redis延迟消息最长，redis实现延迟消息队列

延迟任务的几种高效解决方案

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。

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。

例如：建造房子这个任务可以通过增加另一个公司的额外人员来加快进度，又比如装修20个仓库这个任务，可以分解成两个子任务，给两个公司分别10个仓库进行装修。

支持cron表达式，更灵活。 缺点： 需要自己搭建和运维集群。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。

Redis主从复制丢失数据的情况分析

Redis 内存淘汰机制有以下几个：noeviction： 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了。

不过，为了避免出现客户端和所有从库都不能连接的情况，我们需要把复制进度差值的阈值设置得大一些。可以周期性地运行这个流程来监测主从库间的不一致情况。

用于初次复制或其它无法进行部分复制的情况，将主节点中的所有数据都发送给从节点。 当数据量过大的时候，会造成很大的网络开销 。

传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。

应用数据已经过期，主库的惰性删除会发生作用，主动对该数据进行删除操作，保证 客户端应用不会拿到过期的数据。如果 读取的是 Slave 库，则有可能会拿到过期数据，一般造成这样原因有两个。

详情可见 Redis Sentinel design draft 总结 Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化。如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

基于Redisson实现延迟队列

其实Redisson延迟队列内部也是基于redis来实现的，我们先来进行整合使用看看效果。

redisson delayqueue 是一种基于 redis zset 结构的延时队列实现。delayqueue 中有一个名为 timeoutSetName 的有序集合，其中元素的 score 为投递时间戳。

Redisson都能满足，实际上单是使用Redisson作为Spring的客户端就足够了。 个人倾向lettuce + Redisson。

如图所示啊，石杉大佬画的redisson分布式锁原理。 大概总结下，保证我们的key落到一个集群里，并且加锁操作是基于lua脚本的原子性操作，对于锁延迟由watch dog控制。

基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map接口，与HashMap不同的是，RMap 保持了元素的插入顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4294967295个。

如果被锁住的业务运行时间超过了锁的时间，别的线程进来了，导致业务错误，这是不能接受的。Redisson已经为我们考虑到这个问题，自动续锁的时间的机制。watch dog机制。

redis使用哪种持久化策略好

1、Redis 提供了多种不同级别的持久化方式：RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot)。

2、RDB持久化机制，对redis中的 数据 执行周期性的持久化。 AOF机制对 每条写入命令 作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件，在redis重启对时候，可以通过回放AOF日志中写入的指令来重新构建整个的数据集。

3、redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。

4、）使用新AOF文件替换老文件，完成AOF重写。AOF和RDB文件都可以用于服务器重启时的数据恢复。

Redis有哪些慢操作?

1、记录慢查询是Redis会对长命令进行截断，不会大量占用大量内存。在实际的生产环境中，为了减缓慢查询被移出的可能和更方便地定位慢查询，建议将慢查询日志的长度调整的大一些。比如可以设置为 1000以上 。

2、内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制。

3、第三个是修改配置文件，进行重启，将硬盘中的数据加载进内存，时间比较久。在这个过程中，redissearch不能提供服务。redissearch优点包括支持多种数据类型包括set等五种数据类型，操作非常方便。

4、出现的延迟（latency）均指从客户端发出一条命令到客户端接受到该命令的反馈所用的最长响应时间。Reids通常处理（命令的）时间非常的慢，大概在次微妙范围内，但也有更长的情况出现。

5、为了解决这个问题，在Redis 0版本引入了Lazy Free， 将慢操作异步化 ，这也是在事件处理上向多线程迈进了一步。将大键的删除操作异步化，采用非阻塞删除（对应命令UNLINK）。

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