如果订单未付款怎么办理退款（订单30分钟未支付自动取消怎么实现？）

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  、多线程















、JVM 
  
  
  
  
  
  
  
、数据库 
  
  
  
  
  
  
  
 、Redis

 


 


 


 


 


 


 


 、Spring 
 
 
 
 
 
 
 
、Mybatis 
   
   
   
   
   
   
   
 、SpringMVC
 

 

 

 

 

 

 

 、SpringBoot
 

 

 

 

 

 

 

 
、分布式               、微服务 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 、设计模式















、架构                       、校招社招分享等核心知识点 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，欢迎star~

Github地址：https://github.com/Tyson0314/Java-learning

目录

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

<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.*; 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(); } }

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

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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ox1CXMY9-1679321243332)(http://img.topjavaer.cn/img/订单取消1.png)]

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) { 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) { 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)

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RD9J8kcX-1679321243334)(https://cdn.yuucn.cn/wp-content/uploads/2023/03/1679553756-b27a15f88e8287d.png)]

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 { 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

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][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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-m38wlZR5-1679321243335)(https://cdn.yuucn.cn/wp-content/uploads/2023/03/1679553762-b27a15f88e8287d.png)]

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<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) { 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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Xt2Xjkl2-1679321243336)(https://cdn.yuucn.cn/wp-content/uploads/2023/03/1679553768-b27a15f88e8287d.png)]

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(); } } }

输出如下所示

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cyb6gEdf-1679321243337)(https://cdn.yuucn.cn/wp-content/uploads/2023/03/1679553775-b27a15f88e8287d.png)]

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.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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-LVm5MoMz-1679321243338)(https://cdn.yuucn.cn/wp-content/uploads/2023/03/1679553782-b27a15f88e8287d.png)]

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

需要额外进行 redis 维护

方案 5：使用消息队列

思路

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























。

最后给大家分享一个Github仓库

 


 


 


 


 


 


 


 ，上面有大彬整理的300多本经典的计算机书籍PDF 
 
 
 
 
 
 
 
，包括C语言 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 、C++























、Java               、Python 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  、前端















、数据库 
  
  
  
  
  
  
  
、操作系统 
  
  
  
  
  
  
  
 、计算机网络

 


 


 


 


 


 


 


 、数据结构和算法 
 
 
 
 
 
 
 
、机器学习 
   
   
   
   
   
   
   
 、编程人生等 
   
   
   
   
   
   
   
 ，可以star一下
 

 

 

 

 

 

 

 ，下次找书直接在上面搜索
 

 

 

 

 

 

 

 
，仓库持续更新中~

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