定时任务数量爆炸？Netty教你如何应对百万级挑战

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大家好！我是小米，一个充满活力的29岁程序员，今天要和大家分享一个我在个人项目中遇到的有趣问题：如何高效管理出题系统中的定时任务。这个问题看似简单，但在面对海量用户和复杂业务逻辑时，解决方案却隐藏着不少门道。让我们一起来探索一下吧！

背景介绍：定时任务的挑战

在我最近负责的一个在线出题系统的项目中，每个用户登录后需要按照指定顺序回答十道题，每道题有特定的时间限制。也就是说，对于每个用户，服务器需要生成十个定时任务，以确保题目能够按时推送并监控答题时间。

当系统用户规模较小时，一切似乎还在掌控之中。但随着用户数量的增加，系统需要处理的定时任务数量也急剧上升，达到百万级别的任务调度，这给系统的性能带来了巨大的挑战。简单来说，传统的JDK定时器（Timer）在处理这种高并发任务时，性能表现非常不理想，导致我们不得不寻找更高效的解决方案。

初探问题：JDK Timer的性能瓶颈

在最初的实现中，我们使用了JDK自带的Timer来管理定时任务。Timer底层使用了堆数据结构，虽然在一般场景下能够满足需求，但当我们进行压测时，发现当定时任务的数量达到三万个左右时，系统的性能开始急剧下降。

这是因为Timer的存取复杂度为O(NlogN)，对于海量定时任务，这种复杂度导致了严重的性能瓶颈。系统在处理大量定时任务时变得非常缓慢，用户体验也因此受到了极大的影响。

问题的解决方案