在之前的性能测试中，用到了延迟队列java.util.concurrent.DelayQueue的功能下单延迟10s撤单性能测试，其实也是简单使用到了基本的 API，演示如下DelayQueue基础功能演示。在对 Java & Go 各种队列做性能对比测试的规划里面也没法这个延迟队列算进来。当时感觉这个队列设计到很多排序，而且用的数组实现的队列，加上了java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue队列的性能资料，所以以为延迟队列性能比较差，放弃了做对比测试。

最近在看了goreplay的项目资料后，发现这个真流量回放还是很有搞头的，就是根据请求的时间戳进行判断是否立即发出请求。这个针对不同的压测场景中，更加优秀的匹配了线上流量的波动（对波动场景效果最佳）。也能发现更多存在的性能瓶颈和风险项。

所以呢，我打算再次发挥抄能力，把 goreplay 这个功能抄下来，就使用java.util.concurrent.DelayQueue作为消息队列实现类。

结论

java.util.concurrent.Delayed自身性能百万级别 QPS，足够满足接口性能测试 QPS，目前 FunTester 设计的目标还是单进程满足 50 万 QPS。使用习惯上跟之前的队列测试结果一致，队列积累的数量越小 QPS 越高，线程数越多 QPS 会保持一个极限，单进程的 QPS 会降低。不确定是否跟我自身硬件瓶颈相关。以后有机会再服务器上再进行一波测试，毕竟服务器配置是我自己配置的 8 倍有余。

测试用例

测试用例沿用了之前的静态压测模型中的，固定线程模式。跟之前测试 Java&Go 的保持一致。有兴趣的可以翻一翻：

• Java&Go高性能队列之LinkedBlockingQueue性能测试
  

• Java&Go高性能队列之Disruptor性能测试
  

• Java&Go高性能队列之channel性能测试
  

可延迟对象

这里需要创建一个可延迟对象，需要继承一个java.util.concurrent.Delayed接口，具体实现如下：

    /**     * 日志对象     */    static class FunTesterDelay implements Delayed {
        long timestamp
        String str
        FunTesterDelay() {            this.timestamp = 5            this.str = DEFAULT_STRING        }
        @Override        long getDelay(@NotNull TimeUnit unit) {            return timestamp - Time.getTimeStamp()        }
        @Override        int compareTo(@NotNull Delayed o) {            return 0        }    }

测试用例

使用静态模型线程模式。

    static int thread = 20
    static int times = 100000
    static def delays = new DelayQueue<FunTesterDelay>()
    public static void main(String[] args) {        RUNUP_TIME = 0        new Concurrent(new FunTester(),thread,"DelayQueue性能测试").start()
    }
    private static class FunTester extends FixedThread {

        FunTester() {            super(null, times, true)        }
        @Override        protected void doing() throws Exception {            delays.add(new FunTesterDelay())        }
        @Override        FunTester clone() {            return new FunTester()        }    }

测试结果

添加

这里简单测试了添加功能，方法com.funtest.groovytest.Update.FunTesterDelay#compareTo默认返回了 0，就是不排序了。

添加删除

这里直接先添加后删除，简单粗暴，快速看结果。这里的 1 个 QPS，实际相当于 2 个 QPS。

看来跟之前测试过的队列结论都差不多。保持队列不要太长，线程数增加会导致单线程效率变低，不过总得的 QPS 依然保持在 250 万 ~ 300 万之间。足够满足性能测试需求了。

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