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起源:blog.csdn.net/qq330983778/article/details/99341671
业务流程
首先咱们剖析下这个流程
- 用户提交工作。首先将工作推送至提早队列中。
- 提早队列接管到工作后,首先将工作推送至 job pool 中,而后计算其执行工夫。
- 而后生成提早工作(仅仅蕴含工作 id)放入某个桶中
- 工夫组件时刻轮询各个桶,当工夫达到的时候从 job pool 中取得工作元信息。
- 监测工作的合法性如果曾经删除则 pass。持续轮询。如果工作非法则再次计算工夫
- 如果非法则计算工夫,如果工夫非法:依据 topic 将工作放入对应的 ready queue,而后从 bucket 中移除。如果工夫不非法,则从新计算工夫再次放入 bucket,并移除之前的 bucket 中的内容
- 生产端轮询对应 topic 的 ready queue。获取 job 后做本人的业务逻辑。与此同时,服务端将曾经被生产端获取的 job 依照其设定的 TTR,从新计算执行工夫,并将其放入 bucket。
- 实现生产后,发送 finish 音讯,服务端依据 job id 删除对应信息。
对象
咱们当初能够理解到两头存在的几个组件
- 提早队列,为 Redis 提早队列。实现消息传递
- Job pool 工作池保留 job 元信息。依据文章形容应用 K / V 的数据结构,key 为 ID,value 为 job
- Delay Bucket 用来保留业务的提早工作。文章中形容应用轮询形式放入某一个 Bucket 能够晓得其并没有应用 topic 来辨别,集体这里默认应用程序插入
- Timer 工夫组件,负责扫描各个 Bucket。依据文章形容存在多个 Timer,然而同一个 Timer 同一时间只能扫描一个 Bucket
- Ready Queue 负责寄存须要被实现的工作,然而依据形容依据 Topic 的不同存在多个 Ready Queue。
其中 Timer 负责轮询,Job pool、Delay Bucket、Ready Queue 都是不同职责的汇合。
工作状态
- ready:可执行状态,
- delay:不可执行状态,期待时钟周期。
- reserved:已被消费者读取,但没有实现生产。
- deleted:已被生产实现或者已被删除。
对外提供的接口
额定的内容
- 首先依据状态状态形容,finish 和 delete 操作都是将工作设置成 deleted 状态。
- 依据文章形容的操作,在执行 finish 或者 delete 的操作的时候工作曾经从元数据中移除,此时 deleted 状态可能只存在极短时间,所以理论实现中就间接删除了。
- 文章中并没有阐明响应超时后如何解决,所以集体当初将其从新投入了待处理队列。
- 文章中因为应用了集群,所以应用 redis 的 setnx 锁来保障多个工夫循环解决多个桶的时候不会呈现反复循环。这里因为是简略的实现,所以就很简略的每个桶设置一个工夫队列解决。也是为了不便简略解决。对于分布式锁能够看我之前的文章外面有形容。
实现
当初咱们依据设计内容实现设计。这一块设计咱们分四步实现
工作及相干对象
目前须要两个对象,一个是工作对象(job)一个负责保留工作援用的对象(delay job),Spring Boot 根底就不介绍了,举荐下这个实战教程:
https://github.com/javastacks…
工作对象
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Job implements Serializable {
/**
* 提早工作的惟一标识,用于检索工作
*/
@JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)
private Long id;
/**
* 工作类型(具体业务类型)*/
private String topic;
/**
* 工作的延迟时间
*/
private long delayTime;
/**
* 工作的执行超时工夫
*/
private long ttrTime;
/**
* 工作具体的音讯内容,用于解决具体业务逻辑用
*/
private String message;
/**
* 重试次数
*/
private int retryCount;
/**
* 工作状态
*/
private JobStatus status;
}
工作援用对象
@Data
@AllArgsConstructor
public class DelayJob implements Serializable {
/**
* 提早工作的惟一标识
*/
private long jodId;
/**
* 工作的执行工夫
*/
private long delayDate;
/**
* 工作类型(具体业务类型)*/
private String topic;
public DelayJob(Job job) {this.jodId = job.getId();
this.delayDate = System.currentTimeMillis() + job.getDelayTime();
this.topic = job.getTopic();}
public DelayJob(Object value, Double score) {this.jodId = Long.parseLong(String.valueOf(value));
this.delayDate = System.currentTimeMillis() + score.longValue();
}
}
容器
目前咱们须要实现三个容器的创立,Job 工作池、提早工作容器、待实现工作容器
job 工作池,为一般的 K / V 构造,提供根底的操作
@Component
@Slf4j
public class JobPool {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
private String NAME = "job.pool";
private BoundHashOperations getPool () {BoundHashOperations ops = redisTemplate.boundHashOps(NAME);
return ops;
}
/**
* 增加工作
* @param job
*/
public void addJob (Job job) {log.info("工作池增加工作:{}", JSON.toJSONString(job));
getPool().put(job.getId(),job);
return ;
}
/**
* 取得工作
* @param jobId
* @return
*/
public Job getJob(Long jobId) {Object o = getPool().get(jobId);
if (o instanceof Job) {return (Job) o;
}
return null;
}
/**
* 移除工作
* @param jobId
*/
public void removeDelayJob (Long jobId) {log.info("工作池移除工作:{}",jobId);
// 移除工作
getPool().delete(jobId);
}
}
提早工作,应用可排序的 ZSet 保留数据,提供取出最小值等操作
@Slf4j
@Component
public class DelayBucket {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
private static AtomicInteger index = new AtomicInteger(0);
@Value("${thread.size}")
private int bucketsSize;
private List <String> bucketNames = new ArrayList <>();
@Bean
public List <String> createBuckets() {for (int i = 0; i < bucketsSize; i++) {bucketNames.add("bucket" + i);
}
return bucketNames;
}
/**
* 取得桶的名称
* @return
*/
private String getThisBucketName() {int thisIndex = index.addAndGet(1);
int i1 = thisIndex % bucketsSize;
return bucketNames.get(i1);
}
/**
* 取得桶汇合
* @param bucketName
* @return
*/
private BoundZSetOperations getBucket(String bucketName) {return redisTemplate.boundZSetOps(bucketName);
}
/**
* 放入延时工作
* @param job
*/
public void addDelayJob(DelayJob job) {log.info("增加提早工作:{}", JSON.toJSONString(job));
String thisBucketName = getThisBucketName();
BoundZSetOperations bucket = getBucket(thisBucketName);
bucket.add(job,job.getDelayDate());
}
/**
* 取得最新的延期工作
* @return
*/
public DelayJob getFirstDelayTime(Integer index) {String name = bucketNames.get(index);
BoundZSetOperations bucket = getBucket(name);
Set<ZSetOperations.TypedTuple> set = bucket.rangeWithScores(0, 1);
if (CollectionUtils.isEmpty(set)) {return null;}
ZSetOperations.TypedTuple typedTuple = (ZSetOperations.TypedTuple) set.toArray()[0];
Object value = typedTuple.getValue();
if (value instanceof DelayJob) {return (DelayJob) value;
}
return null;
}
/**
* 移除延时工作
* @param index
* @param delayJob
*/
public void removeDelayTime(Integer index,DelayJob delayJob) {String name = bucketNames.get(index);
BoundZSetOperations bucket = getBucket(name);
bucket.remove(delayJob);
}
}
待实现工作,外部应用 topic 进行细分,每个 topic 对应一个 list 汇合
@Component
@Slf4j
public class ReadyQueue {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
private String NAME = "process.queue";
private String getKey(String topic) {return NAME + topic;}
/**
* 取得队列
* @param topic
* @return
*/
private BoundListOperations getQueue (String topic) {BoundListOperations ops = redisTemplate.boundListOps(getKey(topic));
return ops;
}
/**
* 设置工作
* @param delayJob
*/
public void pushJob(DelayJob delayJob) {log.info("执行队列增加工作:{}",delayJob);
BoundListOperations listOperations = getQueue(delayJob.getTopic());
listOperations.leftPush(delayJob);
}
/**
* 移除并取得工作
* @param topic
* @return
*/
public DelayJob popJob(String topic) {BoundListOperations listOperations = getQueue(topic);
Object o = listOperations.leftPop();
if (o instanceof DelayJob) {log.info("执行队列取出工作:{}", JSON.toJSONString((DelayJob) o));
return (DelayJob) o;
}
return null;
}
}
轮询解决
设置了线程池为每个 bucket 设置一个轮询操作
@Component
public class DelayTimer implements ApplicationListener <ContextRefreshedEvent> {
@Autowired
private DelayBucket delayBucket;
@Autowired
private JobPool jobPool;
@Autowired
private ReadyQueue readyQueue;
@Value("${thread.size}")
private int length;
@Override
public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent contextRefreshedEvent) {
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(
length,
length,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue <Runnable>());
for (int i = 0; i < length; i++) {
executorService.execute(
new DelayJobHandler(
delayBucket,
jobPool,
readyQueue,
i));
}
}
}
测试申请
/**
* 测试用申请
* @author daify
**/
@RestController
@RequestMapping("delay")
public class DelayController {
@Autowired
private JobService jobService;
/**
* 增加
* @param request
* @return
*/
@RequestMapping(value = "add",method = RequestMethod.POST)
public String addDefJob(Job request) {DelayJob delayJob = jobService.addDefJob(request);
return JSON.toJSONString(delayJob);
}
/**
* 获取
* @return
*/
@RequestMapping(value = "pop",method = RequestMethod.GET)
public String getProcessJob(String topic) {Job process = jobService.getProcessJob(topic);
return JSON.toJSONString(process);
}
/**
* 实现一个执行的工作
* @param jobId
* @return
*/
@RequestMapping(value = "finish",method = RequestMethod.DELETE)
public String finishJob(Long jobId) {jobService.finishJob(jobId);
return "success";
}
@RequestMapping(value = "delete",method = RequestMethod.DELETE)
public String deleteJob(Long jobId) {jobService.deleteJob(jobId);
return "success";
}
}
测试
增加提早工作
通过 postman 申请:localhost:8000/delay/add
此时这条延时工作被增加进了线程池中
2019-08-12 21:21:36.589 INFO 21444 --- [nio-8000-exec-6] d.samples.redis.delay.container.JobPool : 工作池增加工作:{"delayTime":10000,"id":3,"message":"tag:testid:3","retryCount":0,"status":"DELAY","topic":"test","ttrTime":10000}
2019-08-12 21:21:36.609 INFO 21444 --- [nio-8000-exec-6] d.s.redis.delay.container.DelayBucket : 增加提早工作:{"delayDate":1565616106609,"jodId":3,"topic":"test"}
依据设置 10 秒钟之后工作会被增加至 ReadyQueue 中
2019-08-12 21:21:46.744 INFO 21444 --- [pool-1-thread-4] d.s.redis.delay.container.ReadyQueue : 执行队列增加工作:DelayJob(jodId=3, delayDate=1565616106609, topic=test)
取得工作
这时候咱们申请 localhost:8000/delay/pop
这个时候工作被响应,批改状态的同时设置其超时工夫,而后搁置在 DelayBucket 中
2019-08-09 19:36:02.342 INFO 58456 --- [nio-8000-exec-3] d.s.redis.delay.container.ReadyQueue : 执行队列取出工作:{"delayDate":1565321728704,"jodId":1,"topic":"测试"}
2019-08-09 19:36:02.364 INFO 58456 --- [nio-8000-exec-3] d.samples.redis.delay.container.JobPool : 工作池增加工作:{"delayTime":10000,"id":1,"message":"提早 10 秒,超时 30 秒","retryCount":0,"status":"RESERVED","topic":"测试","ttrTime":30000}
2019-08-09 19:36:02.384 INFO 58456 --- [nio-8000-exec-3] d.s.redis.delay.container.DelayBucket : 增加提早工作:{"delayDate":1565321792364,"jodId":1,"topic":"测试"}
依照设计在 30 秒后,工作如果没有被生产将会从新搁置在 ReadyQueue 中
2019-08-12 21:21:48.239 INFO 21444 --- [nio-8000-exec-7] d.s.redis.delay.container.ReadyQueue : 执行队列取出工作:{"delayDate":1565616106609,"jodId":3,"topic":"test"}
2019-08-12 21:21:48.261 INFO 21444 --- [nio-8000-exec-7] d.samples.redis.delay.container.JobPool : 工作池增加工作:{"delayTime":10000,"id":3,"message":"tag:testid:3","retryCount":0,"status":"RESERVED","topic":"test","ttrTime":10000}
工作的删除 / 生产
当初咱们申请:localhost:8000/delay/delete
此时在 Job pool 中此工作将会被移除,此时元数据曾经不存在,但工作还在 DelayBucket 中循环,然而在循环中当检测到元数据曾经不存的话此延时工作会被移除。
2019-08-12 21:21:54.880 INFO 21444 --- [nio-8000-exec-8] d.samples.redis.delay.container.JobPool : 工作池移除工作:3
2019-08-12 21:21:59.104 INFO 21444 --- [pool-1-thread-5] d.s.redis.delay.handler.DelayJobHandler : 移除不存在工作:{"delayDate":1565616118261,"jodId":3,"topic":"test"}
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