面试官：说出订单超时取消订单的5种实现方案！
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2021-09-01 11:38
你知道的越多，不知道的就越多，业余的像一棵小草！
你来，我们一起精进！你不来，我和你的竞争对手一起精进！
编辑：业余草
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我今年面试过不少 Java 程序员，初级的、中级的、高级的都有。很多候选者简历上写着精通 Redis，RabbitMQ 等中间件，于是我就随手出一题：类似订单超时，取消订单如何实现，说说你的实现思路！
「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
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」
「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
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
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：
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。
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
「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.xml 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：
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
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
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。
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()方法中的如下代码：
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
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 {
@Override
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
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。如需本文源码 demo 项目，请加我微信：codedq，免费获取！
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。