get请求，过一段时间就会出现一批超时，这个现象和hashedwheeltimer的机制有关系吗？

GET请求超时与HashedWheelTimer机制之间可能有间接关系，但直接将问题归咎于HashedWheelTimer并不准确。HashedWheelTimer是Netty框架中用于实现定时任务和超时管理的一个高效时间轮算法实现。它通过分层的“时间轮”结构来管理定时任务和超时事件，以较低的CPU消耗提供高精度的定时服务。

如果您的应用使用了类似Netty这样的框架，并且配置了HashedWheelTimer来处理超时逻辑，那么以下几点可能是导致您遇到问题的原因及解决思路：

1. 资源限制：确保HashedWheelTimer有足够的资源（如线程）来处理大量超时事件。在高并发场景下，资源不足可能导致超时检测不及时。

2. 时间精度与粒度：检查HashedWheelTimer的tickDuration（每个刻度的时间）和wheelSize（时间轮的大小）设置。较小的tickDuration可以提高时间精度，但会增加内存消耗；较大的wheelSize能覆盖更长的超时期限，但也同样占用更多资源。调整这些参数以适应您的业务需求。

3. 网络波动或后端响应慢：GET请求超时可能根本上是因为网络延迟、服务器负载过高或其他原因导致的响应变慢。这与HashedWheelTimer无关，需要从网络优化、后端性能提升等方面入手。

4. 超时设置是否合理：100ms是一个相对严格的超时时间，对于一些网络环境不稳定或者后端处理逻辑较复杂的场景，这个值可能过低。评估并适当调整超时时间，以平衡用户体验和系统稳定性。

5. 监控与日志：加强应用的监控，特别是网络IO、后端服务处理时间和HashedWheelTimer的工作状态。通过日志分析超时发生的具体场景，有助于定位问题根源。

6. 异步处理：考虑对GET请求采用异步处理模式，即使单个请求超时，也不至于阻塞其他请求，从而提高整体系统的响应性。

综上所述，虽然问题可能与HashedWheelTimer的配置和使用方式有关，但更全面的排查和优化策略应该结合网络状况、后端处理能力以及应用架构设计等多方面因素进行。