DelayQueue简介
1.DelayQueue是一个无界阻塞队列,队列内部使用PriorityQueue来实现。要添加进去的元素必须实现Delayed接口的类对象,在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素,只有在延迟期满时才能从中提取元素;
2.该队列头部是延迟期满后保存时间最长的Delayed元素;
3.如果延迟都没有期满,则队列没有头部,并且poll将返回null;
4.当一个元素的getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)方法返回一个小于等于0的值时,表示该元素到期了;
5.无法使用poll或take移除未到期的元素,也不会将这些元素作为正常元素对待;例如:size方法同事返回到期和未到期元素的计数。
6.此队列不允许使用null元素。
怎么用
首先,定义元素类
DelayQueue只能添加(offer/put/add)实现了Delayed接口的对象,意思是说我们不能想往DelayQueue里添加什么就添加什么,不能添加int、也不能添加String进去,必须添加实现了Delayed接口的类对象,如下:
/**
* compareTo 方法必须提供与 getDelay 方法一致的排序
*/
class MyDelayedTask implements Delayed{
private String name ;
private long start = System.currentTimeMillis();
private long time ;
public MyDelayedTask(String name,long time) {
this.name = name;
this.time = time;
}
/**
* 需要实现的接口,获得延迟时间 用过期时间-当前时间
该方法主要是判断消息是否到期(是否可以被读取出来)的依据。当返回负数,说明消息已到期,此时消息就可以被读取出来了。
* @param unit
* @return
*/
@Override
public long getDelay(TimeUnit unit) {
return unit.convert((start+time) - System.currentTimeMillis(),TimeUnit.MILLISECONDS);
}
/**
* 用于延迟队列内部比较排序 当前时间的延迟时间 - 比较对象的延迟时间
该方法主要在往DelayQueue里面加入数据会执行,根据此方法的返回值判断数据应该排在哪个位置。排得越前,越先被消费
* @param o
* @return
*/
@Override
public int compareTo(Delayed o) {
MyDelayedTask o1 = (MyDelayedTask) o;
return (int) (this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) - o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS));
}
@Override
public String toString() {
return "MyDelayedTask{" +
"name='" + name + '\'' +
", time=" + time +
'}';
}
}
其中,compareTo 方法 getDelay 方法 就是Delayed接口的方法,我们必须实现,而且按照JAVASE文档,compareTo 方法必须提供与 getDelay 方法一致的排序,也就是说compareTo方法里可以按照getDelay方法的返回值大小排序,即在compareTo方法里比较getDelay方法返回值大小。
优点:java自带,轻量级,使用简单
缺点:存储内存中,服务器重启会造成数据丢失,可配合redis使用。当然了,如果数量庞大的,推荐使用mq消息中间件实现
main方法测试
定义一个DelayQueue,添加几个元素,while循环获取元素:
private static DelayQueue delayQueue = new DelayQueue();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
delayQueue.offer(new MyDelayedTask("task1",10000));
delayQueue.offer(new MyDelayedTask("task2",3900));
delayQueue.offer(new MyDelayedTask("task3",1900));
delayQueue.offer(new MyDelayedTask("task4",5900));
delayQueue.offer(new MyDelayedTask("task5",6900));
delayQueue.offer(new MyDelayedTask("task6",7900));
delayQueue.offer(new MyDelayedTask("task7",4900));
}
}).start();
while (true) {
Delayed take = delayQueue.take();
System.out.println(take);
}
}
执行结果:
MyDelayedTask{name='task3', time=1900}
MyDelayedTask{name='task2', time=3900}
MyDelayedTask{name='task7', time=4900}
MyDelayedTask{name='task4', time=5900}
MyDelayedTask{name='task5', time=6900}
MyDelayedTask{name='task6', time=7900}
MyDelayedTask{name='task1', time=10000}
再模拟一个电商系统订单的自动取消:
/**
* 模拟一个使用DelayQueue的场景
* 这里模拟的是订单下达之后,如果一直都还没支付,也就是停留在创建状态的话,就将其改成取消状态。
*
* @author lanjerry
* @date 2019/2/14 15:28
*/
public class TestDelayQueue {
/**
* 初始化延迟队列
*/
static DelayQueue<Order> queue = new DelayQueue<>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//加入订单DD2019021401
producer("DD2019021401");
//停顿5秒,方便测试效果
Thread.sleep(5000);
//加入订单DD2019021402
producer("DD2019021402");
//执行消费
consumer();
}
/**
* 生产者
*
* @param orderNo 订单编号
* @author lanjerry
* @date 2019/2/14 15:35
*/
private static void producer(String orderNo) {
Order order = new Order();
order.setOrderNo(orderNo);
order.setStatus("待付款");
order.setCreatedTime(LocalDateTime.now());
queue.add(order);
System.out.println(String.format("时间:%s,订单:%s加入队列", order.getCreatedTime().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")), order.getOrderNo()));
}
/**
* 消费者
*
* @author lanjerry
* @date 2019/2/14 15:36
*/
private static void consumer() {
try {
while (true) {
Order order = queue.take();
order.setStatus("已取消");
System.out.println(String.format("时间:%s,订单:%s已过期", LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")), order.getOrderNo()));
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
运行结果:
修改为多线程版:
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//创建生产者线程
Thread producerThread = new Thread(() -> {
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
producer("DD20190214" + i);
}
});
producerThread.start();
//创建消费者线程
Thread consumerThread = new Thread(() -> {
consumer();
});
consumerThread.start();
}
运行结果:
image.png
总结:
现功能时的选择很重要,如果你的系统所处理的数据量不是很大,我觉得队列和缓存很适合你,这样你可以对消息的传递更加了解,但你使用MQ,kafka的中间件时,你会发现使用起来更加轻松,但对于数据量大的系统来说,中间件是最好的选择,在这个大数据的时代,高并发,多线程,分布式会越来越重要
数据量小推荐使用:DelayQueue+redis
数据量大推荐使用:RabbitMQ