所谓的延时任务给大家举个例子：你买了一张火车票，必须在30分钟之内付款，否则该订单被自动取消。「订单30分钟不付款自动取消，这个任务就是一个延时任务。」 我之前已经写过2篇关于延时任务的文章：
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《完整实现-通过DelayQueue实现延时任务》
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《延时任务(二)-基于netty时间轮算法实战》
这两种方法都有一个缺点：都是基于单体应用的内存的方式运行延时任务的，一旦出现单点故障，可能出现延时任务数据的丢失。所以此篇文章给大家介绍实现延时任务的第三种方式，结合redis zset实现延时任务，可以解决单点故障的问题。给出实现原理、完整实现代码，以及这种实现方式的优缺点。
一、实现原理
首先来介绍一下实现原理，我们需要使用redis zset来实现延时任务的需求，所以我们需要知道zset的应用特性。zset作为redis的有序集合数据结构存在，排序的依据就是score。
所以我们可以利用zset score这个排序的这个特性，来实现延时任务
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在用户下单的时候，同时生成延时任务放入redis，key是可以自定义的，比如：
delaytask:order -
value的值分成两个部分，一个部分是score用于排序，一个部分是member，member的值我们设置为订单对象（如：订单编号），因为后续延时任务时效达成的时候，我们需要有一些必要的订单信息（如：订单编号），才能完成订单自动取消关闭的动作。
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「延时任务实现的重点来了，score我们设置为：订单生成时间 + 延时时长」。这样redis会对zset按照score延时时间进行排序。
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开启redis扫描任务，获取"当前时间 > score"的延时任务并执行。即：当前时间 > 订单生成时间 + 延时时长的时候 ，执行延时任务。
二、准备工作
使用 redis zset 这个方案来完成延时任务的需求，首先肯定是需要redis，这一点毫无疑问。redis的搭建网上有很多的文章，我这里就不赘述了。
其次，笔者长期的java类应用系统开发都是使用SpringBoot来完成，所以也是习惯使用SpringBoot的redis集成方案。首先通过maven坐标引入spring-boot-starter-data-redis
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
其次需要在Spring Boot的application.yml配置文件中，配置redis数据库的链接信息。我这里配置的是redis的单例，如果大家的生产环境是哨兵模式、或者是集群模式的redis，这里的配置方式需要进行微调。其实这部分内容在我的个人博客里面都曾经系统的介绍过，感兴趣的朋友可以关注我的个人博客。
spring:
redis:
database: 0 # Redis 数据库索引（默认为 0）
host: 192.168.161.3 # Redis 服务器地址
port: 6379 # Redis 服务器连接端口
password: 123456 # Redis 服务器连接密码（默认为空）
timeout: 5000 # 连接超时，单位ms
lettuce:
pool:
max-active: 8 # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制） 默认 8
max-wait: -1 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认 -1
max-idle: 8 # 连接池中的最大空闲连接 默认 8
min-idle: 0 # 连接池中的最小空闲连接 默认 0
三、代码实现
下面的这个类就是延时任务的核心实现了，一共包含三个核心方法，我们来一一说明一下：
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produce方法，用于生成订单-order为订单信息，可以是订单流水号，用于延时任务达到时效后关闭订单
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afterPropertiesSet方法是InitializingBean接口的方法，之所以实现这个接口，是因为我们需要在应用启动的时候开启redis扫描任务。即：当OrderDelayService bean初始化的时候，开启redis扫描任务循环获取延时任务数据。
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consuming函数，用于从redis获取延时任务数据，消费延时任务，执行超时订单关闭等操作。为了避免阻塞for循环，影响后面延时任务的执行，所以这个consuming函数一定要做成异步的，参考Spring Boot异步任务及
Async注解的使用方法。我之前写过一个SpringBoot的**「可观测、易配置」**的异步任务线程池开源项目，源代码地址：gitee.com/hanxt/zimug… 。我的这个zimug-monitor-threadpool开源项目，可以做到对线程池使用情况的监控，我自己平时用的效果还不错，向大家推荐一下！
@Component
public class OrderDelayService implements InitializingBean {
//redis zset key
public static final String ORDER_DELAY_TASK_KEY = "delaytask:order";
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
//生成订单-order为订单信息，可以是订单流水号，用于延时任务达到时效后关闭订单
public void produce(String orderSerialNo){
stringRedisTemplate.opsForZSet().add(
ORDER_DELAY_TASK_KEY, // redis key
orderSerialNo, // zset member
//30分钟延时
System.currentTimeMillis() + (30 * 60 * 1000) //zset score
);
}
//延时任务，也是异步任务，延时任务达到时效之后关闭订单，并将延时任务从redis zset删除
@Async("test")
public void consuming(){
Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> orderSerialNos = stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(
ORDER_DELAY_TASK_KEY,
0, //延时任务score最小值
System.currentTimeMillis() //延时任务score最大值（当前时间）
);
if (!CollectionUtils.isEmpty(orderSerialNos)) {
for (ZSetOperations.TypedTuple<String> orderSerialNo : orderSerialNos) {
//这里根据orderSerialNo去检查用户是否完成了订单支付
//如果用户没有支付订单，去执行订单关闭的操作
System.out.println("订单" + orderSerialNo.getValue() + "超时被自动关闭");
//订单关闭之后，将订单延时任务从队列中删除
stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(ORDER_DELAY_TASK_KEY, orderSerialNo.getValue());
}
}
}
//该类对象Bean实例化之后，就开启while扫描任务
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
new Thread(() -> { //开启新的线程，否则SpringBoot应用初始化无法启动
while(true){
try {
Thread.sleep(5 * 1000); //每5秒扫描一次redis库获取延时数据，不用太频繁没必要
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace(); //本文只是示例，生产环境请做好相关的异常处理
}
consuming();
}
}).start();
}
}
更多的内容参考代码中的注释，需要关注的点是：
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上文中的rangeByScoreWithScores方法用于从redis中获取延时任务，score大于0小于当前时间的所有延时任务，都将被从redis里面取出来。每5秒执行一次，所以延时任务的误差不会超过5秒。
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上文中的订单信息，我只保留了订单唯一流水号，用于关闭订单。如果你的业务需要传递更多的订单信息，请使用RedisTemplate操作订单类对象，而不是StringRedisTemplate操作订单流水号字符串。
订单下单的时候，使用如下的方法，将订单序列号放入redis zset中即可实现延时任务
orderDelayService.produce("这里填写订单编号");
四、优缺点
使用redis zset来实现延时任务的优点是：相对于本文开头介绍的两种方法，我们的延时任务是保存在redis里面的，redis具有数据持久化的机制，可以有效的避免延时任务数据的丢失。另外，redis还可以通过哨兵模式、集群模式有效的避免单点故障造成的服务中断。至于缺点嘛，我觉得没什么缺点。如果非要勉强的说一个缺点的话，那就是我们需要额外维护redis服务，增加了硬件资源的需求和运维成本。但是现在随着微服务的兴起，redis几乎已经成了应用系统的标配，redis复用即可，所以我感觉这也算不上什么缺点吧！
