redis延迟队列 实现

Redis延迟队列可以通过利用Redis的zset和list数据结构来实现。下面是一个简单的实现方式：
1. 创建一个JobPool，用来存放所有Job的元信息。可以使用Hash数据结构来存储每个Job的详细信息，例如Job的ID、执行时间、参数等。

2. 创建一组以时间为维度的DelayBucket，用来存放所有需要延迟的Job。可以使用zset数据结构来存储Job的ID，并将Job的执行时间作为分数，以便按照时间顺序进行排序。

3. 创建一个Timer，负责实时扫描各个Bucket，并将延迟时间到达的Job从DelayBucket中取出，放入ReadyQueue中等待执行。

4. 创建一个ReadyQueue，用来存放已经到达执行时间的Job。可以使用list数据结构来存储Job的ID，按照先进先出的顺序进行执行。

5. 当需要添加一个延迟Job时，将Job的元信息存入JobPool，并将Job的ID添加到对应的DelayBucket中。

6. Timer定时扫描各个Bucket，将延迟时间到达的Job从DelayBucket中取出，放入ReadyQueue中。

7. 从ReadyQueue中取出Job的ID，根据Job的ID从JobPool中获取Job的详细信息，并执行相应的操作。

下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用Redis实现延迟队列：

import redis
import time

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 添加延迟Job
def add_delayed_job(job_id, execute_time):
    # 将Job的元信息存入JobPool
    r.hset('JobPool', job_id, execute_time)
    # 将Job的ID添加到对应的DelayBucket中
    r.zadd('DelayBucket', {job_id: execute_time})

# Timer定时扫描Bucket
def timer_scan():
    while True:
        # 获取当前时间
        current_time = int(time.time())
        # 扫描DelayBucket，将延迟时间到达的Job放入ReadyQueue
        r.zrangebyscore('DelayBucket', 0, current_time, start=0, num=10).pipe(
            lambda x: x if x else None,
            lambda x: r.lpush('ReadyQueue', *x),
            lambda x: r.zremrangebyscore('DelayBucket', 0, current_time)
        ).execute()
        # 休眠1秒
        time.sleep(1)

# 从ReadyQueue中取出Job并执行
def process_ready_queue():
    while True:
        # 从ReadyQueue中取出Job的ID
        job_id = r.brpop('ReadyQueue')[1]
        # 根据Job的ID从JobPool中获取Job的详细信息
        job_info = r.hget('JobPool', job_id)
        # 执行相应的操作
        print(f"Executing Job: {job_id}, Info: {job_info}")

# 启动Timer和处理ReadyQueue的线程
timer_thread = threading.Thread(target=timer_scan)
process_thread = threading.Thread(target=process_ready_queue)
timer_thread.start()
process_thread.start()

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际的实现可能需要根据具体需求进行调整和优化。