如何解析Kafka中的时间轮问题

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何解析Kafka中的时间轮问题，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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写在前面

kafka是一个分布式消息中间件，其高可用高吞吐的特点是大数据领域首选的消息中间件，Kafka是分布式消息队列的顺序读写文件分段组织串联起来思想的鼻祖，包括RocketMq这些消息队列都是借鉴了Kafka早期的架构和设计思路改造而来，所以在架构设计层面，Kafka有非常多值得借鉴的地方。PS：执行流程和代码来自Kafka0.10.2版本。

引子：

从2个面试题说起，第1个问题，如果一台机器上有10w个定时任务，如何做到高效触发？

具体场景是：

有一个APP实时消息通道系统，对每个用户会维护一个APP到服务器的TCP连接，用来实时收发消息，对这个TCP连接，有这样一个需求：“如果连续30s没有请求包（例如登录，消息，keepalive包），服务端就要将这个用户的状态置为离线”。

 其中，单机TCP同时在线量约在10w级别，keepalive请求包较分散大概30s一次，吞吐量约在3000qps。

怎么做？

常用方案使用time定时任务，每秒扫描一次所有连接的集合Map，把连接时间（每次有新的请求更新对应连接的连接时间）比当前时间的差值大30s的连接找出来处理。

另一种方案，使用环形队列法：

（图1）

三个重要的数据结构：

1）30s超时，就创建一个index从0到30的环形队列（本质是个数组）

2）环上每一个slot是一个Set，任务集合

3）同时还有一个Map，记录uid落在环上的哪个slot里

这样当有某用户uid有请求包到达时：

1）从Map结构中，查找出这个uid存储在哪一个slot里

2）从这个slot的Set结构中，删除这个uid

3）将uid重新加入到新的slot中，具体是哪一个slot呢 => Current Index指针所指向的上一个slot，因为这个slot，会被timer在30s之后扫描到

4）更新Map，这个uid对应slot的index值

哪些元素会被超时掉呢？

Current Index每秒种移动一个slot，这个slot对应的Set中所有uid都应该被集体超时！如果最近30s有请求包来到，一定被放到Current Index的前一个slot了，Current Index所在的slot对应Set中所有元素，都是最近30s没有请求包来到的。

所以，当没有超时时，Current Index扫到的每一个slot的Set中应该都没有元素。

两种方案对比：

方案一每次都要轮询所有数据，而方案二使用环形队列只需要轮询这一刻需要过期的数据，如果没有数据过期则没有数据要处理，并且是批量超时，并且由于是环形结构更加节约空间，这很适合高性能场景。

第二个问题：在开发过程中有延迟一定时间的任务要执行，怎么做？

如果不重复造轮子的话，我们的选择当然是延迟队列或者Timer。

延迟队列和在Timer中增 加延时任务采用数组表示的最小堆的数据结构实现，每次放入新元素和移除队首元素时间复杂度为O(nlog(n))。

 时间轮

方案二所采用的环形队列，就是时间轮的底层数据结构，它能够让需要处理的数据（任务的抽象）集中，在Kafka中存在大量的延迟操作，比如延迟生产、延迟拉取以及延迟删除等。Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能，而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器（SystemTimer）。JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度为O(nlog(n))，并不能满足Kafka的高性能要求，而基于时间轮可以将插入和删除操作的时间复杂度都降为O(1)。时间轮的应用并非Kafka独有，其应用场景还有很多，在Netty、Akka、Quartz、Zookeeper等组件中都存在时间轮的踪影。

时间轮的数据结构

参考下图，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源码中对这个TimeTaskList是用一个名称为buckets的数组表示的，所以后面介绍中可能TimerTaskList也会被称为bucket。

（图2：图片来源于《Kafka解惑之时间轮（TimingWheel）》）

针对上图的几个名词简单解释下：

tickMs：时间轮由多个时间格组成，每个时间格就是tickMs，它代表当前时间轮的基本时间跨度。

wheelSize：代表每一层时间轮的格数

interval：当前时间轮的总体时间跨度，interval=tickMs × wheelSize

startMs：构造当层时间轮时候的当前时间，第一层的时间轮的startMs是TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(nanoseconds()),上层时间轮的startMs为下层时间轮的currentTime。

currentTime：表示时间轮当前所处的时间，currentTime是tickMs的整数倍（通过currentTime=startMs - (startMs % tickMs来保正currentTime一定是tickMs的整数倍），这个运算类比钟表中分钟里65秒分钟指针指向的还是1分钟）。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的所有任务。

时间轮中的任务存放

若时间轮的tickMs=1ms，wheelSize=20，那么可以计算得出interval为20ms。初始情况下表盘指针currentTime指向时间格0，此时有一个定时为2ms的任务插入进来会存放到时间格为2的TimerTaskList中。随着时间的不断推移，指针currentTime不断向前推进，过了2ms之后，当到达时间格2时，就需要将时间格2所对应的TimeTaskList中的任务做相应的到期操作。此时若又有一个定时为8ms的任务插入进来，则会存放到时间格10中，currentTime再过8ms后会指向时间格10。如果同时有一个定时为19ms的任务插入进来怎么办？新来的TimerTaskEntry会复用原来的TimerTaskList，所以它会插入到原本已经到期的时间格1中。总之，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。

时间轮的升降级

如果此时有个定时为350ms的任务该如何处理？直接扩充wheelSize的大小么？Kafka中不乏几万甚至几十万毫秒的定时任务，这个wheelSize的扩充没有底线，就算将所有的定时任务的到期时间都设定一个上限，比如100万毫秒，那么这个wheelSize为100万毫秒的时间轮不仅占用很大的内存空间，而且效率也会拉低。Kafka为此引入了层级时间轮的概念，当任务的到期时间超过了当前时间轮所表示的时间范围时，就会尝试添加到上层时间轮中

（图3：图片来源于《Kafka解惑之时间轮（TimingWheel）》）

参考上图，复用之前的案例，第一层的时间轮tickMs=1ms, wheelSize=20, interval=20ms。第二层的时间轮的tickMs为第一层时间轮的interval，即为20ms。每一层时间轮的wheelSize是固定的，都是20，那么第二层的时间轮的总体时间跨度interval为400ms。以此类推，这个400ms也是第三层的tickMs的大小，第三层的时间轮的总体时间跨度为8000ms。
刚才提到的350ms的任务，不会插入到第一层时间轮，会插入到interval=20*20的第二层时间轮中，具体插入到时间轮的哪个bucket呢？先用350/tickMs(20)=virtualId(17)，然后virtualId(17) %wheelSize (20) = 17，所以350会放在第17个bucket。如果此时有一个450ms后执行的任务，那么会放在第三层时间轮中，按照刚才的计算公式，会放在第0个bucket。第0个bucket里会包含

[400,800)ms的任务。随着时间流逝，当时间过去了400ms，那么450ms后就要执行的任务还剩下50ms的时间才能执行，此时有一个时间轮降级的操作，将50ms任务重新提交到层级时间轮中，那么此时50ms的任务根据公式会放入第二个时间轮的第2个bucket中，此bucket的时间范围为[40,60)ms，然后再经过40ms，这个50ms的任务又会被监控到，此时距离任务执行还有10ms，同样将10ms的任务提交到层级时间轮，此时会加入到第一层时间轮的第10个bucket，所以再经过10ms后，此任务到期，最终执行。

整个时间轮的升级降级操作是不是很类似于我们的时钟？ 第一层时间轮tickMs=1s, wheelSize=60，interval=1min，此为秒钟；第二层tickMs=1min，wheelSize=60，interval=1hour，此为分钟；第三层tickMs=1hour，wheelSize为12，interval为12hours，此为时钟。而钟表的指针就对应程序中的currentTime，这个后面分析代码时候会讲到（对这个的理解也是时间轮理解的重点和难点）。

任务添加和驱动时间轮滚动核心流程图

（图4）

重点代码介绍

这是往SystenTimer中添加一个任务

//在Systemtimer中添加一个任务，任务被包装为一个TimerTaskEntry
private def addTimerTaskEntry(timerTaskEntry: TimerTaskEntry): Unit = {
//先判断是否可以添加进时间轮中，如果不可以添加进去代表任务已经过期或者任务被取消，注意这里
的timingWheel持有上一层时间轮的引用，所以可能存在递归调用
  if (!timingWheel.add(timerTaskEntry)) {    // Already expired or cancelled
    if (!timerTaskEntry.cancelled)     //过期任务直接线程池异步执行掉
      taskExecutor.submit(timerTaskEntry.timerTask)
  }
}

timingWheel添加任务，递归添加直到添加该任务进合适的时间轮的bucket中

def add(timerTaskEntry: TimerTaskEntry): Boolean = {
  val expiration = timerTaskEntry.expirationMs  //任务取消
  if (timerTaskEntry.cancelled) {    // Cancelled
    false
  } else if (expiration < currentTime + tickMs) {    // 任务过期后会被执行
    false
  } else if (expiration < currentTime + interval) {//任务过期时间比当前时间轮时间加周期小说明任务
过期时间在本时间轮周期内
    val virtualId = expiration / tickMs    //找到任务对应本时间轮的bucket
    val bucket = buckets((virtualId % wheelSize.toLong).toInt)
    bucket.add(timerTaskEntry)    // Set the bucket expiration time
   //只有本bucket内的任务都过期后才会bucket.setExpiration返回true此时将bucket放入延迟队列
    if (bucket.setExpiration(virtualId * tickMs)) {     
     //bucket是一个TimerTaskList，它实现了java.util.concurrent.Delayed接口，里面是一个多任务组
     成的链表，图2有说明
      queue.offer(bucket)
    }    true
  } else {    // Out of the interval. Put it into the parent timer
    //任务的过期时间不在本时间轮周期内说明需要升级时间轮，如果不存在则构造上一层时间轮，继续用
     上一层时间轮添加任务
    if (overflowWheel == null) addOverflowWheel()
    overflowWheel.add(timerTaskEntry)
  }
}

 在本层级时间轮里添加上一层时间轮里的过程，注意的是在下一层时间轮的interval为上一层时间轮的tickMs

private[this] def addOverflowWheel(): Unit = {  
  synchronized {    if (overflowWheel == null) {
      overflowWheel = new TimingWheel(
        tickMs = interval,
        wheelSize = wheelSize,
        startMs = currentTime,
        taskCounter = taskCounter,
        queue
      )
    }
  }
}

驱动时间轮滚动过程：

注意这里会存在一个递归，一直驱动时间轮的指针滚动直到时间不足于驱动上层的时间轮滚动。

def advanceClock(timeMs: Long): Unit = {  
if (timeMs >= currentTime + tickMs) {   
  //把当前时间打平为时间轮tickMs的整数倍
    currentTime = timeMs - (timeMs % tickMs)    
    // Try to advance the clock of the overflow wheel if present
    //驱动上层时间轮，这里的传给上层的currentTime时间是本层时间轮打平过的，但是在上层时间轮还是会继续打平
    if (overflowWheel != null) overflowWheel.advanceClock(currentTime)
  }
}

 驱动源：

//循环bucket里面的任务列表，一个个重新添加进时间轮，对符合条件的时间轮进行升降级或者执行任务
private[this] val reinsert = (timerTaskEntry: TimerTaskEntry) => addTimerTaskEntry(timerTaskEntry) 
/*
 * Advances the clock if there is an expired bucket. If there isn't any expired bucket when called,
 * waits up to timeoutMs before giving up.
 */
 def advanceClock(timeoutMs: Long): Boolean = {
  var bucket = delayQueue.poll(timeoutMs, TimeUnit.MILLISECONDS) 
   if (bucket != null) {
    writeLock.lock()    try {      while (bucket != null) {        
    //驱动时间轮
        timingWheel.advanceClock(bucket.getExpiration())       
        //循环buckek也就是任务列表，任务列表一个个继续添加进时间轮以此来升级或者降级时间轮，
        把过期任务找出来执行
        bucket.flush(reinsert)      
         //循环
        //这里就是从延迟队列取出bucket，bucket是有延迟时间的，取出代表该bucket过期，我们通过
        bucket能取到bucket包含的任务列表
        bucket = delayQueue.poll()
      }
    } finally {
      writeLock.unlock()
    }    true
  } else {    false
  }
}

kafka的延迟队列使用时间轮实现，能够支持大量任务的高效触发，但是在kafka延迟队列实现方案里还是看到了delayQueue的影子，使用delayQueue是对时间轮里面的bucket放入延迟队列，以此来推动时间轮滚动，但是基于将插入和删除操作则放入时间轮中，将这些操作的时间复杂度都降为O(1)，提升效率。Kafka对性能的极致追求让它把最合适的组件放在最适合的位置。

上述就是小编为大家分享的如何解析Kafka中的时间轮问题了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。