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生成订单30分钟未支付，则自动取消，该怎么实现？

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

img

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
img
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)
img
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
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
img
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
img
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
img
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
img
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 http://www.blog.csdn.net/hjm4702192/article/details/80519010)
这篇文章主要介绍了使用 Redis 实现延时任务的解决方案，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
# 补充
什么是延时任务
延时任务，顾名思义，就是延迟一段时间后才执行的任务。
延时任务的特点
要实现一个延时系统，有哪些内容是必须存储下来的 (这里的存储不一定是指持久化，也可以是放在内存中，取决于延时任务的重要程度)。
** 首先要存储的就是任务的描述。** 假如你要处理的延时任务是延时发布资讯，那么你至少要存储资讯的 id 吧。另外，如果你有多种任务类型，比如：延时推送消息、延时清洗数据等等，那么你还需要存储任务的类型。以上总总，都归属于任务描述。
除此之外，你还必须 ** 存储任务执行的时间点吧，一般来说就是时间戳。** 此外，我们还需要根据任务的执行时间进行排序，因为延时任务队列里的任务可能会有很多，只有到了时间点的任务才应该被执行，所以必须支持对任务执行时间进行排序。