Go每日一库之121:timer(时间轮算法定时器)

2023-09-30 08:38:27 浏览数 (2)

当业务要处理大量的定时任务时,如果每个任务都创建一个Golang原生的timer的话,会占用较多的cpu资源,这类场景,可以用时间轮算法优化timer的资源消耗。本次介绍一款多级时间轮库antlabs/timer(以下timer特指antlabs/timer库),处理类似场景的优化。

功能介绍

timer最小的时间粒度是10ms, antlabs/timer支持以下功能:

  1. 一次性定时,类似time.AfterFunc;
  2. 周期性执行,类似time.Ticker;
  3. 取消单个任务;
  4. 停止所有任务。

使用指南

安装

代码语言:javascript复制
go get github.com/antlabs/timer

代码示例

下面是一个简单的例子:

代码语言:javascript复制
package main

import (
 "log"
 "time"

 "github.com/antlabs/timer"
)

func main() {
 tm := timer.NewTimer()

 // 一次性执行,2s后执行
 tm.AfterFunc(2*time.Second, func() {
  log.Printf("2 time.Second")
 })

 // tk3 会被 tk3.Stop()函数调用取消掉
 tk3 := tm.AfterFunc(3*time.Second, func() {
  log.Printf("3 time.Second")
 })

 tk3.Stop() //取消tk3

 // 周期执行,每1s执行一次
 tm.ScheduleFunc(1*time.Second, func() {
  log.Printf("schedulen")
 })

 tm.Run()

}

timer使用起来是比较简单的,根据业务场景选择合适的接口就好。

benchmark

Golang 1.14对定时器做了优化,每个P维护一个定时器,减少了添加删除任务时的锁竞争,但是和本文介绍的timer库对比起来还是有些耗资源,下面是benchmark的结果: Golang 版本:1.16.6

代码语言:javascript复制
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8257U CPU @ 1.40GHz
Benchmark_antlabs_Timer_AddTimer
Benchmark_antlabs_Timer_AddTimer/N-1m
Benchmark_antlabs_Timer_AddTimer/N-1m-8         9226951        116.6 ns/op       80 B/op        1 allocs/op
Benchmark_antlabs_Timer_AddTimer/N-5m
Benchmark_antlabs_Timer_AddTimer/N-5m-8         9589074        153.9 ns/op       80 B/op        1 allocs/op
Benchmark_antlabs_Timer_AddTimer/N-10m
Benchmark_antlabs_Timer_AddTimer/N-10m-8        9621186        167.0 ns/op       80 B/op        1 allocs/op
Benchmark_Stdlib_AddTimer
Benchmark_Stdlib_AddTimer/N-1m
Benchmark_Stdlib_AddTimer/N-1m-8                4967716        220.0 ns/op       81 B/op        1 allocs/op
Benchmark_Stdlib_AddTimer/N-5m
Benchmark_Stdlib_AddTimer/N-5m-8                5265825        237.9 ns/op       80 B/op        1 allocs/op
Benchmark_Stdlib_AddTimer/N-10m
Benchmark_Stdlib_AddTimer/N-10m-8               7703940        230.8 ns/op       80 B/op        1 allocs/op

总结

timer利用时间轮算法,通过降低定时器精度的方式,将同一个时间单位内的任务集中存储到一个双向链表,可以一次锁操作处理,减少锁竞争,进而提高性能,对于业务中有大量定时任务,同时对精度要求大于10ms的场景,可以尝试timer库来优化。

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