如何设计订单超时自动取消

👉 这是一个或许对你有用的社群

🐱 一对一交流/面试小册/简历优化/求职解惑，欢迎加入「芋道快速开发平台」知识星球。下面是星球提供的部分资料： 

• 《项目实战（视频）》：从书中学，往事上“练”
• 《互联网高频面试题》：面朝简历学习，春暖花开
• 《架构 x 系统设计》：摧枯拉朽，掌控面试高频场景题
• 《精进 Java 学习指南》：系统学习，互联网主流技术栈
• 《必读 Java 源码专栏》：知其然，知其所以然

来源：勇哥Java实战

• 1 定时任务方案
• 2 定时任务方案：单机版
• 3 定时任务方案：集群版
• 4 延时消息方案
• 5 最佳实践
• 6 总结

我们在美团 APP 下单，假如没有立即支付，进入订单详情会显示倒计时，如果超过支付时间，订单就会被自动取消。

网上有很多八股文，很多方案其实并不太适合真实的业务场景。所以这篇文章，笔者想深入剖析如何设计订单超时自动取消的功能，希望能带给大家一些启发。

1 定时任务方案

首先，我们非常自然的想到定时任务的方案。

方案流程：

1. 每隔 30 秒查询数据库，取出最近的 N 条未支付的订单。
2. 遍历查询出来的订单列表，判断当前时间减去订单的创建时间是否超过了支付超时时间，如果超时则对该订单执行取消操作。

定时任务方案工程实现相对简单，但这种方案会间隔对数据库造成一定的 IO 压力。特别是当订单量数据量非常高时，高频次的查询对数据库的性能是个不小的考验。

定时任务方案从功能模块角度来讲，包含调度层 和业务逻辑层 两部分。

网上有很多的定时任务实现策略，我们可以简单划分为单机版 和集群版 。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

2 定时任务方案：单机版

我们可以使用 Timer 、ScheduledEexcutorService、Quartz 非常容易的实现定时任务。

但笔者并不推荐使用单机版的方案 ，举个简单的例子：

假设我们应用 A 通过 Quartz 调度三个定时任务 A、B、C  ，当集群部署时，可能出现多台不同机器实例同时执行任务的风险。

此时，我们可以通过加锁的方式适当规避，见下图：

但这种方式并不优雅，同时定时任务应用内调度层会经常空跑，我们预期是希望三个定时任务 A、B、C 能均匀分布应用 A的不同实例内。

好，接下来，笔者会介绍亲身经历的三种集群定时任务。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud
• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

3 定时任务方案：集群版

3.1 Quartz + JDBCJobStore

Quartz 可以支持集群模式，集群模式需要在数据库中添加11张表，对业务系统有一定的侵入性。

笔者曾经服务的一家彩票公司，订单调度中心就是使用 Quartz 的集群模式，实现日均百万订单的调度处理。

需要特别注意的是：

基于底层数据库悲观锁的机制，Quartz 的集群模式性能并不高，假如执行频率高的任务数超过达到一定数量，存在性能问题。

3.2 Elastic-Job

ElasticJob 定位为轻量级无中心化解决方案，使用 jar 的形式提供分布式任务的协调服务。

ElasticJob 从本质上来讲 ，底层任务调度还是通过 Quartz ，它的优势在于可以依赖 Zookeeper 这个大杀器 ，将任务通过负载均衡算法分配给应用内的 Quartz Scheduler 容器，

举例：应用A有五个任务需要执行，分别是 A，B，C，D，E。任务E需要分成四个子任务，应用部署在两台机器上。

图中，应用 A 在启动后， 5个任务通过 Zookeeper 协调后被分配到两台机器上，通过 Quartz Scheduler 分开执行不同的任务。

相比 Quartz 集群模式，ElasticJob 的可扩展性更高，同时因为是本地内存存储 JOB，性能非常好。

但是 ElasticJob 的控制台非常粗糙，主要原因还是基于它的实现机制 （Quartz +  zookeeper）。

通过控制 zookeeper 节点来间接操作应用内任务执行情况，但这样非常不灵活，所以笔者认为 ElasticJob 更多的还是定位于框架，而不是一个调度平台 。

3.3 任务调度平台

笔者非常认可任务调度平台这种模式。XXL-JOB 是一个使用最广泛的分布式任务调度平台 。

业务系统和调度平台分开部署，我们在调度中心上配置应用以及其定时任务，当任务需要执行时，调度平台会触发业务系统的任务，业务系统执行完任务之后，反馈给调度平台任务执行的结果。

业务系统和调度平台都可以水平扩展实现高可用，同时在调度平台可以配置灵活的调度策略（比如重试机制 、广播模式 等）。

XXL-JOB  并不完美，因为底层依然是基于数据库悲观锁的机制，虽然通过时间轮的方式做了一定程度的优化，但依然会有性能瓶颈。

很多公司比如神州专车、美团都有自己自研的任务调度平台。这种模式非常适合多团队协作，便于大规模调度任务的统一管理。

4 延时消息方案

延时消息是一种非常优雅的模式。订单服务生成订单后，发送一条延时消息到消息队列。消息队列在消息到达支付过期时间时，将消息投递给消费者，消费者收到消息之后，判断订单状态是否为已支付，假如未支付，则执行取消订单的逻辑。

4.1 消息队列 RocketMQ

RocketMQ 4.X 生产者发送延迟消息代码如下：

Message msg = new Message();
msg.setTopic("TopicA");
msg.setTags("Tag");
msg.setBody("this is a delay message".getBytes());
//设置延迟level为5，对应延迟1分钟
msg.setDelayTimeLevel(5);
producer.send(msg);

RocketMQ 4.X 版本默认支持 18 个 level 的延迟消息， 通过 broker 端的 messageDelayLevel 配置项确定的。

RocketMQ 5.X 版本支持任意时刻延迟消息，客户端在构造消息时提供了 3 个 API 来指定延迟时间或定时时间。

假如技术团队基础架构能力很强，笔者非常推荐使用 RocketMQ 5.X 的延迟消息功能。

4.2 自研延迟服务

基于 RocketMQ 4 内置的延迟消息只能支持几个固定的延迟级别，快手、滴滴开发了单独的 Delay Server 来调度延迟消息。

上图这个结构没有直接将延迟消息发到 Delay Server，而是更换 Topic 以后存入 RocketMQ。这样的好处是可以复用现有的消息发送接口（以及上面的所有扩展能力）。对业务来说，只需要在构造消息的时候额外指定一个延迟时间字段即可，其它用法都不变。

自研单独的  Delay Server 不仅可以适配 RocketMQ 4.X , 也可以适配 Kafka ，同时，也可以具有非常高的性能，说实话，这个是一个非常实用且灵活的方案。

4.3 Redis 延迟队列

Redis 延迟队列是一个轻量级的解决方案，开源成熟的实现是 Redission 。

图中，我们定义两个集合：

1、zset 集合

生产者将任务信息发送到 zset 集合，value 是任务编号，score 是任务执行时间戳。

2、list 集合

守护线程检测  zset 集合中到期的任务，若任务到期，将任务编号转移到 list 集合 ， 消费者从 list 集合弹出任务，并执行任务逻辑。

笔者需要强调的是：

Redis 虽然可以实现延迟消息的功能，但 Redis 并不是真正意义上的消息队列，在使用过程中还是有小概率会丢失消息 。

5 最佳实践

5.1 并发口诀：一锁二判三更新

不管我们使用定时任务还是延迟消息时，不可避免的会遇到并发执行任务 的情况 （比如重复消费、调度重试等）。

当我们执行任务时，我们可以按照一锁二判三更新 这个口诀来处理。

1. 锁定当前需要处理的订单。
2. 判断订单是否已经更新过对应状态了
3. 如果订单之前没有更新过状态了，可以更新并完成相关业务逻辑，否则本次不能更新，也不能完成业务逻辑。
4. 释放当前订单的锁。

5.2 兜底意识 + 配置监控

虽然我们提到了很多的实现策略，现实实战时依然容易出现问题，比如不合理的操作导致消息丢失。

因此，我们应该具备兜底意识 。

假如少量消息丢失，我们可以通过每天凌晨跑一次任务，批量将这些未处理的订单批量取消。这种兜底行为工程实现简单，同时对系统影响很小。

还有一点，就是配置监控 。

笔者曾经自研过任务调度系统，应用 A 接入后，从控制台发现每隔 2 个小时调度应用 A 的任务时，经常发生超时，通过分析，发现应用 A 线程出现了死锁。

这种问题出现的几率非常高，因此配置监控 特别要必要。

对业务系统来讲，监控分为两个层面：系统监控 和业务监控 。

• 系统监控

在条件允许的情况下，建议关注性能监控，方法可用性监控，方法调用次数监控这三大类。

上图是性能监控的示例图，性能监控不同时间段性能分布，实时统计 TP99、TP999 、AVG 、MAX 等维度指标，这也是性能调优的重点关注对象。

• 业务监控

业务监控功能是从业务角度出发，各个应用系统需要从业务层面进行哪些监控，以及提供怎样的业务层面的监控功能支持业务相关的应用系统。

具体就是对业务数据，业务功能进行监控，实时收集业务流程的数据，并根据设置的策略对业务流程中不符合预期的部分进行预警和报警，并对收集到业务监控数据进行集中统一的存储和各种方式进行展示。

比如订单系统中有一个定时结算的服务，每两分钟执行一次。我们可以在定时任务 JOB 中添加埋点，并配置业务监控，假如十分钟该定时任务没有执行，则发送邮件，短信给相关负责人。

6 总结

这篇文章，笔者总结了订单超时自动取消方案的两种流派：定时任务 和延迟消息 。

1、定时任务

定时任务实现策略，我们可以简单划分为单机版 和集群版 。

笔者并不认可单机版，背八股文当然可以，订单自动取消这个业务场景，生产环境还是要慎重。

集群版有三种方式：Quartz + JDBCJobStore 、ElasticJob 、XXL-JOB 。

每种方式各有优缺点，笔者更倾向于任务调度平台 XXL-JOB 这种方式。

2、延迟消息

延时消息是一种非常优雅的模式。本文介绍了三种方式：消息队列 RocketMQ 、自研延迟服务 、Redis 延迟队列 。

假如技术团队基础架构能力很强，笔者推荐使用 RocketMQ 或者自研延迟服务。

假如技术团队仅仅想用轻量级的实现，可以选择 Redis 延迟队列。

不管是使用定时任务还是延迟消息，架构的稳定性还需要注意如下两点：

1、并发口诀：一锁二判三更新 ；

2、兜底意识 + 配置监控 。