一、使用 Redis 的 Sorted Set 实现
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实现原理 ：
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将消息的唯一标识作为成员，消息的执行时间（通常为时间戳）作为分数，存入 Sorted Set 中。消费者通过定时任务不断查询 Sorted Set，获取分数小于等于当前时间的消息进行处理，并将已处理的消息从 Sorted Set 中移除。
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优点 ：
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灵活方便，无需额外搭建环境，利用 Redis 本身即可实现。
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可进行消息持久化，提高延迟队列的可靠性。
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支持分布式，利用 Redis 的高可用方案，可实现分布式环境下的延迟队列
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需要主动轮询，增加 CPU 使用率，且延迟精度受轮询间隔影响。
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多个消费者同时查询 Sorted Set 时，可能会出现重复获取任务的情况，需要在业务逻辑中实现幂等性。
二、使用 Redis 的过期 key 机制实现
实现原理 ：
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将延迟任务本身作为 key，延迟时间作为过期时间，存入 Redis 中。通过 Redis 的
notify-keyspace-events配置，使 Redis 在 key 过期时发布事件，消费者监听该事件并处理任务。
优点 ：
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自动清理过期 key，减少了内存占用。
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实现相对简单，利用 Redis 内置的过期机制即可。
缺点 ：
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实时性不足，Redis 的过期 key 并非实时删除，可能导致任务延迟执行。
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缺乏灵活性，只支持基本的过期时间设置，无法满足复杂的延迟逻辑。
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消息丢失风险，当 Redis 重启或客户端断开连接时，可能会丢失部分过期事件。
三、使用 Redis Streams 实现
实现原理 ：
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生产者将消息及其延迟时间发送到 Redis Stream 中，消费者定期检查 Stream 中的消息，当消息的延迟时间小于等于当前时间时，将消息从 Stream 中读取并处理
优点 ：
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支持消息的持久化存储和回溯，即使 Redis 重启，消息也不会丢失。
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可以有多个消费者组同时读取消息，实现消息的分布式处理和负载均衡。
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消费者可以从上次读取的位置继续读取消息，保证了消息处理的顺序性。
缺点 ：
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消费者需要定期轮询 Stream，可能会对 Redis 服务器造成一定压力。
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Stream 的消息读取需要处理消息的确认和重复消费问题，实现较为复杂。
四、使用 Redisson 实现
实现原理 ：
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Redisson 提供了
RDelayedQueue类，其底层基于ZSet结构实现。生产者将延迟任务存入RDelayedQueue，消费者从RDelayedQueue中取出任务执行。RDelayedQueue会自动将延迟队列中的任务转移到一个RQueue中，消费者只需从RQueue中取出任务执行即可。
优点 ：
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使用简单，Redisson 封装了底层操作，提供了易于使用的 API。
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支持分布式，可在多个 Redis 实例之间共享和同步延迟队列状态。
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原子性操作，利用 Lua 脚本保证操作的原子性，避免并发问题。
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支持持久化，数据存储在 Redis 中，可利用 Redis 的持久化机制避免数据丢失。
缺点 ：
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引入了 Redisson 依赖，增加了项目的复杂度和学习成本。
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需要 Redis 作为存储支持，对 Redis 的依赖可能成为潜在风险点。
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客户端需要不断轮询，可能导致不必要的性能开销。
