延时消息常见实现方案

骑猪看日落 2023-10-13 19:15 57阅读 0赞

### 前言 ###

延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。

延时消息适用的业务场景非常的广泛，在分布式系统环境下，延时消息的功能一般会在下沉到中间件层，通常是 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基础服务。

本文旨在探讨常见延时消息的实现方案以及方案设计的优缺点。

### 实现方案 ###

#### 1. 基于外部存储实现的方案 ####

> “
> 
> 这里讨论的外部存储指的是在 MQ 本身自带的存储以外又引入的其他的存储系统。
> 
> ”

基于外部存储的方案本质上都是一个套路，将 MQ 和 延时模块 区分开来，延时消息模块是一个独立的服务/进程。延时消息先保留到其他存储介质中，然后在消息到期时再投递到 MQ。当然还有一些细节性的设计，比如消息进入的延时消息模块时已经到期则直接投递这类的逻辑，这里不展开讨论。

![图片][d2e2ca465e262bbe4068453a357f423c.jpeg]

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下述方案不同的是，采用了不同的存储系统。

##### 基于 数据库（如MySQL） #####

基于关系型数据库（如MySQL）延时消息表的方式来实现。

CREATE TABLE `delay_msg` (  `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `delivery_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '投递时间',  `payloads` blob COMMENT '消息内容',  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `time_index` (`delivery_time`))

通过定时线程定时扫描到期的消息，然后进行投递。定时线程的扫描间隔理论上就是你延时消息的最小时间精度。

*  优点：实现简单；
 *  缺点：B+Tree索引不适合消息场景的大量写入；

##### 基于 RocksDB #####

RocksDB 的方案其实就是在上述方案上选择了比较合适的存储介质。

RocksDB 在笔者之前的文章中有聊过，LSM 树更适合大量写入的场景。滴滴开源的DDMQ中的延时消息模块 Chronos 就是采用了这个方案。

DDMQ 这个项目简单来说就是在 RocketMQ 外面加了一层统一的代理层，在这个代理层就可以做一些功能维度的扩展。延时消息的逻辑就是代理层实现了对延时消息的转发，如果是延时消息，会先投递到 RocketMQ 中 Chronos 专用的 topic 中。延时消息模块 Chronos 消费得到延时消息转储到 RocksDB，后面就是类似的逻辑了，定时扫描到期的消息，然后往 RocketMQ 中投递。

![图片][fd55502874df979eb9bcee1ed8aa1f3e.jpeg]

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这个方案老实说是一个比较重的方案。因为基于 RocksDB 来实现的话，从数据可用性的角度考虑，你还需要自己去处理多副本的数据同步等逻辑。

优点：

*  RocksDB LSM 树很适合消息场景的大量写入；

缺点：

*  实现方案较重，如果你采用这个方案，需要自己实现 RocksDB 的数据容灾逻辑；

##### 基于 Redis #####

再来聊聊 Redis 的方案。下面放一个比较完善的方案。

> “
> 
> 本方案来源于：www.cnblogs.com/lylife/p/78…
> 
> ”

![图片][fceae7928d178ea9a183aab5720e2168.jpeg]

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*  Messages Pool 所有的延时消息存放，结构为KV结构，key为消息ID，value为一个具体的message（这里选择Redis Hash结构主要是因为hash结构能存储较大的数据量，数据较多时候会进行渐进式rehash扩容，并且对于HSET和HGET命令来说时间复杂度都是O(1)）
 *  Delayed Queue是16个有序队列（队列支持水平扩展），结构为ZSET，value 为 messages pool中消息ID，score为过期时间（分为多个队列是为了提高扫描的速度）
 *  Worker 代表处理线程，通过定时任务扫描 Delayed Queue 中到期的消息

这个方案选用 Redis 存储在我看来有几点考虑，

*  Redis ZSET 很适合实现延时队列
 *  性能问题，虽然 ZSET 插入是一个 O(logn) 的操作，但是Redis 基于内存操作，并且内部做了很多性能方面的优化。

但是这个方案其实也有需要斟酌的地方，上述方案通过创建多个 Delayed Queue 来满足对于并发性能的要求，但这也带来了多个 Delayed Queue 如何在多个节点情况下均匀分配，并且很可能出现到期消息并发重复处理的情况，是否要引入分布式锁之类的并发控制设计？

在量不大的场景下，上述方案的架构其实可以蜕化成主从架构，只允许主节点来处理任务，从节点只做容灾备份。实现难度更低更可控。

##### 定时线程检查的缺陷与改进 #####

上述几个方案中，都通过线程定时扫描的方案来获取到期的消息。

定时线程的方案在消息量较少的时候，会浪费资源，在消息量非常多的时候，又会出现因为扫描间隔设置不合理导致延时时间不准确的问题。可以借助 JDK Timer 类中的思想，通过 wait-notify 来节省 CPU 资源。

获取中最近的延时消息，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。

#### 开源 MQ 中的实现方案 ####

再来讲讲目前自带延时消息功能的开源MQ，它们是如何实现的

##### RocketMQ #####

RocketMQ 开源版本支持延时消息，但是只支持 18 个 Level 的延时，并不支持任意时间。只不过这个 Level 在 RocketMQ 中可以自定义的，所幸来说对普通业务算是够用的。默认值为“1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h”，18个level。

通俗的讲，设定了延时 Level 的消息会被暂存在名为`SCHEDULE_TOPIC_XXXX`的topic中，并根据 level 存入特定的queue，queueId = delayTimeLevel – 1，即一个queue只存相同延时的消息，保证具有相同发送延时的消息能够顺序消费。broker会调度地消费SCHEDULE\_TOPIC\_XXXX，将消息写入真实的topic。

下面是整个实现方案的示意图，红色代表投递延时消息，紫色代表定时调度到期的延时消息：

![图片][10771a13b3967b6c29ed43ae1001e158.jpeg]

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优点：

*  Level 数固定，每个 Level 有自己的定时器，开销不大
 *  将 Level 相同的消息放入到同一个 Queue 中，保证了同一 Level 消息的顺序性；不同 Level 放到不同的 Queue 中，保证了投递的时间准确性；
 *  通过只支持固定的Level，将不同延时消息的排序变成了固定Level Topic 的追加写操作

缺点：

*  Level 配置的修改代价太大，固定 Level 不灵活
 *  CommitLog 会因为延时消息的存在变得很大

##### Pulsar #####

Pulsar 支持“任意时间”的延时消息，但实现方式和 RocketMQ 不同。

通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。在进行消费逻辑时候，再判断是否有到期需要投递的消息，如果有就从队列里面拿出，根据延时消息的索引查询到对应的消息进行消费。

如果节点崩溃，在这个 broker 节点上的 Topics 会转移到其他可用的 broker 上，上面提到的这个优先级队列也会被重建。

下面是 Pulsar 公众号中对于 Pulsar 延时消息的示意图。

![图片][17e5e6e627d49952a3d92adb1dadc883.jpeg]

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乍一看会觉得这个方案其实非常简单，还能支持任意时间的消息。但是这个方案有几个比较大的问题

*  内存开销： 维护延时消息索引的队列是放在堆外内存中的，并且这个队列是以订阅组（Kafka中的消费组）为维度的，比如你这个 Topic 有 N 个订阅组，那么如果你这个 Topic 使用了延时消息，就会创建 N 个 队列；并且随着延时消息的增多，时间跨度的增加，每个队列的内存占用也会上升。（是的，在这个方案下，支持任意的延时消息反而有可能让这个缺陷更严重）
 *  故障转移之后延时消息索引队列的重建时间开销： 对于跨度时间长的大规模延时消息，重建时间可能会到小时级别。（摘自 Pulsar 官方公众号文章）
 *  存储开销：延时消息的时间跨度会影响到 Pulsar 中已经消费的消息数据的空间回收。打个比方，你的 Topic 如果业务上要求支持一个月跨度的延时消息，然后你发了一个延时一个月的消息，那么你这个 Topic 中底层的存储就会保留整整一个月的消息数据，即使这一个月中99%的正常消息都已经消费了。

对于前面第一点和第二点的问题，社区也设计了解决方案，在队列中加入时间分区，Broker 只加载当前较近的时间片的队列到内存，其余时间片分区持久化磁盘，示例图如下图所示：

![图片][fc7182732f1ffbc6ab6a2acd06d3e5b7.jpeg]

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但是目前，这个方案并没有对应的实现版本。可以在实际使用时，规定只能使用较小时间跨度的延时消息，来减少前两点缺陷的影响。另外，因为内存中存的并不是延时消息的全量数据，只是索引，所以可能要积压上百万条延时消息才可能对内存造成显著影响，从这个角度来看，官方暂时没有完善前两个问题也可以理解了。

至于第三个问题，估计是比较难解决的，需要在数据存储层将延时消息和正常消息区分开来，单独存储延时消息。

##### QMQ #####

QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。

把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。里面设计的核心简单来说就是 多级时间轮 + 延时加载 + 延时消息单独磁盘存储。

> “
> 
> 如果对时间轮不熟悉的可以阅读笔者的这篇文章 从 Kafka 看时间轮算法设计
> 
> ”

QMQ的延时/定时消息使用的是两层 hash wheel 来实现的。第一层位于磁盘上，每个小时为一个刻度(默认为一个小时一个刻度，可以根据实际情况在配置里进行调整)，每个刻度会生成一个日志文件(schedule log)，因为QMQ支持两年内的延时消息(默认支持两年内，可以进行配置修改)，则最多会生成 2 \* 366 \* 24 = 17568 个文件(如果需要支持的最大延时时间更短，则生成的文件更少)。第二层在内存中，当消息的投递时间即将到来的时候，会将这个小时的消息索引(索引包括消息在schedule log中的offset和size)从磁盘文件加载到内存中的hash wheel上，内存中的hash wheel则是以500ms为一个刻度。

![图片][3590cc0725b67a1839c4a97168e2878b.jpeg]

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总结一下设计上的亮点：

*  时间轮算法适合延时/定时消息的场景，省去延时消息的排序，插入删除操作都是 O(1) 的时间复杂度；
 *  通过多级时间轮设计，支持了超大时间跨度的延时消息；
 *  通过延时加载，内存中只会有最近要消费的消息，更久的延时消息会被存储在磁盘中，对内存友好；
 *  延时消息单独存储（schedule log），不会影响到正常消息的空间回收；

### 总结 ###

本文汇总了目前业界常见的延时消息方案，并且讨论了各个方案的优缺点。希望对读者有所启发。

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