zadd用时间戳作score易漏任务，因系统时钟回拨、服务时间不同步或客户端时间不准导致score小于当前时间；须统一用毫秒级整数、写入前校验score≥当前时间、由消费者本地生成时间戳。
为什么 zadd 时间戳当 score 容易漏任务
Redis ZSET 延时队列本质是靠 zadd 把任务塞进有序集合，score 用时间戳（秒级或毫秒级），再用 zrangebyscore 拉出已到时间的任务。但很多人直接用 time.time() 当 score，结果发现：刚加进去的任务立刻被消费了。
原因很简单：系统时钟可能回拨、不同服务时间不同步、或者你本地跑测试时手快多点了几次，导致写入的 score 小于当前服务器时间。ZSET 不校验逻辑合理性，只按数字大小排。
- 务必用
int(time.time() * 1000)统一毫秒级，避免浮点误差和精度丢失 - 写入前检查
score >= current_ms，不满足就 warn 或 fallback 到current_ms - 不要依赖客户端时间，所有时间戳由消费者所在服务生成（比如 Celery worker 本地取）
zpopbyscore 不存在？得用 zrangebyscore + zrem 组合
Redis 原生没有原子性地“取出并删除”指定 score 范围成员的命令。zpopbyscore 是 Redis 6.2+ 才加的，而且默认不带 WITHSCORES，老版本根本不能用。
生产环境大概率是 Redis 5.x 或 6.0，必须自己组合操作。但要注意并发：两个 worker 同时 zrangebyscore 拿到同一堆任务，都去 zrem，会重复执行。
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- 用 Lua 脚本封装
zrangebyscore+zrem，保证原子性（示例里 key 是delay_queue，score 上界是now_ms）：
eval "local res = redis.call('zrangebyscore', KEYS[1], '-inf', ARGV[1], 'LIMIT', 0, 10); if #res > 0 then redis.call('zrem', KEYS[1], unpack(res)); end; return res" 1 delay_queue 1717023456000- 别用
ZRANGEBYSCORE ... WITHSCORES然后手动解析数组——返回值是 [member1, score1, member2, score2]，容易索引错位 - 限制每次最多取 10~20 条，避免单次操作太久阻塞 Redis
任务失败后怎么重试？别直接 zadd 回原队列
延时队列不是“失败就重来”的地方。如果一个任务执行失败，直接 zadd delay_queue now_ms+60000 task_data，看起来是 1 分钟后重试，但实际会破坏 ZSET 的时间序：新 score 可能比队列里其他 pending 任务还小，导致它插队执行。
更糟的是，如果失败是永久性的（比如参数错误、下游不可用），这个任务会不断重试、卡住整个消费节奏。
- 失败任务应转入独立的
retry_queue，score 设为指数退避值（如 60s → 300s → 900s） - 永远不要在重试逻辑里用
time.time()，要用上一次失败时刻 + delay，否则时钟漂移会导致重试时间不准 - 加个最大重试次数字段，存进 value 里（比如 JSON 字符串），超过就丢进死信队列
dlq:delay
Python 用 redis-py 连接时，socket_timeout 和 health_check_interval 必须设
延时队列对连接稳定性极其敏感。worker 长期空闲时，中间网络设备（NAT、负载均衡器）可能静默断开 TCP 连接，但 client 还以为连着，下次 zrangebyscore 就卡住或报 ConnectionError。
这不是代码逻辑问题，是连接管理没配好。
-
socket_timeout=5强制命令超时，避免 hang 死 -
health_check_interval=30让 client 每 30 秒发个PING探活，自动重连断开的连接 - 别用
ConnectionPool默认配置——它的max_connections是 2**31-1，看似无限，实则会撑爆文件描述符 - 示例初始化：
r = redis.Redis(connection_pool=redis.ConnectionPool(
host='localhost',
port=6379,
db=0,
socket_timeout=5,
health_check_interval=30,
max_connections=20
))Redis ZSET 延时队列真正难的不是怎么塞数据，而是怎么让时间戳可靠、怎么防并发误取、怎么把失败隔离清楚。这三个点里任意一个没压住，线上就会出现任务丢失、重复、堆积。尤其时间戳，最容易被当成“小问题”跳过，结果查三天才发现是时区或精度搞错了。
