订单30分钟未支付自动取消怎么实现？

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了解需求
方案 1：数据库轮询
方案 2：JDK 的延迟队列
方案 3：时间轮算法
方案 4：redis 缓存
方案 5：使用消息队列

了解需求
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 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
可以用 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

复制代码
调用 Demo 类 MyJob 如下所示
package com.rjzheng.delay1;
​
import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
​
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();
  }
​
}
复制代码
运行代码，可发现每隔 3 秒，输出如下
要去数据库扫描啦。。。
复制代码
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

方案 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。。。。");
  }
​
}
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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) {
      List list = new ArrayList();
      list.add("00000001");
      list.add("00000002");
      list.add("00000003");
      list.add("00000004");
      list.add("00000005");
​
      DelayQueue 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) {
              e.printStackTrace();
          }
      }
  }
​
}
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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
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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

方案 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

  io.netty
  netty-all
  4.1.24.Final

复制代码
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 {
          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++;
      }
  }
​
}
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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
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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

方案 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 …]
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"
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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 redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Tuple;
​
import java.util.Calendar;
import java.util.Set;
​
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();
  }
​
}
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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) {
              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();
      }
  }
​
}
复制代码
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);
}
复制代码
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);
  }
}
复制代码
在这种修改后，重新运行 ThreadTest 类，发现输出正常了