使用定时任务发布文章的流程

有3个定时任务：
A：每秒执行一次消费延迟队列（以topic_命名开头，以list存储的redis）数据，审核文章，存入article数据库中发布成功。
B：每分钟执行一次未来数据（以future_命名开头，以set存储的redis）定时刷新。（这个刷新就是把未来数据变成延迟队列的数据）
C：每5分种执行将数据库5分钟之内会被执行的数据同步到缓存。同步后为未来数据。

ps：只有审核通过，也就是被A执行的文章才能被发布
发布一个文章：
先把文章基本信息存入到news数据库。判断发布时间是否在5分钟以内或者更早，
如果是：直接存入消费延迟队列和tesk数据库，被A消费审核后删除有关的数据。
如果不是：只存tesk数据库，每5分钟给一次触发C的机会，如果触发成功将会有触发B的机会，成功后就能触发A。

总结：

• 这里把5分钟以内的数据认定为近期可能执行的任务，这个时间不能太大，比如10天，那么近10天的数据都会被存入到redis中，很浪费资源。也不能太小，比如1秒，那么就每秒都需要往数据库里找数据看看它们是否符合要求，更浪费资源。
• 关于B和C分级主要还是为了资源的充分利用，list和set在redis中的效率是差别很大的，在服务集群的时候，不同的C可以随便的向redis中存数据，所以B需要更短的频率取C处理好的数据。同时也造成了一个问题就是B取的时候要加锁，避免出现同时获取到同一个对象的情况。
• 读取redis的keys时尽量不要使用keys *的方法获取，使用scan在处理大量数据的时候不会造成太大的占用。
• 批量处理数据时尽量不要一个一个的添加，使用Pipeline管道技术会获得好几十倍的效率提升。数据量越大提升越大。下附测试代码。

     @Autowired
    private CacheService cacheService;
    //耗时338233
    @Test
    public  void testPiple1(){
        long start =System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i <10000 ; i++) {
            Task task = new Task();
            task.setTaskType(1001);
            task.setPriority(1);
            task.setExecuteTime(new Date().getTime());
            cacheService.lLeftPush("1001_1", JSON.toJSONString(task));
        }
        System.out.println("耗时"+(System.currentTimeMillis()- start));
    }

//使用管道技术执行10000次自增操作共耗时:1784毫秒
//使用管道技术执行10000次自增操作共耗时:1452毫秒
    @Test
    public void testPiple2(){
        long start  = System.currentTimeMillis();
        //使用管道技术
        List<Object> objectList = cacheService.getstringRedisTemplate().executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
            @Nullable
            @Override
            public Object doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
                for (int i = 0; i <10000 ; i++) {
                    Task task = new Task();
                    task.setTaskType(1002);
                    task.setPriority(1);
                    task.setExecuteTime(new Date().getTime());
                    redisConnection.lPush("1002_1".getBytes(), JSON.toJSONString(task).getBytes());
                }
                return null;
            }
        });
        System.out.println("使用管道技术执行10000次自增操作共耗时:"+(System.currentTimeMillis()-start)+"毫秒");
    }