定时器的实现方式

   

1. 数据结构出发

   红黑树，最小堆，时间轮，跳表

   

   4.分布式场景下：定时器设计

   

   

1. 应用场景出发

   单线程，多线程，分布式场景

   

   

   

定时器定位；服务器是怎么驱动逻辑的？

网络事件、定时事件、信号事件

   

   

怎么实现定时器？

单线程环境下： 通常与网络事件协调处理；

多线程环境下： 单独的定时器进行处理定时事件；

   

   

   

源码：

• redis：单线程，通常与网络事件（搜epoll_wait）协调处理

   

   

有很多离散的定时事件，拿最近要触发的定时任务，作为epoll_wait网络事件阻塞的时长

   

取最近要触发的定时任务

   

   

• nginx：多进程，单线程---红黑树

  

  

  

  

  红黑树是平衡二叉搜索树，返回树的最左边的叶子节点，就是最小值

     

     

• skynet：多线程---时间轮/跳表

     

  跳表是一个多层级链表，空间换时间，实现二分搜索

  跳表通过加锁的方式，提供并发读写

  

     

     

  时间轮（linux的定时器也是这个）

  不需要维护整个数据结构，只要加到对应时间刻度的链表上（插入o(1)）

  并且对应的锁粒度也小，只要对某个时间刻度加锁，多线程性能高效

     

  数组（时间轮）的大小必须大于 支持的最大的定时任务

  但是又会出现空推进的问题

  ---所以要增加层级（拆分的思维）（秒层级，分层级，时层级）

     

  

     

  分针移动一格：将此分针指向的任务链表进行重新映射到上一层级（上图是秒层级）

     

     

     

分布式场景：

1不能成为系统的风险点

2持久化 强一致性

3确保消费者正确消费 事务

   

必要性：

没有定时器，删除一个订单则要全表扫描，效率非常低。

如果有定时器就有订单id，可以直接删除，效率高

   

   

 （分布式这里只是简单讲解）

   

   

   

   

   

   

   

   

https://www.bilibili.com/video/BV1uZ4y1r7Fy

 

   

   

   

（补充知识:

redis

内存 红黑树、跳表---红黑树锁的粒度太大了。要对整棵树加锁

   

磁盘 lsm tree、B+

）

   

   

   

（kv数据库：lsm-arrary、hashmap、跳表）