延迟队列是一种数据结构，用于处理需要在未来某个特定时间执行的任务。这些任务被添加到队列中，并且指定了一个执行时间，只有到达指定的时间点时才能从队列中取出并执行。
在实际应用中，延迟队列可以用于处理各种需要延迟处理的任务，例如发送邮件提醒、订单自动取消、对超时任务的处理等。由于任务的执行是在未来的某个时间点，因此这些任务不会立即执行，而是存储在队列中，直到它的预定执行时间才会被执行。
在 Go 语言中，我们可以使用 time 包提供的计时器功能，通过使用 Go 中的 slice 存储延迟处理的任务，实现一个简单的延迟队列的功能。
示例代码：
type Task struct { ExecuteTime time.Time Job func()}首先，我们定义一个结构体 Task，它包含一个可以执行任务的函数 Job，和一个执行时间 ExecuteTime，这是期望执行该函数的时间。
示例代码：
type DelayQueue struct { TaskQueue []Task}接下来，我们定义一个 DelayQueue 结构体，它拥有一个 TaskQueue，这是一个 Task 类型的切片，用于保存待执行任务的列表。
示例代码：
// 添加任务func (d *DelayQueue) AddTask(t Task) { d.TaskQueue = append(d.TaskQueue, t)}// 移除任务func (d *DelayQueue) RemoveTask() { d.TaskQueue = d.TaskQueue[1:]}// 执行任务func (d *DelayQueue) ExecuteTasks() { for len(d.TaskQueue) > 0 { // 获取队列最顶部的任务 currentTask := d.TaskQueue[0] // 如果执行时间还没到，等待 if time.Now().Before(currentTask.ExecuteTime) { time.Sleep(currentTask.ExecuteTime.Sub(time.Now())) } // 执行任务 currentTask.Job() // 移除已执行的任务 d.RemoveTask() }}DelayQueue 包含三个方法：
示例代码：
func main() { fmt.Println("Start DelayQueue") queue := DelayQueue{} firstTask := Task{ ExecuteTime: time.Now().Add(4 * time.Second), Job: func() { fmt.Println("Executed task 1 after delay") }, } queue.AddTask(firstTask) secondTask := Task{ ExecuteTime: time.Now().Add(10 * time.Second), Job: func() { fmt.Println("Executed task 2 after delay") }, } queue.AddTask(secondTask) queue.ExecuteTasks() fmt.Println("Done!")}输出结果：
Start DelayQueueExecuted task 1 after delayExecuted task 2 after delayDone!在示例代码中，我们创建了一个延时队列，将任务添加到队列中，并在指定的延时后执行它们。
通过使用这些结构体和方法，我们可以在 Go 中实现简单的延迟执行任务的功能。
但是，当 Go 程序重启时，存储在 slice 中的延迟处理的任务将全部丢失。
在 Go 程序中，如果想在重启后保留数据，我们可以将数据持久化到 Redis，可以使用 go-redis/redis 库[1]与 Redis 交互。而对于延迟队列的需求，则可以使用 Redis 的 ZSET（有序集合）特性来实现。
示例代码：
// 定义一个全局的redisdb变量var redisdb *redis.Client// 初始化连接func initClient() (err error) { redisdb = redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: "localhost:6379", Password: "", // no password set DB: 0, // use default DB }) _, err = redisdb.Ping().Result() if err != nil { return err } return nil}全局变量 redisdb 是 redis.Client 类型的指针，用来保存到 Redis 客户端的引用。
initClient 函数初始化连接到 Redis 服务器，该服务器在本地主机的 6379 端口运行。它将一个新的 Redis 客户端分配给 redisdb 变量。如果连接成功，它就会 ping Redis 服务器以测试连接。
示例代码：
// 向队列中添加任务func addTaskToQueue(task string, executeTime int64) { err := redisdb.ZAdd("delay-queue", redis.Z{ Score: float64(executeTime), Member: task, }).Err() if err != nil { panic(err) }}addTaskToQueue 函数将具有执行时间的任务添加到 Redis 等待排序的集合 "delay-queue"。执行时间是一个 UNIX 时间戳，作为排序集合中的项目的 score，允许 Redis 按照他们应该执行的时间来排序项目。
示例代码：
// 从队列中获取并处理任务func getAndExecuteTasks() { for { // 使用 ZRANGEBYSCORE 命令获取分数（时间戳）<= 当前时间的任务 tasks, err := redisdb.ZRangeByScore("delay-queue", redis.ZRangeBy{ Min: "-inf", Max: fmt.Sprintf("%d", time.Now().Unix()), }).Result() if err != nil { time.Sleep(1 * time.Second) continue } // 处理任务 for _, task := range tasks { fmt.Println("Executing task: ", task) // 执行完任务后，用 ZREM 移除该任务 redisdb.ZRem("delay-queue", task) } // 暂停一秒 time.Sleep(1 * time.Second) }}getAndExecuteTasks 函数不断检查 "delay-queue"。它提取队列中 score 小于或等于当前时间戳的任务，意味着这些任务现在应该执行或者他们应该在过去就已经执行。获取任务后，它打印任务（模拟执行）并从队列中删除任务。
示例代码：
func main() { err := initClient() if err != nil { fmt.Println("redis connect error:", err) return } // 添加一些测试任务 addTaskToQueue("task1", time.Now().Add(10*time.Second).Unix()) addTaskToQueue("task2", time.Now().Add(20*time.Second).Unix()) // 执行延迟队列中的任务 getAndExecuteTasks()}输出结果：
Executing task: task1Executing task: task2main 函数调用这些函数。首先，它初始化 Redis 客户端。如果初始化和连接成功，它将一些测试任务添加到队列中，并启动任务执行循环。
总结一下，这段 Go 代码使用 Redis 的 Sorted Set 数据类型创建了一个延时队列系统，其中的任务按照他们的执行时间进行排序，一个任务工作者循环获取并执行队列中的任务。这是一个简单而高效地实现作业调度系统的方法。
本文我们分别实现简单版和复杂版的延迟队列，其中简单版延迟队列，只使用 Go 实现，复杂版延迟队列，使用 Go 和 Redis 实现。
(1) 只使用 Go 实现延迟队列：
优点：
缺点：
(2) 使用 Go + Redis 实现延迟队列：
优点：
缺点：
总的来说，如果我们对延迟队列的持久性、准确性和并发性有高要求，那么 Go + Redis 的方案可能会更适合。如果我们想要一个更简单的解决方案，并且可以容忍在程序崩溃时部分数据丢失，那么只使用 Go 实现可能会更合适。
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-70436-0.htmlGo 语言实战：构建强大的延迟任务队列
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