本篇内容介绍了“数据库中怎么实现分布式延时消息”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
在实现分布式消息队列的延时消息之前，我们想想我们平时是如何在自己的应用程序上实现一些延时功能的？在Java中可以通过下面的方式来完成我们延时功能：
ScheduledThreadPoolExecutor：ScheduledThreadPoolExecutor继承了ThreadPoolExecutor,我们提交任务的时候，会将任务首先提交到DelayedWorkQueue一个优先级队列中，按照过期时间进行排序，这个优先级队列也就是我们堆结构，每次提交任务排序的复杂度是O(logN)。然后取任务的时候就会从堆顶取出我们的任务，也就是我们延迟时间最小的任务。ScheduledThreadPoolExecutor有个好处是执行延时任务可以支持多线程并行执行，因为他继承的是ThreadPoolExecutor。
Timer：Timer也是利用优先级队列结构做的，但是其没有继承线程池，相对来说比较独立，不支持多线程，只能使用单独的一个线程。
我们实现本地延时比较简单，直接使用Java中现成的即可，那我们分布式消息队列的实现有哪些难点呢？
有很多同学首先会想到我们实现分布式消息队列的延时任务，可不可以直接使用本地的那一套，用ScheduledThreadPoolExecutor，Timer，当然这是可以的，前提是你的消息量很小，但是我们分布式消息队列往往都是企业级别的中间件，数据量都是非常的大，那么我们纯内存的方案肯定是行不通的。所以我们就有了下面这几个方案来解决我们这个问题。
数据库一般来说是我们很容易想到的一个办法，我们通常可以建立下面这样一个表：
CREATE TABLE `delay_message` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`excute_time` bigint(16) DEFAULT NULL COMMENT '执行时间,ms级别',
`body` varchar(4096) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '消息体',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `time_index` (`excute_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
这个表中我们使用excute_time代表我们真实的执行时间，并且对其建立索引，然后在我们的消息服务中，启动一个定时任务，定时从数据库中扫描已经可以执行的消息，然后开始执行，具体流程如下面所示：
使用数据库的方法是一个比较原始的方法，在没有延时消息这个概念之前，要做一个订单多少分钟过期的这种功能，通常使用这个方法去完成。而这个方法通常也比较局限于我们单个业务，如果想扩展为我们企业级的一个中间件的话是不行的，因为mysql由于BTree的特性，会随着维护二级索引的开销越来越大，导致写入会越来越慢，所以这个方案通常不会被考虑。
我们之前介绍RocketMQ在开源版本中只实现了18个Level的延时消息，但是有很多公司基于RocketMQ做了自己的一套支持任意时间的延时消息，在美团内部封装了RocketMQ使用LevelDB做了对延时消息的封装，在滴滴开源的DDMQ中，使用了RocksDB对RocketMQ的延时消息部分进行了封装。
其原理基本和Mysql类似,如下图所示：
Step1: DDMQ发送消息的时候会有一个代理层，用于将消息做分发，因为其内部有多种消息队列,kafka,rocketMQ等等，如果是延时消息会将消息发送到RockesDB的存储。
Step2: 通过定时任务轮训扫描将数据转发投递至RocketMQ集群。
Step3: 消费者进行消费。
为什么同样是数据库RocksDB会比Mysql更加合适呢？因为RocksDB的特性是LSM树，其使用场景适用于大量写入，和消息队列的场景更加契合，所以这个也是滴滴和美团选择其作为延时消息封装的存储介质。
再说时间轮之前，让我们再次回到我们的实现本地延时的时候使用的ScheduledThreadPoolExecutor还有Timer,他们都是使用的优先级队列完成的，优先级队列本质上也就是堆结构，堆结构的插入的时间复杂度是O(LogN)，如果未来我们的内存可以做到无限，我们使用使用优先级队列去做延时消息的存储，但是随着消息的增多，我们的插入消息的效率也会越来越低，那么怎么才能让我们的插入消息的效率不随着消息的增多而变低呢？答案就是时间轮。
什么是时间轮呢？其实我们可以简单的将其看做是一个多维数组。在很多框架中都使用了时间轮来做一些定时的任务，用来替代我们的Timer,比如我之前讲过的有关本地缓存Caffeine一篇文章,在Caffeine中是一个二层时间轮，也就是二维数组，其一维的数据表示较大的时间维度比如，秒，分，时，天等，其二维的数据表示该时间维度较小的时间维度，比如秒内的某个区间段。当定位到一个TimeWhile[i][j]之后，其数据结构其实是一个链表，记录着我们的Node。在Caffeine利用时间轮记录我们在某个时间过期的数据，然后去处理。
由于时间轮是一个数组的结构，那么其插入复杂度是O(1)。我们解决了效率之后，但是我们的内存依旧不是无限的，我们时间轮如何使用呢？答案当然就是磁盘，在去哪儿开源的QMQ中已经实现了时间轮+磁盘存储，这里为了方便描述我将其转化为RocketMQ中的结构来进行讲解，实现图如下：
Step 1: 生产者投递延时消息到CommitLog，这个时候使用了偷换Topic的那招，来达到后面的效果。
Step 2: 后台有一个Reput的任务定时拉取，延时Topic相关的Message。
Step 3: 判断这个Message是否在当前时间轮范围中，如果不在则来到Step4，如果在的话就直接将消息投递进入时间轮。
Step 4: 找到当前消息所属的scheduleLog,然后写入进去，去哪儿默认划分是一个小时为一段，这里可以根据业务自行调整。
Step 5：时间轮会定时预加载下个时间段的scheduleLog到内存。
Step 6: 到点的消息会还原topic再次投递到CommitLog，如果投递成功这里会记录dispatchLog。记录的原因是因为时间轮是内存的，你不知道已经执行到哪个位置了，如果执行到最后最后1s钟的时候挂了，这段时间轮之前的所有数据又得重新加载，这里是用来过滤已经投递过的消息。
时间轮+磁盘存储我个人觉得比上面的RocksDB要更加正统一点，不依赖其他的中间件就可以完成，可用性自然也就更高，当然阿里云的RocketMQ具体怎么实现的这个两种方案都有可能。
在社区中也有很多公司使用的Redis做的延时消息，在Redis中有一个数据结构是Zest，也就是有序集合，他可以实现类似我们的优先级队列的功能，同样的他也是堆结构，所以插入算法复杂度依然是O(logN),但是由于Redis足够快，所以这一块可以忽略。（这块没有做对比的基准测试，只是猜测）。有同学会问，redis不是纯内存的k,v吗，同样的应该也会受到内存限制啊，为什么还会选择他呢？
其实在这个场景中，Redis是很容易水平扩展的当一个Redis内存不够，这里可以使用两个甚至更多，来满足我们的需要，redis延时消息的原理图(原图出自:https://www.cnblogs.com/lylife/p/7881950.html)如下：
Delayed Messages Pool: Redis Hash结构，key为消息ID,value为具体的message，当然这里也可以用磁盘或者数据库代替。这里主要存储我们所有消息的内容。
Delayed Queue: ZSET数据结构，value为消息ID，score为执行时间，这里Delayed Queue可以水平扩展从而增加我们可以支持的数据量。
Worker Thread Pool: 其中有多个Worker，可以部署在多个机器上形成一个集群，集群中的所有Worker通过ZK进行协调，分配Delayed Queue。
我们怎么才能知道Delayed Queue中的消息到期了呢？这里有两种方法：
每个Worker定时扫描，ZSET的最小执行时间，如果到了就取出，这个方法在消息少的时候特别浪费资源，在消息量多的时候，由于轮训不及时导致延时的时间不准确。
因为第一个方法问题比较多，所以这里借鉴了Timer中的一些思想，通过wait-notify可以达到一个比较好的延时效果，并且资源也不会浪费，第一次的时候还是获取ZSET中最小的时间，然后wait(执行时间-当前时间)，这样就不需要浪费资源到达时间时会自动响应，如果当前ZSET有新的消息进入,并且比我们等待的消息还要小，那么直接notify唤醒，重新获取这个更小的消息，然后又wait，如此循环。
“数据库中怎么实现分布式延时消息”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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