1 前言
这节我们来讲点别的东西，专门来分析一下定时任务、延迟任务的实现。
2 对比分析
前面我们讲解的ScheduledThreadPoolExecutor，这个线程池可以进行延迟任务、定时任务的调度，底层依赖的是DelayedWorkQueue这个阻塞队列。DelayedWorkQueue这个延迟阻塞队列内部的原理：
（1）内部使用数组来存储数据，底层依赖延迟时间、sequenceNumber作为优先级进行比较，将底层的数组构建成一个小顶堆
（2）每次插入元素、取出元素之后都会再进行一次堆调整，重新调整成小顶堆
既然是小顶堆，那应该之后每次插入和删除元素之后，进行堆调整耗费，每次堆调整的时间复杂度是O(logN)，N代表堆中数据的大小。也就是说插入N个元素大概耗时N(logN)。
而DelayQueue延迟队列底层采用的是PriorityQueue 优先级队列来进行存储数据的。那PriorityQueue队列底层又是通过什么来存储的呢？数组、链表、hash表？PriorityQueue优先级队列肯定是设计了排序规则，它底层到底采用了什么排序算法，时间复杂度又是多少呢？我们就来看看。
public class PriorityQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements java.io.Serializable { // 底层也是采用数组的方式来进行存储数据的 transient Object[] queue; // 初始化默认的容量，默认数组的长度是11 private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11; // 队列的大小 private int size = 0; // 插入元素的方法 public boolean add(E e) { return offer(e); } // 实际插入元素的方法 public boolean offer(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException(); // 修改次数+1（关联并发修改异常，ConcurrentModificationException） modCount++; // 获取当前元素的个数 int i = size; // 如果元素达到数组容量上限，进行扩容 if (i >= queue.length) // 扩容 grow(i + 1); // 大小+1 size = i + 1; // 如果数组内没存有元素，插入元素位于数组头部 if (i == 0) queue[0] = e; else // 看到这里是不是很熟悉，这里就是跟之前DelayedWorkQueue一样的堆调整算法 siftUp(i, e); return true; } // 插入元素之后，进行堆调整 private void siftUp(int k, E x) { if (comparator != null) siftUpUsingComparator(k, x); else siftUpComparable(k, x); } // 这里就是实际进行堆调整的逻辑，原理跟之前讲解的DelayedWorkQueue一模一样的 private void siftUpUsingComparator(int k, E x) { while (k > 0) { int parent = (k - 1) >>> 1; Object e = queue[parent]; if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0) break; queue[k] = e; k = parent; } queue[k] = x; }
其实这个PriorityQueue优先级队列跟DelayedWorkQueue很多地方都太像了，很重要的一点就是这两个队列底层都是采用堆排序，每一次调整的时间复杂度是O(logN)：
（1）PriorityQueue允许用户自定义排序逻辑，传入一个Comparator接口的实现；
然而DelayedWorkQueue延迟阻塞队列内部已经写死了排序规则，就是先根据延迟时间、然后再根据sequenceNumber
（2）两个队列底层都是使用了数组来存储数据，而且都是采用了堆排序、堆调整的思想构建小顶堆，时间复杂度都是O(logN)
（3）区别在于DelayedWorkQueue是阻塞队列保证并发安全，每次操作需要进行加锁，而PriorityQueue不需要进行加锁
之前我们ScheduledThreadPoolExecutor内部的流程图：
我们再来看下Timer定时器，跟ScheduledThreadPoolExecutor原理差不多。
它底层也是采用一个阻塞队列来存储任务，同时这个队列具有延迟时间优先级的功能。不一样的是Timer定时器内部只有一个线程，负责去任务、执行任务。
Timer、ScheduledThreadPoolExecutor这两个延迟、定时调度器的特点，他们有什么缺点呢？
（1）两个调度器底层都是使用堆排序、堆调整的方式。并不适合大规模的任务调度，时间复杂度上消耗比较高。
试想一下如果要进行十万、百万节的任务调度，那么总耗时O(NlogN)，这个N的基数太大，会导致性能上的损耗比较高。
（2）取任务和执行任务的线程是同一个；对于ScheduledThreadPoolExecutor线程池来说，线程负责从阻塞队列里面取任务出来，同时取到任务之后负责执行。
如果线程数量太少，所有线程卡在执行任务过程中，会导致很多已经到了执行时间的任务没法如期执行。
（3）Timer的缺点更加明显，只有一个线程来负责所有任务的提取和执行，假如某一个任务执行时间太长，会导致后面的所有任务全部推迟执行
那如果要解决上面的问题，应该怎么做呢？
比如将执行任务的线程和取任务的线程分开：
如上图所示，将取任务的操作和执行任务的操作单独分开，分别独立一个线程池。如果任务量大的话可以配置任务执行线程池的线程数量大一点。
上面说的Timer、ScheduledThreadPoolExecutor底层采用堆排序的方式来进行任务优先级排列，每一次插入元素、取出元素之后都要进行堆调整，每次调整的的时间复杂度是O(logN)。
接下来我们讲解一种定时调度的算法，叫做时间轮算法，能做到O(1)的时间复杂度存、取。
如上图所示：
（1）毫秒级别的时间轮，每毫秒移动一个刻度，在毫秒级别有1000个格子，每次指针指向的格子就说明这个格子上所有定时任务到了执行时间，取出这个格子的所有任务，交给执行线程池执行
（2）通过数组的方式，做到O(1)时间复杂度插入，每次指针移动一次时间复杂度也是O(1)
上面的那个时间轮只能做到ms级别的延迟或者定时任务，那么如果我要调度一个5.5秒的延迟任务呢？
那就在新增一个秒级别的时间轮就可以了，如下图所示：
如上图：
（1）秒级别的时间轮，每秒移动一个刻度，取出刻度指向格子中所有的任务。
（2）发现5秒刻度的任务列表中，有一个还有500ms才能执行，那就把这个任务进行降级一个时间轮，丢到ms级别的时间轮里面。
样的道理，分钟级别、小时级别、天级别的定时任务都可以通过不断增加时间轮来解决，这样就能做到每次存取任务的时间复杂度都是O(1)级别的了。
3 小结
好了，这节我们主要看了下三者Timer定时器、ScheduleThreadPoolExecutor延迟调度、时间轮算法内部复杂度上的比较，特别是这个时间轮算法，很多中间件采用来这种算法来进行任务调度，其中就包括了大名鼎鼎的Kafka，有理解不对的地方欢迎指正哈。