第一次执行任务的延时时间（initialDelay），周期执行的时间间隔（period）。
由于最近在使用Spring Cloud的Zuul网关的过程中，发现超时的可能性很多，出于性能的调优，所有想通过测试，了解一些参数的作用。在文章最后贴上推荐方案。
在很多场景我们需要用到延时任务，比如给客户异步转账操作超时后发通知告知用户，还有客户下单后多长时间内没支付则取消订单等等，这些都可以使用延时任务来实现。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在Spring Framework中，实时加载和延迟加载是指在容器启动时是否立即实例化bean的不同策略。下面我们将分别介绍这两种加载方式及其应用场景。
现代的应用程序早已不是以前的那些由简单的增删改查拼凑而成的程序了，高复杂性早已是标配，而任务的定时调度与执行也是对程序的基本要求了。
最近1-2周, 业务侧基于性能和一致性的需求，测试和验证基于sofa-jraft的框架。由于上线后事关生产环境的稳定性，于是加入调研jraft/raft相关领域调研，确保生产环境即使在极端情况下，也在我们考量的范围之内。
定时/延时消息在业务开发中使用非常广泛，比如分布式定时调度（在分布式定时调度场景下，需要实现各类精度的定时任务，例如每天5点执行文件清理，每隔2分钟触发一次消息推送等需求）和任务超时处理（以电商交易场景为例，订单下单后暂未支付，此时不可以直接关闭订单，而是需要等待一段时间后才能关闭订单）。
注意这里的场景是延时，不是定时。当然，解决了延时，定时就很简单了（定时=当前时刻+间隔时间）。
之前写过两篇关于WAF分块传输绕过内容对文章，对于分块传输不太熟悉的可以先看前两篇内容，本篇文章也是在其基础内容上进行扩充。
双击退出程序的原理无非就是设置一个退出标识（询问是否退出），如果改变了这个标识（确认退出），则再次点击时立马退出，如果规定时间内没有退出，则延时重置这个标识（不退出）。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
这个太简单了，就是在查询的时候判断是否失效，如果失效了就给他设置失效状态。但是弊端也很明显，每次查询都要对未失效的订单做判断，如果用户不查询，订单就不失效，那么如果有类似统计失效状态个数的功能，将会受到影响，所以只能适用于简单独立的场景。简直low爆了。
因为工作中需要用到分布式的延时队列，调研了一段时间，选择使用 Redisson DelayedQueue，为了搞清楚内部运行流程，特记录下来。
在生产者投递消息时指定mandatory或者imrnediate参数设为 true 时，RabbitMQ 会把无法投递的消息通过Basic.Return 命令将消息返回给生产者，此时生产者需要调用channel.addReturnListener 来添加 ReturnListener 监昕器实现监听投递失败的消息
关于redis分布式锁, 查了很多资料, 发现很多只是实现了最基础的功能, 但是, 并没有解决当锁已超时而业务逻辑还未执行完的问题, 这样会导致: A线程超时时间设为10s(为了解决死锁问题), 但代码执行时间可能需要30s, 然后redis服务端10s后将锁删除, 此时, B线程恰好申请锁, redis服务端不存在该锁, 可以申请, 也执行了代码, 那么问题来了, A、B线程都同时获取到锁并执行业务逻辑, 这与分布式锁最基本的性质相违背: 在任意一个时刻, 只有一个客户端持有锁, 即独享。
延迟队列，想必大家都不陌生，顾名思义，它是一个带有延迟功能的队列。那么到底为什么需要延迟，怎么延迟呢？考虑一下下面的应用场景。
在开发中经常会遇到延时任务的需求，例如在12306购买车票，若生成订单30分钟未支付则自动取消；还有在线商城完成订单后48小时不评价 ，自动5星好评。像这类在某事件触发后一段时间内执行的需求任务我们称之为 延时任务。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
Redis 是一个很强大的内存数据库，而依据我学习 Redis 的经验，网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理，Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景，这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆，一年前，我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈，要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
主启动类RabbitMq01Application：实现ApplicationRunner接口
public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {
* 按时间顺序发生的数据1 -> 2，本来应该是1先发送，1先到达，但是在1发送过程中，因为网络延时之类的原因，导致1反而到达晚了，变成2先到达，也就造成所谓的接收乱序；
大家好，我是小高先生。在经过对锁的基础知识和对象头概念的学习之后，相信各位已经对锁机制有了初步的了解。在之前的文章中，我有提到过关于锁升级的概念。今天，我想和大家一起深入探讨一下什么是锁升级。借助于我们之前内容的积累，理解这一部分内容将会是轻而易举的。
上期文章我们聊到了redis。这期我们来说说另一个网红nosql数据库：MongoDB。有这么一个介绍MongoDB的说法是：MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的的数据库，却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等特性，新版本的MongDB甚至还支持事务。听小伙伴说MongoDB不仅功能丰富，而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面，今天我就代替大家来动手进行一下数据库测试，揭开MongoDB的神秘“面纱”。
离线数据分析平台实战——240JavaSDK数据收集引擎编写 JavaSDK设计规则 JavaSDK提供两个事件触发方法，分别为onChargeSuccess和onChargeRefund。我们在java sdk中通过一个单独的线程来发送线程数据，这样可以减少对业务系统的延时性。 SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程， 通过模拟数据的发送然后将数据发送到nginx服务器中， 查看最终是否在hdfs中有数据的写入。 命令： 启动hdfs start-dfs.sh： 命令 su r
项目开发中经常需要执行一些定时任务，比如在每天凌晨，需要从 implala 数据库拉取产品功能活跃数据，分析处理后存入到 MySQL 数据库中。类似这样的需求还有许多，那么怎么去实现定时任务呢，有以下几种实现方式。
承接上一篇文章【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上手把手教你针对层级时间轮（TimingWheel）实现延时队列的开发实战落地（上）】我们基本上对层级时间轮算法的基本原理有了一定的认识，本章节就从落地的角度进行分析和介绍如何通过Java进行实现一个属于我们自己的时间轮服务组件，最后，在告诉大家一下，其实时间轮的技术是来源于生活中的时钟。
说到定时任务，通常会想到JDK自带的定时线程来执行，定时任务。 回顾一下定时线程池。
延时任务，顾名思义，就是延迟一段时间后才执行的任务。延时任务的使用还是很广泛的。关于延时任务的实现方式，我知道的就不少 3 种，今天就讲下如何用 redis 实现延时任务。
大多数调优选项都与调整堆大小和选择合适的垃圾收集器有关，JIT编译器对性能也有很大影响，但很少需要对其进行调优，尤其是针对较新版本的JVM。
SOFARegistry 是蚂蚁金服开源的一个生产级、高时效、高可用的服务注册中心。
上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下，在这篇文章中的延时消息部分，我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时，这个功能在开源版中显得特别鸡肋，但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列，果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列，在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如：RabbitMQ,Kafka等，都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢？是因为技术难度比较复杂吗？接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。
主要以当前最新版 4.9.1 版的为标准讲述在linux服务器上部署单机 RocketMQ 实例，服务器默认需要事先安装好JDK。主要参考文章是RocketMQ官网的Quick Start:
在多线程并发中，常常存在多个线程同时操作一个共享属性的情况。而这种情况通常会带来一个 内存可见性 的问题。那么本篇章来介绍一下这个问题，并且讲述一下该如何解决。
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安装插件后会生成新的Exchange类型x-delayed-message，该类型消息支持延迟投递机制,接收到消息后并未立即将消息投递至目标队列中，而是存储在mnesia(一个分布式数据系统)表中，并且当前节点是磁盘节点，那么节点重启后，消息还能保留。检测消息延迟时间，如达到可投递时间时并将其通过x-delayed-type类型标记的交换机类型投递至目标队列。但是要注意的是，如果集群中只有一个磁盘节点，如果说磁盘节点丢失，或者节点上的插件失效。意味着消息将会丢失。
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本文由Vikings(http://www.cnblogs.com/vikings-blog/) 原创，转载请标明.谢谢！ 我喜欢带着目标来学习新知识。因此学习nodejs过程中，不喜欢只看枯燥的语法和概念，喜欢做一些有实际应用意义的事情。这样写出来的代码更加的接地气，同时边写边学可以避免学习疲劳，算是寓教于乐。 所以在第四节课中，我开始尝试在nodejs中使用DynamoDB。为什么选择DynamoDB呢？ 一方面它是目前云环境中最具代表性的NoSql数据库，另外一方面它在国外实在非常
消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
上期文章我们聊到了Redis，这期我们来说说另一个网红NoSQL数据库——MongoDB。 PS：其他历史测评请直接翻到文末~ 有这么一个介绍MongoDB的说法是：MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的数据库，MongoDB却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等，新版本的MongDB甚至还支持事务。 MongoDB不仅功能丰富，而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面，今天我就代替大家来动手进行一下数据
延时任务，顾名思义，就是延迟一段时间后才执行的任务。举个例子，假设我们有个发布资讯的功能，运营需要在每天早上7点准时发布资讯，但是早上7点大家都还没上班，这个时候就可以使用延时任务来实现资讯的延时发布了。只要在前一天下班前指定第二天要发送资讯的时间，到了第二天指定的时间点资讯就能准时发出去了。如果大家有运营过公众号，就会知道公众号后台也有文章定时发送的功能。总而言之，延时任务的使用还是很广泛的。关于延时任务的实现方式，我知道的就不下于3种，后面会逐一介绍，今天就讲下如何用redis实现延时任务。
MQ是消息服务中间件，基于高可用分布式集群技术，是消费模式基于发布订阅模式的消息系统。支持Java，C++以及.NET，PHP，Python，为分布式应用系统提供异步解耦、削峰填谷的能力，具备海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。具有消息查询，消息回溯(不是消息撤回，也不支持消息撤回)，消息轨迹查询，堆积监控报警功能。 MQ协议支持接入方式 : TCP、HTTP(RESTful 风格)、MQTT。MQ支持公网访问，但可用性较低。 MQ应用场景 : 分布式事务，物联网应用，实时计算(将产生的数据实时流入到实时计算引擎来实现)，同步大规模缓存。 实时计算引擎一般有 : Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner。 MQ拥有管理工具 : Web控制台，Open API，mqadmin命令集。拥有微消息队列(LMQ)，RocketMQ消息队列，Kafka消息队列，跨域中继服务(CRS)等组件。 Web控制台提供消息查询、消息轨迹查询、重置消费位点、资源统计、监控报警等操作。消息查询有三种方式 :** 根据Message ID(精确查询)，Message Key(模糊查询)以及Topic查询(范围查询)，HTTP消息目前只支持Message ID和Topic两种查询方式。** 消息轨迹查询只支持TCP和HTTP协议，可追踪消息从生产者发出到消费者消费的整个链路中各个相关节点的时间地点。 重置消费位点可跳过堆积的消息，即不想消费这部分消息，或者只想消费某个时间点后的消息（这些消息不论之前是否消费过）。 资源报表可对消息发送和消息消费的数据进行统计，暂不支持HTTP消费数据的统计查询。 监控报警一般用在消息堆积数或者延迟时间超过阈值之后，对报警接收人发送短信，如果发现消息堆积很多，可检查阈值是否设置过小导致消息堆积，可调整业务代码或者对消费者进行扩容，可使用jstack查看是否消费线程阻塞。 微消息队列(LMQ)基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport 消息队列遥测传输)协议，标准协议端口为1883，支持加密SSL，WebSocket，Flash接入方式。协议重要部分主要分为 : MQ Core Service(负责底层的消息存储和分发)，MQ私有协议服务器以及MQTT协议网关服务器(负责对客户端提供服务和协议转换)。主要使用场景有 : 直播互动、车联网、金融支付、即时聊天等。协议相关 : QoS(Quality of Service)指代消息传输的服务质量。它包括QoS0(最多分发一次)、QoS1(至少达到一次)和QoS2(仅分发一次)三种级别。cleanSession标识客户端建立TCP连接后是否关心之前状态(true or false)。 MQTT可进行实例管理(查看消息收发TPS、同时在线连接数、订阅关系数等信息，可设置实例报警)，可申请MQTT Topic，可为Topic申请MQTT Group ID(一组逻辑功能完全一致的节点共用的组名，代表一类相同功能的设备，必须拥有Topic的读写权限)。可进行签名计算和签名生成。 MQTT可获取离线消息，可主动拉取离线消息，客户端每次拉取消息数量最多为30条，拉取请求的最大频率限制为5次/秒。离线消息优先级低，对其进行有限和最终能处理即可，要求比较实时。 MQTT可获取客户端上下线事件(上下线事件触发时，会向后端MQ推送一条上下线消息，通过订阅这条消息获取)，上下线事件类型一般放在MQ的Tag中，有三种状态 : connect(客户端上线)，disconnect(客户端主动断开连接)，tcpclean(实际的TCP连接断开)。tcpclean代表客户端网络层连接的真实断开，判断客户端下线请使用tcpclean事件。 MQTT通过Token鉴权服务向客户端提供访问权限。客户端需要采用MQTT控制报文以同步发送模式并且QoS必须为1，来上传Token。客户端应该对Token做好持久化，监听Proxy下推的Token失效的通知消息，Token失效必须重新申请。 LMQ的Topic，ClientId长度最大为64个字符，消息大小最大为64K，消息保存时间最长为3天，单个客户端订阅Topic数量最大为30个(超过该限制数量的Topic会被丢弃)，消息顺序性为上行顺序。 跨域中继服务(CRS，跨域哦，实现服务发布与订阅，实现不同网络的服务互通)提供三种MQ消息发送方式 :可靠同步发送(发出消息响应后才能发下一个消息，应用场景广，如重要通知邮件、报名短信通知、营销短信系统)，可靠异步发送(不需要等待响应即可发下一个消息，应用场景一般是耗时长，对RT响应敏感的业务，如视频上传后通知转码服务，转码后通知推送转码结果)，One Way(单向发送，不需要响应的方式，耗时超短，对可靠性要求不高的场
总结一句话，如何线程安全的创建唯一实例对象。 先看一下Java中如何具体实现单例。
在讨论防抖和节流之前咱们先看一个需求，需求是这样的，监听页面的scroll事件，当页面拖动到最底端时，加载更多。实现代码如下：
rabbitMq是受欢迎的消息中间件之一，相比其他的消息中间件，具有高并发的特性（天生具备高并发高可用的erlang语言编写），除此之外，还可以持久化，保证消息不易丢失，高可用，实现集群部署，提供灵活的路由和可靠性，可视化管理等等的优点。
概述 减少了创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以被重复利用，可执行多个任务 可以根据系统的承受能力，调整线程池中工作线线程的数目，防止因为因为消耗过多的内存，而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存，线程开的越多，消耗的内存也就越大，最后死机) 线程池使得线程可以复用，就是执行完一个任务，并不被销毁，而是可以继续执行其他的任务，减少创建和销毁线程的次数。 java 中提供了3种实现 ThreadPoolExecutor：标准线程池 ScheduledThreadPoolExecutor：支持延迟
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