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Kafka中存在大量的延迟操作,比如延迟生产、延迟拉取以及延迟删除等。Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能,而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器(SystemTimer)。JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度为O(nlog(n)),并不能满足Kafka的高性能要求,而基于时间轮可以将插入和删除操作的时间复杂度都降为O(1)。时间轮的应用并非Kafka独有,其应用场景还有很多,在Netty、Akka、Quartz、Zookeeper等组件中都存在时间轮的踪影。

参考下图,Kafka中的时间轮(TimingWheel)是一个存储定时任务的环形队列,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(TimerTaskList)。TimerTaskList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(TimerTaskEntry),其中封装了真正的定时任务TimerTask。

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可以将整个时间轮划分为到期部分和未到期部分,currentTime当前指向的时间格也属于到期部分,表示刚好到期,需要处理此时间格所对应的TimerTaskList的所有任务。

若时间轮的tickMs=1ms,wheelSize=20,那么可以计算得出interval为20ms。初始情况下表盘指针currentTime指向时间格0,此时有一个定时为2ms的任务插入进来会存放到时间格为2的TimerTaskList中。随着时间的不断推移,指针currentTime不断向前推进,过了2ms之后,当到达时间格2时,就需要将时间格2所对应的TimeTaskList中的任务做相应的到期操作。此时若又有一个定时为8ms的任务插入进来,则会存放到时间格10中,currentTime再过8ms后会指向时间格10。如果同时有一个定时为19ms的任务插入进来怎么办?新来的TimerTaskEntry会复用原来的TimerTaskList,所以它会插入到原本已经到期的时间格1中。总之,整个时间轮的总体跨度是不变的,随着指针currentTime的不断推进,当前时间轮所能处理的时间段也在不断后移,总体时间范围在currentTime和currentTime+interval之间。

如果此时有个定时为350ms的任务该如何处理?直接扩充wheelSize的大小么?Kafka中不乏几万甚至几十万毫秒的定时任务,这个wheelSize的扩充没有底线,就算将所有的定时任务的到期时间都设定一个上限,比如100万毫秒,那么这个wheelSize为100万毫秒的时间轮不仅占用很大的内存空间,而且效率也会拉低。Kafka为此引入了层级时间轮的概念,当任务的到期时间超过了当前时间轮所表示的时间范围时,就会尝试添加到上层时间轮中。

参考上图,复用之前的案例,第一层的时间轮tickMs=1ms, wheelSize=20, interval=20ms。第二层的时间轮的tickMs为第一层时间轮的interval,即为20ms。每一层时间轮的wheelSize是固定的,都是20,那么第二层的时间轮的总体时间跨度interval为400ms。以此类推,这个400ms也是第三层的tickMs的大小,第三层的时间轮的总体时间跨度为8000ms。

对于之前所说的350ms的定时任务,显然第一层时间轮不能满足条件,所以就升级到第二层时间轮中,最终被插入到第二层时间轮中时间格17所对应的TimerTaskList中。如果此时又有一个定时为450ms的任务,那么显然第二层时间轮也无法满足条件,所以又升级到第三层时间轮中,最终被插入到第三层时间轮中时间格1的TimerTaskList中。注意到在到期时间在[400ms,800ms)区间的多个任务(比如446ms、455ms以及473ms的定时任务)都会被放入到第三层时间轮的时间格1中,时间格1对应的TimerTaskList的超时时间为400ms。随着时间的流逝,当次TimerTaskList到期之时,原本定时为450ms的任务还剩下50ms的时间,还不能执行这个任务的到期操作。这里就有一个时间轮降级的操作,会将这个剩余时间为50ms的定时任务重新提交到层级时间轮中,此时第一层时间轮的总体时间跨度不够,而第二层足够,所以该任务被放到第二层时间轮到期时间为[40ms,60ms)的时间格中。再经历了40ms之后,此时这个任务又被“察觉”到,不过还剩余10ms,还是不能立即执行到期操作。所以还要再有一次时间轮的降级,此任务被添加到第一层时间轮到期时间为[10ms,11ms)的时间格中,之后再经历10ms后,此任务真正到期,最终执行相应的到期操作。

设计源于生活。我们常见的钟表就是一种具有三层结构的时间轮,第一层时间轮tickMs=1ms, wheelSize=60,interval=1min,此为秒钟;第二层tickMs=1min,wheelSize=60,interval=1hour,此为分钟;第三层tickMs=1hour,wheelSize为12,interval为12hours,此为时钟。

在Kafka中第一层时间轮的参数同上面的案例一样:tickMs=1ms, wheelSize=20, interval=20ms,各个层级的wheelSize也固定为20,所以各个层级的tickMs和interval也可以相应的推算出来。Kafka在具体实现时间轮TimingWheel时还有一些小细节:

  • TimingWheel在创建的时候以当前系统时间为第一层时间轮的起始时间(startMs),这里的当前系统时间并没有简单的调用System.currentTimeMillis(),而是调用了Time.SYSTEM.hiResClockMs,这是因为currentTimeMillis()方法的时间精度依赖于操作系统的具体实现,有些操作系统下并不能达到毫秒级的精度,而Time.SYSTEM.hiResClockMs实质上是采用了System.nanoTime()/1_000_000来将精度调整到毫秒级。也有其他的某些骚操作可以实现毫秒级的精度,但是笔者并不推荐,System.nanoTime()/1_000_000是最有效的方法。(如对此有想法,可在留言区探讨。)
  • TimingWheel中的每个双向环形链表TimerTaskList都会有一个哨兵节点(sentinel),引入哨兵节点可以简化边界条件。哨兵节点也称为哑元节点(dummy node),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。如果一个链表有哨兵节点的话,那么线性表的第一个元素应该是链表的第二个节点。
  • 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,以此与时间轮中的时间格的到期时间范围对应起来。修剪方法为:currentTime = startMs - (startMs % tickMs)。currentTime会随着时间推移而推荐,但是不会改变为tickMs的整数倍的既定事实。若某一时刻的时间为timeMs,那么此时时间轮的currentTime = timeMs - (timeMs % tickMs),时间每推进一次,每个层级的时间轮的currentTime都会依据此公式推进。
  • 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,但是每一层时间轮都会有一个引用(overflowWheel)指向更高一层的应用,以此层级调用而可以实现定时器间接持有各个层级时间轮的引用。

关于时间轮的细节就描述到这里,各个组件中时间轮的实现大同小异。读者读到这里是否会好奇文中一直描述的一个情景——“随着时间的流逝”或者“随着时间的推移”,那么在Kafka中到底是怎么推进时间的呢?类似采用JDK中的scheduleAtFixedRate来每秒推进时间轮?显然这样并不合理,TimingWheel也失去了大部分意义。

Kafka中的定时器借助了JDK中的DelayQueue来协助推进时间轮。具体做法是对于每个使用到的TimerTaskList都会加入到DelayQueue中,“每个使用到的TimerTaskList”特指有非哨兵节点的定时任务项TimerTaskEntry的TimerTaskList。DelayQueue会根据TimerTaskList对应的超时时间expiration来排序,最短expiration的TimerTaskList会被排在DelayQueue的队头。Kafka中会有一个线程来获取DelayQueue中的到期的任务列表,有意思的是这个线程所对应的名称叫做“ExpiredOperationReaper”,可以直译为“过期操作收割机”,和“SkimpyOffsetMap”的取名有的一拼。当“收割机”线程获取到DelayQueue中的超时的任务列表TimerTaskList之后,既可以根据TimerTaskList的expiration来推进时间轮的时间,也可以就获取到的TimerTaskList执行相应的操作,对立面的TimerTaskEntry该执行过期操作的就执行过期操作,该降级时间轮的就降级时间轮。

读者读到这里或许又非常的困惑,文章开头明确指明的DelayQueue不适合Kafka这种高性能要求的定时任务,为何这里还要引入DelayQueue呢?注意对于定时任务项TimerTaskEntry插入和删除操作而言,TimingWheel时间复杂度为O(1),性能高出DelayQueue很多,如果直接将TimerTaskEntry插入DelayQueue中,那么性能显然难以支撑。就算我们根据一定的规则将若干TimerTaskEntry划分到TimerTaskList这个组中,然后再将TimerTaskList插入到DelayQueue中,试想下如果这个TimerTaskList中又要多添加一个TimerTaskEntry该如何处理?对于DelayQueue而言,这类操作显然变得力不从心。

分析到这里可以发现,Kafka中的TimingWheel专门用来执行插入和删除TimerTaskEntry的操作,而DelayQueue专门负责时间推进的任务。再试想一下,DelayQueue中的第一个超时任务列表的expiration为200ms,第二个超时任务为840ms,这里获取DelayQueue的队头只需要O(1)的时间复杂度。如果采用每秒定时推进,那么获取到第一个超时的任务列表时执行的200次推进中有199次属于“空推进”,而获取到第二个超时任务时有需要执行639次“空推进”,这样会无故空耗机器的性能资源,这里采用DelayQueue来辅助以少量空间换时间,从而做到了“精准推进”。Kafka中的定时器真可谓是“知人善用”,用TimingWheel做最擅长的任务添加和删除操作,而用DelayQueue做最擅长的时间推进工作,相辅相成。

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