当前位置：首页 > news >正文

redis — 基于Spring Boot实现redis延迟队列

news 2026/2/8 21:26:31

1. 业务场景

延时队列场景在我们日常业务开发中经常遇到，它是一种特殊类型的消息队列，它允许把消息发送到队列中，但不立即投递给消费者，而是在一定时间后再将消息投递给消费者。延迟队列的常见使用场景有以下几种：

在各种购物平台上下单，订单超过30分钟未支付，自动关闭。
订单完成后, 如果用户一直未评价, 5天后自动好评。
会员到期前15天, 到期前3天分别发送短信提醒。
当订单一直处于未支付状态时，如何及时的关闭订单，并退还库存？
如何定期检查处于退款状态的订单是否已经退款成功？

2. Redis延迟队列实现原理

目前延迟队列的类型主要实现有：

基于消息的延迟：指为每条消息设置不同的延迟时间，那么每当队列中有新消息进入的时候就会重新根据延迟时间排序，或者定义时间轮，新消息落在指定位置；
基于队列的延迟：设置不同延迟级别的队列，比如5s、1min、30mins、1h等，每个队列中消息的延迟时间都是相同的。

基于第一种不少组件都有实现方案，比如redis的sortset间接实现，kafka内部时间轮，rabbitMQ可安装插件实现。第一种实时性高，不过主观看会比较依赖组件本身，但自己实现就得考虑持久化、高可用等问题，建议直接使用组件本身；第二种方案可以基于组件去实现，通用性会高点，不过实时性不高，更适合用于重试业务场景。当然Redis本身并不支持延迟队列，所以我们只是实现一个比较简单的延迟队列，而且Redis不太适合大量消息堆积，所以只适合比较简单的场景，然假如我们对消息的实时性以及可靠性要求非常高，可能就需要使用MQ或kafka来实现了。

消息延迟流程图如下：
在这里插入图片描述
Redis延迟队列可以通过 zset 来实现，因为 zset 中有一个 score，我们可以把时间作为 score，将 value 存到 redis 中，然后通过轮询的方式，去不断的读取消息出来，整体思路为：

消息体设置有效期，设置好score，然后放入zset中
通过排名拉取消息
有效期到了，就把当前消息从zset中移除

zadd命令

使用方式：ZADD key score member [[score member][score member] …]
将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。如果 key 不存在，则创建一个空的有序集并执行 ZADD 操作。如果某个 member 已经是有序集的成员，那么更新这个 member 的 score 值，并通过重新插入这个 member 元素，来保证该 member 在正确的位置上。score 值可以是整数值或双精度浮点数。

ZRANGEBYSCORE命令

使用方式：ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
具有相同 score 值的成员按字典序来排列
可选的 LIMIT 参数指定返回结果的数量及区间(就像SQL中的 SELECT LIMIT offset, count )，注意当 offset 很大时，定位 offset 的操作可能需要遍历整个有序集，此过程最坏复杂度为 O(N) 时间。
可选的 WITHSCORES 参数决定结果集是单单返回有序集的成员，还是将有序集成员及其 score 值一起返回。

ZREM命令

使用方式：ZREM key member [member …]
移除有序集 key 中的一个或多个成员，不存在的成员将被忽略。
当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。

3. 基于springboot实现redis延迟队列

3.1 引入依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><version>${version}</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId><version>${version}</version>
</dependency>

3.2 redis基础方法

定义RedisService基础服务方法，本次案例只涉及到以下三个基础方法：

    /*** 添加 ZSet 元素** @param key* @param value* @param score*/@Overridepublic boolean add(String key, Object value, double score) {return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);}/*** 返回 分数范围内 指定 count 数量的元素集合, 并且从 offset 下标开始(从小到大,不带分数的集合)** @param key* @param min* @param max* @param offset 从指定下标开始* @param count  输出指定元素数量* @return*/@Overridepublic Set<Object> rangeByScore(String key, double min, double max, long offset, long count) {return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, min, max, offset, count);}/*** Zset 删除一个或多个元素** @param key* @param values* @return*/@Overridepublic Long removeZset(String key, Object... values) {return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, values);}

3.3 定义Spring消息事件推送

@Getter
@ToString
public class DelayMsg extends ApplicationEvent {private String msg;private String topic;public DelayMsg(Object source, String msg, String topic) {super(source);this.msg = msg;this.topic = topic;}
}

3.4 消息获取

定义redis获取延迟队列消息方法：

/*** 从zset中取出score小于当前时间戳的数据** @param key* @return*/
public String getDelayOne(String key) {//先查后删,一次拿3个做备选，这样抢占到的概率就会高一些Set<Object> sets = redisService.rangeByScore(key, 0, System.currentTimeMillis(), 0, 3);if (CollectionUtils.isEmpty(sets)) {return null;}for (Object val : sets) {if (1L.equals(redisService.removeZset(key, val))) {// 删除成功，表示抢占到return val.toString();}}return null;
}

这里每次查询时取了三个数据，然后遍历获取到的数据，依次尝试去删除，若删除成功，则表示当前实例抢占到了这个消息

为什么这样设计? 这里有两个点，先解释第一个，为啥先查后删

如果我们按照正常的实现流程，每次从zset中取一个，但是无法保证这个时候就只有我一个人拿到了这个数据，在多实例的场景下，可能存在多个实例同时拿到了它，那么如何才能表示只有一个实例抢占到呢？

借助redis的单线程机制，只可能有一个实例会删除成功，所以拿到并删除成功的那个小伙伴，就是最终的幸运儿；

因此实现细节就是先查，后删，若删除成功，表示获取成功；否则表示被其他的实例捷足先登。

接下来再看第二个，为啥一次拿三个

从上面的分析可以看出，如果我一次只拿一个，那么我抢占到的几率并不太大，特别是当实例比较多时，可能会做多次的无效操作；为了减少这个可能性，所以我一次多拿几个做备选，这样抢占到的概率就会高一些，至于为什么是3，这个就看实际的实例与定时任务的执行间隔了。

上面定义了如何获取延迟队列中已到期的消息，接下来需要定时轮训获取消息：

/*** 每5s定时轮训消息*/
@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void schedule() {for (String specialTopic : topic) {String msg = redisDelayQueue.getDelayOne(specialTopic);logger.info("开始轮训获取消息 {}", msg);if (StringUtil.isNotEmpty(msg)) {//使用Spring推送事件处理applicationContext.publishEvent(new DelayMsg(this, msg, specialTopic));}}
}

上面的定时任务，直接借助Spring的@Schedule来实现，遍历所有的topic，捞出数据之后，通过spring的 event/listener事件机制来实现消息处理的解耦

3.5 定义消费者注解和切面处理

@Target({ElementType.METHOD, ElementType.ANNOTATION_TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@EventListener
public @interface Consumer {String topic();
}

注意这个注解上面还有 @EventListener，表明它可以监听的spring的事件

3.6 定义延时业务的切面处理

@Aspect
@Component
public class ConsumerAspect {@Around("@annotation(consumer)")public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, Consumer consumer) throws Throwable {Object[] args = joinPoint.getArgs();boolean check = false;for (Object obj : args) {if (obj instanceof DelayMsg) {check = consumer.topic().equals(((DelayMsg) obj).getTopic());}}if (!check) {// 不满足条件，直接忽略return null;}// topic匹配成功，执行return joinPoint.proceed();}
}

3.7 消息监听

	//使用自定义的consumer注解监听topic延迟队列@Consumer(topic = RedisKeyConstant.DELAY_QUEUE)public void consumer(DelayMsg delayMsg) {logger.info("预约单延时确认: " + delayMsg.getMsg() + " at:" + System.currentTimeMillis());//延迟业务具体实现//...//...}

3.8 业务facade层调用延迟处理

经过以上的延迟队列封装处理，在facade层，也就是我们的业务中就可以直接调用：

@Autowired
private DelayListWrapper delayListWrapper;
...
delayListWrapper.publish(RedisKeyConstant.DELAY_QUEUE, xxxId, xxx);

4 总结

本文以redis的zset来实现延时队列，并基于SpringBoot实现了延迟队列的推送和消费。