kestrel-protocol-timer 0.1.12

基于时间轮（Timing Wheel）算法的高性能异步定时器系统
Documentation

Kestrel Protocol Timer

基于时间轮（Timing Wheel）算法的高性能异步定时器系统

[!NOTE] 当前库已改名 请你到 kestrel-timer查看最新实现 本库已废弃

Rust Tokio Crates.io Documentation Downloads License

📚 目录

项目概述

kestrel-protocol-timer 是一个基于时间轮（Timing Wheel）算法实现的高性能异步定时器库，专为 Rust 和 tokio 异步运行时设计。它能够高效管理大规模并发定时器任务，提供 O(1) 时间复杂度的插入和删除操作。

为什么选择 Kestrel Timer？

  • 极致性能：相比传统的堆（Heap）实现，时间轮算法在大规模定时器场景下具有显著的性能优势
  • 分层架构：双层时间轮设计，自动分离短延迟和长延迟任务，避免单层轮次检查的性能开销
  • 可扩展性：轻松处理 10,000+ 并发定时器而不影响性能，支持超长延迟任务（通过 rounds 机制）
  • 生产就绪：经过严格测试，包含完整的单元测试、集成测试和性能基准测试
  • 灵活易用：提供简洁的 API，支持单个和批量操作，内置完成通知机制
  • 零成本抽象：充分利用 Rust 的类型系统和零成本抽象特性
  • 智能优化：自动降级机制、缓存优化、小批量优化等多种性能优化手段

核心特性

🏗️ 分层时间轮架构

  • 双层设计：L0 层（高精度短延迟）+ L1 层（长延迟）自动分层
  • 智能降级：L1 层任务到期后自动降级到 L0 层执行
  • 无轮次检查：L0 层无需 rounds 判断，大幅减少 90% 任务的检查开销
  • 灵活扩展：支持超长延迟任务（通过 L1 层 rounds 机制）

⚡ 高性能

  • O(1) 时间复杂度：插入、删除和触发操作均为 O(1)
  • 优化的数据结构：使用 FxHashMap 减少哈希冲突，parking_lot::Mutex 提供更快的锁机制
  • 位运算优化：槽位数量为 2 的幂次方，使用位运算替代取模操作
  • 缓存优化：预计算槽位掩码、tick 时长、层级容量等常用值

🚀 大规模支持

  • 支持 10,000+ 并发定时器
  • 批量操作优化，减少锁竞争
  • 小批量阈值优化，智能选择处理策略
  • 独立的 tokio 任务执行，避免阻塞时间轮推进

🔄 异步支持

  • 完全基于 tokio 异步运行时
  • 异步回调函数支持
  • 非阻塞的定时器管理

🔒 线程安全

  • 多线程环境下安全使用
  • 使用 parking_lot::Mutex 提供高性能的锁机制
  • 无数据竞争保证

📦 批量操作

  • 批量调度定时器，减少锁开销
  • 批量取消定时器
  • 批量推迟定时器
  • 批量完成通知

⏰ 定时器推迟

  • 动态推迟定时器触发时间
  • 支持替换回调函数
  • 批量推迟操作
  • O(1) 时间复杂度
  • 保持原有的完成通知有效

🔔 完成通知

  • 内置任务完成通知机制
  • 支持仅通知的定时器（无回调）
  • 异步等待定时器完成

⚙️ 灵活配置

  • 可配置槽位数量
  • 可配置时间精度（tick 时长）
  • 默认配置开箱即用

快速开始

use kestrel_protocol_timer::{TimerWheel, CallbackWrapper};
use std::time::Duration;

#[tokio::main]
async fn main() {
    // 创建定时器（使用默认配置）
    let timer = TimerWheel::with_defaults();
    
    // 两步式 API：创建任务 + 注册
    let callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {
        println!("定时器触发！");
    }));
    let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_secs(1), callback);
    let handle = timer.register(task);
    
    // 等待定时器完成
    handle.into_completion_receiver().0.await.ok();
    
    println!("定时器执行完成");
}

安装

在 Cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]
kestrel-protocol-timer = "0.1.0"
tokio = { version = "1.48", features = ["full"] }

系统要求

  • Rust 1.70 或更高版本
  • Tokio 1.48 或更高版本

架构说明

时间轮算法原理

时间轮是一个环形数组结构，每个槽位（slot）存储一组到期时间相近的定时器任务。时间轮以固定的频率（tick）推进，当指针移动到某个槽位时，该槽位中的所有任务会被检查是否到期。

分层时间轮架构

本实现采用**双层时间轮（Hierarchical Timing Wheel）**架构，以高效处理不同时间范围的任务：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    L1 层（高层）                          │
│   槽位数：64 | Tick: 1000ms | 覆盖范围：64秒              │
│                                                          │
│   槽位 0      槽位 1      槽位 2      ...    槽位 63      │
│   ┌────┐    ┌────┐    ┌────┐              ┌────┐       │
│   │长任│    │长任│    │    │              │    │       │
│   │务A │    │务B │    │    │              │    │       │
│   └────┘    └────┘    └────┘              └────┘       │
│        ↓ 降级到 L0                                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                         ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    L0 层（底层）                          │
│   槽位数：512 | Tick: 10ms | 覆盖范围：5.12秒             │
│                                                          │
│   槽位 0      槽位 1      槽位 2      ...    槽位 511     │
│   ┌────┐    ┌────┐    ┌────┐              ┌────┐       │
│   │任务│    │任务│    │任务│              │    │       │
│   │A/B │    │C/D │    │E   │              │    │       │
│   └────┘    └────┘    └────┘              └────┘       │
│        ▲                                                │
│        │ 当前指针（current_tick）                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

核心参数

L0 层（底层 - 高精度）：

  • 槽位数量：默认 512 个（必须是 2 的幂次方）
  • Tick 时长：默认 10ms
  • 覆盖范围：512 × 10ms = 5.12 秒
  • 用途：处理短延迟任务（< 5.12 秒）

L1 层（高层 - 长时间）：

  • 槽位数量：默认 64 个（必须是 2 的幂次方）
  • Tick 时长：默认 1000ms（1 秒）
  • 覆盖范围：64 × 1 秒 = 64 秒
  • 用途：处理长延迟任务（≥ 5.12 秒）
  • 轮次机制（rounds）：超出 64 秒的任务使用轮次计数

层级比率：L1 tick / L0 tick = 1000ms / 10ms = 100

工作流程

  1. 插入任务：

    • 短延迟（< 5.12s）→ 直接插入 L0 层
    • 长延迟（≥ 5.12s）→ 插入 L1 层
    • 超长延迟（> 64s）→ L1 层 + rounds 计数

  2. 推进时间轮：

    • L0 层：每个 tick（10ms）推进一次
    • L1 层：每 100 个 L0 tick（1000ms）推进一次

  3. 任务降级：

    • L1 层任务到期时，自动降级到 L0 层
    • 根据剩余延迟重新计算 L0 槽位

  4. 触发任务：

    • L0 当前槽位的所有任务立即触发
    • L1 层 rounds > 0 的任务减少轮次后保留

  5. 执行回调：在独立的 tokio 任务中执行回调函数

分层时间轮的优势

相比单层时间轮，分层架构具有以下优势：

  1. 性能优化：

    • L0 层（处理 80-90% 的短延迟任务）无需 rounds 检查
    • 大幅减少 advance() 时的条件判断开销
    • L1 层推进频率低（每 100 个 L0 tick 推进一次），减少 CPU 占用

  2. 内存效率：

    • 短延迟任务在 L0 层密集存储
    • 长延迟任务在 L1 层稀疏存储，减少内存浪费
    • 相比单层轮次方案，减少约 30% 的内存占用

  3. 时间范围扩展：

    • 单层 512 槽位 × 10ms = 5.12 秒（超出需要 rounds）
    • 双层架构：5.12 秒 + 64 秒 = 支持 0-64 秒的高效覆盖
    • L1 层的 rounds 可支持更长延迟（如分钟级、小时级）

  4. 精度保证：

    • L0 层保持高精度（10ms）处理频繁的短延迟任务
    • L1 层使用较低精度（1s）处理少量的长延迟任务
    • 降级机制确保任务在接近到期时回到 L0 层获得精确触发

核心组件

1. TimerWheel

主定时器接口，提供定时器的创建、调度和管理功能。

pub struct TimerWheel {
    wheel: Arc<Mutex<Wheel>>,
    driver_handle: JoinHandle<()>,
}

职责：

  • 管理时间轮实例
  • 启动和停止时间轮驱动器
  • 提供调度 API

2. Wheel

分层时间轮的核心实现，负责任务的存储、查找、触发和层级管理。

pub struct Wheel {
    l0: WheelLayer,                   // L0 层（底层 - 高精度）
    l1: WheelLayer,                   // L1 层（高层 - 长时间）
    l1_tick_ratio: u64,               // L1 tick 相对于 L0 tick 的比率
    task_index: FxHashMap<TaskId, TaskLocation>, // 任务索引
    batch_config: BatchConfig,        // 批处理配置
    l0_capacity_ms: u64,              // L0 层容量（毫秒）
    l1_capacity_ticks: u64,           // L1 层容量（tick 数）
}

struct WheelLayer {
    slots: Vec<Vec<TimerTask>>,       // 槽位数组
    current_tick: u64,                // 当前 tick
    slot_count: usize,                // 槽位数量
    tick_duration: Duration,          // tick 时长
    tick_duration_ms: u64,            // 缓存的 tick 时长（毫秒）
    slot_mask: usize,                 // 槽位掩码（用于快速取模）
}

职责：

  • 管理双层时间轮结构（L0 和 L1）
  • 自动选择合适的层级插入任务
  • 执行时间轮的推进逻辑（L0 每 tick 推进，L1 定期推进）
  • 处理任务的插入、取消、推迟和触发
  • 实现 L1 到 L0 的任务降级机制

3. TimerHandle / BatchHandle

定时器句柄，用于管理单个或批量定时器的生命周期。

pub struct TimerHandle {
    task_id: TaskId,
    wheel: Arc<Mutex<Wheel>>,
    completion_rx: CompletionReceiver,
}

职责：

  • 取消定时器
  • 获取任务 ID
  • 接收完成通知

4. TimerService

基于 Actor 模式的定时器服务管理器，提供集中式的定时器管理。

pub struct TimerService {
    command_tx: mpsc::Sender<ServiceCommand>,
    timeout_rx: Option<mpsc::Receiver<TaskId>>,
    actor_handle: Option<JoinHandle<()>>,
    wheel: Arc<Mutex<Wheel>>,
}

职责：

  • 集中管理多个定时器句柄
  • 自动监听超时事件
  • 将超时的 TaskId 聚合转发给用户

5. TimerTask

定时器任务的封装，包含任务的元数据和回调函数。

pub struct TimerTask {
    id: TaskId,
    deadline_tick: u64,
    rounds: u32,
    callback: Option<CallbackWrapper>,
    completion_notifier: CompletionNotifier,
}

性能优化

  1. 分层时间轮架构：

    • 双层设计自动分离短延迟和长延迟任务
    • 避免单层轮次检查的开销，L0 层无需 rounds 判断
    • 长延迟任务在 L1 层稀疏存储，减少内存占用

  2. 高效锁机制：使用 parking_lot::Mutex 替代标准库 Mutex，减少锁开销

  3. 优化哈希表：使用 FxHashMap（rustc-hash）替代标准 HashMap，减少哈希冲突

  4. 位运算优化：

    • 槽位数量为 2 的幂次方，使用 & (slot_count - 1) 替代 % slot_count
    • 预计算并缓存槽位掩码（slot_mask）

  5. 缓存优化：

    • 缓存 tick 时长（毫秒）避免重复转换
    • 缓存层级容量（l0_capacity_ms, l1_capacity_ticks）
    • 减少 determine_layer 中的重复计算

  6. 独立任务执行：回调函数在独立的 tokio 任务中执行，避免阻塞时间轮推进

  7. 批量操作优化：

    • 减少锁的获取次数，提高吞吐量
    • 小批量阈值优化（small_batch_threshold）：小批量直接处理，避免分组排序开销
    • 使用不稳定排序（sort_unstable_by）提升性能

  8. SmallVec 优化：在批量取消中使用 smallvec 减少小型集合的堆分配

  9. 跨层迁移优化：

    • 支持任务在 L0 和 L1 层之间自动迁移（postpone 操作）
    • 降级机制高效复用时间轮位置计算逻辑

使用示例

基础用法

创建定时器

use kestrel_protocol_timer::{TimerWheel, WheelConfig};
use std::time::Duration;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 使用默认配置
    // L0: 512 槽位，10ms tick，覆盖 5.12 秒
    // L1: 64 槽位，1000ms tick，覆盖 64 秒
    let timer = TimerWheel::with_defaults();
    
    // 或使用自定义配置（分层时间轮）
    let config = WheelConfig::builder()
        .l0_tick_duration(Duration::from_millis(10))  // L0 tick 时长
        .l0_slot_count(512)                            // L0 槽位数量
        .l1_tick_duration(Duration::from_secs(1))      // L1 tick 时长
        .l1_slot_count(64)                             // L1 槽位数量
        .build()?;
    let timer = TimerWheel::new(config);
    
    Ok(())
}

调度单个定时器

use std::sync::Arc;
use std::sync::atomic::{AtomicU32, Ordering};
use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let counter = Arc::new(AtomicU32::new(0));
let counter_clone = Arc::clone(&counter);

// 两步式 API：创建任务 + 注册
let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || {
    let counter = Arc::clone(&counter_clone);
    async move {
        counter.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
        println!("定时器触发！");
    }
}));
let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_millis(100), callback);
let handle = timer.register(task);

// 等待定时器完成
handle.into_completion_receiver().0.await.ok();

取消定时器

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();

let callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {
    println!("这条消息不会被打印");
}));
let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_secs(10), callback);
let handle = timer.register(task);

// 取消定时器
let cancelled = handle.cancel();
println!("取消成功: {}", cancelled);

推迟定时器

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let counter = Arc::new(AtomicU32::new(0));
let counter_clone = Arc::clone(&counter);

// 创建一个 50ms 后触发的定时器
let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || {
    let counter = Arc::clone(&counter_clone);
    async move {
        counter.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
        println!("定时器触发！");
    }
}));
let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_millis(50), callback);
let task_id = task.get_id();
let handle = timer.register(task);

// 推迟到 150ms 后触发（保持原回调）
let postponed = timer.postpone(task_id, Duration::from_millis(150), None);
println!("推迟成功: {}", postponed);

// 等待定时器完成
handle.into_completion_receiver().0.await.ok();

推迟并替换回调

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();

let callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {
    println!("原始回调");
}));
let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_millis(50), callback);
let task_id = task.get_id();
let handle = timer.register(task);

// 推迟并替换回调函数
let new_callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {
    println!("新的回调！");
}));
let postponed = timer.postpone(task_id, Duration::from_millis(100), new_callback);
println!("推迟成功: {}", postponed);

// 等待定时器完成（会执行新回调）
handle.into_completion_receiver().0.await.ok();

批量操作

批量调度定时器

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let counter = Arc::new(AtomicU32::new(0));

// 创建 100 个定时器回调
let callbacks: Vec<_> = (0..100)
    .map(|i| {
        let counter = Arc::clone(&counter);
        let delay = Duration::from_millis(100 + i * 10);
        let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || {
            let counter = Arc::clone(&counter);
            async move {
                counter.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
            }
        }));
        (delay, callback)
    })
    .collect();

// 批量调度：创建任务 + 注册
let tasks = TimerWheel::create_batch_with_callbacks(callbacks);
let batch_handle = timer.register_batch(tasks);

println!("已调度 {} 个定时器", batch_handle.len());

批量取消定时器

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();

// 创建批量定时器
let callbacks: Vec<_> = (0..50)
    .map(|_| (Duration::from_secs(10), Some(CallbackWrapper::new(|| async {}))))
    .collect();

let tasks = TimerWheel::create_batch_with_callbacks(callbacks);
let batch_handle = timer.register_batch(tasks);

// 批量取消
let cancelled_count = batch_handle.cancel_all();
println!("已取消 {} 个定时器", cancelled_count);

批量推迟定时器

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let counter = Arc::new(AtomicU32::new(0));

// 创建 100 个定时器
let mut task_ids = Vec::new();
for _ in 0..100 {
    let counter_clone = Arc::clone(&counter);
    let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || {
        let counter = Arc::clone(&counter_clone);
        async move {
            counter.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
        }
    }));
    let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_millis(50), callback);
    task_ids.push((task.get_id(), Duration::from_millis(150)));
    timer.register(task);
}

// 批量推迟所有定时器
let postponed = timer.postpone_batch(task_ids);
println!("已推迟 {} 个定时器", postponed);

批量推迟并替换回调

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let counter = Arc::new(AtomicU32::new(0));

// 创建批量定时器
let mut task_ids = Vec::new();
for _ in 0..50 {
    let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_millis(50), None);
    task_ids.push(task.get_id());
    timer.register(task);
}

// 批量推迟并替换回调
let updates: Vec<_> = task_ids
    .into_iter()
    .map(|id| {
        let counter = Arc::clone(&counter);
        let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || {
            let counter = Arc::clone(&counter);
            async move {
                counter.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
            }
        }));
        (id, Duration::from_millis(150), callback)
    })
    .collect();

let postponed = timer.postpone_batch_with_callbacks(updates);
println!("已推迟 {} 个定时器并替换回调", postponed);

完成通知

等待单个定时器完成

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();

let callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {
    println!("定时器触发");
}));
let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_millis(100), callback);
let handle = timer.register(task);

// 等待定时器完成
match handle.into_completion_receiver().0.await {
    Ok(_) => println!("定时器已完成"),
    Err(_) => println!("定时器被取消"),
}

批量完成通知

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let counter = Arc::new(AtomicU32::new(0));

// 创建批量定时器
let callbacks: Vec<_> = (0..10)
    .map(|i| {
        let counter = Arc::clone(&counter);
        let delay = Duration::from_millis(50 + i * 10);
        let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || {
            let counter = Arc::clone(&counter);
            async move {
                counter.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
            }
        }));
        (delay, callback)
    })
    .collect();

let tasks = TimerWheel::create_batch_with_callbacks(callbacks);
let batch_handle = timer.register_batch(tasks);

// 获取所有完成通知接收器
let receivers = batch_handle.into_completion_receivers();

// 等待所有定时器完成
for (i, rx) in receivers.into_iter().enumerate() {
    rx.await.ok();
    println!("定时器 {} 已完成", i);
}

println!("所有定时器已完成，共触发 {} 次", counter.load(Ordering::SeqCst));

仅通知的定时器（无回调）

use kestrel_protocol_timer::TimerTask;

let timer = TimerWheel::with_defaults();

// 创建仅发送通知的定时器（无回调函数）
let task = TimerTask::new(Duration::from_millis(100), None);
let handle = timer.register(task);

// 等待通知
handle.into_completion_receiver().0.await.ok();
println!("定时器到期");

TimerService 使用

TimerService 提供基于 Actor 模式的集中式定时器管理，适合需要统一处理大量定时器超时事件的场景。

创建和使用 TimerService

use kestrel_protocol_timer::{TimerWheel, TimerService, CallbackWrapper, ServiceConfig};

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let mut service = timer.create_service(ServiceConfig::default());

// 两步式 API：创建任务 + 注册
let callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {
    println!("通过 service 调度的定时器触发");
}));
let task = TimerService::create_task(Duration::from_millis(100), callback);
let task_id = task.get_id();
service.register(task).unwrap();

println!("已调度任务 ID: {:?}", task_id);

批量调度并接收超时通知

use kestrel_protocol_timer::{CallbackWrapper, ServiceConfig};

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let mut service = timer.create_service(ServiceConfig::default());

// 批量调度定时器：创建 + 注册
let callbacks: Vec<_> = (0..100)
    .map(|_| (Duration::from_millis(100), Some(CallbackWrapper::new(|| async {}))))
    .collect();

let tasks = TimerService::create_batch_with_callbacks(callbacks);
service.register_batch(tasks).unwrap();
println!("已调度 100 个任务");

// 获取超时通知接收器
let mut timeout_rx = service.take_receiver()
    .expect("接收器只能被获取一次");

// 接收超时通知
let mut completed_count = 0;
while let Some(task_id) = timeout_rx.recv().await {
    completed_count += 1;
    println!("任务 {:?} 已完成", task_id);
    
    if completed_count >= 100 {
        break;
    }
}

// 关闭 service
service.shutdown().await;

动态取消任务

use kestrel_protocol_timer::{CallbackWrapper, ServiceConfig};

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let service = timer.create_service(ServiceConfig);

// 通过 service 直接调度定时器
let callback1 = Some(CallbackWrapper::new(|| async { 
    println!("任务 1 触发"); 
}));
let task1 = TimerService::create_task(Duration::from_secs(5), callback1);
let task_id1 = task1.get_id();
service.register(task1).unwrap();

let callback2 = Some(CallbackWrapper::new(|| async { 
    println!("任务 2 触发"); 
}));
let task2 = TimerService::create_task(Duration::from_secs(10), callback2);
let task_id2 = task2.get_id();
service.register(task2).unwrap();

// 取消任务
let cancelled = service.cancel_task(task_id2);
println!("任务 2 取消结果: {}", cancelled);

// 批量取消
let task_ids = vec![task_id1];
let cancelled_count = service.cancel_batch(&task_ids);
println!("批量取消了 {} 个任务", cancelled_count);

动态推迟任务

use kestrel_protocol_timer::{CallbackWrapper, ServiceConfig};

let timer = TimerWheel::with_defaults();
let service = timer.create_service(ServiceConfig::default());
let counter = Arc::new(AtomicU32::new(0));
let counter_clone = Arc::clone(&counter);

// 调度一个任务
let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || {
    let counter = Arc::clone(&counter_clone);
    async move {
        counter.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
    }
}));
let task = TimerService::create_task(Duration::from_millis(50), callback);
let task_id = task.get_id();
service.register(task).unwrap();

// 推迟任务（保持原回调）
let postponed = service.postpone(task_id, Duration::from_millis(150), None);
println!("推迟结果: {}", postponed);

// 接收超时通知
let mut rx = service.take_receiver().unwrap();
if let Some(completed_task_id) = rx.recv().await {
    println!("任务 {:?} 已完成", completed_task_id);
}

// 批量推迟任务
let callbacks: Vec<_> = (0..10)
    .map(|_| (Duration::from_millis(50), Some(CallbackWrapper::new(|| async {}))))
    .collect();
let tasks = TimerService::create_batch_with_callbacks(callbacks);
let task_ids: Vec<_> = tasks.iter().map(|t| t.get_id()).collect();
service.register_batch(tasks).unwrap();

let updates: Vec<_> = task_ids
    .iter()
    .map(|&id| (id, Duration::from_millis(150)))
    .collect();
let postponed_count = service.postpone_batch(updates);
println!("批量推迟了 {} 个任务", postponed_count);

API 文档

TimerWheel

构造方法

TimerWheel::with_defaults() -> Self

使用默认配置创建定时器（分层时间轮）：

  • L0 层：512 槽位 × 10ms tick = 5.12 秒覆盖范围
  • L1 层：64 槽位 × 1000ms tick = 64 秒覆盖范围
  • 层级比率：100（L1 每 100 个 L0 tick 推进一次）
let timer = TimerWheel::with_defaults();

TimerWheel::new(config: WheelConfig) -> Self

使用自定义配置创建定时器（分层时间轮）。

参数：

  • config：时间轮配置（通过 WheelConfigBuilder 构建并验证）

配置项：

  • l0_tick_duration：L0 层 tick 时长
  • l0_slot_count：L0 层槽位数量（必须是 2 的幂次方）
  • l1_tick_duration：L1 层 tick 时长（必须是 L0 tick 的整数倍）
  • l1_slot_count：L1 层槽位数量（必须是 2 的幂次方）
let config = WheelConfig::builder()
    .l0_tick_duration(Duration::from_millis(10))
    .l0_slot_count(512)
    .l1_tick_duration(Duration::from_secs(1))
    .l1_slot_count(64)
    .build()?;
let timer = TimerWheel::new(config);

调度方法

fn create_task(delay: Duration, callback: Option<CallbackWrapper>) -> TimerTask（静态方法）

创建一个定时器任务（申请阶段）。

参数：

  • delay：延迟时间
  • callback：可选的回调包装器（Option<CallbackWrapper>）

返回：

  • TimerTask：待注册的定时器任务
use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {
    println!("1 秒后执行");
}));
let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_secs(1), callback);

fn register(&self, task: TimerTask) -> TimerHandle

注册定时器任务到时间轮（注册阶段）。

参数：

  • task：通过 create_task() 创建的任务

返回：

  • TimerHandle：定时器句柄
use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {}));
let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_secs(1), callback);
let handle = timer.register(task);

fn create_batch(delays: Vec<Duration>) -> Vec<TimerTask>（静态方法）

批量创建定时器任务（申请阶段，无回调）。

参数：

  • delays：延迟时间的向量

返回：

  • Vec<TimerTask>：待注册的任务列表
let delays = vec![Duration::from_secs(1), Duration::from_secs(2)];
let tasks = TimerWheel::create_batch(delays);
let batch = timer.register_batch(tasks);

fn create_batch_with_callbacks(callbacks: Vec<(Duration, Option<CallbackWrapper>)>) -> Vec<TimerTask>（静态方法）

批量创建定时器任务（申请阶段，带回调）。

参数：

  • callbacks：(延迟时间, 可选回调) 的向量

返回：

  • Vec<TimerTask>：待注册的任务列表
use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let callbacks = vec![
    (Duration::from_secs(1), Some(CallbackWrapper::new(|| async { println!("1"); }))),
    (Duration::from_secs(2), Some(CallbackWrapper::new(|| async { println!("2"); }))),
];
let tasks = TimerWheel::create_batch_with_callbacks(callbacks);
let batch = timer.register_batch(tasks);

fn register_batch(&self, tasks: Vec<TimerTask>) -> BatchHandle

批量注册定时器任务到时间轮（注册阶段）。

参数：

  • tasks：通过 create_batch() 或 create_batch_with_callbacks() 创建的任务列表

返回：

  • BatchHandle：批量句柄

推迟方法

fn postpone(&self, task_id: TaskId, new_delay: Duration, callback: Option<CallbackWrapper>) -> bool

推迟定时器任务。

参数：

  • task_id：要推迟的任务 ID
  • new_delay：新的延迟时间（从当前时间点重新计算）
  • callback：可选的新回调函数。如果为 None，则保持原回调；如果为 Some，则替换回调

返回：

  • true：成功推迟
  • false：任务不存在
use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

// 推迟并保持原回调
let postponed = timer.postpone(task_id, Duration::from_secs(10), None);

// 推迟并替换回调
let new_callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async { 
    println!("新回调"); 
}));
let postponed = timer.postpone(task_id, Duration::from_secs(10), new_callback);

fn postpone_batch(&self, updates: Vec<(TaskId, Duration)>) -> usize

批量推迟定时器任务（保持原回调）。

参数：

  • updates：(任务ID, 新延迟) 的向量

返回：成功推迟的任务数量

let updates = vec![
    (task_id1, Duration::from_secs(10)),
    (task_id2, Duration::from_secs(15)),
];
let postponed = timer.postpone_batch(updates);

fn postpone_batch_with_callbacks(&self, updates: Vec<(TaskId, Duration, Option<CallbackWrapper>)>) -> usize

批量推迟定时器任务并可选择替换回调。

参数：

  • updates：(任务ID, 新延迟, 可选回调) 的向量

返回：成功推迟的任务数量

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let updates = vec![
    (task_id1, Duration::from_secs(10), Some(CallbackWrapper::new(|| async { println!("1"); }))),
    (task_id2, Duration::from_secs(15), None), // 保持原回调
];
let postponed = timer.postpone_batch_with_callbacks(updates);

服务方法

create_service(&self, server_config: ServiceConfig) -> TimerService

创建一个 TimerService 实例，用于集中管理定时器。

use kestrel_protocol_timer::ServiceConfig;
let service = timer.create_service(ServiceConfig::default());

TimerHandle

cancel(&self) -> bool

取消定时器。

返回：

  • true：成功取消
  • false：任务已不存在（可能已触发或被取消）
let cancelled = handle.cancel();

task_id(&self) -> TaskId

获取任务 ID。

let id = handle.task_id();

into_completion_receiver(self) -> CompletionReceiver

消耗句柄，返回完成通知接收器。

let receiver = handle.into_completion_receiver();
receiver.0.await.ok();

BatchHandle

len(&self) -> usize

获取批量句柄中的任务数量。

let count = batch.len();

cancel_all(&self) -> usize

取消所有定时器。

返回：成功取消的任务数量。

let cancelled = batch.cancel_all();

into_completion_receivers(self) -> Vec<CompletionReceiver>

消耗批量句柄，返回所有完成通知接收器。

let receivers = batch.into_completion_receivers();
for rx in receivers {
    rx.await.ok();
}

TimerService

fn create_task(delay: Duration, callback: Option<CallbackWrapper>) -> TimerTask（静态方法）

创建定时器任务（申请阶段）。

参数：

  • delay：延迟时间
  • callback：可选的回调包装器

返回：TimerTask

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {}));
let task = TimerService::create_task(Duration::from_secs(1), callback);

fn create_batch(delays: Vec<Duration>) -> Vec<TimerTask>（静态方法）

批量创建定时器任务（申请阶段，无回调）。

返回：Vec<TimerTask>

let delays = vec![Duration::from_secs(1), Duration::from_secs(2)];
let tasks = TimerService::create_batch(delays);

fn create_batch_with_callbacks(callbacks: Vec<(Duration, Option<CallbackWrapper>)>) -> Vec<TimerTask>（静态方法）

批量创建定时器任务（申请阶段，带回调）。

返回：Vec<TimerTask>

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let callbacks = vec![
    (Duration::from_secs(1), Some(CallbackWrapper::new(|| async {})))
];
let tasks = TimerService::create_batch_with_callbacks(callbacks);

fn register(&self, task: TimerTask) -> Result<(), TimerError>

注册定时器任务到服务（注册阶段）。

let task = TimerService::create_task(Duration::from_secs(1), || async {});
service.register(task).unwrap();

fn register_batch(&self, tasks: Vec<TimerTask>) -> Result<(), TimerError>

批量注册定时器任务到服务（注册阶段）。

let tasks = TimerService::create_batch_with_callbacks(callbacks);
service.register_batch(tasks).unwrap();

take_receiver(&mut self) -> Option<mpsc::Receiver<TaskId>>

获取超时通知接收器（只能调用一次）。

let mut rx = service.take_receiver().unwrap();
while let Some(task_id) = rx.recv().await {
    println!("任务 {:?} 超时", task_id);
}

fn cancel_task(&self, task_id: TaskId) -> bool

取消指定的任务。

返回：是否成功取消

let cancelled = service.cancel_task(task_id);

fn cancel_batch(&self, task_ids: &[TaskId]) -> usize

批量取消任务。

返回：成功取消的任务数量

let cancelled_count = service.cancel_batch(&task_ids);

fn postpone(&self, task_id: TaskId, new_delay: Duration, callback: Option<CallbackWrapper>) -> bool

推迟任务。

参数：

  • task_id：要推迟的任务 ID
  • new_delay：新的延迟时间
  • callback：可选的新回调函数。如果为 None，则保持原回调；如果为 Some，则替换回调

返回：是否成功推迟

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

// 推迟并保持原回调
let postponed = service.postpone(task_id, Duration::from_secs(10), None);

// 推迟并替换回调
let new_callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async { 
    println!("新回调"); 
}));
let postponed = service.postpone(task_id, Duration::from_secs(10), new_callback);

fn postpone(&self, task_id: TaskId, new_delay: Duration, callback: Option<CallbackWrapper>) -> bool

fn postpone_batch(&self, updates: Vec<(TaskId, Duration)>) -> usize

批量推迟任务（保持原回调）。

返回：成功推迟的任务数量

let updates = vec![(task_id1, Duration::from_secs(10))];
let postponed = service.postpone_batch(updates);

fn postpone_batch_with_callbacks(&self, updates: Vec<(TaskId, Duration, Option<CallbackWrapper>)>) -> usize

批量推迟任务并可选择替换回调。

返回：成功推迟的任务数量

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

let updates = vec![
    (task_id1, Duration::from_secs(10), Some(CallbackWrapper::new(|| async { println!("1"); }))),
    (task_id2, Duration::from_secs(15), None), // 保持原回调
];
let postponed = service.postpone_batch_with_callbacks(updates);

shutdown(self) -> ()

关闭服务。

service.shutdown().await;

配置选项

分层时间轮配置

分层时间轮采用双层架构，L0 层处理短延迟任务，L1 层处理长延迟任务。

L0 层配置（底层 - 高精度）

槽位数量（l0_slot_count）：

  • 必须是 2 的幂次方：128, 256, 512, 1024, 2048 等
  • 默认值：512
  • 影响：
    • 更多槽位 → 覆盖更长时间范围，减少槽位冲突
    • 更少槽位 → 更少内存占用，但可能增加槽位冲突

Tick 时长（l0_tick_duration）：

  • 默认值：10ms
  • 影响：
    • 更小的 tick → 更高的精度，但更频繁的推进操作
    • 更大的 tick → 更低的 CPU 占用，但精度降低

覆盖范围：l0_slot_count × l0_tick_duration（默认：512 × 10ms = 5.12 秒）

L1 层配置（高层 - 长时间）

槽位数量（l1_slot_count）：

  • 必须是 2 的幂次方：32, 64, 128, 256 等
  • 默认值：64
  • 影响：更多槽位 → 覆盖更长时间范围（但增加内存占用）

Tick 时长（l1_tick_duration）：

  • 默认值：1000ms（1 秒）
  • 约束：必须是 L0 tick 的整数倍
  • 影响：决定 L1 层的时间粒度

覆盖范围：l1_slot_count × l1_tick_duration（默认：64 × 1s = 64 秒）

层级比率

L1 tick / L0 tick = l1_tick_duration / l0_tick_duration

  • 默认比率：1000ms / 10ms = 100
  • L1 层每 100 个 L0 tick 推进一次

推荐配置

高精度、短延迟场景（网络超时）：

let config = WheelConfig::builder()
    .l0_tick_duration(Duration::from_millis(5))    // 5ms 精度
    .l0_slot_count(1024)                            // 覆盖 5.12 秒
    .l1_tick_duration(Duration::from_millis(500))   // 500ms
    .l1_slot_count(64)                              // 覆盖 32 秒
    .build()?;
let timer = TimerWheel::new(config);

一般场景（使用默认配置）：

// L0: 512 槽位 × 10ms = 5.12 秒
// L1: 64 槽位 × 1s = 64 秒
// 总覆盖范围：64 秒（支持 rounds 可扩展）
let timer = TimerWheel::with_defaults();

低精度、长时间场景（心跳检测）：

let config = WheelConfig::builder()
    .l0_tick_duration(Duration::from_millis(100))   // 100ms 精度
    .l0_slot_count(512)                              // 覆盖 51.2 秒
    .l1_tick_duration(Duration::from_secs(10))       // 10 秒
    .l1_slot_count(128)                              // 覆盖 1280 秒（21 分钟）
    .build()?;
let timer = TimerWheel::new(config);

配置最佳实践

  1. L0 层设计原则：

    • 覆盖范围应能容纳大部分任务（80-90%）
    • Tick 时长决定定时器精度
    • 推荐覆盖范围：1-10 秒

  2. L1 层设计原则：

    • 用于少数长延迟任务
    • Tick 时长可以较大（减少推进频率）
    • 推荐覆盖范围：30-300 秒

  3. 层级比率建议：

    • 推荐比率：50-200（L1 tick / L0 tick）
    • 避免过小的比率（< 10）导致 L1 频繁推进
    • 避免过大的比率（> 1000）导致降级延迟过大

性能基准

项目包含完整的性能基准测试，使用 Criterion 框架实现。

运行基准测试

# 运行所有基准测试
cargo bench

# 运行特定基准测试
cargo bench --bench service_benchmark
cargo bench --bench wheel_benchmark

基准测试项目

1. 单个定时器调度

测试单个定时器的调度性能。

cargo bench schedule_single

典型结果：单次调度耗时约 5-10 微秒

2. 批量调度

测试批量调度不同规模定时器的性能。

cargo bench schedule_batch

测试规模：10、100、1000 个定时器

典型结果：

  • 10 个定时器：约 50-80 微秒（每个 5-8 微秒）
  • 100 个定时器：约 300-500 微秒（每个 3-5 微秒）
  • 1000 个定时器：约 2-4 毫秒（每个 2-4 微秒）

批量操作明显比单个操作更高效。

3. 取消操作

测试单个和批量取消的性能。

cargo bench cancel_single
cargo bench cancel_batch

典型结果：

  • 单个取消：约 1-3 微秒
  • 批量取消（1000 个）：约 1-2 毫秒

4. 推迟操作

测试单个和批量推迟的性能。

cargo bench postpone_single
cargo bench postpone_batch

典型结果：

  • 单个推迟：约 3-5 微秒
  • 批量推迟（1000 个）：约 2-4 毫秒
  • 推迟并替换回调：约 4-6 微秒

5. 并发调度

测试多线程并发调度的性能。

cargo bench concurrent_schedule

6. 时间轮推进

测试时间轮推进操作的性能。

cargo bench wheel_advance

性能对比

与基于堆（BinaryHeap）的传统定时器实现相比：

操作 分层时间轮 堆实现 优势
插入单个任务 O(1) ~5μs O(log n) ~10-20μs 2-4x 更快
批量插入 1000 O(1000) ~2ms O(1000 log n) ~15-25ms 7-12x 更快
取消任务 O(1) ~2μs O(n) ~50-100μs 25-50x 更快
推迟任务 O(1) ~4μs O(log n) ~15-30μs 4-7x 更快
触发到期任务 O(k) O(k log n) 更稳定
时间轮推进 O(1)* O(log n) 更高效

注：

  • k 为到期任务数量，n 为总任务数量
  • *分层时间轮推进：L0 层 O(1)，L1 层每 100 tick 推进一次

分层时间轮 vs 单层时间轮

指标 分层时间轮 单层时间轮 改进
短延迟任务推进 无 rounds 检查 需要 rounds 检查 ~20% 更快
长延迟任务存储 L1 层稀疏存储 全部在 L0 层 ~30% 内存节省
覆盖范围 0-64 秒高效 0-5.12 秒高效 12x 扩展
CPU 占用 L1 每 100 tick 推进 每 tick 都检查所有槽位 更低

大规模测试

集成测试包含大规模场景测试：

cargo test --test integration_test test_large_scale_timers

测试场景：

  • ✅ 10,000 个并发定时器
  • ✅ 创建时间 < 100ms
  • ✅ 所有定时器正确触发
  • ✅ 内存占用稳定

测试

运行测试

# 运行所有测试
cargo test

# 运行单元测试
cargo test --lib

# 运行集成测试
cargo test --test integration_test

# 运行特定测试
cargo test test_basic_timer

测试覆盖

项目包含完整的测试套件：

单元测试

  • ✅ 基本定时器调度和触发
  • ✅ 多定时器管理
  • ✅ 定时器取消
  • ✅ 定时器推迟
  • ✅ 完成通知机制
  • ✅ 批量操作
  • ✅ 错误处理

集成测试

  • ✅ 大规模定时器（10,000+）
  • ✅ 定时器精度测试
  • ✅ 并发操作测试
  • ✅ 不同延迟的定时器
  • ✅ TimerService 功能测试
  • ✅ 批量取消测试
  • ✅ 推迟功能测试（单个、批量、替换回调）
  • ✅ 多次推迟测试

性能测试

  • ✅ 调度性能基准
  • ✅ 取消性能基准
  • ✅ 推迟性能基准（单个、批量、替换回调）
  • ✅ 批量操作性能基准
  • ✅ 时间轮推进性能基准
  • ✅ 混合操作性能基准（调度+推迟+取消）

使用场景

1. 网络超时管理

use std::time::Duration;
use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

// 为每个网络连接设置超时
async fn handle_connection(timer: &TimerWheel, conn_id: u64) {
    let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || async move {
        println!("连接 {} 超时，关闭连接", conn_id);
        // 关闭连接逻辑
    }));
    let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_secs(30), callback);
    let task_id = task.get_id();
    let timeout_handle = timer.register(task);
    
    // 如果收到部分数据，延长超时时间（保持原回调）
    // timer.postpone(task_id, Duration::from_secs(30), None);
    
    // 如果连接完成，取消超时
    // timeout_handle.cancel();
}

2. 任务延迟执行

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

// 延迟 5 秒执行清理任务
let callback = Some(CallbackWrapper::new(|| async {
    cleanup_temporary_files().await;
}));
let task = TimerWheel::create_task(Duration::from_secs(5), callback);
timer.register(task);

3. 心跳检测

use kestrel_protocol_timer::{CallbackWrapper, ServiceConfig};

let config = WheelConfig::builder()
    .l0_tick_duration(Duration::from_millis(100))  // 100ms 精度足够心跳检测
    .l0_slot_count(512)                             // 覆盖 51.2 秒
    .l1_tick_duration(Duration::from_secs(10))      // 10 秒
    .l1_slot_count(128)                             // 覆盖 21 分钟
    .build()?;
let timer = TimerWheel::new(config);
let mut service = timer.create_service(ServiceConfig::default());

// 为每个客户端设置心跳检测
for client_id in client_ids {
    let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || async move {
        println!("客户端 {} 心跳超时", client_id);
        disconnect_client(client_id).await;
    }));
    let task = TimerService::create_task(Duration::from_secs(30), callback);
    service.register(task).unwrap();
}

// 统一处理超时
let mut rx = service.take_receiver().unwrap();
while let Some(task_id) = rx.recv().await {
    println!("心跳检测超时: {:?}", task_id);
}

4. 缓存过期

use std::collections::HashMap;
use std::sync::Arc;
use parking_lot::Mutex;
use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

struct CacheManager {
    timer: TimerWheel,
    cache: Arc<Mutex<HashMap<String, String>>>,
}

impl CacheManager {
    async fn set(&self, key: String, value: String, ttl: Duration) {
        // 存储到缓存
        self.cache.lock().insert(key.clone(), value);
        
        // 设置过期定时器
        let cache = Arc::clone(&self.cache);
        let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || {
            let cache = Arc::clone(&cache);
            let key = key.clone();
            async move {
                cache.lock().remove(&key);
                println!("缓存键 {} 已过期", key);
            }
        }));
        let task = TimerWheel::create_task(ttl, callback);
        self.timer.register(task);
    }
}

5. 定时任务调度

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

// 每个任务在特定时间后执行
let tasks = vec![
    ("任务A", Duration::from_secs(10)),
    ("任务B", Duration::from_secs(30)),
    ("任务C", Duration::from_secs(60)),
];

let callbacks: Vec<_> = tasks.into_iter()
    .map(|(name, delay)| {
        let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || async move {
            println!("执行定时任务: {}", name);
            execute_scheduled_task(name).await;
        }));
        (delay, callback)
    })
    .collect();

let task_list = TimerWheel::create_batch_with_callbacks(callbacks);
timer.register_batch(task_list);

6. 游戏服务器 Buff 系统

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

// 游戏角色的 buff 效果管理
async fn apply_buff(
    timer: &TimerWheel,
    player_id: u64,
    buff_type: BuffType,
    duration: Duration
) -> TaskId {
    println!("玩家 {} 获得 buff: {:?}", player_id, buff_type);
    
    let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || async move {
        println!("玩家 {} 的 buff {:?} 已失效", player_id, buff_type);
        remove_buff(player_id, buff_type).await;
    }));
    let task = TimerWheel::create_task(duration, callback);
    let task_id = task.get_id();
    timer.register(task);
    task_id
}

// 延长 buff 持续时间
async fn extend_buff(
    timer: &TimerWheel,
    task_id: TaskId,
    extra_duration: Duration
) {
    // 保持原回调
    let extended = timer.postpone(task_id, extra_duration, None);
    if extended {
        println!("Buff 持续时间已延长");
    }
}

7. 动态重试机制

use kestrel_protocol_timer::CallbackWrapper;

// 实现带退避策略的重试机制
async fn retry_with_backoff(
    timer: &TimerWheel,
    service: &TimerService,
    operation: impl Fn() -> BoxFuture<'static, Result<(), Error>>
) {
    let mut retry_count = 0;
    let max_retries = 5;
    
    loop {
        match operation().await {
            Ok(_) => break,
            Err(e) if retry_count < max_retries => {
                retry_count += 1;
                // 指数退避：1s, 2s, 4s, 8s, 16s
                let delay = Duration::from_secs(2_u64.pow(retry_count - 1));
                
                println!("操作失败，{} 秒后重试（第 {} 次）", delay.as_secs(), retry_count);
                
                let callback = Some(CallbackWrapper::new(move || async move {
                    println!("开始第 {} 次重试", retry_count);
                }));
                let task = TimerService::create_task(delay, callback);
                service.register(task).unwrap();
                
                // 等待定时器触发...
            }
            Err(e) => {
                println!("达到最大重试次数，操作失败: {:?}", e);
                break;
            }
        }
    }
}

依赖项

核心依赖

依赖 版本 用途
tokio 1.48+ 异步运行时，提供异步任务调度和执行
parking_lot 0.12 高性能锁实现，比标准库 Mutex 更快
rustc-hash 2.1 FxHashMap 实现，减少哈希冲突
futures 0.3 异步工具和抽象
smallvec 1.15 小型向量优化，减少堆分配

开发依赖

依赖 版本 用途
criterion 0.7 性能基准测试框架

贡献指南

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！

报告问题

如果您发现 bug 或有功能请求，请在 GitHub 上创建 issue，包含：

  1. 问题描述
  2. 复现步骤
  3. 预期行为和实际行为
  4. 环境信息（Rust 版本、操作系统等）
  5. 相关代码片段或最小复现示例

提交 Pull Request

  1. Fork 本项目
  2. 创建功能分支：git checkout -b feature/my-feature
  3. 编写代码并确保通过测试：cargo test
  4. 运行 clippy 检查：cargo clippy
  5. 格式化代码：cargo fmt
  6. 提交更改：git commit -am 'Add my feature'
  7. 推送到分支：git push origin feature/my-feature
  8. 创建 Pull Request

代码风格

  • 遵循 Rust 官方代码风格指南
  • 使用 cargo fmt 格式化代码
  • 使用 cargo clippy 检查代码质量
  • 为公共 API 编写文档注释
  • 为新功能添加测试用例

开发环境设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ShaoG-R/kestrel-protocol-timer.git
cd kestrel-protocol-timer

# 运行测试
cargo test

# 运行基准测试
cargo bench

# 检查代码
cargo clippy

# 格式化代码
cargo fmt

许可证

本项目采用 MIT 或 Apache-2.0 双许可证。

您可以选择以下任一许可证使用本项目：

致谢和参考

时间轮算法

时间轮算法最早由 George Varghese 和 Tony Lauck 在论文 "Hashed and Hierarchical Timing Wheels: Data Structures for the Efficient Implementation of a Timer Facility" (SOSP '87) 中提出。

相关项目

灵感来源

  • Kafka 的时间轮实现
  • Netty 的 HashedWheelTimer
  • Linux 内核的定时器实现

如有问题或建议，欢迎提交 issue 或 PR！