架构师之超时未支付的订单进行取消操作的几种解决方案

今天给大家上一盘硬菜，并且是支付中非常重要的一个技术解决方案，有这块业务的同学注意自己尝试一把哈！

一、需求如下：

  • 生成订单30分钟未支付，自动取消

  • 生成订单60秒后,给用户发短信

对上述的需求，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。你可能会问延时任务和定时任务有啥区别呢？

一共有以下几点区别

  • 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

二、解决方案

(1)数据库轮询

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

1）引入依赖

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

2）创建Demo类实现

public class MyJobDemo implements Job {public void execute(JobExecutionContext context)throws JobExecutionException {System.out.println("我去访问数据库啦。。。");}public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建任务JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJobDemo.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();}
}

3）运行结果每3秒输出：

我去访问数据库啦。。。

优点:简单易行，支持集群操作

缺点:

(1)对服务器内存消耗大

(2)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

(3)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

(2)JDK的延迟队列

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。

  • 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。

1）定义一个类OrderDelay实现Delayed

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差值public long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(timeout - System.nanoTime(),TimeUnit.NANOSECONDS);}void print() {System.out.println(orderId+"编号的订单即将删除啦。。。。");}
}

2）运行的测试Demo为，我们设定延迟时间为3秒

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) {}  }  }  
}

3）输出如下：

00000001编号的订单即将删除啦。。。。
After 3003 MilliSeconds
00000002编号的订单即将删除啦。。。。
After 6006 MilliSeconds
00000003编号的订单即将删除啦。。。。
After 9006 MilliSeconds
00000004编号的订单即将删除啦。。。。
After 12008 MilliSeconds
00000005编号的订单即将删除啦。。。。
After 15009 MilliSeconds

优点:效率高,任务触发时间延迟低。

缺点:

(1)服务器重启后，数据全部消失，怕宕机

(2)集群扩展相当麻烦

(3)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

(4)代码复杂度较高

(3)时间轮算法

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）

  • 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）

具体实现(使用Netty的HashedWheelTimer来实现):

1）引依赖:

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

2）创建HashedWheelTimerTest测试：

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("我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("过去了"+i+"秒");i++;}}
}

3）输出如下:

过去了1秒
过去了2秒
过去了3秒
过去了4秒
过去了5秒
我去数据库删除订单了。。。。
过去了6秒

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:

(1)服务器重启后，数据全部消失，怕宕机

(2)集群扩展相当麻烦

(3)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

(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

相关的命令操作：

  • 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 …]

具体实现：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

 1）代码实现：

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();}
}

2）输出的时候会看到，几乎都是3秒后进行订单的消费，然而它有一个致命的伤，高并发条件下，多消费者会取到同一个订单号，也就是我们常说的超卖问题，显然，出现了多个线程消费同一个资源的情况。

针对这个问题的解决方案是：

(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);}
}

修改后代码输出即为正常。

思路二

该方案使用redis的Keyspace Notifications，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。值得注意的是redis版本要在2.8以上。

具体实现：

1）向redis.conf中，加入一条配置

notify-keyspace-events Ex

2）代码实现：

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

3）输出体现3秒过后，订单取消了

redis的pub/sub机制存在一个硬伤，官网内容如下：

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.

直译过来的意思：

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。

故，这个方案不太推荐使用。如你对可靠性要求不是很高时，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

(5)使用消息队列

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。

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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