在很多场景我们需要用到延时任务，比如给客户异步转账操作超时后发通知告知用户，还有客户下单后多长时间内没支付则取消订单等等，这些都可以使用延时任务来实现。
例如：pdd下单,但是没有付款,那么24小时候，订单会自动取消。收货后，如果一直不进行确认，那么默认七天后自动确认收货等等。
DelayQueue 是BlockingQueue接口的实现类，它根据"延时时间"来确定队列内的元素的处理优先级（即根据队列元素的“延时时间”进行排序）。另一层含义是只有那些超过“延时时间”的元素才能从队列里面被拿出来进行处理。
本节，我们来探讨Java并发包中的各种队列。Java并发包提供了丰富的队列类，可以简单分为： 无锁非阻塞并发队列：ConcurrentLinkedQueue和ConcurrentLinkedDeque 普通阻塞队列：基于数组的ArrayBlockingQueue，基于链表的LinkedBlockingQueue和LinkedBlockingDeque 优先级阻塞队列：PriorityBlockingQueue 延时阻塞队列：DelayQueue 其他阻塞队列：SynchronousQueue和LinkedT
Java的线程池是块硬骨头，对线程池的源码做深入研究不仅能提高对Java整个并发编程的理解，也能提高自己在面试中的表现，增加被录取的可能性。
现代的应用程序早已不是以前的那些由简单的增删改查拼凑而成的程序了，高复杂性早已是标配，而任务的定时调度与执行也是对程序的基本要求了。
通过前面两篇文章，我们对队列有了了解及已经认识了常用阻塞队列中的三个了。本篇我们继续介绍剩下的几个队列。
第一次执行任务的延时时间（initialDelay），周期执行的时间间隔（period）。
关于redis分布式锁, 查了很多资料, 发现很多只是实现了最基础的功能, 但是, 并没有解决当锁已超时而业务逻辑还未执行完的问题, 这样会导致: A线程超时时间设为10s(为了解决死锁问题), 但代码执行时间可能需要30s, 然后redis服务端10s后将锁删除, 此时, B线程恰好申请锁, redis服务端不存在该锁, 可以申请, 也执行了代码, 那么问题来了, A、B线程都同时获取到锁并执行业务逻辑, 这与分布式锁最基本的性质相违背: 在任意一个时刻, 只有一个客户端持有锁, 即独享。
13.线程调度 前言 上一章节我们讲了线程池，那么下面来讲线程池的延时调度执行。 ScheduledExecutorService 一个 ExecutorService，可安排在给定的延迟后运行或定期执行的命令。 代码示例 import java.util.Random; import java.util.concurrent.*; /** * * 一、线程池：提供了一个线程队列，队列中保存着所有等待状态的线程。避免了创建与销毁额外开销，提高了响应的速度。 * * 二、线程池的体系结构： *
本节探讨定时任务，定时任务的应用场景是非常多的，比如： 闹钟程序或任务提醒，指定时间叫床或在指定日期提醒还信用卡 监控系统，每隔一段时间采集下系统数据，对异常事件报警 统计系统，一般凌晨一定时间统计昨日的各种数据指标 在Java中，有两种方式实现定时任务： 使用java.util包中的Timer和TimerTask 使用Java并发包中的ScheduledExecutorService 它们的基本用法都是比较简单的，但如果对它们没有足够的了解，则很容易陷入其中的一些陷阱，下面，我们就来介绍它们
DelayQueue是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。里面的元素全部都是“可延期”的元素，列头的元素是最先“到期”的元素，如果队列里面没有元素到期，是不能从列头获取元素的，哪怕有元素也不行。也就是说只有在延迟期到时才能够从队列中取元素。
1.什么是延迟队列 在java的并发包中有有关定时调度的api。 里边其中一个重要实现就是延迟队列，通过延时队列来实现定时调度。 那么如果让你实现一个延时队列，你会怎么做呢？ 2.自己实现一个延迟队列 2.1.定义一个Delayed接口。 2.2.定义一个DelayQueue。 2.2.1.继承AbstractQueue 2.2.2.实现BlockingQueue 2.2.2.使用PriorityQueue来装载任务 2.2.3.使用重入锁Re
低延时流，也叫acc流，相比普通观众流（也叫cdn流）而言，它只有400ms的延时，是主播们连麦、PK时需要低延时场景时拉取的流，通话效果更好。
这个太简单了，就是在查询的时候判断是否失效，如果失效了就给他设置失效状态。但是弊端也很明显，每次查询都要对未失效的订单做判断，如果用户不查询，订单就不失效，那么如果有类似统计失效状态个数的功能，将会受到影响，所以只能适用于简单独立的场景。简直low爆了。
利用JDK自带的DelayQueue来实现， 无界阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素，放入DelayQueue中的对象，必须实现Delayed接口。
SOFARegistry 是蚂蚁金服开源的一个生产级、高时效、高可用的服务注册中心。
DelayQueue是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。里面的元素全部都是“可延期”的元素，列头的元素是最先“到期”的元素，如果队列里面没有元素到期，是不能从列头获取元素的，哪怕有元素也不行。也就是说只有在延迟期到时才能够从队列中取元素。 DelayQueue主要用于两个方面： 缓存：清掉缓存中超时的缓存数据 任务超时处理 DelayQueue DelayQueue实现的关键主要有如下几个： 可重入锁ReentrantLock 用于阻塞和通知的Condition对象 根据Delay时间排序的优先级队列：P
java延迟队列提供了在指定时间才能获取队列元素的功能，队列头元素是最接近过期的元素。没有过期元素的话，使用poll()方法会返回null值，超时判定是通过getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)方法的返回值小于等于0来判断。延时队列不能存放空元素。
lock（ReentrantLock）锁+多个条件（condition）的阻塞控制，使用BlockingQueue封装了根据condition条件阻塞线程的过程，就不用去关心繁琐的await/signal操作了；
目前，在系统设计中引入了越来越多的NoSQL产品，例如Redis/ MongoDB/ HBase等，其中性能指标往往会成为权衡不同NoSQL产品的关键因素。对这些产品在性能表现和产品选择上的争论，Ivan碰到不止一次。虽然通过对系统架构原理方面的分析可以大致判断出其在不同读写场景下的表现，但一是对受众有较高的要求，也来的不那么直接。这时候，没有什么比一次性能测试更有说服力。有什么好的性能测试工具呢？这就是今天的主角YCSB。YCSB是Yahoo开源的一套分布式性能测试工具，方便易用，拓展性强。Ivan最近研究HBase二级索引时用它来做性能测试，感觉还是非常顺手的。虽然网上已经有很多YCSB的介绍文章，但用来指导实际操作还是有些不便。Ivan会用两三篇文章来介绍一下YCSB的实际使用。本文是官方文章的译文，选择这篇文章是因为其与具体操作的关系比较紧密，感兴趣的同学可以了解一下。
延迟队列，想必大家都不陌生，顾名思义，它是一个带有延迟功能的队列。那么到底为什么需要延迟，怎么延迟呢？考虑一下下面的应用场景。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统，比如像我们面向B端提供摄像头服务，很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来，展示给用户，我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据，并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中，因为我们数据量和业务复杂性的增长，确实遇到了一些明显的性能问题，分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级，而调一次数据库最快也得1-2毫秒，有着2-3个数量级的差距。
饿汉式的单例实现方式就是说在类加载的时候就已经创建并初始化好了，所以实例的创建过程是线程安全的
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定时/延时消息在业务开发中使用非常广泛，比如分布式定时调度（在分布式定时调度场景下，需要实现各类精度的定时任务，例如每天5点执行文件清理，每隔2分钟触发一次消息推送等需求）和任务超时处理（以电商交易场景为例，订单下单后暂未支付，此时不可以直接关闭订单，而是需要等待一段时间后才能关闭订单）。
我们经常都会碰到延迟任务，定时任务这种需求。在网络连接的场景中，常常会出现一些超时控制。随着连接数量的增加，这些超时任务的数量往往也是很庞大的。实现对大量任务的超时管理并不是一个容易的事情。
延迟消息就是字面上的意思：当接收到消息之后，我需要隔一段时间进行处理（相对于立马处理，它隔了一段时间，所以他叫延迟消息）。
支付中心系统对内为各个业务线提供统一的支付、退款等服务，对外对接三方支付或银行服务实现资金的流转。如下图：
Tech 导读 本文主要介绍目前存在的定时任务处理解决方案。业务系统中存在众多的任务需要定时或定期执行，并且针对不同的系统架构也需要提供不同的解决方案。京东内部也提供了众多定时任务中间件来支持，总结当前各种定时任务原理，从定时任务基础原理、单机定时任务（单线程、多线程）、分布式定时任务介绍目前主流的定时任务的基本原理组成、优缺点等。希望能帮助读者深入理解定时任务具体的算法和实现方案。
该文章介绍了如何通过Java代码实现一个简单的阻塞队列，包括基于ReentrantLock的公平锁、基于Condition的等待/通知机制、基于优先级的阻塞队列、基于自定义类的阻塞队列以及基于LockSupport的线程中断等知识点。同时，文章还介绍了如何使用Java并发包中的阻塞队列类来实现任务的执行和调度，以及如何使用自定义类实现一个基于优先级的阻塞队列。通过这些技术，可以实现更加高效和公平的并发调度，从而提高程序的运行效率和可靠性。
这些队列都实现了Queue接口或其子接口，可以根据不同的场景和需求选择合适的队列。在并发场景下，应当注意队列的线程安全性以及对并发操作的支持程度。
主启动类RabbitMq01Application：实现ApplicationRunner接口
Redis 是一个很强大的内存数据库，而依据我学习 Redis 的经验，网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理，Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景，这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆，一年前，我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈，要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
不考虑多线程并发的情况下，容器类一般使用 ArrayList、HashMap 等线程不安全的类，效率更高。在并发场景下，常会用到 ConcurrentHashMap、ArrayBlockingQueue 等线程安全的容器类，虽然牺牲了一些效率，但却得到了安全。
Beanstalk是一个高性能、轻量级的、分布式的、内存型的消息队列系统。最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟。其实Beanstalkd是典型的类Memcached设计，协议和使用方式都是同样的风格。其基本设计思想很简单：高性能离不开异步，异步离不开队列，而内部都是生产者-消费者模式的。 背景介绍： 现在市面上有很多消息队列系统了。常用的有ActiveMQ, RabbitMQ,ZeroMA,Kafka,RocketMQ。Redis之父最近又开源了一个D
承接上一篇文章【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上手把手教你针对层级时间轮（TimingWheel）实现延时队列的开发实战落地（上）】我们基本上对层级时间轮算法的基本原理有了一定的认识，本章节就从落地的角度进行分析和介绍如何通过Java进行实现一个属于我们自己的时间轮服务组件，最后，在告诉大家一下，其实时间轮的技术是来源于生活中的时钟。
SWIG 的全称是 Simplified Wrapper and Interface Generator，它是一个开发工具，在Android Native开发中可被用来自动生成需要的 JNI 封装器代码。
ckafka、TDMQ Pulsar版、TDMQ RocketMQ 版、TDMQ RabbitMQ 版和TDMQ CMQ 版功能上有啥区别
Beanstalk是一个高性能、轻量级的、分布式的、内存型的消息队列系统。最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟。其实Beanstalkd是典型的类Memcached设计，协议和使用方式都是同样的风格。其基本设计思想很简单：高性能离不开异步，异步离不开队列，而内部都是生产者-消费者模式的。 背景介绍： 现在市面上有很多消息队列系统了。常用的有ActiveMQ, RabbitMQ,ZeroMA,Kafka,RocketMQ。Redis之父最近又开源了一个Disqu
一个线程可以在给定时间点处于一个状态,这些状态是不反应任何操做系统线程状态的虚拟机状态
Netty 是封装了 JDK 的 NIO 接口而成的框架。所以 JDK NIO 是基础，请先掌握它！
ScheduledExecutorService类顾名思义，就是可以延迟执行的Executor。如果，对于某些任务，我们并不想马上执行，而是想让任务过一段时间后才执行，或者让任务进行周期性执行。我们就可以采用ScheduledExecutorService类。
本文主要研究一下elasticsearch的NodesFaultDetection
北极星组件分为控制平面、数据平面以及生态组件3大类，通过这3大类组件，组成一套完整的微服务治理体系。
现在流行的微服务架构由大量服务组成。服务一多，一旦出问题就难以定位，这时就需要基于Dubbo做的分布式系统中，自动记录各服务间的调用，然后自动生成各服务间的依赖关系和调用链路生成一张图显示出来。
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