超时功能的设计

产品需求

有一个产品需求，需要执行某个动作之后，需要生成一个超时的任务，在超时时间到了之后执行后续的动作，后续动作的执行大约耗时1秒钟。
任务允许在未到超时间删除，超时时间不超过30天。要求在现有的产品架构上实现此功能。

产品架构

分布式服务实例数量:3
缓存:redis 3.2.3
数据库:mysql 5.7
消息队列:rabbitMq 3.7.6
分布式定时任务:elastic-job 2.1.5

功能设计

方案一
首先看到这个需求，第一时间想到的就是在内存中维护一个集合，然后通过定时任务每分钟扫描集合，将到过期时间的任务取出并执行后续的操作。
删除任务则直接将集合中的任务删除。
- 优点：
  - 代码逻辑实现简单。
  - 充分利用了所有实例，每个实例指需要负责自己内存中的任务即可。
- 存在问题：
  - 每次全量扫描集合过于浪费cpu性能，比如许多任务远还未到过期时间的任务。优化方案：采用有序集合，每次只需要扫描第一个元素，如果
    第一个元素还未到过期时间直接等待下次循环。
  - 任务未持久化，假如服务器重启，宕机或者服务器不可恢复会丢失任务。由于任务时间存在一个月，因此这点算是比较致命的问题。
方案二
既然方案一存在持久化的问题，那么只要解决这个问题即可，比如存储在一个公共的存储上面，如mysql和开启持久化功能的redis。那么到底应该选择什么
来存储呢。mysql和redis都是天然支持有序的记录。只是两者使用的数据结构不同，mysql采用b+树，而redis采用的是跳表。对于查询而言，两者的时间
复杂度都为n(logn)（redis直接在内存中相比mysql而言还少了io）。但是由于我们过期时间插入是非顺序的，对于mysql索引插入和删除同时还会带来页的分裂，而跳表插入和删除
更加简单。综合考虑这里采用redis存储。
- 优点：
  - 解决了持久化问题，按照不同服务实例id存储不同的zset。
  - redis不仅拥有更优秀的查询效率，还有更优秀的插入和删除效率。
- 存在问题：
  - 虽然解决了持久化问题，但是由于不同实例的zset是不同的，如果某个实例挂了无法启动，那么其过期任务在超过了过期时间之后，依然不会执行。
    那么是否可以将所有任务都丢到同一个key中而不区分实例呢。确实是可以的，这么做的话对于服务和存储来说都是无状态的，服务只要消费同一个zset
    中的数据即可。
方案三
所有添加的超时任务都存储到同一个zset中，所有实例的超时线程去消费这个zset。但是这就带来了一个问题，由于之前不同实例是不同zset因此不需要去分配
具体消费什么任务，自己的zset中有什么任务到期就消费什么任务。现在所有的任务都在一个zset中应该如何去分配呢，获取到期任务的指令是zrange，只能获取sorce范围内的所有
数据，如果每个实例都是这么获取任务，那么必然都是在重复消费。在redis5.0之后的版本中存在zpopmax/zpopmin命令可以满足这个需求，每次实例线程取任务时弹出第一个任务。但是在这之前的版本并不支持。
- 优点
  - 解决了服务实例挂了无法启动，这个服务实例分配的任务无法执行问题。
- 存在问题
  - 多实例间任务无法分配。如果只使用一个实例消费过于浪费性能，同时无法扩容。（将数据存储在数据库中也会带来同样问题，同时还会带来并发消费问题）
方案四
由于方案三存在任务分配问题，那么是否可以单独做一个线程来分配所有已经到期的任务呢。因此就单独使用一个线程来获取所有已经到期的任务，然后在将这些任务均匀的
分配到所有实例线程中去。最好的方式就是采用mq了。将该线程从redis中获取的所有已经到期的任务都丢到队列中，所有实例线程都消费队列即可，不但解决了分配问题，
同时也不存在并发问题，任务丢失等问题。
- 具体实现：
  分配任务线程可采用elastic-job，只使用一个分片，不但避免了获取任务并发问题，同时elastic-job可以保证高可用，当分配任务线程实例挂了之后，自动
  寻找新的实例启动分配线程。分配线程每分钟去redis中获取一次已经到期的任务，同时将任务发送至mq中，同时每个实例中都存在监听这个队列的消费者，来完成后续
  的操作。
- 优点
  - 解决了所有问题。
- 缺点
  - 实现复杂，引入中间件和组件过多。
方案五
是否有更简单的方法来实现这个功能呢，答案是有的。既然使用了mq，可以在任务生成的时候直接发送到mq中，利用mq延迟队列的属性来直接完成这个功能。当队列中的消息
到了过期时间之后才会被消费者消费。如rabbitmq可以采用ttl和死信队列来完成这个功能。
- 优点
  - 解决了所有问题，同时实现简单。
- 缺点
  - 已经添加的任务无法删除，必须要能够在执行之前可以判断此任务是否被删除。