生成订单30分钟未支付，则自动取消，该怎么实现？

拼搏现实的明天。 2022-09-08 11:34 111阅读 0赞

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来自：https://blog.csdn.net/hjm4702192/article/details/80519010

## **\# 引言** ##

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

1.  定时任务有明确的触发时间，延时任务没有
2.  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
3.  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

![f4d22822549b4957087a017b0d0029a8.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 MilliSeconds00000002编号的订单要删除啦。。。。After 6006 MilliSeconds00000003编号的订单要删除啦。。。。After 9006 MilliSeconds00000004编号的订单要删除啦。。。。After 12008 MilliSeconds00000005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)

![36502e80d7035d0600427718943c6d84.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:

(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

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 WITHSCORES1) "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 WITHSCORES1) "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

![876c47ec1b2054b25070cb5012373ef1.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

![5825c4592b15ce79a6d413dd46721298.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

![6e51e04d0cfb82691bbc9309a788c768.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

![a6d335a0471b22eff1386cc57161b994.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:

(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。

<END>

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朕已阅 ![88d5c368a93bbfde268e8c88de97e53b.gif][]

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[1_Windows 11]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNDkzNzczNQ%3D%3D&chksm=fa275475cd50dd635e257ecd44ee36e19753e39712aa87ac06fc9e7462e4b740704a75a431f9&idx=1&mid=2247510813&scene=21&sn=904e4f72f2faabab65120e51aecdbe6a#wechat_redirect
[Spring AOP_AspectJ_CGLIB]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNDkzNzczNQ%3D%3D&chksm=fa275475cd50dd63da2f9d67c82cbf459f13ae3f90200a13e45c1589cf1d45882733ad55ec2d&idx=2&mid=2247510813&scene=21&sn=3e90da0334995263568260b88e02e9bd#wechat_redirect
[88d5c368a93bbfde268e8c88de97e53b.gif]: /images/20220829/9306d2e4f3574eceb2011ae97c915327.png