2025年7月8日
1、新增了名为xc_corn_transfer_overdue的定时任务，该任务旨在提醒用户转账即将到期。此次更新是在原有的corn_transfer_overdue方法基础上进行全面重构，以解决旧机制无法满足当前业务需求的问题。首先，为确保所有方法都符合命名规范，我们对函数名称进行了调整。随后，在原有功能上增加了一个名为is_transfer_overdue的验证处理，该方法通过一个switch开关进行控制，使用户可以选择是否启用提醒功能。如果开关处于关闭状态，系统将跳过该任务。此次更新不仅提升了处理逻辑的效率，还增加了灵活性，以便更好地支持业务需求。
2、xc_corn_transfer_overdue模块现已集成xc_is_redis_corn验证机制。在初始化阶段，系统会通过Redis进行条件检测，确保符合执行条件后才继续处理，否则将终止操作。此优化旨在提高任务调度的准确性与效率。此外，模块在通过wpdb发起SQL查询请求时，采用了prepare函数进行参数化查询，确保所有查询参数得到正确转义，防止SQL注入风险。同时，通过使用intval函数确保$overdue_hours始终为整数，进一步强化数据的可靠性。在日期比较方面，系统采用DATE_ADD(NOW(), INTERVAL %d HOUR)的方式进行日期计算，以提升查询的可读性和性能。尽管查询返回的结果与之前保持一致，但SQL查询的安全性和整体性能都得到了显著提升。
3、在通过wpdb获取符合条件的转账记录后，系统会将结果保存到变量xc_transfer中。接着，系统会使用empty函数检查返回结果是否为空。如果结果不为空，系统将通过foreach循环进行遍历并处理输出。在执行业务逻辑之前，系统会提前提取处理收款用户（payee）和交易单号（order），因为后续操作中会用到这些信息。随后，系统会触发一个名为xc_push_hook的统一事件（transfer_overdue），将通知对象设置为收款用户，并传递核心变量order（转账单号）。系统会向用户发送相应的消息通知，提醒他们及时进行收款，以避免因超时导致的系统退回事件。通过这种方式，系统确保用户能够及时处理转账事务，避免不必要的麻烦。
4、在处理完xc_push_hook消息通知的下发后，xc_corn_transfer_overdue模块会构建一个名为update_data的数组，其中包含一个关键变量corn=1。这个变量用于标识转账提醒已成功下发，系统在后续的查询处理中会根据此参数过滤掉该转账记录。由于转账提醒只能被触发并通知一次，因此在完成通知下发时，需要将其标记为已处理，以防止重复触发。与此同时，where数组的构建相对简单，仅包含$order变量，该变量对应于具体的转账账单。接下来，系统会通过xc_update_sql函数来执行相应的SQL更新操作，确保数据库状态同步更新。此外，缓存也会同步刷新，以保证数据的一致性和实时性。
5、通过 xc_corn_transfer_overdue 下发转账即将到期提醒时，除了常规消息通知，还会通过 WebSocket 发送消息提醒，通知在线用户有待处理的收款转账即将过期（以在线卡片消息的形式）。考虑到转账 WebSocket 消息种类繁多，如转账通知、转账到期通知、转账收款通知等，如果每个消息都单独封装一个处理方法，后期维护会变得不方便。由于后续还涉及状态变更处理，因此决定封装一个全新的方法【xc_wss_transfer】来处理所有转账相关的 WebSocket 消息。这样所有与转账相关的 WebSocket 消息都将通过这个方法发起，简化了维护工作，提高了系统的扩展性。
6、在进行xc_wss_transfer操作时，需要传递两个关键变量。首先是status变量，该变量用于表示处理状态，目前支持的状态包括：yese_pay（付款成功）、overdue（过期提醒）、return（已过期或退回，通常指退款情况）、ok（用户已收款）。如果未来有新的状态需求，也可以轻松集成到此系统中。其次是order变量，这代表转账订单号，通过订单号可以触发相应的通知处理机制。在实际操作过程中，会使用switch语句遍历订单的状态，并根据不同的状态执行对应的WebSocket消息下发处理。为了确保消息的准确性，在触发消息时会通过wpdb读取现有的订单信息进行匹配和验证。只有当订单状态满足预设条件时，系统才会触发相应的消息提醒，以保证信息传递的及时性和准确性。
7、xc_corn_transfer_overdue定时计划已经完成封装处理，该计划每30分钟触发一次（后台主副锁计划，设置1800秒触发并执行一次）为了确保转账过程的顺利进行。若转账在过期前的2小时仍旧会进行收款处理（该时间间隔可通过后台灵活调整），系统将自动触发相应的消息提醒。该提醒通过xc_push_hook和websocket实时发送给收款人，以便他们及时处理转账事务，避免因超时导致资金退回。程序内置了corn状态回调机制，确保每笔转账提醒仅触发一次，最大程度地提高了通知的准确性和效率。
8、鉴于转账订单查询功能在许多场景中频繁使用，直接通过wpdb查询转账订单信息显得极为不便，因此决定开发一个统一的订单查询方法以简化转账记录的查询处理。该方法命名为：xc_query_transfer。使用时需传递一个固定的变量ID，该ID具有灵活性，并支持两种查询参数：一是转账数据表的主键ID值，二是转账的实际订单号。两者均具备查询功能。方法内部会进行参数校验，随后执行相应的查询逻辑，并最终返回查询结果。特别说明：通过封装统一的订单查询方法，可以显著减少wpdb的SQL处理负担，提升整体响应速度。
9、通过发起的xc_query_transfer转账订单查询，处理流程如下：首先，系统会通过global引用wpdb对象，这是后续发起订单查询时所需的重要参数。在查询过程中，首先对ID进行严格的参数检查，确保其为数字且长度不超过8位。若ID符合条件，则利用wpdb进行主键查询匹配；否则，将通过order进行匹配查询。为了确保查询的安全性并防止SQL注入，系统在查询过程中会使用prepare函数进行过滤，规避潜在的风险。查询结果会被转换为ARRAY_A格式的空数组，以便后续处理。完成查询条件的处理后，结果将被保存到sql_result中。随后对sql_result进行检查：若返回结果为空，则说明订单不存在，系统将返回false；若查询结果存在，则直接返回对应的数据数组。通过这种方式，确保订单查询过程既高效又安全。
10、在xc_query_transfer模块中，集成了第二个关键变量【uncache】，用于控制缓存机制。默认情况下，该变量设置为false，这意味着系统将优先使用缓存来提高查询效率。然而，如果将【uncache】设置为true，系统将跳过缓存，直接从数据库进行查询。初始化时，系统会构建一个Redis键名：query_transfer:id（变量），并使用get_redis_meta函数进行查询处理。如果查询结果存在且【uncache】为false，则系统会直接返回缓存结果，以保持高效的性能表现。但如果禁用了缓存或未能找到缓存结果，系统将通过wpdb执行SQL查询，并将查询结果同步到缓存中，设置有效期为24小时，以确保数据的及时性和准确性。缓存数据在超过有效期后会自动释放。通过Redis的有效控制，系统能够显著减少SQL请求次数，从而提升查询执行效率。
11、在使用xc_query_transfer进行订单查询时，由于查询条件同时支持主键ID和转账单号order，因此在处理缓存时需要特别注意，以避免因查询条件不一致而导致信息偏差。处理方式主要是在涉及到wpdb查询时，不仅仅依赖之前初始化的redis键名来更新缓存，而是需要同步构建两个缓存键名：一个对应ID，一个对应order。两个redis缓存都需要同时进行更新，将查询结果保存到各自的缓存中。通过这种方式，系统返回的结果能够保持一致性，避免出现仅查询ID时只更新ID的redis缓存的情况。这样可以确保无论通过ID还是order进行查询，返回的数据始终保持一致。

2025年7月7日
1、目前通过 gl_corn_daily 挂载并注册定时任务计划函数，实现了对 xc_corn_daily_callback 和 xc_corn_daily_fail 的全面集成处理。在任务执行完成后，系统会根据处理结果自动触发对应的成功或失败回调。成功回调将记录当前任务是否顺利完成，并对 corn_daily 进行更新，同时设定下次执行时间，从而优化任务调度，避免重复检测处理。而在任务失败的情况下，系统会记录错误次数，并在未达到重试次数上限时启动重试机制。如果重试次数达到预设上限，则会触发日志记录功能，同时终止当前任务的循环处理，确保资源消耗控制在合理范围内，并将任务推迟至次日重新执行。此流程设计全面提升了任务调度的自动化与容错性，为后续任务的稳定运行提供了保障。
2、针对corn_daily每日固定计的回调机制，原本存在两个独立的回调方法（一个处理成功逻辑，另一个处理失败逻辑），在后期维护过程中稍显繁琐。为提升维护效率与简化逻辑，决定将原有的两个方法——xc_corn_daily_callback和xc_corn_daily_fail合并为一个统一的处理方法。合并后的逻辑相对简单：在原xc_corn_daily_callback方法基础上，新增一个变量status用于标识执行状态。该变量默认为success，表示成功状态；当回调失败时，则将其标记为fail。通过status变量的值，内部可灵活判断当前需要处理的回调逻辑，从而区分成功与失败的执行机制。值得注意的是，合并后的方法依然保持了与原有机制一致的执行逻辑，仅在实现方式上进行了优化与整合。
3、宫论当前支持的定时计划功能均通过 add_filter 注册到 cron_schedules 中，已实现多种周期性任务调度，覆盖了从秒级到周级的多种时间间隔。其中，xc_cron_hour_add_custom_schedule 实现每小时执行一次，xc_cron_sec_add_custom_schedule 支持每30秒执行一次，xc_cron_sec_add_custom_schedule_10 则将间隔缩短至每10秒执行一次。此外，xc_cron_min_add_custom_schedule 可每分钟执行一次，five_min_cron_schedules 和 ten_min_cron_schedules 分别支持每5分钟和每10分钟的任务调度，而 thirty_min_cron_schedules 则扩展至每30分钟执行。对于更长时间的任务调度需求，系统提供了 xc_cron_twelve_hours_add_custom_schedule（每12小时执行一次）以及 xc_cron_weekly（每七天执行一次）。通过这些灵活的周期设置，结合宫论内置的任务调度机制，能够确保所有任务都在设定的时间范围内精准执行，从而满足不同场景下的任务管理需求，提升系统的自动化与高效性。
4、通过 cron_schedules 注册的执行周期计划，在初始化时会通过 xc_redis 方法获取 Redis 对象，该方法具备自动重连机制。如果 Redis 连接已断开，系统会主动尝试重连以确保获取到有效的 Redis 实例。在成功获取 Redis 对象后，系统会根据任务的执行周期进行上锁操作。锁定时间与任务的执行周期成正比，从短至长不等，例如从 5 秒到更长时间不等，周期越长锁定保护时间越久。上锁操作是通过 $redis->set 方法直接实现的，如果获取锁失败，任务会直接跳过执行，并通过 close_redis 方法关闭 Redis 的连接状态，以防止出现内存泄漏问题。该上锁机制能够有效避免任务因并发导致的重复执行，从而保障任务的周期性执行逻辑的稳定性与准确性。
5、鉴于任务计划的设计需要挂载大量执行计划，其中绝大部分通过异步方式发起处理，少部分采用同步执行方式。随着系统复杂度的提升，未来挂载的任务数量预计将持续增长，因此在触发定时计划时需特别关注性能与稳定性问题。为避免任务过载导致系统崩溃，可通过 set_time_limit 设置超时保护机制。具体设定建议根据实际执行场景灵活调整，最低超时时间为60秒，最大可设置为不限时。对于执行周期较长的任务，建议适当提高超时上限，以确保任务能够顺利完成。同时，为保障系统整体性能和运行效率，建议优先采用异步执行方式，尽量避免阻塞进程，从而实现任务处理的高效与稳定。
6、宫论定时任务系统重构全面完成，整体设计严格遵循HOOK标准，实现了高效且灵活的任务调度处理。返回结构全面支持数组形式，确保数据传递的统一性与兼容性，任务调度均通过系统内置方法发起，采用Redis作为核心支撑，保障了任务执行的高精度与稳定性。同时，系统内置上锁保护机制，有效避免并发情况下任务的重复执行问题。针对固定计划任务，设计了智能重试机制，当任务执行出现错误时，只要未超过设定的重试上限，系统将自动进行重试，确保任务可靠完成。在执行过程中，系统采用try捕获异常的方式处理错误，并将详细的错误信息记录到日志中，以便后续追踪与问题排查。此外，任务的成功与失败均会触发计数器，实时统计任务的执行情况，为运行状态的监控与优化提供了数据支持。系统还全面支持异步Swoole处理机制，进一步提升了任务执行的效率与性能。整体重构后的宫论定时任务系统，凭借其高精度、高可靠性与灵活性，能够满足复杂场景下的任务调度需求，展现出卓越的稳定性与扩展能力。
7、宫论is判断脚本库新增了一个名为xc_is_redis_corn的方法，主要用于任务执行的保护处理。该方法本质上是一种内置的上锁保护机制，通过对任务执行进行锁定来确保系统的安全性和稳定性。使用时需要传入一个key参数，通常该参数为任务名称，用作锁的唯一标识。方法内部会通过xc_redis获取Redis对象，并利用传入的key构建一个键名，随后执行取锁操作。如果成功获取锁，则返回true，表示任务可以继续执行；如果取锁失败，则返回false，表示当前任务被保护机制阻止，无法执行。此外，该方法与其他is脚本的设计一致，返回值为布尔值，而非标准数组结构。取锁成功后，系统才会执行后续任务函数，从而确保任务执行的安全性。需要特别注意的是，如果Redis对象获取失败，为了防止Redis系统崩溃导致任务系统瘫痪，该方法会默认返回true，避免影响整体任务流程的运行。
8、对 xc_is_redis_corn 进行了优化，现阶段 key 变量不再支持自定义命名，而是通过内置函数自动读取当前执行函数名称作为 key，进一步提升了使用的规范性和一致性。在优化过程中，函数内部会先通过 xc_get_option 方法获取 xc_corn_config 配置信息，并结合 xc_is_config 检查具体任务的状态。如果任务信息无法正确读取，则表明该任务未被纳入主副锁计划范围内，此时函数将直接返回 false，终止后续处理，避免无效的任务执行。如果任务存在，则会进一步检查其配置中的 open 状态是否启用；若未启用，同样会返回 false，拒绝执行后续逻辑。优化还涉及到锁机制的保护期调整，上锁保护时间由后台设定的任务执行周期决定，例如若任务设置为每三分钟执行一次，则锁的保护期为 180 秒，确保任务运行的稳定性和安全性。
9、在调度系统中，xc_is_redis_corn函数默认返回true，表示允许任务执行。然而，在执行过程中，若出现以下问题，该函数会返回false，从而标记任务不具备执行条件：任务查找失败、任务未启用、Redis对象获取失败、或者取锁失败（表示任务正在执行中）。所有已上调度的主副锁计划任务在初始化阶段都会调用xc_is_redis_corn方法，以验证是否符合执行条件。如果is_redis_corn($key)返回false，整个执行计划将被终止。这样设计的目的是确保系统在遇到上述异常情况时能够及时停止任务，避免资源浪费和潜在的错误传播。
10、目前，通过宫论分配的任务调配系统已经引入了上锁保护机制，以避免任务在短时间内重复执行。然而，这一机制在执行成功后并没有自动释放锁的功能，必须等待锁的有效期结束才能自动释放，这带来了两个潜在的安全隐患。首先，由于任务时间精度问题，可能导致任务需要两个周期才能执行一次。其次，在极端情况下，如果Redis系统出现异常，可能导致锁无法释放，从而使任务永久无法执行。为了解决这些问题，建议在任务函数处理完成后，主动执行释放锁的动作，并在返回处理结果前确保Redis锁已被释放。这样可以确保在下次任务执行时，不会因锁保护机制而遇到障碍。需要注意的是，释放锁的操作应在任务返回结果后立即进行，无论任务是否成功完成。
11、目前，宫论调度系统拥有四种任务分配方式：主副锁计划、固定计划、周期性计划以及00:00重置计划。每种计划都承载着多样化的任务。为了简化后期维护工作，我们意识到将所有任务函数整合到一个脚本中会导致管理上的复杂性。因此，决定在项目的function/corn/目录下分别创建四个独立的脚本，以便更好地组织和管理这些任务。首先是plan_daily脚本，它负责处理每日凌晨00:00重置计划的相关函数。其次是corn_plan脚本，用于周期性计划的任务分配，支持每隔特定的秒、分钟或小时执行的任务。此外，corn_daily脚本则负责每日固定计划，在特定时间主动执行一次相应任务。最后是corn_config脚本，它负责主副锁计划，这类任务需要每隔指定秒数触发一次，并通过Redis来精确控制时间。这样的架构设计不仅提升了代码的可维护性，也确保了任务调度的高效和精准。

2025年7月4日
1、在重构【xc_corn_daily_check】后，已移除【fail】变量，因为【fail】的业务处理现在通过【xc_corn_daily_fail】机制进行，因此不需要在验证阶段传递该参数，这样的方法既不可靠也不安全。当任务执行失败出现异常时，只需统一进行【xc_corn_daily_fail】回调处理，该机制会自动对【corn_daily】进行重写，确保业务的一致性。这样，【xc_corn_daily_check】只需专注于对【corn_daily】进行验证即可，无需对失败进行回调修改。这种设计简化了任务验证的过程，使其更加专注和高效，同时通过集中处理失败的回调，提升了系统的安全性和稳定性，确保任务调度的逻辑清晰明确。通过这种优化，系统能够更有效地管理任务执行和异常处理，进一步提高了整体操作的可靠性。
2、重构后的【gl_corn_daily】（宫论定时计划执行-每日固定任务计划）和【gl_corn_execution】（宫论定时计划执行-定时周期计划）现已具备多项高级功能，旨在提升任务执行的可靠性和效率。首先，引入了Redis拦截机制，以防止任务的重复执行，确保任务在设定周期内只执行一次。此外，这两个模块均配备了上锁保护处理，以确保执行周期严格符合后台的设定要求，从而避免因周期错乱导致的执行问题。异步请求处理功能则保证在开启异步任务时，任务能够被Swole服务器正确接受和处理。系统还具备日志处理能力，当发生错误或异常时，会自动记录详细日志，帮助管理员快速定位和解决问题。计时器统计功能则在任务执行成功后，记录每日成功执行的数量，为后续分析和优化提供数据支持。特别是【gl_corn_daily】，在任务执行失败时还具备重试机制，会进行多次尝试直到达到设定的重试次数上限。这些功能的整合不仅提升了任务调度的稳定性和安全性，也增强了系统的整体性能和可维护性。通过这些优化设计，系统能够更有效地管理复杂的任务调度，确保每个任务都能够在合适的时间和条件下顺利执行。
3、在宫论任务系统中，除了每日固定计划和周期性计划之外，还新增了一个名为【xc_daily_plan_hook】的00:00重置计划。该任务在每日凌晨触发，专门用于重置和更新一些系统参数，以确保系统的正常运行和数据的一致性。具体来说，【xc_daily_plan_hook】负责清理Redis相关缓存，例如计数器数据，确保缓存数据不过期或错误累积。此外，它还会重置用户的每日字段参数，包括用户每日拦截器、短信发送限制、发帖限制等，以便用户在新的一天能够重新获得这些权限。该计划还会处理超过60分钟未在线但仍存在【client_id】的用户记录，确保用户数据的准确性和系统资源的合理使用。这些处理逻辑主要针对拦截器和用户每日行为限制的管理，通过【xc_daily_plan_hook】的整合，每日00:00系统会自动释放和更新相关额度。】
4、【xc_daily_plan_hook】作为每日00:00清理计划的钩子，不需要传递任何变量参数，它在内部会读取任务组并按照批次进行执行。为了确保上级能够了解整体的执行效果，该方法会返回一个标准的数组结构。返回结果包括两个字段：首先是【code】状态标识，其中1表示执行未完成，表明执行过程中出现了意外或其他特殊情况。管理运维成员可以通过【msg】字段获取具体的执行中断原因，以便快速定位和解决问题。若【code】为0，则表示执行成功，整个流程顺利完成，当日的重置工作已经结束。
5、在【xc_daily_plan_hook】的初始化阶段，会对【result】进行空数组处理，以便后续记录任务执行的状态和结果。接下来，它将执行一系列业务逻辑，首先是定时清理Redis相关缓存。这项清理工作包括以下几方面：首先，清理每日记录，例如用户行为日志和报警信息，具体操作是调用【clean_redis_key('day:*')】来移除相关键值。其次，进行有序集合的清理，使用【delete_redis_group('sortedset:day_')】来删除相关数据。在处理有序集合时，还会判断当前日期是否为周一、每月1号或1月1号。这是因为有序集合的处理涉及复杂的重置操作。例如，在周一需要将本周的数据清理，并将之前的统计数据划分为上周记录。同样的逻辑适用于每月的1号和每年的第一天，以确保统计数据的准确性和可靠性。这种处理方式不仅保证了数据的及时更新和清理，还确保了统计信息的有效性，为后续的数据分析和决策提供了可靠的基础。这种周密的设计使得【xc_daily_plan_hook】能够高效地管理和维护系统中的关键数据，为系统的稳定运行和用户的良好体验提供了重要支持。
6、为了提高【delete_redis_group】方法的性能，对其进行了重构优化。该方法负责处理Redis缓存，通过使用SCAN命令自动获取所有以指定【$prefix】开头的键名，然后执行删除操作。然而，之前的实现采用了逐个执行DEL命令的方式，这在处理大量任务时会导致严重的性能瓶颈，处理时间过长，影响系统的效率。因此，重构后的方法在获取所有键名队列后，将这些键名合并到一个待删除数组中，随后进入Pipeline模式。通过将DEL命令添加到Pipeline中，系统能够一次性执行所有删除操作。这种优化方式显著减少了命令执行的次数，通过单次命令的执行即可完成所有键名的删除请求，避免了逐一处理的低效问题。这种批处理方式不仅提高了Redis操作的速度和效率，还有效降低了系统资源的消耗，使得任务执行更加流畅和高效，为系统的稳定运行提供了更强的支持。通过这种优化，【delete_redis_group】方法能够更好地满足高负载下的缓存清理需求，确保系统性能和响应速度的提升。
7、在使用【delete_redis_group】进行Redis键名组清理时，为了避免因并发执行导致的重复发起和进程冲突，系统引入了一种上锁机制，作为进程锁，以确保任务执行的安全性和可靠性。该锁通过系统内部方法进行管理，其标识基于传递的【prefix】（前缀名称），并设置了10秒的有效期。在上锁保护期内，同一时间仅允许一个清理任务进行执行，从而避免了因多任务同时操作而可能引发的数据不一致或资源竞争问题。当清理任务完成后，系统会主动释放进程锁，以确保后续的请求能够顺利进入并继续处理。通过这种机制，系统能够在保证任务执行顺序的同时，最大限度地减少并发冲突的风险，从而提升任务的可靠性和稳定性。这种上锁设计为高并发环境下的任务调度提供了有效保障，使【delete_redis_group】方法在多任务场景中依然能够高效、安全地完成清理工作。
8、在【xc_daily_plan_hook】的执行过程中，除了通过【delete_redis_group】进行用户缓存参数的清理外，还会调用【daily_plan_user_meta】来重置用户资料字段。这一方法通过【wpdb】执行SQL语句，将一系列用户自定义字段重置为0。这些字段包括：用户在线状态【online】、每日回收申请次数【apply_day】、短信每日验证次数【phone_day】、异地登录短信提醒次数【xc_day_login_security】、今日消息总数【today_msg】、用户今日发送消息记录【send_msg_times】、用户私信发送图片次数【day_im_image】、用户私信发送视频次数【day_im_video】以及今日用户下载视频次数【video_download_today】。通过重置这些字段，系统能够在每日任务中清零用户的相关操作计数，从而确保用户的使用记录能够在新的一天得到准确的统计和管理。
9、在【xc_daily_plan_hook】完成Redis相关清理操作后，还需要对WebSocket产生的【client_id】进行清理。宫论的WebSocket逻辑设计高度优化，在绝大多数场景（约99%）下，能够在用户离线或断开连接时自动清理【client_id】，确保连接状态的准确性。然而，在某些极端环境下，例如设备意外断电或网络突然中断，用户的【client_id】可能无法及时清理，导致前端（APP或网页端）出现状态异常——用户实际上已经离线，但系统仍标记其为在线。这种异常状态会影响前端的判断逻辑和用户体验，因此需要额外的清理机制来解决。为此，将这一清理动作安排到【xc_daily_plan_hook】中进行，通过每日计划任务对滞后处理的【client_id】进行集中清理，确保连接状态的准确性和一致性。此机制不仅能解决因极端情况引发的用户状态异常问题，还进一步增强了系统的稳定性和可靠性，避免因在线状态误判造成的用户困扰和功能异常，为用户提供更流畅的交互体验。
10、新增【xc_delete_client_id_hook】专门用于清理那些距离上次在线时间已超过30分钟，但【client_id】仍然存在的用户记录。该处理方式相对简单且高效：每当用户通过WebSocket连接时，系统会使用【update_user_meta】更新其【client_id】和【online_status】两个字段，其中【online_status】记录最后的在线时间。如果检测到【client_id】存在，而【online_status】的时间已经超过30分钟，则系统会主动通过【delete_user_meta】进行删除，以确保强制将用户下线。这一机制不仅有助于保持用户在线状态的准确性，还能有效清理因长时间未更新而产生的冗余数据。为了避免误操作，该方法被绑定到【xc_daily_plan_hook】，并仅在每日凌晨触发一次。这样做可以确保清理操作在系统负载较低时进行，减少对用户体验的影响，同时保证数据的整洁和系统的稳定运行。
11、【xc_daily_plan_hook】目前默认执行的动作包括三个方面：首先是清理与Redis相关的缓存，其次是重置每日需要更新的用户字段，最后是清理因WebSocket意外断开而仍标记为在线的用户状态。此外，系统还支持【xc_corn_plan_group】数组配置，允许通过内置方法挂载后台配置的计划组，在每日00:00时主动触发的函数。这意味着除了默认的三个清理动作之外，还可以在后台定时计划组（00：00清理配置组）中自定义添加一些函数，作为任务扩展的一部分。在完成默认清理任务后，能够顺利触发其他自定义函数，进一步优化系统的整体运行效率和用户体验。

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