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面试官（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
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
org.quartz-scheduler quartz 2.2.2

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
面试官（生成订单 30 分钟未支付，则自动取消，该怎么实现（））
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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 stubList 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) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace(); }}}}

输出如下
00000001编号的订单要删除啦。。。。After 3003 MilliSeconds00000002编号的订单要删除啦。。。。After 6006 MilliSeconds00000003编号的订单要删除啦。。。。After 9006 MilliSeconds00000004编号的订单要删除啦。。。。After 12008 MilliSeconds00000005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)
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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.nettynetty-all4.1.24.Final

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 stubSystem.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 blocke.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) 2redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES1) "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) 1redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES1) "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
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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 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 blocke.printStackTrace(); }continue; }intscore = (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
面试官（生成订单 30 分钟未支付，则自动取消，该怎么实现（））
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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 blocke.printStackTrace(); }AppTest appTest =new AppTest(); appTest.consumerDelayMessage(); }}public static void main(String[] args) {AppTest appTest =new AppTest(); appTest.productionDelayMessage(); for(int i=0; i

输出如下所示
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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 {@Overridepublic void onMessage(String channel, String message) {System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+message+"订单取消"); }}}

输出如下
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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。
原文链接：https://blog.csdn.net/hjm4702...
版权声明：本文为CSDN博主「hjm4702192」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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