正文
最小堆
时间轮
总结
正文在系统开发中，有一类任务不是立即执行，而是在未来某个时间点或者按照一定间隔去执行，比如日志定期压缩、报表制作、过期数据清理等，这就是定时任务。
在单机中，定时任务通常需要实现一个类似crontab的系统，一般有两种方式：
最小堆，按照任务执行时间建堆，每次取最近的任务执行
时间轮，将任务放到时间轮列表中，每次转动取对应的任务列表执行
最小堆最小堆是一种特殊的完全二叉树，任意非叶子节点的值不大于其子节点，如图
通过最小堆，根据任务最近执行时间键堆，每次取堆顶元素即最近需要执行的任务，设置timer定时器，到期后触发任务执行。由于堆的特性每次调整的时间复杂度为O(lgN)，相较于普通队列性能更快。
在container/heap中已经实现操作堆的相关函数，我们只需要实现定期任务核心逻辑即可。
// 运行
func (c *Cron) Run() error {
// 设置cron已启动，atomic.Bool来保证并发安全
c.started.Store(true)
// 主循环
for {
// 如果停止则退出
if !c.started.Load() {
break
}
c.runTask()
}
return nil
}
// 核心逻辑
func (c *Cron) runTask() {
now := time.Now()
duration := infTime
// 获取堆顶元素
task, ok := c.tasks.Peek()
if ok {
// 如果已删除则弹出
if !c.set.Has(task.Name()) {
c.tasks.Pop()
return
}
// 计算于当前时间查找，设置定时器
if task.next.After(now) {
duration = task.next.Sub(now)
} else {
duration = 0
}
}
timer := time.NewTimer(duration)
defer timer.Stop()
// 当有新元素插入直接返回，防止新元素执行时间小于当前堆顶元素
select {
case <-c.new:
return
case <-timer.C:
}
// 弹出任务，执行
go task.Exec()
// 计算下次执行时间，如果为0说明任务已结束，否则重新入堆
task.next = task.Next(time.Now())
if task.next.IsZero() {
c.set.Delete(task.Name())
} else {
c.tasks.Push(task)
}
}
主要逻辑可总结为:
将任务按照下次执行时间建最小堆
每次取堆顶任务，设置定时器
如果中间有新加入任务，转入步骤2
定时器到期后执行任务
再次取下个任务，转入步骤2，依次执行
时间轮另一种实现Cron的方式是时间轮，时间轮通过一个环形队列，每个插槽放入需要到期执行的任务，按照固定间隔转动时间轮，取插槽中任务列表执行，如图所示:
时间轮可看作一个表盘，如图中时间间隔为1秒，总共60个格子，如果任务在3秒后执行则放为插槽3，每秒转动次取插槽上所有任务执行。
如果执行时间超过最大插槽，比如有个任务需要63秒后执行（超过了最大格子刻度），一般可以通过多层时间轮，或者设置一个额外变量圈数，只执行圈数为0的任务。
时间轮插入的时间复杂度为O(1)，获取任务列表复杂度为O(1)，执行列表最差为O(n)。对比最小堆，时间轮插入删除元素更快。
核心代码如下:
// 定义
type TimeWheel struct {
interval time.Duration // 触发间隔
slots int // 总插槽数
currentSlot int // 当前插槽数
tasks []*list.List // 环形列表，每个元素为对应插槽的任务列表
set containerx.Set[string] // 记录所有任务key值，用来检查任务是否被删除
tricker *time.Ticker // 定时触发器
logger logr.Logger
}
func (tw *TimeWheel) Run() error {
tw.tricker = time.NewTicker(tw.interval)
for {
// 通过定时器模拟时间轮转动
now, ok := <-tw.tricker.C
if !ok {
break
}
// 转动一次，执行任务列表
tw.RunTask(now, tw.currentSlot)
tw.currentSlot = (tw.currentSlot + 1) % tw.slots
}
return nil
}
func (tw *TimeWheel) RunTask(now time.Time, slot int) {
// 一次执行任务列表
for item := taskList.Front(); item != nil; {
task, ok := item.Value.(*TimeWheelTask)
// 任务圈数大于0，不需要执行，将圈数减一
if task.circle > 0 {
task.circle--
item = item.Next()
continue
}
// 运行任务
go task.Exec()
// 计算任务下次运行时间
next := item.Next()
taskList.Remove(item)
item = next
task.next = task.Next(now)
if !task.next.IsZero() {
tw.add(now, task)
} else {
tw.Remove(task.Name())
}
}
}
// 添加任务，计算下一次任务执行的插槽与圈数
func (tw *TimeWheel) add(now time.Time, task *TimeWheelTask) {
if !task.initialized {
task.next = task.Next(now)
task.initialized = true
}
duration := task.next.Sub(now)
if duration <= 0 {
task.slot = tw.currentSlot + 1
task.circle = 0
} else {
mult := int(duration / tw.interval)
task.slot = (tw.currentSlot + mult) % tw.slots
task.circle = mult / tw.slots
}
tw.tasks[task.slot].PushBack(task)
tw.set.Insert(task.Name())
}
时间轮的主要逻辑如下：
将任务存在对应插槽的时间
通过定时间模拟时间轮转动
每次到期后遍历当前插槽的任务列表，若任务圈数为0则执行
如果任务未结束，计算下次执行的插槽与圈数
转入步骤2，依次执行
总结本文主要总结了定时任务的两种实现方式，最小堆与时间轮，并分析其核心实现逻辑。
对于执行分布式定时任务，可以借助延时消息队列或者直接使用Kubernetes的CronJob。
自己开发的话可以借助Etcd：
中心节点Coordinator将任务按照一定算法(Hash、轮询、或者更复杂的分配算法)将任务与工作节点Worker绑定
每个Worker添加到有绑定到自己的任务则取出放到本地的Cron中
如果Worker挂掉，执行将其上任务重新绑定即可
本文所有代码见github.com/qingwave/go…
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