redis实现延时队列的两种方式(小结)

这篇文章主要介绍了redis实现延时队列的两种方式(小结)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

背景

项目中的流程监控，有几种节点，需要监控每一个节点是否超时。按传统的做法，肯定是通过定时任务，去扫描然后判断，但是定时任务有缺点：1，数据量大会慢；2，时间不好控制，太短，怕一次处理不完，太长状态就会有延迟。所以就想到用延迟队列的方式去实现。

一，redis的过期key监控

1，开启过期key监听

在redis的配置里把这个注释去掉

 notify-keyspace-events Ex

然后重启redis

2，使用redis过期监听实现延迟队列

继承KeyExpirationEventMessageListener类，实现父类的方法，就可以监听key过期时间了。当有key过期，就会执行这里。这里就把需要的key过滤出来，然后发送给kafka队列。

 @Component @Slf4j public class RedisKeyExpirationListener extends KeyExpirationEventMessageListener { @Autowired private KafkaProducerService kafkaProducerService; public RedisKeyExpirationListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) { super(listenerContainer); } /** * 针对 redis 数据失效事件，进行数据处理 * @param message * @param pattern */ @Override public void onMessage(Message message, byte[] pattern){ if(message == null || StringUtils.isEmpty(message.toString())){ return; } String content = message.toString(); //key的格式为  flag:时效类型:运单号 示例如下 try { if(content.startsWith(AbnConstant.EMS)){ kafkaProducerService.sendMessageSync(TopicConstant.EMS_WAYBILL_ABN_QUEUE,content); }else if(content.startsWith(AbnConstant.YUNDA)){ kafkaProducerService.sendMessageSync(TopicConstant.YUNDA_WAYBILL_ABN_QUEUE,content); } } catch (Exception e) { log.error("监控过期key，发送kafka异常，",e); } } }

可以看的出来，这种方式其实是很简单的，但是有几个问题需要注意，一是，这个尽量单机运行，因为多台机器都会执行，浪费cpu，增加数据库负担。二是，机器频繁部署的时候，如果有时间间隔，会出现数据的漏处理。

二，redis的zset实现延迟队列

1，生产者实现

可以看到生产者很简单，其实就是利用zset的特性，给一个zset添加元素而已，而时间就是它的score。

 public void produce(Integer taskId, long exeTime) { System.out.println("加入任务， taskId: " + taskId + ", exeTime: " + exeTime + ", 当前时间：" + LocalDateTime.now()); RedisOps.getJedis().zadd(RedisOps.key, exeTime, String.valueOf(taskId)); }

2,消费者实现

消费者的代码也不难，就是把已经过期的zset中的元素给删除掉，然后处理数据。

 public void consumer() { Executors.newSingleThreadExecutor().submit(new Runnable() { @Override public void run() { while (true) { Set taskIdSet = RedisOps.getJedis().zrangeByScore(RedisOps.key, 0, System.currentTimeMillis(), 0, 1); if (taskIdSet == null || taskIdSet.isEmpty()) { System.out.println("没有任务"); } else { taskIdSet.forEach(id -> { long result = RedisOps.getJedis().zrem(RedisOps.key, id); if (result == 1L) { System.out.println("从延时队列中获取到任务，taskId:" + id + " , 当前时间：" + LocalDateTime.now()); } }); } try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } }); }

可以看到这种方式其实是比上个方式要好的。因为，他的那两个缺点都被克服掉了。多台机器也没事儿，也不用再担心部署时间间隔长的问题。