借助Redis完成延时任务

背景

相信我们或多或少的会遇到类似下面这样的需求：

第三方给了一批数据给我们处理，我们处理好之后就通知他们处理结果。

大概就是下面这个图说的。

本来在处理完数据之后，我们就会马上把处理结果返回给对方，但是对方要求我们处理速度不能过快，要有一种人为处理的效果。

换句话就是说，就算是处理好了，也要晚一点再执行通知操作。

这就是一个典型的延时任务。

延时，那还不简单，执行完之后，让它Sleep一下就好了，这样就达到目标了。

Sleep一下确定是最容易实现的一种方案，但是试想一下，数据的数量不断的增加，这样Sleep真的好吗？答案是否定的。

延时队列，是处理这个场景最为妥当的方案。

RabbitMQ，RocketMQ，Cmq等都可以直接或间接的达到相应的效果。

如果不具备队列条件，又要怎么处理呢？还可以借助Redis来完成这项工作。

MQ不一定每个公司都会用，但Redis应该80%以上的都会用吧。

处理方案

Redis这边，可用的方案有两种，下面分别来介绍一下。

#1 键的过期时间

在设置缓存的时候，我们比较多情况下都会设置一个缓存的过期时间，这个时间过期后，会重新去数据源拿数据回来。

可以基于这个过期时间结合Redis的keyspace notifications共同完成。

keyspace notifications里面包含了非常多的事件，这里只关注EXPIRE，这个是和过期有关的。

只要订阅了__keyevent@0__:expired这个主题，当有key过期的时候，就会收到对应的信息。

主题@后面的0，指的是db 0.

要想使用这个特性，必不可少的一步是修改Redis默认的配置，把notify-keyspace-events设置成Ex。

############################# Event notification ############################### Redis can notify Pub/Sub clients about events happening in the key space.
# This feature is documented at http://redis.io/topics/notifications
#
# .........
#
#  By default all notifications are disabled because most users don't need
#  this feature and the feature has some overhead. Note that if you don't
#  specify at least one of K or E, no events will be delivered.
notify-keyspace-events "Ex"

其中 E 指的是键事件通知，x 指的是过期事件。

根据这个特性，重新调整一下流程图：

应该也比较好懂，下面通过简单的代码来实现一下这种方案。

首先是处理完数据及往Redis写数据。

public async Task DoTaskAsync()
{// 数据处理// ...// 后续操作要延时，把Id记录下来var taskId = new Random().Next(1, 10000);// 要延迟的时间int sec = new Random().Next(1, 5);// 可以加个重试机制，预防单次执行失败。await RedisHelper.SetAsync($"task:{taskId}", "1", sec);
}

还需要回传结果的后台任务，这个任务就是去订阅上面说的键过期事件，然后回传结果。

这里可以借助BackgroundService来订阅处理。

public class SubscribeTaskBgTask : BackgroundService
{protected override Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken){stoppingToken.ThrowIfCancellationRequested();var keyPrefix = "task:";RedisHelper.Subscribe(("__keyevent@0__:expired", arg =>{var msg = arg.Body;Console.WriteLine($"recive {msg}");if (msg.StartsWith(keyPrefix)){// 取到任务Idvar val = msg.Substring(keyPrefix.Length);Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")} begin to do task {val}");// 回传处理结果给第三方，这里可以考虑这个并发锁，避免多实例都处理了这个任务。// ....}}));return Task.CompletedTask;}
}

这里有一个要注意的地方，要在key里面包含任务的Id，因为订阅处理的时候，只能拿到一个key，后续能做的操作也只是基于这个key。

上面的例子，是用了task:任务Id的形式，所以在订阅处理的时候，只处理以task:开头的那些key。

效果如下：

这种方案，直观上是非常简单的，不过这种方案会遇到一个小问题。

当一个key过期后，并不一定会马上收到通知，这个也是会有一定的延时的，取决于Redis的内部机制。

Redis Keyspace Notifications文档的最后一段也提到了这个问题。

所以用这种方案的时候，要考虑一下，你的延时是不是要及时~~

#2 有序集合

有序集合是Redis中一种十分有用的数据结构，它的本质其实就是集合加了一个排序的功能，每个集合里面的元素还会有一个分值的属性。

它提供了一个可以获取指定分值范围内的元素，这个也就是我们的出发点。

在这个场景下，什么东西可能作为这个分值呢？现在只有一个处理任务的Id还有一个延迟的时间，Id肯定不行，那么也只能是延迟时间来作这个分值了。

延迟1秒，5秒，1分钟，这个都是比较大粒度的时间，这里要转化一下，用时间戳来代替这些延迟的时间。

假设现在的时间戳是 1584171520, 要延迟5秒执行，那么执行任务的时间就是 1584171525，在当前时间戳的基础上加个5秒，就是最终要执行的了。

到时有序集合中存的元素就会是这样的

任务Id-1 1584171525
任务Id-2 1584171528
任务Id-3 1584171530

接下来就是要怎么取出这些任务的问题了！

把当前时间戳当成是取数的最大分值，0作为最小分值，这个时候取出的元素就是应该要执行回传的任务了。

根据这个方案，重新调整一下流程图：

交代清楚了思路，再来点代码，加深一下理解。

首先还是处理完数据后往Redis写数据。

public async Task DoTaskAsync()
{// 数据处理// ...// 后续操作要延时，把Id记录下来var taskId = new Random().Next(1, 10000);var cacheKey = "task:delay";int sec = new Random().Next(1, 5);// 要执行这个任务的时间戳var time = DateTimeOffset.Now.AddSeconds(sec).ToUnixTimeSeconds();await RedisHelper.ZAddAsync(cacheKey, (time, taskId));Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")} done {taskId} here - {sec}");
}

后面就是轮训有序集合里面的元素了，这里同样是借助BackgroundService来处理。

public class SubscribeTaskBgTask : BackgroundService
{protected override async Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken){stoppingToken.ThrowIfCancellationRequested();var cacheKey = "task:delay";while (true){// 先取，后删，不具备原子性，可考虑用lua脚本来保证原子性。var vals = await RedisHelper.ZRangeByScoreAsync(cacheKey, -1, DateTimeOffset.Now.ToUnixTimeSeconds(), 1, 0);if (vals != null && vals.Length > 0){var val = vals[0];var rmCount = await RedisHelper.ZRemAsync(cacheKey, vals);if (rmCount > 0){// 要把这个元素先删除成功了，再执行任务，不然会重复Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")} begin to do task {val}");// 回传处理结果给第三方，这里可以考虑这个并发锁，避免多实例都处理了这个任务。// ....}}else{// 没有数据，休眠500ms，避免CPU空转await Task.Delay(500);}}}
}

效果如下：