定时器的实现
1 定时器是什么
在我们做开发的过程中，很多场景会用到定时器，例如：
使用 TCP 长连接时，客户端需要定时向服务端发送心跳请求。 每个月底重置用户的使用量为0。 某个活动日的 0 点，定时开启活动开关。
定时器非常常见，普遍存在于各个场景中，一般定时任务的有这样几种形式：
经过固定时间后触发； 按照固定频率周期性触发； 在某个时刻触发。
定时器是什么？我们可以把它理解为这样一个数据结构：
存储一系列的任务集合，并且 Deadline 越接近的任务，拥有越高的执行优先级。
对于用户来说，支持如下操作：
NewTask：将新任务加入任务集合
Cancel：取消某个任务
对于调度来说，还需要支持：
Run：执行一个到期的定时任务
一般来说，采用轮询的方式判断任务是否到期，即 每隔一个时间片 去检查 最近的任务 是否到期，并且，在 NewTask 和 Cancel 的行为发生之后，任务调度策略也会出现调整。
从底层原理来说，定时器还是靠线程轮询实现的。
2 各种数据结构实现
接下来，给出几种数据结构，我们可以衡量一下 NewTask（新增任务），Cancel（取消任务），Run（执行到期的定时任务）这三个指标，分析它们使用不同数据结构的时间复杂度。
2.1 双向有序链表
NewTask：O(N)
Cancel：O(1)
Run：O(1)
N：任务数
NewTask 时间复杂度是 O(N)，需要按照 expireTime 在双向链表中找到合适的位置；Cancel 时间复杂度是O(1)，任务在 Cancel 时，会持有自己节点的引用，所以不需要遍历查找其在链表中所在的位置，借助双向链表的特点我们可以直接删除该节点；Run 时间复杂度是 O(1)，由于整个双向链表是基于 expireTime 有序的，所以调度器只需要轮询第一个任务即可。
2.2 堆
NewTask：O(logN)
Cancel：O(logN)
Run：O(1)
N：任务数
基于expireTime大小来构造和调整堆。NewTaskO(logN)和CancelO(logN)分别对应堆插入和删除元素的时间复杂度；RunO(1)，由 expireTime 形成的小根堆，堆顶的任务就是最快的即将过期的任务。
堆与双向有序链表相比， NewTask 和 Cancel 时间复杂对各有优劣，但是在现实场景中，定时任务取消的情况并不是很多，所以基于堆实现的定时器要比双向有序链表表现更优秀。
2.3 时间轮
除了基于双向链表和堆的实现外，Netty中实现了 HashedWheelTimer 时间轮算法。HashedWheelTimer 是一个环形结构，可以用时钟来类比，钟面上有很多 bucket ，每一个 bucket 上可以存放多个任务，使用一个 链表保存该时刻到期的所有任务，同时有一个指针随着时间流逝一格一格转动，并执行对应 bucket 上所有到期的任务。任务通过 取模 后的值决定应该放入哪个 bucket ，使用链表来解决 Hash 冲突。
以上图为例，假设一个 bucket 是 1 秒，则指针转动一轮表示的时间段为 8s，假设当前指针指向 0，此时需要调度一个 3s 后执行的任务，显然应该加入到 (0+3=3) 的方格中，指针再走 3 次就可以执行了；如果任务要在 10s 后执行，应该等指针走完一轮零 2 格再执行，因此应放入 2，同时将 round（1）保存到任务中。检查到期任务时只执行 round 为 0 的， bucket 上其他任务的 round 减 1。
再看图中的 bucket5，我们可以知道在 后，有两个任务需要执行，在 后有一个任务需要执行。
NewTask：O(1)
Cancel：O(1)
Run：O(M), 最差O(N)
Tick：O(1)
M：bucket上的任务数 ，M ~ N/C ，其中 C 为单轮 bucket 数，Netty 中默认为 512
当多个任务分配到同一个 bucket 时，会导致M很大。加入了Tick操作，多了一个转动指针的开销。
PS. 每个bucket中的定时器是以（双向）链表形式存储的，每次添加的时候直接插入到链表的开始（头插法）。由于使用头插法，因此在运行到某个bucket时，需要遍历一遍链表，以检查是否有到达时间的计时器，有的话就运行，并删除结点。没有的话该结点round-1。
传统定时器是面向任务的，而时间轮定时器是面向 bucket 的。
HashedWheelTimer有两个重要的参数：tickDuration和ticksPerWheel。
tickDuration：一个 bucket 代表的时间，也就是指针转动一格的时间，默认为 100ms；ticksPerWheel：一轮含有多少个 bucket ，默认为 512 个，如果任务较多可以增大这个参数，降低任务分配到同一个 bucket 的概率。
2.4 层级时间轮
Kafka 针对时间轮算法进行了优化，实现了层级时间轮 TimingWheel
如果任务的时间跨度很大，数量也多，传统的 HashedWheelTimer 会造成任务的 round 很大，单个 bucket 的任务 链表 很长，并会维持很长一段时间。这时可将轮盘按时间粒度分级：
现在，每个任务除了要维护在当前轮盘的 round，还要计算在所有下级轮盘的 round。当本层的 round 为 0 时，任务按下级 round 值被下放到下级轮子，最终在最底层的轮盘得到执行。
NewTask：O(H)
Cancel：O(H) Run：O(M)
Tick：O(1)
H：层级数量
举个例子，比如一个定时了 3天10小时50分30秒 的定时任务，在 tickDuration = 1s 的单层时间轮中，需要经过： 次指针的拨动才能被执行。但在 wheel1 tickDuration = 1 天，wheel2 tickDuration = 1 小时，wheel3 tickDuration = 1 分，wheel4 tickDuration = 1 秒 的四层时间轮中，只需要经过 次指针的拨动！
相比单层时间轮，层级时间轮在时间跨度较大时存在明显的优势。
2.5 时间轮的不足
虽然时间轮的实现看起来已经比较完美，但实际上它也有一些不足：
处理遍历 链表是单线程，执行下一个task需要等待上一个task结束，可能会导致执行时间延后。而采用线程池会占用大量系统资源，因此时间轮不适合处理耗时较长的任务。时间轮的精度可能不是很高，对于精度要求特别高的调度任务可能不太适合。因为时间轮算法的精度取决于 tickDuration，时间段“指针”单元的最小粒度大小，比如时间轮的格子是一秒跳一次，那么调度精度小于一秒的任务就无法被时间轮所调度。在插入新的task时，会有 tickDuration/2的误差。expireTime由到期时间和当前时间的差值求得，精度为tickDuration，因为可能在一个tickDuration的任意阶段插入，所以误差的期望为tickDuration/2.
3 总结
以上就是定时器常用的几种实现方式，大体的思路都是一致的，就是轮询离当前时间最近的任务是否到期，到期就执行。除了双向链表、最小堆、时间轮的实现外，还有基于红黑树、四叉堆等很多种类的实现，有兴趣的读者可以深入研究一下。
注：图文部分来自互联网