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前言

Kafka 中有很多延时操作，比如对于耗时的网络请求（比如 Produce 时等待 ISR 副本复制成功）会被封装成 DelayOperation 进行延迟处理操作，防止阻塞 Kafka请求处理线程。

Kafka 没有使用 JDK 自带的 Timer 和 DelayQueue 实现。因为时间复杂度上这两者插入和删除操作都是 O(logn)，不能满足 Kafka 的高性能要求。

冷知识：JDK Timer 和 DelayQueue 底层都是个优先队列，即采用了 minHeap 的数据结构，最快需要执行的任务排在队列第一个，不一样的是 Timer 中有个线程去拉取任务执行，DelayQueue 其实就是个容器，需要配合其他线程工作。ScheduledThreadPoolExecutor 是 JDK 的定时任务实现的一种方式，其实也就是 DelayQueue + 池化线程的一个实现。

Kafka 基于时间轮实现了延时操作，时间轮算法的插入删除操作都是 O(1) 的时间复杂度，满足了 Kafka 对于性能的要求。除了 Kafka 以外，像 Netty 、ZooKeepr、Dubbo 这样的开源项目都有使用到时间轮的实现。

那么时间轮算法是怎么样的，算法思想是什么？Kafka 中又是怎么实现它的。

Kafka 时间轮算法

时间轮的算法思想可以通过我们日常生活中的钟表来理解。

Kafka 中的时间轮（TimingWheel）是一个存储定时任务的环形队列，底层采用数组实现，数组中的每个元素可以存放一个定时任务列表（TimerTaskList）。TimerTaskList是一个环形的双向链表，链表中的每一项表示的都是定时任务项（TimerTaskEntry），其中封装了真正的定时任务（TimerTask）。

图中的几个参数：

  • tickMs: 时间跨度

  • wheelSize: 时间轮中 bucket 的个数

  • startMs: 开始时间

  • interval：时间轮的整体时间跨度 = tickMs * wheelSize

  • currentTime: tickMs 的整数倍，代表时间轮当前所处的时间

    • currentTime可以将整个时间轮划分为到期部分和未到期部分，currentTime当前指向的时间格也属于到期部分，表示刚好到期，需要处理此时间格所对应的TimerTaskList中的所有任务

整个时间轮的总体跨度是不变的，随着指针currentTime的不断推进，当前时间轮所能处理的时间段也在不断后移，总体时间范围在currentTime和currentTime+interval之间。

现在你可能会有疑问，这个抽象的 currentTime 怎么推进呢，别急看下文

那么如何支持大跨度的定时任务呢？

如果要支持几十万毫秒的定时任务，难不成要扩容时间轮的那个数组？实际上这里有两种解决方案：

  • 使用增加轮次/圈数的概念（Netty 的 HashedWheelTimer ）

    • 举例来说，比如目前是 "0-7" 8个槽，41 % 8 + 1 = 2，即应该放在槽位是 2，下标是 1 的位置。然后 ( 41 - 1 ) / 8 = 5，即轮数记为 5。也就是说当循环 5 轮之后扫到下标的 1 的这个槽位会触发这个任务。
    • 具体实现细节这里不详述

  • 使用多层时间轮的概念 （Kafka 的 TimingWheel）

    • 相较于上个方案，层级时间轮能更好控制时间粒度，可以应对更加复杂的定时任务处理场景，适用的范围更广；

多层时间轮就更像我们钟表的概念了。秒针走的一圈、分针走的一圈和时针走的一圈就形成了一个多层时间轮的关系。

第N层时间轮走了一圈，等于 N+1 层时间轮走一格。即高一层时间轮的时间跨度等于当前时间轮的整体跨度。

在任务插入时，如果第一层时间轮不满足条件，就尝试插入到高一层的时间轮，以此类推。

随着时间推进，也会有一个时间轮降级的操作，原本延时较长的任务会从高一层时间轮重新提交到时间轮中，然后会被放在合适的低层次的时间轮当中等待处理；

在 Kafka 中时间轮之间如何关联呢，如何展现这种高一层的时间轮关系？

其实很简单就是一个内部对象的指针，指向自己高一层的时间轮对象。

另外还有一个问题，如何推进时间轮的前进，让时间轮的时间往前走

  • Netty 中的时间轮是通过工作线程按照固定的时间间隔 tickDuration 推进的

    • 如果长时间没有到期任务，这种方案会带来空推进的问题，从而造成一定的性能损耗；

  • Kafka 则是通过 DelayQueue 来推进，是一种空间换时间的思想；

    • DelayQueue 中保存着所有的 TimerTaskList 对象，根据时间来排序，这样延时越小的任务排在越前面。
    • 外部通过一个线程（叫做ExpiredOperationReaper）从 DelayQueue 中获取超时的任务列表 TimerTaskList，然后根据 TimerTaskList 的 过期时间来精确推进时间轮的时间，这样就不会存在空推进的问题啦。

其实 Kafka 采用的是一种权衡的策略，把 DelayQueue 用在了合适的地方。DelayQueue 只存放了 TimerTaskList，并不是所有的 TimerTask，数量并不多，相比空推进带来的影响是利大于弊的。

总结

  • Kafka 使用时间轮来实现延时队列，因为其底层是任务的添加和删除是基于链表实现的，是 O(1) 的时间复杂度，满足高性能的要求；
  • 对于时间跨度大的延时任务，Kafka 引入了层级时间轮，能更好控制时间粒度，可以应对更加复杂的定时任务处理场景；
  • 对于如何实现时间轮的推进和避免空推进影响性能，Kafka 采用空间换时间的思想，通过 DelayQueue 来推进时间轮，算是一个经典的 trade off。

本文通过 Kafka 来讲述了时间轮的算法设计思想，其中还提到了 Netty 时间轮算法的实现，可能会比较偏向理论，推荐去阅读一下 Kafka 和 Netty 时间轮实现的源码，并不是特别难，对比起来看会更有收获。

文章目录
  1. 1. 前言
  2. 2. Kafka 时间轮算法
  3. 3. 总结