hashedWheelTimer类

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目录

在这里插入图片描述

概述

hashedWheelTimer类

需求:

设计思路

实现思路分析

1.hashedWheelTimer类

这个类用来计划执行非精准的I/O超时。可以通过指定每一格的时间间隔来改变执行时间的精确度。在大多数网络应用中,I/O超时不需要十分准确,因此,默认的时间间隔是100 毫秒,这个值适用于大多数场合。HashedWheelTimer内部结构可以看做是个车轮,简单来说,就是TimerTask的hashTable的车轮。车轮的size默认是512,可以通过构造函数自己设置这个值。注意,当HashedWheelTimer被实例化启动后,会创建一个新的线程,因此,你的项目里应该只创建它的唯一一个实例。

通过上面demo,我再说明一下hashedWheelTimer类的构造。
超时任务1000毫秒,超时之后,由hashedWheelTimer类中的worker线程,执行超时之后的任务(打印名字)。hashedWheelTimer有32个槽(相当于一个圆的32分之一),每移动一个槽的时间是100毫秒。
任务需要经过的tick数为: 1000 / 100 = 10次 (等待时长 / tickDuration)
任务需要经过的轮数为 : 10次 / 32次/轮 = 0轮 (tick总次数 / ticksPerWheel)
因为任务超时后不能马上被worker线程执行,需要等到worker线程移到相应卡槽位置时才会执行,因此说执行时间不精确。

hashedWheelTimer的核心是Worker线程,主要负责每过tickDuration时间就累加一次tick. 同时, 也负责执行到期的timeout任务, 此外,还负责添加timeou任务到指定的wheel中。

拓展实现

这里参考:github:简单实现上述流程:
入门级实现:
: 部分源码实现.
: 源码实现

我们可以看到,这里使用的优先级队列是一个 MPSC(Multiple Producer Single Consumer)的队列,刚好适用于这里的多生产线程,单消费线程的场景。而在 Dubbo 中,使用的队列是 LinkedBlockingQueue,它是一个以链表方式组织的线程安全的队列。

另外就是注意这里调用的 start() 方法,如果该任务是第一个提交的任务,它会负责工作线程的启动。

工作线程开始工作
1、第一个代码片段中的 while 换成 if 行不行?

不行。

Object 中的 wait/notify 存在操作系统的假唤醒,所以一般都在 while 循环里,但是这里的 CountDownLatch 不会,所以看上去这里的 while 是没必要的。但是 CountDownLatch 没有提供 awaitUninterruptibly() 方法,所以这里其实在处理线程中断的情况。

参考资料和推荐阅读

  1. https://blog.youkuaiyun.com/daobuxinzi/article/details/122709545

欢迎阅读,各位老铁,如果对你有帮助,点个赞加个关注呗!同时,期望各位大佬的批评指正~

<think>嗯,用户想了解在Spring Boot项目中使用Netty的HashedWheelTimer时间轮来实现一个业务服务。首先,我需要回忆一下时间轮的概念和HashedWheelTimer的作用。时间轮通常用于高效的定时任务调度,适用于需要处理大量延时任务的场景。Netty的HashedWheelTimer是一个基于时间轮的实现,能够有效地管理延迟任务,避免频繁创建线程或使用复杂的调度机制。 接下来,我需要考虑如何在Spring Boot项目中集成Netty的HashedWheelTimer。用户可能希望知道具体步骤,比如如何引入依赖、配置时间轮实例、创建业务服务、定义任务以及如何测试和优化。同时,用户可能关心实际应用场景,比如订单超时处理,这是一个常见的例子,需要详细说明。 首先,依赖管理方面,Netty的HashedWheelTimer属于Netty Common模块,所以需要添加对应的Maven依赖。然后,在Spring Boot中,通常通过配置来创建并管理HashedWheelTimer的Bean,确保其生命周期由Spring控制,比如在应用关闭时停止时间轮。 接下来,业务Service部分需要注入HashedWheelTimer实例,并提供添加任务的方法。这里需要处理任务的提交和执行逻辑,可能需要使用Runnable或自定义的TimerTask。例如,订单超时任务需要在延迟一定时间后检查订单状态,如果未支付则取消订单。 还要注意线程安全的问题,HashedWheelTimer是单线程处理的,所以任务执行时间不能过长,否则会影响后续任务。可能需要提到使用异步处理或者将耗时任务提交到线程池,避免阻塞时间轮的线程。 另外,需要考虑异常处理,确保任务中的异常不会导致时间轮停止。同时,性能优化方面,比如调整时间轮的tickDuration和ticksPerWheel参数,根据业务需求平衡精度和内存开销。 用户可能还会问及如何测试这个实现,可以建议编写单元测试,模拟订单创建和超时场景,验证任务是否正确执行。此外,监控和日志记录也是重要的,方便排查问题。 最后,需要总结适用场景,强调时间轮适用于对时间精度要求不高但任务量大的情况,比如心跳检测、缓存过期、订单超时等。同时,提醒用户注意资源释放,避免内存泄漏,确保在应用关闭时正确停止时间轮。</think>在Spring Boot项目中使用Netty的`HashedWheelTimer`实现定时任务调度,可分为以下步骤: --- ### 一、时间轮核心概念 $$ \text{HashedWheelTimer} = \text{环形数组} + \text{双向链表} + \text{时间刻度} $$ - **环形数组**:存储时间槽(Bucket) - **时间刻度**:每个槽位代表固定时间间隔(tickDuration) - **任务链表**:每个槽位挂载到期执行的TimerTask --- ### 二、SpringBoot集成实现 #### 1. 添加依赖 ```xml <dependency> <groupId>io.netty</groupId> <artifactId>netty-common</artifactId> <version>4.1.86.Final</version> </dependency> ``` #### 2. 配置时间轮Bean ```java @Configuration public class TimerConfig { @Bean(destroyMethod = "stop") public HashedWheelTimer hashedWheelTimer() { return new HashedWheelTimer( Thread::new, // 自定义线程工厂 100, // 时间刻度(ms) TimeUnit.MILLISECONDS, 512 // 时间轮槽数量 ); } } ``` #### 3. 业务Service实现 ```java @Service @RequiredArgsConstructor public class OrderTimeoutService { private final HashedWheelTimer timer; // 提交延迟任务 public void submitOrderTimeoutTask(String orderId, long delaySeconds) { TimerTask task = timeout -> { if (!checkOrderPaid(orderId)) { cancelOrder(orderId); // 实际业务逻辑 } }; timer.newTimeout(task, delaySeconds, TimeUnit.SECONDS); } private boolean checkOrderPaid(String orderId) { // 查询订单支付状态 return false; } private void cancelOrder(String orderId) { // 执行订单取消逻辑 } } ``` --- ### 三、关键优化点 #### 1. 参数调优 - **tickDuration**:根据业务精度需求设置(通常100ms) - **ticksPerWheel**:根据最大延迟时间计算 $$ \text{ticksPerWheel} = \lceil \frac{\text{maxDelay}}{\text{tickDuration}} \rceil $$ #### 2. 异常处理 ```java timer.newTimeout(timeout -> { try { // 业务代码 } catch (Exception e) { log.error("Task failed", e); } }, delay, unit); ``` #### 3. 资源释放 ```java @PreDestroy public void shutdown() { if (!timer.isStop()) { timer.stop(); } } ``` --- ### 四、适用场景对比 | 场景 | 时间轮优势 | 传统方案缺点 | |---------------------|-----------------------------------|------------------------------| | 海量短周期定时任务 | $O(1)$时间复杂度添加任务 | ScheduledThreadPool效率低下 | | 非精确延迟任务 | 批量处理降低系统开销 | 线程上下文切换成本高 | | 长延迟任务 | 通过轮数复用时间槽 | 单独线程占用内存 | --- ### 五、生产注意事项 1. **任务耗时**:避免在TimerTask中执行阻塞操作,建议配合线程池 2. **时间漂移**:不适用于高精度定时场景(误差约±1 tick) 3. **监控指标**:需统计任务成功率、延迟分布等 4. **分布式扩展**:单机方案需结合Redis/Zookeeper实现分布式调度 完整实现示例可参考:[GitHub示例链接(模拟)](https://github.com/example/netty-timer-demo)
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