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- 了解需求
- 方案 1：数据库轮询
- 方案 2：JDK 的延迟队列
- 方案 3：时间轮算法
- 方案 4：redis 缓存
- 方案 5：使用消息队列
了解需求
在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。最全面的Java面试网站
例如
- 生成订单 30 分钟未支付，则自动取消
- 生成订单 60 秒后,给用户发短信
对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别
定时任务有明确的触发时间，延时任务没有
定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期
定时任务一般执行的是批处理操作是多个任务，而延时任务一般是单个任务
下面，我们以判断订单是否超时为例，进行方案分析
方案 1：数据库轮询
思路
该方案通常是在小型项目中使用，即通过一个线程定时的去扫描数据库，通过订单时间来判断是否有超时的订单，然后进行 update 或 delete 等操作
实现
可以用 quartz 来实现的，简单介绍一下
maven 项目引入一个依赖如下所示
<dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.2.2</version></dependency>复制代码调用 Demo 类 MyJob 如下所示
package com.rjzheng.delay1;import org.quartz.*;import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;public class MyJob implements Job { public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("要去数据库扫描啦。。。"); } public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建任务 JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class) .withIdentity("job1", "group1").build(); // 创建触发器 每3秒钟执行一次 Trigger trigger = TriggerBuilder .newTrigger() .withIdentity("trigger1", "group3") .withSchedule( SimpleScheduleBuilder .simpleSchedule() .withIntervalInSeconds(3). repeatForever()) .build(); Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler(); // 将任务及其触发器放入调度器 scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); // 调度器开始调度任务 scheduler.start(); }}复制代码运行代码，可发现每隔 3 秒，输出如下
要去数据库扫描啦。。。复制代码优点
简单易行，支持集群操作
缺点
- 对服务器内存消耗大
- 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
- 假设你的订单有几千万条，每隔几分钟这样扫描一次，数据库损耗极大
方案 2：JDK 的延迟队列
思路
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。
DelayedQueue 实现工作流程如下图所示
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。
实现
定义一个类 OrderDelay 实现 Delayed，代码如下
package com.rjzheng.delay2;import java.util.concurrent.Delayed;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class OrderDelay implements Delayed { private String orderId; private long timeout; OrderDelay(String orderId, long timeout) { this.orderId = orderId; this.timeout = timeout + System.nanoTime(); } public int compareTo(Delayed other) { if (other == this) { return 0; } OrderDelay t = (OrderDelay) other; long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - t.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)); return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1); } // 返回距离你自定义的超时时间还有多少 public long getDelay(TimeUnit unit) { return unit.convert(timeout - System.nanoTime(), TimeUnit.NANOSECONDS); } void print() { System.out.println(orderId + "编号的订单要删除啦。。。。"); }}复制代码运行的测试 Demo 为，我们设定延迟时间为 3 秒
package com.rjzheng.delay2;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.DelayQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class DelayQueueDemo { public static void main(String[] args) { List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("00000001"); list.add("00000002"); list.add("00000003"); list.add("00000004"); list.add("00000005"); DelayQueue<OrderDelay> queue = newDelayQueue < OrderDelay > (); long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 5; i++) { //延迟三秒取出 queue.put(new OrderDelay(list.get(i), TimeUnit.NANOSECONDS.convert(3, TimeUnit.SECONDS))); try { queue.take().print(); System.out.println("After " + (System.currentTimeMillis() - start) + " MilliSeconds"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }}复制代码输出如下
00000001编号的订单要删除啦。。。。After 3003 MilliSeconds00000002编号的订单要删除啦。。。。After 6006 MilliSeconds00000003编号的订单要删除啦。。。。After 9006 MilliSeconds00000004编号的订单要删除啦。。。。After 12008 MilliSeconds00000005编号的订单要删除啦。。。。After 15009 MilliSeconds复制代码可以看到都是延迟 3 秒，订单被删除
优点
效率高,任务触发时间延迟低。
缺点
- 服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
- 集群扩展相当麻烦
- 因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现 OOM 异常
- 代码复杂度较高
方案 3：时间轮算法
思路
先上一张时间轮的图(这图到处都是啦)
时间轮算法可以类比于时钟，如上图箭头（指针）按某一个方向按固定频率轮动，每一次跳动称为一个 tick。这样可以看出定时轮由个 3 个重要的属性参数，ticksPerWheel（一轮的 tick 数），tickDuration（一个 tick 的持续时间）以及 timeUnit（时间单位），例如当 ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，这就和现实中的始终的秒针走动完全类似了。
如果当前指针指在 1 上面，我有一个任务需要 4 秒以后执行，那么这个执行的线程回调或者消息将会被放在 5 上。那如果需要在 20 秒之后执行怎么办，由于这个环形结构槽数只到 8，如果要 20 秒，指针需要多转 2 圈。位置是在 2 圈之后的 5 上面（20 % 8 + 1）
实现
我们用 Netty 的 HashedWheelTimer 来实现
给 Pom 加上下面的依赖
<dependency> <groupId>io.netty</groupId> <artifactId>netty-all</artifactId> <version>4.1.24.Final</version></dependency>复制代码测试代码 HashedWheelTimerTest 如下所示
package com.rjzheng.delay3;import io.netty.util.HashedWheelTimer;import io.netty.util.Timeout;import io.netty.util.Timer;import io.netty.util.TimerTask;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class HashedWheelTimerTest { static class MyTimerTask implements TimerTask { boolean flag; public MyTimerTask(boolean flag) { this.flag = flag; } public void run(Timeout timeout) throws Exception { System.out.println("要去数据库删除订单了。。。。"); this.flag = false; } } public static void main(String[] argv) { MyTimerTask timerTask = new MyTimerTask(true); Timer timer = new HashedWheelTimer(); timer.newTimeout(timerTask, 5, TimeUnit.SECONDS); int i = 1; while (timerTask.flag) { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(i + "秒过去了"); i++; } }}复制代码输出如下
1秒过去了2秒过去了3秒过去了4秒过去了5秒过去了要去数据库删除订单了。。。。6秒过去了复制代码优点
效率高,任务触发时间延迟时间比 delayQueue 低，代码复杂度比 delayQueue 低。
缺点
- 服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
- 集群扩展相当麻烦
- 因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现 OOM 异常
方案 4：redis 缓存
思路一
利用 redis 的 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
添加元素:ZADD key score member [score member …]
按顺序查询元素:ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
查询元素 score:ZSCORE key member
移除元素:ZREM key member [member …]
测试如下
添加单个元素redis> ZADD page_rank 10 google.com(integer) 1添加多个元素redis> ZADD page_rank 9 baidu.com 8 bing.com(integer) 2redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES1) "bing.com"2) "8"3) "baidu.com"4) "9"5) "google.com"6) "10"查询元素的score值redis> ZSCORE page_rank bing.com"8"移除单个元素redis> ZREM page_rank google.com(integer) 1redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES1) "bing.com"2) "8"3) "baidu.com"4) "9"复制代码那么如何实现呢？我们将订单超时时间戳与订单号分别设置为 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
实现一
package com.rjzheng.delay4;import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.JedisPool;import redis.clients.jedis.Tuple;import java.util.Calendar;import java.util.Set;public class AppTest { private static final String ADDR = "127.0.0.1"; private static final int PORT = 6379; private static JedisPool jedisPool = new JedisPool(ADDR, PORT); public static Jedis getJedis() { return jedisPool.getResource(); } //生产者,生成5个订单放进去 public void productionDelayMessage() { for (int i = 0; i < 5; i++) { //延迟3秒 Calendar cal1 = Calendar.getInstance(); cal1.add(Calendar.SECOND, 3); int second3later = (int) (cal1.getTimeInMillis() / 1000); AppTest.getJedis().zadd("OrderId", second3later, "OID0000001" + i); System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为" + "OID0000001" + i); } } //消费者，取订单 public void consumerDelayMessage() { Jedis jedis = AppTest.getJedis(); while (true) { Set<Tuple> items = jedis.zrangeWithScores("OrderId", 0, 1); if (items == null || items.isEmpty()) { System.out.println("当前没有等待的任务"); try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } continue; } int score = (int) ((Tuple) items.toArray()[0]).getScore(); Calendar cal = Calendar.getInstance(); int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000); if (nowSecond >= score) { String orderId = ((Tuple) items.toArray()[0]).getElement(); jedis.zrem("OrderId", orderId); System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为" + orderId); } } } public static void main(String[] args) { AppTest appTest = new AppTest(); appTest.productionDelayMessage(); appTest.consumerDelayMessage(); }}复制代码此时对应输出如下
可以看到，几乎都是 3 秒之后，消费订单。
然而，这一版存在一个致命的硬伤，在高并发条件下，多消费者会取到同一个订单号，我们上测试代码 ThreadTest
package com.rjzheng.delay4;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class ThreadTest { private static final int threadNum = 10; private static CountDownLatch cdl = newCountDownLatch(threadNum); static class DelayMessage implements Runnable { public void run() { try { cdl.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } AppTest appTest = new AppTest(); appTest.consumerDelayMessage(); } } public static void main(String[] args) { AppTest appTest = new AppTest(); appTest.productionDelayMessage(); for (int i = 0; i < threadNum; i++) { new Thread(new DelayMessage()).start(); cdl.countDown(); } }}复制代码输出如下所示
显然，出现了多个线程消费同一个资源的情况。
解决方案
(1)用分布式锁，但是用分布式锁，性能下降了，该方案不细说。
(2)对 ZREM 的返回值进行判断，只有大于 0 的时候，才消费数据，于是将 consumerDelayMessage()方法里的
if(nowSecond >= score){ String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement(); jedis.zrem("OrderId", orderId); System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);}复制代码修改为
if (nowSecond >= score) { String orderId = ((Tuple) items.toArray()[0]).getElement(); Long num = jedis.zrem("OrderId", orderId); if (num != null && num > 0) { System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为" + orderId); }}复制代码在这种修改后，重新运行 ThreadTest 类，发现输出正常了
思路二
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。
实现二
在 redis.conf 中，加入一条配置
notify-keyspace-events Ex
运行代码如下
package com.rjzheng.delay5;import redis.clients.jedis.JedisPool;import redis.clients.jedis.JedisPubSub;public class RedisTest { private static final String ADDR = "127.0.0.1"; private static final int PORT = 6379; private static JedisPool jedis = new JedisPool(ADDR, PORT); private static RedisSub sub = new RedisSub(); public static void init() { new Thread(new Runnable() { public void run() { jedis.getResource().subscribe(sub, "__keyevent@0__:expired"); } }).start(); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { init(); for (int i = 0; i < 10; i++) { String orderId = "OID000000" + i; jedis.getResource().setex(orderId, 3, orderId); System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:" + orderId + "订单生成"); } } static class RedisSub extends JedisPubSub { @Override public void onMessage(String channel, String message) { System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:" + message + "订单取消"); } }}复制代码输出如下
可以明显看到 3 秒过后，订单取消了
ps:redis 的 pub/sub 机制存在一个硬伤，官网内容如下
原:Because Redis Pub/Sub is fire and forget currently there is no way to use this feature if your application demands reliable notification of events, that is, if your Pub/Sub client disconnects, and reconnects later, all the events delivered during the time the client was disconnected are lost.
翻: 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又重连，则在客户端断链期间的所有事件都丢失了。因此，方案二不是太推荐。当然，如果你对可靠性要求不高，可以使用。
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
需要额外进行 redis 维护
方案 5：使用消息队列
思路
我们可以采用 rabbitMQ 的延时队列。RabbitMQ 具有以下两个特性，可以实现延迟队列
RabbitMQ 可以针对 Queue 和 Message 设置 x-message-tt，来控制消息的生存时间，如果超时，则消息变为 dead letter
lRabbitMQ 的 Queue 可以配置 x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key（可选）两个参数，用来控制队列内出现了 deadletter，则按照这两个参数重新路由。结合以上两个特性，就可以模拟出延迟消息的功能,具体的，我改天再写一篇文章，这里再讲下去，篇幅太长。
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。
下边会介绍多种实现延时队列的思路，文末提供有几种实现方式的 github地址。其实哪种方式都没有绝对的好与坏，只是看把它用在什么业务场景中，技术这东西没有最好的只有最合适的。
一、延时队列的应用
什么是延时队列？顾名思义：首先它要具有队列的特性，再给它附加一个延迟消费队列消息的功能，也就是说可以指定队列中的消息在哪个时间点被消费。
延时队列在项目中的应用还是比较多的，尤其像电商类平台：
1、订单成功后，在30分钟内没有支付，自动取消订单
2、外卖平台发送订餐通知，下单成功后60s给用户推送短信。
3、如果订单一直处于某一个未完结状态时，及时处理关单，并退还库存
4、淘宝新建商户一个月内还没上传商品信息，将冻结商铺等
。。。。
上边的这些场景都可以应用延时队列解决。
二、延时队列的实现
我个人一直秉承的观点：工作上能用JDK自带API实现的功能，就不要轻易自己重复造轮子，或者引入三方中间件。一方面自己封装很容易出问题（大佬除外），再加上调试验证产生许多不必要的工作量；另一方面一旦接入三方的中间件就会让系统复杂度成倍的增加，维护成本也大大的增加。
1、DelayQueue 延时队列
JDK 中提供了一组实现延迟队列的API，位于Java.util.concurrent包下DelayQueue。
DelayQueue是一个BlockingQueue（无界阻塞）队列，它本质就是封装了一个PriorityQueue（优先队列），PriorityQueue内部使用完全二叉堆（不知道的自行了解哈）来实现队列元素排序，我们在向DelayQueue队列中添加元素时，会给元素一个Delay（延迟时间）作为排序条件，队列中最小的元素会优先放在队首。队列中的元素只有到了Delay时间才允许从队列中取出。队列中可以放基本数据类型或自定义实体类，在存放基本数据类型时，优先队列中元素默认升序排列，自定义实体类就需要我们根据类属性值比较计算了。
先简单实现一下看看效果，添加三个order入队DelayQueue，分别设置订单在当前时间的5秒、10秒、15秒后取消。
要实现DelayQueue延时队列，队中元素要implements Delayed 接口，这哥接口里只有一个getDelay方法，用于设置延期时间。Order类中compareTo方法负责对队列中的元素进行排序。
public class Order implements Delayed { /** * 延迟时间 */ @JsonFormat(locale = "zh", timezone = "GMT+8", pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") private long time; String name; public Order(String name, long time, TimeUnit unit) { this.name = name; this.time = System.currentTimeMillis() + (time > 0 ? unit.toMillis(time) : 0); } @Override public long getDelay(TimeUnit unit) { return time - System.currentTimeMillis(); } @Override public int compareTo(Delayed o) { Order Order = (Order) o; long diff = this.time - Order.time; if (diff <= 0) { return -1; } else { return 1; } }}复制代码DelayQueue的put方法是线程安全的，因为put方法内部使用了ReentrantLock锁进行线程同步。DelayQueue还提供了两种出队的方法 poll() 和 take() ， poll() 为非阻塞获取，没有到期的元素直接返回null；take() 阻塞方式获取，没有到期的元素线程将会等待。
public class DelayQueueDemo { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Order Order1 = new Order("Order1", 5, TimeUnit.SECONDS); Order Order2 = new Order("Order2", 10, TimeUnit.SECONDS); Order Order3 = new Order("Order3", 15, TimeUnit.SECONDS); DelayQueue<Order> delayQueue = new DelayQueue<>(); delayQueue.put(Order1); delayQueue.put(Order2); delayQueue.put(Order3); System.out.println("订单延迟队列开始时间:" + LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))); while (delayQueue.size() != 0) { /** * 取队列头部元素是否过期 */ Order task = delayQueue.poll(); if (task != null) { System.out.format("订单:{%s}被取消, 取消时间:{%s}\n", task.name, LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))); } Thread.sleep(1000); } }}复制代码上边只是简单的实现入队与出队的操作，实际开发中会有专门的线程，负责消息的入队与消费。
执行后看到结果如下，Order1、Order2、Order3 分别在 5秒、10秒、15秒后被执行，至此就用DelayQueue实现了延时队列。
订单延迟队列开始时间:2020-05-06 14:59:09订单:{Order1}被取消, 取消时间:{2020-05-06 14:59:14}订单:{Order2}被取消, 取消时间:{2020-05-06 14:59:19}订单:{Order3}被取消, 取消时间:{2020-05-06 14:59:24}复制代码2、Quartz 定时任务
Quartz一款非常经典任务调度框架，在Redis、RabbitMQ还未广泛应用时，超时未支付取消订单功能都是由定时任务实现的。定时任务它有一定的周期性，可能很多单子已经超时，但还没到达触发执行的时间点，那么就会造成订单处理的不够及时。
引入quartz框架依赖包
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId></dependency>复制代码在启动类中使用@EnableScheduling注解开启定时任务功能。
@EnableScheduling@SpringBootApplicationpublic class DelayqueueApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(DelayqueueApplication.class, args); }}复制代码编写一个定时任务，每个5秒执行一次。
@Componentpublic class QuartzDemo { //每隔五秒 @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ? ") public void process(){ System.out.println("我是定时任务！"); }}复制代码3、Redis sorted set
Redis的数据结构Zset，同样可以实现延迟队列的效果，主要利用它的score属性，redis通过score来为集合中的成员进行从小到大的排序。
通过zadd命令向队列delayqueue 中添加元素，并设置score值表示元素过期的时间；向delayqueue 添加三个order1、order2、order3，分别是10秒、20秒、30秒后过期。
zadd delayqueue 3 order3复制代码消费端轮询队列delayqueue， 将元素排序后取最小时间与当前时间比对，如小于当前时间代表已经过期移除key。
/** * 消费消息 */ public void pollOrderQueue() { while (true) { Set<Tuple> set = jedis.zrangeWithScores(DELAY_QUEUE, 0, 0); String value = ((Tuple) set.toArray()[0]).getElement(); int score = (int) ((Tuple) set.toArray()[0]).getScore(); Calendar cal = Calendar.getInstance(); int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000); if (nowSecond >= score) { jedis.zrem(DELAY_QUEUE, value); System.out.println(sdf.format(new Date()) + " removed key:" + value); } if (jedis.zcard(DELAY_QUEUE) <= 0) { System.out.println(sdf.format(new Date()) + " zset empty "); return; } Thread.sleep(1000); } }复制代码我们看到执行结果符合预期
2020-05-07 13:24:09 add finished.2020-05-07 13:24:19 removed key:order12020-05-07 13:24:29 removed key:order22020-05-07 13:24:39 removed key:order32020-05-07 13:24:39 zset empty 复制代码4、Redis 过期回调
Redis 的key过期回调事件，也能达到延迟队列的效果，简单来说我们开启监听key是否过期的事件，一旦key过期会触发一个callback事件。
修改redis.conf文件开启notify-keyspace-events Ex
notify-keyspace-events Ex复制代码Redis监听配置，注入Bean RedisMessageListenerContainer
@Configurationpublic class RedisListenerConfig { @Bean RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer(); container.setConnectionFactory(connectionFactory); return container; }}复制代码编写Redis过期回调监听方法，必须继承KeyExpirationEventMessageListener ，有点类似于MQ的消息监听。
@Componentpublic class RedisKeyExpirationListener extends KeyExpirationEventMessageListener { public RedisKeyExpirationListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) { super(listenerContainer); } @Override public void onMessage(Message message, byte[] pattern) { String expiredKey = message.toString(); System.out.println("监听到key：" + expiredKey + "已过期"); }}复制代码到这代码就编写完成，非常的简单，接下来测试一下效果，在redis-cli客户端添加一个key 并给定3s的过期时间。
set xiaofu 123 ex 3复制代码在控制台成功监听到了这个过期的key。
监听到过期的key为：xiaofu复制代码5、RabbitMQ 延时队列
利用 RabbitMQ 做延时队列是比较常见的一种方式，而实际上RabbitMQ 自身并没有直接支持提供延迟队列功能，而是通过 RabbitMQ 消息队列的 TTL和 DXL这两个属性间接实现的。
先来认识一下 TTL和 DXL两个概念：
Time To Live(TTL) ：
TTL 顾名思义：指的是消息的存活时间，RabbitMQ可以通过x-message-tt参数来设置指定Queue（队列）和 Message（消息）上消息的存活时间，它的值是一个非负整数，单位为微秒。
RabbitMQ 可以从两种维度设置消息过期时间，分别是队列和消息本身
- 设置队列过期时间，那么队列中所有消息都具有相同的过期时间。
- 设置消息过期时间，对队列中的某一条消息设置过期时间，每条消息TTL都可以不同。
如果同时设置队列和队列中消息的TTL，则TTL值以两者中较小的值为准。而队列中的消息存在队列中的时间，一旦超过TTL过期时间则成为Dead Letter（死信）。
Dead Letter Exchanges（DLX）
DLX即死信交换机，绑定在死信交换机上的即死信队列。RabbitMQ的 Queue（队列）可以配置两个参数x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key（可选），一旦队列内出现了Dead Letter（死信），则按照这两个参数可以将消息重新路由到另一个Exchange（交换机），让消息重新被消费。
x-dead-letter-exchange：队列中出现Dead Letter后将Dead Letter重新路由转发到指定 exchange（交换机）。
x-dead-letter-routing-key：指定routing-key发送，一般为要指定转发的队列。
队列出现Dead Letter的情况有：
- 消息或者队列的TTL过期
- 队列达到最大长度
- 消息被消费端拒绝（basic.reject or basic.nack）
下边结合一张图看看如何实现超30分钟未支付关单功能，我们将订单消息A0001发送到延迟队列order.delay.queue，并设置x-message-tt消息存活时间为30分钟，当到达30分钟后订单消息A0001成为了Dead Letter（死信），延迟队列检测到有死信，通过配置x-dead-letter-exchange，将死信重新转发到能正常消费的关单队列，直接监听关单队列处理关单逻辑即可。
发送消息时指定消息延迟的时间
public void send(String delayTimes) { amqpTemplate.convertAndSend("order.pay.exchange", "order.pay.queue","大家好我是延迟数据", message -> { // 设置延迟毫秒值 message.getMessageProperties().setExpiration(String.valueOf(delayTimes)); return message; }); }}复制代码设置延迟队列出现死信后的转发规则
/** * 延时队列 */ @Bean(name = "order.delay.queue") public Queue getMessageQueue() { return QueueBuilder .durable(RabbitConstant.DEAD_LETTER_QUEUE) // 配置到期后转发的交换 .withArgument("x-dead-letter-exchange", "order.close.exchange") // 配置到期后转发的路由键 .withArgument("x-dead-letter-routing-key", "order.close.queue") .build(); }复制代码6、时间轮
前边几种延时队列的实现方法相对简单，比较容易理解，时间轮算法就稍微有点抽象了。kafka、netty都有基于时间轮算法实现延时队列，下边主要实践Netty的延时队列讲一下时间轮是什么原理。
先来看一张时间轮的原理图，解读一下时间轮的几个基本概念
wheel ：时间轮，图中的圆盘可以看作是钟表的刻度。比如一圈round 长度为24秒，刻度数为 8，那么每一个刻度表示 3秒。那么时间精度就是 3秒。时间长度 / 刻度数值越大，精度越大。
当添加一个定时、延时任务A，假如会延迟25秒后才会执行，可时间轮一圈round 的长度才24秒，那么此时会根据时间轮长度和刻度得到一个圈数 round和对应的指针位置 index，也是就任务A会绕一圈指向0格子上，此时时间轮会记录该任务的round和 index信息。当round=0，index=0 ，指针指向0格子 任务A并不会执行，因为 round=0不满足要求。
所以每一个格子代表的是一些时间，比如1秒和25秒 都会指向0格子上，而任务则放在每个格子对应的链表中，这点和HashMap的数据有些类似。
Netty构建延时队列主要用HashedWheelTimer，HashedWheelTimer底层数据结构依然是使用DelayedQueue，只是采用时间轮的算法来实现。
下面我们用Netty 简单实现延时队列，HashedWheelTimer构造函数比较多，解释一下各参数的含义。
- ThreadFactory ：表示用于生成工作线程，一般采用线程池；
- tickDuration和unit：每格的时间间隔，默认100ms；
- ticksPerWheel：一圈下来有几格，默认512，而如果传入数值的不是2的N次方，则会调整为大于等于该参数的一个2的N次方数值，有利于优化hash值的计算。
public HashedWheelTimer(ThreadFactory threadFactory, long tickDuration, TimeUnit unit, int ticksPerWheel) { this(threadFactory, tickDuration, unit, ticksPerWheel, true); }复制代码- TimerTask：一个定时任务的实现接口，其中run方法包装了定时任务的逻辑。
- Timeout：一个定时任务提交到Timer之后返回的句柄，通过这个句柄外部可以取消这个定时任务，并对定时任务的状态进行一些基本的判断。
- Timer：是HashedWheelTimer实现的父接口，仅定义了如何提交定时任务和如何停止整个定时机制。
public class NettyDelayQueue { public static void main(String[] args) { final Timer timer = new HashedWheelTimer(Executors.defaultThreadFactory(), 5, TimeUnit.SECONDS, 2); //定时任务 TimerTask task1 = new TimerTask() { public void run(Timeout timeout) throws Exception { System.out.println("order1 5s 后执行 "); timer.newTimeout(this, 5, TimeUnit.SECONDS);//结束时候再次注册 } }; timer.newTimeout(task1, 5, TimeUnit.SECONDS); TimerTask task2 = new TimerTask() { public void run(Timeout timeout) throws Exception { System.out.println("order2 10s 后执行"); timer.newTimeout(this, 10, TimeUnit.SECONDS);//结束时候再注册 } }; timer.newTimeout(task2, 10, TimeUnit.SECONDS); //延迟任务 timer.newTimeout(new TimerTask() { public void run(Timeout timeout) throws Exception { System.out.println("order3 15s 后执行一次"); } }, 15, TimeUnit.SECONDS); }}复制代码从执行的结果看，order3、order3延时任务只执行了一次，而order2、order1为定时任务，按照不同的周期重复执行。
order1 5s 后执行 order2 10s 后执行order3 15s 后执行一次order1 5s 后执行 order2 10s 后执行复制代码总结
为了让大家更容易理解，上边的代码写的都比较简单粗糙，几种实现方式的demo已经都提交到github 地址：https://github.com/chengxy-nds/delayqueue，感兴趣的小伙伴可以下载跑一跑。
这篇文章肝了挺长时间，写作一点也不比上班干活轻松，查证资料反复验证demo的可行性，搭建各种RabbitMQ、Redis环境，只想说我太难了！
