面試官：生成訂單30分鐘未支付，則自動取消，該怎么實現(xiàn)？

-? ? ?前言? ? -

在開發(fā)中，往往會遇到一些關(guān)于延時任務(wù)的需求。例如

• 生成訂單30分鐘未支付，則自動取消
• 生成訂單60秒后,給用戶發(fā)短信

對上述的任務(wù)，我們給一個專業(yè)的名字來形容，那就是延時任務(wù)。那么這里就會產(chǎn)生一個問題，這個延時任務(wù)和定時任務(wù)的區(qū)別究竟在哪里呢？一共有如下幾點區(qū)別

定時任務(wù)有明確的觸發(fā)時間，延時任務(wù)沒有

定時任務(wù)有執(zhí)行周期，而延時任務(wù)在某事件觸發(fā)后一段時間內(nèi)執(zhí)行，沒有執(zhí)行周期

定時任務(wù)一般執(zhí)行的是批處理操作是多個任務(wù)，而延時任務(wù)一般是單個任務(wù)

下面，我們以判斷訂單是否超時為例，進行方案分析。

-? ? ?方案分析? ? -

(1)數(shù)據(jù)庫輪詢

思路

該方案通常是在小型項目中使用，即通過一個線程定時的去掃描數(shù)據(jù)庫，通過訂單時間來判斷是否有超時的訂單，然后進行update或delete等操作

實現(xiàn)

博主當年早期是用quartz來實現(xiàn)的(實習那會的事)，簡單介紹一下。

maven項目引入一個依賴如下所示：

????org.quartz-scheduler
????quartz
????2.2.2

調(diào)用Demo類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("要去數(shù)據(jù)庫掃描啦。。。");

????}

????public?static?void?main(String[]?args)?throws?Exception?{

????????//?創(chuàng)建任務(wù)

????????JobDetail?jobDetail?=?JobBuilder.newJob(MyJob.class)

????????????????.withIdentity("job1",?"group1").build();

????????//?創(chuàng)建觸發(fā)器?每3秒鐘執(zhí)行一次

????????Trigger?trigger?=?TriggerBuilder

????????????????.newTrigger()

????????????????.withIdentity("trigger1",?"group3")

????????????????.withSchedule(

????????????????????????SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()

????????????????????????????????.withIntervalInSeconds(3).repeatForever())

????????????????.build();

????????Scheduler?scheduler?=?new?StdSchedulerFactory().getScheduler();

????????//?將任務(wù)及其觸發(fā)器放入調(diào)度器

????????scheduler.scheduleJob(jobDetail,?trigger);

????????//?調(diào)度器開始調(diào)度任務(wù)

????????scheduler.start();

????}

}

運行代碼，可發(fā)現(xiàn)每隔3秒，輸出如下：

要去數(shù)據(jù)庫掃描啦。

優(yōu)缺點

優(yōu)點:簡單易行，支持集群操作

缺點:(1)對服務(wù)器內(nèi)存消耗大

(2)存在延遲，比如你每隔3分鐘掃描一次，那最壞的延遲時間就是3分鐘

(3)假設(shè)你的訂單有幾千萬條，每隔幾分鐘這樣掃描一次，數(shù)據(jù)庫損耗極大

(2)JDK的延遲隊列

-? ? ?思路? ? -

該方案是利用JDK自帶的DelayQueue來實現(xiàn)，這是一個無界阻塞隊列，該隊列只有在延遲期滿的時候才能從中獲取元素，放入DelayQueue中的對象，是必須實現(xiàn)Delayed接口的。

DelayedQueue實現(xiàn)工作流程如下圖所示：

其中Poll():獲取并移除隊列的超時元素，沒有則返回空。

take():獲取并移除隊列的超時元素，如果沒有則wait當前線程，直到有元素滿足超時條件，返回結(jié)果。

-? ? ?實現(xiàn)? ? -

實現(xiàn)

定義一個類OrderDelay實現(xiàn)Delayed，代碼如下。

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?
????}

????//?返回距離你自定義的超時時間還有多少

????public?long?getDelay(TimeUnit?unit)?{

????????return?unit.convert(timeout?-?System.nanoTime(),TimeUnit.NANOSECONDS);

????}

????void?print()?{

????????System.out.println(orderId+"編號的訂單要刪除啦。。。。");

????}

}

運行的測試Demo為，我們設(shè)定延遲時間為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?list?=?new?ArrayList();??

????????????list.add("00000001");??

????????????list.add("00000002");??

????????????list.add("00000003");??

????????????list.add("00000004");??

????????????list.add("00000005");??

????????????DelayQueue?queue?=?newDelayQueue();??

????????????long?start?=?System.currentTimeMillis();??

????????????for(int?i?=?0;i<5;i++){??

????????????????//延遲三秒取出

????????????????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();??

????????????????}??

????????????}??

????????}??

}

輸出如下。

00000001編號的訂單要刪除啦。。。。

After?3003?MilliSeconds

00000002編號的訂單要刪除啦。。。。

After?6006?MilliSeconds

00000003編號的訂單要刪除啦。。。。

After?9006?MilliSeconds

00000004編號的訂單要刪除啦。。。。

After?12008?MilliSeconds

00000005編號的訂單要刪除啦。。。。

After?15009?MilliSeconds

可以看到都是延遲3秒，訂單被刪除。

優(yōu)缺點

優(yōu)點:效率高,任務(wù)觸發(fā)時間延遲低。

缺點:

(1)服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機 (2)集群擴展相當麻煩 (3)因為內(nèi)存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數(shù)太多，那么很容易就出現(xiàn)OOM異常 (4)代碼復(fù)雜度較高。

(3)時間輪算法

思路

先上一張時間輪的圖(這圖到處都是啦)。

時間輪算法可以類比于時鐘，如上圖箭頭（指針）按某一個方向按固定頻率輪動，每一次跳動稱為一個 tick。這樣可以看出定時輪由個3個重要的屬性參數(shù)，ticksPerWheel（一輪的tick數(shù)），tickDuration（一個tick的持續(xù)時間）以及 timeUnit（時間單位），例如當ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，這就和現(xiàn)實中的始終的秒針走動完全類似了。

如果當前指針指在1上面，我有一個任務(wù)需要4秒以后執(zhí)行，那么這個執(zhí)行的線程回調(diào)或者消息將會被放在5上。那如果需要在20秒之后執(zhí)行怎么辦，由于這個環(huán)形結(jié)構(gòu)槽數(shù)只到8，如果要20秒，指針需要多轉(zhuǎn)2圈。位置是在2圈之后的5上面（20 % 8 + 1）。

實現(xiàn)

我們用Netty的HashedWheelTimer來實現(xiàn)。

給Pom加上下面的依賴。

????io.netty

????netty-all

????4.1.24.Final

測試代碼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("要去數(shù)據(jù)庫刪除訂單了。。。。");

?????????????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+"秒過去了");

????????????i++;

????????}

????}

}

輸出如下。

1秒過去了

2秒過去了

3秒過去了

4秒過去了

5秒過去了

要去數(shù)據(jù)庫刪除訂單了。。。。

6秒過去了

優(yōu)缺點

優(yōu)點:效率高,任務(wù)觸發(fā)時間延遲時間比delayQueue低，代碼復(fù)雜度比delayQueue低。

缺點:

(1)服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機。

(2)集群擴展相當麻煩。

(3)因為內(nèi)存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數(shù)太多，那么很容易就出現(xiàn)OOM異常。

(4)redis緩存

思路一

利用redis的zset,zset是一個有序集合，每一個元素(member)都關(guān)聯(lián)了一個score,通過score排序來取集合中的值。

添加元素:ZADD key score member [[score member] [score member] …]

按順序查詢元素:ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

查詢元素score:ZSCORE key member

移除元素:ZREM key member [member …]

測試如下。

添加單個元素

redis>?ZADD?page_rank?10?google.com

(integer)?1

添加多個元素

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"

查詢元素的score值

redis>?ZSCORE?page_rank?bing.com

"8"

移除單個元素

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"

那么如何實現(xiàn)呢？我們將訂單超時時間戳與訂單號分別設(shè)置為score和member,系統(tǒng)掃描第一個元素判斷是否超時，具體如下圖所示：

實現(xiàn)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();

????}

????//生產(chǎn)者,生成5個訂單放進去

????public?void?productionDelayMessage(){

????????for(int?i=0;i<5;i++){

????????????//延遲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生成了一個訂單任務(wù)：訂單ID為"+"OID0000001"+i);

????????}

????}

????//消費者，取訂單

????public?void?consumerDelayMessage(){

????????Jedis?jedis?=?AppTest.getJedis();

????????while(true){

????????????Set?items?=?jedis.zrangeWithScores("OrderId",?0,?1);

????????????if(items?==?null?||?items.isEmpty()){

????????????????System.out.println("當前沒有等待的任務(wù)");

????????????????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消費了一個任務(wù)：消費的訂單OrderId為"+orderId);

????????????}

????????}

????}

????public?static?void?main(String[]?args)?{

????????AppTest?appTest?=new?AppTest();

????????appTest.productionDelayMessage();

????????appTest.consumerDelayMessage();

????}

}

此時對應(yīng)輸出如下：

可以看到，幾乎都是3秒之后，消費訂單。

然而，這一版存在一個致命的硬傷，在高并發(fā)條件下，多消費者會取到同一個訂單號，我們上測試代碼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
????????????new?Thread(new?DelayMessage()).start();

????????????cdl.countDown();

????????}

????}

}

輸出如下所示：

顯然，出現(xiàn)了多個線程消費同一個資源的情況。

解決方案

(1)用分布式鎖，但是用分布式鎖，性能下降了，該方案不細說。

(2)對ZREM的返回值進行判斷，只有大于0的時候，才消費數(shù)據(jù)，于是將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消費了一個任務(wù)：消費的訂單OrderId為"+orderId);

}

修改為：

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消費了一個任務(wù)：消費的訂單OrderId為"+orderId);

????}

}

在這種修改后，重新運行ThreadTest類，發(fā)現(xiàn)輸出正常了。

思路二

該方案使用redis的Keyspace Notifications，中文翻譯就是鍵空間機制，就是利用該機制可以在key失效之后，提供一個回調(diào)，實際上是redis會給客戶端發(fā)送一個消息。是需要redis版本2.8以上。

實現(xiàn)二

在redis.conf中，加入一條配置。

notify-keyspace-events Ex

運行代碼如下。

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+"訂單生成");

????????}

????}

????static?class?RedisSub?extends?JedisPubSub?{

????????'http://www.jobbole.com/members/wx610506454'>@Override

????????public?void?onMessage(String?channel,?String?message)?{

????????????System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+message+"訂單取消");

????????}

????}

}

輸出如下。

可以明顯看到3秒過后，訂單取消了。

ps:redis的pub/sub機制存在一個硬傷，官網(wǎng)內(nèi)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的發(fā)布/訂閱目前是即發(fā)即棄(fire and forget)模式的，因此無法實現(xiàn)事件的可靠通知。也就是說，如果發(fā)布/訂閱的客戶端斷鏈之后又重連，則在客戶端斷鏈期間的所有事件都丟失了。因此，方案二不是太推薦。當然，如果你對可靠性要求不高，可以使用。

優(yōu)缺點

優(yōu)點:(1)由于使用Redis作為消息通道，消息都存儲在Redis中。如果發(fā)送程序或者任務(wù)處理程序掛了，重啟之后，還有重新處理數(shù)據(jù)的可能性。(2)做集群擴展相當方便 (3)時間準確度高。

缺點:(1)需要額外進行redis維護。

(5)使用消息隊列

我們可以采用rabbitMQ的延時隊列。RabbitMQ具有以下兩個特性，可以實現(xiàn)延遲隊列。

RabbitMQ可以針對Queue和Message設(shè)置 x-message-tt，來控制消息的生存時間，如果超時，則消息變?yōu)閐ead letter。

lRabbitMQ的Queue可以配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key（可選）兩個參數(shù)，用來控制隊列內(nèi)出現(xiàn)了deadletter，則按照這兩個參數(shù)重新路由。結(jié)合以上兩個特性，就可以模擬出延遲消息的功能,具體的，我改天再寫一篇文章，這里再講下去，篇幅太長。

優(yōu)缺點

優(yōu)點: 高效,可以利用rabbitmq的分布式特性輕易的進行橫向擴展,消息支持持久化增加了可靠性。

缺點：本身的易用度要依賴于rabbitMq的運維.因為要引用rabbitMq,所以復(fù)雜度和成本變高。

作者：hjm4702192

來源：

blog.csdn.net/hjm4702192/article/details/80519010