延时任务的实现
前言
延时任务介绍：
比如你在某宝上下了一个订单，却没有支付，过了半个小时后这个订单自动取消了。
设计思路比较方法可以通过性能，能否持久化，拓展分布式等。当然要根据你的业务来。
1. 基于数据库轮训
此方案很easy，即将延时任务存进数据库的表中，然后通过一个线程定时的去扫描数据库，不断的将任务的触发时间和当前时间进行比较，如果达到任务的触发时间，就执行任务！
优点:简单易行，支持集群操作
缺点:
(1)对服务器内存资源、cpu资源消耗大
(2)存在延迟，比如你每隔3分钟扫描一次，那最坏的延迟时间就是3分钟
(3)在互联网项目中，经常会遇到有几千万条延时任务在跑。那么，数据库里延时任务表里就有几千万条记录，每隔几分钟这样扫描一次，数据库损耗极大
不推荐
2. 基于JDK延迟队列
DelayQueue + 线程池
该方案是利用JDK自带的DelayQueue来实现，这是一个无界阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素，放入DelayQueue中的对象，是必须实现Delayed接口的。
消费者通过 poll()/take()方法获取一个任务。
其中Poll():获取并移除队列的超时元素，没有则返回空
take():获取并移除队列的超时元素，如果没有则wait当前线程，直到有元素满足超时条件，返回结果。
优点::效率高,任务触发时间延迟低
缺点::(1)服务器重启后，数据全部消失，怕宕机。要满足高可用场景，需要hook线程二次开发；
(2)集群扩展相当麻烦
(3)因为内存条件限制的原因，比如在互联网项目中，延时任务通常十分的多，如果全丢JVM，内存容易OOM
(4)代码复杂度较高
也是利用优先队列实现的，元素通过实现 Delayed 接口来返回延迟的时间。不过延迟队列就是个容器，需要其他线程来获取和执行任务。
3. 基于时间轮
包含两个重要的数据结构：
（1）环形队列，例如可以创建一个包含3600个slot的环形队列（本质是个数组）；
（2）任务集合，环上每一个slot是一个Set
同时，启动一个timer：
（1）此timer每隔1s，在环形队列中移动一格；
（2）用一个Current Index来标识正在检测的slot；
Task结构中有两个很重要的属性：
（1）Cycle-Num：当Current Index第几圈扫描到这个Slot时，执行任务；
（2）Task-Function：需要执行的任务函数；
如上图，假设当前Current Index指向第一格，当有延时消息到达之后，例如希望3610秒之后，触发一个延时消息任务，只需：
（1）计算这个Task应该放在哪一个slot，现在指向1，3610秒之后，应该是第11格，所以这个Task应该放在第11个slot的Set
（2）计算这个Task的Cycle-Num，由于环形队列是3600格（每秒移动一格，正好1小时），这个任务是3610秒后执行，所以应该绕3610/3600=1圈之后再执行，于是Cycle-Num=1；
Current Index不停的移动，每秒移动一格，当移动到一个新slot，遍历这个slot中对应的Set
（1）如果不是0，说明还需要多移动几圈，将Cycle-Num减1；
（2）如果是0，说明马上要执行这个Task了，取出Task-Funciton执行，丢给工作线程执行，并把这个Task从Set
注意，不要用timer来执行任务，否则timer会越来越不准。
这种是通过增加轮次的概念。还有一种是通过多轮次的时间轮(Kafka内)
优点::效率高,任务触发时间延迟时间比delayQueue低，代码复杂度比delayQueue低(通过优先队列来获取最早需要执行的任务，因此插入和删除任务的时间复杂度都为O(logn),假设频繁插入删除次数为 m，总的时间复杂度就是O(mlogn))。时间轮是O(1)
缺点::(1)服务器重启后，数据全部消失，怕宕机。(可拓展持久化方案实现高可用，Netty kafak akka均有使用)
(2)集群扩展相当麻烦
(3)这种情况也是把任务丢JVM内存，因为内存条件限制的原因，，那么很容易就出现OOM异常
Netty 中有 HashedWheelTimer 工具原理类似
4. Redis
redis zset
zset是一个有序集合，每一个元素(member)都关联了一个score,通过score排序来取集合中的值。
具体如下图所示，我们将超时时间戳与延时任务分别设置为score和member,系统扫描第一个元素判断是否超时，具体如下图所示
取出score最小的元素，与当前时间进行比较，如果发现已经到达时间，则执行任务。
键空间机制
该方案使用redis的Keyspace Notifications，中文翻译就是键空间机制，就是利用该机制可以在key失效之后，提供一个回调，实际上是redis会给客户端发送一个消息。是需要redis版本2.8以上。
做法很简单:
(1)给key设置一个超时时间
(2)给key超时事件订阅一个处理方法
(3)key超时了，redis将回调步骤(2)中订阅的方法
ps:官网不推荐使用该机制。因为Redis的发布/订阅目前是即发即弃(fire and forget)模式的，因此无法实现事件的可靠通知。也就是说，如果发布/订阅的客户端断链之后，此时刚好key的失效期到了，如果此时客户端又无法连接到，那么该延时任务就将丢失。即使客户端又恢复了连接，也不会再次回调。
优点:(1)由于使用Redis作为消息通道，消息都存储在Redis中。如果发送程序或者任务处理程序挂了，重启之后，还有重新处理数据的可能性。
(2)做集群扩展相当方便
(3)时间准确度高
缺点:(1)需要额外进行redis维护
5. MQ 基于消息队列
利用消息队列的某些特性实现延时队列，例如我们可以实现rabbitMQ的延时队列。
优点: 高效,可以利用rabbitmq的分布式特性轻易的进行横向扩展,消息支持持久化增加了可靠性。
缺点：本身的易用度要依赖于rabbitMq的运维.因为要引用rabbitMq,所以复杂度和成本变高
mq有些场景可能不太适合，比如对这个延迟任务取消。
6. 基于线程池
ScheduledThreadPoolExecutor
1.5 引入了 ScheduledThreadPoolExecutor，它是一个具有更多功能的 Timer 的替代品，允许多个服务线程。如果设置一个服务线程和 Timer 没啥差别。
ScheduledThreadPoolExecutor继承了 ThreadPoolExecutor，实现了 ScheduledExecutorService。可以定性操作就是正常线程池差不多了。区别就在于两点，一个是 ScheduledFutureTask ，一个是 DelayedWorkQueue。
其实 DelayedWorkQueue 就是优先队列，也是利用数组实现的小顶堆。而 ScheduledFutureTask 继承自 FutureTask 重写了 run 方法，实现了周期性任务的需求。
/**
* Overrides FutureTask version so as to reset/requeue if periodic.
*/
public void run() {
boolean periodic = isPeriodic();
if (!canRunInCurrentRunState(periodic))
cancel(false);
else if (!periodic) // 不是周期性任务 run
ScheduledFutureTask.super.run();
else if (ScheduledFutureTask.super.runAndReset()) {
setNextRunTime(); // 设置下一次执行时间
reExecutePeriodic(outerTask); // 重新入队列
}
}
ScheduledThreadPoolExecutor 大致的流程和 Timer 差不多，也是维护一个优先队列，然后通过重写 task 的 run 方法来实现周期性任务，主要差别在于能多线程运行任务，不会单线程阻塞。
并且 Java 线程池的设定是 task 出错会把错误吃了，无声无息的。因此一个任务出错也不会影响之后的任务。
