生成订单30分钟未支付,则自动取消,该怎么实现?

发表于 3年以前  | 总阅读数:302 次

# 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

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 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。。。。
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:

(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)

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 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: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

本文由哈喽比特于3年以前收录,如有侵权请联系我们。
文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/VgEovobxWHDl0wrfDUWY8g

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马斯克与库克首次隔空合作:为苹果提供卫星服务

近日,根据美国证券交易委员会的文件显示,苹果卫星服务提供商 Globalstar 近期向马斯克旗下的 SpaceX 支付 6400 万美元(约 4.65 亿元人民币)。用于在 2023-2025 年期间,发射卫星,进一步扩展苹果 iPhone 系列的 SOS 卫星服务。

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𝕏(推特)调整隐私政策,可拿用户发布的信息训练 AI 模型

据报道,马斯克旗下社交平台𝕏(推特)日前调整了隐私政策,允许 𝕏 使用用户发布的信息来训练其人工智能(AI)模型。新的隐私政策将于 9 月 29 日生效。新政策规定,𝕏可能会使用所收集到的平台信息和公开可用的信息,来帮助训练 𝕏 的机器学习或人工智能模型。

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荣耀CEO谈华为手机回归:替老同事们高兴,对行业也是好事

9月2日,荣耀CEO赵明在采访中谈及华为手机回归时表示,替老同事们高兴,觉得手机行业,由于华为的回归,让竞争充满了更多的可能性和更多的魅力,对行业来说也是件好事。

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AI操控无人机能力超越人类冠军

《自然》30日发表的一篇论文报道了一个名为Swift的人工智能(AI)系统,该系统驾驶无人机的能力可在真实世界中一对一冠军赛里战胜人类对手。

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AI生成的蘑菇科普书存在可致命错误

近日,非营利组织纽约真菌学会(NYMS)发出警告,表示亚马逊为代表的电商平台上,充斥着各种AI生成的蘑菇觅食科普书籍,其中存在诸多错误。

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社交媒体平台𝕏计划收集用户生物识别数据与工作教育经历

社交媒体平台𝕏(原推特)新隐私政策提到:“在您同意的情况下,我们可能出于安全、安保和身份识别目的收集和使用您的生物识别信息。”

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国产扫地机器人热销欧洲,国产割草机器人抢占欧洲草坪

2023年德国柏林消费电子展上,各大企业都带来了最新的理念和产品,而高端化、本土化的中国产品正在不断吸引欧洲等国际市场的目光。

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罗永浩吐槽iPhone15和14不会有区别,除了序列号变了

罗永浩日前在直播中吐槽苹果即将推出的 iPhone 新品,具体内容为:“以我对我‘子公司’的了解,我认为 iPhone 15 跟 iPhone 14 不会有什么区别的,除了序(列)号变了,这个‘不要脸’的东西,这个‘臭厨子’。

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