redis實現(xiàn)延遲任務(wù)的項目實踐
一、實現(xiàn)思路

問題思路
1.為什么任務(wù)需要存儲在數(shù)據(jù)庫中?
延遲任務(wù)是一個通用的服務(wù),任何需要延遲得任務(wù)都可以調(diào)用該服務(wù),需要考慮數(shù)據(jù)持久化的問題,存儲數(shù)據(jù)庫中是一種數(shù)據(jù)安全的考慮。
2.為什么redis中使用兩種數(shù)據(jù)類型,list和zset?
效率問題,算法的時間復(fù)雜度
3.在添加zset數(shù)據(jù)的時候,為什么不需要預(yù)加載?
任務(wù)模塊是一個通用的模塊,項目中任何需要延遲隊列的地方,都可以調(diào)用這個接口,要考慮到數(shù)據(jù)量的問題,如果數(shù)據(jù)量特別大,為了防止阻塞,只需要把未來幾分鐘要執(zhí)行的數(shù)據(jù)存入緩存即可。
二、延遲任務(wù)服務(wù)實現(xiàn)
1、搭建heima-leadnews-schedule模塊
leadnews-schedule是一個通用的服務(wù),單獨創(chuàng)建模塊來管理任何類型的延遲任務(wù)
①:導(dǎo)入資料文件夾下的heima-leadnews-schedule模塊到heima-leadnews-service下。
如下圖所示:

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: yml③:在nacos中添加對應(yīng)配置,并添加數(shù)據(jù)庫及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
# 設(shè)置Mapper接口所對應(yīng)的XML文件位置,如果你在Mapper接口中有自定義方法,需要進行該配置
mybatis-plus:
mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml
# 設(shè)置別名包掃描路徑,通過該屬性可以給包中的類注冊別名
type-aliases-package: com.heima.model.schedule.pojos2、數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備
導(dǎo)入資料中l(wèi)eadnews_schedule數(shù)據(jù)庫
taskinfo 任務(wù)表

實體類
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;
/**
* 任務(wù)id
*/
@TableId(type = IdType.ID_WORKER)
private Long taskId;
/**
* 執(zhí)行時間
*/
@TableField("execute_time")
private Date executeTime;
/**
* 參數(shù)
*/
@TableField("parameters")
private byte[] parameters;
/**
* 優(yōu)先級
*/
@TableField("priority")
private Integer priority;
/**
* 任務(wù)類型
*/
@TableField("task_type")
private Integer taskType;
}taskinfo_logs 任務(wù)日志表

實體類
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;
/**
* 任務(wù)id
*/
@TableId(type = IdType.ID_WORKER)
private Long taskId;
/**
* 執(zhí)行時間
*/
@TableField("execute_time")
private Date executeTime;
/**
* 參數(shù)
*/
@TableField("parameters")
private byte[] parameters;
/**
* 優(yōu)先級
*/
@TableField("priority")
private Integer priority;
/**
* 任務(wù)類型
*/
@TableField("task_type")
private Integer taskType;
/**
* 版本號,用樂觀鎖
*/
@Version
private Integer version;
/**
* 狀態(tài) 0=int 1=EXECUTED 2=CANCELLED
*/
@TableField("status")
private Integer status;
}樂觀鎖支持:
/**
* mybatis-plus樂觀鎖支持
* @return
*/
@Bean
public MybatisPlusInterceptor optimisticLockerInterceptor(){
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
return interceptor;
}3、安裝redis
①拉取鏡像
docker pull redis
② 創(chuàng)建容器
docker run -d --name redis --restart=always -p 6379:6379 redis --requirepass "leadnews"
③鏈接測試
打開資料中的Redis Desktop Manager,輸入host、port、password鏈接測試

能鏈接成功,即可
4、項目集成redis
①:在項目導(dǎo)入redis相關(guān)依賴
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- redis依賴commons-pool 這個依賴一定要添加 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>②:在heima-leadnews-schedule中集成redis,添加以下nacos配置,鏈接上redis
spring:
redis:
host: 192.168.200.130
password: leadnews
port: 6379③:拷貝資料文件夾下的類:CacheService到heima-leadnews-common模塊下,并添加自動配置
cacheService.java
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.*;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations.TypedTuple;
import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration;
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相關(guān)操作--------------------- */
/**
* 刪除key
*
* @param key
*/
public void delete(String key) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
/**
* 批量刪除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);
}
/**
* 設(shè)置過期時間
*
* @param key
* @param timeout
* @param unit
* @return
*/
public Boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
return stringRedisTemplate.expire(key, timeout, unit);
}
/**
* 設(shè)置過期時間
*
* @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);
}
/**
* 將當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的 key 移動到給定的數(shù)據(jù)庫 db 當(dāng)中
*
* @param key
* @param dbIndex
* @return
*/
public Boolean move(String key, int dbIndex) {
return stringRedisTemplate.move(key, dbIndex);
}
/**
* 移除 key 的過期時間,key 將持久保持
*
* @param key
* @return
*/
public Boolean persist(String key) {
return stringRedisTemplate.persist(key);
}
/**
* 返回 key 的剩余的過期時間
*
* @param key
* @param unit
* @return
*/
public Long getExpire(String key, TimeUnit unit) {
return stringRedisTemplate.getExpire(key, unit);
}
/**
* 返回 key 的剩余的過期時間
*
* @param key
* @return
*/
public Long getExpire(String key) {
return stringRedisTemplate.getExpire(key);
}
/**
* 從當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中隨機返回一個 key
*
* @return
*/
public String randomKey() {
return stringRedisTemplate.randomKey();
}
/**
* 修改 key 的名稱
*
* @param oldKey
* @param newKey
*/
public void rename(String oldKey, String newKey) {
stringRedisTemplate.rename(oldKey, newKey);
}
/**
* 僅當(dāng) newkey 不存在時,將 oldKey 改名為 newkey
*
* @param oldKey
* @param newKey
* @return
*/
public Boolean renameIfAbsent(String oldKey, String newKey) {
return stringRedisTemplate.renameIfAbsent(oldKey, newKey);
}
/**
* 返回 key 所儲存的值的類型
*
* @param key
* @return
*/
public DataType type(String key) {
return stringRedisTemplate.type(key);
}
/** -------------------string相關(guān)操作--------------------- */
/**
* 設(shè)置指定 key 的值
* @param key
* @param value
*/
public void set(String key, String value) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
/**
* 獲取指定 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);
}
/**
* 將給定 key 的值設(shè)為 value ,并返回 key 的舊值(old value)
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public String getAndSet(String key, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
}
/**
* 對 key 所儲存的字符串值,獲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);
}
/**
* 批量獲取
*
* @param keys
* @return
*/
public List<String> multiGet(Collection<String> keys) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
}
/**
* 設(shè)置ASCII碼, 字符串'a'的ASCII碼是97, 轉(zhuǎn)為二進制是'01100001', 此方法是將二進制第offset位值變?yōu)関alue
*
* @param key
* @param
* @param value
* 值,true為1, false為0
* @return
*/
public boolean setBit(String key, long offset, boolean value) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value);
}
/**
* 將值 value 關(guān)聯(lián)到 key ,并將 key 的過期時間設(shè)為 timeout
*
* @param key
* @param value
* @param timeout
* 過期時間
* @param unit
* 時間單位, 天:TimeUnit.DAYS 小時:TimeUnit.HOURS 分鐘: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 不存在時設(shè)置 key 的值
*
* @param key
* @param value
* @return 之前已經(jīng)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 參數(shù)覆寫給定 key 所儲存的字符串值,從偏移量 offset 開始
*
* @param key
* @param value
* @param offset
* 從指定位置開始覆寫
*/
public void setRange(String key, String value, long offset) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset);
}
/**
* 獲取字符串的長度
*
* @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);
}
/**
* 同時設(shè)置一個或多個 key-value 對,當(dāng)且僅當(dāng)所有給定 key 都不存在
*
* @param maps
* @return 之前已經(jīng)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(自增長), 負(fù)數(shù)則為自減
*
* @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相關(guān)操作------------------------- */
/**
* 獲取存儲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);
}
/**
* 獲取所有給定字段的值
*
* @param key
* @return
*/
public Map<Object, Object> hGetAll(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* 獲取所有給定字段的值
*
* @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);
}
/**
* 僅當(dāng)hashKey不存在時才設(shè)置
*
* @param key
* @param hashKey
* @param value
* @return
*/
public Boolean hPutIfAbsent(String key, String hashKey, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey, value);
}
/**
* 刪除一個或多個哈希表字段
*
* @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);
}
/**
* 為哈希表 key 中的指定字段的整數(shù)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);
}
/**
* 為哈希表 key 中的指定字段的整數(shù)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);
}
/**
* 獲取所有哈希表中的字段
*
* @param key
* @return
*/
public Set<Object> hKeys(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().keys(key);
}
/**
* 獲取哈希表中字段的數(shù)量
*
* @param key
* @return
*/
public Long hSize(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().size(key);
}
/**
* 獲取哈希表中所有值
*
* @param key
* @return
*/
public List<Object> hValues(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().values(key);
}
/**
* 迭代哈希表中的鍵值對
*
* @param key
* @param options
* @return
*/
public Cursor<Map.Entry<Object, Object>> hScan(String key, ScanOptions options) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().scan(key, options);
}
/** ------------------------list相關(guān)操作---------------------------- */
/**
* 通過索引獲取列表中的元素
*
* @param key
* @param index
* @return
*/
public String lIndex(String key, long index) {
return stringRedisTemplate.opsForList().index(key, index);
}
/**
* 獲取列表指定范圍內(nèi)的元素
*
* @param key
* @param start
* 開始位置, 0是開始位置
* @param end
* 結(jié)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);
}
/**
* 存儲在list頭部
*
* @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);
}
/**
* 當(dāng)list存在的時候才加入
*
* @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);
}
/**
* 為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元素的右邊添加值
*
* @param key
* @param pivot
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPush(String key, String pivot, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPush(key, pivot, value);
}
/**
* 通過索引設(shè)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);
}
/**
* 移出并獲取列表的第一個元素
*
* @param key
* @return 刪除的元素
*/
public String lLeftPop(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForList().leftPop(key);
}
/**
* 移出并獲取列表的第一個元素, 如果列表沒有元素會阻塞列表直到等待超時或發(fā)現(xiàn)可彈出元素為止
*
* @param key
* @param timeout
* 等待時間
* @param unit
* 時間單位
* @return
*/
public String lBLeftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
return stringRedisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit);
}
/**
* 移除并獲取列表最后一個元素
*
* @param key
* @return 刪除的元素
*/
public String lRightPop(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPop(key);
}
/**
* 移出并獲取列表的最后一個元素, 如果列表沒有元素會阻塞列表直到等待超時或發(fā)現(xiàn)可彈出元素為止
*
* @param key
* @param timeout
* 等待時間
* @param unit
* 時間單位
* @return
*/
public String lBRightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit);
}
/**
* 移除列表的最后一個元素,并將該元素添加到另一個列表并返回
*
* @param sourceKey
* @param destinationKey
* @return
*/
public String lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
destinationKey);
}
/**
* 從列表中彈出一個值,將彈出的元素插入到另外一個列表中并返回它; 如果列表沒有元素會阻塞列表直到等待超時或發(fā)現(xiàn)可彈出元素為止
*
* @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);
}
/**
* 刪除集合中值等于value得元素
*
* @param key
* @param index
* index=0, 刪除所有值等于value的元素; index>0, 從頭部開始刪除第一個值等于value的元素;
* index<0, 從尾部開始刪除第一個值等于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);
}
/**
* 獲取列表長度
*
* @param key
* @return
*/
public Long lLen(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForList().size(key);
}
/** --------------------set相關(guān)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個隨機元素
*
* @param key
* @return
*/
public String sPop(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().pop(key);
}
/**
* 將元素value從一個集合移到另一個集合
*
* @param key
* @param value
* @param destKey
* @return
*/
public Boolean sMove(String key, String value, String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey);
}
/**
* 獲取集合的大小
*
* @param key
* @return
*/
public Long sSize(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().size(key);
}
/**
* 判斷集合是否包含value
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Boolean sIsMember(String key, Object value) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
}
/**
* 獲取兩個集合的交集
*
* @param key
* @param otherKey
* @return
*/
public Set<String> sIntersect(String key, String otherKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey);
}
/**
* 獲取key集合與多個集合的交集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sIntersect(String key, Collection<String> otherKeys) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys);
}
/**
* key集合與otherKey集合的交集存儲到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集合與多個集合的交集存儲到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);
}
/**
* 獲取兩個集合的并集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sUnion(String key, String otherKeys) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
}
/**
* 獲取key集合與多個集合的并集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sUnion(String key, Collection<String> otherKeys) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
}
/**
* key集合與otherKey集合的并集存儲到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集合與多個集合的并集存儲到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);
}
/**
* 獲取兩個集合的差集
*
* @param key
* @param otherKey
* @return
*/
public Set<String> sDifference(String key, String otherKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey);
}
/**
* 獲取key集合與多個集合的差集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sDifference(String key, Collection<String> otherKeys) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys);
}
/**
* key集合與otherKey集合的差集存儲到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集合與多個集合的差集存儲到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);
}
/**
* 獲取集合所有元素
*
* @param key
* @param
* @param
* @return
*/
public Set<String> setMembers(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().members(key);
}
/**
* 隨機獲取集合中的一個元素
*
* @param key
* @return
*/
public String sRandomMember(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().randomMember(key);
}
/**
* 隨機獲取集合中count個元素
*
* @param key
* @param count
* @return
*/
public List<String> sRandomMembers(String key, long count) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
}
/**
* 隨機獲取集合中count個元素并且去除重復(fù)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相關(guān)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);
}
/**
* 獲取集合的元素, 從小到大排序
*
* @param key
* @param start
* 開始位置
* @param end
* 結(jié)束位置, -1查詢所有
* @return
*/
public Set<String> zRange(String key, long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
}
/**
* 獲取zset集合的所有元素, 從小到大排序
*
*/
public Set<String> zRangeAll(String key) {
return zRange(key,0,-1);
}
/**
* 獲取集合元素, 并且把score值也獲取
*
* @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);
}
/**
* 根據(jù)Score值查詢集合元素
*
* @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);
}
/**
* 根據(jù)Score值查詢集合元素, 從小到大排序
*
* @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);
}
/**
* 獲取集合的元素, 從大到小排序
*
* @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);
}
/**
* 獲取集合的元素, 從大到小排序, 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);
}
/**
* 根據(jù)Score值查詢集合元素, 從大到小排序
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
double max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 根據(jù)Score值查詢集合元素, 從大到小排序
*
* @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);
}
/**
* 根據(jù)score值獲取集合元素數(shù)量
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Long zCount(String key, double min, double max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max);
}
/**
* 獲取集合大小
*
* @param key
* @return
*/
public Long zSize(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().size(key);
}
/**
* 獲取集合大小
*
* @param key
* @return
*/
public Long zZCard(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().zCard(key);
}
/**
* 獲取集合中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員
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Long zRemoveRange(String key, long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, start, end);
}
/**
* 根據(jù)指定的score值的范圍來移除成員
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Long zRemoveRangeByScore(String key, double min, double max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 獲取key和otherKey的并集并存儲在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);
}
/**
* 掃描主鍵,建議使用
* @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;
}
/**
* 管道技術(shù),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;
//集合轉(zhuǎn)換數(shù)組
String[] strings = values.toArray(new String[values.size()]);
//直接批量發(fā)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;
}
/**
* 加鎖
*
* @param name
* @param expire
* @return
*/
public String tryLock(String name, long expire) {
name = name + "_lock";
String token = UUID.randomUUID().toString();
RedisConnectionFactory factory = stringRedisTemplate.getConnectionFactory();
RedisConnection conn = factory.getConnection();
try {
//參考redis命令:
//set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
Boolean result = conn.set(
name.getBytes(),
token.getBytes(),
Expiration.from(expire, TimeUnit.MILLISECONDS),
RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT //NX
);
if (result != null && result)
return token;
} finally {
RedisConnectionUtils.releaseConnection(conn, factory,false);
}
return null;
}
}
④:測試
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的左邊添加元素
// cacheService.lLeftPush("list_001","hello,redis");
//在list的右邊獲取元素,并刪除
String list_001 = cacheService.lRightPop("list_001");
System.out.println(list_001);
}
@Test
public void testZset(){
//添加數(shù)據(jù)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);*/
//按照分值獲取數(shù)據(jù)
Set<String> zset_key_001 = cacheService.zRangeByScore("zset_key_001", 0, 8888);
System.out.println(zset_key_001);
}
}5、添加任務(wù)
①:拷貝mybatis-plus生成的文件,mapper
②:創(chuàng)建task類,用于接收添加任務(wù)的參數(shù)
package com.heima.model.schedule.dtos;
import lombok.Data;
import java.io.Serializable;
@Data
public class Task implements Serializable {
/**
* 任務(wù)id
*/
private Long taskId;
/**
* 類型
*/
private Integer taskType;
/**
* 優(yōu)先級
*/
private Integer priority;
/**
* 執(zhí)行id
*/
private long executeTime;
/**
* task參數(shù)
*/
private byte[] parameters;
}③:創(chuàng)建TaskService
package com.heima.schedule.service;
import com.heima.model.schedule.dtos.Task;
/**
* 對外訪問接口
*/
public interface TaskService {
/**
* 添加任務(wù)
* @param task 任務(wù)對象
* @return 任務(wù)id
*/
public long addTask(Task task) ;
}實現(xiàn):
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 {
/**
* 添加延遲任務(wù)
*
* @param task
* @return
*/
@Override
public long addTask(Task task) {
//1.添加任務(wù)到數(shù)據(jù)庫中
boolean success = addTaskToDb(task);
if (success) {
//2.添加任務(wù)到redis
addTaskToCache(task);
}
return task.getTaskId();
}
@Autowired
private CacheService cacheService;
/**
* 把任務(wù)添加到redis中
*
* @param task
*/
private void addTaskToCache(Task task) {
String key = task.getTaskType() + "_" + task.getPriority();
//獲取5分鐘之后的時間 毫秒值
Calendar calendar = Calendar.getInstance();
calendar.add(Calendar.MINUTE, 5);
long nextScheduleTime = calendar.getTimeInMillis();
//2.1 如果任務(wù)的執(zhí)行時間小于等于當(dāng)前時間,存入list
if (task.getExecuteTime() <= System.currentTimeMillis()) {
cacheService.lLeftPush(ScheduleConstants.TOPIC + key, JSON.toJSONString(task));
} else if (task.getExecuteTime() <= nextScheduleTime) {
//2.2 如果任務(wù)的執(zhí)行時間大于當(dāng)前時間 && 小于等于預(yù)設(shè)時間(未來5分鐘) 存入zset中
cacheService.zAdd(ScheduleConstants.FUTURE + key, JSON.toJSONString(task), task.getExecuteTime());
}
}
@Autowired
private TaskinfoMapper taskinfoMapper;
@Autowired
private TaskinfoLogsMapper taskinfoLogsMapper;
/**
* 添加任務(wù)到數(shù)據(jù)庫中
*
* @param task
* @return
*/
private boolean addTaskToDb(Task task) {
boolean flag = false;
try {
//保存任務(wù)表
Taskinfo taskinfo = new Taskinfo();
BeanUtils.copyProperties(task, taskinfo);
taskinfo.setExecuteTime(new Date(task.getExecuteTime()));
taskinfoMapper.insert(taskinfo);
//設(shè)置taskID
task.setTaskId(taskinfo.getTaskId());
//保存任務(wù)日志數(shù)據(jù)
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;
}
}ScheduleConstants常量類
package com.heima.common.constants;
public class ScheduleConstants {
//task狀態(tài)
public static final int SCHEDULED=0; //初始化狀態(tài)
public static final int EXECUTED=1; //已執(zhí)行狀態(tài)
public static final int CANCELLED=2; //已取消狀態(tài)
public static String FUTURE="future_"; //未來數(shù)據(jù)key前綴
public static String TOPIC="topic_"; //當(dāng)前數(shù)據(jù)key前綴
}④:測試
6、取消任務(wù)
在TaskService中添加方法
/**
* 取消任務(wù)
* @param taskId 任務(wù)id
* @return 取消結(jié)果
*/
public boolean cancelTask(long taskId);實現(xiàn)
/**
* 取消任務(wù)
* @param taskId
* @return
*/
@Override
public boolean cancelTask(long taskId) {
boolean flag = false;
//刪除任務(wù),更新日志
Task task = updateDb(taskId,ScheduleConstants.EXECUTED);
//刪除redis的數(shù)據(jù)
if(task != null){
removeTaskFromCache(task);
flag = true;
}
return false;
}
/**
* 刪除redis中的任務(wù)數(shù)據(jù)
* @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));
}
}
/**
* 刪除任務(wù),更新任務(wù)日志狀態(tài)
* @param taskId
* @param status
* @return
*/
private Task updateDb(long taskId, int status) {
Task task = null;
try {
//刪除任務(wù)
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;
}測試
7、消費任務(wù)
在TaskService中添加方法
/** * 按照類型和優(yōu)先級來拉取任務(wù) * @param type * @param priority * @return */ public Task poll(int type,int priority);
實現(xiàn)
/**
* 按照類型和優(yōu)先級拉取任務(wù)
* @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);
//更新數(shù)據(jù)庫信息
updateDb(task.getTaskId(),ScheduleConstants.EXECUTED);
}
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
log.error("poll task exception");
}
return task;
}8、未來數(shù)據(jù)定時刷新
1.reids 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強大,但是在生產(chǎn)環(huán)境需要慎用!開發(fā)中使用keys的模糊匹配卻發(fā)現(xiàn)redis的CPU使用率極高,所以公司的redis生產(chǎn)環(huán)境將keys命令禁用了!redis是單線程,會被堵塞。

方案2:scan
SCAN 命令是一個基于游標(biāo)的迭代器,SCAN命令每次被調(diào)用之后, 都會向用戶返回一個新的游標(biāo), 用戶在下次迭代時需要使用這個新游標(biāo)作為SCAN命令的游標(biāo)參數(shù), 以此來延續(xù)之前的迭代過程。

代碼案例:
@Test
public void testKeys(){
Set<String> keys = cacheService.keys("future_*");
System.out.println(keys);
Set<String> scan = cacheService.scan("future_*");
System.out.println(scan);
}2.reids管道
普通redis客戶端和服務(wù)器交互模式

Pipeline請求模型

官方測試結(jié)果數(shù)據(jù)對比

測試案例對比:
//耗時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("耗時"+(System.currentTimeMillis()- start));
}
@Test
public void testPiple2(){
long start = System.currentTimeMillis();
//使用管道技術(shù)
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("使用管道技術(shù)執(zhí)行10000次自增操作共耗時:"+(System.currentTimeMillis()-start)+"毫秒");
}3.未來數(shù)據(jù)定時刷新-功能完成
在TaskService中添加方法
@Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
public void refresh() {
System.out.println(System.currentTimeMillis() / 1000 + "執(zhí)行了定時任務(wù)");
// 獲取所有未來數(shù)據(jù)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];
//獲取該組key下當(dāng)前需要消費的任務(wù)數(shù)據(jù)
Set<String> tasks = cacheService.zRangeByScore(futureKey, 0, System.currentTimeMillis());
if (!tasks.isEmpty()) {
//將這些任務(wù)數(shù)據(jù)添加到消費者隊列中
cacheService.refreshWithPipeline(futureKey, topicKey, tasks);
System.out.println("成功的將" + futureKey + "下的當(dāng)前需要執(zhí)行的任務(wù)數(shù)據(jù)刷新到" + topicKey + "下");
}
}
}在引導(dǎo)類中添加開啟任務(wù)調(diào)度注解:@EnableScheduling
9、分布式鎖解決集群下的方法搶占執(zhí)行
1.問題描述
啟動兩臺heima-leadnews-schedule服務(wù),每臺服務(wù)都會去執(zhí)行refresh定時任務(wù)方法

2.分布式鎖
分布式鎖:控制分布式系統(tǒng)有序的去對共享資源進行操作,通過互斥來保證數(shù)據(jù)的一致性。
解決方案:

3.redis分布式鎖
sexnx (SET if Not eXists) 命令在指定的 key 不存在時,為 key 設(shè)置指定的值。

這種加鎖的思路是,如果 key 不存在則為 key 設(shè)置 value,如果 key 已存在則 SETNX 命令不做任何操作
- 客戶端A請求服務(wù)器設(shè)置key的值,如果設(shè)置成功就表示加鎖成功
- 客戶端B也去請求服務(wù)器設(shè)置key的值,如果返回失敗,那么就代表加鎖失敗
- 客戶端A執(zhí)行代碼完成,刪除鎖
- 客戶端B在等待一段時間后再去請求設(shè)置key的值,設(shè)置成功
- 客戶端B執(zhí)行代碼完成,刪除鎖
4.在工具類CacheService中添加方法
/**
* 加鎖
*
* @param name
* @param expire
* @return
*/
public String tryLock(String name, long expire) {
name = name + "_lock";
String token = UUID.randomUUID().toString();
RedisConnectionFactory factory = stringRedisTemplate.getConnectionFactory();
RedisConnection conn = factory.getConnection();
try {
//參考redis命令:
//set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
Boolean result = conn.set(
name.getBytes(),
token.getBytes(),
Expiration.from(expire, TimeUnit.MILLISECONDS),
RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT //NX
);
if (result != null && result)
return token;
} finally {
RedisConnectionUtils.releaseConnection(conn, factory,false);
}
return null;
}修改未來數(shù)據(jù)定時刷新的方法,如下:
/**
* 未來數(shù)據(jù)定時刷新
*/
@Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
public void refresh(){
String token = cacheService.tryLock("FUTURE_TASK_SYNC", 1000 * 30);
if(StringUtils.isNotBlank(token)){
log.info("未來數(shù)據(jù)定時刷新---定時任務(wù)");
//獲取所有未來數(shù)據(jù)的集合key
Set<String> futureKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");
for (String futureKey : futureKeys) {//future_100_50
//獲取當(dāng)前數(shù)據(jù)的key topic
String topicKey = ScheduleConstants.TOPIC+futureKey.split(ScheduleConstants.FUTURE)[1];
//按照key和分值查詢符合條件的數(shù)據(jù)
Set<String> tasks = cacheService.zRangeByScore(futureKey, 0, System.currentTimeMillis());
//同步數(shù)據(jù)
if(!tasks.isEmpty()){
cacheService.refreshWithPipeline(futureKey,topicKey,tasks);
log.info("成功的將"+futureKey+"刷新到了"+topicKey);
}
}
}
}10、數(shù)據(jù)庫同步到redis

@Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
@PostConstruct
public void reloadData() {
clearCache();
log.info("數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)同步到緩存");
Calendar calendar = Calendar.getInstance();
calendar.add(Calendar.MINUTE, 5);
//查看小于未來5分鐘的所有任務(wù)
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(){
// 刪除緩存中未來數(shù)據(jù)集合和當(dāng)前消費者隊列的所有key
Set<String> futurekeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");// future_
Set<String> topickeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.TOPIC + "*");// topic_
cacheService.delete(futurekeys);
cacheService.delete(topickeys);
}三、延遲隊列解決精準(zhǔn)時間發(fā)布文章
1、延遲隊列服務(wù)提供對外接口
提供遠(yuǎn)程的feign接口,在heima-leadnews-feign-api編寫類如下:
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 {
/**
* 添加任務(wù)
* @param task 任務(wù)對象
* @return 任務(wù)id
*/
@PostMapping("/api/v1/task/add")
public ResponseResult addTask(@RequestBody Task task);
/**
* 取消任務(wù)
* @param taskId 任務(wù)id
* @return 取消結(jié)果
*/
@GetMapping("/api/v1/task/cancel/{taskId}")
public ResponseResult cancelTask(@PathVariable("taskId") long taskId);
/**
* 按照類型和優(yōu)先級來拉取任務(wù)
* @param type
* @param priority
* @return
*/
@GetMapping("/api/v1/task/poll/{type}/{priority}")
public ResponseResult poll(@PathVariable("type") int type,@PathVariable("priority") int priority);
}在heima-leadnews-schedule微服務(wù)下提供對應(yīng)的實現(xiàn)
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;
/**
* 添加任務(wù)
* @param task 任務(wù)對象
* @return 任務(wù)id
*/
@PostMapping("/api/v1/task/add")
@Override
public ResponseResult addTask(@RequestBody Task task) {
return ResponseResult.okResult(taskService.addTask(task));
}
/**
* 取消任務(wù)
* @param taskId 任務(wù)id
* @return 取消結(jié)果
*/
@GetMapping("/api/v1/task/cancel/{taskId}")
@Override
public ResponseResult cancelTask(@PathVariable("taskId") long taskId) {
return ResponseResult.okResult(taskService.cancelTask(taskId));
}
/**
* 按照類型和優(yōu)先級來拉取任務(wù)
* @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));
}
}2、發(fā)布文章集成添加延遲隊列接口
在創(chuàng)建WmNewsTaskService
package com.heima.wemedia.service;
import com.heima.model.wemedia.pojos.WmNews;
public interface WmNewsTaskService {
/**
* 添加任務(wù)到延遲隊列中
* @param id 文章的id
* @param publishTime 發(fā)布的時間 可以做為任務(wù)的執(zhí)行時間
*/
public void addNewsToTask(Integer id, Date publishTime);
}實現(xiàn):
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;
/**
* 添加任務(wù)到延遲隊列中
* @param id 文章的id
* @param publishTime 發(fā)布的時間 可以做為任務(wù)的執(zhí)行時間
*/
@Override
@Async
public void addNewsToTask(Integer id, Date publishTime) {
log.info("添加任務(wù)到延遲服務(wù)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("添加任務(wù)到延遲服務(wù)中----end");
}
}枚舉類:
package com.heima.model.common.enums;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;
@Getter
@AllArgsConstructor
public enum TaskTypeEnum {
NEWS_SCAN_TIME(1001, 1,"文章定時審核"),
REMOTEERROR(1002, 2,"第三方接口調(diào)用失敗,重試");
private final int taskType; //對應(yīng)具體業(yè)務(wù)
private final int priority; //業(yè)務(wù)不同級別
private final String desc; //描述信息
}序列化工具對比
- JdkSerialize:java內(nèi)置的序列化能將實現(xiàn)了Serilazable接口的對象進行序列化和反序列化, ObjectOutputStream的writeObject()方法可序列化對象生成字節(jié)數(shù)組
- Protostuff:google開源的protostuff采用更為緊湊的二進制數(shù)組,表現(xiàn)更加優(yōu)異,然后使用protostuff的編譯工具生成pojo類
拷貝資料中的兩個類到heima-leadnews-utils下
JdkSerializeUtil.java
package com.heima.utils.common;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;
/**
* jdk序列化
*/
public class JdkSerializeUtil {
/**
* 序列化
* @param obj
* @param <T>
* @return
*/
public static <T> byte[] serialize(T obj) {
if (obj == null){
throw new NullPointerException();
}
ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
try {
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(bos);
oos.writeObject(obj);
return bos.toByteArray();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
return new byte[0];
}
/**
* 反序列化
* @param data
* @param clazz
* @param <T>
* @return
*/
public static <T> T deserialize(byte[] data, Class<T> clazz) {
ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(data);
try {
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bis);
T obj = (T)ois.readObject();
return obj;
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
return null;
}
}ProtostuffUtil.java
package com.heima.utils.common;
import com.heima.model.wemedia.pojos.WmNews;
import io.protostuff.LinkedBuffer;
import io.protostuff.ProtostuffIOUtil;
import io.protostuff.Schema;
import io.protostuff.runtime.RuntimeSchema;
public class ProtostuffUtil {
/**
* 序列化
* @param t
* @param <T>
* @return
*/
public static <T> byte[] serialize(T t){
Schema schema = RuntimeSchema.getSchema(t.getClass());
return ProtostuffIOUtil.toByteArray(t,schema,
LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE));
}
/**
* 反序列化
* @param bytes
* @param c
* @param <T>
* @return
*/
public static <T> T deserialize(byte []bytes,Class<T> c) {
T t = null;
try {
t = c.newInstance();
Schema schema = RuntimeSchema.getSchema(t.getClass());
ProtostuffIOUtil.mergeFrom(bytes,t,schema);
} catch (InstantiationException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
}
return t;
}
/**
* jdk序列化與protostuff序列化對比
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
long start =System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i <1000000 ; i++) {
WmNews wmNews =new WmNews();
JdkSerializeUtil.serialize(wmNews);
}
System.out.println(" jdk 花費 "+(System.currentTimeMillis()-start));
start =System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i <1000000 ; i++) {
WmNews wmNews =new WmNews();
ProtostuffUtil.serialize(wmNews);
}
System.out.println(" protostuff 花費 "+(System.currentTimeMillis()-start));
}
}Protostuff需要引導(dǎo)依賴:
<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>修改發(fā)布文章代碼:
把之前的異步調(diào)用修改為調(diào)用延遲任務(wù)

@Autowired
private WmNewsTaskService wmNewsTaskService;
/**
* 發(fā)布修改文章或保存為草稿
* @param dto
* @return
*/
@Override
public ResponseResult submitNews(WmNewsDto dto) {
//0.條件判斷
if(dto == null || dto.getContent() == null){
return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
}
//1.保存或修改文章
WmNews wmNews = new WmNews();
//屬性拷貝 屬性名詞和類型相同才能拷貝
BeanUtils.copyProperties(dto,wmNews);
//封面圖片 list---> string
if(dto.getImages() != null && dto.getImages().size() > 0){
//[1dddfsd.jpg,sdlfjldk.jpg]--> 1dddfsd.jpg,sdlfjldk.jpg
String imageStr = StringUtils.join(dto.getImages(), ",");
wmNews.setImages(imageStr);
}
//如果當(dāng)前封面類型為自動 -1
if(dto.getType().equals(WemediaConstants.WM_NEWS_TYPE_AUTO)){
wmNews.setType(null);
}
saveOrUpdateWmNews(wmNews);
//2.判斷是否為草稿 如果為草稿結(jié)束當(dāng)前方法
if(dto.getStatus().equals(WmNews.Status.NORMAL.getCode())){
return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
}
//3.不是草稿,保存文章內(nèi)容圖片與素材的關(guān)系
//獲取到文章內(nèi)容中的圖片信息
List<String> materials = ectractUrlInfo(dto.getContent());
saveRelativeInfoForContent(materials,wmNews.getId());
//4.不是草稿,保存文章封面圖片與素材的關(guān)系,如果當(dāng)前布局是自動,需要匹配封面圖片
saveRelativeInfoForCover(dto,wmNews,materials);
//審核文章
// wmNewsAutoScanService.autoScanWmNews(wmNews.getId());
wmNewsTaskService.addNewsToTask(wmNews.getId(),wmNews.getPublishTime());
return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
}3、消費任務(wù)進行審核文章
WmNewsTaskService中添加方法
/** * 消費延遲隊列數(shù)據(jù) */ public void scanNewsByTask();
實現(xiàn)
@Autowired
private WmNewsAutoScanServiceImpl wmNewsAutoScanService;
/**
* 消費延遲隊列數(shù)據(jù)
*/
@Scheduled(fixedRate = 1000)
@Override
@SneakyThrows
public void scanNewsByTask() {
log.info("文章審核---消費任務(wù)執(zhí)行---begin---");
ResponseResult responseResult = scheduleClient.poll(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getTaskType(), TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getPriority());
if(responseResult.getCode().equals(200) && responseResult.getData() != null){
String json_str = JSON.toJSONString(responseResult.getData());
Task task = JSON.parseObject(json_str, Task.class);
byte[] parameters = task.getParameters();
WmNews wmNews = ProtostuffUtil.deserialize(parameters, WmNews.class);
System.out.println(wmNews.getId()+"-----------");
wmNewsAutoScanService.autoScanWmNews(wmNews.getId());
}
log.info("文章審核---消費任務(wù)執(zhí)行---end---");
}到此這篇關(guān)于redis實現(xiàn)延遲任務(wù)的項目實踐的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis 延遲任務(wù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
使用Redis防止重復(fù)發(fā)送RabbitMQ消息的方法詳解
今天遇到一個問題,發(fā)送MQ消息的時候需要保證不會重復(fù)發(fā)送,注意不是可靠到達,這里保證的是不會生產(chǎn)多條一樣的消息,所以本文主要介紹了使用Redis防止重復(fù)發(fā)送RabbitMQ消息的方法,需要的朋友可以參考下2025-01-01
Redis從基礎(chǔ)到Stream消息隊列實戰(zhàn)指南
Redis是一個高性能內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,支持字符串、哈希、列表等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),5.0版本新增Stream類型,提供消息隊列功能,支持消費者組和消息確認(rèn),本文介紹Redis從基礎(chǔ)到Stream消息隊列實戰(zhàn)指南,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2026-03-03
Redis字符串String操作詳解從基礎(chǔ)到高級應(yīng)用小結(jié)
本文全面解析Redis字符串類型,涵蓋設(shè)置、修改、數(shù)字運算、過期處理及分布式鎖、計數(shù)器等高級應(yīng)用,提供基礎(chǔ)命令與性能優(yōu)化策略,助開發(fā)者高效利用這一核心數(shù)據(jù)類型實現(xiàn)緩存、統(tǒng)計等功能,感興趣的朋友一起看看吧2025-07-07

