本文来介绍 go-zero
中 延迟操作,它可能让开发者调度多个任务时,只需关注具体的业务执行函数和执行时间「立即或者延迟」。而 延迟操作,通常可以采用两个方案:
Timer
:定时器维护一个优先队列,到时间点执行,然后把需要执行的 task 存储在 map 中collection
中的 timingWheel
,维护一个存放任务组的数组,每一个槽都维护一个存储task的双向链表。开始执行时,计时器每隔指定时间执行一个槽里面的tasks。方案2把维护task从 优先队列 O(nlog(n))
降到 双向链表 O(1)
,而执行task也只要轮询一个时间点的tasks O(N)
,不需要像优先队列,放入和删除元素 O(nlog(n))
。
我们先看看 go-zero
中自己对 timingWheel
的使用 :
首先我们先来在 collection
的 cache
中关于 timingWheel
的使用:
timingWheel, err := NewTimingWheel(time.Second, slots, func(k, v interface{}) {
key, ok := k.(string)
if !ok {
return
}
cache.Del(key)
})
if err != nil {
return nil, err
}
cache.timingWheel = timingWheel
这是 cache
初始化中也同时初始化 timingWheel
做key的过期处理,参数依次代表:
interval
:时间划分刻度numSlots
:时间槽execute
:时间点执行函数在 cache
中执行函数则是 删除过期key,而这个过期则由 timingWheel
来控制推进时间。
接下来,就通过 cache
对 timingWheel
的使用来认识。
// 真正做初始化
func newTimingWheelWithClock(interval time.Duration, numSlots int, execute Execute, ticker timex.Ticker) (
*TimingWheel, error) {
tw := &TimingWheel{
interval: interval, // 单个时间格时间间隔
ticker: ticker, // 定时器,做时间推动,以interval为单位推进
slots: make([]*list.List, numSlots), // 时间轮
timers: NewSafeMap(), // 存储task{key, value}的map [执行execute所需要的参数]
tickedPos: numSlots - 1, // at previous virtual circle
execute: execute, // 执行函数
numSlots: numSlots, // 初始化 slots num
setChannel: make(chan timingEntry), // 以下几个channel是做task传递的
moveChannel: make(chan baseEntry),
removeChannel: make(chan interface{}),
drainChannel: make(chan func(key, value interface{})),
stopChannel: make(chan lang.PlaceholderType),
}
// 把 slot 中存储的 list 全部准备好
tw.initSlots()
// 开启异步协程,使用 channel 来做task通信和传递
go tw.run()
return tw, nil
}
以上比较直观展示 timingWheel
的 “时间轮”,后面会围绕这张图解释其中推进的细节。
go tw.run()
开一个协程做时间推动:
func (tw *TimingWheel) run() {
for {
select {
// 定时器做时间推动 -> scanAndRunTasks()
case <-tw.ticker.Chan():
tw.onTick()
// add task 会往 setChannel 输入task
case task := <-tw.setChannel:
tw.setTask(&task)
...
}
}
}
可以看出,在初始化的时候就开始了 timer
执行,并以internal
时间段转动,然后底层不停的获取来自 slot
中的 list
的task,交给 execute
执行。
紧接着就是设置 cache key
:
func (c *Cache) Set(key string, value interface{}) {
c.lock.Lock()
_, ok := c.data[key]
c.data[key] = value
c.lruCache.add(key)
c.lock.Unlock()
expiry := c.unstableExpiry.AroundDuration(c.expire)
if ok {
c.timingWheel.MoveTimer(key, expiry)
} else {
c.timingWheel.SetTimer(key, value, expiry)
}
}
data map
中有没有存在这个keyexpire
-> MoveTimer()
SetTimer()
所以对于 timingWheel
的使用上就清晰了,开发者根据需求可以 add
或是 update
。
同时我们跟源码进去会发现:SetTimer() MoveTimer()
都是将task输送到channel,由 run()
中开启的协程不断取出 channel
的task操作。
SetTimer() -> setTask()
:
- not exist task:
getPostion -> pushBack to list -> setPosition
- exist task:
get from timers -> moveTask()
MoveTimer() -> moveTask()
由上面的调用链,有一个都会调用的函数:moveTask()
func (tw *TimingWheel) moveTask(task baseEntry) {
// timers: Map => 通过key获取 [positionEntry「pos, task」]
val, ok := tw.timers.Get(task.key)
if !ok {
return
}
timer := val.(*positionEntry)
// {delay < interval} => 延迟时间比一个时间格间隔还小,没有更小的刻度,说明任务应该立即执行
if task.delay < tw.interval {
threading.GoSafe(func() {
tw.execute(timer.item.key, timer.item.value)
})
return
}
// 如果 > interval,则通过 延迟时间delay 计算其出时间轮中的 new pos, circle
pos, circle := tw.getPositionAndCircle(task.delay)
if pos >= timer.pos {
timer.item.circle = circle
// 记录前后的移动offset。为了后面过程重新入队
timer.item.diff = pos - timer.pos
} else if circle > 0 {
// 转移到下一层,将 circle 转换为 diff 一部分
circle--
timer.item.circle = circle
// 因为是一个数组,要加上 numSlots [也就是相当于要走到下一层]
timer.item.diff = tw.numSlots + pos - timer.pos
} else {
// 如果 offset 提前了,此时 task 也还在第一层
// 标记删除老的 task,并重新入队,等待被执行
timer.item.removed = true
newItem := &timingEntry{
baseEntry: task,
value: timer.item.value,
}
tw.slots[pos].PushBack(newItem)
tw.setTimerPosition(pos, newItem)
}
}
以上过程有以下几种情况:
delay < internal
:因为 < 单个时间精度,表示这个任务已经过期,需要马上执行delay
:
new >= old
:<newPos, newCircle, diff>
newCircle > 0
:计算diff,并将 circle 转换为 下一层,故diff + numslots之前在初始化中,run()
中定时器的不断推进,推进的过程主要就是把 list中的 task 传给执行的 execute func
。我们从定时器的执行开始看:
// 定时器 「每隔 internal 会执行一次」
func (tw *TimingWheel) onTick() {
// 每次执行更新一下当前执行 tick 位置
tw.tickedPos = (tw.tickedPos + 1) % tw.numSlots
// 获取此时 tick位置 中的存储task的双向链表
l := tw.slots[tw.tickedPos]
tw.scanAndRunTasks(l)
}
紧接着是如何去执行 execute
:
func (tw *TimingWheel) scanAndRunTasks(l *list.List) {
// 存储目前需要执行的task{key, value} [execute所需要的参数,依次传递给execute执行]
var tasks []timingTask
for e := l.Front(); e != nil; {
task := e.Value.(*timingEntry)
// 标记删除,在 scan 中做真正的删除 「删除map的data」
if task.removed {
next := e.Next()
l.Remove(e)
tw.timers.Del(task.key)
e = next
continue
} else if task.circle > 0 {
// 当前执行点已经过期,但是同时不在第一层,所以当前层即然已经完成了,就会降到下一层
// 但是并没有修改 pos
task.circle--
e = e.Next()
continue
} else if task.diff > 0 {
// 因为之前已经标注了diff,需要再进入队列
next := e.Next()
l.Remove(e)
pos := (tw.tickedPos + task.diff) % tw.numSlots
tw.slots[pos].PushBack(task)
tw.setTimerPosition(pos, task)
task.diff = 0
e = next
continue
}
// 以上的情况都是不能执行的情况,能够执行的会被加入tasks中
tasks = append(tasks, timingTask{
key: task.key,
value: task.value,
})
next := e.Next()
l.Remove(e)
tw.timers.Del(task.key)
e = next
}
// for range tasks,然后把每个 task->execute 执行即可
tw.runTasks(tasks)
}
具体的分支情况在注释中说明了,在看的时候可以和前面的 moveTask()
结合起来,其中 circle
下降,diff
的计算是关联两个函数的重点。
至于 diff
计算就涉及到 pos, circle
的计算:
// interval: 4min, d: 60min, numSlots: 16, tickedPos = 15
// step = 15, pos = 14, circle = 0
func (tw *TimingWheel) getPositionAndCircle(d time.Duration) (pos int, circle int) {
steps := int(d / tw.interval)
pos = (tw.tickedPos + steps) % tw.numSlots
circle = (steps - 1) / tw.numSlots
return
}
上面的过程可以简化成下面:
steps = d / interval pos = step % numSlots - 1 circle = (step - 1) / numSlots
timingWheel
靠定时器推动,时间前进的同时会取出当前时间格中 list
「双向链表」的task,传递到 execute
中执行。因为是是靠 internal
固定时间刻度推进,可能就会出现:一个 60s 的task,internal = 1s
,这样就会空跑59次loop。
而在扩展时间上,采取 circle
分层,这样就可以不断复用原有的 numSlots
,因为定时器在不断 loop
,而执行可以把上层的 slot
下降到下层,在不断 loop
中就可以执行到上层的task。这样的设计可以在不创造额外的数据结构,突破长时间的限制。