本篇文章主要基于Redisson中实现的分布式锁机制继续进行展开,分析Redisson中的时间轮机制。

在前面分析的Redisson的分布式锁实现中,有一个Watch Dog机制来对锁键进行续约,代码如下:

private void renewExpiration() {    ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());    if (ee == null) {        return;    }    //用到了时间轮机制    Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {        //添加一个任务到时间轮         //省略部分代码....    }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);//每次间隔租期的1/3时间执行    ee.setTimeout(task);}

实际上是构建了一个TimerTask,通过timer.newTimeout(task, delay, unit);添加到时间轮中。

@Overridepublic Timeout newTimeout(TimerTask task, long delay, TimeUnit unit) {    try {        //delay: 延迟执行时间        //unit: 延迟执行时间单位        return timer.newTimeout(task, delay, unit);    } catch (IllegalStateException e) {        if (isShuttingDown()) {            return DUMMY_TIMEOUT;        }        throw e;    }}
private HashedWheelTimer timer;

先来了解一下什么是时间轮

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。我第一次听这个概念,是当时我一个朋友在拼多多,负责整体架构设计时需要考虑到超时订单的自动关单,而订单交易量又特别多,直接去轮询数据的效率有点低,所以当时沟通下来聊到了时间轮这个东西。什么是时间轮呢?

简单来说: 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。

如图3-11,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。

文章配图
图3-11

时间轮的使用

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
@RestControllerpublic class RedissonController {    @Autowired    RedissonClient redissonClient;    HashedWheelTimer hashedWheelTimer= new HashedWheelTimer(new DefaultThreadFactory("demo-timer"), 100, TimeUnit.MILLISECONDS, 1024, false);    /**     * 添加延迟任务     * @param delay     */    @GetMapping("/{delay}")    public void tick(@PathVariable("delay")Long delay){        System.out.println("currentDate:"+new Date());        hashedWheelTimer.newTimeout(timeout -> {            System.out.println("executeDate:"+new Date());        }, delay, TimeUnit.SECONDS);    }}

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];

    文章配图

    图3-12
  • 添加任务,如图3-13所示

    • 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

    文章配图

    图3-13
  • 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;    }}

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

完成时间轮的初始化之后,并没有去启动时间轮,继续看FailbackClusterInvoker中的代码。

构建了一个RetryTimerTask,也就是一个重试的定时任务,接着把这个任务通过newTimeout加入到时间轮中,其中

  • retryTimerTask,表示具体的重试任务
  • RETRY_FAILED_PERIOD , 表示重试间隔时间,默认为5s
RetryTimerTask retryTimerTask = new RetryTimerTask(loadbalance, invocation, invokers, lastInvoker, retries, RETRY_FAILED_PERIOD);failTimer.newTimeout(retryTimerTask, RETRY_FAILED_PERIOD, TimeUnit.SECONDS);

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;    }}

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