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深入剖析如何設(shè)計訂單超時自動取消的功能

freeflydom
2024年2月27日 9:9 本文熱度 745

我們在美團 APP 下單,假如沒有立即支付,進入訂單詳情會顯示倒計時,如果超過支付時間,訂單就會被自動取消。

這篇文章,筆者想以架構(gòu)師的視角,深入剖析如何設(shè)計訂單超時自動取消的功能。

1 定時任務(wù)

首先,我們非常自然的想到定時任務(wù)的方案。

方案流程:

  1. 每隔 30 秒查詢數(shù)據(jù)庫,取出最近的 N 條未支付的訂單。

  2. 遍歷查詢出來的訂單列表,判斷當(dāng)前時間減去訂單的創(chuàng)建時間是否超過了支付超時時間,如果超時則對該訂單執(zhí)行取消操作。

這種方案會間隔對數(shù)據(jù)庫造成一定的 IO 壓力,但工程實現(xiàn)相對簡單。

網(wǎng)上有很多的定時任務(wù)實現(xiàn)策略,我們可以簡單劃分為單機版集群版

筆者曾負責(zé)過彩票訂單、專車訂單等業(yè)務(wù),在這些業(yè)務(wù)場景里,都沒有使用單機版定時任務(wù)。

因為業(yè)務(wù)系統(tǒng)都是集群部署,假如使用單機版模式,可能出現(xiàn)多臺不同機器實例同時執(zhí)行任務(wù)的風(fēng)險。

雖然我們可以通過加鎖的方式適當(dāng)規(guī)避,從架構(gòu)設(shè)計的角度但總是不夠優(yōu)雅。

接下來,筆者會介紹親身經(jīng)歷的三種集群定時任務(wù)。

01、 Quartz + JDBCJobStore

Quartz 是一款 Java 開源任務(wù)調(diào)度框架,它支持集群模式。

圖中,Quartz 的集群模式需要在數(shù)據(jù)庫中添加11張表,對業(yè)務(wù)系統(tǒng)有一定的侵入性。

筆者曾經(jīng)服務(wù)的一家彩票公司,訂單調(diào)度中心就是使用 Quartz 的集群模式,實現(xiàn)日均百萬訂單的調(diào)度處理。

需要特別注意的是:

基于底層數(shù)據(jù)庫悲觀鎖的機制, Quartz 的集群模式性能并不高,假如執(zhí)行頻率高的任務(wù)數(shù)超過一定數(shù)量級,可能存在一定的問題。

02、 Elastic-Job

ElasticJob 定位為輕量級無中心化解決方案,使用 jar 的形式提供分布式任務(wù)的協(xié)調(diào)服務(wù)。

ElasticJob 從本質(zhì)上來講 ,底層任務(wù)調(diào)度還是通過 Quartz ,它的優(yōu)勢在于可以依賴 Zookeeper 這個大殺器 ,將任務(wù)通過負載均衡算法分配給應(yīng)用內(nèi)的 Quartz Scheduler 容器,

舉例:應(yīng)用A有五個任務(wù)需要執(zhí)行,分別是 A,B,C,D,E。任務(wù)E需要分成四個子任務(wù),應(yīng)用部署在兩臺機器上。

圖中,應(yīng)用 A 在啟動后, 5個任務(wù)通過 Zookeeper 協(xié)調(diào)后被分配到兩臺機器上,通過 Quartz Scheduler 分開執(zhí)行不同的任務(wù)。

相比 Quartz 集群模式,ElasticJob 的可擴展性更高,同時性能也更好。

但是 ElasticJob 的控制臺非常粗糙,主要原因還是基于它的實現(xiàn)機制 (Quartz + zookeeper),所以 ElasticJob 更多的還是定位于框架,而不是一個調(diào)度平臺

03、XXL-JOB

XXL-JOB 是一個使用最廣泛的分布式任務(wù)調(diào)度平臺

業(yè)務(wù)系統(tǒng)和調(diào)度平臺分開部署,我們在調(diào)度中心上配置應(yīng)用以及其定時任務(wù),當(dāng)任務(wù)需要執(zhí)行時,調(diào)度平臺會觸發(fā)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的任務(wù),業(yè)務(wù)系統(tǒng)執(zhí)行完任務(wù)之后,反饋給調(diào)度平臺任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果。

業(yè)務(wù)系統(tǒng)和調(diào)度平臺都可以水平擴展實現(xiàn)高可用,同時在調(diào)度平臺可以配置靈活的調(diào)度策略(比如重試機制等)。

筆者非常認可這種模式。很多公司比如神州專車、美團都有自己自研的任務(wù)調(diào)度平臺。這種模式非常適合多團隊協(xié)作,便于調(diào)度任務(wù)的統(tǒng)一管理。

2 延時消息

延時消息是一種非常優(yōu)雅的模式。訂單服務(wù)生成訂單后,發(fā)送一條延時消息到消息隊列。消息隊列在消息到達支付過期時間時,將消息投遞給消費者,執(zhí)行取消訂單的邏輯。

延時消息有三種技術(shù)選型:

1、消息隊列 RocketMQ

RocketMQ 4.X 版本默認支持 18 個 level 的延遲消息, 通過 broker 端的 messageDelayLevel 配置項確定的。

RocketMQ 5.X 版本支持任意時刻延遲消息,客戶端在構(gòu)造消息時提供了 3 個 API 來指定延遲時間或定時時間。

2、自研延遲服務(wù)

基于 RocketMQ 4 內(nèi)置的延遲消息只能支持幾個固定的延遲級別,快手、滴滴開發(fā)了單獨的 Delay Server 來調(diào)度延遲消息。

上圖這個結(jié)構(gòu)沒有直接將延遲消息發(fā)到 Delay Server,而是更換 Topic 以后存入 RocketMQ。這樣的好處是可以復(fù)用現(xiàn)有的消息發(fā)送接口(以及上面的所有擴展能力)。對業(yè)務(wù)來說,只需要在構(gòu)造消息的時候額外指定一個延遲時間字段即可,其它用法都不變。

自研單獨的 Delay Server 不僅可以適配 RocketMQ 4.X , 也可以適配 Kafka ,說實話,這個是一個非常實用的方案。

3、Redis 延遲隊列

Redis 延遲隊列是一個輕量級的解決方案,開源成熟的實現(xiàn)是 Redission 。

圖中,我們定義兩個集合:

1、zset 集合

生產(chǎn)者將任務(wù)信息發(fā)送到 zset 集合,value 是任務(wù)編號,score 是任務(wù)執(zhí)行時間戳。

2、list 集合

守護線程檢測 zset 集合中到期的任務(wù),若任務(wù)到期,將任務(wù)編號轉(zhuǎn)移到 list 集合 , 消費者從 list 集合彈出任務(wù),并執(zhí)行任務(wù)邏輯。

筆者需要強調(diào)的是:

Redis 雖然可以實現(xiàn)延遲消息的功能,但 Redis 并不是真正意義上的消息隊列,在使用過程中還是有小概率會丟失消息。

3 并發(fā)口訣:一鎖二判三更新

不管我們使用定時任務(wù)還是延遲消息時,不可避免的會遇到并發(fā)執(zhí)行任務(wù)的情況 (比如重復(fù)消費、調(diào)度重試等)。

當(dāng)我們執(zhí)行任務(wù)時,我們可以按照一鎖二判三更新這個口訣來處理。

  1. 鎖定當(dāng)前需要處理的訂單。

  2. 判斷訂單是否已經(jīng)更新過對應(yīng)狀態(tài)了

  3. 如果訂單之前沒有更新過狀態(tài)了,可以更新并完成相關(guān)業(yè)務(wù)邏輯,否則本次不能更新,也不能完成業(yè)務(wù)邏輯。

  4. 釋放當(dāng)前訂單的鎖。

4 總結(jié)

這篇文章,筆者總結(jié)了訂單超時自動取消方案的兩種流派:定時任務(wù)延遲消息

1、定時任務(wù)

  1. 每隔 30 秒查詢數(shù)據(jù)庫,取出最近的 N 條未支付的訂單。

  2. 遍歷查詢出來的訂單列表,判斷當(dāng)前時間減去訂單的創(chuàng)建時間是否超過了支付超時時間,如果超時則對該訂單執(zhí)行取消操作。

定時任務(wù)實現(xiàn)策略,我們可以簡單劃分為單機版集群版

筆者并不認可單機版,背八股文當(dāng)然可以,訂單自動取消這個業(yè)務(wù)場景,生產(chǎn)環(huán)境還是要慎重。

集群版有三種方式:Quartz + JDBCJobStoreElastic-Job 、XXL-JOB 。

每種方式各有優(yōu)缺點,因為自研過任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的緣故,筆者更傾向于任務(wù)調(diào)度平臺 XXL-JOB 這種方式。

2、延遲消息

延時消息是一種非常優(yōu)雅的模式。訂單服務(wù)生成訂單后,發(fā)送一條延時消息到消息隊列。消息隊列在消息到達支付過期時間時,將消息投遞給消費者,執(zhí)行取消訂單的邏輯。

本文介紹了三種方式:消息隊列 RocketMQ自研延遲服務(wù)Redis 延遲隊列

假如技術(shù)團隊基礎(chǔ)架構(gòu)能力很強,筆者推薦使用 RocketMQ 或者自研延遲服務(wù)。

假如技術(shù)團隊僅僅想用輕量級的實現(xiàn),可以選擇 Redis 延遲隊列。

不管是使用定時任務(wù)還是延遲消息,都需要考慮并發(fā)問題,請記住一個簡單的口訣:一鎖二判三更新

最后,沒有完美的技術(shù),只有最合適的技術(shù)

做技術(shù)選型時,一定要結(jié)合業(yè)務(wù)場景,研發(fā)效率,運維成本,技術(shù)儲備等因素,做出合理的選擇。


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該文章在 2024/2/27 9:10:23 編輯過
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