延时队列redis视频，redis实现延时消息队列

Redis常见延迟问题排查手册!附33条优化建议

其中 O(1) 表示可以安全使用的，而 O(N) 就应该当心了，N 表示不确定，数据越大查询的速度可能会越慢。因为 Redis 只用一个线程来做数据查询，如果这些指令耗时很长，就会阻塞 Redis，造成大量延时。

网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

因此在保证完整语义的同时，我们要尽量的缩短键值对的存储长度，必要时要对数据进行序列化和压缩再存储。使用 lazy free 特性 lazy free 特性是 Redis 0 新增的一个非常实用的功能，它可以理解为惰性删除或延迟删除。

上面提到了，当执行AOF文件重写时会因为fork执行耗时导致Redis延迟增大，除了这个之外，如果开启AOF机制，设置的策略不合理，也会导致性能问题。

基于Redisson实现延迟队列

1、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。

2、 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。

3、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。

4、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。

5、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。

php使用redis的有序集合zset实现延迟队列

我们通过redis的有序集合zset来实现简单的延迟队列，将消息数据序列化，作为zset的value，把消息处理时间作为score，每次通过zRangeByScore获取一条消息进行处理。然后，我们写一个php脚本，用来处理队列中的任务。

这里我们简单地学习几个Redis的命令，分别是添加ZADD，移除ZREM，与查询ZRANGEBYSCORE。

思路： 借助Redis的zSet集合，score存储的是异常时的时间戳，获取一定时间范围内的set集合。

redis本身支持五种数据类型，string(字符串)、hash(哈希)、list(列表)、set(集合)、zset(有序集合)。

Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。

延时队列常用实现详解

1、则会将该事件向上级传递，上级的tickMs是下级的interval，传递直到某个时间轮满足expiration currentTime + interval，然后计算对应位于哪格，然后将事件放进去，重新设置超时时间，然后放进jdk延迟队列。

2、DelayQueue ：，1)java自带延时获取元素， 无界 阻塞队列，2)队列 内部用PriorityQueue实现 。 创建元素时可 指定多久 才能从队列中获取当前元素。

3、首先在pom中加入依赖 然后配置yml文件 创建业务队列与死信队列 该消费者是消费死信队列中的消息 启动服务之后，可以看到创建的交换机和队列 消息过期之后从 prod_queue_pay 队列转发到 dl-queue 队列。

如何在云数仓中实现实时数据分析？

第二就是可以使用流处理技术将数据实时收集、处理、存储，并提供实时查询和可视化分析功能，数据仓库和ETL工具将数据从各个系统中抽取、转换、加载到数据仓库中，然后使用数据分析工具对数据进行实时查询和分析。

大数据实时分析平台(以下简称PB-S)，旨在提供数据端到端实时处理能力(毫秒级/秒级/分钟级延迟)，可以对接多数据源进行实时数据抽取，可以为多数据应用场景提供实时数据消费。

第二步在于数据导入和预处理。由于数据采集涉及了多种数据库，在对这些数据进行有效的分析之前，需要将所有的数据导入集中的大型分布式数据库，然后对数据进行简单的数据清洗和预处理。

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