本章，我将对 Netty 中的 HashedWheelTimer 这个延迟任务处理器进行讲解。我曾经在《透彻理解Kafka》系列中介绍过 Kafka 的时间轮算法，为了实现高性能的定时任务调度，Netty 也引入了时间轮算法驱动定时任务的执行。
为什么 Netty 要用时间轮来处理定时任务？JDK 原生的实现方案不能满足要求吗？本章我将一步步深入剖析时间轮的原理以及 Netty 中是如何实现时间轮算法的。
一、JDK定时器
定时器一般有三种表现形式：按 固定周期 定时执行、 延迟一定时间 后执行、指定 某个时刻 执行。一般定时器都需要通过 轮询 的方式来实现，即每隔一个时间片去检查任务是否到期。
JDK 提供了三种常用的定时器，分别为 Timer、DelayedQueue 和 ScheduledThreadPoolExecutor，下面我来逐一介绍。
1.1 Timer
Timer 是 JDK 早期版本提供的一个定时器，用于固定周期任务以及延迟任务的执行。具体任务由 TimerTask 类定义，它是实现了 Runnable 接口的抽象类，而 Timer 负责调度和执行 TimerTask ：
Timer timer = new Timer();
timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// do something
}
}, 10000, 1000); // 10s后调度一个周期为1s的定时任务
看下 Timer 的内部构造：
public class Timer {
private final TaskQueue queue = new TaskQueue();
private final TimerThread thread = new TimerThread(queue);
public Timer(String name) {
thread.setName(name);
thread.start();
}
}
-
TaskQueue 是基于数组结构实现的小顶堆，deadline 最近的任务位于堆顶端，即
queue[1]始终是最优先被执行的任务。由于是堆结构，所以 Run 操作时间复杂度O(1)，新增 Schedule 和取消 Cancel 操作的时间复杂度都是O(logn)； -
Timer 内部启动了一个 TimerThread 线程，它会定时轮询 TaskQueue 中的任务，如果堆顶的任务 deadline 已到，那么执行任务；如果是周期性任务，则执行完成后再重新计算下一次任务的 deadline，然后再次放入堆；如果是单次任务，执行结束后会从 TaskQueue 中删除。
Timer 目前并不推荐使用，它在设计上存在很多缺陷：
-
Timer 是单线程模式。如果某个 TimerTask 执行时间很久，会影响其他任务的调度；
-
Timer 的任务调度基于系统绝对时间，如果系统时间不正确，可能会出现问题；
-
TimerTask 如果执行出现异常，Timer 并不会捕获，会导致线程终止，其他任务永远不会执行。
1.2 DelayQueue
DelayQueue 是 JDK 中一种可以延迟获取对象的阻塞队列，其内部采用优先级队列 PriorityQueue 存储对象。DelayQueue 中的每个对象都必须实现 Delayed 接口，并重写 compareTo 和 getDelay 方法。
- compareTo：对象根据 compareTo() 方法进行优先级排序；
- getDelay：用于计算消息延迟的剩余时间，只有
getDelay <=0时，该对象才能从 DelayQueue 中取出。
DelayQueue 的使用方法如下：
public class DelayQueueTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
BlockingQueue<SampleTask> delayQueue = new DelayQueue<>();
long now = System.currentTimeMillis();
delayQueue.put(new SampleTask(now + 1000));
delayQueue.put(new SampleTask(now + 2000));
delayQueue.put(new SampleTask(now + 3000));
for (int i = 0; i < 3; i++) {
System.out.println(new Date(delayQueue.take().getTime()));
}
}
static class SampleTask implements Delayed {
long time;
public SampleTask(long time) {
this.time = time;
}
public long getTime() {
return time;
}
@Override
public int compareTo(Delayed o) {
return Long.compare(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS), o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS));
}
@Override
public long getDelay(TimeUnit unit) {
// TimeUnit类的convert()方法，用于将给定单位的时间转换为该单位
return unit.convert(time - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
}
DelayQueue 提供了 put()和 take() 阻塞方法，可以向队列中添加对象和取出对象，只有 getDelay方法 <=0 时，对象才能从 DelayQueue 中取出。
DelayQueue 最常用的使用场景就是实现 重试 机制。例如，接口调用失败或者请求超时后，可以将请求对象放入 DelayQueue，然后通过一个异步线程 take() 取出对象后进行重试，如果还是请求失败，继续放回 DelayQueue。为了限制重试的频率，可以设置重试的最大次数以及采用 指数退避算法 设置对象的 deadline，如 2s、4s、8s、16s ……以此类推。
相比于 Timer，DelayQueue 只实现了任务管理的功能，需要与异步线程配合使用。DelayQueue 使用优先级队列实现任务的优先级排序，新增 Schedule 和取消 Cancel 操作的时间复杂度也是 O(logn)。
1.3 ScheduledThreadPoolExecutor
ScheduledThreadPoolExecutor 是 JDK 并发包中提供的一种可以周期或延迟调度任务的线程池。它继承于 ThreadPoolExecutor，并在 ThreadPoolExecutor 的基础上，重新设计了任务 ScheduledFutureTask 和阻塞队列 DelayedWorkQueue：
- ScheduledFutureTask 继承于 FutureTask，重写了 run() 方法，使其具备周期执行任务的能力；
- DelayedWorkQueue 内部是优先级队列，deadline 最近的任务在队列头部，对于周期执行的任务，在执行完会重新设置时间再次放入队列中。
ScheduledThreadPoolExecutor 的使用可以参见下面的示例：
public class ScheduledExecutorServiceTest {
public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(5);
// 1s延迟后开始执行任务，每2s重复执行一次
executor.scheduleAtFixedRate(() -> System.out.println("Hello World"), 1000, 2000,
TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
JDK 中的三种定时器，实现思路都非常类似，都离不开 任务 、 任务管理 、 任务调度 三个角色。三种定时器的各类操作的时间复杂度如下：
- 查找待执行任务：O(1)；
- 新增任务：O(logn)；
- 取消任务：O(logn)。
因为内部都采用了堆结构，所以新增和删除任务的时间复杂度较高，在面对海量任务插入和删除的场景，会出现比较严重的性能瓶颈。因此，对于性能要求较高的场景，我们一般都会采用时间轮算法。
二、HashedWheelTimer
HashedWheelTimer 是 Netty 中时间轮算法的实现类。在分析HashedWheelTimer前，我们先来回顾时间轮算法是什么？它是如何解决海量任务插入和删除的？
2.1 算法思想
时间轮算法的设计思想就来源于钟表。它的基本特点如下：
- 时间轮是一种环形结构，像钟表一样被分为多个 slot 槽位，每个 slot 代表一个时间段；
- 每个 slot 中，使用链表保存该时间段到期的所有任务；
- 时间轮通过一个时针随着时间一个个 slot 转动，并执行 slot 中的所有到期任务。
如上图所示，时间轮被划分为 8 个 slot，每个 slot 代表 1s，当前时针指向 2。我们通过一个示例来理解时间轮的执行过程：
- 假如现在需要调度一个 3s 后执行的任务，应该加入
2 + 3 = 5的 slot 中； - 假如现在需要调度一个 12s 后执行的任务，应该加入第
( 2 + 12 ) % 8 = 6的 slot中，此时时针完整走完一圈round加 4 个 slot。
这里有一个问题，对于上述的第二种情况，当时针走完N圈到达某个slot时，怎么区分这个slot内的任务哪些是当前需要立即执行，哪些是需要等待后面的round再执行呢？
所以，我们需要把 round 信息保存在任务中。例如，上图中第 6 个 slot 的链表中包含 3 个任务：第一个任务round=0，需要立即执行；第二个任务round=1，需要等待 8s 后执行；第三个任务round=2，需要等待2*8=16s 后执行。
当时针转动到对应 slot 时，只执行 round=0 的任务，slot 中其余任务的 round 应当减 1，等待下一个 round 之后执行。
上述就是时间轮算法的基本原理，该算法最大的优势是，任务的新增和取消都是 O(1) 时间复杂度，而且只需要一个线程就可以驱动时间轮进行工作。
2.2 接口定义
我们先来看与 HashedWheelTimer 相关的核心接口定义。
HashedWheelTimer 实现了接口io.netty.util.Timer，Timer 可以认为是上层的时间轮调度器，该接口提供了两个方法，分别是创建任务 newTimeout() 和停止所有未执行任务 stop()：
// Timer.java
public interface Timer {
Timeout newTimeout(TimerTask task, long delay, TimeUnit unit);
Set<Timeout> stop();
}
通过newTimeout()方法可以提交一个 TimerTask 任务，并返回一个 Timeout。TimerTask 和 Timeout 是两个接口类：
// TimerTask.java
public interface TimerTask {
void run(Timeout timeout) throws Exception;
}
// Timeout.java
public interface Timeout {
Timer timer();
TimerTask task();
boolean isExpired();
boolean isCancelled();
boolean cancel();
}
Timeout 持有 Timer 和 TimerTask 的引用，而且通过 Timeout 接口可以取消任务。Timer、Timeout 和 TimerTask 之间的关系如下图所示：
2.3 使用示例
了解了 HashedWheelTimer 的接口定义以及相关组件的概念之后，我们通过一个示例来看看该如何使用HashedWheelTimer：
public class HashedWheelTimerTest {
public static void main(String[] args) {
Timer timer = new HashedWheelTimer();
// 创建一个任务timeout1，10秒后执行
Timeout timeout1 = timer.newTimeout(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) {
System.out.println("timeout1: " + new Date());
}
}, 10, TimeUnit.SECONDS);
// 取消任务timeout1
if (!timeout1.isExpired()) {
timeout1.cancel();
}
// 创建一个任务，1秒后执行
timer.newTimeout(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) throws InterruptedException {
System.out.println("timeout2: " + new Date());
Thread.sleep(5000);
}
}, 1, TimeUnit.SECONDS);
// 创建一个任务，3秒后执行
timer.newTimeout(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) {
System.out.println("timeout3: " + new Date());
}
}, 3, TimeUnit.SECONDS);
}
}
执行结果如下：
timeout2: Thu Aug 05 17:31:33 CST 2021
timeout3: Thu Aug 05 17:31:38 CST 2021
上述示例中，我通过 newTimeout() 启动了三个 TimerTask：
- timeout1 由于被取消了，所以并没有执行；
- timeout2 和 timeout3 应该分别在 1s 和 3s 后执行，但是从打印时间看相差了 5s，因为 timeout2 阻塞了 5s 。
由此可以看出， 时间轮中的任务执行是串行的 ，当一个任务执行的时间过长，会影响后续任务的调度和执行，很可能产生任务堆积的情况。
2.4 源码分析
结合前面小节介绍的时间轮算法，我们来看下 HashedWheelTimer 的源码实现。
构造函数
先来看HashedWheelTimer的构造函数：
// HashedWheelTimer.java
public HashedWheelTimer(
ThreadFactory threadFactory, long tickDuration, TimeUnit unit, int ticksPerWheel,
boolean leakDetection, long maxPendingTimeouts) {
// 创建时间轮的环形数组结构
wheel = createWheel(ticksPerWheel);
// 用于快速取模的掩码
mask = wheel.length - 1;
// 转换成纳秒
long duration = unit.toNanos(tickDuration);
//...
// 创建工作线程
workerThread = threadFactory.newThread(worker);
// 是否开启内存泄漏检测
leak = leakDetection || !workerThread.isDaemon() ? leakDetector.track(this) : null;
// 最大允许等待任务数
this.maxPendingTimeouts = maxPendingTimeouts;
// 如果 HashedWheelTimer 的实例数超过 64，会打印错误日志
if (INSTANCE_COUNTER.incrementAndGet() > INSTANCE_COUNT_LIMIT &&
WARNED_TOO_MANY_INSTANCES.compareAndSet(false, true)) {
reportTooManyInstances();
}
}
构造函数的几个入参是比较好理解的：
- threadFactory： 线程池，用于创建一个与时间轮关联的Woker线程；
- tickDuration： 时间轮的时针间隔；
- unit： tickDuration 的时间单位；
- ticksPerWheel： 时间轮上一共有多少个 slot，默认 512 个（分配的 slot 越多，占用内存空间越大）；
- leakDetection： 是否开启内存泄漏检测；
- maxPendingTimeouts： 最大允许等待任务数。
创建时间轮
来看下时间轮是如何创建的，其实就是创建了一个 HashedWheelBucket 数组，每个 HashedWheelBucket 表示时间轮中一个 slot：
// HashedWheelTimer.java
private static HashedWheelBucket[] createWheel(int ticksPerWheel) {
checkInRange(ticksPerWheel, 1, 1073741824, "ticksPerWheel");
// 数组长度整形成2的幂次
ticksPerWheel = normalizeTicksPerWheel(ticksPerWheel);
// 创建一个HashedWheelBucket数组
HashedWheelBucket[] wheel = new HashedWheelBucket[ticksPerWheel];
for (int i = 0; i < wheel.length; i ++) {
wheel[i] = new HashedWheelBucket();
}
return wheel;
}
HashedWheelBucket 内部是一个双向链表结构，双向链表的每个节点是 HashedWheelTimeout 对象，HashedWheelTimeout 代表一个定时任务：
添加任务
HashedWheelTimer 初始化完成后，可以通过 newTimeout()方法添加任务，该方法主要做了三件事：
- 启动内部的唯一工作线程；
- 计算延时时间并创建定时任务；
- 将任务添加到内部队列中。
// HashedWheelTimer.java
public Timeout newTimeout(TimerTask task, long delay, TimeUnit unit) {
long pendingTimeoutsCount = pendingTimeouts.incrementAndGet();
if (maxPendingTimeouts > 0 && pendingTimeoutsCount > maxPendingTimeouts) {
pendingTimeouts.decrementAndGet();
throw new RejectedExecutionException("Number of pending timeouts ("
+ pendingTimeoutsCount + ") is greater than or equal to maximum allowed pending "
+ "timeouts (" + maxPendingTimeouts + ")");
}
// 1.如果工作线程没有启动，则启动它
start();
// 2.计算任务的deadline
long deadline = System.nanoTime() + unit.toNanos(delay) - startTime;
if (delay > 0 && deadline < 0) {
deadline = Long.MAX_VALUE;
}
// 3.创建定时任务，添加到一个内部队列中
HashedWheelTimeout timeout = new HashedWheelTimeout(this, task, deadline);
timeouts.add(timeout);
return timeout;
}
先来看如何启动工作线程：
-
首先，通过 CAS 操作获取工作线程的状态；
- 如果已经启动：直接跳过；
- 如果没有启动：通过 CAS 操作更改工作线程状态，然后启动工作线程；
-
启动过程是直接调用
Thread.start()方法。
// HashedWheelTimer.java
public void start() {
switch (WORKER_STATE_UPDATER.get(this)) {
case WORKER_STATE_INIT: // 未启动
if (WORKER_STATE_UPDATER.compareAndSet(this, WORKER_STATE_INIT, WORKER_STATE_STARTED)) {
// 启动线程
workerThread.start();
}
break;
case WORKER_STATE_STARTED: // 已经启动
break;
case WORKER_STATE_SHUTDOWN: // 已经关闭
throw new IllegalStateException("cannot be started once stopped");
default:
throw new Error("Invalid WorkerState");
}
// Wait until the startTime is initialized by the worker.
while (startTime == 0) {
try {
startTimeInitialized.await();
} catch (InterruptedException ignore) {
// Ignore - it will be ready very soon.
}
}
}
再来看创建定时任务后，添加到内部队列这一步（这是一个Mpsc Queue，我们暂且把它当作一个普通的并发阻塞队列，后续章节我会对它的底层原理进行剖析）。
这里思考下， 为什么不直接把 HashedWheelTimeout 任务添加到时间轮的slot中呢？
因为
工作线程
工作线程 Worker ，是时间轮的核心引擎，随着时针的转动，Worker 线程不断处理到期任务。下面我们直接看 Worker 的 run() 方法：
// HashedWheelTimer.Worker.java
private final class Worker implements Runnable {
// 未处理任务列表
private final Set<Timeout> unprocessedTimeouts = new HashSet<Timeout>();
private long tick;
@Override
public void run() {
// 初始化startTime，作为整个时间轮启动的基准时间
startTime = System.nanoTime();
if (startTime == 0) {
startTime = 1;
}
startTimeInitialized.countDown();
do {
// 1.计算距下次tick的时间间隔, 然后sleep到下次tick
final long deadline = waitForNextTick();
// 可能因为溢出或者线程中断，造成 deadline <= 0
if (deadline > 0) {
// 2.获取当前tick在HashedWheelBucket数组中对应的下标
int idx = (int) (tick & mask);
// 3.处理被取消的任务
processCancelledTasks();
// 4.从内部队列中取出任务加入对应的slot中
HashedWheelBucket bucket = wheel[idx];
transferTimeoutsToBuckets();
// 5.执行到期的任务
bucket.expireTimeouts(deadline);
tick++;
}
} while (WORKER_STATE_UPDATER.get(HashedWheelTimer.this) == WORKER_STATE_STARTED);
// 时间轮退出后，取出slot中未执行且未被取消的任务，加入未处理任务列表，以便stop()方法返回
for (HashedWheelBucket bucket: wheel) {
bucket.clearTimeouts(unprocessedTimeouts);
}
// 将还没来得及添加到slot中的任务取出，如果任务未取消则加入未处理任务列表，以便stop()方法返回
for (;;) {
HashedWheelTimeout timeout = timeouts.poll();
if (timeout == null) {
break;
}
if (!timeout.isCancelled()) {
unprocessedTimeouts.add(timeout);
}
}
processCancelledTasks();
}
}
整个run方法的核心逻辑在一段while循环中执行，只要 Worker 是 STARTED 状态就会一直循环：
- 首先，通过
waitForNextTick()方法，计算出时针到下一次 tick 的时间间隔，然后 sleep 到下一次 tick； - 通过位运算获取当前 tick 在 HashedWheelBucket 数组中对应的下标；
- 通过
processCancelledTasks方法，处理被取消的任务； - 通过
transferTimeoutsToBuckets方法，从内部队列中取出任务加入对应的 HashedWheelBucket 中； - 执行当前 HashedWheelBucket 中的到期任务。
waitForNextTick
首先看下 waitForNextTick() 方法是如何计算等待时间的，根据 tickDuration 可以推算出下一次 tick 的 deadline，deadline 减去当前时间就可以得到需要 sleep 的等待时间：
// HashedWheelTimer.Worker.java
private long waitForNextTick() {
long deadline = tickDuration * (tick + 1);
for (;;) {
// 计算需要sleep的时间
final long currentTime = System.nanoTime() - startTime;
long sleepTimeMs = (deadline - currentTime + 999999) / 1000000;
if (sleepTimeMs <= 0) {
if (currentTime == Long.MIN_VALUE) {
return -Long.MAX_VALUE;
} else {
return currentTime;
}
}
if (PlatformDependent.isWindows()) {
sleepTimeMs = sleepTimeMs / 10 * 10;
if (sleepTimeMs == 0) {
sleepTimeMs = 1;
}
}
try {
Thread.sleep(sleepTimeMs);
} catch (InterruptedException ignored) {
if (WORKER_STATE_UPDATER.get(HashedWheelTimer.this) == WORKER_STATE_SHUTDOWN) {
return Long.MIN_VALUE;
}
}
}
}
所以 tickDuration 的值越小，时间的精准度也就越高，同时 Worker 的繁忙程度越高。
processCancelledTasks
再来看processCancelledTasks方法，用于处理被取消的任务。由于所有取消的任务都会加入cancelledTimeouts 队列中，所以该方法的逻辑很简单，就是会从队列中取出任务，将其从对应的 HashedWheelBucket 中移除：
// HashedWheelTimer.Worker.java
private void processCancelledTasks() {
for (;;) {
// 从队列中取出已取消的任务
HashedWheelTimeout timeout = cancelledTimeouts.poll();
if (timeout == null) {
// all processed
break;
}
try {
// 移除任务
timeout.remove();
} catch (Throwable t) {
if (logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("An exception was thrown while process a cancellation task", t);
}
}
}
}
transferTimeoutsToBuckets
再来看transferTimeoutsToBuckets方法，就是将内部队列中的任务添加到时间轮中的指定slot，每次最多只处理 100000 个任务：
// HashedWheelTimer.Worker.java
private void transferTimeoutsToBuckets() {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
HashedWheelTimeout timeout = timeouts.poll();
// 队列中没有任务
if (timeout == null) {
break;
}
// 已取消的任务忽略
if (timeout.state() == HashedWheelTimeout.ST_CANCELLED) {
continue;
}
// 计算任务需要经历多少个tick
long calculated = timeout.deadline / tickDuration;
// 计算任务需要在时间轮中经历的圈数remainingRounds
timeout.remainingRounds = (calculated - tick) / wheel.length;
// 取最大值，即如果任务在 timeouts 队列里已经过了执行时间, 那么会加入当前tick所在的HashedWheelBucket中
final long ticks = Math.max(calculated, tick);
int stopIndex = (int) (ticks & mask);
// 添加任务到slot的HashedWheelBucket中
HashedWheelBucket bucket = wheel[stopIndex];
bucket.addTimeout(timeout);
}
}
上述代码，根据任务的deadline，可以计算出任务需要经过多少次 tick 才能开始执行，以及任务需要在时间轮中转动圈数 remainingRounds，remainingRounds 会记录在 HashedWheelTimeout 中，在执行任务时，remainingRounds 会被使用到。
因为时间轮中的任务并不能够保证及时执行，假如有一个任务执行的时间特别长，那么任务在 timeouts 队列里已经过了执行时间，也没有关系，Worker 会将这些任务直接加入当前的HashedWheelBucket 中，所以过期的任务并不会被遗漏。
任务被添加到时间轮之后，重新再回到 Worker#run() 的主流程，接下来就是执行当前 HashedWheelBucket 中的到期任务，跟进 HashedWheelBucket#expireTimeouts() 方法的源码：
expireTimeouts
最后，我们来看Workder是如何执行当前 HashedWheelBucket 中的到期任务，跟进 HashedWheelBucket.expireTimeouts() 方法的源码：
// HashedWheelTimer.HashedWheelBucket.java
public void expireTimeouts(long deadline) {
HashedWheelTimeout timeout = head;
// 从链表的头节点开始遍历
while (timeout != null) {
HashedWheelTimeout next = timeout.next;
if (timeout.remainingRounds <= 0) {
next = remove(timeout);
// 执行任务
if (timeout.deadline <= deadline) {
timeout.expire();
} else {
throw new IllegalStateException(String.format(
"timeout.deadline (%d) > deadline (%d)", timeout.deadline, deadline));
}
} else if (timeout.isCancelled()) {
next = remove(timeout);
} else {
// 圈数-1
timeout.remainingRounds --;
}
timeout = next;
}
}
执行任务的操作比较简单，就是从头开始遍历 HashedWheelBucket 中的双向链表：
- 如果 remainingRounds <=0，则调用 HashedWheelTimeout.expire() 方法执行任务；
- 如果任务已经被取消，直接从链表中移除；
- 否则，说明任务的执行时间还没到，remainingRounds 减 1，等待下一圈即可。
HashedWheelTimeout.expire() 内部就是调用了 TimerTask 的 run() 方法：
// HashedWheelTimer.HashedWheelTimeout.java
private final TimerTask task;
public void expire() {
if (!compareAndSetState(ST_INIT, ST_EXPIRED)) {
return;
}
try {
task.run(this);
} catch (Throwable t) {
if (logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("An exception was thrown by " + TimerTask.class.getSimpleName() + '.', t);
}
}
}
至此，工作线程 Worker 的核心逻辑就分析完了。当时间轮退出后，Worker 还会执行一些后置的收尾工作：
Worker 会从每个 HashedWheelBucket 取出未执行且未取消的任务，以及还来得及添加到 HashedWheelBucket 中的任务，然后加入未处理任务列表，以便 stop() 方法统一处理。
停止时间轮
Timer 接口的newTimeout() 方法，上文已经分析完了，接下来分析stop() 方法，看下时间轮停止时做了哪些工作：
// HashedWheelTimer.java
public Set<Timeout> stop() {
// 只能由非Worker线程停止时间轮
if (Thread.currentThread() == workerThread) {
throw new IllegalStateException(
HashedWheelTimer.class.getSimpleName() + ".stop() cannot be called from " +
TimerTask.class.getSimpleName());
}
// 尝试通过 CAS 操作将工作线程的状态更新为 SHUTDOWN 状态
if (!WORKER_STATE_UPDATER.compareAndSet(this, WORKER_STATE_STARTED, WORKER_STATE_SHUTDOWN)) {
// workerState can be 0 or 2 at this moment - let it always be 2.
if (WORKER_STATE_UPDATER.getAndSet(this, WORKER_STATE_SHUTDOWN) != WORKER_STATE_SHUTDOWN) {
INSTANCE_COUNTER.decrementAndGet();
if (leak != null) {
boolean closed = leak.close(this);
assert closed;
}
}
return Collections.emptySet();
}
try {
boolean interrupted = false;
while (workerThread.isAlive()) {
// 中断 Worker 线程
workerThread.interrupt();
try {
workerThread.join(100);
} catch (InterruptedException ignored) {
interrupted = true;
}
}
if (interrupted) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
} finally {
INSTANCE_COUNTER.decrementAndGet();
if (leak != null) {
boolean closed = leak.close(this);
assert closed;
}
}
// 返回未处理任务的列表
return worker.unprocessedTimeouts();
}
-
如果当前线程是 Worker 线程，它是不能发起停止时间轮的操作的，是为了防止有定时任务发起停止时间轮的恶意操作；
-
停止时间轮主要做了三件事：
- 首先，尝试通过 CAS 操作将工作线程的状态更新为 SHUTDOWN 状态；
- 然后，中断工作线程 Worker；
- 最后，将未处理的任务列表返回。
到此为止，HashedWheelTimer 的核心源码就分析完了。再来回顾一下 HashedWheelTimer 的几个核心成员：
- HashedWheelTimeout ：任务的封装类，包含任务的到期时间 deadline、需要经历的圈数 remainingRounds 等属性；
- HashedWheelBucket ：相当于时间轮的每个 slot，内部采用双向链表保存了需要执行的 HashedWheelTimeout 列表；
- Worker ：HashedWheelTimer 的核心工作引擎——内部的一个工作线程，负责处理定时任务。
2.5 优化思路
通过对HashedWheelTimer的源码分析，可以知道 Netty 中的时间轮是通过固定的时间间隔tickDuration进行推动的，如果长时间没有到期任务，那么会存在 时间轮空推进 的现象，从而造成一定的性能损耗。此外，如果任务的到期时间跨度很大，例如 A 任务 1s 后执行，B 任务 6 小时之后执行，也会造成空推进的问题。
所以，HashedWheelTimer其实是有改进空间的。可以参考Kafka中时间轮的设计思想，Kafka作为一个分布式消息中间件，面对海量高并发消息请求，对性能的要求更为苛刻，那么 Kafka 是如何解决上述时间跨度太大造成的时间轮空推进问题呢？
Kafka 时间轮的内部结构与 Netty 类似，如下图所示：
Kafka 的时间轮同样采用环形数组结构，数组中的每个 slot 代表一个 Bucket，每个 Bucket 保存了定时任务列表 TimerTaskList，TimerTaskList 同样采用双向链表的结构实现，链表的每个节点代表真正的定时任务 TimerTaskEntry。
DelayQueue
空推进问题的本质是Worker线程不断循环执行，大量消耗CPU ，所以 Kafka 借助 JDK 的 DelayQueue 来负责推进时间轮：
- 创建时间轮时，通过一个DelayQueue保存了时间轮中的每个Bucket，由于DelayQueue底层是堆结构，最近到期时间的Bucket会在 DelayQueue 的队头；
- 时间轮中会有一个线程负责出队 DelayQueue 中的Bucket，如果时间没有到，线程会处于阻塞状态，从而解决空推进的问题。
这时候你可能会问，DelayQueue 插入和删除的性能不是并不好吗？没错，Bucket在DelayQueue中的插入和删除性能确实是O(logn)，但是Bucket数量不多，且在时间轮初始化时，就已经构造好了，所以是可以解决任务本身的增删带来的性能问题的。
层级时间轮
此外，为了解决任务时间跨度很大的问题，Kafka 引入了层级时间轮，当任务的 deadline 超出当前所在层的时间轮表示范围时，就会尝试将任务添加到上一层时间轮中，跟钟表的时针、分针、秒针的转动规则是同一个道理：
从上图中可以看出：
- 第一层时间轮每个时间格为 1ms，整个时间轮的跨度为 20ms；
- 第二层时间轮每个时间格为 20ms，整个时间轮跨度为 400ms；
- 第三层时间轮每个时间格为 400ms，整个时间轮跨度为 8000ms。
在这种模型下，每一层时间轮都有自己的指针，每层时间轮走完一圈后，上层时间轮也会相应推进一格。以上图为例举个例子来理解，假设现在有一个任务，到期时间是 450ms 之后：
- 首先，根据时间轮跨度，这个任务应该放到第三层时间轮的第一格；
- 随着时间的流逝，当指针指向该时间格时，发现任务到期时间还有 50ms，这时需要进行时间轮降级，将任务重新提交到时间轮中；
- 由于发现第一层时间轮整体跨度不够，所以放到第二层时间轮中的第三格；
- 当时间再经历 40ms 之后，又会触发一次降级操作，将任务重新放入到第一层时间轮，最后等到 10ms 后执行任务。
由此可见，Kafka 的层级时间轮的时间粒度更好控制，可以应对更加复杂的定时任务处理场景，适用的范围更广。
三、总结
HashedWheelTimer 基于时间轮算法进行设计，设计思想值得我们借鉴。但是，HashedWheelTimer 并不是十全十美的，使用的时候需要清楚它存在的问题：
- 如果长时间没有到期任务，那么会存在时间轮空推进的现象。
- 由于 Worker 是单线程的，只适用于处理耗时较短的任务，如果一个任务执行的时间过长，会造成 Worker 线程阻塞。
- 相比传统定时器的实现方式，内存占用较大。
此时，我还介绍了Kafka中的时间轮算法，可以看到Kafka主要是针对时间轮的空推进问题进行了优化，引入了DelayQueue和多层级分层的手段，有效的提升了时间轮算法的性能。
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