拼夕夕订单超时未支付自动关闭实现方案！

发表于 3年以前 | 总阅读数：344 次

“ 在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如：生成订单 30 分钟未支付，则自动取消；生成订单 60 秒后，给用户发短信。

图片来自 Pexels

对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别：- 定时任务有明确的触发时间，延时任务没有

定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期
定时任务一般执行的是批处理操作是多个任务，而延时任务一般是单个任务

下面，我们以判断订单是否超时为例，进行方案分析。方案分析

①数据库轮询

思路：该方案通常是在小型项目中使用，即通过一个线程定时的去扫描数据库，通过订单时间来判断是否有超时的订单，然后进行 update 或 delete 等操作。

实现：博主当年早期是用 quartz 来实现的（实习那会的事），简单介绍一下。

maven 项目引入一个依赖，如下所示：

<dependency>

    <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>

    <artifactId>quartz</artifactId>

    <version>2.2.2</version>

</dependency>

调用 Demo 类 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("要去数据库扫描啦。。。");

    }



    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 创建任务

        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)

                .withIdentity("job1", "group1").build();

        // 创建触发器 每3秒钟执行一次

        Trigger trigger = TriggerBuilder

                .newTrigger()

                .withIdentity("trigger1", "group3")

                .withSchedule(

                        SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()

                                .withIntervalInSeconds(3).repeatForever())

                .build();

        Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler();

        // 将任务及其触发器放入调度器

        scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);

        // 调度器开始调度任务

        scheduler.start();

    }

}

运行代码，可发现每隔 3 秒，输出如下：要去数据库扫描啦！优缺点：

优点：简单易行，支持集群操作
缺点：对服务器内存消耗大；存在延迟，比如你每隔 3 分钟扫描一次，那最坏的延迟时间就是 3 分钟；假设你的订单有几千万条，每隔几分钟这样扫描一次，数据库损耗极大。

②JDK 的延迟队列

思路：该方案是利用 JDK 自带的 DelayQueue 来实现，这是一个无界阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素，放入 DelayQueue 中的对象，是必须实现 Delayed 接口的。

DelayedQueue 实现工作流程如下图所示：其中 Poll()：获取并移除队列的超时元素，没有则返回空。take()：获取并移除队列的超时元素，如果没有则 wait 当前线程，直到有元素满足超时条件，返回结果。

实现：定义一个类 OrderDelay 实现 Delayed。

代码如下：

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);

    }



    // 返回距离你自定义的超时时间还有多少

    public long getDelay(TimeUnit unit) {

        return unit.convert(timeout - System.nanoTime(),TimeUnit.NANOSECONDS);

    }



    void print() {

        System.out.println(orderId+"编号的订单要删除啦。。。。");

    }

}

运行的测试 Demo 为，我们设定延迟时间为 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++){  

                //延迟三秒取出

                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();  

                }  

            }  

        }  



}

输出如下：

00000001编号的订单要删除啦。。。。

After 3003 MilliSeconds

00000002编号的订单要删除啦。。。。

After 6006 MilliSeconds

00000003编号的订单要删除啦。。。。

After 9006 MilliSeconds

00000004编号的订单要删除啦。。。。

After 12008 MilliSeconds

00000005编号的订单要删除啦。。。。

After 15009 MilliSeconds

可以看到都是延迟 3 秒，订单被删除。

优缺点：

优点：效率高，任务触发时间延迟低。
缺点：服务器重启后，数据全部消失，怕宕机；集群扩展相当麻烦；因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现 OOM 异常；代码复杂度较高。

③时间轮算法

思路：先上一张时间轮的图。

时间轮算法可以类比于时钟，如上图箭头（指针）按某一个方向按固定频率轮动，每一次跳动称为一个 tick。这样可以看出定时轮由个 3 个重要的属性参数，ticksPerWheel（一轮的 tick 数），tickDuration（一个 tick 的持续时间）以及 timeUnit（时间单位）。例如当 ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，这就和现实中的始终的秒针走动完全类似了。如果当前指针指在 1 上面，我有一个任务需要 4 秒以后执行，那么这个执行的线程回调或者消息将会被放在 5 上。那如果需要在 20 秒之后执行怎么办，由于这个环形结构槽数只到 8，如果要 20 秒，指针需要多转 2 圈。位置是在 2 圈之后的 5 上面（20 % 8 + 1）。

实现：我们用 Netty 的 HashedWheelTimer 来实现。

给 Pom 加上下面的依赖：

<dependency>

    <groupId>io.netty</groupId>

    <artifactId>netty-all</artifactId>

    <version>4.1.24.Final</version>

</dependency>

测试代码 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("要去数据库删除订单了。。。。");

             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+"秒过去了");

            i++;

        }

    }

}

输出如下：

1秒过去了

2秒过去了

3秒过去了

4秒过去了

5秒过去了

要去数据库删除订单了。。。。

6秒过去了

优缺点：

优点：效率高，任务触发时间延迟时间比 delayQueue 低，代码复杂度比 delayQueue 低。
缺点：服务器重启后，数据全部消失，怕宕机；集群扩展相当麻烦；因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现 OOM 异常。

④Redis 缓存

思路一：利用 Redis 的 zset。zset 是一个有序集合，每一个元素（member）都关联了一个 score，通过 score 排序来取集合中的值。

zset 常用命令：

添加元素：ZADD key score member [[score member] [score member] …]
按顺序查询元素：ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
查询元素 score：ZSCORE key member
移除元素：ZREM key member [member …]

测试如下：

添加单个元素



redis> ZADD page_rank 10 google.com

(integer) 1





添加多个元素



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"



查询元素的score值

redis> ZSCORE page_rank bing.com

"8"



移除单个元素



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"

那么如何实现呢？我们将订单超时时间戳与订单号分别设置为 score 和 member，系统扫描第一个元素判断是否超时。具体如下图所示：

实现一：

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();

    }




    //生产者,生成5个订单放进去

    public void productionDelayMessage(){

        for(int i=0;i<5;i++){

            //延迟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生成了一个订单任务：订单ID为"+"OID0000001"+i);

        }

    }




    //消费者，取订单

    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("当前没有等待的任务");

                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消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);

            }

        }

    }




    public static void main(String[] args) {

        AppTest appTest =new AppTest();

        appTest.productionDelayMessage();

        appTest.consumerDelayMessage();

    }




}

此时对应输出如下：

可以看到，几乎都是 3 秒之后，消费订单。然而，这一版存在一个致命的硬伤，在高并发条件下，多消费者会取到同一个订单号，我们上测试代码 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();

        }

    }

}

输出如下所示：

显然，出现了多个线程消费同一个资源的情况。

解决方案：

（1）用分布式锁，但是用分布式锁，性能下降了，该方案不细说。

（2）对 ZREM 的返回值进行判断，只有大于 0 的时候，才消费数据，于是将 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消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);

}

修改为：

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消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);

    }

}

在这种修改后，重新运行 ThreadTest 类，发现输出正常了。

思路二：该方案使用 Redis 的 Keyspace Notifications。中文翻译就是键空间机制，就是利用该机制可以在 key 失效之后，提供一个回调，实际上是 Redis 会给客户端发送一个消息。是需要 Redis 版本 2.8 以上。

实现二：在 redis.conf 中，加入一条配置：

notify-keyspace-events Ex

运行代码如下：

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+"订单生成");

        }

    }




    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+"订单取消");

        }

    }

}

输出如下：

可以明显看到 3 秒过后，订单取消了。PS：Redis 的 pub/sub 机制存在一个硬伤，官网内容如下：

*原：**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：**Redis 的发布/订阅目前是即发即弃（fire and forget）模式的，因此无法实现事件的可靠通知。也就是说，如果发布/订阅的客户端断链之后又重连，则在客户端断链期间的所有事件都丢失了。因此，方案二不是太推荐。当然，如果你对可靠性要求不高，可以使用。*

优缺点：

优点：由于使用 Redis 作为消息通道，消息都存储在 Redis 中。如果发送程序或者任务处理程序挂了，重启之后，还有重新处理数据的可能性；做集群扩展相当方便；时间准确度高。
缺点：需要额外进行 Redis 维护。

⑤使用消息队列

我们可以采用 RabbitMQ 的延时队列。RabbitMQ 具有以下两个特性，可以实现延迟队列。

RabbitMQ 可以针对 Queue 和 Message 设置 x-message-tt，来控制消息的生存时间，如果超时，则消息变为 dead letter。
lRabbitMQ的 Queue 可以配置 x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key（可选）两个参数，用来控制队列内出现了 deadletter，则按照这两个参数重新路由。

结合以上两个特性，就可以模拟出延迟消息的功能。