延时队列（Delay Queues）
Delay queues let you postpone the delivery of new messages to consumers for a number of seconds, for example, when your consumer application needs additional time to process messages. If you create a delay queue, any messages that you send to the queue remain invisible to consumers for the duration of the delay period.
应用场景
延时消息适用于以下场景：
- 比如超时关单，即用户在电商平台下单后没有立即支付，等超过指定时间后订单自动关闭。
- 比如回调重试：对于异步接口来说，如果给调用方回调时，由于网络不通或其他原因导致回调失败时，我们可以采用延时策略对调用方的回调接口进行重试。为了避免因网络抖动或其他原因造成的回调失败，我们可以采用的延时策略为 1min 5 min 10 min 30 min 1hour 等间隔进行回调。
- 各种延时提醒：比如用户下单未支付时，系统在关单前 10 分钟提醒用户去支付。比如在二手车系统中，提醒买手尽快出价。
实现
DelayQueue 延时队列
JDK 中提供了一组实现延迟队列的API，位于Java.util.concurrent包下DelayQueue。
DelayQueue是一个BlockingQueue（无界阻塞）队列，它本质就是封装了一个PriorityQueue（优先队列），PriorityQueue内部使用完全二叉堆来实现队列元素排序，我们在向DelayQueue队列中添加元素时，会给元素一个Delay（延迟时间）作为排序条件，队列中最小的元素会优先放在队首。队列中的元素只有到了Delay时间才允许从队列中取出。
Redis sorted set
Redis的数据结构Zset，同样可以实现延迟队列的效果，主要利用它的score属性，redis通过score来为集合中的成员进行从小到大的排序。
通过zadd命令向队列delayqueue 中添加元素，并设置score值表示元素过期的时间；向delayqueue 添加三个order1、order2、order3，分别是10秒、20秒、30秒后过期。
zadd delayqueue 3 order3
消费端轮询队列delayqueue， 将元素排序后取最小时间与当前时间比对，如小于当前时间代表已经过期移除key。
消费端轮询队列delayqueue， 将元素排序后取最小时间与当前时间比对，如小于当前时间代表已经过期移除key。
/**
* 消费消息
*/
public void pollOrderQueue() {
while (true) {
Set<Tuple> set = jedis.zrangeWithScores(DELAY_QUEUE, 0, 0);
String value = ((Tuple) set.toArray()[0]).getElement();
int score = (int) ((Tuple) set.toArray()[0]).getScore();
Calendar cal = Calendar.getInstance();
int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000);
if (nowSecond >= score) {
jedis.zrem(DELAY_QUEUE, value);
System.out.println(sdf.format(new Date()) + " removed key:" + value);
}
if (jedis.zcard(DELAY_QUEUE) <= 0) {
System.out.println(sdf.format(new Date()) + " zset empty ");
return;
}
Thread.sleep(1000);
}
}
Redis 过期回调
Redis 的key过期回调事件，也能达到延迟队列的效果，简单来说我们开启监听key是否过期的事件，一旦key过期会触发一个callback事件。
修改redis.conf文件开启notify-keyspace-events Ex
notify-keyspace-events Ex
Redis`监听配置，注入Bean `RedisMessageListenerContainer
@Configuration
public class RedisListenerConfig {
@Bean
RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(connectionFactory);
return container;
}
}
编写Redis过期回调监听方法，必须继承KeyExpirationEventMessageListener ，有点类似于MQ的消息监听。
RabbitMQ 延时队列
利用 RabbitMQ 做延时队列是比较常见的一种方式，而实际上RabbitMQ 自身并没有直接支持提供延迟队列功能，而是通过 RabbitMQ 消息队列的 TTL和 DXL这两个属性间接实现的。
先来认识一下 TTL和 DXL两个概念：
Time To Live(TTL) ：
TTL 顾名思义：指的是消息的存活时间，RabbitMQ可以通过x-message-tt参数来设置指定Queue（队列）和 Message（消息）上消息的存活时间，它的值是一个非负整数，单位为微秒。
RabbitMQ` 可以从两种维度设置消息过期时间，分别是`队列`和`消息本身
- 设置队列过期时间，那么队列中所有消息都具有相同的过期时间。
- 设置消息过期时间，对队列中的某一条消息设置过期时间，每条消息
TTL都可以不同。
如果同时设置队列和队列中消息的TTL，则TTL值以两者中较小的值为准。而队列中的消息存在队列中的时间，一旦超过TTL过期时间则成为Dead Letter（死信）。
Dead Letter Exchanges（DLX）
DLX即死信交换机，绑定在死信交换机上的即死信队列。RabbitMQ的 Queue（队列）可以配置两个参数x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key（可选），一旦队列内出现了Dead Letter（死信），则按照这两个参数可以将消息重新路由到另一个Exchange（交换机），让消息重新被消费。
x-dead-letter-exchange：队列中出现Dead Letter后将Dead Letter重新路由转发到指定 exchange（交换机）。
x-dead-letter-routing-key：指定routing-key发送，一般为要指定转发的队列。
队列出现Dead Letter的情况有：
- 消息或者队列的
TTL过期 - 队列达到最大长度
- 消息被消费端拒绝（basic.reject or basic.nack）
下边结合一张图看看如何实现超30分钟未支付关单功能，我们将订单消息A0001发送到延迟队列order.delay.queue，并设置x-message-tt消息存活时间为30分钟，当到达30分钟后订单消息A0001成为了Dead Letter（死信），延迟队列检测到有死信，通过配置x-dead-letter-exchange，将死信重新转发到能正常消费的关单队列，直接监听关单队列处理关单逻辑即可。
时间轮
前边几种延时队列的实现方法相对简单，比较容易理解，时间轮算法就稍微有点抽象了。kafka、netty都有基于时间轮算法实现延时队列，下边主要实践Netty的延时队列讲一下时间轮是什么原理。
先来看一张时间轮的原理图，解读一下时间轮的几个基本概念
wheel ：时间轮，图中的圆盘可以看作是钟表的刻度。比如一圈round 长度为24秒，刻度数为 8，那么每一个刻度表示 3秒。那么时间精度就是 3秒。时间长度 / 刻度数值越大，精度越大。
当添加一个定时、延时任务A，假如会延迟25秒后才会执行，可时间轮一圈round 的长度才24秒，那么此时会根据时间轮长度和刻度得到一个圈数 round和对应的指针位置 index，也是就任务A会绕一圈指向0格子上，此时时间轮会记录该任务的round和 index信息。当round=0，index=0 ，指针指向0格子 任务A并不会执行，因为 round=0不满足要求。
所以每一个格子代表的是一些时间，比如1秒和25秒 都会指向0格子上，而任务则放在每个格子对应的链表中，这点和HashMap的数据有些类似。
Netty构建延时队列主要用HashedWheelTimer，HashedWheelTimer底层数据结构依然是使用DelayedQueue，只是采用时间轮的算法来实现。
Reference
- https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-delay-queues.html
- https://segmentfault.com/a/1190000022718540