提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、场景设计二、延时队列实现Sorted Set相关命令RedisDelayQueueConsumer三、演示总结 一、场景设计1.用户下单15分钟未付款,取消订单恢复库存.二、延时队列实现订单创建的时候，订单ID和当前时间戳分别作为Sorted Set的member和score添加到订单队列Sorted Set中通过Sor
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2023-06-21 21:57:50
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Redis延时任务（高手进阶教程在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如1、生成订单30分钟未支付，则自动取消 2、生成订单60秒后,给用户发短信 3、对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别1、定时任务有明确的触发时间，延时任务没有 2、定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段
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2023-07-28 09:37:50
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# Redis延时队列取消订单
## 引言
在现代的电商平台中，用户可以随时取消自己的订单。然而，当订单量增加时，取消订单操作可能会变得非常耗时，从而影响其他关键业务的执行。为了解决这个问题，我们可以使用Redis延时队列来处理订单取消操作。本文将介绍如何使用Redis延时队列来取消订单，并提供相应的代码示例。
## 什么是Redis延时队列？
Redis延时队列是一种用于处理延时任务的数
原创
2023-09-29 04:00:07
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平时我们常看到的消息队列基本上就是RabbitMQ、Kafka，但是在文中也指出了，在面对一组消费者队列的时候，如果对消息队列的可靠性要求不是特别高的时候，redis可以达到要求，而且其实现相较于RabbitMQ和Kafka非常简单。异步消息队列 redis中的list非常适合做异步消息队列，使用lpop、rpop出队列，lpush、rpush入队列。这点非常容易理解，python中的list也
引言在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如生成订单30分钟未支付，则自动取消生成订单60秒后,给用户发短信对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别定时任务有明确的触发时间，延时任务没有定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期定时任务一般执行的是批处理操作
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2024-06-24 17:35:22
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通过合理设计和使用Redis延时队列，可以在多种业务场景中实现高效的定时任务处理，同时需要注意上述事项，以确保系统的稳定性和可靠性。关注威哥爱编程，技术路上我们结伴前行。
生成订单30分钟未支付，则自动取消，实现思路设定需求场景在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如生成订单30分钟未支付，则自动取消生成订单60秒后,给用户发短信对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别定时任务有明确的触发时间，延时任务没有定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时
使用RabbitMQ实现订单超时取消，大致流程： 生产者生产一条设置了TTL的延迟取消订单消息=>延迟队列交换机（通过绑定路由键）=>消息投递至延迟队列=>消息延迟队列时间到期=>经过死信队列交换机（通过绑定路由键）=>投递至死信队列=>消费者监听死信队列消息即时消费（做取消订单逻辑）。 下面来看代码：一、先声明交换机、队列以及他们的绑定关系
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2023-07-06 11:33:16
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业务需求业务里面需要文章的定时发布功能，因此打算采用mq和redis来实现一下定时发布的功能。mq之前用过了。基于一些私信交换机地信息过期策略实现。所以这次采用redis。并且打算将这个延迟任务的服务集成在一个微服务里面，提供对外的feign的远程调用接口，这样就可以一劳永逸一下。博客内容本次redis实现将分为多个文章来详细描述一下。并且介绍一些重要功能的实现思路和重要代码以及redis的一些特
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2024-07-01 19:58:43
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简单定时任务解决方案：使用redis的keyspace notifications（键失效后通知事件） 需要注意此功能是在redis 2.8版本以后推出的，因此你服务器上的reids最少要是2.8版本以上； (A)业务场景：1、当一个业务触发以后需要启动一个定时任务，在指定时间内再去执行一个任务（如自动取消订单，自动完成订单等功能）2、redis的keyspace notificatio
# Redis Key过期触发事件实现延时取消订单
在实际开发中，我们常常会遇到订单超时未支付的情况。为了避免资源浪费和数据不一致的问题，我们需要一种方式来实现订单的自动取消。本文将介绍如何使用Redis的Key过期触发事件来实现延时取消订单的功能，并提供相应的代码示例。
## Redis的Key过期触发事件
Redis是一种高性能的键值对存储数据库，支持多种数据结构和操作。其中，Redis
原创
2023-11-19 09:28:55
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现功能时的选择很重要，如果你的系统所处理的数据量不是很大，我觉得队列和缓存很适合你，这样你可以对消息的传递更加了解，但你使用MQ，kafka的中间件时，你会发现使用起来更加轻松，但对于数据量大的系统来说，中间件是最好的选择，在这个大数据的时代，高并发，多线程，分布式会越来越重要数据量小推荐使用：DelayQueue+redis数据量大推荐使用：RabbitMQ以下介绍常见的几种1、JDK的延迟队列
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2024-03-18 16:47:35
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一、延时队列概念篇1.1、什么是延时队列，延时队列应用于什么场景 延时队列顾名思义，即放置在该队列里面的消息是不需要立即消费的，而是等待一段时间之后取出消费。 那么，为什么需要延迟消费呢？我们来看以下的场景 网上商城下订单后30分钟后没有完成支付，取消订单(如：淘宝、去哪儿网) &
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2024-06-21 08:47:18
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前言传统处理超时订单采取定时任务轮训数据库订单，并且批量处理。其弊端也是显而易见的；对服务器、数据库性会有很大的要求，并且当处理大量订单起来会很力不从心,而且实时性也不是特别好当然传统的手法还可以再优化一下，即存入订单的时候就算出订单的过期时间插入数据库，设置定时任务查询数据库的时候就只需要查询过期了的订单，然后再做其他的业务操作jdk延迟队列 DelayQueue采取jdk自带的延迟队列能很好的
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2023-09-04 09:25:58
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简单定时任务解决方案：使用redis的keyspace notifications（键失效后通知事件） 需要注意此功能是在redis 2.8版本以后推出的，因此你服务器上的reids最少要是2.8版本以上； (A)业务场景：1、当一个业务触发以后需要启动一个定时任务，在指定时间内再去执行一个任务（如自动取消订单，自动完成订单等功能）2、redis的keyspace notificatio
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2024-05-18 16:56:34
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在当今大数据和实时处理的时代，Apache Kafka和RocketMQ作为流行的消息队列系统，备受关注。本文将从适用场景、架构设计、性能、可靠性、实时性、延迟消息和适用项目等方面，详细对比分析Kafka和RocketMQ的差异。1、适用场景KafkaKafka最初由LinkedIn开发，主要用于处理大规模的日志数据和实时数据流。它适合以下场景：日志收集：Kafka可以高效地收集、存储和处理大规模
redis与数据库双写一致问题： 策略： 1：先更新数据库，再更新缓存 ------不推荐，并发访问情况下出现脏数据的可能性较大 2：先删缓存，再更新数据库 --------延时双删策略，休眠一秒再淘汰可能出现的脏数据（第二次删除可使用异步操作保证原有吞吐量，异步操作第二次删除失败，建立重试操作） 3：先更新数据库，再更新缓存 ------同样会出现脏数据的情况，一样的做延时删除策略和删除失败的重
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2024-03-02 11:13:41
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一、应用场景：对于只有一组消费者的消息队列，使用 Redis 。从而避免了 Kafka 、RabbitMQ 等专业消息队列在只有一组消费者时，还进行的繁琐的绑定过程。注意： Redis 的消息队列不是专业的消息队列，它没有非常多的高级特性，没有 ack 保证，对消息的可靠性有着极致的追求的情况下，其不适合使用。二、实现list 链表结构常用于作为异步消息队列使用，使用 rpush / lpush
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2023-05-30 16:04:26
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redis的zset是有序集合，默认根据score升序排序。并且可以根据scope范围查询，因此可以启动一个线程循环执行范围查询，获取当前时间之前的数据，即要执行任务，（因为不是严格按照时间匹配的，因此可能会有一点时间偏差，但一般情况下不会有影响），处理完后删除缓存。考虑到线程有可能会异常退出（比如redis连接异常等），因此使用监听者模式设计了线程重启方案，监听者会监听线程，当线程出现异常时监听
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2023-08-30 11:08:22
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背景：随着公司业务增长数据量也相应的随着一起增长了。由于我司用的缓存数据库是Redis，它的keys也大幅度的增长，内存的消耗也越来越高。近日引发了一个严重的问题，最终虽然及时解决了，没有造成服务宕机以及经济损失。但通过网上搜索发现对此问题的解决方案几乎没有故而想对此次问题的排查过程做一个总结。 故障简述某日，运维收到了报警，线上Redis从库节点掉出MS集群， Master-Slav
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2023-10-09 21:19:42
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