面試官問：訂單30分鐘未支付，自動取消，該怎么實現(xiàn)？
大家好，我是小富！今天給大家繼續(xù)上一盤硬菜，并且是支付中非常重要的一個技術(shù)解決方案，有這塊業(yè)務(wù)的同學(xué)注意自己試一把了哈！
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 3 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(jìn)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(jìn)行update或delete等操作
實現(xiàn)
實習(xí)那會，我是用quartz來實現(xiàn)的，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：
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)點：簡單易行，支持集群操作
缺點：
對服務(wù)器內(nèi)存消耗大 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 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
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：
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(dāng)前線程，直到有元素滿足超時條件，返回結(jié)果。
實現(xiàn)
定義一個類OrderDelay實現(xiàn)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。。。。");
????}
}
測試類Demo，我們設(shè)定延遲時間為3秒：
public?class?DelayQueueDemo?{
?????public?static?void?main(String[]?args)?{??
????????????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)?{}??
????????????}??
????????}??
}
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)點：效率高，任務(wù)觸發(fā)時間延遲低。
缺點:
服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機 集群擴(kuò)展相當(dāng)麻煩 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 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：
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） timeUnit（時間單位）
例如當(dāng)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(dāng)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.xml加上下面的依賴：
????io.netty
????netty-all
????4.1.24.Final
測試代碼HashedWheelTimerTest：
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("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)?{
????????????????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)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：
服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機 集群擴(kuò)展相當(dāng)麻煩 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
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(jìn)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(dāng)前沒有等待的任務(wù)");
????????????????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：
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：
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)?{
????????????????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**
-?用分布式鎖，但是用分布式鎖，性能下降了，該方案不細(xì)說。
-?對ZREM的返回值進(jìn)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
```java
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：
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?{
????????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。
不過，redis的pub/sub機制存在一個硬傷，官網(wǎng)內(nèi)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.
簡單翻譯下: 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(dāng)然，如果你對可靠性要求不高，可以使用。
優(yōu)點：
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。 做集群擴(kuò)展相當(dāng)方便 時間準(zhǔn)確度高
缺點：需要額外進(jìn)行redis維護(hù)
5）使用消息隊列
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)點：高效，可以利用rabbitmq的分布式特性輕易的進(jìn)行橫向擴(kuò)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。
我是小富～，如果對你有用在看、關(guān)注支持下，咱們下期見~
?往期推薦?
??
拉仇恨！webhook + 企業(yè)微信 給同事做了個代碼提交監(jiān)聽工具
給你一個億的keys，Redis如何統(tǒng)計？
在看、點贊、轉(zhuǎn)發(fā)，是對我最大的鼓勵。
整理了幾百本各類技術(shù)電子書，有需要的同學(xué)公眾號內(nèi)回復(fù)[?666?]自取。技術(shù)群快滿了，想進(jìn)的同學(xué)可以加我好友，和大佬們一起吹吹技術(shù)。
