我没有失约，我与春风共至，我与夏蝉共鸣，我与秋叶共舞，我与凛冬共至，唯独你背道而行！

系列文章目录

1. 项目搭建
2. App登录及网关
3. App文章
4. 自媒体平台（博主后台）
5. 内容审核(自动)
6. 延迟任务 - 精准发布文章

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一、延迟任务概述

1.什么是延迟任务

• 定时任务： 有固定周期的，有明确的触发时间
• 延迟队列： 没有固定的开始时间，它常常是由一个事件触发的，而在这个事件触发之后的一段时间内触发另一个事件，任务可以立即执行，也可以延迟

应用场景：

• 场景一： 订单下单之后30分钟后，如果用户没有付钱，则系统自动取消订单；如果期间下单成功，任务取消
• 场景二： 接口对接出现网络问题，1分钟后重试，如果失败，2分钟重试，直到出现阈值终止

2. 技术选型

⑴. DelayQueue

JDK自带DelayQueue 是一个支持延时获取元素的阻塞队列， 内部采用优先队列 PriorityQueue 存储元素，同时元素必须实现 Delayed 接口；在创建元素时可以指定多久才可以从队列中获取当前元素，只有在延迟期满时才能从队列中提取元素

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）

⑵. RabbitMQ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）

⑶. redis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

例如：
生产者添加到4个任务到延迟队列中，时间毫秒值分别为97、98、99、100。当前时间的毫秒值为90
消费者端进行监听，如果当前时间的毫秒值匹配到了延迟队列中的毫秒值就立即消费

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二、redis实现延迟任务

1. redis实现思路

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. 导入微服务

⑴. 模块包

资源链接： https://pan.baidu.com/s/1zKW2mT2R_XAq95kzuk9B2Q?pwd=abcd

解压至 heima-leadnews-service 目录下

⑵. Pom配置

编辑 heima-leadnews-service/pom.xml 文件：

        <!--延迟任务模块-->
        <module>heima-leadnews-schedule</module>

⑶. Nacos配置

添加 leadnews-schedule 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: 123456
# 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

3. 表结构分析

sql链接： https://pan.baidu.com/s/1bAmVJxP8NSKOBZAwoKJGHg?pwd=abcd

taskinfo 任务表

taskinfo_logs 任务日志表

MySQL中，BLOB是一个二进制大型对象，是一个可以存储大量数据的容器；LongBlob 最大存储 4G

4. 实体类

新建 heima-leadnews-model/src/main/java/com/heima/model/schedule/pojos/Taskinfo.java 文件：

/**
 * <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;
}

新建 heima-leadnews-model/src/main/java/com/heima/model/schedule/pojos/TaskinfoLogs.java 文件：

/**
 * <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;
}

5. 乐观锁

⑴. 解决并发策略

悲观锁(Pessimistic Lock)
每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁

乐观锁(Optimistic Lock)
每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制

⑵. 启动类

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/ScheduleApplication.java 文件：

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

6. redis

⑴. 容器

# 列出本地镜像
docker images

# 创建容器
docker run -d --name redis --restart=always -p 6379:6379 redis --requirepass "leadnews"

# 列出容器
docker ps

⑵. redis连接

redis安装链接：https://pan.baidu.com/s/1IzSRs6JPAxM64IomZv8U6g?pwd=abcd

⑶. 集成

①. 依赖

编辑 heima-leadnews-common/pom.xml 文件：

        <!--spring data redis & cache -->
        <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. Nacos配置

编辑 leadnews-schedule 配置：

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

③. 工具类

新建 heima-leadnews-common/src/main/java/com/heima/common/redis/CacheService.java 文件：

@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;
    }
}

④. 自动配置

新建 heima-leadnews-common/src/main/resources/META-INF/spring.factories 文件：

  com.heima.common.redis.CacheService

⑷. 测试

①. list

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/test/java/com/heima/schedule/RedisTest.java 文件：

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

    @Autowired
    private CacheService cacheService;

    @Test
    public void testList() {
        // list左侧添加元素
        // cacheService.lLeftPush("list_001", "hello, redis");

        // 在右边获取元素并删除
        String list_001 = cacheService.lRightPop("list_001");
        System.out.println(list_001);
    }
}

②. Zset

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/test/java/com/heima/schedule/RedisTest.java 文件：

    @Test
    public void testZset() {
        // 添加数据到zset中 分值
        /*cacheService.zAdd("zset_key_001", "hello zset 001", 8888);
        cacheService.zAdd("zset_key_001", "hello zset 002", 6666);
        cacheService.zAdd("zset_key_001", "hello zset 003", 2222);
        cacheService.zAdd("zset_key_001", "hello zset 004", 99999);*/

        // 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);
    }

7. 服务实现

⑴. Mapper

①. taskinfoMapper

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/mapper/TaskinfoMapper.java 文件：

/**
 * <p>
 *  Mapper 接口
 * </p>
 *
 * @author itheima
 */
@Mapper
public interface TaskinfoMapper extends BaseMapper<Taskinfo> {

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

②. xml

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/resources/mapper/TaskinfoMapper.xml 文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.heima.schedule.mapper.TaskinfoMapper">

    <select id="queryFutureTime" resultType="com.heima.model.schedule.pojos.Taskinfo">
        select *
        from taskinfo
        where task_type = #{taskType}
          and priority = #{priority}
          and execute_time <![CDATA[<]]> #{future,javaType=java.util.Date}
    </select>
</mapper>

③. taskinfoLogsMapper

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/mapper/TaskinfoLogsMapper.java 文件：

/**
 * <p>
 *  Mapper 接口
 * </p>
 *
 * @author itheima
 */
@Mapper
public interface TaskinfoLogsMapper extends BaseMapper<TaskinfoLogs> {

}

⑵. Dto

新建 heima-leadnews-model/src/main/java/com/heima/model/schedule/dtos/Task.java 文件：

@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;
    
}

⑶. 常量

新建 heima-leadnews-common/src/main/java/com/heima/common/constants/ScheduleConstants.java 文件：

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
}

⑷. Service

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/service/TaskService.java 文件：

public interface TaskService {

    /**
     * 添加延时任务
     * @param task
     * @return
     */
    public Long addTask(Task task);
}

⑸. ServiceImpl

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImpl.java 文件：

@Service
@Slf4j
@Transactional
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;

    /**
     * 添加任务到redis
     * @param task
     */
    private void addTaskToCache(Task task) {

        // 设置redis的 key
        String key = task.getTaskType() +"_" +task.getPriority();

        // 获取五分钟之后的时间 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 {

            // 1. 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());

            // 2. 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) {
            flag = false;
            e.printStackTrace();
        }

        return flag;
    }
}

⑹. 测试

①. 当下时间

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/test/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImplTest.java 文件：

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

    @Autowired
    private TaskService taskService;

    @Test
    public void addTask() {

        Task task = new Task();
        task.setTaskType(100);
        task.setPriority(50);
        task.setParameters("task test".getBytes());
        // 当下时间
        task.setExecuteTime(new Date().getTime());

        // 未来时间
        // task.setExecuteTime(new Date().getTime() + 500);

        // 未来时间(超过五分钟)
        // task.setExecuteTime(new Date().getTime() + 500000);

        long taskId = taskService.addTask(task);
        System.out.println(taskId);
    }
}

②. 未来时间

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/test/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImplTest.java 文件：

        // 当下时间
        // task.setExecuteTime(new Date().getTime());

        // 未来时间
        task.setExecuteTime(new Date().getTime() + 500);

③. 未来时间(超过五分钟)

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/test/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImplTest.java 文件：

        // 未来时间
        // task.setExecuteTime(new Date().getTime() + 500);

        // 未来时间(超过五分钟)
        task.setExecuteTime(new Date().getTime() + 500000);

---

三、延迟对列服务

1. 取消任务

⑴. 需求分析

场景：第三接口网络不通，使用延迟任务进行重试，当达到阈值以后，取消任务

• 根据taskid删除任务,修改任务日志状态为
• (取消) 删除redis中对应的任务数据，包括list和zset
  
  

⑵. Service

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/service/TaskService.java 文件：

    /**
     * 取消任务
     * @param taskId
     * @return
     */
    public boolean cancelTask(Long taskId);

⑶. ServiceImpl

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImpl.java 文件：

    /**
     * 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();
    }

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

        boolean flag = false;

        // 1. 删除任务, 更新任务日志
        Task task = updateDb(taskId, ScheduleConstants.CANCELLED);

        // 2. 删除 redis 数据
        if(task != null) {
            flag = true;
            removeTaskFromCache(task);
        }

        return flag;
    }

⑷. 测试类

1613872161971040257 任务的发布时间 小于当前时间，并且 taskinfo表、taskinfoLogs表、Redis 均存在数据

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/test/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImplTest.java 文件：

    @Test
    public void cancelTask() {
        taskService.cancelTask(1613872161971040257L);
    }

状态、版本已修改，并且 taskinfo表、Redis 中的数据已删除

2. 消费任务/拉取任务

⑴. 需求分析

⑵. Service

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/service/TaskService.java 文件：

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

⑶. ServiceImpl

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImpl.java 文件：

    /**
     * 删除任务, 更新任务日志
     * @param taskId
     * @param status
     * @return
     */
    private Task updateDb(long taskId, int status) {

        Task task = null;

        try {
            // 删除任务
            taskinfoMapper.deleteById(taskId);

            // 更新任务日志
            TaskinfoLogs taskinfoLogs = taskinfoLogsMapper.selectById(taskId);
            taskinfoLogs.setStatus(status);
            taskinfoLogsMapper.updateById(taskinfoLogs);

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

        return task;
    }

⑷. 测试类

①. 初始数据

②. 测试类

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/test/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImplTest.java 文件：

    @Test
    public void taskPool() {
        Task task = taskService.taskPool(100, 50);
        System.out.println(task);
    }

③. Result

状态、版本已修改，并且 taskinfo表、Redis 中的数据已删除

3. 定时刷新

⑴. reids key值匹配

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

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。

③. 测试类

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/test/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImplTest.java 文件：

    @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));
        // -> 耗时36104
    }


    @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");
        // -> 使用管道技术执行10000次自增操作共耗时:1383毫秒
    }

⑵. ServiceImpl

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImpl.java 文件：

    /**
     * 未来数据定时刷新
     */
    @Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
    public void refreshTask() {

        System.out.println(System.currentTimeMillis() / 1000 + "执行了定时任务");

        // 1. 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) {

            // 2. 获取当前数据的key topic
            String topicKey = ScheduleConstants.TOPIC + futureKey.split(ScheduleConstants.FUTURE)[1];

            // 3. 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());

            // 4. 将这些任务数据添加到消费者队列中
            if (!tasks.isEmpty()) {
               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");
            }
        }
    }

⑶. 启动类

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/ScheduleApplication.java 文件：

@EnableScheduling

⑷. 测试类

①. 初始数据

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/test/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImplTest.java 文件：

    @Test
    public void addTaskSet() {
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Task task = new Task();
            task.setTaskType(100 + i);
            task.setPriority(50);
            task.setParameters("task test".getBytes());
            task.setExecuteTime(new Date().getTime() + 500 + i);
            long taskId = taskService.addTask(task);
        }
    }

②. 定时刷新

启动 ScheduleApplication 服务：

4. redis分布式锁

⑴. 需求分析

分布式锁的解决方案：

方案	说明
数据库	基于表的唯一索引
zookeeper	根据zookeeper中的临时有序节点排序
redis	使用SETNX命令完成

sexnx （SET if Not eXists） 命令在指定的 key 不存在时，为 key 设置指定的值。

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

⑵. 存在的问题

如果存在 两个服务 的时候，服务 启动后 ，两个服务都会去执行 refresh定时任务 方法

①. 服务配置

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/resources/bootstrap.yml 文件：

server:
  port: ${server.port:51701}

②. 创建服务

③. 启动服务

⑶. 工具类

编辑 heima-leadnews-common/src/main/java/com/heima/common/redis/CacheService.java 文件：

    /**
     * 加锁
     *
     * @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 {

            //参考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;
    }

⑷. 定时刷新加锁

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImpl.java 文件：

    /**
     * 未来数据定时刷新
     */
    @Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
    public void refreshTask() {

        // redis 分布式锁
        String token = cacheService.tryLock("FUTURE_TASK_ASYNC", 1000 * 30);
        if(StringUtils.isNotBlank(token)) {

⑸. 测试

启动 51701、 51702 两个服务后，只有一个服务会执行 定时刷新

5. 数据库同步到redis

⑴. 需求分析

⑵. 初始数据

执行 TaskServiceImplTest 的 addTaskSet 方法：

⑶. 同步至redis

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/service/impl/TaskServiceImpl.java 文件：

    /**
     * 同步未来数据至redis
     */
    @Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
    @PostConstruct // 初始执行
    public void reloadData() {
        // 1. 清空缓存数据
        clearCache();

        // 2. 查询符合条件的任务 五分钟以内的数据
        // 2.1 获取五分钟之后的时间 毫秒值
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        calendar.add(Calendar.MINUTE, 5);
        // 2.2 查询条件
        List<Taskinfo> taskinfos = taskinfoMapper.selectList(Wrappers.<Taskinfo>lambdaQuery().lt(Taskinfo::getExecuteTime, calendar.getTime()));

        // 3. 把任务添加至redis
        if(taskinfos != null && taskinfos.size() > 0) {
            for (Taskinfo taskinfo : taskinfos) {
                Task task = new Task();
                BeanUtils.copyProperties(taskinfo, task);
                task.setExecuteTime(taskinfo.getExecuteTime().getTime());
                addTaskToCache(task);
            }
        }

        System.out.println("数据库的任务同步到了redis");
    }

    /**
     * 清理缓存中的数据
     */
    public void clearCache() {
        Set<String> topicScan = cacheService.scan(ScheduleConstants.TOPIC + "*");
        Set<String> futureScan = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");
        cacheService.delete(topicScan);
        cacheService.delete(futureScan);
    }

⑷. 测试

删除redis中的部分数据，启动 Schedule 服务：

6. 延迟对列接口定义

⑴. 提供对外接口

新建 heima-leadnews-feign-api/src/main/java/com/heima/apis/schedule/IScheduleClient.java 文件：

@FeignClient("leadnews-schedule")
public interface IScheduleClient {
    /**
     * 添加延时任务
     * @param task
     * @return
     */
    @PostMapping("app/v1/task/add")
    public ResponseResult addTask(@RequestBody Task task);

    /**
     * 取消任务
     * @param taskId
     * @return
     */
    @GetMapping("app/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 类型
     * @param priority 优先级
     * @return
     */
    @GetMapping("app/v1/task/pool/{type}/{priority}")
    public ResponseResult taskPool(@PathVariable("type") int type, @PathVariable("priority") int priority);
}

⑵. 微服务实现接口

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-schedule/src/main/java/com/heima/schedule/feign/ScheduleClient.java 文件：

@RestController
public class ScheduleClient implements IScheduleClient {

    @Autowired
    private TaskService taskService;

    /**
     * 添加延时任务
     * @param task
     * @return
     */
    @Override
    @PostMapping("app/v1/task/add")
    public ResponseResult addTask(@RequestBody Task task) {
        return ResponseResult.okResult(taskService.addTask(task));
    }

    /**
     * 取消任务
     * @param taskId
     * @return
     */
    @Override
    @GetMapping("app/v1/cancel/{taskId}")
    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 类型
     * @param priority 优先级
     * @return
     */
    @Override
    @GetMapping("app/v1/task/pool/{type}/{priority}")
    public ResponseResult taskPool(@PathVariable("type") int type, @PathVariable("priority") int priority) {
        return ResponseResult.okResult(taskService.taskPool(type, priority));
    }
}

7. 添加延迟任务

⑴. 序列化

①. 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

②. pom依赖

编辑 heima-leadnews-utils/pom.xml ：

        <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>

③. JdkSerialize

编辑 heima-leadnews-utils/pom.xml ：

/**
 * 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;
    }
}

④. Protostuff

编辑 heima-leadnews-utils/pom.xml ：

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序列化与protostuff序列化对比
     * @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 花费 "+(System.currentTimeMillis()-start));
        // -> jdk 花费 2017

        start =System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i <1000000 ; i++) {
            WmNews wmNews =new WmNews();
            ProtostuffUtil.serialize(wmNews);
        }
        System.out.println(" protostuff 花费 "+(System.currentTimeMillis()-start));
        // -> protostuff 花费 292
    }
}

⑤. 测试

执行 ProtostuffUtil 的 main 方法：

jdk 花费 2017
protostuff 花费 292

# protostuff 性能更强

⑵. 枚举

新建 heima-leadnews-model/src/main/java/com/heima/model/common/enums/TaskTypeEnum.java 文件：

@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
}

⑶. Service

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-wemedia/src/main/java/com/heima/wemedia/service/WmNewsTaskService.java 文件：

public interface WmNewsTaskService {

    /**
     * 添加任务到延迟对列中
     * @param id 文章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);
}

⑷. ServiceImpl

新建 heima-leadnews-service/heima-leadnews-wemedia/src/main/java/com/heima/wemedia/service/impl/WmNewsTaskServiceImpl.java 文件：

@Service
@Slf4j
public class WmNewsTaskServiceImpl implements WmNewsTaskService {

    @Autowired
    private IScheduleClient scheduleClient;

    /**
     * 添加任务到延迟对列中
     * @param id 文章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");
    }
}

⑸. 调用延迟任务

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-wemedia/src/main/java/com/heima/wemedia/service/impl/WmNewsServiceImpl.java 文件：

    @Autowired
    private WmNewsTaskService wmNewsTaskService;

    /**
     * 发布/修改文章或发布为草稿
     * @param dto
     * @return
     */
    @Override
    public ResponseResult submitNews(WmNewsDto dto) {

        // 1. 参数校验
        if(dto == null || dto.getContent() == null) {
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
        }

        // 2. 保存或修改文章

        WmNews wmNews = new WmNews();
        // 属性拷贝 属性名词和类型相同才能拷贝
        BeanUtils.copyProperties(dto, wmNews);
        // 封面图片  list---> string
        if(dto.getImages() != null && dto.getImages().size() > 0) {
            String imageStr = StringUtils.join(dto.getImages(), ",");
            wmNews.setImages(imageStr);
        }
        // 如果当前封面为自动类型 -1
        if(dto.getType().equals(WemediaConstants.WM_NEWS_TYPE_AUTO)) {
            wmNews.setType(null);
        }
        saveOrUpdateWmNews(wmNews);

        // 3. 判断是否为草稿, 如果是草稿, 结束当前方法
        if(dto.getStatus().equals(WmNews.Status.NORMAL.getCode())) {
            return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
        }

        // 4. 保存文章内容图片和素材的关系
        // 提取文章内容中的图片信息
        List<String> materials = ectractUrlInfo(dto.getContent());

        saveRelativeInfoForContent(materials, wmNews.getId());

        // 5. 保存文章封面图片和素材的关系, 如果当然布局是自动, 需要匹配封面图片
        saveRelativeInfoForCover(dto, wmNews, materials);

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

        return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
    }

⑹. 测试

启动 WemediaApplication、 WemediaGatewayAplication、 ScheduleApplication、 Nginx，添加文章，查看库表及redis

8. 消费任务、审核文章

⑴. Service

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-wemedia/src/main/java/com/heima/wemedia/service/WmNewsTaskService.java 文件：

    /**
     * 消费任务, 审核文章
     */
    public void scanNewsByTask();

⑵. ServiceImpl

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-wemedia/src/main/java/com/heima/wemedia/service/impl/WmNewsTaskServiceImpl.java 文件：

    @Autowired
    private WmNewsAutoScanService wmNewsAutoScanService;

    /**
     * 消费任务, 审核文章
     */
    @Scheduled(fixedRate = 1000)
    @Override
    public void scanNewsByTask() {

        log.info("消费任务, 审核文章");

        ResponseResult responseResult = scheduleClient.taskPool(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getTaskType(), TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getPriority());
        if(responseResult.getCode().equals(200) && responseResult.getData() != null) {
            Task task = JSON.parseObject(JSON.toJSONString(responseResult.getData()), Task.class);
            WmNews wmNews = ProtostuffUtil.deserialize(task.getParameters(), WmNews.class);
            wmNewsAutoScanService.autoScanWmNews(wmNews.getId());
        }
    }

⑶. 引导类

编辑 heima-leadnews-service/heima-leadnews-wemedia/src/main/java/com/heima/wemedia/WemediaApplication.java 文件：

@EnableScheduling // 开启调度任务

⑷. 测试

启动 WemediaApplication、 WemediaGatewayAplication、 ScheduleApplication、 ArticleApplication、 Nginx，添加文章，文章审核状态（自动审核）

添加未来时间， 查看文章审核状态（是否未来时间自动审核）