订单超时未支付自动取消5种实现方案

矫情吗；* 2023-09-24 21:24 70阅读 0赞

**前言**

在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。比如最近大家都在忙抢回家的火车票，当你下了一个订单没有支付时，会有一个倒计时，提示你半小时之内支付，否则会自动取消。这样的场景是如何实现的呢？

**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

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 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 ###

可以用 quartz 来实现的，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.*;
    import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
    
    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

## 方案 2：JDK 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

![cc40e53ea780de04041a9df820563899.png][]

*  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) {
            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) {
                    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

## 方案 3：时间轮算法 ##

### 思路 ###

先上一张时间轮的图(这图到处都是啦)

![8ce39dc95e4fa42ebf6f2cb0aacaa1f8.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 {
                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) {
                    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

## 方案 4：redis 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

添加元素:ZADD key 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

![7b17242fd5166d22bf9694ecb77bc2e3.png][]

### 实现一 ###

package com.rjzheng.delay4;
    
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    import redis.clients.jedis.JedisPool;
    import redis.clients.jedis.Tuple;
    
    import java.util.Calendar;
    import java.util.Set;
    
    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) {
                        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

![11a77cdbdd464b3951d1432f43f3dfdb.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) {
                    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

![974df78d94db2303069bf61852db00d6.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.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 {
            @Override
            public void onMessage(String channel, String message) {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:" + message + "订单取消");
    
            }
        }
    }

输出如下

![b3435523d763af50ce7d017488ec4562.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。

### 优点 ###

*  (1) 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。
 *  (2) 做集群扩展相当方便
 *  (3) 时间准确度高

### 缺点 ###

*  需要额外进行 redis 维护

## 方案 5：使用消息队列 ##

### 思路 ###

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
 *  RabbitMQ 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,具体的，我改天再写一篇文章，这里再讲下去，篇幅太长。

### 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。

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