面试官问：生成订单30分钟未支付，则自动取消，该怎么实现？

我就是我 2023-09-23 13:47 56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

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:(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 ###

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

![0b5bddd54982cfebc632b78de86012ab.jpeg][]

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:

(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 ###

思路

先上一张时间轮的图(这图到处都是啦)

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:

(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

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

![e80a8f92f0b7cb04479ee08c9c0daf0d.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

![8fc4bdc646d2310472d78f6c23c2f9d1.jpeg][]

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

![c2b55d8392dbd9534da02d5a38d40d15.jpeg][]

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

![00271ad172cab6e8b44505db55c9713b.jpeg][]

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:(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:(1)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,具体的，我改天再写一篇文章，这里再讲下去，篇幅太长。

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

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