本文目录一览：
- 1、延迟任务的几种高效解决方案
- 2、redis主从复制数据延迟解决方案
- 3、基于Redisson实现延迟队列
- 4、如何保证redis与mysql数据最终一致性
2、关闭其他带宽占用程序：如果你的网络同时运行着其他带宽消耗较大的应用程序或下载任务，可以尝试暂时关闭它们 。这样可以释放网络带宽 ， 提高网络延迟 。优化网络设置：调整网络设置可以改善网络延迟 。
3、例如：建造房子这个任务可以通过增加另一个公司的额外人员来加快进度 ， 又比如装修20个仓库这个任务，可以分解成两个子任务，给两个公司分别10个仓库进行装修 。
4、支持cron表达式 ， 更灵活 。缺点： 需要自己搭建和运维集群 。数据量少的话可以尝试quartz、delayQueue、TimeWheel （时间轮）等方案，但是为了保证数据不丢失，需要借助第三方持久化存储系统 ， 例如rocksDB等 。
5、有时大幅延后，跟大家不重视，或者有更重要的项目有关，这时把大幅延后的项目取消掉，专心去更重要的项目 。也是一种解决方案 。江枫林晚 项目工作分解是否到位，是否还有遗漏 。
redis主从复制数据延迟解决方案对于无法容忍大量延迟场景，可以编写外部监控程序监听主从节点的复制偏移量，当延迟较大时触发报警或者通知客户端避免读取延迟过高的从节点 。
应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql 。
【redis如何实现延迟队列 redis延迟双写】在更新状态完成之后 ， Master再将记录在缓冲区里面的新命令发送给从服务器，这样从服务器进行执行，主从服务器就保持了一致状态 。
c）树状主从：一主多从的缺点（主节点推送次数多压力大）可用些方案解决，主节点只推送一次数据到从节点B，再由从节点B推送到C，减轻主节点推送的压力 。
基于Redisson实现延迟队列其实Redisson延迟队列内部也是基于redis来实现的，我们先来进行整合使用看看效果 。
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 。
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 。
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 。
如何保证redis与mysql数据最终一致性这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库 ， 如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功 ， 而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性 。
SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合 。通过业务代码来补偿一致性 。现实当中有XA协议 。比如Ehcache是支持XA协议的 。但是性能表现不佳，运维也麻烦 。
二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中 ， 往redis写数据是，对redis主键自增并进行读?。鬽ysql更新失败 ， 则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失 。正确的做法是区分不同的业务 ， 使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化 。而敏感的场合依然使用mysql 。
架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis 。
