linux和osx区别（OS近距离Linux的时间可能并不像你想的那么可靠）
linux和osx区别（OS近距离Linux的时间可能并不像你想的那么可靠）为了得到较为可信的数据，实际上，我把这个任务跑了1天，到最后，整个偏移量最大达了57ms。978048(s)#4996295958(us) -688459(us) 57185541(us) 978053(s)#5002982917(us) 2294458(us) 57185541(us) 978058(s)#5000489208(us) 2783666(us) 57185541(us) 978063(s)#4997937167(us) 720833(us) 57185541(us) 978068(s)#5002287042(us) 3007875(us) 57185541(us) 978073(s)#4999411375(us) 2419250(us) 57185541(us) 可以看到，秒数是以5秒5秒的速度增长，但实际的执行时间，如果放大到纳秒，它表现出很没有规律的分布。很多Javae
原创：小姐姐味道（微信公众号ID：xjjdog），欢迎分享，非公众号转载请保留此声明。
如果你想周期性的做一些事情，那么必然，会与时间产生联系。比如，每天早晨7点吃早餐，每天晚上10点进入梦乡。当然，如果你有伴侣的话，晚上这个时间可能不会这么固定。
计算机对时间的控制比人的感觉更加准确一些，但我们依然难以做到绝对精确的调度，这涉及到了终极的哲学问题。了解问题产生的原因，比问题本身的现象更加有难度，下面我们就来聊一下这个问题。
假设，我有一个任务，要求每60秒执行一次，你要如何设计？
很多Javaer会自然的想到Timer和ScheduledExecutorService，不过，这也只能说明你了解一些API而已，在绝对精度的调度面前，它们都不能满足需求。
一个例子下面这段代码，将开启一个5秒间隔的执行器，然后记录实际的间隔时间和期望的偏移量。
publicclassMain{
privatestaticScheduledExecutorServiceschedule=Executors.newScheduledThreadPool(1);
privatestaticLinkedBlockingDeque<Long>q=newLinkedBlockingDeque<>();
publicstaticvoidmain(String[]args){
finallongrateNano=TimeUnit.SECONDS.toNanos(5);
finalRandomr=newRandom();
finalAtomicLongoffset=newAtomicLong(0);
finalAtomicLongmax=newAtomicLong(0);
schedule.scheduleAtFixedRate(()->{
try{
longeventTime=System.nanoTime();
longnanoOffset=q.size()==0?rateNano:(eventTime-q.pollLast());
offset.addAndGet(nanoOffset);
offset.addAndGet(-rateNano);
max.set(Math.max(max.get() Math.abs(offset.get())));
System.out.println(TimeUnit.NANOSECONDS.toSeconds(eventTime) "(s)#"
nanoOffset "(us) "
offset.get() "(us) "
max.get() "(us)"
);
q.offer(eventTime);
Thread.sleep(r.nextInt(500));
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
} 0 rateNano TimeUnit.NANOSECONDS);
}
}
我们把时间细分一下，然后打印每个间隔之间的秒数和纳秒数，你将发现一些不同寻常的东西。
978048(s)#4996295958(us) -688459(us) 57185541(us)
978053(s)#5002982917(us) 2294458(us) 57185541(us)
978058(s)#5000489208(us) 2783666(us) 57185541(us)
978063(s)#4997937167(us) 720833(us) 57185541(us)
978068(s)#5002287042(us) 3007875(us) 57185541(us)
978073(s)#4999411375(us) 2419250(us) 57185541(us)
可以看到，秒数是以5秒5秒的速度增长，但实际的执行时间，如果放大到纳秒，它表现出很没有规律的分布。
为了得到较为可信的数据，实际上，我把这个任务跑了1天，到最后，整个偏移量最大达了57ms。
先不谈Java线程的调度，在操作系统上有误差。就拿操作系统本身来说，由于有虚拟内存、线程池、各种驱动的存在，我们常用的Windows和Linux，都不是实时操作系统。
其主要等待方法，就是在DelayedWorkQueue的take方法里，使用了ConditionObject的awaitNanos方法。
再往下找的话，那就是LockSupport的parkNanos方法。继续向下跟，那就是unsafe，本质上是一个native函数。
publicnativevoidpark(booleanisAbsolute longtime);
第一个参数是是否是绝对时间，第二个参数是等待时间值。如果isAbsolute是true则会实现毫秒定时。如果isAbsolute是false则会实现纳秒定时。纳秒，可以说是精度很高了。
在jdk源码中，我们找到了具体的native函数。就拿linux来说，文件就躺在./os/posix/os_posix.cpp，最终就是调用pthread_cond_timedwait。
所有的编程都是面向glibc编程，没跑了。
pthread_cond_timedwait一般来说，平台会提供sleep、pthread_cond_wait、pthread_cond_timedwait等函数供用户使用，实现线程的等待和唤醒。
其中pthread_cond_timedwait就是使用最广泛的那一枚。通过使用perf记录堆栈调用，我们可以看到大体的函数调用栈。
javacMain
javaMain
ps-ef|grepjava
perfrecord-g-a-p2019961
perfreport
对于了解Linux内部运行原理的同学来说，通过上面的函数调用，就可以看出这里主要是使用了Linux的futex机制，而futex的两个主要方法就是futex_wait和futex_wake。
我们先不管这些乱七八糟的同步术语和函数的版本差异，在kernel/futex/waitwake.c （Linux-5.16.12）中，我们能够看到相关的函数调用。
所谓的等待计数器，就是在下面这段代码中设置的。
structhrtimer_sleeper*
futex_setup_timer(ktime_t*time structhrtimer_sleeper*timeout
intflags u64range_ns)
{
if(!time)
returnNULL;
hrtimer_init_sleeper_on_stack(timeout (flags&FLAGS_CLOCKRT)?
CLOCK_REALTIME:CLOCK_MONOTONIC
HRTIMER_MODE_ABS);
/*
*Ifrange_nsis0 callinghrtimer_set_expires_range_ns()is
*effectivelythesameascallinghrtimer_set_expires().
*/
hrtimer_set_expires_range_ns(&timeout->timer *time range_ns);
returntimeout;
}
时间轮
所以问题终于聚焦到我们本文的主题上了。
hrtimers，是Linux下一个高分辨率的定时器。hrtimer结构（也就是上面代码的&timeout->timer），其中有一个function参数，会接受一个回调函数，在定时器触发时，将会被调用。
在聊高分辨率的定时器之前，得首先聊一下低分辨率的定时器。在早期的Linux版本中，定时器是基于CPU的HZ来实现的，也就是tick周期。
很明显的，这个tick的周期的最小值，就是1/CPU主频。不过现在的CPU主频都是GHz来算了，所以精度相对来说还不错，能达到纳秒级别。
1GHz=1000MHz，1MHz=1000kHz，1kHz=1000Hz
一个jiffy=1/HZ
低分辨率的定时器，还有一个非常著名的时间轮算法，将定时任务散列在长度有限的环形数组中。然后，在此基础上再参考日常生活中水表的方式，通过低刻度走得快的轮子带动高一级刻度轮子走动的方法，像齿轮一样带动更高级别的齿轮，这样就可以避免轮子过大的问题。
其实这个也很好理解。假如我们把1天的时间，每一秒都刻在钟表上，需要86400个刻度。但其实，我们的钟表只需要60个刻度就能完成一天的循环。
Linux的定时器，将时间轮分为了9层，可以说精度很高了。
#defineWHEEL_SIZE(LVL_SIZE*LVL_DEPTH)
/*Leveldepth*/
#ifHZ>100
#defineLVL_DEPTH9
#else
#defineLVL_DEPTH8
#endif
这些细节很多，我们抽另外的文章讲解，别忘了关注xjjdog。
hrtimer相比较低精度（也不算低了）的时间轮设计，hrtimer又做了哪些，才称之为高精度呢？
组织hrtimer的，其实是一棵红黑树（timerqueue_node），这是在比较了hash、跳表、堆等数据结构基础上的最终选择。高精度的代码几乎全是重写的，大多数能够实现O(1)时间复杂度的操作。
高精度定时器的主要任务，不是实现时间片上的精度，而是在执行增删改查的时候，能够提供稳定、快速的功能。即使是排序，也应该尽量的减少时间耗费，因为调度代码执行时间的不稳定，同样会影响整个调度系统的稳定性。
timerqueue_head结构在红黑树的基础上，增加了一个next字段，用于保存树中最先到期的定时器节点，算是对红黑树小小的改造。这些改造在效率上都是立竿见影的，效果就像B Tree对B Tree的改造一样。
从下面这些结构体，可以大体看出红黑树的组织方式。
structtimerqueue_node{
structrb_nodenode;
ktime_texpires;
};
structtimerqueue_head{
structrb_root_cachedrb_root;
};
structrb_root_cached{
structrb_rootrb_root;
structrb_node*rb_leftmost;
};
structrb_node{
unsignedlong__rb_parent_color;
structrb_node*rb_right;
structrb_node*rb_left;
}__attribute__((aligned(sizeof(long))));
我们再来看一下hrtimer的结构体，发现里面有一个_softexpires，同时，它的成员变量node里，也有一个叫做expires的变量。
structhrtimer{
structtimerqueue_nodenode;
ktime_t_softexpires;
enumhrtimer_restart(*function)(structhrtimer*);
structhrtimer_clock_base*base;
u8state;
u8is_rel;
u8is_soft;
u8is_hard;
};
这是hrtimer为了增加调度的效率所做的一些妥协。它表示，我们的任务，可以在_softexpires和expires之间的任何时刻到期。expires被称作硬到期时间，是任务到期的最后时间。有了这样的设计，就可以避免进程被hrtimer频繁的唤醒，减少contextswitch。
我们可以从perf得到的hrtimer_set_expires_range_ns函数中窥探到这两个时间点的设定。这本质上也是一种对时间齐功能。
staticinlinevoidhrtimer_set_expires_range_ns(structhrtimer*timer ktime_ttime u64delta)
{
timer->_softexpires=time;
timer->node.expires=ktime_add_safe(time ns_to_ktime(delta));
}
delta的设定非常有意思，在不同的硬件设备上，它的值都不同，表示最小的调度精度。这也是我们最上面的Java程序，在执行的时候，引起时间抖动的根本原因。
End聊到这里，我想你应该能够想到，世界上根本就没有准确的调度。只不过随着主频的增加，我们可以将精度控制在一定范围内。
且不说时间本身准不准，仅仅是这时间片的细分，就使得目前的PC机，在微观世界上的时间误差将变的无比巨大，进行高频率的的精度调度几乎是不可能完成的事。
世界上最准的钟表，每150亿年才会减少一秒。但1秒也是时间，我们依然能够用语言表达出来。纠结准实时性是一个永远没有尽头的答案，除非我们能够操纵原子。再加上任务调度代码本身耗时的不确定性，目前的调度器维持在纳秒精度，已经算是一个奇迹。
世界本身就是人粗略的观测，何况是人所造出的机器呢。
作者简介：小姐姐味道 (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。
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