本篇内容介绍了“KAFKA是如何处理延时任务的”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
一、kafka服务端大概有哪些延时任务？
首先，我们需要了解一下kafka中大概有哪些需要延时的任务，该怎么查看呢？
很简单，kafka的设计都是基于接口的，那么我们只需要找到延时任务的顶层接口，然后看一下该接口有哪些实现类就知道有哪些延时任务了。
顶层抽象类接口是：DelayedOperation
对应的子类：
DelayedHeartbeat：就是用于做消费者心跳超时检测的；
DelayedProduce：就是做生产者设置ack=-1时需要等待所有副本确认写入成功的；
DelayedFetch：就是在消费的时候该分区没有数据，需要去做延时等待；
DelayedJoin：就是去做消费者加组的时候，在JOIN阶段需要延时等待。
二、kafka里面的延时任务是如何实现的呢？
这个答案已经在标题中就已经回答了，就是时间轮。
那么时间轮在kafka中是如何实现的呢？
kafka中的时间轮本体是一个20长度数组，不过内部持有上层数组的一个引用，数组中每个元素都是一个List，存放处于这个时间段的所有任务。
最后将这些有任务的List引用，放入DelayQueue来实现时间的流动，每次从DelayQueue中取出到期的List进行对应的操作。
翻译一下：
就是原本把所有延时任务都一股脑全部放入DelayQueue中，实在是太多了，由于DelayQueue底层数据结构是小顶堆，插入和删除的时间复杂度都是 O(nlog(n))，
n代表的具体任务的数量，当n值非常大时，对应的性能就很差，不能满足一个高性能中间件的要求。于是就想了个办法减小n的个数，
就是把原来的一个个延时任务，通过时间区间来封装成一个List，把List作为一个基本单位存入到DelayQueue中，那么这一样一来，就能把插入和删除的时间复杂度
从O(nlog(n))降低到接近O(1)[这里为什么是近似O(1)呢？你可以理解为时间轮是一个类hash表的结构]，除此之外，最重要的就是大大减小了DelayQueue中元素的个数n,
因为一层时间轮就20个List，10层也就才200个，所以对于这么小数量的元素个数，DelayQueue是完全能hold的住的。
总结一下：
其实时间轮的设计思想就是批处理的思想，把一批任务根据时间区间封装成一个List，最后把List放到DelayQueue中去实现轮转的效果。
优化点主要是两个，一个是插入/删除的时间复杂度由O(nlog(n))降低到了近似O(1)，第二个是大大减小了DelayQueue元素的个数。
了解设计思想，我们再看看实现原理：
1、核心函数：加入Task到时间轮中
分为三步：
如果任务已经超期就返回false
如果任务在自己的时间跨度内，就计算应该放入哪个桶中（在哪个时间区间）；如果桶没在DelayQueue中则加入到DelayQueue中去。
如果任务的超时时间超过了自己的时间跨度，就往上层时间传，直到找到一个满足时间跨度的时间轮。
def add(timerTaskEntry: TimerTaskEntry): Boolean = { val expiration = timerTaskEntry.expirationMs if (timerTaskEntry.cancelled) { // 被取消 // Cancelled false } else if (expiration < currentTime + tickMs) { // 已经过期 // Already expired false } else if (expiration < currentTime + interval) { // 在有效期内 // Put in its own bucket val virtualId = expiration / tickMsval bucket = buckets((virtualId % wheelSize.toLong).toInt)
bucket.add(timerTaskEntry)// Set the bucket expiration time // 设置超时时间，如果该桶已经设置了超时时间则说明已经存在于DelayQueue中了 // 如果不存在超时时间，则需要将当前桶加入DelayQueue中 if (bucket.setExpiration(virtualId * tickMs)) { // The bucket needs to be enqueued because it was an expired bucket // We only need to enqueue the bucket when its expiration time has changed, i.e. the wheel has advanced // and the previous buckets gets reused; further calls to set the expiration within the same wheel cycle // will pass in the same value and hence return false, thus the bucket with the same expiration will not // be enqueued multiple times. queue.offer(bucket) }true } else { // 超过了当前层时间轮的时间跨度 需要向上层时间轮传递，如果上层不存在则新建 // Out of the interval. Put it into the parent timer if (overflowWheel == null) addOverflowWheel()overflowWheel.add(timerTaskEntry)
,,}}卡夫卡是如何处理延时任务的
