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

	<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

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)

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

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

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

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

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。

redis

# 方案分析

# (1) 数据库轮询

# 思路

# (2) JDK 的延迟队列

# 思路

# 补充

线上Redis高并发性能调优实践

关于Redis主从复制原理，史上讲解最好的一篇文章