面试官:生成订单60秒后,给用户发短信,该怎么实现?
共 5375字,需浏览 11分钟
·
2021-10-29 21:35
今天给大家继续上一盘硬菜,并且是支付中非常重要的一个技术解决方案,有这块业务的同学注意自己试一把了哈!
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 3 点区别:
定时任务有明确的触发时间,延时任务没有 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 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
实习那会,我是用quartz来实现的,简单介绍一下。
maven项目引入一个依赖如下所示
org.quartz-scheduler
quartz
2.2.2
调用Demo类MyJob:
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。。。
优点:简单易行,支持集群操作
缺点:
对服务器内存消耗大 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 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
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:
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:
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。。。。");
}
}
测试类Demo,我们设定延迟时间为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) {}
}
}
}
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。
优点:效率高,任务触发时间延迟低。
缺点:
服务器重启后,数据全部消失,怕宕机 集群扩展相当麻烦 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 代码复杂度较高
3)时间轮算法
思路
先上一张时间轮的图:
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) 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.xml加上下面的依赖:
io.netty
netty-all
4.1.24.Final
测试代码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) {
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:
服务器重启后,数据全部消失,怕宕机 集群扩展相当麻烦 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。
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
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) {
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:
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:
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();
}
}
}`
输出如下所示:
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1179389-ca3e56dd26dfaf92.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
显然,出现了多个线程消费同一个资源的情况。
**解决方案**
- 用分布式锁,但是用分布式锁,性能下降了,该方案不细说。
- 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
```java
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:
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 {
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。
不过,redis的pub/sub机制存在一个硬伤,官网内容如下
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.
简单翻译下: 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。
优点:
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。 做集群扩展相当方便 时间准确度高
缺点:需要额外进行redis维护
5)使用消息队列
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。
参考链接:https://blog.csdn.net/hjm4702192/article/details/80519010
我是 Guide哥,一个工作2年有余,接触编程已经6年有余的程序员。大三开源 JavaGuide,目前已经 100k+ Star。未来几年,希望持续完善 JavaGuide,争取能够帮助更多学习 Java 的小伙伴!共勉!凎!点击即可了解我的个人经历。