redis延时消费，redis 延迟消费

建议不要使用,redis过期监听实现关闭订单

1、redis 自动过期的实现方式是：定时任务离线扫描并删除 部分 过期键；在访问键时惰性检查是否过期并删除过期键。redis 从未保证会在设定的过期时间立即删除并发送过期通知。

2、时间不精准。 一般定时任务基于固定的频率、按照时间定时执行的，那么就可能会发生很多订单已经到了超时时间，但是定时任务的调度时间还没到，那么就会导致这些订单的实际关闭时间要比应该关闭的时间晚一些。

3、将订单编号作为Key，下单的时间戳作为Va|ue，设置过期时间是30分钟。

延迟任务的几种高效解决方案

1、重启打印机服务，在服务中找到PrintSpooler，清空打印机缓存，用快捷键win加R键，然后输入spool，然后进入PRINTERS文件夹并删除里面的文件，再重启打印服务。

2、关闭其他带宽占用程序：如果你的网络同时运行着其他带宽消耗较大的应用程序或下载任务，可以尝试暂时关闭它们。这样可以释放网络带宽，提高网络延迟。优化网络设置：调整网络设置可以改善网络延迟。

3、数据量少的话可以尝试quartz、delayQueue、TimeWheel (时间轮)等方案，但是为了保证数据不丢失，需要借助第三方持久化存储系统，例如rocksDB等。

一起讨论下,消息幂等(去重)通用解决方案

1、如果要保证一致性，需要生产者在失败后重试，不过重试又会导致消息重复的问题，一个解决方案是每个消息给一个唯一的id，通过服务端的主动去重来避免重复消息的问题，不过这一机制目前Kafka还未实现。

2、服务器处理消息需要是幂等的，消息的生产方和接收方都需要做到幂等性； 发送放需要添加一个定时器来遍历重推未处理的消息，避免消息丢失，造成的事务执行断裂。

3、Kafka本身支持At least once消息送达语义，因此实现消息发送的幂等关键是要实现Broker端消息的去重。

4、另外打造一个高可靠的幂等服务还需要考虑很多问题，比如一台机器虽然把全局ID先写入了存储，但是在写入之后挂了，这就需要引入全局ID的超时机制。使用全局唯一ID是一个通用方案，可以支持插入、更新、删除业务操作。

5、消息堆积的产生原因 消息堆积的原因主要在于两方面，其一为消费的太慢或消费方出现异常，其二为生产方生产的太快，总的来说就是 消息的速度赶不上生产的速度，生产和消费速度不匹配造成的 。

6、高并发的系统如何保证幂等性？ 查询 查询的API，可以说是天然的幂等性，因为你查询一次和查询两次，对于系统来讲，没有任何数据的变更，所以，查询一次和查询多次一样的。

redis重启会影响延时队列吗

1、Java服务不需要重启，当Redis重启后，Java应用程序会自动重新连接到Redis。这是因为Java应用程序中的Redis客户端会自动尝试重新建立连接。

2、如果服务器以主服务器模式进行，那么在载入RDB文件时，程序会对文件保存的健进行检查，未过期的会被载入到数据库中，而过期的则会被忽略，所以过期健对载入RDB文件的主服务不会造成影响。

3、由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。

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