生成订单30分钟未支付，则自动取消，该怎么实现？

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;


publicclassHashedWheelTimerTest{

staticclassMyTimerTaskimplementsTimerTask{

boolean flag;

publicMyTimerTask(boolean flag){

this.flag = flag;

        }

publicvoidrun(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;

        }

    }

publicstaticvoidmain(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

zset常用命令

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


> 推荐下自己做的 Spring Cloud 的实战项目：

>

> <https://github.com/YunaiV/onemall>


# 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;


publicclassAppTest{

privatestaticfinal String ADDR = 
"127.0.0.1";

privatestaticfinalint PORT = 
6379;

privatestatic JedisPool jedisPool = 
new JedisPool(ADDR, PORT);


publicstatic Jedis getJedis(){

return jedisPool.getResource();

    }        


//生产者,生成5个订单放进去    
publicvoidproductionDelayMessage(){        

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    
publicvoidconsumerDelayMessage(){

        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);

            }        

        }    

    }        


publicstaticvoidmain(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; 


publicclassThreadTest{

privatestaticfinalint threadNum = 
10;    

privatestatic CountDownLatch cdl = newCountDownLatch(threadNum);    

staticclassDelayMessageimplementsRunnable{ 

publicvoidrun(){          

try {             

               cdl.await();            

           } 
catch (InterruptedException e) {              

// TODO Auto-generated catch block                
               e.printStackTrace();            

           }            

        AppTest appTest =
new AppTest();            

        appTest.consumerDelayMessage();        

        }    

    }    

publicstaticvoidmain(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; 


publicclassRedisTest{

privatestaticfinal String ADDR = 
"127.0.0.1";    

privatestaticfinalint PORT = 
6379;    

privatestatic JedisPool jedis = 
new JedisPool(ADDR, PORT);    

privatestatic RedisSub sub = 
new RedisSub();     


publicstaticvoidinit(){

new Thread(
new Runnable() {       

publicvoidrun(){              

                jedis.getResource().subscribe(sub, 
"__keyevent@0__:expired");

            }        

        }).start();

    }     


publicstaticvoidmain(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");        

        }    

    }        


staticclassRedisSubextendsJedisPubSub{     

        <ahref=
'http://www.jobbole.com/members/wx610506454'>
@Override</a>        

publicvoidonMessage(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

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