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在Redis中,zet作为有序集合,可以利用其有序的特性,将任务添加到zset中,将任务的到期时间作为score,利用zset的默认有序特性,zrangewithscores可以获取score值最小的元素(也就是最近到期的任务),判断系统时间与该任务的到期时间大小,如果达到到期时间,就执行业务,并删除该到期任务,继续判断下一个元素,如果没有到期,就sleep一段时间(比如1秒),如果集合为空,也sleep一段时间。
- <dependency>
- <groupId>redis.clients</groupId>
- <artifactId>jedis</artifactId>
- <version>3.3.0</version>
- </dependency>
- package com.demo;
-
-
- import redis.clients.jedis.Jedis;
- import redis.clients.jedis.Tuple;
-
- import java.text.SimpleDateFormat;
- import java.time.LocalDateTime;
- import java.time.format.DateTimeFormatter;
- import java.util.Iterator;
- import java.util.Random;
- import java.util.Set;
-
- /**
- * 基于redis的延迟队列
- */
- public class RedisDelayQueue {
-
- public static void main(String[] args) {
-
- System.out.println("begin time:" + LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME));
-
- RedisProduceThread produceThread=new RedisProduceThread();
- produceThread.start();
-
- RedisConsumeThread consumeThread=new RedisConsumeThread();
- consumeThread.start();
-
- }
-
- public static class DelayTask {
-
- /* 触发时间*/
- private long time;
- private String name;
-
- public long getTime() {
- return time;
- }
-
- public void setTime(long time) {
- this.time = time;
- }
-
- public String getName() {
- return name;
- }
-
- public void setName(String name) {
- this.name = name;
- }
- }
-
- // 添加任务线程
- public static class RedisProduceThread extends Thread {
-
- public RedisProduceThread() {
- }
-
- @Override
- public void run() {
-
- Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
-
- while (true)
- {
- long timeMillis = System.currentTimeMillis();
-
- Random rnd = new Random();
- int i = rnd.nextInt(30);
-
- double delay = timeMillis / 1000 + i;
-
- jedis.zadd("myzset", delay, "item-" + i);
-
- Double doubleDelay = delay;
- long longDelay = doubleDelay.longValue();
-
- System.out.println("添加业务:item-" + i + ",添加时间:" + timeMillis / 1000 + " ,到期时间:" + longDelay + ",延迟时间:" + i + " 秒");
-
- try {
- Thread.sleep(3000);
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
-
-
- }
- }
-
- // 读取到期任务线程
- public static class RedisConsumeThread extends Thread {
-
- public RedisConsumeThread() {
- }
-
- @Override
- public void run() {
-
- Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
-
- while (true) {
-
- SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
-
- // 从redis读取时间最小的数据
- long timestamp = System.currentTimeMillis() / 1000;
-
- Set<Tuple> myzset = jedis.zrangeWithScores("myzset", 0, 1);
-
- // 如果读取记录为空
- if(myzset.isEmpty())
- {
- // 延时1秒
- try {
- Thread.sleep(1000);
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- continue;
- }
-
- Iterator<Tuple> iterator = myzset.iterator();
-
- while (iterator.hasNext())
- {
- Tuple tuple = iterator.next();
- String item = tuple.getElement();
- Double score = tuple.getScore();
-
- // 如果当前记录到期
- if(timestamp >= score)
- {
- long lscore = score.longValue();
-
- // 执行业务处理
- System.out.println("到期业务:" + item + " ,到期时间:" + lscore + ",系统时间:" + timestamp);
-
- // 处理完成后,删除当前记录
- jedis.zrem("myzset", item);
-
- // 继续循环读取下一条
- }
- else
- {
- // 最小记录未到期,延时1秒
- try {
- Thread.sleep(1000);
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
-
- }
-
-
- }
-
- }
- }
-
- }
-
-
- 添加业务:item-1,添加时间:1645515070 ,到期时间:1645515071,延迟时间:1 秒
- 到期业务:item-5 ,到期时间:1645515069,系统时间:1645515070
- 到期业务:item-1 ,到期时间:1645515071,系统时间:1645515071
- 添加业务:item-5,添加时间:1645515073 ,到期时间:1645515078,延迟时间:5 秒
- 到期业务:item-15 ,到期时间:1645515073,系统时间:1645515074
- 添加业务:item-23,添加时间:1645515076 ,到期时间:1645515099,延迟时间:23 秒
- 添加业务:item-11,添加时间:1645515079 ,到期时间:1645515090,延迟时间:11 秒
- 到期业务:item-5 ,到期时间:1645515078,系统时间:1645515079
- 添加业务:item-5,添加时间:1645515082 ,到期时间:1645515087,延迟时间:5 秒
- 添加业务:item-7,添加时间:1645515085 ,到期时间:1645515092,延迟时间:7 秒
- 添加业务:item-29,添加时间:1645515088 ,到期时间:1645515117,延迟时间:29 秒
- 到期业务:item-20 ,到期时间:1645515087,系统时间:1645515088
- 到期业务:item-5 ,到期时间:1645515087,系统时间:1645515088
- 到期业务:item-11 ,到期时间:1645515090,系统时间:1645515090
可以看到添加业务的时间加上延迟时间就是业务到期时间,在业务到期的下一秒,就输出了到期提示。
可以根据业务量的大小,每次读取的数据可以是一条数据,也可以是多条数据。一般情况下,每秒做一次检查可以满足大多数的业务需要,特殊情况下,可以将sleep的时间缩小(比如500ms或者300ms),这样可以做到更大的精确性。
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