訂單30分鐘未支付自動取消怎麼實現?

来源:https://www.cnblogs.com/tyson03/archive/2023/03/26/17259210.html
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目錄 瞭解需求 方案 1:資料庫輪詢 方案 2:JDK 的延遲隊列 方案 3:時間輪演算法 方案 4:redis 緩存 方案 5:使用消息隊列 瞭解需求 在開發中,往往會遇到一些關於延時任務的需求。 例如 生成訂單 30 分鐘未支付,則自動取消 生成訂單 60 秒後,給用戶發簡訊 對上述的任務,我們給 ...


目錄

  • 瞭解需求
  • 方案 1:資料庫輪詢
  • 方案 2:JDK 的延遲隊列
  • 方案 3:時間輪演算法
  • 方案 4:redis 緩存
  • 方案 5:使用消息隊列

瞭解需求

在開發中,往往會遇到一些關於延時任務的需求。

例如

  • 生成訂單 30 分鐘未支付,則自動取消
  • 生成訂單 60 秒後,給用戶發簡訊

對上述的任務,我們給一個專業的名字來形容,那就是延時任務。那麼這裡就會產生一個問題,這個延時任務和定時任務的區別究竟在哪裡呢?一共有如下幾點區別

定時任務有明確的觸發時間,延時任務沒有

定時任務有執行周期,而延時任務在某事件觸發後一段時間內執行,沒有執行周期

定時任務一般執行的是批處理操作是多個任務,而延時任務一般是單個任務

下麵,我們以判斷訂單是否超時為例,進行方案分析

本文已經收錄到Github倉庫,該倉庫包含電腦基礎、Java基礎、多線程、JVM、資料庫、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分散式、微服務、設計模式、架構、校招社招分享等核心知識點,歡迎star~

Github地址

方案 1:資料庫輪詢

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資料庫,通過訂單時間來判斷是否有超時的訂單,然後進行 update 或 delete 等操作

實現

可以用 quartz 來實現的,簡單介紹一下

maven 項目引入一個依賴如下所示

<dependency>
    <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
    <artifactId>quartz</artifactId>
    <version>2.2.2</version>
</dependency>

調用 Demo 類 MyJob 如下所示

package com.rjzheng.delay1;

import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;

public class MyJob implements Job {

    public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        System.out.println("要去資料庫掃描啦。。。");
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 創建任務
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)
                .withIdentity("job1", "group1").build();
        // 創建觸發器 每3秒鐘執行一次
        Trigger trigger = TriggerBuilder
                .newTrigger()
                .withIdentity("trigger1", "group3")
                .withSchedule(
                        SimpleScheduleBuilder
                                .simpleSchedule()
                                .withIntervalInSeconds(3).
                                repeatForever())
                .build();
        Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler();
        // 將任務及其觸發器放入調度器
        scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
        // 調度器開始調度任務
        scheduler.start();
    }

}

運行代碼,可發現每隔 3 秒,輸出如下

要去資料庫掃描啦。。。

優點

簡單易行,支持集群操作

面試網站

缺點

  • 對伺服器記憶體消耗大
  • 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
  • 假設你的訂單有幾千萬條,每隔幾分鐘這樣掃描一次,資料庫損耗極大

方案 2:JDK 的延遲隊列

思路

該方案是利用 JDK 自帶的 DelayQueue 來實現,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 Delayed 介面的。

DelayedQueue 實現工作流程如下圖所示

其中 Poll():獲取並移除隊列的超時元素,沒有則返回空

take():獲取並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,返回結果。

實現

定義一個類 OrderDelay 實現 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 < 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。。。。");
    }

}

運行的測試 Demo 為,我們設定延遲時間為 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) {
        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) {
                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

優點

效率高,任務觸發時間延遲低。

缺點

  • 伺服器重啟後,數據全部消失,怕宕機
  • 集群擴展相當麻煩
  • 因為記憶體條件限制的原因,比如下單未付款的訂單數太多,那麼很容易就出現 OOM 異常
  • 代碼複雜度較高

方案 3:時間輪演算法

思路

先上一張時間輪的圖(這圖到處都是啦)

時間輪演算法可以類比於時鐘,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,ticksPerWheel(一輪的 tick 數),tickDuration(一個 tick 的持續時間)以及 timeUnit(時間單位),例如當 ticksPerWheel=60,tickDuration=1,timeUnit=秒,這就和現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,我有一個任務需要 4 秒以後執行,那麼這個執行的線程回調或者消息將會被放在 5 上。那如果需要在 20 秒之後執行怎麼辦,由於這個環形結構槽數只到 8,如果要 20 秒,指針需要多轉 2 圈。位置是在 2 圈之後的 5 上面(20 % 8 + 1)

實現

我們用 Netty 的 HashedWheelTimer 來實現

給 Pom 加上下麵的依賴

<dependency>
    <groupId>io.netty</groupId>
    <artifactId>netty-all</artifactId>
    <version>4.1.24.Final</version>
</dependency>

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 {
            System.out.println("要去資料庫刪除訂單了。。。。");
            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
要去資料庫刪除訂單了。。。。
6秒過去了

優點

效率高,任務觸發時間延遲時間比 delayQueue 低,代碼複雜度比 delayQueue 低。

缺點

  • 伺服器重啟後,數據全部消失,怕宕機
  • 集群擴展相當麻煩
  • 因為記憶體條件限制的原因,比如下單未付款的訂單數太多,那麼很容易就出現 OOM 異常

方案 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)都關聯了一個 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"

那麼如何實現呢?我們將訂單超時時間戳與訂單號分別設置為 score 和 member,系統掃描第一個元素判斷是否超時,具體如下圖所示

實現一

package com.rjzheng.delay4;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Tuple;

import java.util.Calendar;
import java.util.Set;

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:訂單ID為" + "OID0000001" + i);
        }
    }

    //消費者,取訂單

    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("當前沒有等待的任務");
                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:消費的訂單OrderId為" + orderId);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        AppTest appTest = new AppTest();
        appTest.productionDelayMessage();
        appTest.consumerDelayMessage();
    }

}

此時對應輸出如下

可以看到,幾乎都是 3 秒之後,消費訂單。

然而,這一版存在一個致命的硬傷,在高併發條件下,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) {
                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();
        }
    }

}

輸出如下所示

顯然,出現了多個線程消費同一個資源的情況。

解決方案

(1)用分散式鎖,但是用分散式鎖,性能下降了,該方案不細說。

(2)對 ZREM 的返回值進行判斷,只有大於 0 的時候,才消費數據,於是將 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: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:消費的訂單OrderId為" + orderId);
    }
}

在這種修改後,重新運行 ThreadTest 類,發現輸出正常了

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 失效之後,提供一個回調,實際上是 redis 會給客戶端發送一個消息。是需要 redis 版本 2.8 以上。

實現二

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.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 {
        @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 秒過後,訂單取消了

ps:redis 的 pub/sub 機制存在一個硬傷,官網內容如下

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 的發佈/訂閱目前是即發即棄(fire and forget)模式的,因此無法實現事件的可靠通知。也就是說,如果發佈/訂閱的客戶端斷鏈之後又重連,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。

優點

(1) 由於使用 Redis 作為消息通道,消息都存儲在 Redis 中。如果發送程式或者任務處理程式掛了,重啟之後,還有重新處理數據的可能性。

(2) 做集群擴展相當方便

(3) 時間準確度高

缺點

需要額外進行 redis 維護

方案 5:使用消息隊列

思路

我們可以採用 rabbitMQ 的延時隊列。RabbitMQ 具有以下兩個特性,可以實現延遲隊列

RabbitMQ 可以針對 Queue 和 Message 設置 x-message-tt,來控制消息的生存時間,如果超時,則消息變為 dead letter

lRabbitMQ 的 Queue 可以配置 x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key(可選)兩個參數,用來控制隊列內出現了 deadletter,則按照這兩個參數重新路由。結合以上兩個特性,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,這裡再講下去,篇幅太長。

優點

高效,可以利用 rabbitmq 的分散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於 rabbitMq 的運維.因為要引用 rabbitMq,所以複雜度和成本變高。

--end--

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Github地址https://github.com/Tyson0314/java-books


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  • 在 WPF 應用程式中,拖放操作是實現用戶交互的重要組成部分。通過拖放操作,用戶可以輕鬆地將數據從一個位置移動到另一個位置,或者將控制項從一個容器移動到另一個容器。然而,WPF 中預設的拖放操作可能並不是那麼好用。為瞭解決這個問題,我們可以自定義一個 Panel 來實現更簡單的拖拽操作。 自定義 Pa ...
  • 在實際使用中,由於涉及到不同編程語言之間互相調用,導致C++ 中的OpenCV與C#中的OpenCvSharp 圖像數據在不同編程語言之間難以有效傳遞。在本文中我們將結合OpenCvSharp源碼實現原理,探究兩種數據之間的通信方式。 ...
  • 一、前言 這是一篇搭建許可權管理系統的系列文章。 隨著網路的發展,信息安全對應任何企業來說都越發的重要,而本系列文章將和大家一起一步一步搭建一個全新的許可權管理系統。 說明:由於搭建一個全新的項目過於繁瑣,所有作者將挑選核心代碼和核心思路進行分享。 二、技術選擇 三、開始設計 1、自主搭建vue前端和. ...
  • Csharper中的表達式樹 這節課來瞭解一下表示式樹是什麼? 在C#中,表達式樹是一種數據結構,它可以表示一些代碼塊,如Lambda表達式或查詢表達式。表達式樹使你能夠查看和操作數據,就像你可以查看和操作代碼一樣。它們通常用於創建動態查詢和解析表達式。 一、認識表達式樹 為什麼要這樣說?它和委托有 ...
  • 在使用Django等框架來操作MySQL時,實際上底層還是通過Python來操作的,首先需要安裝一個驅動程式,在Python3中,驅動程式有多種選擇,比如有pymysql以及mysqlclient等。使用pip命令安裝mysqlclient失敗應如何解決? 安裝的python版本說明 機器同時安裝了 ...