redis和rabbitmq实现延时队列

延迟队列使用场景

1. 订单超时处理
延迟队列可以用于处理订单超时问题。当用户下单后，将订单信息放入延迟队列，并设置一定的超时时间。如果在超时时间内用户未支付订单，消费者会从延迟队列中获取到该订单，并执行相应的处理操作，如取消订单、释放库存等。

2. 优惠券过期提醒
延迟队列可以用于优惠券的过期提醒功能。将即将过期的优惠券信息放入延迟队列，并设置合适的延迟时间。当延迟时间到达时，消费者将提醒用户优惠券即将过期，引导用户尽快使用。

3. 异步通知与提醒
延迟队列可以用于异步通知和提醒功能。例如，当用户完成某个操作后，系统可以将相关通知消息放入延迟队列，并设置一定的延迟时间，以便在合适的时机发送通知给用户。

Redis中zset实现延时队列

1. 创建延迟队列服务类

• 创建一个延迟队列的服务类，例如DelayQueueService，用于操作Redis中的ZSet。这个服务类需要完成以下功能：
• 将消息放入延迟队列：将消息作为元素添加到ZSet中，设置对应的延迟时间作为分数。轮询并处理已到期的消息：定时任务或者消息消费者轮询检查ZSet中的元素，获取到达指定时间的消息进行处理。删除已处理的消息：处理完消息后，从ZSet中将其删除。

@Service
public class DelayQueueService {
    private static final String DELAY_QUEUE_KEY = "delay_queue";


    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    public void addToDelayQueue(String message,long delayTime){
        redisTemplate.opsForZSet().add(DELAY_QUEUE_KEY,message,System.currentTimeMillis()+delayTime);
    }

    public void processDelayedMessage(){
        //reverseRangeByScore 从高到低
        //rangeByScore 从低到高
        Set<String> messages = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(DELAY_QUEUE_KEY, 0, System.currentTimeMillis());
        for(String message:messages){
            //处理消息
            System.out.println(message);
            redisTemplate.opsForZSet().remove(DELAY_QUEUE_KEY,message);
        }

    }
}

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2. 配置定时任务或消息消费者
使用Spring Boot的定时任务或消息队列框架，定时调用延迟队列服务类的轮询方法或监听指定的消息队列,可以将轮训粒度放到1s一次。

@Component
public class DelayQueueSchedule {
    @Autowired
    private DelayQueueService delayQueueService;


    // 每隔一段时间进行轮询并处理延迟消息
    @Scheduled(fixedDelay = 1000)
    public void pollAndProcessDelayedMessages() {
        delayQueueService.pollAndProcessDelayedMessages();
    }
}
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然后在启动类上通过@EnableScheduling注解开启任务调度能力。

缺点：
使用ZSET（有序集合，Sorted Set）来实现延迟任务调度（如订单超时取消）是一种有效的方法，但它也有一些缺点和限制：

1. 内存消耗：ZSET 在Redis中是一个有序集合，它需要占用一定的内存来存储成员和分数。如果你需要存储大量的延迟任务，可能会导致内存消耗较大。这可能会对Redis服务器的性能和成本产生影响，特别是在大规模应用中。
2. 不适用于大规模延迟任务：ZSET 可以处理相对较小数量的延迟任务，但当需要管理大规模延迟任务队列时，可能会导致性能下降。在这种情况下，需要考虑更高效的延迟队列解决方案，例如使用分布式消息队列。
3. 无法动态修改延迟时间： 一旦将任务添加到ZSET中，你不能轻松地修改任务的延迟时间。如果需要在任务已经添加后更改延迟时间，可能需要复杂的操作。
4. 没有重试机制：ZSET 只能用于一次性延迟任务，无法自动处理任务失败后的重试。如果任务在执行时失败，你需要自己实现重试逻辑。
5. 没有持久化： Redis是内存数据库，如果Redis服务器重启或发生故障，已添加的延迟任务数据将丢失。虽然可以通过Redis持久化机制来部分解决这个问题，但仍然存在一定风险。
6. 复杂性增加： 使用ZSET来管理延迟任务队列需要编写复杂的代码来处理任务的添加、检索和删除。这可能增加应用程序的复杂性。

Rabbitmq实现延迟队列

死信，顾名思义就是无法被消费的消息。一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到queue 里了，consumer 从 queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致queu 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。

列出2种实现方式。
（1）使用Time To Live(TTL) + Dead Letter Exchanges（DLX）死信队列组合实现延迟队列的效果。
（2）使用RabbitMQ官方延迟插件rabbitmq_delayed_message_exchange，实现延时队列效果。

由于TTL（生存时间）过期导致的死信，就是我们实现延迟队列的的方式。
我们需要声明如下形式的交互机和队列，以及对应的routing key，并进行绑定：

上图绑定的代码如下所示

@Configuration
public class DeadQueueConfig {
    //普通交换机及队列
    public static final String X_EXCHANGE = "X";
    public static final String QUEUE_A = "QA";
    public static final String QUEUE_B = "QB";
    //死信交换机及队列
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "QD";
    //通用队列
    public static final String QUEUE_C = "QC";


    // 声明 xExchange
    @Bean("xExchange")
    public DirectExchange xExchange() {
        return new DirectExchange(X_EXCHANGE);
    }

    //声明队列 A ttl 为 10s 并绑定到对应的死信交换机
    @Bean("queueA")
    public Queue queueA() {
        Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由 key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        //声明队列的 TTL
        args.put("x-message-ttl", 10000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(args).build();
    }
    //声明队列A绑定X交换机  路由为XA
    @Bean
    public Binding queueABingX(@Qualifier("queueA") Queue queueA,
                               @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange){
        return BindingBuilder.bind(queueA).to(xExchange).with("XA");
    }

    //声明队列 B ttl 为 40s 并绑定到对应的死信交换机
    @Bean("queueB")
    public Queue queueB() {
        Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由 key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        //声明队列的 TTL
        args.put("x-message-ttl", 40000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_B).withArguments(args).build();
    }

    //声明队列 B 绑定 X 交换机
    @Bean
    public Binding queuebBindingX(@Qualifier("queueB") Queue queue1B,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue1B).to(xExchange).with("XB");
    }

    //声明通用队列C 不设ttl，由消费者决定ttl
    @Bean("queueC")
    public Queue queueC() {
        Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由 key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(args).build();
    }
    // 声明队列 C 绑定 X 交换机
    @Bean
    public Binding queuecBindingX(@Qualifier("queueC") Queue queueC,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueC).to(xExchange).with("XC");
    }

    // 声明 死信队列交换机
    @Bean("yExchange")
    public DirectExchange yExchange() {
        return new DirectExchange(Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
    }
    //声明死信队列 QD
    @Bean("queueD")
    public Queue queueD() {
        return new Queue(DEAD_LETTER_QUEUE,true);
    }
    //声明死信队列 QD 绑定关系
    @Bean
    public Binding deadLetterBindingQAD(@Qualifier("queueD") Queue queueD,
                                        @Qualifier("yExchange") DirectExchange yExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueD).to(yExchange).with("YD");
    }

}
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其中，QD为死信队列。当QA和QB队列中的消息，达到设定的TTL（10s和40s）后，将进入指定的死信队列QD。该方法缺点就是一个TTL对应一个队列

其中的QC作为通用的队列，即在消费者处指定消息对应的TTL，TTL过期后转入死信队列。使用该通用队列可以避免每增加一个新的时间需求，就要新增一个队列的问题。但该方法由于队列先进先出的性质，会导致一定的问题：

即先发出一个TTL为10s的消息a，进入队列；再马上发出一个TTL为2s的消息b，进入队列。由于队列的性质，会在消息a的TTL结束后，a进入死信队列后，b才会进入死信队列。而不是根据TTL的时间，b比a先进入死信队列。

声明交换机、队列，并绑定成功后，编写死信队列消费者代码;

@Component
@Slf4j
public class DeadQueueConsumer {

    @RabbitListener(queues = "QD")
    public void receiveD(Message message, Channel channel) throws IOException {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到死信队列信息：{}", new Date().toString(), msg);
    }
}
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在controller中编写生产者代码，进行测试：

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("/sendMsg/{message}")
    public String sendMsg(@PathVariable String message){
        log.info("当前时间：{},发送一条信息给两个 TTL 队列:{}", new Date(), message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XA", "消息来自 ttl 为 10S 的队列: " + message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XB", "消息来自 ttl 为 40S 的队列: " + message);
        return "finish";
    }
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结果如图：
测试通用队列QC的效果：

@GetMapping("/send/{message}/{ttlTime}")
    public void sendMsg(@PathVariable String message, @PathVariable String ttlTime) {
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XC", message, correlationData -> {
            correlationData.getMessageProperties().setExpiration(ttlTime);
            return correlationData;
        });
        log.info("当前时间：{},发送一条时长{}毫秒 TTL 信息给队列 C:{}", new Date(), ttlTime, message);
    }
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结果如下图

可以看到， 两条消息几乎同时到达死信队列，因为TTL为2s的消息由于被堵在TTL为10s的消息后导致。