• kafka时间轮的原理（一）

    概述

    早就想写关于kafka时间轮的随笔了，奈何时间不够，技术感觉理解不到位，现在把我之前学习到的进行整理一下，以便于以后并不会忘却。kafka时间轮是一个时间延时调度的工具，学习它可以掌握更加灵活先进的定时器技术，补益多多。本文由浅到深进行讲解，先讲解定时器基础以及常用定时器，接着就是主要的kafka时间轮实现。大部分都是原理。后期作者写第二部分的时候专门讲解时间轮的实践和使用。

    定时器概念

    使用场景，例如：

    1，使用tcp连接的时候，客户端需要向服务端发送心跳请求。

    2，财务系统每月生成的定时账单。

    3，双十一定时开启秒杀开关。

    总而言之就是定时器的作用就是指定特定时刻执行任务，一般定时任务的形式表现为：经过固定时间后触发、按照固定频率周期性触发、在某个时刻触发。定时器是什么？可以理解为这样一个数据结构：

    存储一系列任务的集合，并且deadline越接近的任务，拥有越高的执行优先级。

    NewTask：将新任务加入任务集合

    Cancel：取消某个任务 在任务调度的视角还要支持：

    Run：执行一个到底的定时任务

    判断一个任务是否到期，基本会采用轮询的方式，每隔一个时间片去检查最近的任务是否到期，并且，在 NewTask 和 Cancel 的行为发生之后，任务调度策略也会出现调整。这么说来定时器就是依靠线程轮询来实现的。

    定时器几种数据结构

    我们主要衡量 NewTask（新增任务），Cancel（取消任务），Run（执行到期的定时任务）这三个指标，分析他们使用不同数据结构的时间/空间复杂度。

    双向有序链表

    在 Java 中， LinkedList 是一个天然的双向链表。

    NewTask：O(N)

    Cancel：O(1)

    Run：O(1)

    N：任务数

    NewTask O(N) 很容易理解，按照 expireTime 查找合适的位置即可；Cancel O(1) ，任务在 Cancel 时，会持有自己节点的引用，所以不需要查找其在链表中所在的位置，即可实现当前节点的删除，这也是为什么我们使用双向链表而不是普通链表的原因是 ；Run O(1)，由于整个双向链表是基于 expireTime 有序的，所以调度器只需要轮询第一个任务即可。

    堆

    在 Java 中， PriorityQueue 是一个天然的堆，可以利用传入的 Comparator 来决定其中元素的优先级。

    NewTask：O(logN)

    Cancel：O(logN)

    Run：O(1)

    N：任务数

    expireTime 是 Comparator 的对比参数。NewTask O(logN) 和 Cancel O(logN) 分别对应堆插入和删除元素的时间复杂度 ；Run O(1)，由 expireTime 形成的小根堆，我们总能在堆顶找到最快的即将过期的任务。堆与双向有序链表相比，NewTask 和 Cancel 形成了 trade off，但考虑到现实中，定时任务取消的场景并不是很多，所以堆实现的定时器要比双向有序链表优秀。

    时间轮

    Netty 针对 I/O 超时调度的场景进行了优化，实现了 HashedWheelTimer 时间轮算法。

    HashedWheelTimer 是一个环形结构，可以用时钟来类比，钟面上有很多 bucket ，每一个 bucket 上可以存放多个任务，使用一个 List 保存该时刻到期的所有任务，同时一个指针随着时间流逝一格一格转动，并执行对应 bucket 上所有到期的任务。任务通过 取模决定应该放入哪个 bucket 。和 HashMap 的原理类似，newTask 对应 put，使用 List 来解决 Hash 冲突。

    以上图为例，假设一个 bucket 是 1 秒，则指针转动一轮表示的时间段为 8s，假设当前指针指向 0，此时需要调度一个 3s 后执行的任务，显然应该加入到 (0+3=3) 的方格中，指针再走 3 次就可以执行了；如果任务要在 10s 后执行，应该等指针走完一轮零 2 格再执行，因此应放入 2，同时将 round（1）保存到任务中。检查到期任务时只执行 round 为 0 的， bucket 上其他任务的 round 减 1。

    再看图中的 bucket5，我们可以知道在 $18+5=13s$ 后，有两个任务需要执行，在 $28+5=21s$ 后有一个任务需要执行。

    NewTask：O(1)

    Cancel：O(1)

    Run：O(M)

    Tick：O(1)

    M：bucket ，M ~ N/C ，其中 C 为单轮 bucket 数，Netty 中默认为 512

    时间轮算法的复杂度可能表达有误，我个人觉得比较难算，仅供参考。另外，其复杂度还受到多个任务分配到同一个 bucket 的影响。并且多了一个转动指针的开销。传统定时器是面向任务的，时间轮定时器是面向 bucket 的。

    构造 Netty 的 HashedWheelTimer 时有两个重要的参数： tickDuration 和 ticksPerWheel。

    1，tickDuration：即一个 bucket 代表的时间，默认为 100ms，Netty 认为大多数场景下不需要修改这个参数；

    2，ticksPerWheel：一轮含有多少个 bucket ，默认为 512 个，如果任务较多可以增大这个参数，降低任务分配到同一个 bucket 的概率。

    层级时间轮

    说道今天的重点了，Kafka 针对时间轮算法进行了优化，实现了层级时间轮 TimingWheel。先简单介绍一下，层级时间轮就是相当于时针分针秒针，秒针转动一圈，分针就走了一个bucket。层级适合时间跨度较大时存在明显优势。

    如果任务的时间跨度很大，数量也多，传统的 HashedWheelTimer 会造成任务的 round 很大，单个 bucket 的任务 List 很长，并会维持很长一段时间。这时可将轮盘按时间粒度分级。下面会详细讲解kafka层级时间轮的原理。

    KAFKA时间轮模式

    “时间轮”的概念稍微有点抽象，我用一个生活中的例子，来帮助你建立一些初始印象。想想我们生活中的手表。手表由时针、分针和秒针组成，它们各自有独立的刻度，但又彼此相关：秒针转动一圈，分针会向前推进一格；分针转动一圈，时针会向前推进一格。这就是典型的分层时间轮。和手表不太一样的是，Kafka 自己有专门的术语。在 Kafka 中，手表中的“一格”叫“一个桶（Bucket）”，而“推进”对应于 Kafka 中的“滴答”，也就是 tick。后面你在阅读源码的时候，会频繁地看到 Bucket、tick 字眼，你可以把它们理解成手表刻度盘面上的“一格”和“向前推进”的意思。除此之外，每个 Bucket 下也不是白板一块，它实际上是一个双向循环链表（Doubly Linked Cyclic List），里面保存了一组延时请求。我先用一张图帮你理解下双向循环链表。

    图中的每个节点都有一个 next 和 prev 指针，分别指向下一个元素和上一个元素。Root 是链表的头部节点，不包含任何实际数据。它的 next 指针指向链表的第一个元素，而 prev 指针指向最后一个元素。由于是双向链表结构，因此，代码能够利用 next 和 prev 两个指针快速地定位元素，因此，在 Bucket 下插入和删除一个元素的时间复杂度是 O(1)。当然，双向链表要求同时保存两个指针数据，在节省时间的同时消耗了更多的空间。在算法领域，这是典型的用空间去换时间的优化思想。

    下图是比较容易理解的时间轮：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。

    在 Kafka 中，具体是怎么应用分层时间轮实现请求队列的呢？

    图中的时间轮共有两个层级，分别是 Level 0 和 Level 1。每个时间轮有 8 个 Bucket，每个 Bucket 下是一个双向循环链表，用来保存延迟请求。在 Kafka 源码中，时间轮对应 utils.timer 包下的 TimingWheel 类，每个 Bucket 下的链表对应 TimerTaskList 类，链表元素对应 TimerTaskEntry 类，而每个链表元素里面保存的延时任务对应 TimerTask。在这些类中，TimerTaskEntry 与 TimerTask 是 1 对 1 的关系，TimerTaskList 下包含多个 TimerTaskEntry，TimingWheel 包含多个 TimerTaskList。我画了一张 UML 图，帮助你理解这些类之间的对应关系。

    KAFKA时间轮源码

    TimerTask

    所在文件：core/src/main/scala/kafka/utils/timer/TimerTask.scala

    这个trait, 继承于 Runnable，需要放在时间轮里执行的任务都要继承这个TimerTask

    每个TimerTask必须和一个TimerTaskEntry绑定，实现上放到时间轮里的是TimerTaskEntry

    def cancel(): 取消当前的Task, 实际是解除在当前TaskEntry上的绑定

    1 def cancel(): Unit = {
2     synchronized {
3       if (timerTaskEntry != null) timerTaskEntry.remove()
4       timerTaskEntry = null
5     }
6   }

    TimerTaskEntry

    所在文件：core/src/main/scala/kafka/utils/timer/TimerTaskList.scala

    作用：绑定一个TimerTask对象，然后被加入到一个TimerTaskLIst中;

    它是TimerTaskList这个双向列表 中的元素，因此有如下三个成员

    1   var list: TimerTaskList = null //属于哪一个TimerTaskList
2   var next: TimerTaskEntry = null //指向其后一个元素 
3   var prev: TimerTaskEntry = null //指向其前一个元素

    TimerTaskEntry对象在构造成需要一个TimerTask对象，并且调用

    1 timerTask.setTimerTaskEntry(this)

    将TimerTask对象绑定到 TimerTaskEntry上 如果这个TimerTask对象之前已经绑定到了一个TimerTaskEntry上, 先调用timerTaskEntry.remove()解除绑定。 * def remove()

    实际上就是把自己从当前所在TimerTaskList上摘掉, 为什么要使用一个while(...)来作，简单说就是相当于用个自旋锁代替读写锁来尽量保证这个remove的操作的彻底。

    TimerTaskList

    所在文件：core/src/main/scala/kafka/utils/timer/TimerTaskList.scala

    作为时间轮上的一个bucket, 是一个有头指针的双向链表

    双向链表结构：

    1 private[this] val root = new TimerTaskEntry(null)
2   root.next = root
3   root.prev = root

    继承于java的Delayed，说明这个对象应该是要被放入javar的DelayQueue，自然要实现下面的两个接口。

     1 def getDelay(unit: TimeUnit): Long = {
 2     unit.convert(max(getExpiration - SystemTime.milliseconds, 0), TimeUnit.MILLISECONDS)
 3   }
 4 
 5   def compareTo(d: Delayed): Int = {
 6 
 7     val other = d.asInstanceOf[TimerTaskList]
 8 
 9     if(getExpiration < other.getExpiration) -1
10     else if(getExpiration > other.getExpiration) 1
11     else 0
12   }

    每个 TimerTaskList都是时间轮上的一个bucket,自然也要关联一个过期 时间：private[this] val expiration = new AtomicLong(-1L)

    add和remove方法，用来添加和删除TimerTaskEntry

    foreach方法：在链表的每个元素上应用给定的函数;

    flush方法:在链表的每个元素上应用给定的函数,并清空整个链表, 同时超时时间也设置为-1;

    TimingWheel

    所在文件：core/src/main/scala/kafka/utils/timer/TimingWheel.scala

    tickMs：表示一个槽所代表的时间范围，kafka的默认值的1ms

    wheelSize：表示该时间轮有多少个槽，kafka的默认值是20

    startMs：表示该时间轮的开始时间

    taskCounter：表示该时间轮的任务总数

    queue：是一个TimerTaskList的延迟队列。每个槽都有它一个对应的TimerTaskList，TimerTaskList是一个双向链表，有一个expireTime的值，这些TimerTaskList都被加到这个延迟队列中，expireTime最小的槽会排在队列的最前面。

    interval：时间轮所能表示的时间跨度，也就是tickMs*wheelSize

    buckets：表示TimerTaskList的数组，即各个槽。

    currentTime：表示当前时间，也就是时间轮指针指向的时间

    上面说了这么多，终于到这个时间轮出场了，说简单也简单，说复杂也复杂;

    简言之，就是根据每个TimerTaskEntry的过期时间和当前时间轮的时间，选择一个合适的bucket(实际上就是TimerTaskList),这个桶的超时时间相同(会去余留整), 把这个TimerTaskEntry对象放进去，如果当前的bucket因超时被DelayQueue队列poll出来的话, 以为着这个bucket里面的都过期, 会调用这个bucket的flush方法, 将里面的entry都再次add一次,在这个add里因task已过期,将被立即提交执行,同时reset这个bucket的过期时间, 这样它就可以用来装入新的task了, 感谢我的同事"阔哥"的批评指正.

    这个时间轮是支持层级的，就是如果当前放入的TimerTaskEntry的过期时间如果超出了当前层级时间轮的覆盖范围，那么就创始一个overflowWheel: TimingWheel，放进去，只不过这个新的时间轮的降低了很多，那的tick是老时间轮的interval(相当于老时间轮的tick * wheelSize), 基本可以类比成钟表的分针和时针;

    def add(timerTaskEntry: TimerTaskEntry): Boolean: 将TimerTaskEntry加入适当的TimerTaskList;

    def advanceClock(timeMs: Long)::推动时间轮向前走，更新CurrentTime

    值得注意的是，这个类不是线程安全的，也就是说add方法和advanceClock的调用方式使用者要来保证;

    关于这个层级时间轮的原理，源码里有详细的说明。

    Timer

    所在文件：core/src/main/scala/kafka/utils/timer/Timer.scala

    上面讲了这么多，现在是时候把这些组装起来了，这就是个用TimingWheel实现的定时器，可以添加任务，任务可以取消，可以到期被执行;

    构造一个TimingWheel。

    1 private[this] val delayQueue = new DelayQueue[TimerTaskList]()
2   private[this] val taskCounter = new AtomicInteger(0)
3   private[this] val timingWheel = new TimingWheel(
4     tickMs = tickMs,
5     wheelSize = wheelSize,
6     startMs = startMs,
7     taskCounter = taskCounter,
8     delayQueue
9   )

    taskExecutor: ExecutorService: 用于执行具体的task;

    这个类为线程安全类，因为TimingWhell本身不是线程安全，所以对其操作需要加锁。

    1 // Locks used to protect data structures while ticking
2   private[this] val readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock()
3   private[this] val readLock = readWriteLock.readLock()
4   private[this] val writeLock = readWriteLock.writeLock()

     def add(timerTask: TimerTask)::添加任务到定时器，通过调用def addTimerTaskEntry(timerTaskEntry: TimerTaskEntry):实现

    1 if (!timingWheel.add(timerTaskEntry)) {
2       // Already expired or cancelled
3       if (!timerTaskEntry.cancelled)
4         taskExecutor.submit(timerTaskEntry.timerTask)
5     }

    timingWheel.add(timerTaskEntry):如果任务已经过期或被取消，则return false; 过期的任务被提交到taskExcutor执行;

     1 var bucket = delayQueue.poll(timeoutMs, TimeUnit.MILLISECONDS)
 2     if (bucket != null) {
 3       writeLock.lock()
 4       try {
 5         while (bucket != null) {
 6           timingWheel.advanceClock(bucket.getExpiration())
 7           bucket.flush(reinsert)
 8           bucket = delayQueue.poll()
 9         }
10       } finally {
11         writeLock.unlock()
12       }
13       true
14     } else {
15       false
16     }

    delayQueue.poll(timeoutMs, TimeUnit.MILLISECONDS) 获取到期的bucket;

    调用timingWheel.advanceClock(bucket.getExpiration())

    bucket.flush(reinsert):对bucket中的每一个TimerEntry调用reinsert, 实际上是调用addTimerTaskEntry(timerTaskEntry)， 此时到期的Task会被执行;

    总结

    感谢网络大神的分享：

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/51405974

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzMyMjAwMA==&mid=2651485083&idx=1&sn=089a76c2ccef0a98831a389fd7943d23&chksm=bd251fe48a5296f22df28cd53827eac4cb153855b70266ce753cdb0ee6d145782e5a664ebd9a&mpshare=1&scene=1&srcid=1004BPAgMnZs9xgVCwrXFMog&sharer_sharetime=1591491757235&sharer_shareid=d40e8d2bb00008844e69867bcfc0d895#rd

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