需求场景
在业务中有些数据因为历史原因用的hash结构存储数据，但是后期需求要求其中某个field需要按照一些规则去过期，这个时候原来的逻辑懒得改，可以利用redis的Zset或者mq的延时队列去做过期设置.
方案一使用redis的Zset配置定时任务
捞个图
demo需要清缓存的redis的hash结构如下
然后我们再每次往Agent这个hash结构存储数据的时候，同时向AgentExpire为key的ZSET数据结构存储一份数据（在存数据的时候可以在当前时间上增加过期时间），这个数据的key是hash结构中的field的值，value是过期时间戳（毫秒级）
如下图所示：
然后用一个定时任务（我这里用的xxl-job，大家可以自己选择）定时去扫描这个ZSET里面score小于当前时间的元素，也就是使用ZSET的rangeByScore命令：
上面在向Zset中存数据的时候已经增加了过期时间，那么当时间小于当前时间时就过期了，代表hash中对应field的数据要被delete
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
//扫描key为AgentExpire的zset中时间在 0~currentTimeMillis当前时间范围内的数据
Set<String> keys = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("AgentExpire", 0, currentTimeMillis);
//然后遍历删除即可
for (String key : keys) {
Boolean hashResult = stringRedisTemplate.opsForHash().hasKey("xxxxxx", key);
if(hashResult){
stringRedisTemplate.opsForHash().delete(recommenKey, key);
stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(SelectionRecommenAspect.selectionRecommendZset, key);
}
}
方案二使用mq延时队列
延时队列的配置可以参考我另一篇文章
https://www.jb51.net/article/273145.htm
在延时队列消费者处增加上述过期代码即可
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
Set<String> expireKeys =
//扫描key为AgentExpire的zset中时间在 0~currentTimeMillis当前时间范围内的数据
redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("AgentExpire", 0, currentTimeMillis);
综上
使用zset的话开发量少，但是定时job一直刷容易浪费资源，mq延时队列更精确
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
