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Go语言中时间轮的实现

罗罗的技术之旅 2021-02-13 17:15:03 阅读数:22 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/444

最近在工作中有一个需求,简单来说就是在短时间内会创建上百万个定时任务,创建的时候会将对应的金额相加,防止超售,需要过半个小时再去核对数据,如果数据对不上就需要将加上的金额再减回去。

这个需求如果用Go内置的Timer来做的话性能比较低下,因为Timer是使用最小堆来实现的,创建和删除的时间复杂度都为 O(log n)。如果使用时间轮的话则是O(1)性能会好很多。

对于时间轮来说,我以前写过一篇java版的时间轮算法分析:https://www.luozhiyun.com/archives/59,这次来看看Go语言的时间轮实现,顺便大家有兴趣的也可以对比一下两者的区别,以及我写文章的水平和一年多前有没有提升,哈哈哈。

时间轮的运用其实是非常的广泛的,在 Netty、Akka、Quartz、ZooKeeper、Kafka 等组件中都存在时间轮的踪影。下面用Go实现的时间轮是以Kafka的代码为原型来实现的,完整代码:https://github.com/devYun/timingwheel。

介绍

简单时间轮

在时间轮中存储任务的是一个环形队列,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。定时任务列表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,其中封装了真正的定时任务。

时间轮由多个时间格组成,每个时间格代表当前时间轮的基本时间跨度(tickMs)。时间轮的时间格个数是固定的,可用 wheelSize 来表示,那么整个时间轮的总体时间跨度(interval)可以通过公式 tickMs×wheelSize 计算得出。

时间轮还有一个表盘指针(currentTime),用来表示时间轮当前所处的时间,currentTime 是 tickMs 的整数倍。currentTime指向的地方是表示到期的时间格,表示需要处理的时间格所对应的链表中的所有任务。

如下图是一个tickMs为1s,wheelSize等于10的时间轮,每一格里面放的是一个定时任务链表,链表里面存有真正的任务项:

taskList

初始情况下表盘指针 currentTime 指向时间格0,若时间轮的 tickMs 为 1ms 且 wheelSize 等于10,那么interval则等于10s。如下图此时有一个定时为2s的任务插进来会存放到时间格为2的任务链表中,用红色标记。随着时间的不断推移,指针 currentTime 不断向前推进,如果过了2s,那么 currentTime 会指向时间格2的位置,会将此时间格的任务链表获取出来处理。

timewheel

如果当前的指针 currentTime 指向的是2,此时如果插入一个9s的任务进来,那么新来的任务会服用原来的时间格链表,会存放到时间格1中

timewheelAdd9S

这里所讲的时间轮都是简单时间轮,只有一层,总体时间范围在 currentTime 和 currentTime+interval 之间。如果现在有一个15s的定时任务是需要重新开启一个时间轮,设置一个时间跨度至少为15s的时间轮才够用。但是这样扩充是没有底线的,如果需要一个1万秒的时间轮,那么就需要一个这么大的数组去存放,不仅占用很大的内存空间,而且也会因为需要遍历这么大的数组从而拉低效率。

因此引入了层级时间轮的概念。

层级时间轮

如图是一个两层的时间轮,第二层时间轮也是由10个时间格组成,每个时间格的跨度是10s。第二层的时间轮的 tickMs 为第一层时间轮的 interval,即10s。每一层时间轮的 wheelSize 是固定的,都是10,那么第二层的时间轮的总体时间跨度 interval 为100s。

图中展示了每个时间格对应的过期时间范围, 我们可以清晰地看到, 第二层时间轮的第0个时间格的过期时间范围是 [0,9]。也就是说, 第二层时间轮的一个时间格就可以表示第一层时间轮的所有(10个)时间格;

如果向该时间轮中添加一个15s的任务,那么当第一层时间轮容纳不下时,进入第二层时间轮,并插入到过期时间为[10,19]的时间格中。

timewheellevel2

随着时间的流逝,当原本15s的任务还剩下5s的时候,这里就有一个时间轮降级的操作,此时第一层时间轮的总体时间跨度已足够,此任务被添加到第一层时间轮到期时间为5的时间格中,之后再经历5s后,此任务真正到期,最终执行相应的到期操作。

代码实现

因为我们这个Go语言版本的时间轮代码是仿照Kafka写的,所以在具体实现时间轮 TimingWheel 时还有一些小细节:

  • 时间轮的时间格中每个链表会有一个root节点用于简化边界条件。它是一个附加的链表节点,该节点作为第一个节点,它的值域中并不存储任何东西,只是为了操作的方便而引入的;
  • 除了第一层时间轮,其余高层时间轮的起始时间(startMs)都设置为创建此层时间轮时前面第一轮的 currentTime。每一层的 currentTime 都必须是 tickMs 的整数倍,如果不满足则会将 currentTime 修剪为 tickMs 的整数倍。修剪方法为:currentTime = startMs - (startMs % tickMs);
  • Kafka 中的定时器只需持有 TimingWheel 的第一层时间轮的引用,并不会直接持有其他高层的时间轮,但每一层时间轮都会有一个引用(overflowWheel)指向更高一层的应用;
  • Kafka 中的定时器使用了 DelayQueue 来协助推进时间轮。在操作中会将每个使用到的时间格中每个链表都加入 DelayQueue,DelayQueue 会根据时间轮对应的过期时间 expiration 来排序,最短 expiration 的任务会被排在 DelayQueue 的队头,通过单独线程来获取 DelayQueue 中到期的任务;

结构体

type TimingWheel struct {
// 时间跨度,单位是毫秒
tick int64 // in milliseconds
// 时间轮个数
wheelSize int64
// 总跨度
interval int64 // in milliseconds
// 当前指针指向时间
currentTime int64 // in milliseconds
// 时间格列表
buckets []*bucket
// 延迟队列
queue *delayqueue.DelayQueue
// 上级的时间轮引用
overflowWheel unsafe.Pointer // type: *TimingWheel
exitC chan struct{}
waitGroup waitGroupWrapper
}

tick、wheelSize、interval、currentTime都比较好理解,buckets字段代表的是时间格列表,queue是一个延迟队列,所有的任务都是通过延迟队列来进行触发,overflowWheel是上层时间轮的引用。

type bucket struct {
// 任务的过期时间
expiration int64
mu sync.Mutex
// 相同过期时间的任务队列
timers *list.List
}

bucket里面实际上封装的是时间格里面的任务队列,里面放入的是相同过期时间的任务,到期后会将队列timers拿出来进行处理。这里有个有意思的地方是由于会有多个线程并发的访问bucket,所以需要用到原子类来获取int64位的值,为了保证32位系统上面读取64位数据的一致性,需要进行64位对齐。具体的可以看这篇:https://www.luozhiyun.com/archives/429,讲的是对内存对齐的思考。

type Timer struct {
// 到期时间
expiration int64 // in milliseconds
// 要被执行的具体任务
task func()
// Timer所在bucket的指针
b unsafe.Pointer // type: *bucket
// bucket列表中对应的元素
element *list.Element
}

Timer是时间轮的最小执行单元,是定时任务的封装,到期后会调用task来执行任务。

Group 37

初始化时间轮

例如现在初始化一个tick是1s,wheelSize是10的时间轮:

func main() {
tw := timingwheel.NewTimingWheel(time.Second, 10)
tw.Start()
}
func NewTimingWheel(tick time.Duration, wheelSize int64) *TimingWheel {
// 将传入的tick转化成毫秒
tickMs := int64(tick / time.Millisecond)
// 如果小于零,那么panic
if tickMs <= 0 {
panic(errors.New("tick must be greater than or equal to 1ms"))
}
// 设置开始时间
startMs := timeToMs(time.Now().UTC())
// 初始化TimingWheel
return newTimingWheel(
tickMs,
wheelSize,
startMs,
delayqueue.New(int(wheelSize)),
)
}
func newTimingWheel(tickMs int64, wheelSize int64, startMs int64, queue *delayqueue.DelayQueue) *TimingWheel {
// 初始化buckets的大小
buckets := make([]*bucket, wheelSize)
for i := range buckets {
buckets[i] = newBucket()
}
// 实例化TimingWheel
return &TimingWheel{
tick: tickMs,
wheelSize: wheelSize,
// currentTime必须是tickMs的倍数,所以这里使用truncate进行修剪
currentTime: truncate(startMs, tickMs),
interval: tickMs * wheelSize,
buckets: buckets,
queue: queue,
exitC: make(chan struct{}),
}
}

初始化十分简单,大家可以看看上面的代码注释即可。

启动时间轮

下面我们看看start方法:

func (tw *TimingWheel) Start() {
// Poll会执行一个无限循环,将到期的元素放入到queue的C管道中
tw.waitGroup.Wrap(func() {
tw.queue.Poll(tw.exitC, func() int64 {
return timeToMs(time.Now().UTC())
})
})
// 开启无限循环获取queue中C的数据
tw.waitGroup.Wrap(func() {
for {
select {
// 从队列里面出来的数据都是到期的bucket
case elem := <-tw.queue.C:
b := elem.(*bucket)
// 时间轮会将当前时间 currentTime 往前移动到 bucket的到期时间
tw.advanceClock(b.Expiration())
// 取出bucket队列的数据,并调用addOrRun方法执行
b.Flush(tw.addOrRun)
case <-tw.exitC:
return
}
}
})
}

这里使用了util封装的一个Wrap方法,这个方法会起一个goroutines异步执行传入的函数,具体的可以到我上面给出的链接去看源码。

Start方法会启动两个goroutines。第一个goroutines用来调用延迟队列的queue的Poll方法,这个方法会一直循环获取队列里面的数据,然后将到期的数据放入到queue的C管道中;第二个goroutines会无限循环获取queue中C的数据,如果C中有数据表示已经到期,那么会先调用advanceClock方法将当前时间 currentTime 往前移动到 bucket的到期时间,然后再调用Flush方法取出bucket中的队列,并调用addOrRun方法执行。

func (tw *TimingWheel) advanceClock(expiration int64) {
currentTime := atomic.LoadInt64(&tw.currentTime)
// 过期时间大于等于(当前时间+tick)
if expiration >= currentTime+tw.tick {
// 将currentTime设置为expiration,从而推进currentTime
currentTime = truncate(expiration, tw.tick)
atomic.StoreInt64(&tw.currentTime, currentTime)
// Try to advance the clock of the overflow wheel if present
// 如果有上层时间轮,那么递归调用上层时间轮的引用
overflowWheel := atomic.LoadPointer(&tw.overflowWheel)
if overflowWheel != nil {
(*TimingWheel)(overflowWheel).advanceClock(currentTime)
}
}
}

advanceClock方法会根据到期时间来从新设置currentTime,从而推进时间轮前进。

func (b *bucket) Flush(reinsert func(*Timer)) {
var ts []*Timer
b.mu.Lock()
// 循环获取bucket队列节点
for e := b.timers.Front(); e != nil; {
next := e.Next()
t := e.Value.(*Timer)
// 将头节点移除bucket队列
b.remove(t)
ts = append(ts, t)
e = next
}
b.mu.Unlock()
b.SetExpiration(-1) // TODO: Improve the coordination with b.Add()
for _, t := range ts {
reinsert(t)
}
}

Flush方法会根据bucket里面timers列表进行遍历插入到ts数组中,然后调用reinsert方法,这里是调用的addOrRun方法。

func (tw *TimingWheel) addOrRun(t *Timer) {
// 如果已经过期,那么直接执行
if !tw.add(t) {
// 异步执行定时任务
go t.task()
}
}

addOrRun会调用add方法检查传入的定时任务Timer是否已经到期,如果到期那么异步调用task方法直接执行。add方法我们下面会接着分析。

整个start执行流程如图:

timewheel_start

  1. start方法回启动一个goroutines调用poll来处理DelayQueue中到期的数据,并将数据放入到管道C中;
  2. start方法启动第二个goroutines方法会循环获取DelayQueue中管道C的数据,管道C中实际上存放的是一个bucket,然后遍历bucket的timers列表,如果任务已经到期,那么异步执行,没有到期则重新放入到DelayQueue中。

add task

func main() {
tw := timingwheel.NewTimingWheel(time.Second, 10)
tw.Start()
// 添加任务
tw.AfterFunc(time.Second*15, func() {
fmt.Println("The timer fires")
exitC <- time.Now().UTC()
})
}

我们通过AfterFunc方法添加一个15s的定时任务,如果到期了,那么执行传入的函数。

func (tw *TimingWheel) AfterFunc(d time.Duration, f func()) *Timer {
t := &Timer{
expiration: timeToMs(time.Now().UTC().Add(d)),
task: f,
}
tw.addOrRun(t)
return t
}

AfterFunc方法回根据传入的任务到期时间,以及到期需要执行的函数封装成Timer,调用addOrRun方法。addOrRun方法我们上面已经看过了,会根据到期时间来决定是否需要执行定时任务。

下面我们来看一下add方法:

func (tw *TimingWheel) add(t *Timer) bool {
currentTime := atomic.LoadInt64(&tw.currentTime)
// 已经过期
if t.expiration < currentTime+tw.tick {
// Already expired
return false
// 到期时间在第一层环内
} else if t.expiration < currentTime+tw.interval {
// Put it into its own bucket
// 获取时间轮的位置
virtualID := t.expiration / tw.tick
b := tw.buckets[virtualID%tw.wheelSize]
// 将任务放入到bucket队列中
b.Add(t)
// 如果是相同的时间,那么返回false,防止被多次插入到队列中
if b.SetExpiration(virtualID * tw.tick) {
// 将该bucket加入到延迟队列中
tw.queue.Offer(b, b.Expiration())
}
return true
} else {
// Out of the interval. Put it into the overflow wheel
// 如果放入的到期时间超过第一层时间轮,那么放到上一层中去
overflowWheel := atomic.LoadPointer(&tw.overflowWheel)
if overflowWheel == nil {
atomic.CompareAndSwapPointer(
&tw.overflowWheel,
nil,
// 需要注意的是,这里tick变成了interval
unsafe.Pointer(newTimingWheel(
tw.interval,
tw.wheelSize,
currentTime,
tw.queue,
)),
)
overflowWheel = atomic.LoadPointer(&tw.overflowWheel)
}
// 往上递归
return (*TimingWheel)(overflowWheel).add(t)
}
}

add方法根据到期时间来分成了三部分,第一部分是小于当前时间+tick,表示已经到期,那么返回false执行任务即可;

第二部分的判断会根据expiration是否小于时间轮的跨度,如果小于的话表示该定时任务可以放入到当前时间轮中,通过取模找到buckets对应的时间格并放入到bucket队列中,SetExpiration方法会根据传入的参数来判断是否已经执行过延迟队列的Offer方法,防止重复插入;

第三部分表示该定时任务的时间跨度超过了当前时间轮,需要升级到上一层的时间轮中。需要注意的是,上一层的时间轮的tick是当前时间轮的interval,延迟队列还是同一个,然后设置为指针overflowWheel,并调用add方法往上层递归。

到这里时间轮已经讲完了,不过还有需要注意的地方,我们在用上面的时间轮实现中,使用了DelayQueue加环形队列的方式实现了时间轮。对定时任务项的插入和删除操作而言,TimingWheel时间复杂度为 O(1),在DelayQueue中的队列使用的是优先队列,时间复杂度是O(log n),但是由于buckets列表实际上是非常小的,所以并不会影响性能。

Reference

https://github.com/RussellLuo/timingwheel

https://zhuanlan.zhihu.com/p/121483218

https://github.com/apache/kafka/tree/3cdc78e6bb1f83973a14ce1550fe3874f7348b05/core/src/main/scala/kafka/utils/timer

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