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一、延时队列定义

延时队列：是一种消息队列，可以用于在指定时间或经过一定时间后执行某种操作。

小编已经做好了Kafka延时队列的封装，以后只需要一行代码就可以实现kafka延时队列了，代码中有详细注释，完整代码已经给大家整理好了，领取方式放在了文章末。

二、应用场景

1，订单超时自动取消：用户下单后，如果在指定时间内未完成支付，系统会自动取消订单，释放库存。
2，定时推送：比如消息通知，用户预约某个服务，系统会在服务开始前一定时间发送提醒短信。
3，定时任务：将需要定时执行的任务放入延时队列中，等到指定的时间到达时再进行执行，例如生成报表、统计数据等操作。
4，限时抢购：将限时抢购的结束时间放入延时队列中，当时间到达时自动下架商品。
…

三、技术实现方案：

1. Redis

1.1 优点：
①Redis的延迟队列是基于Redis的sorted set实现的，性能较高。
②Redis的延迟队列可以通过TTL设置过期时间，灵活性较高。
③简单易用，适用于小型系统。
④性能较高，支持高并发。1.2 缺点：
①可靠性相对较低，可能会丢失消息，就算redis最高级别的持久化也是有可能丢一条的，每次请求都做aof，但是aof是异步的，所以不保证这一条操作能被持久化。
②而且Redis持久化的特性也导致其在数据量较大时，存储和查询效率逐渐降低，此时会需要对其进行分片和负载均衡。
③Redis的延迟队列需要手动实现消息重试机制，更严谨的消息队列需要数据库兜底。1.3 应用场景：
①适用于较小规模的系统，实时性要求较高的场景。
②适用于轻量级的任务调度和消息通知场景，适合短期延迟任务，不适合长期任务，例如订单超时未支付等。

2. Kafka

2.1 优点：
①Kafka的优点在于其高并发、高吞吐量和可扩展性强，同时支持分片。
②可靠性高，支持分布式和消息持久化。
③消费者可以随时回溯消费。
④支持多个消费者并行消费、消费者组等机制。2.2 缺点：
①没有原生的延迟队列功能，需要使用topic和消费者组来实现，实现延迟队列需要额外的开发工作。
②消费者需要主动拉取数据，可能会导致延迟，精度不是特别高。
在此案例中代码已经实现了，直接拿来使用就可以了。2.3 应用场景：
适用于大规模的数据处理，实时性要求较高的，高吞吐量的消息处理场景。

3. RabbitMQ

3.1 优点：
①RabbitMQ的延迟队列是通过RabbitMQ的插件实现的，易于部署和使用。
②RabbitMQ的延迟队列支持消息重试和消息顺序处理，可靠性较高。
③支持消息持久化和分布式。
④支持优先级队列和死信队列。
⑤提供了丰富的插件和工具。3.2 缺点：
①RabbitMQ的延迟队列性能较低，不适用于高吞吐量的场景。
②性能较低，不适合高并发场景。
③实现延迟队列需要额外的配置，但是配置就很简单了。3.3应用场景：
适用于中小型的任务调度和消息通知，对可靠性要求高的场景。

4. RocketMQ

4.1 优点：
①RocketMQ的延迟队列是RocketMQ原生支持的，易于使用和部署。
②RocketMQ的延迟队列支持消息重试和消息顺序处理，可靠性较高。
③高性能和高吞吐量，支持分布式和消息持久化。
④RocketMQ使用简单，性能好，并且支持延迟队列功能。4.2 缺点：
①RocketMQ的延迟队列不支持动态添加或删除队列。
②RocketMQ的延迟队列需要保证消息的顺序，可能会导致消息延迟。
③在节点崩溃后，RocketMQ有可能发生消息丢失。4.3 应用场景：
①适用于大规模的数据处理，对性能和吞吐量要求较高的场景。
②适合于任务量较大、需要延迟消息和定时消息的场景。例如电商平台、社交软件等。
③适用于分布式任务调度和高可靠性消息通知场景。

四、Kafka延时队列背景

1. 基于以上四种实现延时队列的分析来，选择对应的技术方案的基础上呢，不同公司的mq的基础设施不同，如果只有Kafka，也没必要引入RabbitMQ和RocketMq来实现，引入新的组件也会顺便带来新的问题。

2. 网上搜Kafka实现延时队列有很多文章，很多文章说使用Kafka内部的时间轮，支持延时操作，但这是Kafka自己内部使用的，时间轮只是一个工具类，用户无法将其作为延迟队列来使用。

3. Kafka延时队列的最佳实践，使用Kafka消费者的暂停和恢复机制来实现。

五、Kafka延时队列实现思路

1. 解决一个问题前首先要明确问题，如何让Kafka有延时队列的功能呢？
2. 就是在Kafka消费者消费的时候延时消费，不久搞定了嘛
3. 那如何延时消费呢，网上有些文章使用Thread.sleep进行延时消费这是不靠谱的（亲身实践），sleep的时间超过了Kafka配置的max.poll.records时间，消费者无法及时提交offset，kafka就会认为这个消费者已经挂了，会进行rebalance也就是重新分配分区给消费者，以保证每个分区只被一个消费者消费
4. 也有同学说了，为了不发生rebalance，那可以增加max.poll.records时间啊，但是这样的话，如果要sleep几天的时间，难道max.poll.records要写几天的时间嘛，有违Kafka的设计原理了，那怎么办呢？
5. 这时候Kafka的pause暂停消费和resume恢复消费就登场了，pause暂停某个分区之后消费者不会再poll拉取该分区的消息，直到resume恢复该分区之后才会重新poll消息。
6. 我已经做好了Kafka延时队列的封装，以后只需要一行代码就可以实现延时队列了，代码核心使用Kafka消费者的pause函数（暂停）和resume函数（恢复）+线程池+定时任务+事件监听机制+工厂模式

六、Kafka延时队列架构图

七、kafka延时任务代码实现

以下代码只列出了核心实现，完整代码已经给大家整理好了，可以关注【微信公众号】微信搜索【老板来一杯java】，然后【加群】直接获取源码，在自己项目中引入即用！
源码目录：

1. KafkaDelayQueue：Kafka延迟队列

定义一个Kafka延期队列，包含的内容：KafkaDelayQueue，其中有延迟队列配置，主题，消费组，延迟时间，目标主题，KafkaSyncConsumer，ApplicationContext，poll线程池，delay线程池等等

package com.wdyin.kafka.delay;import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler;import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;/*** kafka延时队列** @Author WDYin* @Date 2022/7/2**/
@Slf4j
@Getter
@Setter
class KafkaDelayQueue<K, V> {private String topic;private String group;private Integer delayTime;private String targetTopic;private KafkaDelayConfig kafkaDelayConfig;private KafkaSyncConsumer<K, V> kafkaSyncConsumer;private ApplicationContext applicationContext;private ThreadPoolTaskScheduler threadPoolPollTaskScheduler;private ThreadPoolTaskScheduler threadPoolDelayTaskScheduler;......
}

2. KafkaDelayQueueFactory：Kafka延迟队列工厂

Kafka延期队列的工厂，用于及其管理延迟队列

package com.wdyin.kafka.delay;import lombok.Data;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.util.Assert;
import org.springframework.util.StringUtils;import java.util.Properties;/*** 延时队列工厂* @author WDYin* @date 2023/4/17**/
@Data
public class KafkaDelayQueueFactory {private KafkaDelayConfig kafkaDelayConfig;private Properties properties;private ApplicationContext applicationContext;private Integer concurrency;public KafkaDelayQueueFactory(Properties properties, KafkaDelayConfig kafkaDelayConfig) {Assert.notNull(properties, "properties cannot null");Assert.notNull(kafkaDelayConfig.getDelayThreadPool(), "delayThreadPool cannot null");Assert.notNull(kafkaDelayConfig.getPollThreadPool(), "pollThreadPool cannot null");Assert.notNull(kafkaDelayConfig.getPollInterval(), "pollInterval cannot null");Assert.notNull(kafkaDelayConfig.getPollTimeout(), "timeout cannot null");this.properties = properties;this.kafkaDelayConfig = kafkaDelayConfig;}public void listener(String topic, String group, Integer delayTime, String targetTopic) {if (StringUtils.isEmpty(topic)) {throw new RuntimeException("topic cannot empty");}if (StringUtils.isEmpty(group)) {throw new RuntimeException("group cannot empty");}if (StringUtils.isEmpty(delayTime)) {throw new RuntimeException("delayTime cannot empty");}if (StringUtils.isEmpty(targetTopic)) {throw new RuntimeException("targetTopic cannot empty");}KafkaSyncConsumer<String, String> kafkaSyncConsumer = createKafkaSyncConsumer(group);KafkaDelayQueue<String, String> kafkaDelayQueue = createKafkaDelayQueue(topic, group, delayTime, targetTopic, kafkaSyncConsumer);kafkaDelayQueue.send();}private KafkaDelayQueue<String, String> createKafkaDelayQueue(String topic, String group, Integer delayTime, String targetTopic, KafkaSyncConsumer<String, String> kafkaSyncConsumer) {KafkaDelayQueue<String, String> kafkaDelayQueue = new KafkaDelayQueue<>(kafkaSyncConsumer, kafkaDelayConfig);Assert.notNull(applicationContext, "kafkaDelayQueue need applicationContext");kafkaDelayQueue.setApplicationContext(applicationContext);kafkaDelayQueue.setDelayTime(delayTime);kafkaDelayQueue.setTopic(topic);kafkaDelayQueue.setGroup(group);kafkaDelayQueue.setTargetTopic(targetTopic);return kafkaDelayQueue;}private KafkaSyncConsumer<String, String> createKafkaSyncConsumer(String group) {properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, group);return new KafkaSyncConsumer<>(properties);}}

3. KafkaPollListener：Kafka延迟队列事件监听

package com.wdyin.kafka.delay;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.springframework.context.ApplicationListener;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;import java.time.Instant;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.util.*;/*** 延时队列监听* @Author : WDYin* @Date : 2021/5/7* @Desc :*/
@Slf4j
public class KafkaPollListener<K, V> implements ApplicationListener<KafkaPollEvent<K, V>> {private KafkaTemplate kafkaTemplate;public KafkaPollListener(KafkaTemplate kafkaTemplate) {this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;}@Overridepublic void onApplicationEvent(KafkaPollEvent<K, V> event) {ConsumerRecords<K, V> records = (ConsumerRecords<K, V>) event.getSource();Integer delayTime = event.getDelayTime();KafkaDelayQueue<K, V> kafkaDelayQueue = event.getKafkaDelayQueue();KafkaSyncConsumer<K, V> kafkaSyncConsumer = kafkaDelayQueue.getKafkaSyncConsumer();Set<TopicPartition> partitions = records.partitions();Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> commitMap = new HashMap<>();partitions.forEach((partition) -> {List<ConsumerRecord<K, V>> consumerRecords = records.records(partition);for (ConsumerRecord<K, V> record : consumerRecords) {long startTime = (record.timestamp() / 1000) * 1000;long endTime = startTime + delayTime;long now = System.currentTimeMillis();if (endTime > now) {kafkaSyncConsumer.pauseAndSeek(partition, record.offset());kafkaDelayQueue.getThreadPoolPollTaskScheduler().schedule(kafkaDelayQueue.delayTask(partition), new Date(endTime));break;}log.info("{}: partition:{}, offset:{}, key:{}, value:{}, messageDate:{}, nowDate:{}, messageDate:{}, nowDate:{}",Thread.currentThread().getName() + "#" + Thread.currentThread().getId(), record.topic() + "-" + record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value(), LocalDateTime.ofInstant(Instant.ofEpochMilli(startTime), ZoneId.systemDefault()), LocalDateTime.now(), startTime, Instant.now().getEpochSecond());kafkaTemplate.send(kafkaDelayQueue.getTargetTopic(), record.value());commitMap.put(partition, new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1));}});if (!commitMap.isEmpty()) {kafkaSyncConsumer.commit(commitMap);}}
}

4. KafkaDelayConfig：Kafka延时配置

package com.wdyin.kafka.delay;import lombok.Data;/*** 延时队列配置* @author WDYin* @date 2023/4/16**/
@Data
public class KafkaDelayConfig {private Integer pollInterval;private Integer pollTimeout;private Integer pollThreadPool;private Integer delayThreadPool;public KafkaDelayConfig() {}......
}

八. 如何使用kafka延时队列

自己项目中引入以上代码之后，使用KafkaDelayApplication：一个Kafka延迟任务注册程序，注意一个延时主题对应一个延迟时间，后续有新的延迟任务只需要在此注册延迟任务的监听即可！开箱即用！
使用流程：

1. 生产者发送消息到【延时主题】——自己写
2. 然后Kafka将消息从【延时主题】经过【延时时间】后发送到【目标主题】——以下代码
3. 自己创建消费者消费【目标主题】——自己写

import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.annotation.Resource;/*** @author WDYin* @date 2023/4/18**/
@Component
public class KafkaDelayApplication {@Resourceprivate KafkaDelayQueueFactory kafkaDelayQueueFactory;/*** 延迟任务都可以配置在这里* Kafka将消息从【延时主题】经过【延时时间】后发送到【目标主题】*/@PostConstructpublic void init() {//延迟30秒kafkaDelayQueueFactory.listener("delay-30-second-topic", "delay-30-second-group", 1 * 30 * 1000, "delay-60-second-target-topic");//延迟60秒kafkaDelayQueueFactory.listener("delay-60-second-topic", "delay-60-second-group", 1 * 60 * 1000, "delay-60-second-target-topic");//延迟30分钟kafkaDelayQueueFactory.listener("delay-30-minute-topic", "delay-30-minute-group", 30 * 60 * 1000, "delay-30-minute-target-topic");}
}

九、测试

1. 先往延时主题【delay-60-second-topic】发送一千条消息，一共10个分区，每个分区100条消息，消息时间是2023-04-21 16:37:26分，延迟消息消费时间就应该是2023-04-21 16:38:26
   
2. 延时队列进行消费：通过日志查看，消息日期和延迟队列消费消息时间正好相差一分钟
   

十、总结

1. 本案例已成功实现Kafka的延时队列，并进行实测，代码引入可用非常方便。
2. Kafka实现的延时队列支持秒级别的延时任务，不支持毫秒级别，但是毫秒级别的延时任务也没有意义
3. 注意一个主题对应的延时时间是一致的，不能在同一个主题里放不同时间的延时任务。
4. 此方案的缺点就是，如果数据量极大，生产者生产消息速度很快，一定要保证Kafka的消费能力，否则可能会导致延迟，精度不是特别高，不过如果延迟秒级的任务，差个几毫秒肯定可以接受的，一般场景肯定满足。
5. 完整代码已经给大家整理好了，可以关注【微信公众号】微信搜索【老板来一杯java】，然后【加群】直接获取源码。

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