接着上一个专题[你真的了解延时队列吗(一)](https://juejin.cn/post/6844903648397525006)，我们分析一下其他的延时队列实现方式以及相关比较。
时间轮(kafka)
上一个专题讲到了时间轮的概念，TimingWheel并非简单的环形时间轮，而是多层级时间轮，每个时间轮由多个时间格组成，每个时间格为一个时间间隔，底层的时间格跨度较小，然后随着延迟任务延迟时间的长短逐层变大。
默认情况下，各个层级的时间轮的时间格个数为20，第一层时间轮每一个时间格跨度为1ms,整个时间轮跨度为20ms,跨度不够。第二层时间轮每一个时间格跨度为20ms,整个时间轮跨度为400ms,跨度依然不够，第三层时间轮每一个时间格跨度为400ms,整个时间轮跨度为8000ms，现在跨度够了，此任务就放在第三层时间轮的第一个时间格对应的TimerTaskList，等待被执行，此TimerTaskList到期时间是400ms,随着时间的流逝，当此TimerTaskList到期时，距离该任务到期时间还有45ms，不能执行该任务，我们将重新提交到时间轮，此时第一层时间轮跨度依然不够，不能执行任务，第二层时间轮时间格跨度为20，整个世间轮跨度为400，跨度足够，放在第三个时间格等待执行，如此往复几次，高层时间轮最终会慢慢移动到低层时间轮上，最终任务到期执行。
那么时间轮和DelayQueue有什么区别呢？
共同缺点：自己要处理分布式横向扩展的问题,因为数据是放在内存里,需要自己写持久化的备案以达到高可用。
Koala(美团)
整体架构为在RocketMQ的基础上，增加了一个基于LevelDB的延时消息处理引擎，从而实现延时消息的处理。
Ø生产者：生产消息Ø消费者：消费消息ØBroker: 存储和转发消息
ØCommitLog：使用了RocketMQ，持久化存储消息
ØNameServer:管理broker,producer和consumer从它那获取broker信息
ØDelayEngine：延时消息处理引擎（使用LevelDB进行消息存储）
延迟消息的特点：
- 延迟消息可能会堆积----需要持久化
- 需要排序的支持
- 支持性能高的随机写入和顺序读取
LevelDB的特点：
- KV系统且数据保存在磁盘
- 存储数据按key有序存储
LevelDb性能非常突出，官方网站报道其随机写性能达到40万条记录每秒，而随机读性能达到6万条记录每秒。总体来说，LevelDb的写操作要大大快于读操作，而顺序读写操作则大大快于随机读写操作。
爱奇艺任务调度服务JCrontab
JCronTab 借鉴了 crontab 的语法，其区别在于 command 不再是 unix/linux 的命令，而是一个 Java 类。
如果该类带参数，例如“com.ibm.scheduler.JCronTask2#run”，则定期执行
run 方法；如果该类不带参数，则默认执行
main 方法。此外，还可以传参数给
main 方法或者构造函数。
例如“com.ibm.scheduler.JCronTask2#run Hello World“表示传两个参数 Hello 和 World 给构造函数。
Jcrontab VS Quartz
阿里分布式任务调度服务SchedulerX
需求：将一个耗时很长的定时任务进行拆解
特点
- 分布式：多台客户端机器中任何一台宕机，服务端自动选择正常运行的客户端继续执行
- 支持Quartz
时间表达式
- 用户不需要关心调度逻辑，只需要实现业务逻辑
应用场景
- 固定时间点触发的任务
- 周期性触发的任务
- 通过控制台手动触发的任务
有赞延迟队列设计
- Job：需要异步处理的任务，与具体的Topic关联在一起。
- Topic：一组相同类型Job的集合(队列)供消费者来订阅。
- TTR（time-to-run)：Job执行超时时间。单位：秒。
整个延迟队列由4个部分组成：
- Job
Pool 存放job
- Delay
Bucket
时间维度有序队列(存放JobId)
- Timer
扫描Bucket,delay时间结束，可以执行了，放入ready
queue
- Ready
Queue
供消费程序消费(存放JobId,无需有序)
有赞延迟队列-缺点
1、多实例部署时，Timer程序并发执行，如何保证放入ready queue的job是唯一的？
2、 timer是通过独立线程的无限循环来实现，在没有ready job的时候会对CPU造成一定的浪费，如何解决？
延迟技术对比
到此，延迟技术基本都介绍完了！
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