一个订单 30 分钟未支付自动取消功能，有 5 种实现方案？

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• 引言
• 方案分析
• 1.数据库轮询
• 2.JDK的延迟队列
• 3.时间轮算法
• 4.redis缓存
• 5.使用消息队列

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

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

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-schedulergroupId>        
        <artifactId>quartzartifactId>        
        <version>2.2.2version>    
    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 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.nettygroupId>            
        <artifactId>netty-allartifactId>            
        <version>4.1.24.Finalversion>        
    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

> 基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
>
> * 项目地址：
> * 视频教程：

# 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 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            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。