拼夕夕订单超时未支付自动关闭实现方案！

 

图片来自 包图网

对上述的拼夕任务，我们给一个专业的夕订名字来形容，那就是单超延时任务。那么这里就会产生一个问题，时未实现这个延时任务和定时任务的支付自动区别究竟在哪里呢?

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，关闭而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，拼夕没有执行周期 定时任务一般执行的夕订是批处理操作是多个任务，而延时任务一般是单超单个任务

下面，我们以判断订单是时未实现否超时为例，进行方案分析。支付自动

方案分析

①数据库轮询

思路：该方案通常是关闭在小型项目中使用，即通过一个线程定时的拼夕去扫描数据库，通过订单时间来判断是夕订否有超时的订单，然后进行 update 或 delete 等操作。单超

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。亿华云计算

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：

其中 Poll()：获取并移除队列的超时元素，没有则返回空。take()：获取并移除队列的云南idc服务商超时元素，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。。。。亿华云 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。

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：

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：

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：

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：

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：

原文：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.

翻译：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。

作者：hjm4702192

编辑：陶家龙

出处：http://adkx.net/w73gf

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