java.util.concurrent.Timer.ScheduledThreadPoolExecutor..

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简介

定时器在实际应用中是一种非常常用和有效的工具。其原理是将要执行的任务按照执行时间的顺序进行排序，然后在特定的时间执行。 JAVA提供了java.util.Timer、java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor等多种Timer工具，但是这些工具在执行效率上还是存在一些缺陷，所以netty提供了HashedWheelTimer，一个优化的Timer类。

让我们看看 Netty 的 Timer 有何不同。

java.util.Timer

Timer 是由 JAVA 在 1.3 中引入的。所有的任务都存放在里面的TaskQueue中：

private final TaskQueue queue = new TaskQueue();

TaskQueue的底层是一个TimerTask数组，用来存放待执行的任务。

private TimerTask[] queue = new TimerTask[128];

看起来 TimerTask 只是一个数组，但 Timer 使这个队列成为一个平衡的二进制堆。

添加TimerTask时，会插入到Queue的尾部，然后调用fixup方法进行rebalance：

    void add(TimerTask task) {
        // Grow backing store if necessary
        if (size + 1 == queue.length)
            queue = Arrays.copyOf(queue, 2*queue.length);
        queue[++size] = task;
        fixUp(size);
    }

当正在运行的任务从堆中移除时，会调用fixDown方法进行重新平衡：

    void removeMin() {

        queue[1] = queue[size];
        queue[size--] = null;  // Drop extra reference to prevent memory leak
        fixDown(1);
    }

fixup的原理是比较当前节点和它的父节点。如果小于父节点，则与父节点交互，然后遍历流程：

    private void fixUp(int k) {
        while (k > 1) {
            int j = k >> 1;
            if (queue[j].nextExecutionTime <= queue[k].nextExecutionTime)
                break;
            TimerTask tmp = queue[j];  queue[j] = queue[k]; queue[k] = tmp;
            k = j;
        }
    }

fixDown的原理是比较当前节点与其子节点，如果当前节点大于子节点，则降级：

    private void fixDown(int k) {
        int j;
        while ((j = k << 1)  0) {
            if (j  queue[j+1].nextExecutionTime)

                j++; // j indexes smallest kid
            if (queue[k].nextExecutionTime <= queue[j].nextExecutionTime)
                break;
            TimerTask tmp = queue[j];  queue[j] = queue[k]; queue[k] = tmp;
            k = j;
        }
    }

二叉平衡堆的算法这里就不详细描述了。您可以自行查找相关文章。

java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor

虽然Timer非常好用，线程安全，但是对于Timer来说，如果要提交任务，需要创建一个TimerTask类来封装具体的任务，不是很通用。

所以JDK在5.0中引入了一个更通用的ScheduledThreadPoolExecutor，它是一个使用多个线程执行特定任务的线程池。当线程池中的线程数等于1时，ScheduledThreadPoolExecutor相当于Timer。

ScheduledThreadPoolExecutor 将任务存储在 DelayedWorkQueue 中。

DelayedWorkQueue 是一种基于堆的数据结构，类似于 DelayQueue 和 PriorityQueue。

由于堆需要不断地重新平衡 siftUp 和 siftDown 操作，所以它的时间复杂度是 O(log n)。

以下是DelayedWorkQueue的shiftUp和siftDown的实现代码：

       private void siftUp(int k, RunnableScheduledFuture key) {
            while (k > 0) {
                int parent = (k - 1) >>> 1;
                RunnableScheduledFuture e = queue[parent];
                if (key.compareTo(e) >= 0)
                    break;

                queue[k] = e;
                setIndex(e, k);
                k = parent;
            }
            queue[k] = key;
            setIndex(key, k);
        }
        private void siftDown(int k, RunnableScheduledFuture key) {
            int half = size >>> 1;
            while (k < half) {
                int child = (k << 1) + 1;
                RunnableScheduledFuture c = queue[child];
                int right = child + 1;
                if (right  0)
                    c = queue[child = right];
                if (key.compareTo(c) 
            queue[k] = key;
            setIndex(key, k);
        }

HashedWheelTimer

因为Timer和ScheduledThreadPoolExecutor的底层都是基于堆结构的。 ScheduledThreadPoolExecutor虽然对Timer进行了改进，但是两者的效率差不多。

那么有没有更有效的方法呢？比如O(1)有没有可能实现？

我们知道Hash可以实现高效的O(1)查找，想象一下如果我们有一个无限滴答的时钟，然后将要执行的任务按照间隔时间的顺序分配给这些滴答，每当时钟移动一个秤，就可以执行这个秤中的相应任务，如下图：

这种算法称为简单计时轮算法。

但是这个算法是理论上的，因为不可能为所有间隔长度分配相应的刻度。这会消耗大量的无效内存空间。

所以我们可以做一个妥协，先对区间的长度进行散列。这样可以缩短间隔时间的基数，如下图所示：

本例中，我们选择8为底，区间除以8，余数作为hash位置，商作为节点的值。

每次遍历和轮询节点时，将节点的值减一。当节点的值为0时，表示该节点可以被获取并执行。

此算法称为 HashedWheelTimer。

netty 提供了这个算法的实现：

public class HashedWheelTimer implements Timer 

HashedWheelTimer使用HashedWheelBucket数组来存储具体的TimerTask：

private final HashedWheelBucket[] wheel;

先看一下创建轮子的方法：

    private static HashedWheelBucket[] createWheel(int ticksPerWheel) {
        //ticksPerWheel may not be greater than 2^30
        checkInRange(ticksPerWheel, 1, 1073741824, "ticksPerWheel");
        ticksPerWheel = normalizeTicksPerWheel(ticksPerWheel);
        HashedWheelBucket[] wheel = new HashedWheelBucket[ticksPerWheel];
        for (int i = 0; i < wheel.length; i ++) {
            wheel[i] = new HashedWheelBucket();
        }
        return wheel;
    }

我们可以自定义wheel中刻度的大小，但是ticksPerWheel不能超过2^30。

然后将ticksPerWheel的值调整为2的整数倍。

然后创建一个包含 ticksPerWheel 元素的 HashedWheelBucket 数组。

这里需要注意的是，虽然整体轮子是哈希结构，但是轮子中的每个元素，即HashedWheelBucket，都是链式结构。

HashedWheelBucket 中的每个元素都是一个 HashedWheelTimeout。 HashedWheelTimeout 中有一个 remainingRounds 属性，用来记录 Timeout 元素会在 Bucket 中保留多长时间。

long remainingRounds;

总结

netty中的HashedWheelTimer可以实现更高效的Timer功能，我们用一下吧。

更多信息请参考

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