聊聊延時消息的六種實現方案
延時消息(定時消息)指的在分布式異步消息場景下，生產端發送一條消息，希望在指定延時或者指定時間點被消費端消費到，而不是立刻被消費。
延時消息適用的業務場景非常的廣泛，在分布式系統環境下，延時消息的功能一般會在下沉到中間件層，通常是 MQ 中內置這個功能或者內聚成一個公共基礎服務。
本文旨在探討常見延時消息的實現方案以及方案設計的優缺點。
實現方案
基于外部存儲實現的方案
這里討論的外部存儲指的是在 MQ 本身自帶的存儲以外又引入的其他的存儲系統。
基于外部存儲的方案本質上都是一個套路，將 MQ 和 延時模塊 區分開來，延時消息模塊是一個獨立的服務/進程。延時消息先保留到其他存儲介質中，然后在消息到期時再投遞到 MQ。當然還有一些細節性的設計，比如消息進入的延時消息模塊時已經到期則直接投遞這類的邏輯，這里不展開討論。
下述方案不同的是，采用了不同的存儲系統。
基于 數據庫(如MySQL)
基于關系型數據庫(如MySQL)延時消息表的方式來實現。
CREATE TABLE `delay_msg` (
`id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`delivery_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '投遞時間',
`payloads` blob COMMENT '消息內容',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `time_index` (`delivery_time`)
)
通過定時線程定時掃描到期的消息，然后進行投遞。定時線程的掃描間隔理論上就是你延時消息的最小時間精度。
- 優點：實現簡單；
- 缺點：B+Tree索引不適合消息場景的大量寫入；
基于 RocksDB
RocksDB 的方案其實就是在上述方案上選擇了比較合適的存儲介質。
RocksDB 使用的是LSM Tree，LSM 樹更適合大量寫入的場景。滴滴開源的DDMQ中的延時消息模塊 Chronos 就是采用了這個方案。
DDMQ 這個項目簡單來說就是在 RocketMQ 外面加了一層統一的代理層，在這個代理層就可以做一些功能維度的擴展。延時消息的邏輯就是代理層實現了對延時消息的轉發，如果是延時消息，會先投遞到 RocketMQ 中 Chronos 專用的 topic 中。延時消息模塊 Chronos 消費得到延時消息轉儲到 RocksDB，后面就是類似的邏輯了，定時掃描到期的消息，然后往 RocketMQ 中投遞。
這個方案老實說是一個比較重的方案。因為基于 RocksDB 來實現的話，從數據可用性的角度考慮，你還需要自己去處理多副本的數據同步等邏輯。
- 優點：RocksDB LSM 樹很適合消息場景的大量寫入；
- 缺點：實現方案較重，如果你采用這個方案，需要自己實現 RocksDB 的數據容災邏輯；
基于Redis
再來聊聊 Redis 的方案。下面放一個比較完善的方案。
- Messages Pool 所有的延時消息存放，結構為KV結構，key為消息ID，value為一個具體的message(這里選擇Redis Hash結構主要是因為hash結構能存儲較大的數據量，數據較多時候會進行漸進式rehash擴容，并且對于HSET和HGET命令來說時間復雜度都是O(1))
- Delayed Queue是16個有序隊列(隊列支持水平擴展)，結構為ZSET，value 為 messages pool中消息ID，score為過期時間(分為多個隊列是為了提高掃描的速度)
- Worker 代表處理線程，通過定時任務掃描 Delayed Queue 中到期的消息
這個方案選用 Redis 存儲在我看來有幾點考慮：
- Redis ZSET 很適合實現延時隊列；
- 性能問題，雖然 ZSET 插入是一個 O(logn) 的操作，但是Redis 基于內存操作，并且內部做了很多性能方面的優化。
但是這個方案其實也有需要斟酌的地方，上述方案通過創建多個 Delayed Queue 來滿足對于并發性能的要求，但這也帶來了多個 Delayed Queue 如何在多個節點情況下均勻分配，并且很可能出現到期消息并發重復處理的情況，是否要引入分布式鎖之類的并發控制設計?
在量不大的場景下，上述方案的架構其實可以蛻化成主從架構，只允許主節點來處理任務，從節點只做容災備份。實現難度更低更可控。
定時線程檢查的缺陷與改進
上述幾個方案中，都通過線程定時掃描的方案來獲取到期的消息。
定時線程的方案在消息量較少的時候，會浪費資源，在消息量非常多的時候，又會出現因為掃描間隔設置不合理導致延時時間不準確的問題。可以借助 JDK Timer 類中的思想，通過 wait-notify 來節省 CPU 資源。
獲取中最近的延時消息，然后wait(執行時間-當前時間)，這樣就不需要浪費資源到達時間時會自動響應，如果有新的消息進入，并且比我們等待的消息還要小，那么直接notify喚醒，重新獲取這個更小的消息，然后又wait，如此循環。
開源 MQ 中的實現方案
再來講講目前自帶延時消息功能的開源MQ，它們是如何實現的
RocketMQ
RocketMQ 開源版本支持延時消息，但是只支持 18 個 Level 的延時，并不支持任意時間。只不過這個 Level 在 RocketMQ 中可以自定義的，所幸來說對普通業務算是夠用的。默認值為“1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h”，18個level。
通俗的講，設定了延時 Level 的消息會被暫存在名為 SCHEDULE_TOPIC_XXXX的topic中，并根據 level 存入特定的queue，queueId = delayTimeLevel – 1，即一個queue只存相同延時的消息，保證具有相同發送延時的消息能夠順序消費。broker會調度地消費SCHEDULE_TOPIC_XXXX，將消息寫入真實的topic。
下面是整個實現方案的示意圖，紅色代表投遞延時消息，紫色代表定時調度到期的延時消息：
優點：
- Level 數固定，每個 Level 有自己的定時器，開銷不大；
- 將 Level 相同的消息放入到同一個 Queue 中，保證了同一 Level 消息的順序性;不同 Level 放到不同的 Queue 中，保證了投遞的時間準確性;
- 通過只支持固定的Level，將不同延時消息的排序變成了固定Level Topic 的追加寫操作。
缺點：
- Level 配置的修改代價太大，固定 Level 不靈活；
- CommitLog 會因為延時消息的存在變得很大。
Pulsar
Pulsar 支持“任意時間”的延時消息，但實現方式和 RocketMQ 不同。
通俗的講，Pulsar 的延時消息會直接進入到客戶端發送指定的 Topic 中，然后在堆外內存中創建一個基于時間的優先級隊列，來維護延時消息的索引信息。延時時間最短的會放在頭上，時間越長越靠后。在進行消費邏輯時候，再判斷是否有到期需要投遞的消息，如果有就從隊列里面拿出，根據延時消息的索引查詢到對應的消息進行消費。
如果節點崩潰，在這個 broker 節點上的 Topics 會轉移到其他可用的 broker 上，上面提到的這個優先級隊列也會被重建。
下面是 Pulsar 公眾號中對于 Pulsar 延時消息的示意圖。
乍一看會覺得這個方案其實非常簡單，還能支持任意時間的消息。但是這個方案有幾個比較大的問題：
- 內存開銷：維護延時消息索引的隊列是放在堆外內存中的，并且這個隊列是以訂閱組(Kafka中的消費組)為維度的，比如你這個 Topic 有 N 個訂閱組，那么如果你這個 Topic 使用了延時消息，就會創建 N 個 隊列；并且隨著延時消息的增多，時間跨度的增加，每個隊列的內存占用也會上升。(是的，在這個方案下，支持任意的延時消息反而有可能讓這個缺陷更嚴重)；
- 故障轉移之后延時消息索引隊列的重建時間開銷：對于跨度時間長的大規模延時消息，重建時間可能會到小時級別。
- 存儲開銷：延時消息的時間跨度會影響到 Pulsar 中已經消費的消息數據的空間回收。打個比方，你的 Topic 如果業務上要求支持一個月跨度的延時消息，然后你發了一個延時一個月的消息，那么你這個 Topic 中底層的存儲就會保留整整一個月的消息數據，即使這一個月中99%的正常消息都已經消費了。
對于前面第一點和第二點的問題，社區也設計了解決方案，在隊列中加入時間分區，Broker 只加載當前較近的時間片的隊列到內存，其余時間片分區持久化磁盤，示例圖如下圖所示：
但是目前，這個方案并沒有對應的實現版本。可以在實際使用時，規定只能使用較小時間跨度的延時消息，來減少前兩點缺陷的影響。
另外，因為內存中存的并不是延時消息的全量數據，只是索引，所以可能要積壓上百萬條延時消息才可能對內存造成顯著影響，從這個角度來看，官方暫時沒有完善前兩個問題也可以理解了。
至于第三個問題，估計是比較難解決的，需要在數據存儲層將延時消息和正常消息區分開來，單獨存儲延時消息。
QMQ
QMQ提供任意時間的延時/定時消息，你可以指定消息在未來兩年內(可配置)任意時間內投遞。
把 QMQ 放到最后，是因為我覺得 QMQ 是目前開源 MQ 中延時消息設計最合理的。里面設計的核心簡單來說就是 多級時間輪 + 延時加載 + 延時消息單獨磁盤存儲。
QMQ的延時/定時消息使用的是兩層 hash wheel 來實現的。
第一層位于磁盤上，每個小時為一個刻度(默認為一個小時一個刻度，可以根據實際情況在配置里進行調整)，每個刻度會生成一個日志文件(schedule log)，因為QMQ支持兩年內的延時消息(默認支持兩年內，可以進行配置修改)，則最多會生成 2 * 366 * 24 = 17568 個文件(如果需要支持的最大延時時間更短，則生成的文件更少)。
第二層在內存中，當消息的投遞時間即將到來的時候，會將這個小時的消息索引(索引包括消息在schedule log中的offset和size)從磁盤文件加載到內存中的hash wheel上，內存中的hash wheel則是以500ms為一個刻度。
總結一下設計上的亮點：
- 時間輪算法適合延時/定時消息的場景，省去延時消息的排序，插入刪除操作都是 O(1) 的時間復雜度；
- 通過多級時間輪設計，支持了超大時間跨度的延時消息；
- 通過延時加載，內存中只會有最近要消費的消息，更久的延時消息會被存儲在磁盤中，對內存友好；
- 延時消息單獨存儲(schedule log)，不會影響到正常消息的空間回收；
本文匯總了目前業界常見的延時消息方案，并且討論了各個方案的優缺點。希望對讀者有所啟發。
