聊聊延时消息的六种实现方案

发布时间：2025-11-05 02:43:38 来源：创站工坊 作者：数据库

延时消息(定时消息)指的聊聊在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，消息希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，实现而不是聊聊立刻被消费。

延时消息适用的消息业务场景非常的广泛，在分布式系统环境下，实现延时消息的聊聊功能一般会在下沉到中间件层，通常是消息 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基础服务。

本文旨在探讨常见延时消息的实现实现方案以及方案设计的优缺点。

实现方案

这里讨论的外部存储指的是在 MQ 本身自带的存储以外又引入的其他的存储系统。

基于外部存储的消息方案本质上都是一个套路，将 MQ 和 延时模块 区分开来，实现延时消息模块是聊聊一个独立的服务/进程。延时消息先保留到其他存储介质中，消息然后在消息到期时再投递到 MQ。WordPress模板实现当然还有一些细节性的设计，比如消息进入的延时消息模块时已经到期则直接投递这类的逻辑，这里不展开讨论。

下述方案不同的是，采用了不同的存储系统。

基于关系型数据库(如MySQL)延时消息表的方式来实现。

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通过定时线程定时扫描到期的消息，然后进行投递。定时线程的扫描间隔理论上就是你延时消息的最小时间精度。

RocksDB 的方案其实就是在上述方案上选择了比较合适的存储介质。

RocksDB 使用的是LSM Tree，LSM 树更适合大量写入的场景。滴滴开源的DDMQ中的延时消息模块 Chronos 就是服务器托管采用了这个方案。

DDMQ 这个项目简单来说就是在 RocketMQ 外面加了一层统一的代理层，在这个代理层就可以做一些功能维度的扩展。延时消息的逻辑就是代理层实现了对延时消息的转发，如果是延时消息，会先投递到 RocketMQ 中 Chronos 专用的 topic 中。延时消息模块 Chronos 消费得到延时消息转储到 RocksDB，后面就是类似的逻辑了，定时扫描到期的消息，然后往 RocketMQ 中投递。

这个方案老实说是一个比较重的方案。因为基于 RocksDB 来实现的话，从数据可用性的角度考虑，你还需要自己去处理多副本的数据同步等逻辑。

再来聊聊 Redis 的方案。下面放一个比较完善的方案。

这个方案选用 Redis 存储在我看来有几点考虑：

但是这个方案其实也有需要斟酌的地方，上述方案通过创建多个 Delayed Queue 来满足对于并发性能的要求，但这也带来了多个 Delayed Queue 如何在多个节点情况下均匀分配，并且很可能出现到期消息并发重复处理的情况，是否要引入分布式锁之类的并发控制设计?

在量不大的场景下，上述方案的架构其实可以蜕化成主从架构，只允许主节点来处理任务，从节点只做容灾备份。实现难度更低更可控。

上述几个方案中，都通过线程定时扫描的方案来获取到期的消息。

定时线程的方案在消息量较少的时候，会浪费资源，在消息量非常多的时候，又会出现因为扫描间隔设置不合理导致延时时间不准确的问题。可以借助 JDK Timer 类中的思想，通过 wait-notify 来节省 CPU 资源。

获取中最近的延时消息，然后wait(执行时间-当前时间)，这样就不需要浪费资源到达时间时会自动响应，如果有新的消息进入，并且比我们等待的消息还要小，那么直接notify唤醒，重新获取这个更小的消息，然后又wait，如此循环。

开源 MQ 中的实现方案

再来讲讲目前自带延时消息功能的开源MQ，它们是如何实现的

RocketMQ 开源版本支持延时消息，但是只支持 18 个 Level 的延时，并不支持任意时间。只不过这个 Level 在 RocketMQ 中可以自定义的，所幸来说对普通业务算是够用的。默认值为“1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h”，18个level。

通俗的讲，设定了延时 Level 的消息会被暂存在名为 SCHEDULE_TOPIC_XXXX的topic中，并根据 level 存入特定的queue，queueId = delayTimeLevel – 1，即一个queue只存相同延时的消息，保证具有相同发送延时的消息能够顺序消费。broker会调度地消费SCHEDULE_TOPIC_XXXX，将消息写入真实的topic。

下面是整个实现方案的示意图，红色代表投递延时消息，紫色代表定时调度到期的延时消息：

优点：

缺点：

Pulsar 支持“任意时间”的延时消息，但实现方式和 RocketMQ 不同。

通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。在进行消费逻辑时候，再判断是否有到期需要投递的消息，如果有就从队列里面拿出，根据延时消息的索引查询到对应的消息进行消费。

如果节点崩溃，在这个 broker 节点上的 Topics 会转移到其他可用的 broker 上，上面提到的这个优先级队列也会被重建。

下面是 Pulsar 公众号中对于 Pulsar 延时消息的示意图。

乍一看会觉得这个方案其实非常简单，还能支持任意时间的消息。但是这个方案有几个比较大的问题：

对于前面第一点和第二点的问题，社区也设计了解决方案，在队列中加入时间分区，Broker 只加载当前较近的时间片的队列到内存，其余时间片分区持久化磁盘，示例图如下图所示：

但是目前，这个方案并没有对应的实现版本。可以在实际使用时，规定只能使用较小时间跨度的延时消息，来减少前两点缺陷的影响。

另外，因为内存中存的并不是延时消息的全量数据，只是索引，所以可能要积压上百万条延时消息才可能对内存造成显著影响，从这个角度来看，官方暂时没有完善前两个问题也可以理解了。

至于第三个问题，估计是比较难解决的，需要在数据存储层将延时消息和正常消息区分开来，单独存储延时消息。

QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。

把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。里面设计的核心简单来说就是 多级时间轮 + 延时加载 + 延时消息单独磁盘存储。

QMQ的延时/定时消息使用的是两层 hash wheel 来实现的。

第一层位于磁盘上，每个小时为一个刻度(默认为一个小时一个刻度，可以根据实际情况在配置里进行调整)，每个刻度会生成一个日志文件(schedule log)，因为QMQ支持两年内的延时消息(默认支持两年内，可以进行配置修改)，则最多会生成 2 * 366 * 24 = 17568 个文件(如果需要支持的最大延时时间更短，则生成的文件更少)。

第二层在内存中，当消息的投递时间即将到来的时候，会将这个小时的消息索引(索引包括消息在schedule log中的offset和size)从磁盘文件加载到内存中的hash wheel上，内存中的hash wheel则是以500ms为一个刻度。

总结一下设计上的亮点：

本文汇总了目前业界常见的延时消息方案，并且讨论了各个方案的优缺点。希望对读者有所启发。

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