Redis之时间轮机制（五）

一、什么是时间轮

        时间轮这个技术其实出来很久了，在kafka、zookeeper等技术中都有时间轮使用的方式。 时间轮是一种高效利用线程资源进行批量化调度的一种调度模型。把大批量的调度任务全部绑定到同一个调度器上，使用这一个调度器来进行所有任务的管理、触发、以及运行。所以时间轮的模型能够高效管理各种延时任务、周期任务、通知任务。 以后大家在工作中遇到类似的功能，可以采用时间轮机制。如下图所示，时间轮，从图片上来看，就和手表的表圈是一样，所以称为时间轮，是因为它是以时间作为刻度组成的一个环形队列，这个环形队列采用数组来实现，数组的每个元素称为槽，每个槽可以放一个定时任务列表，叫HashedWheelBucket，它是一个双向链表，量表的每一项表示一个定时任务项（HashedWhellTimeout），其中封装了真正的定时任务TimerTask。时间轮是由多个时间格组成，下图中有8个时间格，每个时间格代表当前时间轮的基本时间跨度（tickDuration），其中时间轮的时间格的个数是固定的。在下图中，有8个时间格（槽），假设每个时间格的单位为1s，那么整个时间轮走完一圈需要8s钟。每秒钟指针会沿着顺时针方向移动一个，这个单位可以设置，比如以秒为单位，可以以一小时为单位，这个单位可以代表时间精度。通过指针移动，来获得每个时间格中的任务列表，然后遍历这一个时间格中的双向链表来执行任务，以此循环。

 二、时间轮案例使用

这里使用的时间轮是Netty这个包中提供的，使用方法比较简单。

• 先构建一个HashedWheelTimer时间轮。
  • tickDuration： 100 ，表示每个时间格代表当前时间轮的基本时间跨度，这里是100ms，也就是指针100ms跳动一次，每次跳动一个窗格
  • ticksPerWheel：1024，表示时间轮上一共有多少个窗格，分配的窗格越多，占用内存空间就越大
  • leakDetection：是否开启内存泄漏检测。
  • maxPendingTimeouts[可选参数]，最大允许等待的任务数，默认没有限制。
• 通过newTimeout()把需要延迟执行的任务添加到时间轮中

@RestController
@RequestMapping("/timer")
public class HashedWheelController {

    //时间轮的定义
    HashedWheelTimer hashedWheelTimer=new HashedWheelTimer(
            new DefaultThreadFactory("demo-timer"),
            100, TimeUnit.MILLISECONDS,1024,false);

    @GetMapping("/{delay}")
    public void tick(@PathVariable("delay")Long delay){
        //SCHEDULED(定时执行的线程）
        //Timer(Java原生定时任务执行）
        System.out.println("CurrentTime:"+new Date());
        hashedWheelTimer.newTimeout(timeout -> {
            System.out.println("多少秒后执行这任务:"+new Date());
        },delay,TimeUnit.SECONDS);
    }
}

三、时间轮的原理解析

时间轮的整体原理，分为几个部分。

创建时间轮

时间轮本质上是一个环状数组，比如我们初始化时间轮时：ticksPerWheel=8，那么意味着这个环状数组的长度是8，如图3-12所示。

HashedWheelBucket[] wheel = new HashedWheelBucket[ticksPerWheel];

 

 

 添加任务

• 当通过newTimeout()方法添加一个延迟任务时，该任务首先会加入到一个阻塞队列中中。然后会有一个定时任务从该队列获取任务，添加到时间轮的指定位置，计算方法如下。

//当前任务的开始执行时间除以每个窗口的时间间隔，得到一个calculated值（表示需要经过多少tick，指针没跳动一个窗格，tick会递增），单位
为nanos（微毫秒）
long calculated = timeout.deadline / tickDuration;
//计算当前任务需要在时间轮中经历的圈数，因为当前任务执行时间有可能大于完整一圈的时间，所以需要计算经过几圈之后才能执行该任务。
timeout.remainingRounds = (calculated - tick) / wheel.length;
//取最大的一个tick，有可能当前任务在队列中已经过了执行时间，这种情况下直接用calculated这个值就没意义了。
final long ticks = Math.max(calculated, tick); // Ensure we don't schedule for past.
int stopIndex = (int) (ticks & mask); //通过ticks取模mask，得到一个下标
HashedWheelBucket bucket = wheel[stopIndex]; //把任务添加到指定数组下标位置

 

 

任务执行

• Worker线程按照每次间隔时间转动后，得到该时间窗格中的任务链表，然后从链表的head开始逐个取出任务，有两个判断条件
• 当前任务需要转动的圈数为0，表示任务是当前圈开始执行
• 当前任务达到了delay时间，也就是timeout.deadline <= deadline
• 最终调用timeout.expire()方法执行任务。

        public void expireTimeouts(long deadline) {
            HashedWheelTimeout timeout = head;

            // process all timeouts
            while (timeout != null) {
                HashedWheelTimeout next = timeout.next;
                if (timeout.remainingRounds <= 0) {
                    next = remove(timeout);
                    if (timeout.deadline <= deadline) {
                        timeout.expire();
                    } else {
                        // The timeout was placed into a wrong slot. This should never happen.
                        throw new IllegalStateException(String.format(
                                "timeout.deadline (%d) > deadline (%d)", timeout.deadline, deadline));
                    }
                } else if (timeout.isCancelled()) {
                    next = remove(timeout);
                } else {
                    timeout.remainingRounds --;
                }
                timeout = next;
            }
        }

四、时间轮的源码分析

HashedWheelTimer的构造

• 调用 createWheel 创建一个时间轮，时间轮数组一定是 2 的幂次方，比如传入的 ticksPerWheel=6，那么初始化的 wheel 长度一定是 8，这样是便于时间格的计算。
• tickDuration，表示时间轮的跨度，代表每个时间格的时间精度，以纳秒的方式来表现。
• 把工作线程 Worker 封装成 WorkerThread，从名字可以知道，它就是最终那个负责干活的线程。

public HashedWheelTimer(
    ThreadFactory threadFactory,
    long tickDuration, TimeUnit unit, int ticksPerWheel,
    long maxPendingTimeouts) {
    // 创建时间轮基本的数据结构，一个数组。长度为不小于ticksPerWheel的最小2的n次方
    wheel = createWheel(ticksPerWheel);
    // 这是一个标示符，用来快速计算任务应该呆的格子。
    // 我们知道，给定一个deadline的定时任务，其应该呆的格子=deadline%wheel.length.但是%操作是个相对耗时的操作，所以使用一种变通的位运算代替：
    // 因为一圈的长度为2的n次方，mask = 2^n-1后低位将全部是1，然后deadline&mast == deadline%wheel.length
    // java中的HashMap在进行hash之后，进行index的hash寻址寻址的算法也是和这个一样的
    mask = wheel.length - 1;
    
    //时间轮的基本时间跨度，（tickDuration传入是1的话，这里会转换成1000000）
    this.tickDuration = unit.toNanos(tickDuration);

    // 校验是否存在溢出。即指针转动的时间间隔不能太长而导致tickDuration*wheel.length>Long.MAX_VALUE
    if (this.tickDuration >= Long.MAX_VALUE / wheel.length) {
        throw new IllegalArgumentException(String.format(
            "tickDuration: %d (expected: 0 < tickDuration in nanos < %d",
            tickDuration, Long.MAX_VALUE / wheel.length));
    }
    //把worker包装成thread
    workerThread = threadFactory.newThread(worker);
    
    this.maxPendingTimeouts = maxPendingTimeouts;
    //如果HashedWheelTimer实例太多，那么就会打印一个error日志
    if (INSTANCE_COUNTER.incrementAndGet() > INSTANCE_COUNT_LIMIT &&
        WARNED_TOO_MANY_INSTANCES.compareAndSet(false, true)) {
        reportTooManyInstances();
    }
}

• 对传入的 ticksPerWheel 进行整形
• 初始化固定长度的 HashedWheelBucket

private static HashedWheelBucket[] createWheel(int ticksPerWheel) {
    if (ticksPerWheel <= 0) {
        throw new IllegalArgumentException(
            "ticksPerWheel must be greater than 0: " + ticksPerWheel);
    }
    if (ticksPerWheel > 1073741824) {
        throw new IllegalArgumentException(
            "ticksPerWheel may not be greater than 2^30: " + ticksPerWheel);
    }
    //对传入的时间轮大小进行整形，整形成2的幂次方
    ticksPerWheel = normalizeTicksPerWheel(ticksPerWheel);
    //初始化一个固定长度的Bucket数组
    HashedWheelBucket[] wheel = new HashedWheelBucket[ticksPerWheel];
    for (int i = 0; i < wheel.length; i++) {
        wheel[i] = new HashedWheelBucket();
    }
    return wheel;
}

添加任务到时间轮

调用 newTimeout 方法，把任务添加进来。

public Timeout newTimeout(TimerTask task, long delay, TimeUnit unit) {
    if (task == null) {
        throw new NullPointerException("task");
    }
    if (unit == null) {
        throw new NullPointerException("unit");
    }
    //统计任务个数
    long pendingTimeoutsCount = pendingTimeouts.incrementAndGet();
    //判断最大任务数量是否超过限制
    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 + ")");
    }
   //如果时间轮没有启动，则通过start方法进行启动
    start();
    
    // Add the timeout to the timeout queue which will be processed on the next tick.
    // During processing all the queued HashedWheelTimeouts will be added to the correct HashedWheelBucket.
    
    //计算任务的延迟时间，通过当前的时间+当前任务执行的延迟时间-时间轮启动的时间。
    long deadline = System.nanoTime() + unit.toNanos(delay) - startTime;

     //在delay为正数的情况下，deadline是不可能为负数
    //如果为负数，那么说明超过了long的最大值
    if (delay > 0 && deadline < 0) {
        deadline = Long.MAX_VALUE;
    }
    //创建一个Timeout任务，理论上来说，这个任务应该要加入到时间轮的时间格子中，但是这里并不是先添加到时间格，而是先
    //加入到一个阻塞队列，然后等到时间轮执行到下一个格子时，再从队列中取出最多100000个任务添加到指定的时间格（槽）中。
    HashedWheelTimeout timeout = new HashedWheelTimeout(this, task, deadline);
    timeouts.add(timeout);
    return timeout;
}

start

任务添加到阻塞队列之后，我们再来看启动方法。

start 方法会根据当前的 workerState 状态来启动时间轮。并且用了 startTimeInitialized 来控制线程的运行，如果 workerThread 没有启动起来，那么 newTimeout 方法会一直阻塞在运行 start 方法中。如果不阻塞，newTimeout 方法会获取不到 startTime。

public void start() {
    //workerState一开始的时候是0（WORKER_STATE_INIT），然后才会设置为1（WORKER_STATE_STARTED）
    switch (WORKER_STATE_UPDATER.get(this)) {
        case WORKER_STATE_INIT:
            if (WORKER_STATE_UPDATER.compareAndSet(this, WORKER_STATE_INIT, WORKER_STATE_STARTED)) {
                workerThread.start();
            }
            break;
        case WORKER_STATE_STARTED:
            break;
        case WORKER_STATE_SHUTDOWN:
            throw new IllegalStateException("cannot be started once stopped");
        default:
            throw new Error("Invalid WorkerState");
    }

    // 等待worker线程初始化时间轮的启动时间
    while (startTime == 0) {
        try {
            //这里使用countDownLauch来确保调度的线程已经被启动
            startTimeInitialized.await();
        } catch (InterruptedException ignore) {
            // Ignore - it will be ready very soon.
        }
    }
}

启动时间轮

调用 start（）方法， 会调用 workerThread.start(); 来启动一个工作线程，这个工作线程是在构造方法中初始化的，包装的是一个 Worker 内部线程类。

所以直接进入到 Worker 这个类的 run 方法，了解下它的设计逻辑：

public void run() {
    // 初始化startTime，表示时间轮的启动时间
    startTime = System.nanoTime();
    if (startTime == 0) {
        // We use 0 as an indicator for the uninitialized value here, so make sure it's not 0 when initialized.
        startTime = 1;
    } 
    
    // 唤醒被阻塞的start()方法。
    startTimeInitialized.countDown();

    do {
        //返回每tick一次的时间间隔
        final long deadline = waitForNextTick();
        if (deadline > 0) {
            //计算时间轮的槽位
            int idx = (int) (tick & mask);
            //移除掉CancelledTask
            processCancelledTasks();
            //得到当前指针位置的时间槽
            HashedWheelBucket bucket =
                wheel[idx];
            //将newTimeout()方法中加入到待处理定时任务队列中的任务加入到指定的格子中
            transferTimeoutsToBuckets();
            //运行目前指针指向的槽中的bucket链表中的任务
            bucket.expireTimeouts(deadline);
            tick++;
        }
    } while (WORKER_STATE_UPDATER.get(HashedWheelTimer.this) == WORKER_STATE_STARTED);
     //如果Worker_State一只是started状态，就一直循环
    // Fill the unprocessedTimeouts so we can return them from stop() method.
    
    for (HashedWheelBucket bucket : wheel) {
        bucket.clearTimeouts(unprocessedTimeouts); //清除时间轮中不需要处理的任务
    }
    for (; ; ) {
        //遍历任务队列，发现如果有任务被取消，则添加到unprocessedTimeouts,也就是不需要处理的队列中。
        HashedWheelTimeout timeout = timeouts.poll();
        if (timeout == null) {
            break;
        }
       
        if (!timeout.isCancelled()) {
            unprocessedTimeouts.add(timeout);
        }
    }
    //处理被取消的任务.
    processCancelledTasks();
}

时间轮指针跳动

这个方法的主要作用就是返回下一个指针指向的时间间隔，然后进行 sleep 操作。

大家可以想象一下，一个钟表上秒与秒之间是有时间间隔的，那么 waitForNextTick 就是根据当前时间计算出跳动到下个时间的时间间隔，然后进行 sleep，然后再返回当前时间距离时间轮启动时间的时间间隔。

说得再直白一点：，假设当前的 tickDuration 的间隔是 1s，tick 默认 = 0， 此时第一次进来，得到的 deadline=1，也就是下一次跳动的时间间隔是 1s。假设当前处于：
 

private long waitForNextTick() {
    //tick表示总的tick数
    //tickDuration表示每个时间格的跨度，所以deadline返回的是下一次时间轮指针跳动的时间
    long deadline = tickDuration * (tick + 1);

    for (; ; ) {
        //计算当前时间距离启动时间的时间间隔
        final long currentTime = System.nanoTime() - startTime;
        //通过下一次指针跳动的延迟时间距离当前时间的差额，这个作为sleep时间使用。
        // 其实线程是以睡眠一定的时候再来执行下一个ticket的任务的
        long sleepTimeMs = (deadline - currentTime + 999999) / 1000000;
        //sleepTimeMs小于零表示走到了下一个时间槽位置
        if (sleepTimeMs <= 0) {
            if (currentTime == Long.MIN_VALUE) {
                return -Long.MAX_VALUE;
            } else {
                return currentTime;
            }
        }
        if (isWindows()) {
            sleepTimeMs = sleepTimeMs / 10 * 10;
        }
        //进入到这里进行sleep，表示当前时间距离下一次tick时间还有一段距离，需要sleep。
        try {
            Thread.sleep(sleepTimeMs);
        } catch (InterruptedException ignored) {
            if (WORKER_STATE_UPDATER.get(HashedWheelTimer.this) == WORKER_STATE_SHUTDOWN) {
                return Long.MIN_VALUE;
            }
        }
    }
}

transferTimeoutsToBuckets

转移任务到时间轮中，前面我们讲过，任务添加进来时，是先放入到阻塞队列。

而在现在这个方法中，就是把阻塞队列中的数据转移到时间轮的指定位置。

在这个转移方法中，写死了一个循环，每次都只转移 10 万个任务。

然后根据 HashedWheelTimeout 的 deadline 延迟时间计算出时间轮需要运行多少次才能运行当前的任务，如果当前的任务延迟时间大于时间轮跑一圈所需要的时间，那么就计算需要跑几圈才能到这个任务运行。

最后计算出该任务在时间轮中的槽位，添加到时间轮的链表中。

private void transferTimeoutsToBuckets() {
    // 循环100000次，也就是每次转移10w个任务
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
        //从阻塞队列中获得具体的任务
        HashedWheelTimeout timeout = timeouts.poll();
        if (timeout == null) {
            // all processed
            break;
        }
        if (timeout.state() == HashedWheelTimeout.ST_CANCELLED) {
            // Was cancelled in the meantime.
            continue;
        }
        //计算tick次数，deadline表示当前任务的延迟时间，tickDuration表示时间槽的间隔，两者相除就可以计算当前任务需要tick几次才能被执行
        long calculated = timeout.deadline / tickDuration;
         // 计算剩余的轮数, 只有 timer 走够轮数, 并且到达了 task 所在的 slot, task 才会过期.(被执行)
        timeout.remainingRounds = (calculated - tick) / wheel.length;
     
        //如果任务在timeouts队列里面放久了, 以至于已经过了执行时间, 这个时候就使用当前tick, 也就是放到当前bucket, 此方法调用完后就会被执行
        final long ticks = Math.max(calculated, tick);
        // 算出任务应该插入的 wheel 的 slot, stopIndex = tick 次数 & mask, mask = wheel.length - 1
        int stopIndex = (int) (ticks & mask);
        //把timeout任务插入到指定的bucket链中。
        HashedWheelBucket bucket = wheel[stopIndex];
        bucket.addTimeout(timeout);
    }
}

运行时间轮中的任务

当指针跳动到某一个时间槽中时，会就触发这个槽中的任务的执行。该功能是通过 expireTimeouts 来实现

这个方法的主要作用是： 过期并执行格子中到期的任务。也就是当 tick 进入到指定格子时，worker 线程会调用这个方法

HashedWheelBucket 是一个链表，所以我们需要从 head 节点往下进行遍历。如果链表没有遍历到链表尾部那么就继续往下遍历。

获取的 timeout 节点节点，如果剩余轮数 remainingRounds 大于 0，那么就说明要到下一圈才能运行，所以将剩余轮数减一；

如果当前剩余轮数小于等于零了，那么就将当前节点从 bucket 链表中移除，并判断一下当前的时间是否大于 timeout 的延迟时间，如果是则调用 timeout 的 expire 执行任务。

void expireTimeouts(long deadline) {
    HashedWheelTimeout timeout = head;

    // 遍历当前时间槽中的所有任务
    while (timeout != null) {
        HashedWheelTimeout next = timeout.next;
        //如果当前任务要被执行，那么remainingRounds应该小于或者等于0
        if (timeout.remainingRounds <= 0) {
            //从bucket链表中移除当前timeout，并返回链表中下一个timeout
            next = remove(timeout);
            //如果timeout的时间小于当前的时间，那么就调用expire执行task
            if (timeout.deadline <= deadline) {
                timeout.expire();
            } else {
                 //不可能发生的情况，就是说round已经为0了，deadline却>当前槽的deadline
                // The timeout was placed into a wrong slot. This should never happen.
                throw new IllegalStateException(String.format(
                    "timeout.deadline (%d) > deadline (%d)", timeout.deadline, deadline));
            }
        } else if (timeout.isCancelled()) {
            next = remove(timeout);
        } else {
            //因为当前的槽位已经过了，说明已经走了一圈了，把轮数减一
            timeout.remainingRounds--;
        }
        //把指针放置到下一个timeout
        timeout = next;
    }
}