利用Redis提高定时场景效率（redis过期场景）

Redis是一个高效的开源内存数据库。它高效地存储和检索数据，使其成为许多不同场景的最佳选择。其中一个常见场景是定时任务。许多应用程序都需要在未来的某个时间执行某些操作。在这种情况下，应用程序通常会使用一种调度程序来确定操作何时发生。Redis可以用作这种调度程序，它可以提高定时任务的效率。

在实际项目中，我们常常需要使用到定时任务，比如定时清理过期订单、定时发送短信、定时统计数据等等。那么如何使用Redis来实现这些定时任务呢？

一、Zset数据结构

定时任务使用的是一个有序集合（sorted set），也称为Zset。在Zset中，所有成员都是唯一的，并且每个成员都与一个分数相关联。分数可以用来对成员进行排序。此外，Zset还支持按成员名称进行排序。Zset是Redis的一种高效数据结构，经常用于具有时间序列的应用程序。以下是Zset的一些常见操作：

1、添加元素

“`python

zadd key score member

2、删除元素

```python
zrem key member

3、获取元素数量

“`python

zcard key

4、获取指定范围的元素

```python
zrange key start stop

5、获取成员的分数值

“`python

zscore key member

二、使用Zset实现定时任务

我们可以在Zset中存储待执行的任务，并将每个任务的执行时间作为其分数。当我们需要执行任务时，可以查看Zset中的第一项，并检查其分数是否小于当前时间。如果是，则执行该任务并将其从Zset中删除。否则，应用程序等待适当的时间（例如，1秒），然后重新检查第一项。

下面是一个Python实现的定时任务调度器：

```python
import time
import redis

class Timer(object):

    def __init__(self):
        self.redis = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    def start(self):
        while True:
            items = self.redis.zrangebyscore('tasks', 0, int(time.time()))
            for item in items:
                task = item.decode('utf-8')
                print('execute task:', task)
                self.redis.zrem('tasks', item)
            time.sleep(1)
    def add_task(self, task, delay):
        self.redis.zadd('tasks', int(time.time()) + delay, task)

使用时，首先创建一个定时器实例，然后使用`add_task`方法添加任务。例如，以下代码会在5秒钟后执行`print(‘hello’)`：

“`python

timer = Timer()

timer.add_task(‘print(“hello”)’, 5)

timer.start()

三、定时任务实例分析

下面我们以一个清理订单的定时任务为例，详细介绍如何使用Redis实现定时任务：

```python
import time
import redis

redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

def clean_expired_orders():
    # 获取所有已过期订单的id
    expired_order_ids = [order_id for order_id, expired_time
                         in redis_conn.hgetall('expired_orders').items() if int(expired_time) 
    # 删除已过期订单的数据（包括hash和zset）
    redis_conn.hdel('expired_orders', *expired_order_ids)
    redis_conn.zrem('orders', *expired_order_ids)

if __name__ == '__mn__':
    while True:
        clean_expired_orders()
        time.sleep(5)

在这个脚本中，我们使用了一个哈希（Hash）数据结构来存储订单的过期时间。哈希是Redis的另一种高效数据结构，用于存储对象（对象由键-值对组成）。以下是哈希的一些常见操作：

1、添加键值对

“`python

hset key field value

2、删除指定键的值

```python
hdel key field

3、获取指定键对应的值

“`python

hget key field

4、获取键值对数量

```python
hlen key

我们需要执行的任务是清理过期订单。当订单过期时，我们将其ID添加到哈希表中，其中键是订单ID，值是订单的到期时间（Unix时间戳）。我们还需要将订单ID添加到有序集合中，以便稍后轻松删除过期订单。当我们需要执行清除过期订单的任务时，只需找到所有已经过期的订单，并从哈希表和排序集合中删除它们。

在mn函数中，我们可以将`clean_expired_orders`函数定期执行。在此示例中，我们每5秒执行一次任务。

这就是我们如何使用Redis实现定时任务的例子。使用Redis作为定时调度程序，我们可以轻松地管理各种复杂的定时任务，从而提高应用程序的效率。