在kafka中，有许多请求并不是立即返回，而且处理完一些异步操作或者等待某些条件达成后才返回，这些请求一般都会带有timeout参数，表示如果timeout时间后服务端还不满足返回的条件，就判定此次请求为超时，这时候kafka同样要返回超时的响应给客户端，这样客户端才知道此次请求超时了。比如ack=-1的producer请求，就需要等待所有的isr备份完成了才可以返回给客户端，或者到达timeout时间了返回超时响应给客户端。
上面的场景，可以用延迟任务来实现。也就是定义一个任务，在timeout时间后执行，执行的内容一般就是先检查返回条件是否满足，满足的话就返回客户端需要的响应，如果还是不满足，就发送超时响应给客户端。
对于延迟操作，java自带的实现有Timer和ScheduledThreadPoolExecutor。这两个的底层数据结构都是基于一个延迟队列，在准备执行一个延迟任务时，将其插入到延迟队列中。这些延迟队列其实就是一个用最小堆实现的优先级队列，因此，插入一个任务的时间复杂度是O(logN),取出一个任务执行后调整堆的时间也是O(logN)。
如果要执行的延迟任务不多，O(logN)的速度已经够快了。但是对于kafka这样一个高吞吐量的系统来说，O(logN)的速度还不够，为了追求更快的速度，kafka的设计者使用了Timing Wheel的数据结构，让任务的插入时间复杂度达到了O(1)。
Timing Wheel
