【实现方案】拼夕夕订单超时未支付自动关闭！

短命女 2022-09-14 15:23 238阅读 0赞

“

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。

![a69274c5f51916bab6618e1d167acd5c.png][]

*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：

![c179378a3030167bbbed47f1c2ca1ba5.png][]

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。 ####

![c3e0508f3bcc4bbac36269fc573576d1.png][]

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：

![092dae7a8c64f0372a3b8b98a49e4797.png][]

#### 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：

![3c5566c5a7d186504b697a892acb51ec.png][]

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：

![44d72ea3d40745cf1b29e11c73cafc5f.png][]

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：

![4f6272017bd1248ca26fd2b546665a8a.png][]

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。

#### 优缺点： ####

*  **优点：**高效，可以利用 RabbitMQ 的分布式特性轻易的进行横向扩展,消息支持持久化增加了可靠性。
 *  **缺点：**本身的易用度要依赖于 RabbitMQ 的运维，因为要引用 RabbitMQ，所以复杂度和成本变高。

[![aeb225bcee84d6acb03d5fcc9859f556.png][]][aeb225bcee84d6acb03d5fcc9859f556.png 1]

[解析大型Java项目架构演进(以淘宝网为例)][aeb225bcee84d6acb03d5fcc9859f556.png 1]

[![284d59315df51915e9aa40ba6af88baf.png][]][284d59315df51915e9aa40ba6af88baf.png 1]

[Java并发编程知识点梳理，BAT面试题等][284d59315df51915e9aa40ba6af88baf.png 1]

[![7d7d72ab6d263494adb830e56f97ae30.png][]][7d7d72ab6d263494adb830e56f97ae30.png 1]

[（附源码）Spring Boot 框架整合 OAuth2 实现单点登录 SSO 详细完整源码教程！][7d7d72ab6d263494adb830e56f97ae30.png 1]

[![de77fb0e602ba4c7933e0f1513da39a8.png][]][de77fb0e602ba4c7933e0f1513da39a8.png 1]

[内存数据库及技术选型][de77fb0e602ba4c7933e0f1513da39a8.png 1]

[a69274c5f51916bab6618e1d167acd5c.png]: /images/20220828/e029b728f22d4523b62573f3c742637b.png
[c179378a3030167bbbed47f1c2ca1ba5.png]: /images/20220828/ad8702e4e6464364aa3a30c5729375df.png
[c3e0508f3bcc4bbac36269fc573576d1.png]: /images/20220828/8dc6f3022d4a40ad9132a3eb228b59de.png
[092dae7a8c64f0372a3b8b98a49e4797.png]: /images/20220828/8dde0b63d05346479c80a1c8f5f70405.png
[3c5566c5a7d186504b697a892acb51ec.png]: /images/20220828/f30516dfba4a423fb98f230ee5232922.png
[44d72ea3d40745cf1b29e11c73cafc5f.png]: /images/20220828/b0d9a7b53d664636889c0c7b4543aab3.png
[4f6272017bd1248ca26fd2b546665a8a.png]: /images/20220828/1e69184141094b579b03d4d591805812.png
[aeb225bcee84d6acb03d5fcc9859f556.png]: /images/20220828/f0a46d37ef464f01a04ede9f39aef9bb.png
[aeb225bcee84d6acb03d5fcc9859f556.png 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NDc4MjE2Ng==&mid=2247490697&idx=1&sn=9aa2a71f2b7f3e96572cd0233a9fd604&chksm=fc44e9b0cb3360a66dd74866fce2f54e8b8ba3b86fca2e881f279f9b9c23a301921d0061c0a8&scene=21#wechat_redirect
[284d59315df51915e9aa40ba6af88baf.png]: /images/20220828/7daec14240dc42bebf6f973022210c8a.png
[284d59315df51915e9aa40ba6af88baf.png 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NDc4MjE2Ng==&mid=2247490676&idx=1&sn=3749ea14056755cd15167810e2c11697&chksm=fc44e94dcb33605b6e5b6945ad5a2221a5aee3a041400e9646e34d367357d85087cc3feff327&scene=21#wechat_redirect
[7d7d72ab6d263494adb830e56f97ae30.png]: /images/20220828/8805aaf46841414a92c5217b1e5efe92.png
[7d7d72ab6d263494adb830e56f97ae30.png 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NDc4MjE2Ng==&mid=2247490659&idx=1&sn=499bfdf894929fb55570d6080cb6ba89&chksm=fc44e95acb33604c08007e222dea1ae5b63f934771132d4a7746ee256b381f8e14bbc9644993&scene=21#wechat_redirect
[de77fb0e602ba4c7933e0f1513da39a8.png]: /images/20220828/a1bd0db107e444fb92278231b9152e07.png
[de77fb0e602ba4c7933e0f1513da39a8.png 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NDc4MjE2Ng==&mid=2247490658&idx=1&sn=98960784c52a2e3c19ae3cef0b37bc57&chksm=fc44e95bcb33604d6ff4591007c8022ef08e75265fd24a579a1f18af26b783e5d462de0a8e25&scene=21#wechat_redirect