在Redis延迟队列中，我们使用有序集合（Sorted Set）来存储消息，其中，消息的到期时间作为有序集合的分数，消息内容作为有序集合的成员。例如，我们向Redis中添加一个到期时间为2023年12月25日的消息，可以使用以下命令：
ZADD delay_queue 1640390400 "message content"
在这个命令中，delay_queue是有序集合的名称，1640390400是消息的到期时间（即2023年12月25日的时间戳），"message content"是消息的内容。
当我们需要消费这个延迟消息时，需要定期轮询有序集合，找到所有到期的消息进行消费。可以使用以下命令：
ZRANGEBYSCORE delay_queue 0 CURRENT_TIMESTAMP
其中，CURRENT_TIMESTAMP为当前时间戳，该命令的作用是获取当前时间之前的所有消息。然后，我们可以遍历返回结果，依次进行消息的处理。
对于已经处理完成的消息，可以选择从有序集合中删除，也可以将其留在有序集合中，等待下一次轮询。如果希望删除消息，可以使用以下命令：
ZREM delay_queue "message content"
通过这种方式，Redis延迟队列可以实现消息的延迟投递和消费。因为消息按照到期时间排序，所以可以保证消息的有序性。此外，由于Redis本身是一种高性能内存数据库，所以延迟队列的处理效率也非常高。
Sorted Set（有序集合）在Redis中也被称为 ZSet（有序集合）。在Redis中，ZSet提供了有序的、唯一的成员（member）和对应的分数（score）之间的映射关系。这种数据结构非常适合用来实现延迟队列，因为可以根据分数进行范围查询，从而轻松地获取到期的消息。
Sorted Set（有序集合）适合用于实现延迟队列的主要原因有以下几点：
有序性：Sorted Set中的成员按照分数进行排序，这使得我们可以方便地根据到期时间进行范围查询。通过设置分数为消息的到期时间，可以轻松地获取到期的消息，而无需遍历整个队列。
唯一性：Sorted Set中的成员是唯一的，这意味着我们可以确保消息不会重复。这对于一些需要确保消息处理幂等性的场景非常重要。
高效性：Redis是一种高性能的内存数据库，Sorted Set的操作效率很高。在使用Sorted Set实现延迟队列时，添加、删除和范围查询等操作都可以在O(logN)的时间复杂度内完成，具有良好的性能表现。
支持多种操作：除了基本的添加、删除和范围查询，Sorted Set还支持其他一些有用的操作，如获取成员的分数、修改成员的分数、按照分数范围删除成员等。这些操作可以为延迟队列的管理提供更多的灵活性和功能。
综上所述，Sorted Set具备有序性、唯一性、高效性和丰富的操作特性，使其成为实现延迟队列的理想选择。在Redis中利用Sorted Set来实现延迟队列，可以简单高效地处理延迟任务。
Sorted Set 能够按照分数进行排序的原因在于它内部使用了一种数据结构——跳跃表（Skip List）。跳跃表是一种有序链表的数据结构，它通过在不同层级上建立索引的方式，提高了基本有序链表的查找效率。在 Redis 中，Sorted Set 的实现就是基于跳跃表。
通过跳跃表，Sorted Set 在插入新成员时可以保持成员的有序性。当需要按照分数进行排序时，Redis 内部会利用跳跃表的特性，快速地定位到对应分数的成员，从而实现按照分数进行排序的功能。
跳跃表的查询时间复杂度为 O(logN)，这意味着无论集合中有多少成员，按照分数进行范围查询的效率都很高。这也是为什么 Sorted Set 能够高效地支持按照分数进行排序的重要原因之一。
总的来说，跳跃表作为 Sorted Set 内部的数据结构，通过其高效的有序性和索引特性，使得 Sorted Set 能够轻松地按照分数进行排序。
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Tuple;
import java.util.Set;
public class RedisDelayQueue {
private static final String DELAY_QUEUE_KEY = "delay_queue";
public static void main(String[] args) {
// 连接 Redis
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 添加延迟消息
addMessageToDelayQueue(jedis, "message1", 5000); // 延迟 5 秒发送
addMessageToDelayQueue(jedis, "message2", 10000); // 延迟 10 秒发送
// 处理延迟消息
processDelayQueue(jedis);
// 断开连接
jedis.close();
}
// 将消息添加到延迟队列
private static void addMessageToDelayQueue(Jedis jedis, String message, long delayMillis) {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
long delayTime = currentTime + delayMillis;
jedis.zadd(DELAY_QUEUE_KEY, delayTime, message);
System.out.println("Message added to delay queue: " + message);
}
// 处理延迟队列中的消息
private static void processDelayQueue(Jedis jedis) {
while (true) {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
// 获取当前时间之前的第一个消息及其分数
Set<Tuple> messages = jedis.zrangeByScoreWithScores(DELAY_QUEUE_KEY, 0, currentTime, 0, 1);
if (messages.isEmpty()) {
// 延迟队列为空，暂停一段时间再继续轮询
try {
Thread.sleep(1000); // 暂停 1 秒钟
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
continue;
}
// 处理消息，这里简单打印消息内容
for (Tuple tuple : messages) {
String message = tuple.getElement();
double score = tuple.getScore();
System.out.println("Processing message: " + message);
System.out.println("Scheduled time: " + score);
// 从延迟队列中移除已处理的消息
jedis.zrem(DELAY_QUEUE_KEY, message);
}
}
}
}
Redisson 是一个基于 Redis 的 Java 客户端，提供了丰富的分布式数据结构和服务。其中就包括了延迟队列的实现。
下面是使用 Redisson 实现延迟队列的示例代码：
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RBlockingDeque;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.config.SingleServerConfig;
import org.redisson.codec.StringCodec;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class RedissonDelayQueueExample {
public static void main(String[] args) {
// 初始化 Redisson 客户端
Config config = new Config();
SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer();
serverConfig.setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
// 获取延迟队列
RBlockingDeque<String> delayQueue = redisson.getBlockingDeque("delayQueue", new StringCodec());
// 添加消息到延迟队列
delayQueue.offer("message1", 10, TimeUnit.SECONDS); // 延迟 10 秒钟
delayQueue.offer("message2", 30, TimeUnit.SECONDS); // 延迟 30 秒钟
// 处理延迟队列中的消息
while (true) {
try {
// 获取并移除队首元素，如果队列为空，则阻塞等待
String message = delayQueue.take();
System.out.println("Processing message: " + message);
// 执行相应的业务逻辑
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
在上述代码中，我们首先创建了一个 Redisson 客户端，并获取了一个 RBlockingDeque 对象来操作延迟队列。接着，我们使用 offer 方法向延迟队列中添加了两条消息，并指定了它们的延迟时间。
最后，我们通过一个死循环来处理延迟队列中的消息。在循环中，我们调用 take 方法从延迟队列中获取并移除队首元素，如果队列为空，则该方法会阻塞等待直到有消息可用。在获取到消息后，我们可以执行相应的业务逻辑。
需要注意的是，在实际使用中，你可能需要考虑如何优雅地关闭 Redisson 客户端，并且在生产环境中需要处理异常、添加日志记录等完善的逻辑。同时，对于高并发场景，建议使用多线程的方式处理延迟队列中的消息，以提高性能和吞吐量。
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.jingdianjichi.redis.util.RedisUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* @Description: 群发任务延时service
* @DateTime: 2023/12/8 23:24
*/
@Service
@Slf4j
public class MassMailTaskService {
@Resource
private RedisUtil redisUtil;
private static final String MASS_MAIL_TASK_KEY = "massMailTask";
public void pushMassMailTaskQueue(MassMailTask massMailTask) {
Date startTime = massMailTask.getStartTime();
if (startTime == null) {
return;
}
if (startTime.compareTo(new Date()) <= 0) {
return;
}
log.info("定时群发任务加入延时队列，massMailTask:{}", JSON.toJSON(massMailTask));
redisUtil.zAdd(MASS_MAIL_TASK_KEY, massMailTask.getTaskId().toString(), startTime.getTime());
}
public Set<Long> poolMassMailTaskQueue() {
Set<String> taskIdSet = redisUtil.rangeByScore(MASS_MAIL_TASK_KEY, 0, System.currentTimeMillis());
log.info("获取延迟群发任务，taskIdSet：{}", JSON.toJSON(taskIdSet));
if (CollectionUtils.isEmpty(taskIdSet)) {
return Collections.emptySet();
}
redisUtil.removeZsetList(MASS_MAIL_TASK_KEY, taskIdSet);
return taskIdSet.stream().map(n -> Long.parseLong(n)).collect(Collectors.toSet());
}
}
@Component
@Slf4j
public class RedisUtil {
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
public Boolean zAdd(String key, String value, Long score) {
return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, Double.valueOf(String.valueOf(score)));
}
public void removeZsetList(String key, Set<String> value) {
value.stream().forEach((val) -> redisTemplate.opsForZSet().remove(key, val));
}
public Set<String> rangeByScore(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, Double.valueOf(String.valueOf(start)), Double.valueOf(String.valueOf(end)));
}
}