**前言**
实现延时任务的关键点，是要存储任务的描述和任务的执行时间，还要能根据任务执行时间进行排序，那么我们可不可以使用zookeeper来实现延时任务呢？答案当然是肯定的。要知道，zookeeper的znode同样可以用来存储数据，那么我们就可以利用这一点来实现延时任务。实际上，著名的zookeeper客户端curator就提供了基于zookeeper的延时任务API，今天就从源码的角度带大家了解下curator是如何使用zookeeper实现延时任务的。不过需要提前说明的是，使用zookeeper实现延时任务不是一个很好的选择，至少称不上优雅，标题中的优雅实现延时任务只是为了和前文呼应，关于使用zookeeper实现延时任务的弊端，后文我会详细解释。
**上手curator**
关于zookeeper的安装和使用这里就不介绍了，之前也推送过相关文章了，如果对zookeeper不了解的，可以翻下历史记录看下。接下来直接进入主题，首先来体验一把curator的延时任务API。
首先是任务消费者：
public class DelayTaskConsumer implements QueueConsumer<String>{
@Override
public void consumeMessage(String message) throws Exception {
System.out.println(MessageFormat.format("发布资讯。id - {0} , timeStamp - {1} , " +
"threadName - {2}",message,System.currentTimeMillis(),Thread.currentThread().getName()));
}
@Override
public void stateChanged(CuratorFramework client, ConnectionState newState) {
System.out.println(MessageFormat.format("State change . New State is - {0}",newState));
}
}
curator的消费者需要实现QueueConsumer接口，在这里我们做的逻辑就是拿到任务描述（这里简单起见，任务描述就是资讯id），然后发布相应的资讯。
接下来看下任务生产者：
public class DelayTaskProducer {
private static final String CONNECT\_ADDRESS="study-machine:32783";
private static final int SESSION\_OUTTIME = 5000;
private static final String NAMESPACE = "delayTask";
private static final String QUEUE\_PATH = "/queue";
private static final String LOCK\_PATH = "/lock";
private CuratorFramework curatorFramework;
private DistributedDelayQueue<String> delayQueue;
{
RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 10);
curatorFramework= CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(CONNECT\_ADDRESS)
.sessionTimeoutMs(SESSION\_OUTTIME).retryPolicy(retryPolicy)
.namespace(NAMESPACE).build();
curatorFramework.start();
delayQueue= QueueBuilder.builder(curatorFramework, new DelayTaskConsumer(),
new DelayTaskSerializer(), QUEUE\_PATH).lockPath(LOCK\_PATH).buildDelayQueue();
try {
delayQueue.start();
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
public void produce(String id,long timeStamp){
try {
delayQueue.put(id,timeStamp);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
任务生产者主要有2个逻辑，一个是在构造代码块中初始化curator的延时任务队列，另一个是提供一个produce方法供外部往队列里放延时任务。
在初始化延时任务时，需要传入一个字节数组与任务描述实体之间的序列化器，这里简单地将任务描述处理成字符串：
public class DelayTaskSerializer implements QueueSerializer<String> {
@Override
public byte[] serialize(String item) {
return item.getBytes();
}
@Override
public String deserialize(byte[] bytes) {
return new String(bytes);
}
}
最后写一个客户端测一下：
public class DelayTaskTest {
public static void main(String[] args) throws Exception{
DelayTaskProducer producer=new DelayTaskProducer();
long now=new Date().getTime();
System.out.println(MessageFormat.format("start time - {0}",now));
producer.produce("1",now+TimeUnit.SECONDS.toMillis(5));
producer.produce("2",now+TimeUnit.SECONDS.toMillis(10));
producer.produce("3",now+TimeUnit.SECONDS.toMillis(15));
producer.produce("4",now+TimeUnit.SECONDS.toMillis(20));
producer.produce("5",now+TimeUnit.SECONDS.toMillis(2000));
TimeUnit.HOURS.sleep(1);
}
}
客户端比较简单，就是往延时队列里放5个任务，其中最后一个任务的执行时间比较晚，主要是为了观察curator到底往zookeeper里放了些啥。运行程序，结果如下：
接下来我们看下zookeeper里到底存了哪些信息：
[zk: localhost(CONNECTED) 2] ls /
[delayTask, zookeeper]
其中，zookeeper节点是zookeeper自带的，除了zookeeper之后，还有一个delayTask节点，这个节点就是我们在生产者里设置的命名空间NAMESPACE。因为同一个zookeeper集群可能会被用于不同的延时队列，NAMESPACE的作用就是用来区分不同延时队列的。再看看NAMESPACE里是啥：
[zk: localhost(CONNECTED) 3] ls /delayTask
[lock, queue]
可以看到，有2个子节点：lock跟queue，分别是我们在生产者中设置的分布式锁路径LOCK\_PATH和队列路径QUEUE\_PATH。因为同一个延时队列可能会被不同线程监听，所以为了保证任务只被一个线程执行，zookeeper在任务到期的时候需要申请到分布式锁后才能执行任务。接下来我们重点看下queue节点下有什么：
[zk: localhost(CONNECTED) 7] ls /delayTask/queue
[queue-|165B92FCD69|0000000014]
发现里面只有一个子节点，我们猜想应该就是我们刚刚放到延时队列里面的还未执行的任务，我们接着看看这个子节点下面还有没有子节点：
[zk: localhost(CONNECTED) 8] ls /delayTask/queue/queue-|165B92FCD69|0000000014
[]
发现没有了。
那我们就看看queue-|165B92FCD69|0000000014这个节点里面放了什么数据：
[zk: localhost(CONNECTED) 9] get /delayTask/queue/queue-|165B92FCD69|0000000014
5
cZxid = 0x3d
ctime = Sat Sep 08 12:20:41 GMT 2018
mZxid = 0x3d
mtime = Sat Sep 08 12:20:41 GMT 2018
pZxid = 0x3d
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 11
numChildren = 0
可以发现放的是任务描述，也就是资讯id——5。到这里我们就会知道了，zookeeper把任务描述放到了相应任务节点下了，那么任务执行时间放到哪里了呢？由于queue-|165B92FCD69|0000000014并没有子节点，所以我们可以猜想任务执行时间放在了节点名称上了。观察节点名称，queue只是一个前缀，没什么信息量。0000000014应该是节点序号（这里也可以猜测zookeeper用来存放任务的节点是顺序节点）。那么就只剩下165B92FCD69了，这个看上去并不像时间戳或者日期，但是里面有字母，可以猜测会不会是时间戳的十六进制表示。我们将其转化为十进制看下：
@Test
public void test(){
long number = Long.parseLong("165B92FCD69", 16);
System.out.println(number);
System.out.println(new Date(number));
}
可以转化为十进制，然后将十进制数转化成日期，确实也是我们在一开始设置的任务执行时间。这样一来就大概清楚了curator是怎么利用zookeeper来存储延时任务的了：将任务执行时间存储在节点名称中，将任务描述存储在节点相应的数据中。
那么到底是不是这样的呢？接下来我们看下curator的源码就知道了。
**curator源码解析**
1.DistributedDelayQueue类
curator延时任务的入口就是DistributedDelayQueue类的start方法了。我们先不说start方法，先来看看DistributedDelayQueue类有哪些属性：
private final DistributedQueue<T> queue;
DistributedDelayQueue
(
CuratorFramework client,
QueueConsumer<T> consumer,
QueueSerializer<T> serializer,
String queuePath,
ThreadFactory threadFactory,
Executor executor,
int minItemsBeforeRefresh,
String lockPath,
int maxItems,
boolean putInBackground,
int finalFlushMs
)
{
Preconditions.checkArgument(minItemsBeforeRefresh >= 0, "minItemsBeforeRefresh cannot be negative");
queue = new DistributedQueue<T>
(
client,
consumer,
serializer,
queuePath,
threadFactory,
executor,
minItemsBeforeRefresh,
true,
lockPath,
maxItems,
putInBackground,
finalFlushMs
)
{
@Override
protected long getDelay(String itemNode)
{
return getDelay(itemNode, System.currentTimeMillis());
}
private long getDelay(String itemNode, long sortTime)
{
long epoch = getEpoch(itemNode);
return epoch - sortTime;
}
@Override
protected void sortChildren(List<String> children)
{
final long sortTime = System.currentTimeMillis();
Collections.sort
(
children,
new Comparator<String>()
{
@Override
public int compare(String o1, String o2)
{
long diff = getDelay(o1, sortTime) - getDelay(o2, sortTime);
return (diff < 0) ? -1 : ((diff > 0) ? 1 : 0);
}
}
);
}
};
}
这里截取一部分代码出来。实际上DistributedDelayQueue里只有一个queue属性，queue属性是DistributedQueue类的实例，从名字可以看到其是一个分布式队列。不过DistributedDelayQueue里的queue比较特殊，其是DistributedQueue类的匿名内部类的实例，这个匿名子类重写了DistributedQueue的部分方法，如：getDelay、sortChildren等。这一点很重要，后面的代码会用到这2个方法。
2.DistributedDelayQueue的入口start方法
接下来我们就来看下DistributedDelayQueue的入口start方法：
/\*\*
\* Start the queue. No other methods work until this is called
\*
\* @throws Exception startup errors
\*/
@Override
public void start() throws Exception
{
queue.start();
}
可以看到，其调用的是queue的start方法。我们跟进去看看：
@Override
public void start() throws Exception
{
if ( !state.compareAndSet(State.LATENT, State.STARTED) )
{
throw new IllegalStateException();
}
try
{
client.create().creatingParentContainersIfNeeded().forPath(queuePath);
}
catch ( KeeperException.NodeExistsException ignore )
{
// this is OK
}
if ( lockPath != null )
{
try
{
client.create().creatingParentContainersIfNeeded().forPath(lockPath);
}
catch ( KeeperException.NodeExistsException ignore )
{
// this is OK
}
}
if ( !isProducerOnly || (maxItems != QueueBuilder.NOT\_SET) )
{
childrenCache.start();
}
if ( !isProducerOnly )
{
service.submit
(
new Callable<Object>()
{
@Override
public Object call()
{
runLoop();
return null;
}
}
);
}
}
这个方法首先是检查状态，然后创建一些必须的节点，如前面的queue节点和lock节点就是在这里创建的。
由于我们创建queue的时候有传入了消费者，所以这里isProducerOnly为true，故以下2个分支的代码都会执行：
if ( !isProducerOnly || (maxItems != QueueBuilder.NOT\_SET) )
{
childrenCache.start();
}
if ( !isProducerOnly )
{
service.submit
(
new Callable<Object>()
{
@Override
public Object call()
{
runLoop();
return null;
}
}
);
}
2.1.childrenCache.start()
先来看看第一个分支：
childrenCache.start();
从名字上看，这个childrenCache应该是子节点的缓存，我们进到start方法里看看：
void start() throws Exception
{
sync(true);
}
调的是sync方法，我们跟进去看看：
private synchronized void sync(boolean watched) throws Exception
{
if ( watched )
{
client.getChildren().usingWatcher(watcher).inBackground(callback).forPath(path);
}
else
{
client.getChildren().inBackground(callback).forPath(path);
}
}
这里watched为true，所以会走第一个分支。第一个分支代码的作用是在后台去拿path路径下的子节点，这里的path就是我们配置的queue\_path。拿到子节点后，会调用callback里的回调方法。我们看下这里的callback做了什么：
private final BackgroundCallback callback = new BackgroundCallback()
{
@Override
public void processResult(CuratorFramework client, CuratorEvent event) throws Exception
{
if ( event.getResultCode() == KeeperException.Code.OK.intValue() )
{
setNewChildren(event.getChildren());
}
}
};
可以看到，当有子节点时，会去调用setNewChildren方法。我们继续跟进去：
private synchronized void setNewChildren(List<String> newChildren)
{
if ( newChildren != null )
{
Data currentData = children.get();
children.set(new Data(newChildren, currentData.version + 1));
notifyFromCallback();
}
}
这里就是把子节点放到缓存里，并调用notifyFromCallback方法：
private synchronized void notifyFromCallback()
{
notifyAll();
}
这里就是唤醒所有等待线程。既然有唤醒，那么就一定有等待。继续看ChildrenCache类的其他方法，发现在blockingNextGetData方法中，调用了wait方法：
synchronized Data blockingNextGetData(long startVersion, long maxWait, TimeUnit unit) throws InterruptedException
{
long startMs = System.currentTimeMillis();
boolean hasMaxWait = (unit != null);
long maxWaitMs = hasMaxWait ? unit.toMillis(maxWait) : -1;
while ( startVersion == children.get().version )
{
if ( hasMaxWait )
{
long elapsedMs = System.currentTimeMillis() - startMs;
long thisWaitMs = maxWaitMs - elapsedMs;
if ( thisWaitMs <= 0 )
{
break;
}
wait(thisWaitMs);
}
else
{
wait();
}
}
return children.get();
}
当blockingNextGetData方法被调用时，会先睡眠，当有子节点到来时，等待线程才会被唤醒，进而返回当前的子节点。这个blockingNextGetData方法后面还会看到。
2.2.runLoop方法
接下来我们看下start方法的最后一段代码：
service.submit
(
new Callable<Object>()
{
@Override
public Object call()
{
runLoop();
return null;
}
}
);
这段代码主要是向线程池提交了一个Callable，主要逻辑是runLoop方法。我们进到runLoop方法里看看：
private void runLoop()
{
long currentVersion = -1;
long maxWaitMs = -1;
try
{
while ( state.get() == State.STARTED )
{
try
{
ChildrenCache.Data data = (maxWaitMs > 0) ? childrenCache.blockingNextGetData(currentVersion, maxWaitMs, TimeUnit.MILLISECONDS) : childrenCache.blockingNextGetData(currentVersion);
currentVersion = data.version;
List<String> children = Lists.newArrayList(data.children);
sortChildren(children); // makes sure items are processed in the correct orde
if ( children.size() > 0 )
{
maxWaitMs = getDelay(children.get(0));
if ( maxWaitMs > 0 )
{
continue;
}
}
else
{
continue;
}
processChildren(children, currentVersion);
}
catch ( InterruptedException e )
{
// swallow the interrupt as it's only possible from either a background
// operation and, thus, doesn't apply to this loop or the instance
// is being closed in which case the while test will get it
}
}
}
catch ( Exception e )
{
log.error("Exception caught in background handler", e);
}
}
可以看到，runLoop方法就是一个死循环，只要与服务器的状态一直是STARTED，这个循环就不会退出。
首先看这句代码：
ChildrenCache.Data data = (maxWaitMs > 0) ?
childrenCache.blockingNextGetData(currentVersion, maxWaitMs, TimeUnit.MILLISECONDS) :
childrenCache.blockingNextGetData(currentVersion);
这行代码比较长，我把他拆成多行了。这句代码主要是去获取子节点，前面说了，当调用blockingNextGetData方法时，会先等待，直到有新的子节点时，才会调用notifyAll唤醒等待线程。
拿到子节点后就对子节点列表进行排序：
sortChildren(children); // makes sure items are processed in the correct orde
sortChildren方法是DistributedQueue类的方法，在一开始分析DistributedDelayQueue类的时候说到，DistributedDelayQueue类中的queue是一个匿名内部类实例，其重写了getDelay和sortChildren等方法，因此我们要看经过重写的getDelay和sortChildren是怎样的，由于sortChildren方法依赖getDelay方法，因此我们先看看getDelay方法：
@Override
protected long getDelay(String itemNode)
{
return getDelay(itemNode, System.currentTimeMillis());
}
其会去调用getDelay私有方法，同时传入当前时间戳：
private long getDelay(String itemNode, long sortTime)
{
long epoch = getEpoch(itemNode);
return epoch - sortTime;
}
getDelay私有方法又会去调用getEpoch方法：
private static long getEpoch(String itemNode)
{
int index2 = itemNode.lastIndexOf(SEPARATOR);
int index1 = (index2 > 0) ? itemNode.lastIndexOf(SEPARATOR, index2 - 1) : -1;
if ( (index1 > 0) && (index2 > (index1 + 1)) )
{
try
{
String epochStr = itemNode.substring(index1 + 1, index2);
return Long.parseLong(epochStr, 16);
}
catch ( NumberFormatException ignore )
{
// ignore
}
}
return 0;
}
getEpoch方法其实就是去解析子节点名称的，前面带大家看了zookeeper队列路径下的子节点名称，是这种形式的：queue-|165B92FCD69|0000000014。这个方法的作用就是将其中的任务执行的时间戳给解析出来，也就是中间的那段字符串。拿到字符串后再将十六进制转化为十进制：
Long.parseLong(epochStr, 16);
这样验证了我们之前的猜想：curator会把任务执行时间编码成十六进制放到节点名称里。至于为什么要编码成十六进制，个人认为应该是为了节省字符串长度。
我们再回到私有方法getDelay：
private long getDelay(String itemNode, long sortTime)
{
long epoch = getEpoch(itemNode);
return epoch - sortTime;
}
拿到延时任务执行时间戳后，再跟当前时间戳相减，得出任务执行时间戳跟当前时间戳的差值，这个差值决定了这个任务要不要立即执行，如果说这个差值小于或等于0，说明任务已经到了执行时间，那么就会执行相应的任务。当然这个差值还有一个用途，就是用于排序，具体在sortChildren方法里面：
@Override
protected void sortChildren(List<String> children)
{
final long sortTime = System.currentTimeMillis();
Collections.sort
(
children,
new Comparator<String>()
{
@Override
public int compare(String o1, String o2)
{
long diff = getDelay(o1, sortTime) - getDelay(o2, sortTime);
return (diff < 0) ? -1 : ((diff > 0) ? 1 : 0);
}
}
);
}
这个sortChildren方法是经过重写了的匿名内部类的方法，其根据任务执行时间与当前时间戳的差值进行排序，越早执行的任务排在前面，这样就可以保证延时任务是按执行时间从早到晚排序的了。
分析完了getDelay和sortChildren，我们再回到runLoop方法：
ChildrenCache.Data data = (maxWaitMs > 0) ? childrenCache.blockingNextGetData(currentVersion, maxWaitMs, TimeUnit.MILLISECONDS) : childrenCache.blockingNextGetData(currentVersion);
currentVersion = data.version;
List<String> children = Lists.newArrayList(data.children);
sortChildren(children); // makes sure items are processed in the correct orde
if ( children.size() > 0 )
{
maxWaitMs = getDelay(children.get(0));
if ( maxWaitMs > 0 )
{
continue;
}
}
else
{
continue;
}
processChildren(children, currentVersion);
在对子节点按执行时间进行升序排序后，会先拿到排在最前面的子节点，判断该子节点的执行时间与当前时间戳的差值是否小于0，如果小于0，则说明到了执行时间，那么就会调用下面这行代码：
processChildren(children, currentVersion);
我们跟进去看看：
private void processChildren(List<String> children, long currentVersion) throws Exception
{
final Semaphore processedLatch = new Semaphore(0);
final boolean isUsingLockSafety = (lockPath != null);
int min = minItemsBeforeRefresh;
for ( final String itemNode : children )
{
if ( Thread.currentThread().isInterrupted() )
{
processedLatch.release(children.size());
break;
}
if ( !itemNode.startsWith(QUEUE\_ITEM\_NAME) )
{
log.warn("Foreign node in queue path: " + itemNode);
processedLatch.release();
continue;
}
if ( min-- <= 0 )
{
if ( refreshOnWatch && (currentVersion != childrenCache.getData().version) )
{
processedLatch.release(children.size());
break;
}
}
if ( getDelay(itemNode) > 0 )
{
processedLatch.release();
continue;
}
executor.execute
(
new Runnable()
{
@Override
public void run()
{
try
{
if ( isUsingLockSafety )
{
processWithLockSafety(itemNode, ProcessType.NORMAL);
}
else
{
processNormally(itemNode, ProcessType.NORMAL);
}
}
catch ( Exception e )
{
ThreadUtils.checkInterrupted(e);
log.error("Error processing message at " + itemNode, e);
}
finally
{
processedLatch.release();
}
}
}
);
}
processedLatch.acquire(children.size());
}
这里用信号量Semaphore保证了只有当所有子节点都被遍历并处理了或者线程被中断了，这个方法才会返回。如果这段程序是单线程执行的，那么不需要使用信号量也能做到这一点。但是大家看代码就知道，这个方法在执行到期的延时任务的时候是放到线程池里面执行的，所以才需要使用信号量来保证当所有任务被遍历并处理了，这个方法才返回。
我们重点关注延时任务的执行部分：
executor.execute
(
new Runnable()
{
@Override
public void run()
{
try
{
if ( isUsingLockSafety )
{
processWithLockSafety(itemNode, ProcessType.NORMAL);
}
else
{
processNormally(itemNode, ProcessType.NORMAL);
}
}
catch ( Exception e )
{
ThreadUtils.checkInterrupted(e);
log.error("Error processing message at " + itemNode, e);
}
finally
{
processedLatch.release();
}
}
}
);
由于我们在初始化延时队列的时候传入了lockPath ，所以实际上会走到下面这个分支：
processWithLockSafety(itemNode, ProcessType.NORMAL);
从方法名可以看到，这个方式是使用锁的方式来处理延时任务。这里顺便提一句，好的代码是自解释的，我们仅仅看方法名就可以大概知道这个方法是做什么的，这一点大家平时在写代码的时候要时刻牢记，因为我在公司的老系统上已经看到不少method1、method2之类的方法命名了。这里略去1万字……
我们进到processWithLockSafety方法里面去：
@VisibleForTesting
protected boolean processWithLockSafety(String itemNode, ProcessType type) throws Exception
{
String lockNodePath = ZKPaths.makePath(lockPath, itemNode);
boolean lockCreated = false;
try
{
client.create().withMode(CreateMode.EPHEMERAL).forPath(lockNodePath);
lockCreated = true;
String itemPath = ZKPaths.makePath(queuePath, itemNode);
boolean requeue = false;
byte[] bytes = null;
if ( type == ProcessType.NORMAL )
{
bytes = client.getData().forPath(itemPath);
requeue = (processMessageBytes(itemNode, bytes) == ProcessMessageBytesCode.REQUEUE);
}
if ( requeue )
{
client.inTransaction()
.delete().forPath(itemPath)
.and()
.create().withMode(CreateMode.PERSISTENT\_SEQUENTIAL).forPath(makeRequeueItemPath(itemPath), bytes)
.and()
.commit();
}
else
{
client.delete().forPath(itemPath);
}
return true;
}
catch ( KeeperException.NodeExistsException ignore )
{
// another process got it
}
catch ( KeeperException.NoNodeException ignore )
{
// another process got it
}
catch ( KeeperException.BadVersionException ignore )
{
// another process got it
}
finally
{
if ( lockCreated )
{
client.delete().guaranteed().forPath(lockNodePath);
}
}
return false;
}
这个方法首先会申请分布式锁：
client.create().withMode(CreateMode.EPHEMERAL).forPath(lockNodePath);
这里申请锁是通过创建临时节点的方式实现的，一个任务只对应一个节点，所以只有一个zk客户端能够创建成功，也就是说只有一个客户端可以拿到锁。
拿到锁后就是处理任务了，最后在finally块中释放分布式锁。
我们重点看下处理任务那一块：
requeue = (processMessageBytes(itemNode, bytes) == ProcessMessageBytesCode.REQUEUE);
我们进到processMessageBytes里面去：
private ProcessMessageBytesCode processMessageBytes(String itemNode, byte[] bytes) throws Exception
{
ProcessMessageBytesCode resultCode = ProcessMessageBytesCode.NORMAL;
MultiItem<T> items;
try
{
items = ItemSerializer.deserialize(bytes, serializer);
}
catch ( Throwable e )
{
ThreadUtils.checkInterrupted(e);
log.error("Corrupted queue item: " + itemNode, e);
return resultCode;
}
for(;;)
{
T item = items.nextItem();
if ( item == null )
{
break;
}
try
{
consumer.consumeMessage(item);
}
catch ( Throwable e )
{
ThreadUtils.checkInterrupted(e);
log.error("Exception processing queue item: " + itemNode, e);
if ( errorMode.get() == ErrorMode.REQUEUE )
{
resultCode = ProcessMessageBytesCode.REQUEUE;
break;
}
}
}
return resultCode;
}
千呼万唤始出来，总算看到任务消费的代码了：
consumer.consumeMessage(item);
这里的consumer就是我们初始化延时任务队列时传入的任务消费者了。到这里curator延时任务的处理逻辑就全部讲完了。其他细节大家可以自己去看下源码，这里就不细讲了。
**总结**
这里简单回顾下curator实现延时任务的逻辑：首先在生产任务的时候，将所有任务都放到同一个节点下面，其中任务执行时间放到子节点的名称中，任务描述放到子节点的data中。后台会有一个线程去扫相应队列节点下的所有子节点，客户端拿到这些子节点后会将执行时间和任务描述解析出来，再按任务执行时间从早到晚排序，再依次处理到期的任务，处理完再删除相应的子节点。这就是curator处理延时任务的大致流程了。
前面说了，curator实现延时任务不是很优雅，具体不优雅在哪里呢？首先，curator对任务执行时间的排序不是在zookeeper服务端完成的，而是在客户端进行，假如说有人一次性往zookeeper里放了100万个延时任务，那么curator也会全部拿到客户端进行排序，这在任务数多的时候肯定是有问题的。再者，zookeeper的主要用途不是用于存储的，他不像MySQL或者Redis一样，被设计成存储系统，zookeeper更多地是作为分布式协调系统，存储不是他的强项，所以如果你要存储的延时任务很多，用zookeeper来做也是不合适的。
之所以花了这么大的篇幅来介绍curator如何利用zookeeper来实现延时任务，是为了告诉大家，不是只要有轮子就可以直接拿来用的，如果不关心轮子是怎么实现的，那有一天出了问题就无从下手了。
{
resultCode = ProcessMessageBytesCode.REQUEUE;
break;
}
}
}
return resultCode;
}
千呼万唤始出来，总算看到任务消费的代码了：
consumer.consumeMessage(item);
这里的consumer就是我们初始化延时任务队列时传入的任务消费者了。到这里curator延时任务的处理逻辑就全部讲完了。其他细节大家可以自己去看下源码，这里就不细讲了。
**总结**
这里简单回顾下curator实现延时任务的逻辑：首先在生产任务的时候，将所有任务都放到同一个节点下面，其中任务执行时间放到子节点的名称中，任务描述放到子节点的data中。后台会有一个线程去扫相应队列节点下的所有子节点，客户端拿到这些子节点后会将执行时间和任务描述解析出来，再按任务执行时间从早到晚排序，再依次处理到期的任务，处理完再删除相应的子节点。这就是curator处理延时任务的大致流程了。
前面说了，curator实现延时任务不是很优雅，具体不优雅在哪里呢？首先，curator对任务执行时间的排序不是在zookeeper服务端完成的，而是在客户端进行，假如说有人一次性往zookeeper里放了100万个延时任务，那么curator也会全部拿到客户端进行排序，这在任务数多的时候肯定是有问题的。再者，zookeeper的主要用途不是用于存储的，他不像MySQL或者Redis一样，被设计成存储系统，zookeeper更多地是作为分布式协调系统，存储不是他的强项，所以如果你要存储的延时任务很多，用zookeeper来做也是不合适的。
之所以花了这么大的篇幅来介绍curator如何利用zookeeper来实现延时任务，是为了告诉大家，不是只要有轮子就可以直接拿来用的，如果不关心轮子是怎么实现的，那有一天出了问题就无从下手了。
**关于延时任务之zookeeper，你学废了么？**
