这篇文章给大家分享的是有关大数据开发中定时器有哪些的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
何为定时器，说白了就是指定一个延迟时间，到期执行，就像我们早上定的闹铃一样，每天定点提醒我们起床；当然在我们各个系统中也是无处不在，比如定时备份数据，定时拉取文件，定时刷新数据等等；定时器工具也是层出不穷比如Timer，ScheduledExecutorService，Spring Scheduler，HashedWheelTimer(时间轮)，Quartz，Xxl-job/Elastic-job等；本文将对这些定时器工具做个简单介绍和对比，都在哪些场景下使用。
Timer可以说是JDK提供最早的一个定时器了，使用简单，功能也相对来说比较简单；可以指定固定时间后触发，固定时间点触发，固定频率触发；
Timer timer = new Timer();
timer.schedule(new TimerTask() {@Overridepublic void run() {
System.out.println(System.currentTimeMillis() + " === task1");
}
}, 1000, 1000);时间默认为毫秒，表示延迟一秒后执行任务，并且频率为1秒执行任务；Timer内部使用TaskQueue存放任务，使用TimerThread单线程用来执行任务：
private final TaskQueue queue = new TaskQueue();private final TimerThread thread = new TimerThread(queue);
TimerThread内部是一个while(true)循环，不停的从TaskQueue中获取任务执行；当然每次添加到TaskQueue中的任务会进行排序，通过nextExecutionTime来进行排序，这样TimerThread每次都可以获取到最近执行的任务；
Timer有两大缺点：
TimerTask中出现未捕获的异常，影响Timer；
因为是单线程执行某个任务执行时间过长会影响其他认为的精确度；
正因为Timer存在的一些缺点，JDK1.5出现了新的定时器ScheduledExecutorService；
JDK1.5提供了线程池的功能，ScheduledExecutorService是一个接口类，具体实现类是ScheduledThreadPoolExecutor继承于ThreadPoolExecutor；
ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(2);
scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {@Overridepublic void run() {
System.out.println(Thread.currentThread() + " === " + System.currentTimeMillis() + " === task1");
}
}, 1000, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);比起Timer可以配置多个线程去执行定时任务，同时异常任务并不会中断ScheduledExecutorService，线程池的几个核心配置：
corePoolSize：核心线程数量，如果线程池中的线程少于此数目，则在执行任务时创建，核心线程不会被回收；
maximumPoolSize：允许的最大线程数，当线程数量达到corePoolSize且workQueue队列满了，会创建线程；
keepAliveTime：超过corePoolSize空闲时间；
unit：keepAliveTime的单位；
workQueue：当线程超过corePoolSize，新的任务会被加入到队列中等待；
threadFactory：创建线程的工厂类；
handler：线程池拒绝策略，包括：AbortPolicy，DiscardPolicy，DiscardOldestPolicy，CallerRunsPolicy策略，当然也可以自己扩展；
ScheduledExecutorService中添加的任务会被包装成一个ScheduledFutureTask类，同时将任务放入DelayedWorkQueue队列中是一个BlockingQueue；类似Timer也会根据加入任务触发时间的先后进行排序，然后线程池中的Worker会到Queue中获取任务执行；
Spring提供了xml和注解方式来配置调度任务，如下面xml配置：
<!-- 创建一个调度器 --><task:scheduler id="scheduler" /><!-- 配置任务类的bean --><bean id="helloTask" class="com.spring.task.HelloTask"></bean><task:scheduled-tasks scheduler="scheduler"><!-- 每2秒执行一次 --><task:scheduled ref="helloTask" method="say" cron="0/2 * * * * ?" /></task:scheduled-tasks>
Spring提供了cron表达式的支持，并且可以直接配置执行指定类中的指定方法，对使用者来说更加方便和简单；但是其内部还是使用的ScheduledThreadPoolExecutor线程池；
Netty提供的一个定时器，用于定时发送心跳，使用的是时间轮算法；HashedWheelTimer是一个环形结构，可以类比成一个时钟，整个环形结构由一个个小格组成，每个小格可以存放很多任务，随着时间的流逝，指针转动，然后执行当前指定格子中的任务；任务通过取模的方式决定其应该放在哪个格子，有点类似hashmap；
HashedWheelTimer hashedWheelTimer = new HashedWheelTimer(1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 16);
hashedWheelTimer.newTimeout(new TimerTask() {@Overridepublic void run(Timeout timeout) throws Exception {
System.out.println(System.currentTimeMillis() + " === executed");
}
}, 1, TimeUnit.SECONDS);其中初始化的三个参数分别是：
tickDuration：每一格的时长；
unit：tickDuration的单位；
ticksPerWheel：时间轮总共有多少格；
如上面实例配置的参数，每一格时长1秒，时间轮总共16格，如果延迟1秒执行，那就放到编号1的格子中，从0开始；如果延迟18秒，那么会放到编号为2的格子中，同时指定remainingRounds=1，表示第几轮被调用，每转一轮remainingRounds-1，知道remainingRounds=0才会被执行；
以上介绍的几种定时器都是进程内的调度，而Quartz提供了分布式调度，所有被调度的任务都可以存放到数据库中，每个业务节点通过抢占式的方式去获取需要执行的任务，其中一个节点出现问题并不影响任务的调度；
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"destroy-method="close"><property name="driverClass" value="com.mysql.jdbc.Driver" /><property name="jdbcUrl" value="jdbc:mysql://localhost:3306/quartz" /><property name="user" value="root" /><property name="password" value="root" /></bean><bean id="scheduler"class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"><property name="schedulerName" value="myScheduler"></property><property name="dataSource" ref="dataSource" /><property name="configLocation" value="classpath:quartz.properties" /><property name="triggers"><list><ref bean="firstCronTrigger" /></list></property></bean>
更多关于Quartz的介绍可以参考本人之前的文章：
Spring整合Quartz分布式调度
Quartz数据库表分析
Quartz调度源码分析
基于Netty+Zookeeper+Quartz调度分析
当然Quartz本身也有不足的地方：底层调度依赖数据库的悲观锁，谁先抢到谁调度，这样会导致节点负载不均衡；还有调度和执行耦合在一起，导致调度器会受到业务的影响；
正因为Quartz存在着很多不足的地方，基于Quartz实现的分布式调度解决方案出现了包括Xxl-job/Elastic-job等；
整体思路：调度器和执行器拆成不同的进程，调度器还是依赖Quartz本身的调度方式，但是调度的并不是具体业务的QuartzJobBean，而是统一的一个RemoteQuartzJobBean，在此Bean中通过远程调用执行器去执行具体业务Bean；具体的执行器在启动时注册到注册中心(如Zookeeper)中，调度器可以在注册中心(如Zookeeper)获取执行器信息，并通过相关的负载算法指定具体的执行器去执行；
还提供了运维管理界面，可以管理任务，比如像xxl-job:
当然还有更多其他的功能，此处就不在介绍了，可以直接去查看官网；
其实整体可以分为两大类：进程内定时器包括和分布式调度器；
进程内定时器：Timer，ScheduledExecutorService，Spring Scheduler，HashedWheelTimer(时间轮)；
分布式调度器：Quartz，Xxl-job/Elastic-job；
所以首先根据需要仅仅只需要进程内的定时器，还是需要分布式调度；
其次在进程内Timer基本可以被淘汰了，完全可以使用ScheduledExecutorService来代替，如果系统使用了Spring那当然应该使用Spring Scheduler；
下面重点看看ScheduledExecutorService和HashedWheelTimer，ScheduledExecutorService内部使用的是DelayedWorkQueue，任务的新增、删除会导致性能下降；而HashedWheelTimer并不受任务数量限制，所以如果任务很多并且任务执行时间很短比如心跳，那么HashedWheelTimer是最好的选择；HashedWheelTimer是单线程的，如果任务不多并且执行时间过长，影响精确度，而ScheduledExecutorService可以使用多线程这时候选择ScheduledExecutorService更好；
最后分布式调度器里面Quartz和Xxl-job/Elastic-job，对分布式调度要求不高的情况下才会选择Quartz，不然都应该选择Xxl-job/Elastic-job
感谢各位的阅读！关于“大数据开发中定时器有哪些”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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