拼夕夕訂單超時未支付自動關閉實現(xiàn)方案！

作者：hjm4702192 2021-09-07 08:14:26

開發(fā) 架構開發(fā)工具

在開發(fā)中，往往會遇到一些關于延時任務的需求。例如：生成訂單 30 分鐘未支付，則自動取消;生成訂單 60 秒后，給用戶發(fā)短信。

[[422166]]

圖片來自包圖網

對上述的任務，我們給一個專業(yè)的名字來形容，那就是延時任務。那么這里就會產生一個問題，這個延時任務和定時任務的區(qū)別究竟在哪里呢?

一共有如下幾點區(qū)別：

定時任務有明確的觸發(fā)時間，延時任務沒有
定時任務有執(zhí)行周期，而延時任務在某事件觸發(fā)后一段時間內執(zhí)行，沒有執(zhí)行周期
定時任務一般執(zhí)行的是批處理操作是多個任務，而延時任務一般是單個任務

下面，我們以判斷訂單是否超時為例，進行方案分析。

方案分析

①數據庫輪詢

思路：該方案通常是在小型項目中使用，即通過一個線程定時的去掃描數據庫，通過訂單時間來判斷是否有超時的訂單，然后進行 update 或 delete 等操作。

實現(xiàn)：博主當年早期是用 quartz 來實現(xiàn)的(實習那會的事)，簡單介紹一下。

maven 項目引入一個依賴，如下所示：

<dependency> 
 
    <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> 
 
    <artifactId>quartz</artifactId> 
 
    <version>2.2.2</version> 
 
</dependency>

調用 Demo 類 MyJob，如下所示：

package com.rjzheng.delay1; 
 
import org.quartz.JobBuilder; 
 
import org.quartz.JobDetail; 
 
import org.quartz.Scheduler; 
 
import org.quartz.SchedulerException; 
 
import org.quartz.SchedulerFactory; 
 
import org.quartz.SimpleScheduleBuilder; 
 
import org.quartz.Trigger; 
 
import org.quartz.TriggerBuilder; 
 
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; 
 
import org.quartz.Job; 
 
import org.quartz.JobExecutionContext; 
 
import org.quartz.JobExecutionException; 
 
 
 
public class MyJob implements Job { 
 
    public void execute(JobExecutionContext context) 
 
            throws JobExecutionException { 
 
        System.out.println("要去數據庫掃描啦。。。"); 
 
    } 
 
 
 
    public static void main(String[] args) throws Exception { 
 
        // 創(chuàng)建任務 
 
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class) 
 
                .withIdentity("job1", "group1").build(); 
 
        // 創(chuàng)建觸發(fā)器 每3秒鐘執(zhí)行一次 
 
        Trigger trigger = TriggerBuilder 
 
                .newTrigger() 
 
                .withIdentity("trigger1", "group3") 
 
                .withSchedule( 
 
                        SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule() 
 
                                .withIntervalInSeconds(3).repeatForever()) 
 
                .build(); 
 
        Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler(); 
 
        // 將任務及其觸發(fā)器放入調度器 
 
        scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); 
 
        // 調度器開始調度任務 
 
        scheduler.start(); 
 
    } 
 
}

運行代碼，可發(fā)現(xiàn)每隔 3 秒，輸出如下：要去數據庫掃描啦!

優(yōu)缺點：

優(yōu)點：簡單易行，支持集群操作
缺點：對服務器內存消耗大;存在延遲，比如你每隔 3 分鐘掃描一次，那最壞的延遲時間就是 3 分鐘;假設你的訂單有幾千萬條，每隔幾分鐘這樣掃描一次，數據庫損耗極大。

②JDK 的延遲隊列

思路：該方案是利用 JDK 自帶的 DelayQueue 來實現(xiàn)，這是一個無界阻塞隊列，該隊列只有在延遲期滿的時候才能從中獲取元素，放入 DelayQueue 中的對象，是必須實現(xiàn) Delayed 接口的。

DelayedQueue 實現(xiàn)工作流程如下圖所示：

其中 Poll()：獲取并移除隊列的超時元素，沒有則返回空。take()：獲取并移除隊列的超時元素，如果沒有則 wait 當前線程，直到有元素滿足超時條件，返回結果。

實現(xiàn)：定義一個類 OrderDelay 實現(xiàn) Delayed。

代碼如下：

package com.rjzheng.delay2; 
 
 
 
import java.util.concurrent.Delayed; 
 
import java.util.concurrent.TimeUnit; 
 
 
 
public class OrderDelay implements Delayed { 
 
 
 
    private String orderId; 
 
    private long timeout; 
 
 
 
    OrderDelay(String orderId, long timeout) { 
 
        this.orderId = orderId; 
 
        this.timeout = timeout + System.nanoTime(); 
 
    } 
 
 
 
    public int compareTo(Delayed other) { 
 
        if (other == this) 
 
            return 0; 
 
        OrderDelay t = (OrderDelay) other; 
 
        long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - t 
 
                .getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)); 
 
        return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1); 
 
    } 
 
 
 
    // 返回距離你自定義的超時時間還有多少 
 
    public long getDelay(TimeUnit unit) { 
 
        return unit.convert(timeout - System.nanoTime(),TimeUnit.NANOSECONDS); 
 
    } 
 
 
 
    void print() { 
 
        System.out.println(orderId+"編號的訂單要刪除啦。。。。"); 
 
    } 
 
}

運行的測試 Demo 為，我們設定延遲時間為 3 秒：

package com.rjzheng.delay2; 
 
 
 
import java.util.ArrayList; 
 
import java.util.List; 
 
import java.util.concurrent.DelayQueue; 
 
import java.util.concurrent.TimeUnit; 
 
 
 
public class DelayQueueDemo { 
 
     public static void main(String[] args) {   
 
            // TODO Auto-generated method stub   
 
            List<String> list = new ArrayList<String>();   
 
            list.add("00000001");   
 
            list.add("00000002");   
 
            list.add("00000003");   
 
            list.add("00000004");   
 
            list.add("00000005");   
 
            DelayQueue<OrderDelay> queue = newDelayQueue<OrderDelay>();   
 
            long start = System.currentTimeMillis();   
 
            for(int i = 0;i<5;i++){   
 
                //延遲三秒取出 
 
                queue.put(new OrderDelay(list.get(i),   
 
                        TimeUnit.NANOSECONDS.convert(3,TimeUnit.SECONDS)));   
 
                    try {   
 
                         queue.take().print();   
 
                         System.out.println("After " +   
 
                                 (System.currentTimeMillis()-start) + " MilliSeconds");   
 
                } catch (InterruptedException e) {   
 
                    // TODO Auto-generated catch block   
 
                    e.printStackTrace();   
 
                }   
 
            }   
 
        }   
 
 
 
}

輸出如下：

00000001編號的訂單要刪除啦。。。。 
 
After 3003 MilliSeconds 
 
00000002編號的訂單要刪除啦。。。。 
 
After 6006 MilliSeconds 
 
00000003編號的訂單要刪除啦。。。。 
 
After 9006 MilliSeconds 
 
00000004編號的訂單要刪除啦。。。。 
 
After 12008 MilliSeconds 
 
00000005編號的訂單要刪除啦。。。。 
 
After 15009 MilliSeconds

可以看到都是延遲 3 秒，訂單被刪除。

優(yōu)缺點：

優(yōu)點：效率高，任務觸發(fā)時間延遲低。
缺點：服務器重啟后，數據全部消失，怕宕機;集群擴展相當麻煩;因為內存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數太多，那么很容易就出現(xiàn) OOM 異常;代碼復雜度較高。

③時間輪算法

思路：先上一張時間輪的圖。

時間輪算法可以類比于時鐘，如上圖箭頭(指針)按某一個方向按固定頻率輪動，每一次跳動稱為一個 tick。

這樣可以看出定時輪由個 3 個重要的屬性參數，ticksPerWheel(一輪的 tick 數)，tickDuration(一個 tick 的持續(xù)時間)以及 timeUnit(時間單位)。

例如當 ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，這就和現(xiàn)實中的始終的秒針走動完全類似了。

如果當前指針指在 1 上面，我有一個任務需要 4 秒以后執(zhí)行，那么這個執(zhí)行的線程回調或者消息將會被放在 5 上。

那如果需要在 20 秒之后執(zhí)行怎么辦，由于這個環(huán)形結構槽數只到 8，如果要 20 秒，指針需要多轉 2 圈。位置是在 2 圈之后的 5 上面(20 % 8 + 1)。

實現(xiàn)：我們用 Netty 的 HashedWheelTimer 來實現(xiàn)。

給 Pom 加上下面的依賴：

<dependency> 
 
    <groupId>io.netty</groupId> 
 
    <artifactId>netty-all</artifactId> 
 
    <version>4.1.24.Final</version> 
 
</dependency>

測試代碼 HashedWheelTimerTest，如下所示：

package com.rjzheng.delay3; 
 
 
 
import io.netty.util.HashedWheelTimer; 
 
import io.netty.util.Timeout; 
 
import io.netty.util.Timer; 
 
import io.netty.util.TimerTask; 
 
 
 
import java.util.concurrent.TimeUnit; 
 
 
 
public class HashedWheelTimerTest { 
 
    static class MyTimerTask implements TimerTask{ 
 
        boolean flag; 
 
        public MyTimerTask(boolean flag){ 
 
            this.flag = flag; 
 
        } 
 
        public void run(Timeout timeout) throws Exception { 
 
            // TODO Auto-generated method stub 
 
             System.out.println("要去數據庫刪除訂單了。。。。"); 
 
             this.flag =false; 
 
        } 
 
    } 
 
    public static void main(String[] argv) { 
 
        MyTimerTask timerTask = new MyTimerTask(true); 
 
        Timer timer = new HashedWheelTimer(); 
 
        timer.newTimeout(timerTask, 5, TimeUnit.SECONDS); 
 
        int i = 1; 
 
        while(timerTask.flag){ 
 
            try { 
 
                Thread.sleep(1000); 
 
            } catch (InterruptedException e) { 
 
                // TODO Auto-generated catch block 
 
                e.printStackTrace(); 
 
            } 
 
            System.out.println(i+"秒過去了"); 
 
            i++; 
 
        } 
 
    } 
 
}

輸出如下：

1秒過去了 
 
2秒過去了 
 
3秒過去了 
 
4秒過去了 
 
5秒過去了 
 
要去數據庫刪除訂單了。。。。 
 
6秒過去了

優(yōu)缺點：

優(yōu)點：效率高，任務觸發(fā)時間延遲時間比 delayQueue 低，代碼復雜度比 delayQueue 低。
缺點：服務器重啟后，數據全部消失，怕宕機;集群擴展相當麻煩;因為內存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數太多，那么很容易就出現(xiàn) OOM 異常。

④Redis 緩存

思路一：利用 Redis 的 zset。zset 是一個有序集合，每一個元素(member)都關聯(lián)了一個 score，通過 score 排序來取集合中的值。

zset 常用命令：

添加元素：ZADD key score member [[score member] [score member] …]
按順序查詢元素：ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
查詢元素 score：ZSCORE key member
移除元素：ZREM key member [member …]

測試如下：

添加單個元素 
 
 
 
redis> ZADD page_rank 10 google.com 
 
(integer) 1 
 
 
 
 
 
添加多個元素 
 
 
 
redis> ZADD page_rank 9 baidu.com 8 bing.com 
 
(integer) 2 
 
 
 
redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES 
 
1) "bing.com" 
 
2) "8" 
 
3) "baidu.com" 
 
4) "9" 
 
5) "google.com" 
 
6) "10" 
 
 
 
查詢元素的score值 
 
redis> ZSCORE page_rank bing.com 
 
"8" 
 
 
 
移除單個元素 
 
 
 
redis> ZREM page_rank google.com 
 
(integer) 1 
 
 
 
redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES 
 
1) "bing.com" 
 
2) "8" 
 
3) "baidu.com" 
 
4) "9"

那么如何實現(xiàn)呢?我們將訂單超時時間戳與訂單號分別設置為 score 和 member，系統(tǒng)掃描第一個元素判斷是否超時。

具體如下圖所示：

實現(xiàn)一：

package com.rjzheng.delay4; 
 
 
 
import java.util.Calendar; 
 
import java.util.Set; 
 
 
 
import redis.clients.jedis.Jedis; 
 
import redis.clients.jedis.JedisPool; 
 
import redis.clients.jedis.Tuple; 
 
 
 
public class AppTest { 
 
    private static final String ADDR = "127.0.0.1"; 
 
    private static final int PORT = 6379; 
 
    private static JedisPool jedisPool = new JedisPool(ADDR, PORT); 
 
 
 
 
    public static Jedis getJedis() { 
 
       return jedisPool.getResource(); 
 
    } 
 
 
 
 
    //生產者,生成5個訂單放進去 
 
    public void productionDelayMessage(){ 
 
        for(int i=0;i<5;i++){ 
 
            //延遲3秒 
 
            Calendar cal1 = Calendar.getInstance(); 
 
            cal1.add(Calendar.SECOND, 3); 
 
            int second3later = (int) (cal1.getTimeInMillis() / 1000); 
 
            AppTest.getJedis().zadd("OrderId",second3later,"OID0000001"+i); 
 
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為"+"OID0000001"+i); 
 
        } 
 
    } 
 
 
 
 
    //消費者，取訂單 
 
    public void consumerDelayMessage(){ 
 
        Jedis jedis = AppTest.getJedis(); 
 
        while(true){ 
 
            Set<Tuple> items = jedis.zrangeWithScores("OrderId", 0, 1); 
 
            if(items == null || items.isEmpty()){ 
 
                System.out.println("當前沒有等待的任務"); 
 
                try { 
 
                    Thread.sleep(500); 
 
                } catch (InterruptedException e) { 
 
                    // TODO Auto-generated catch block 
 
                    e.printStackTrace(); 
 
                } 
 
                continue; 
 
            } 
 
            int  score = (int) ((Tuple)items.toArray()[0]).getScore(); 
 
            Calendar cal = Calendar.getInstance(); 
 
            int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000); 
 
            if(nowSecond >= score){ 
 
                String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement(); 
 
                jedis.zrem("OrderId", orderId); 
 
                System.out.println(System.currentTimeMillis() +"ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為"+orderId); 
 
            } 
 
        } 
 
    } 
 
 
 
 
    public static void main(String[] args) { 
 
        AppTest appTest =new AppTest(); 
 
        appTest.productionDelayMessage(); 
 
        appTest.consumerDelayMessage(); 
 
    } 
 
 
 
 
}

此時對應輸出如下：

可以看到，幾乎都是 3 秒之后，消費訂單。

然而，這一版存在一個致命的硬傷，在高并發(fā)條件下，多消費者會取到同一個訂單號，我們上測試代碼 ThreadTest：

package com.rjzheng.delay4; 
 
 
 
import java.util.concurrent.CountDownLatch; 
 
 
 
public class ThreadTest { 
 
    private static final int threadNum = 10; 
 
    private static CountDownLatch cdl = newCountDownLatch(threadNum); 
 
    static class DelayMessage implements Runnable{ 
 
        public void run() { 
 
            try { 
 
                cdl.await(); 
 
            } catch (InterruptedException e) { 
 
                // TODO Auto-generated catch block 
 
                e.printStackTrace(); 
 
            } 
 
            AppTest appTest =new AppTest(); 
 
            appTest.consumerDelayMessage(); 
 
        } 
 
    } 
 
    public static void main(String[] args) { 
 
        AppTest appTest =new AppTest(); 
 
        appTest.productionDelayMessage(); 
 
        for(int i=0;i<threadNum;i++){ 
 
            new Thread(new DelayMessage()).start(); 
 
            cdl.countDown(); 
 
        } 
 
    } 
 
}

輸出如下所示：

顯然，出現(xiàn)了多個線程消費同一個資源的情況。

解決方案：

(1)用分布式鎖，但是用分布式鎖，性能下降了，該方案不細說。

(2)對 ZREM 的返回值進行判斷，只有大于 0 的時候，才消費數據，于是將 consumerDelayMessage() 方法里的：

if(nowSecond >= score){ 
 
    String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement(); 
 
    jedis.zrem("OrderId", orderId); 
 
    System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為"+orderId); 
 
}

修改為：

if(nowSecond >= score){ 
 
    String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement(); 
 
    Long num = jedis.zrem("OrderId", orderId); 
 
    if( num != null && num>0){ 
 
        System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為"+orderId); 
 
    } 
 
}

在這種修改后，重新運行 ThreadTest 類，發(fā)現(xiàn)輸出正常了。

思路二：該方案使用 Redis 的 Keyspace Notifications。中文翻譯就是鍵空間機制，就是利用該機制可以在 key 失效之后，提供一個回調，實際上是 Redis 會給客戶端發(fā)送一個消息。是需要 Redis 版本 2.8 以上。

實現(xiàn)二：在 redis.conf 中，加入一條配置：

notify-keyspace-events Ex

運行代碼如下：

package com.rjzheng.delay5; 
 
 
 
import redis.clients.jedis.Jedis; 
 
import redis.clients.jedis.JedisPool; 
 
import redis.clients.jedis.JedisPubSub; 
 
 
 
public class RedisTest { 
 
    private static final String ADDR = "127.0.0.1"; 
 
    private static final int PORT = 6379; 
 
    private static JedisPool jedis = new JedisPool(ADDR, PORT); 
 
    private static RedisSub sub = new RedisSub(); 
 
 
 
 
 
    public static void init() { 
 
        new Thread(new Runnable() { 
 
            public void run() { 
 
                jedis.getResource().subscribe(sub, "__keyevent@0__:expired"); 
 
            } 
 
        }).start(); 
 
    } 
 
 
 
 
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
 
        init(); 
 
        for(int i =0;i<10;i++){ 
 
            String orderId = "OID000000"+i; 
 
            jedis.getResource().setex(orderId, 3, orderId); 
 
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+orderId+"訂單生成"); 
 
        } 
 
    } 
 
 
 
 
    static class RedisSub extends JedisPubSub { 
 
        <ahref='http://www.jobbole.com/members/wx610506454'>@Override</a> 
 
        public void onMessage(String channel, String message) { 
 
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+message+"訂單取消"); 
 
        } 
 
    } 
 
}

輸出如下：

可以明顯看到 3 秒過后，訂單取消了。PS：Redis 的 pub/sub 機制存在一個硬傷，官網內容如下：

原文：Because Redis Pub/Sub is fire and forget currently there is no way to use this feature if your application demands reliable notification of events, that is, if your Pub/Sub client disconnects, and reconnects later, all the events delivered during the time the client was disconnected are lost.

翻譯：Redis 的發(fā)布/訂閱目前是即發(fā)即棄(fire and forget)模式的，因此無法實現(xiàn)事件的可靠通知。也就是說，如果發(fā)布/訂閱的客戶端斷鏈之后又重連，則在客戶端斷鏈期間的所有事件都丟失了。因此，方案二不是太推薦。當然，如果你對可靠性要求不高，可以使用。

優(yōu)缺點：

優(yōu)點：由于使用 Redis 作為消息通道，消息都存儲在 Redis 中。如果發(fā)送程序或者任務處理程序掛了，重啟之后，還有重新處理數據的可能性;做集群擴展相當方便;時間準確度高。
缺點：需要額外進行 Redis 維護。

⑤使用消息隊列

我們可以采用 RabbitMQ 的延時隊列。RabbitMQ 具有以下兩個特性，可以實現(xiàn)延遲隊列。

RabbitMQ 可以針對 Queue 和 Message 設置 x-message-tt，來控制消息的生存時間，如果超時，則消息變?yōu)?dead letter。
lRabbitMQ的 Queue 可以配置 x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key(可選)兩個參數，用來控制隊列內出現(xiàn)了 deadletter，則按照這兩個參數重新路由。

結合以上兩個特性，就可以模擬出延遲消息的功能。

優(yōu)缺點：

優(yōu)點：高效，可以利用 RabbitMQ 的分布式特性輕易的進行橫向擴展,消息支持持久化增加了可靠性。
缺點：本身的易用度要依賴于 RabbitMQ 的運維，因為要引用 RabbitMQ，所以復雜度和成本變高。

作者：hjm4702192

編輯：陶家龍

出處：http://adkx.net/w73gf

責任編輯：武曉燕來源： adkx.net

訂單超時未支付

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拼夕夕訂單超時未支付自動關閉實現(xiàn)方案！

方案分析

①數據庫輪詢

②JDK 的延遲隊列

③時間輪算法

④Redis 緩存

⑤使用消息隊列