方案思路
1、利用优先级队列实现
2、利用redis的zset实现
3、利用rabbitmq超时TTL后的死信机制实现
4、通过threading.Timer()使用多线程解决需求。注:这不是延迟队列
利用优先级队列实现的python代码(部分代码摘自其他博客)
import queue
import datetime
import threading
import functools
class DelayedTask(object):
def __init__(self, plan_time, job_func):
self.plan_time = plan_time # 单位: datetime
self.job_func = job_func # 执行的方法,此处是简易版
def total_seconds(td):
return (td.microseconds + (td.seconds + td.days * 24 * 3600) * 10 ** 6) / 10 ** 6
class DelayQueue(queue.PriorityQueue):
def __init__(self, maxsize=100):
self.can_done = threading.Condition()
super(DelayQueue, self).__init__()
def put_task(self, task):
self.put((task.plan_time, task))
def get_task(self):
self.can_done.acquire()
try:
task = self._peek()
delta = total_seconds(task.plan_time - datetime.datetime.now())
while delta > 0:
self.can_done.wait(delta) # 这里会挂起,挂delta秒
task = self._peek()
delta = total_seconds(task.plan_time - datetime.datetime.now())
item = self.get()
self.can_done.notify_all()
return item[1]
finally:
self.can_done.release()
def _peek(self):
self.not_empty.acquire()
try:
while not self._qsize():
self.not_empty.wait()
return self.queue[0][1]
finally:
self.not_empty.release()
def hello_world(name):
print("%s say hello world" %(name))
if __name__ == '__main__':
task1_hello_world = functools.partial(hello_world, name="dsgdtc5秒")
task2_hello_world = functools.partial(hello_world, name="dsgdtc1秒")
task1 = DelayedTask(plan_time=datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=5),
job_func=task1_hello_world)
task2 = DelayedTask(plan_time=datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=1),
job_func=task2_hello_world)
delay_queue = DelayQueue()
# 5秒的先入队列
delay_queue.put_task(task1)
res = delay_queue.get_task()
res.job_func()
# 1秒的后入队列,1秒任务需要等5秒的完成后才执行。
# 可以根据业务场景做多个优先级队列解决,比如做3个队列
# 分别存放1秒钟延迟任务;5秒钟延迟任务;10秒钟延迟任务。
# TODO 任意时间的解决方式。
# 暂定利用redis的zset结构,(taskid, task, task_timestamp)用task_timestamp做score存入redis中,taskid是key
# taskid和task再放到一个bucket中
# 然后加个轮询,只轮询score大于当前时间的key,拿到key后去bucket中找对应task
delay_queue.put_task(task2)
res = delay_queue.get_task()
print(res)
res.job_func()
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