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【Rust】时间轮的数据结构于设计模式

news 2025/11/8 8:15:23

概念来源

源自“时间轮/定时轮”(Timing Wheel) 的数据结构，最经典的是 Hashed/Hierarchical Timing Wheels（1987 年提出），此后被 Linux 内核、Netty、Kafka 等广泛采用，用于高性能定时器管理。

工作原理

将时间离散化为固定步长的“槽”(slot)，以环形数组表示当前层的时间跨度。每次 tick，指针前进一个槽，只处理当前槽中的定时器。
对超出当前层跨度的定时器，放到更高层（更大步长）的槽；随着指针循环，定时器逐级“下沉”到更精细的一层，直到到期执行。
你仓库里的实现就是多层时间轮：L1~L5 层分别对应 100ms/1s/1min/1h/1d 步长，见 crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:166 和 advance_time_wheel 逻辑 crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:520。每次只清“当前槽位”的定时器，见 take_current_slot_timers crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:199。短时（<1s）用一个小堆/有序结构处理，见 process_short_timers crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:466。

为什么用“槽”

相对其他方案的优势/权衡

相比最小堆/优先队列：插入 O(1) vs O(log n)，每 tick 无需堆顶比较/调整；但时间轮存在“步长”精度限制，需要权衡 tick 和内存占用。
相比纯有序表：不需要每 tick 全表扫描；但取消/重置时要注意“从槽中即时移除”（我们已在 cancel/reset 中补上移除，避免槽内残留导致同 ID 冲突）。

与你们实现的映射

槽结构与操作：
- 层与槽：crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:166（TimeWheelLevel）
- 取当前槽定时器：crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:199
- 推进并级联：crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:520
短时定时器（<1s）：
- 处理：crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:466
我们新增的即时清理（避免槽内残留）：
- 从槽位移除：crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:221
- 取消清槽：crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:867
- 重置清槽：crates/focus-rs/src/slot/timer.rs:932
----------

L4: 天(1天/槽, 30槽)
[ 指针→ ] [ 0 ][ 1 ][ 2 ] ... [ 29 ]
↑ T4=3天放在 L4 +3 槽

L3: 小时(1小时/槽, 24槽)
[ 指针→ ] [ 0 ][ 1 ][ 2 ] ... [ 23 ]
↑ T3=5小时放在 L3 +5 槽

L2: 分钟(1分钟/槽, 60槽)
[ 指针→ ] [ 0 ][ 1 ][ 2 ] ... [ 59 ]
↑ T2=3分钟放在 L2 +3 槽

L1: 秒(1秒/槽, 60槽)
[ 指针→ ] [ 0 ][ 1 ][ 2 ] ... [ 59 ]
↑ T1=7秒放在 L1 +7 槽

L0: 毫秒(100ms/槽, 10槽)
[ 指针→ ] [ 0 ][ 1 ] ... [ 9 ]
(<1s 的短时定时器不入轮，走短时队列)

运行流程（简化）
- 新定时器加入时，根据剩余时间选择层级和槽位：
  - <1s → 短时队列（按到期时间排序，独立处理）
  - ≤60s → L1（秒级槽）
  - ≤60min → L2（分钟级槽）
  - ≤24h → L3（小时级槽）
  - ≤30d → L4（天级槽）
- 每个 tick：
  - 处理短时队列中到期项
  - 低层（L0→L4）按顺序推进当前槽位指针，仅取“当前槽”的定时器触发
  - 若某层转了一圈（指针回到0），就把上层（更大粒度）的定时器根据精确剩余时间“下沉”到本层合适的槽（级联/下沉），等待后续更精细的触发
示例（与你日志一致）
- 6.94s → L1 +7 槽；70s → L2 +2 槽（先挂分钟级，等 L1 多圈后再下沉）
- 339ms → 短时队列（不入轮），到时直接触发
- 触发闭环：触发 → 激活下一段 → 立刻按剩余时长重新入轮（或入短时队列）
直观好处
- 每次 tick 只处理“当前槽”，近似 O(1)，不用全量扫描或堆调整
- 到期集中批处理，锁竞争小，可扩展到大量定时器
- 多层粒度兼顾“精度与性能”：短时精确，长时高效