黑马头条--day05延迟任务

public class DelayedTask  implements Delayed{
    
    // 任务的执行时间
    private int executeTime = 0;
    
    public DelayedTask(int delay){
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        calendar.add(Calendar.SECOND,delay);
        this.executeTime = (int)(calendar.getTimeInMillis() /1000 );
    }

    /**
     * 元素在队列中的剩余时间
     * @param unit
     * @return
     */
    @Override
    public long getDelay(TimeUnit unit) {
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        return executeTime - (calendar.getTimeInMillis()/1000);
    }

    /**
     * 元素排序
     * @param o
     * @return
     */
    @Override
    public int compareTo(Delayed o) {
        long val = this.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - o.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);
        return val == 0 ? 0 : ( val < 0 ? -1: 1 );
    }


    public static void main(String[] args) {
        DelayQueue<DelayedTask> queue = new DelayQueue<DelayedTask>();
        
        queue.add(new DelayedTask(5));
        queue.add(new DelayedTask(10));
        queue.add(new DelayedTask(15));

        System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000+" start consume ");
        while(queue.size() != 0){
            DelayedTask delayedTask = queue.poll();
            if(delayedTask !=null ){
                System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000+" cosume task");
            }
            //每隔一秒消费一次
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }     
    }
}

DelayQueue实现完成之后思考一个问题：

使用线程池或者原生DelayQueue程序挂掉之后，任务都是放在内存，需要考虑未处理消息的丢失带来的影响，如何保证数据不丢失，需要持久化（磁盘）

2.2RabbitMQ实现延迟任务

TTL：Time To Live (消息存活时间)
死信队列：Dead Letter Exchange(死信交换机)，当消息成为Dead message后，可以重新发送另一个交换机（死信交换机）

2.3redis实现

zset数据类型的去重有序（分数排序）特点进行延迟。例如：时间戳作为score进行排序

二.redis实现延迟任务

1.问题思路

1.为什么任务需要存储在数据库中？

延迟任务是一个通用的服务，任何需要延迟得任务都可以调用该服务，需要考虑数据持久化的问题，存储数据库中是一种数据安全的考虑。

2.为什么redis中使用两种数据类型，list和zset？

效率问题，算法的时间复杂度

3.在添加zset数据的时候，为什么不需要预加载？

任务模块是一个通用的模块，项目中任何需要延迟队列的地方，都可以调用这个接口，要考虑到数据量的问题，如果数据量特别大，为了防止阻塞，只需要把未来几分钟要执行的数据存入缓存即可。

2.延迟任务服务实现

2.1搭建heima-leadnews-schedule模块

leadnews-schedule是一个通用的服务，单独创建模块来管理任何类型的延迟任务

①：导入资料文件夹下的heima-leadnews-schedule模块到heima-leadnews-service下，如下图所示：

②：添加bootstrap.yml ?

server:
  port: 51701
spring:
  application:
    name: leadnews-schedule
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.200.130:8848
      config:
        server-addr: 192.168.200.130:8848
        file-extension: yml

③：在nacos中添加对应配置，并添加数据库及mybatis-plus的配置 ?

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/leadnews_schedule?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
    username: root
    password: root
# 设置Mapper接口所对应的XML文件位置，如果你在Mapper接口中有自定义方法，需要进行该配置
mybatis-plus:
  mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml
  # 设置别名包扫描路径，通过该属性可以给包中的类注册别名
  type-aliases-package: com.heima.model.schedule.pojos

2.2数据库准备

导入资料中leadnews_schedule数据库

taskinfo任务信息表



create database  leadnews_schedule;
use leadnews_schedule;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;

-- ----------------------------
-- Table structure for taskinfo
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `taskinfo`;
CREATE TABLE `taskinfo` (
  `task_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '任务id',
  `execute_time` datetime(3) NOT NULL COMMENT '执行时间',
  `parameters` longblob COMMENT '参数',
  `priority` int(11) NOT NULL COMMENT '优先级',
  `task_type` int(11) NOT NULL COMMENT '任务类型',
  PRIMARY KEY (`task_id`),
  KEY `index_taskinfo_time` (`task_type`,`priority`,`execute_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- ----------------------------
-- Records of taskinfo
-- ----------------------------

-- ----------------------------
-- Table structure for taskinfo_logs
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `taskinfo_logs`;
CREATE TABLE `taskinfo_logs` (
  `task_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '任务id',
  `execute_time` datetime(3) NOT NULL COMMENT '执行时间',
  `parameters` longblob COMMENT '参数',
  `priority` int(11) NOT NULL COMMENT '优先级',
  `task_type` int(11) NOT NULL COMMENT '任务类型',
  `version` int(11) NOT NULL COMMENT '版本号,用乐观锁',
  `status` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '状态 0=初始化状态 1=EXECUTED 2=CANCELLED',
  PRIMARY KEY (`task_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- ----------------------------
-- Records of taskinfo_logs
-- ----------------------------

实体类 ?

package com.heima.model.schedule.pojos;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

/**
 * <p>
 * 
 * </p>
 *
 * @author itheima
 */
@Data
@TableName("taskinfo")
public class Taskinfo implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * 任务id
     */
    @TableId(type = IdType.ID_WORKER)
    private Long taskId;

    /**
     * 执行时间
     */
    @TableField("execute_time")
    private Date executeTime;

    /**
     * 参数
     */
    @TableField("parameters")
    private byte[] parameters;

    /**
     * 优先级
     */
    @TableField("priority")
    private Integer priority;

    /**
     * 任务类型
     */
    @TableField("task_type")
    private Integer taskType;


}

taskinfo_logs 任务日志表 ?

实体类

package com.heima.model.schedule.pojos;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;
import lombok.Data;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

/**
 * <p>
 * 
 * </p>
 *
 * @author itheima
 */
@Data
@TableName("taskinfo_logs")
public class TaskinfoLogs implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * 任务id
     */
    @TableId(type = IdType.ID_WORKER)
    private Long taskId;

    /**
     * 执行时间
     */
    @TableField("execute_time")
    private Date executeTime;

    /**
     * 参数
     */
    @TableField("parameters")
    private byte[] parameters;

    /**
     * 优先级
     */
    @TableField("priority")
    private Integer priority;

    /**
     * 任务类型
     */
    @TableField("task_type")
    private Integer taskType;

    /**
     * 版本号,用乐观锁
     */
    @Version
    private Integer version;

    /**
     * 状态 0=int 1=EXECUTED 2=CANCELLED
     */
    @TableField("status")
    private Integer status;


}

2.3乐观锁

/**
     * mybatis-plus乐观锁支持
     * @return
     */
@Bean
public MybatisPlusInterceptor optimisticLockerInterceptor(){
    MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
    interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
    return interceptor;
}

2.4redis安装

2.4.1引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- redis依赖commons-pool 这个依赖一定要添加 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

?2.4.2在heima-leadnews-schedule中集成redis,添加以下nacos配置，链接上redis

spring:
  redis:
    host: 192.168.200.130
    password: leadnews
    port: 6379

?③ 拷贝资料文件夹下的类：CacheService到heima-leadnews-common模块下，并添加自动配置

2.4.5创建CacheService工具类

package com.heima.common.redis;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.DataType;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.StringRedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations.TypedTuple;
import org.springframework.lang.Nullable;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.IOException;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component
public class CacheService extends CachingConfigurerSupport {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public StringRedisTemplate getstringRedisTemplate() {
        return this.stringRedisTemplate;
    }

    /** -------------------key相关操作--------------------- */

    /**
     * 删除key
     *
     * @param key
     */
    public void delete(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 批量删除key
     *
     * @param keys
     */
    public void delete(Collection<String> keys) {
        stringRedisTemplate.delete(keys);
    }

    /**
     * 序列化key
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public byte[] dump(String key) {
        return stringRedisTemplate.dump(key);
    }

    /**
     * 是否存在key
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Boolean exists(String key) {
        return stringRedisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 设置过期时间
     *
     * @param key
     * @param timeout
     * @param unit
     * @return
     */
    public Boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        return stringRedisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 设置过期时间
     *
     * @param key
     * @param date
     * @return
     */
    public Boolean expireAt(String key, Date date) {
        return stringRedisTemplate.expireAt(key, date);
    }

    /**
     * 查找匹配的key
     *
     * @param pattern
     * @return
     */
    public Set<String> keys(String pattern) {
        return stringRedisTemplate.keys(pattern);
    }

    /**
     * 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中
     *
     * @param key
     * @param dbIndex
     * @return
     */
    public Boolean move(String key, int dbIndex) {
        return stringRedisTemplate.move(key, dbIndex);
    }

    /**
     * 移除 key 的过期时间，key 将持久保持
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Boolean persist(String key) {
        return stringRedisTemplate.persist(key);
    }

    /**
     * 返回 key 的剩余的过期时间
     *
     * @param key
     * @param unit
     * @return
     */
    public Long getExpire(String key, TimeUnit unit) {
        return stringRedisTemplate.getExpire(key, unit);
    }

    /**
     * 返回 key 的剩余的过期时间
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Long getExpire(String key) {
        return stringRedisTemplate.getExpire(key);
    }

    /**
     * 从当前数据库中随机返回一个 key
     *
     * @return
     */
    public String randomKey() {
        return stringRedisTemplate.randomKey();
    }

    /**
     * 修改 key 的名称
     *
     * @param oldKey
     * @param newKey
     */
    public void rename(String oldKey, String newKey) {
        stringRedisTemplate.rename(oldKey, newKey);
    }

    /**
     * 仅当 newkey 不存在时，将 oldKey 改名为 newkey
     *
     * @param oldKey
     * @param newKey
     * @return
     */
    public Boolean renameIfAbsent(String oldKey, String newKey) {
        return stringRedisTemplate.renameIfAbsent(oldKey, newKey);
    }

    /**
     * 返回 key 所储存的值的类型
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public DataType type(String key) {
        return stringRedisTemplate.type(key);
    }

    /** -------------------string相关操作--------------------- */

    /**
     * 设置指定 key 的值
     * @param key
     * @param value
     */
    public void set(String key, String value) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }

    /**
     * 获取指定 key 的值
     * @param key
     * @return
     */
    public String get(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 返回 key 中字符串值的子字符
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public String getRange(String key, long start, long end) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key, start, end);
    }

    /**
     * 将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public String getAndSet(String key, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
    }

    /**
     * 对 key 所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)
     *
     * @param key
     * @param offset
     * @return
     */
    public Boolean getBit(String key, long offset) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().getBit(key, offset);
    }

    /**
     * 批量获取
     *
     * @param keys
     * @return
     */
    public List<String> multiGet(Collection<String> keys) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
    }

    /**
     * 设置ASCII码, 字符串'a'的ASCII码是97, 转为二进制是'01100001', 此方法是将二进制第offset位值变为value
     *
     * @param key
     * @param
     * @param value
     *            值,true为1, false为0
     * @return
     */
    public boolean setBit(String key, long offset, boolean value) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value);
    }

    /**
     * 将值 value 关联到 key ，并将 key 的过期时间设为 timeout
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param timeout
     *            过期时间
     * @param unit
     *            时间单位, 天:TimeUnit.DAYS 小时:TimeUnit.HOURS 分钟:TimeUnit.MINUTES
     *            秒:TimeUnit.SECONDS 毫秒:TimeUnit.MILLISECONDS
     */
    public void setEx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);
    }

    /**
     * 只有在 key 不存在时设置 key 的值
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
     */
    public boolean setIfAbsent(String key, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
    }

    /**
     * 用 value 参数覆写给定 key 所储存的字符串值，从偏移量 offset 开始
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param offset
     *            从指定位置开始覆写
     */
    public void setRange(String key, String value, long offset) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset);
    }

    /**
     * 获取字符串的长度
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Long size(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().size(key);
    }

    /**
     * 批量添加
     *
     * @param maps
     */
    public void multiSet(Map<String, String> maps) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().multiSet(maps);
    }

    /**
     * 同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在
     *
     * @param maps
     * @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
     */
    public boolean multiSetIfAbsent(Map<String, String> maps) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(maps);
    }

    /**
     * 增加(自增长), 负数则为自减
     *
     * @param key
     * @param
     * @return
     */
    public Long incrBy(String key, long increment) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param
     * @return
     */
    public Double incrByFloat(String key, double increment) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
    }

    /**
     * 追加到末尾
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Integer append(String key, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().append(key, value);
    }

    /** -------------------hash相关操作------------------------- */

    /**
     * 获取存储在哈希表中指定字段的值
     *
     * @param key
     * @param field
     * @return
     */
    public Object hGet(String key, String field) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().get(key, field);
    }

    /**
     * 获取所有给定字段的值
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Map<Object, Object> hGetAll(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * 获取所有给定字段的值
     *
     * @param key
     * @param fields
     * @return
     */
    public List<Object> hMultiGet(String key, Collection<Object> fields) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().multiGet(key, fields);
    }

    public void hPut(String key, String hashKey, String value) {
        stringRedisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
    }

    public void hPutAll(String key, Map<String, String> maps) {
        stringRedisTemplate.opsForHash().putAll(key, maps);
    }

    /**
     * 仅当hashKey不存在时才设置
     *
     * @param key
     * @param hashKey
     * @param value
     * @return
     */
    public Boolean hPutIfAbsent(String key, String hashKey, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey, value);
    }

    /**
     * 删除一个或多个哈希表字段
     *
     * @param key
     * @param fields
     * @return
     */
    public Long hDelete(String key, Object... fields) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().delete(key, fields);
    }

    /**
     * 查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在
     *
     * @param key
     * @param field
     * @return
     */
    public boolean hExists(String key, String field) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().hasKey(key, field);
    }

    /**
     * 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
     *
     * @param key
     * @param field
     * @param increment
     * @return
     */
    public Long hIncrBy(String key, Object field, long increment) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().increment(key, field, increment);
    }

    /**
     * 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
     *
     * @param key
     * @param field
     * @param delta
     * @return
     */
    public Double hIncrByFloat(String key, Object field, double delta) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().increment(key, field, delta);
    }

    /**
     * 获取所有哈希表中的字段
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Set<Object> hKeys(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().keys(key);
    }

    /**
     * 获取哈希表中字段的数量
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Long hSize(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().size(key);
    }

    /**
     * 获取哈希表中所有值
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public List<Object> hValues(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().values(key);
    }

    /**
     * 迭代哈希表中的键值对
     *
     * @param key
     * @param options
     * @return
     */
    public Cursor<Map.Entry<Object, Object>> hScan(String key, ScanOptions options) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().scan(key, options);
    }

    /** ------------------------list相关操作---------------------------- */

    /**
     * 通过索引获取列表中的元素
     *
     * @param key
     * @param index
     * @return
     */
    public String lIndex(String key, long index) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().index(key, index);
    }

    /**
     * 获取列表指定范围内的元素
     *
     * @param key
     * @param start
     *            开始位置, 0是开始位置
     * @param end
     *            结束位置, -1返回所有
     * @return
     */
    public List<String> lRange(String key, long start, long end) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
    }

    /**
     * 存储在list头部
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPush(String key, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPushAll(String key, String... value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPushAll(String key, Collection<String> value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
    }

    /**
     * 当list存在的时候才加入
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPushIfPresent(String key, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().leftPushIfPresent(key, value);
    }

    /**
     * 如果pivot存在,再pivot前面添加
     *
     * @param key
     * @param pivot
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPush(String key, String pivot, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPush(String key, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPushAll(String key, String... value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPushAll(String key, Collection<String> value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
    }

    /**
     * 为已存在的列表添加值
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPushIfPresent(String key, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent(key, value);
    }

    /**
     * 在pivot元素的右边添加值
     *
     * @param key
     * @param pivot
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPush(String key, String pivot, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPush(key, pivot, value);
    }

    /**
     * 通过索引设置列表元素的值
     *
     * @param key
     * @param index
     *            位置
     * @param value
     */
    public void lSet(String key, long index, String value) {
        stringRedisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
    }

    /**
     * 移出并获取列表的第一个元素
     *
     * @param key
     * @return 删除的元素
     */
    public String lLeftPop(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().leftPop(key);
    }

    /**
     * 移出并获取列表的第一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
     *
     * @param key
     * @param timeout
     *            等待时间
     * @param unit
     *            时间单位
     * @return
     */
    public String lBLeftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 移除并获取列表最后一个元素
     *
     * @param key
     * @return 删除的元素
     */
    public String lRightPop(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPop(key);
    }

    /**
     * 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
     *
     * @param key
     * @param timeout
     *            等待时间
     * @param unit
     *            时间单位
     * @return
     */
    public String lBRightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回
     *
     * @param sourceKey
     * @param destinationKey
     * @return
     */
    public String lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
                destinationKey);
    }

    /**
     * 从列表中弹出一个值，将弹出的元素插入到另外一个列表中并返回它； 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
     *
     * @param sourceKey
     * @param destinationKey
     * @param timeout
     * @param unit
     * @return
     */
    public String lBRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey,
                                        long timeout, TimeUnit unit) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
                destinationKey, timeout, unit);
    }
    
    /**
     * 删除集合中值等于value得元素
     *
     * @param key
     * @param index
     *            index=0, 删除所有值等于value的元素; index>0, 从头部开始删除第一个值等于value的元素;
     *            index<0, 从尾部开始删除第一个值等于value的元素;
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRemove(String key, long index, String value) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().remove(key, index, value);
    }

    /**
     * 裁剪list
     *
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     */
    public void lTrim(String key, long start, long end) {
        stringRedisTemplate.opsForList().trim(key, start, end);
    }

    /**
     * 获取列表长度
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Long lLen(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().size(key);
    }


    /** --------------------set相关操作-------------------------- */

    /**
     * set添加元素
     *
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public Long sAdd(String key, String... values) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, values);
    }

    /**
     * set移除元素
     *
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public Long sRemove(String key, Object... values) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
    }

    /**
     * 移除并返回集合的一个随机元素
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public String sPop(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().pop(key);
    }

    /**
     * 将元素value从一个集合移到另一个集合
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Boolean sMove(String key, String value, String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey);
    }

    /**
     * 获取集合的大小
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Long sSize(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().size(key);
    }

    /**
     * 判断集合是否包含value
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Boolean sIsMember(String key, Object value) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
    }

    /**
     * 获取两个集合的交集
     *
     * @param key
     * @param otherKey
     * @return
     */
    public Set<String> sIntersect(String key, String otherKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey);
    }

    /**
     * 获取key集合与多个集合的交集
     *
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @return
     */
    public Set<String> sIntersect(String key, Collection<String> otherKeys) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys);
    }

    /**
     * key集合与otherKey集合的交集存储到destKey集合中
     *
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sIntersectAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKey,
                destKey);
    }

    /**
     * key集合与多个集合的交集存储到destKey集合中
     *
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
                                   String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
                destKey);
    }

    /**
     * 获取两个集合的并集
     *
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @return
     */
    public Set<String> sUnion(String key, String otherKeys) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
    }

    /**
     * 获取key集合与多个集合的并集
     *
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @return
     */
    public Set<String> sUnion(String key, Collection<String> otherKeys) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
    }

    /**
     * key集合与otherKey集合的并集存储到destKey中
     *
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
    }

    /**
     * key集合与多个集合的并集存储到destKey中
     *
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
                               String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
    }

    /**
     * 获取两个集合的差集
     *
     * @param key
     * @param otherKey
     * @return
     */
    public Set<String> sDifference(String key, String otherKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey);
    }

    /**
     * 获取key集合与多个集合的差集
     *
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @return
     */
    public Set<String> sDifference(String key, Collection<String> otherKeys) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys);
    }

    /**
     * key集合与otherKey集合的差集存储到destKey中
     *
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sDifference(String key, String otherKey, String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKey,
                destKey);
    }

    /**
     * key集合与多个集合的差集存储到destKey中
     *
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sDifference(String key, Collection<String> otherKeys,
                            String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKeys,
                destKey);
    }

    /**
     * 获取集合所有元素
     *
     * @param key
     * @param
     * @param
     * @return
     */
    public Set<String> setMembers(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().members(key);
    }

    /**
     * 随机获取集合中的一个元素
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public String sRandomMember(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().randomMember(key);
    }

    /**
     * 随机获取集合中count个元素
     *
     * @param key
     * @param count
     * @return
     */
    public List<String> sRandomMembers(String key, long count) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
    }

    /**
     * 随机获取集合中count个元素并且去除重复的
     *
     * @param key
     * @param count
     * @return
     */
    public Set<String> sDistinctRandomMembers(String key, long count) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers(key, count);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param options
     * @return
     */
    public Cursor<String> sScan(String key, ScanOptions options) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().scan(key, options);
    }

    /**------------------zSet相关操作--------------------------------*/

    /**
     * 添加元素,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param score
     * @return
     */
    public Boolean zAdd(String key, String value, double score) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public Long zAdd(String key, Set<TypedTuple<String>> values) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, values);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public Long zRemove(String key, Object... values) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, values);
    }

    public Long zRemove(String key, Collection<String> values) {
        if(values!=null&&!values.isEmpty()){
            Object[] objs = values.toArray(new Object[values.size()]);
            return stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, objs);
        }
       return 0L;
    }

    /**
     * 增加元素的score值，并返回增加后的值
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param delta
     * @return
     */
    public Double zIncrementScore(String key, String value, double delta) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, value, delta);
    }

    /**
     * 返回元素在集合的排名,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return 0表示第一位
     */
    public Long zRank(String key, Object value) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().rank(key, value);
    }

    /**
     * 返回元素在集合的排名,按元素的score值由大到小排列
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long zReverseRank(String key, Object value) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, value);
    }

    /**
     * 获取集合的元素, 从小到大排序
     *
     * @param key
     * @param start
     *            开始位置
     * @param end
     *            结束位置, -1查询所有
     * @return
     */
    public Set<String> zRange(String key, long start, long end) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
    }
    
    /**
     * 获取zset集合的所有元素, 从小到大排序
     *
     */
    public Set<String> zRangeAll(String key) {
        return zRange(key,0,-1);
    }

    /**
     * 获取集合元素, 并且把score值也获取
     *
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zRangeWithScores(String key, long start,
                                                    long end) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);
    }

    /**
     * 根据Score值查询集合元素
     *
     * @param key
     * @param min
     *            最小值
     * @param max
     *            最大值
     * @return
     */
    public Set<String> zRangeByScore(String key, double min, double max) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, min, max);
    }


    /**
     * 根据Score值查询集合元素, 从小到大排序
     *
     * @param key
     * @param min
     *            最小值
     * @param max
     *            最大值
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
                                                           double min, double max) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
                                                           double min, double max, long start, long end) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max,
                start, end);
    }

    /**
     * 获取集合的元素, 从大到小排序
     *
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<String> zReverseRange(String key, long start, long end) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, start, end);

    }

    public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, long min, long max) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max);

    }

    /**
     * 获取集合的元素, 从大到小排序, 并返回score值
     *
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeWithScores(String key,
                                                           long start, long end) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start,
                end);
    }

    /**
     * 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
     *
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @return
     */
    public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
                                            double max) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max);
    }

    /**
     * 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
     *
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeByScoreWithScores(
            String key, double min, double max) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key,
                min, max);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
                                            double max, long start, long end) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max,
                start, end);
    }

    /**
     * 根据score值获取集合元素数量
     *
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @return
     */
    public Long zCount(String key, double min, double max) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max);
    }

    /**
     * 获取集合大小
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Long zSize(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().size(key);
    }

    /**
     * 获取集合大小
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Long zZCard(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().zCard(key);
    }

    /**
     * 获取集合中value元素的score值
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Double zScore(String key, Object value) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, value);
    }

    /**
     * 移除指定索引位置的成员
     *
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Long zRemoveRange(String key, long start, long end) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, start, end);
    }

    /**
     * 根据指定的score值的范围来移除成员
     *
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @return
     */
    public Long zRemoveRangeByScore(String key, double min, double max) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, min, max);
    }

    /**
     * 获取key和otherKey的并集并存储在destKey中
     *
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long zUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long zUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
                               String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet()
                .unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
    }

    /**
     * 交集
     *
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long zIntersectAndStore(String key, String otherKey,
                                   String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKey,
                destKey);
    }

    /**
     * 交集
     *
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long zIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
                                   String destKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
                destKey);
    }

    /**
     *
     * @param key
     * @param options
     * @return
     */
    public Cursor<TypedTuple<String>> zScan(String key, ScanOptions options) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().scan(key, options);
    }

    /**
     * 扫描主键，建议使用
     * @param patten
     * @return
     */
    public Set<String> scan(String patten){
        Set<String> keys = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Set<String>>) connection -> {
            Set<String> result = new HashSet<>();
            try (Cursor<byte[]> cursor = connection.scan(new ScanOptions.ScanOptionsBuilder()
                    .match(patten).count(10000).build())) {
                while (cursor.hasNext()) {
                    result.add(new String(cursor.next()));
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return result;
        });
        return  keys;
    }
    
    /**
     * 管道技术，提高性能
     * @param type
     * @param values
     * @return
     */
    public List<Object> lRightPushPipeline(String type,Collection<String> values){
        List<Object> results = stringRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
                    public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                        StringRedisConnection stringRedisConn = (StringRedisConnection)connection;
                        //集合转换数组
                        String[] strings = values.toArray(new String[values.size()]);
                        //直接批量发送
                        stringRedisConn.rPush(type, strings);
                        return null;
                    }
                });
        return results;
    }

    public List<Object> refreshWithPipeline(String future_key,String topic_key,Collection<String> values){

        List<Object> objects = stringRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
            @Nullable
            @Override
            public Object doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
                StringRedisConnection stringRedisConnection = (StringRedisConnection)redisConnection;
                String[] strings = values.toArray(new String[values.size()]);
                stringRedisConnection.rPush(topic_key,strings);
                stringRedisConnection.zRem(future_key,strings);
                return null;
            }
        });
        return objects;
    }

}

2.4.6测试

package com.heima.schedule.test;


import com.heima.common.redis.CacheService;
import com.heima.schedule.ScheduleApplication;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.util.Set;


@SpringBootTest(classes = ScheduleApplication.class)
@RunWith(SpringRunner.class)
public class RedisTest {

    @Autowired
    private CacheService cacheService;

    @Test
    public void testList(){

        //在list的左边添加元素
//        cacheService.lLeftPush("list_001","hello,redis");

        //在list的右边获取元素，并删除
        String list_001 = cacheService.lRightPop("list_001");
        System.out.println(list_001);
    }

    @Test
    public void testZset(){
        //添加数据到zset中  分值
        /*cacheService.zAdd("zset_key_001","hello zset 001",1000);
        cacheService.zAdd("zset_key_001","hello zset 002",8888);
        cacheService.zAdd("zset_key_001","hello zset 003",7777);
        cacheService.zAdd("zset_key_001","hello zset 004",999999);*/

        //按照分值获取数据
        Set<String> zset_key_001 = cacheService.zRangeByScore("zset_key_001", 0, 8888);
        System.out.println(zset_key_001);


    }
}

查看Redis结果

可以看到，这些内容按照分数进行了从小到大的排序，可以满足我们的延迟任务的要求

3.添加任务

3.1创建task类，用于接收添加任务的参数

package com.heima.model.schedule.dtos;

import lombok.Data;

import java.io.Serializable;

@Data
public class Task implements Serializable {

    /**
     * 任务id
     */
    private Long taskId;
    /**
     * 类型
     */
    private Integer taskType;

    /**
     * 优先级
     */
    private Integer priority;

    /**
     * 执行id
     */
    private long executeTime;

    /**
     * task参数
     */
    private byte[] parameters;
    
}

3.2创建TaskService

package com.heima.schedule.service;

import com.heima.model.schedule.dtos.Task;

/**
 * 对外访问接口
 */
public interface TaskService {

    /**
     * 添加任务
     * @param task   任务对象
     * @return       任务id
     */
    public long addTask(Task task) ;

}

3.3实现类

package com.heima.schedule.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.common.constants.ScheduleConstants;
import com.heima.common.redis.CacheService;
import com.heima.model.schedule.dtos.Task;
import com.heima.model.schedule.pojos.Taskinfo;
import com.heima.model.schedule.pojos.TaskinfoLogs;
import com.heima.schedule.mapper.TaskinfoLogsMapper;
import com.heima.schedule.mapper.TaskinfoMapper;
import com.heima.schedule.service.TaskService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.Calendar;
import java.util.Date;

@Service
@Transactional
@Slf4j
public class TaskServiceImpl implements TaskService {
    /**
     * 添加延迟任务
     *
     * @param task
     * @return
     */
    @Override
    public long addTask(Task task) {
        //1.添加任务到数据库中

        boolean success = addTaskToDb(task);

        if (success) {
            //2.添加任务到redis
            addTaskToCache(task);
        }


        return task.getTaskId();
    }

    @Autowired
    private CacheService cacheService;

    /**
     * 把任务添加到redis中
     *
     * @param task
     */
    private void addTaskToCache(Task task) {

        String key = task.getTaskType() + "_" + task.getPriority();

        //获取5分钟之后的时间  毫秒值
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        calendar.add(Calendar.MINUTE, 5);
        long nextScheduleTime = calendar.getTimeInMillis();

        //2.1 如果任务的执行时间小于等于当前时间，存入list
        if (task.getExecuteTime() <= System.currentTimeMillis()) {
            cacheService.lLeftPush(ScheduleConstants.TOPIC + key, JSON.toJSONString(task));
        } else if (task.getExecuteTime() <= nextScheduleTime) {
            //2.2 如果任务的执行时间大于当前时间 && 小于等于预设时间（未来5分钟） 存入zset中
            cacheService.zAdd(ScheduleConstants.FUTURE + key, JSON.toJSONString(task), task.getExecuteTime());
        }


    }

    @Autowired
    private TaskinfoMapper taskinfoMapper;

    @Autowired
    private TaskinfoLogsMapper taskinfoLogsMapper;

    /**
     * 添加任务到数据库中
     *
     * @param task
     * @return
     */
    private boolean addTaskToDb(Task task) {

        boolean flag = false;

        try {
            //保存任务表
            Taskinfo taskinfo = new Taskinfo();
            BeanUtils.copyProperties(task, taskinfo);
            taskinfo.setExecuteTime(new Date(task.getExecuteTime()));
            taskinfoMapper.insert(taskinfo);

            //设置taskID
            task.setTaskId(taskinfo.getTaskId());

            //保存任务日志数据
            TaskinfoLogs taskinfoLogs = new TaskinfoLogs();
            BeanUtils.copyProperties(taskinfo, taskinfoLogs);
            taskinfoLogs.setVersion(1);
            taskinfoLogs.setStatus(ScheduleConstants.SCHEDULED);
            taskinfoLogsMapper.insert(taskinfoLogs);

            flag = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return flag;
    }
}

3.4TaskInfoMapper和TaskInfoLogMapper

@Mapper
public interface TaskinfoMapper extends BaseMapper<Taskinfo> {

    public List<Taskinfo> queryFutureTime(@Param("taskType")int type, @Param("priority")int priority, @Param("future")Date future);
}

@Mapper
public interface TaskinfoLogsMapper extends BaseMapper<TaskinfoLogs> {

}

3.5ScheduleConstants常量类

package com.heima.common.constants;

public class ScheduleConstants {

    //task状态
    public static final int SCHEDULED=0;   //初始化状态

    public static final int EXECUTED=1;       //已执行状态

    public static final int CANCELLED=2;   //已取消状态

    public static String FUTURE="future_";   //未来数据key前缀

    public static String TOPIC="topic_";     //当前数据key前缀
}

?3.6测试

/**
 * 延迟任务测试
 */
@SpringBootTest
public class TaskServiceTest {

    @Autowired
    private TaskService taskService;


    @Test
    void testTaskNow(){

        Task task = new Task();
        task.setTaskType(1);
        task.setPriority(1);
        task.setParameters(new byte[]{12,31,21});
        task.setExecuteTime(System.currentTimeMillis());

        taskService.addTask(task);

    }

    @Test
    void testTaskFuture(){
        //两分钟之后发布
        Task task1= new Task();
        task1.setTaskType(1);
        task1.setPriority(1);
        task1.setParameters(new byte[]{12,31,21});
        task1.setExecuteTime(System.currentTimeMillis()+1000 * 60 *2);
        //三分钟之后发布
        Task task2 = new Task();
        task2.setTaskType(1);
        task2.setPriority(1);
        task2.setParameters(new byte[]{81,23,14});
        task2.setExecuteTime(System.currentTimeMillis()+1000*60*3);


        taskService.addTask(task1);
        taskService.addTask(task2);
    }


}

1.先测试第一个立即执行

?任务表和日志表中插入了立即执行的任务记录，在查看一下Redis:

可以看到，加入到了topic的list列表中，立即执行

下面在测试以下未来延迟执行:

可以看到已经插入了两条延迟执行的任务记录，下面看一下redis:

可以看到redis中插入了两条延迟执行的任务记录，使用了future，zset集合

4.取消任务

/**
     * 取消任务
     * @param taskId        任务id
     * @return              取消结果
     */
public boolean cancelTask(long taskId);

/**
     * 取消任务
     * @param taskId
     * @return
     */
@Override
public boolean cancelTask(long taskId) {

    boolean flag = false;

    //删除任务，更新日志
    Task task = updateDb(taskId,ScheduleConstants.EXECUTED);

    //删除redis的数据
    if(task != null){
        removeTaskFromCache(task);
        flag = true;
    }



    return false;
}

/**
     * 删除redis中的任务数据
     * @param task
     */
private void removeTaskFromCache(Task task) {

    String key = task.getTaskType()+"_"+task.getPriority();

    if(task.getExecuteTime()<=System.currentTimeMillis()){
        cacheService.lRemove(ScheduleConstants.TOPIC+key,0,JSON.toJSONString(task));
    }else {
        cacheService.zRemove(ScheduleConstants.FUTURE+key, JSON.toJSONString(task));
    }
}

/**
     * 删除任务，更新任务日志状态
     * @param taskId
     * @param status
     * @return
     */
private Task updateDb(long taskId, int status) {
    Task task = null;
    try {
        //删除任务
        taskinfoMapper.deleteById(taskId);

        TaskinfoLogs taskinfoLogs = taskinfoLogsMapper.selectById(taskId);
        taskinfoLogs.setStatus(status);
        taskinfoLogsMapper.updateById(taskinfoLogs);

        task = new Task();
        BeanUtils.copyProperties(taskinfoLogs,task);
        task.setExecuteTime(taskinfoLogs.getExecuteTime().getTime());
    }catch (Exception e){
        log.error("task cancel exception taskid={}",taskId);
    }

    return task;

}

5.消费任务

/**
 * 按照类型和优先级来拉取任务
 * @param type
 * @param priority
 * @return
 */
public Task poll(int type,int priority);

/**
     * 按照类型和优先级拉取任务
     * @return
     */
@Override
public Task poll(int type,int priority) {
    Task task = null;
    try {
        String key = type+"_"+priority;
        String task_json = cacheService.lRightPop(ScheduleConstants.TOPIC + key);
        if(StringUtils.isNotBlank(task_json)){
            task = JSON.parseObject(task_json, Task.class);
            //更新数据库信息
            updateDb(task.getTaskId(),ScheduleConstants.EXECUTED);
        }
    }catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
        log.error("poll task exception");
    }

    return task;
}

6.未来数据定时刷新

6.1reids key值匹配

方案1：keys 模糊匹配

keys的模糊匹配功能很方便也很强大，但是在生产环境需要慎用！开发中使用keys的模糊匹配却发现redis的CPU使用率极高，所以公司的redis生产环境将keys命令禁用了！redis是单线程，会被堵塞

方案2：scan

SCAN 命令是一个基于游标的迭代器，SCAN命令每次被调用之后，都会向用户返回一个新的游标，用户在下次迭代时需要使用这个新游标作为SCAN命令的游标参数，以此来延续之前的迭代过程。

6.2reids管道

普通redis客户端和服务器交互模式

Pipeline请求模型 ?

官方测试结果

6.3测试案例对比： ?

//耗时6151
@Test
public  void testPiple1(){
    long start =System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i <10000 ; i++) {
        Task task = new Task();
        task.setTaskType(1001);
        task.setPriority(1);
        task.setExecuteTime(new Date().getTime());
        cacheService.lLeftPush("1001_1", JSON.toJSONString(task));
    }
    System.out.println("耗时"+(System.currentTimeMillis()- start));
}


@Test
public void testPiple2(){
    long start  = System.currentTimeMillis();
    //使用管道技术
    List<Object> objectList = cacheService.getstringRedisTemplate().executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
        @Nullable
        @Override
        public Object doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
            for (int i = 0; i <10000 ; i++) {
                Task task = new Task();
                task.setTaskType(1001);
                task.setPriority(1);
                task.setExecuteTime(new Date().getTime());
                redisConnection.lPush("1001_1".getBytes(), JSON.toJSONString(task).getBytes());
            }
            return null;
        }
    });
    System.out.println("使用管道技术执行10000次自增操作共耗时:"+(System.currentTimeMillis()-start)+"毫秒");
}

?6.4具体实现

在TaskService中添加方法 ?

@Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
public void refresh() {
    System.out.println(System.currentTimeMillis() / 1000 + "执行了定时任务");

    // 获取所有未来数据集合的key值
    Set<String> futureKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");// future_*
    for (String futureKey : futureKeys) { // future_250_250

        String topicKey = ScheduleConstants.TOPIC + futureKey.split(ScheduleConstants.FUTURE)[1];
        //获取该组key下当前需要消费的任务数据
        Set<String> tasks = cacheService.zRangeByScore(futureKey, 0, System.currentTimeMillis());
        if (!tasks.isEmpty()) {
            //将这些任务数据添加到消费者队列中
            cacheService.refreshWithPipeline(futureKey, topicKey, tasks);
            System.out.println("成功的将" + futureKey + "下的当前需要执行的任务数据刷新到" + topicKey + "下");
        }
    }
}

?解释一下：

? 它会每隔一分钟执行一次，查询所有的未来future_key*,然后获取里面的延迟任务，去判断时间时候符合，如果符合，就把延迟任务取出，并且删除zset，将他们添加到topic_的list立即任务中

测试运行

?先向数据库中添加三条延迟任务：

 @Test
    void testTaskFuture(){
        //两分钟之后发布
        Task task1= new Task();
        task1.setTaskType(1);
        task1.setPriority(1);
        task1.setParameters(new byte[]{12,31,21});
        task1.setExecuteTime(System.currentTimeMillis()+1000 * 60 *2);
        //三分钟之后发布
        Task task2 = new Task();
        task2.setTaskType(1);
        task2.setPriority(2);
        task2.setParameters(new byte[]{81,23,14});
        task2.setExecuteTime(System.currentTimeMillis()+1000*60*3);
        Task task3 = new Task();
        task3.setTaskType(1);
        task3.setPriority(3);
        task3.setParameters(new byte[]{81,23,14});
        task3.setExecuteTime(System.currentTimeMillis()+1000*60*3);


        taskService.addTask(task1);
        taskService.addTask(task2);
        taskService.addTask(task3);
    }

然后测试执行

查看结果：

?注意：这三条延迟任务是有时间间隔的，第一条延迟一分钟，第二条延迟三分钟，第三条延迟三分钟，所以刚开始测试的时候并没有刷新到topic，等一段时间后就可以刷新了！

?三.分布式锁解决集群下的方法抢占执行

启动两台heima-leadnews-schedule服务，每台服务都会去执行refresh定时任务方法 ?

redis分布式锁

这种加锁的思路是，如果 key 不存在则为 key 设置 value，如果 key 已存在则 SETNX 命令不做任何操作

客户端A请求服务器设置key的值，如果设置成功就表示加锁成功
客户端B也去请求服务器设置key的值，如果返回失败，那么就代表加锁失败
客户端A执行代码完成，删除锁
客户端B在等待一段时间后再去请求设置key的值，设置成功
客户端B执行代码完成，删除锁

redisson分布式锁

本项目作者采用redission分布式锁,

1.引入依赖

  <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.23.1</version>
        </dependency>

?2.配置redissionClient

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Value("${spring.redis.host}")
    private String host;

    @Value("${spring.redis.port}")
    private String port;
    @Value("${spring.redis.password}")
    private String password;


    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        Config config = new Config();
       // System.out.println(host+":"+port+"密码:"+password);
        config.useSingleServer().setAddress("redis://"+host+":"+port).setPassword(password).setDatabase(0);
        return Redisson.create(config);
    }
}

3.加锁

 @Resource
    private RedissonClient redissonClient;


    @Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
    public void refresh() {
        System.out.println(System.currentTimeMillis() / 1000 + "执行了定时任务");

        //加锁
        //先生成一个key
        String key  = "FUTURE_LOCK";
        RLock lock = redissonClient.getLock(key);

        try {
            //加锁 ,过期时间为1分钟
            lock.lock(1, TimeUnit.MINUTES);

            // 获取所有未来数据集合的key值
            Set<String> futureKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");// future_*
            for (String futureKey : futureKeys) { // future_250_250

                String topicKey = ScheduleConstants.TOPIC + futureKey.substring(futureKey.indexOf("_"));
                //获取该组key下当前需要消费的任务数据
                Set<String> tasks = cacheService.zRangeByScore(futureKey, 0, System.currentTimeMillis());
                if (!tasks.isEmpty()) {
                    //将这些任务数据添加到消费者队列中
                    cacheService.refreshWithPipeline(futureKey, topicKey, tasks);
                    System.out.println("成功的将" + futureKey + "下的当前需要执行的任务数据刷新到" + topicKey + "下");
                }
            }

        }catch (Exception e){
            log.error("定时任务执行异常:"+e.getMessage());
           throw new RuntimeException("定时任务执行异常"+e.getMessage());
        }finally {
            //最终一定要释放锁
            lock.unlock();
        }

四.数据库同步到redis

@Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
@PostConstruct
public void reloadData() {
    clearCache();
    log.info("数据库数据同步到缓存");
    Calendar calendar = Calendar.getInstance();
    calendar.add(Calendar.MINUTE, 5);

    //查看小于未来5分钟的所有任务
    List<Taskinfo> allTasks = taskinfoMapper.selectList(Wrappers.<Taskinfo>lambdaQuery().lt(Taskinfo::getExecuteTime,calendar.getTime()));
    if(allTasks != null && allTasks.size() > 0){
        for (Taskinfo taskinfo : allTasks) {
            Task task = new Task();
            BeanUtils.copyProperties(taskinfo,task);
            task.setExecuteTime(taskinfo.getExecuteTime().getTime());
            addTaskToCache(task);
        }
    }
}

private void clearCache(){
    // 删除缓存中未来数据集合和当前消费者队列的所有key
    Set<String> futurekeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");// future_
    Set<String> topickeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.TOPIC + "*");// topic_
    cacheService.delete(futurekeys);
    cacheService.delete(topickeys);
}

五.延迟队列解决精准时间发布文章

1.提供远程的feign接口，在heima-leadnews-feign-api编写类如下： ?

package com.heima.apis.schedule;

import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.schedule.dtos.Task;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;

@FeignClient("leadnews-schedule")
public interface IScheduleClient {

    /**
     * 添加任务
     * @param task   任务对象
     * @return       任务id
     */
    @PostMapping("/api/v1/task/add")
    public ResponseResult  addTask(@RequestBody Task task);

    /**
     * 取消任务
     * @param taskId        任务id
     * @return              取消结果
     */
    @GetMapping("/api/v1/task/cancel/{taskId}")
    public ResponseResult cancelTask(@PathVariable("taskId") long taskId);

    /**
     * 按照类型和优先级来拉取任务
     * @param type
     * @param priority
     * @return
     */
    @GetMapping("/api/v1/task/poll/{type}/{priority}")
    public ResponseResult poll(@PathVariable("type") int type,@PathVariable("priority")  int priority);
}

2.在heima-leadnews-schedule微服务下提供对应的实现 ?

package com.heima.schedule.feign;

import com.heima.apis.schedule.IScheduleClient;
import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.schedule.dtos.Task;
import com.heima.schedule.service.TaskService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;


@RestController
public class ScheduleClient  implements IScheduleClient {

    @Autowired
    private TaskService taskService;

    /**
     * 添加任务
     * @param task 任务对象
     * @return 任务id
     */
    @PostMapping("/api/v1/task/add")
    @Override
    public ResponseResult addTask(@RequestBody Task task) {
        return ResponseResult.okResult(taskService.addTask(task));
    }

    /**
     * 取消任务
     * @param taskId 任务id
     * @return 取消结果
     */
    @GetMapping("/api/v1/task/cancel/{taskId}")
    @Override
    public ResponseResult cancelTask(@PathVariable("taskId") long taskId) {
        return ResponseResult.okResult(taskService.cancelTask(taskId));
    }

    /**
     * 按照类型和优先级来拉取任务
     * @param type
     * @param priority
     * @return
     */
    @GetMapping("/api/v1/task/poll/{type}/{priority}")
    @Override
    public ResponseResult poll(@PathVariable("type") int type, @PathVariable("priority") int priority) {
        return ResponseResult.okResult(taskService.poll(type,priority));
    }
}

3.发布文章集成添加延迟队列接口

?在创建WmNewsTaskService

package com.heima.wemedia.service;

import com.heima.model.wemedia.pojos.WmNews;


public interface WmNewsTaskService {

    /**
     * 添加任务到延迟队列中
     * @param id  文章的id
     * @param publishTime  发布的时间  可以做为任务的执行时间
     */
    public void addNewsToTask(Integer id, Date publishTime);


}

实现： ?

package com.heima.wemedia.service.impl;

import com.heima.apis.schedule.IScheduleClient;
import com.heima.model.common.enums.TaskTypeEnum;
import com.heima.model.schedule.dtos.Task;
import com.heima.model.wemedia.pojos.WmNews;
import com.heima.utils.common.ProtostuffUtil;
import com.heima.wemedia.service.WmNewsTaskService;
import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;


@Service
@Slf4j
public class WmNewsTaskServiceImpl  implements WmNewsTaskService {


    @Autowired
    private IScheduleClient scheduleClient;

    /**
     * 添加任务到延迟队列中
     * @param id          文章的id
     * @param publishTime 发布的时间  可以做为任务的执行时间
     */
    @Override
    @Async
    public void addNewsToTask(Integer id, Date publishTime) {

        log.info("添加任务到延迟服务中----begin");

        Task task = new Task();
        task.setExecuteTime(publishTime.getTime());
        task.setTaskType(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getTaskType());
        task.setPriority(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getPriority());
        WmNews wmNews = new WmNews();
        wmNews.setId(id);
        task.setParameters(ProtostuffUtil.serialize(wmNews));

        scheduleClient.addTask(task);

        log.info("添加任务到延迟服务中----end");

    }
    
}

?4.枚举类

package com.heima.model.common.enums;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;

@Getter
@AllArgsConstructor
public enum TaskTypeEnum {

    NEWS_SCAN_TIME(1001, 1,"文章定时审核"),
    REMOTEERROR(1002, 2,"第三方接口调用失败，重试");
    private final int taskType; //对应具体业务
    private final int priority; //业务不同级别
    private final String desc; //描述信息
}

5.序列化工具对比

JdkSerialize：java内置的序列化能将实现了Serilazable接口的对象进行序列化和反序列化， ObjectOutputStream的writeObject()方法可序列化对象生成字节数组
Protostuff：google开源的protostuff采用更为紧凑的二进制数组，表现更加优异，然后使用protostuff的编译工具生成pojo类

拷贝资料中的两个类到heima-leadnews-utils下

Protostuff需要引导依赖：

<dependency>
    <groupId>io.protostuff</groupId>
    <artifactId>protostuff-core</artifactId>
    <version>1.6.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>io.protostuff</groupId>
    <artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
    <version>1.6.0</version>
</dependency>

6.修改发布文章代码：

把之前的异步调用修改为调用延迟任务

  //审核文章
    //        wmNewsAutoScanService.autoScanWmNews(wmNews.getId());
    wmNewsTaskService.addNewsToTask(wmNews.getId(),wmNews.getPublishTime());

?7.测试

?先发布一条此刻文章

然后查看数据库：

查看缓存

可以看到是先添加到了缓存的topic的list列表中去，

未来发布就不测试了！

经过我的测试，当我们选择文章发布时间为外来的时间时，都会在发布时间的5分钟之后进行审核然后上架

文章来源:https://blog.csdn.net/jjhnb123/article/details/135091079
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