时间轮机制在Redisson分布式锁中的实际应用以及时间轮源码分析
2021/10/24 8:09:47
本文主要是介绍时间轮机制在Redisson分布式锁中的实际应用以及时间轮源码分析，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
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。
@Override
public 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。
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
@RestController
public 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];
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
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;
}
}
这篇关于时间轮机制在Redisson分布式锁中的实际应用以及时间轮源码分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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