前言
订单超时自动取消是电商平台中常见的功能之一，例如在淘宝、京东、拼多多等商城下单后，如果在一定的时间内没有付款，那么订单会自动被取消，是怎么做到的呢？作为技术人员我们应该了解自动取消的原理和实现逻辑，本文将介绍几种常用的技术方案，帮助开发者实现订单超时自动取消的功能。
通过以上图我们可以看到其实超时自动取消的方案有很多，虽然方案多（大多数都是结合延迟队列来实现的），但每个方案都有自己的优缺点，具体场景需要选用合适的方案。
本文我们主要讲解以下几种常用取消方案，其他方案可自行搜索研究。
- 方案1：定时轮询（quartz实现）
- 方案2：JDK延迟队列DelayQueue
- 方案3：时间轮算法（netty的HashedWheelTimer）
- 方案4：Redis
- 方案5：RabbitMQ消息队列
方案 1：定时轮询（quartz实现）
方案描述
通过定时任务的方式去轮询扫描数据库表，根据订单有效期来判断订单是否到期，到期则更新订单状态。
这里我们使用quartz作业调度框架来实现定时轮询。
代码
需要添加maven依赖
<dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.3.1</version></dependency>代码如下：
public class CancelOrderJob implements Job { @Override public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); System.out.println(time + ":扫描订单表超时未付款订单..."); }} public class QuartzJobTest { public static void main(String[] args) throws Exception { JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(CancelOrderJob.class).build(); Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger() .withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule().withIntervalInSeconds(1).repeatForever()) .build(); Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler(); scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); System.out.println("定时任务开启，每隔1秒执行一次"); scheduler.start(); }}运行结果：
定时任务开启，每隔1秒执行一次2023-06-27 11:53:43:扫描订单表超时未付款订单...2023-06-27 11:53:43:扫描订单表超时未付款订单...2023-06-27 11:53:44:扫描订单表超时未付款订单...2023-06-27 11:53:45:扫描订单表超时未付款订单...2023-06-27 11:53:46:扫描订单表超时未付款订单...2023-06-27 11:53:47:扫描订单表超时未付款订单......优点
这种方案优点是实现简单，通过quartz框架进行任务调度，无其他依赖，支持集群部署。
缺点
简单粗暴的全表扫描方式对数据库性能影响特别大，可能影响其他正常的业务操作响应时效，另外配置扫描时间间隔也是个问题，配置大了，扫描延迟，影响取消订单的精准时间，在数据量较大的情况下，配置小了影响数据库性能，所以需要根据实际情况进行评估。
方案 2：JDK延迟队列DelayQueue
方案描述
JDK中的DelayQueue可以实现延迟，是一个无界阻塞队列，其实底层使用的是优先级队列PriorityQueue，可以对放入的对象进行排序，对象需要实现Delayed接口，采用阻塞的方式获取数据，也就是相当于延迟时间到了就会获取到数据。
代码
public class CancelOrder implements Delayed { private String orderNo; private long timeout; CancelOrder(String orderNo, long timeout) { this.orderNo = orderNo; this.timeout = timeout + System.nanoTime(); } public int compareTo(Delayed other) { if (other == this) { return 0; } CancelOrder t = (CancelOrder) other; long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - t.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)); return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1); } @Override public long getDelay(TimeUnit unit) { return unit.convert(timeout - System.nanoTime(), TimeUnit.NANOSECONDS); } @Override public String toString() { return "CancelOrder{" + "orderNo='" + orderNo + '\'' + ", timeout=" + timeout + '}'; }}public class DelayQueueTest { public static void main(String[] args) throws Exception { DelayQueue<CancelOrder> queue = new DelayQueue<>(); for (int i = 0; i < 5; i++) { // 生成订单，10秒超时 CancelOrder cancelOrder = new CancelOrder("orderNo100" + i, TimeUnit.NANOSECONDS.convert(10, TimeUnit.SECONDS)); String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); System.out.println(time + ":生成了订单，10秒有效期，order：" + cancelOrder); queue.put(cancelOrder); // 每1秒生成一个订单 Thread.sleep(1000); } try { while (!queue.isEmpty()) { CancelOrder order = queue.take(); String timeout = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); System.out.println(timeout + ":订单超时，order：" + order); } } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } }}运行结果：
2023-06-27 18:43:25:生成了订单，10秒有效期，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1000', timeout=1030377584852000}2023-06-27 18:43:26:生成了订单，10秒有效期，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1001', timeout=1030378653717600}2023-06-27 18:43:27:生成了订单，10秒有效期，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1002', timeout=1030379654276300}2023-06-27 18:43:28:生成了订单，10秒有效期，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1003', timeout=1030380655228900}2023-06-27 18:43:29:生成了订单，10秒有效期，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1004', timeout=1030381656177500}2023-06-27 18:43:35:订单超时，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1000', timeout=1030377584852000}2023-06-27 18:43:36:订单超时，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1001', timeout=1030378653717600}2023-06-27 18:43:37:订单超时，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1002', timeout=1030379654276300}2023-06-27 18:43:38:订单超时，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1003', timeout=1030380655228900}2023-06-27 18:43:39:订单超时，order：CancelOrder{orderNo='orderNo1004', timeout=1030381656177500}例子中设置的订单有效期是10秒中，每隔1秒生成一个订单，目的是为了便于观察不同的订单到期时间，可以看到10s后各订单相继超时。
优点
不需要任何第三方依赖，实现非常简单
缺点
数据全部保存在JVM内存中，占用内存，可能会引发内存溢出，另外宕机或重启数据会全部丢失，无法做集群。
方案 3：时间轮算法（netty的HashedWheelTimer）
方案描述
时间轮算法用的是一个环形的数据结构（使用数组实现），每一轮相当于沿着环形走一圈，类似于钟表，可以分成很多格子（秒针一圈分成60格，算法中叫bucket，这个bucket里可以存放任务），然后每个格子有持续的时间间隔（比如秒针一个格子是1秒，也就是走过这一格持续1秒的时间，算法中对应的是tickDuration）。
时间轮算法有多种实现，单轮算法，多轮算法（相当于在单轮上做了循环），分层时间轮算法（类似于水表，有多个表盘共同计算出总水量）
时间轮算法使用一个worker线程，将任务放到计算获得的bucket里，并按指定的时间间隔tickDuration去执行bucket的时间到期任务。
netty4版本中的时间轮结构如下：
图中HashedWheelTimer内部存储使用的是HashedWheelBucket数组，形成一个环形结构，每一个HashedWheelBucket中存储的是HashedWheelTimeout双向链表，在HashedWheelTimeout中存的是TimerTask，就是具体要执行的任务。
假设当前指针指在3上，如有有一个任务2秒后执行，那么会存在5的格子上，如果有一个任务8秒后执行，则会放到3上，转了一圈，这是任务的轮数就加了1。
代码
需要添加maven依赖
<dependency> <groupId>io.netty</groupId> <artifactId>netty-all</artifactId> <version>4.1.24.Final</version></dependency> public class CancelOrderTimerTask implements TimerTask { private String orderNo; public CancelOrderTimerTask(String orderNo) { this.orderNo = orderNo; } @Override public void run(Timeout timeout) throws Exception { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); System.out.println(time + "：处理订单超时，orderNo：" + orderNo); }} public class HashedWheelTimerTest { public static void main(String[] argv) { /* 此处使用的HashedWheelTimer构造方法参数解释如下： threadFactory：创建线程的工厂 tickDuration：时间间隔，这里的1，结合后面的TimeUnit.SECONDS,就是走完一格需要1秒时间。 unit：时间单位，这是里秒 ticksPerWheel：表示数组的大小，也就是格子的多少 */ HashedWheelTimer hashedWheelTimer = new HashedWheelTimer(new DefaultThreadFactory("test-thread"), 1, TimeUnit.SECONDS, 60); hashedWheelTimer.start(); CancelOrderTimerTask timerTask0 = new CancelOrderTimerTask("orderNo1000"); CancelOrderTimerTask timerTask1 = new CancelOrderTimerTask("orderNo1001"); CancelOrderTimerTask timerTask2 = new CancelOrderTimerTask("orderNo1002"); CancelOrderTimerTask timerTask3 = new CancelOrderTimerTask("orderNo1003"); hashedWheelTimer.newTimeout(timerTask0, 0, TimeUnit.SECONDS); hashedWheelTimer.newTimeout(timerTask1, 5, TimeUnit.SECONDS); hashedWheelTimer.newTimeout(timerTask2, 30, TimeUnit.SECONDS); hashedWheelTimer.newTimeout(timerTask3, 70, TimeUnit.SECONDS); }}运行结果：
2023-06-28 11:43:42：处理订单超时，orderNo：orderNo10002023-06-28 11:43:47：处理订单超时，orderNo：orderNo10012023-06-28 11:44:12：处理订单超时，orderNo：orderNo10022023-06-28 11:44:52：处理订单超时，orderNo：orderNo1003任务均是按指定时间间隔执行的。
优点
精度灵活可控制，执行效率高，延迟时间比DelayQueue队列低。
缺点
同DelayQueue一样，数据全部保存在JVM内存中，占用内存，可能会引发内存溢出，另外宕机或重启数据会全部丢失，大数据量的情况下也会影响延迟精度。
方案 4：Redis
redis有两种方案可以实现延迟，一种是采用轮询有序集合zset，一种是采用key过期监听
方案4.1：定时任务轮询有序集合zset
方案描述
zset是一个有序集合，存储的每个元素都有个score分值，可以把score当做过期时间，按照score排序（默认按照score从小到大排序，降序可使用zrerange命令），再结合使用一个线程轮询该集合即可实现延迟功能。
代码
需要添加maven依赖
<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.2.0</version></dependency>public class CancelOrderRedisTest { private static JedisPool jedisPool = new JedisPool("127.0.0.1", 6379); public static void main(String[] args) throws Exception { // 放入几个元素到zset有序集合里 new Thread(() -> { try { for (int i = 0; i < 5; i++) { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); redisClient().zadd("cancel:order:list", System.currentTimeMillis() + (i + 1) * 1000, "orderNo100" + i); System.out.println(time + ":生成订单，订单号：orderNo100" + i + ",有效期：" + (i + 1) + "秒"); Thread.sleep(1000); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }).start(); // 开一个线程轮询这个有序集合 new Thread(() -> { Jedis jedis = redisClient(); while (true) { Set<Tuple> items = jedis.zrangeWithScores("cancel:order:list", 0, 1); if (items == null || items.isEmpty()) { try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } else { Tuple tuple = (Tuple) items.toArray()[0]; long score = (long) tuple.getScore(); if (System.currentTimeMillis() >= score) { Long num = jedis.zrem("cancel:order:list", tuple.getElement()); if (num != null && num > 0) { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); System.out.println(time + ":订单号：" + tuple.getElement() + "已到期"); } } } } }).start(); } /** * 获取redis连接 * * @return */ public static Jedis redisClient() { return jedisPool.getResource(); }}运行结果：
2023-06-28 12:41:31:生成订单，订单号：orderNo1000,有效期：1秒2023-06-28 12:41:32:订单号：orderNo1000已到期2023-06-28 12:41:32:生成订单，订单号：orderNo1001,有效期：2秒2023-06-28 12:41:33:生成订单，订单号：orderNo1002,有效期：3秒2023-06-28 12:41:34:订单号：orderNo1001已到期2023-06-28 12:41:34:生成订单，订单号：orderNo1003,有效期：4秒2023-06-28 12:41:35:生成订单，订单号：orderNo1004,有效期：5秒2023-06-28 12:41:36:订单号：orderNo1002已到期2023-06-28 12:41:38:订单号：orderNo1003已到期2023-06-28 12:41:40:订单号：orderNo1004已到期优点
实现简单，redis内存操作，速度快，性能高，集群扩展方便，可存储大量订单数据，持久化机制使得故障时通过AOF或RDB方式恢复，适合对延迟精度要求不高的业务场景
缺点
轮询线程如果不带休眠或休眠时间短，可能导致空轮询，CPU飙高，带休眠时间，休眠多久不好评估，休眠时间过长可能导致延迟不准确。另外处理消息异常时可能要实现重试机制，还有一个就是可靠性问题，比如是先删数据在处理订单还是先处理订单再删除数据，处理异常时可能会导致数据丢失。
方案4.2：Redis key过期监听
方案描述
过期监听机制是redis在2.8版本以上提供的功能，如果key失效后，redis会给客户端发送消息即pub/sub机制，从而实现延迟方案。
以windows系统的redis为例。
在redis安装目录的redis.windows.conf文件中找到“notify-keyspace-events”如果被注释则放开，将这行配成如下所示：
notify-keyspace-events Ex然后再启动（或重启）redis。
注意：windows系统下，直接使用redis-server.exe，不会加载redis.windows.conf这个配置文件，需要用命令行启动。命令行进入redis安装目录，执行命令：redis-server.exe redis.windows.conf
代码
public class RedisKeyExpireTest { private static JedisPool jedisPool = new JedisPool("127.0.0.1", 6379); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // subscribe方法会阻塞等待，用异步去初始化订阅监听事件 new Thread(() -> { jedisPool.getResource().subscribe(new RedisSub(), "__keyevent@0__:expired"); }).start(); // 添加几个带过期时间的key new Thread(() -> { try { for (int i = 0; i < 5; i++) { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); jedisPool.getResource().setex("orderNo100" + i, i + 1, "orderNo100" + i); System.out.println(time + ":生成订单，订单号：orderNo100" + i + ",有效期：" + (i + 1) + "秒"); Thread.sleep(1000); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }).start(); }} class RedisSub extends JedisPubSub { @Override public void onMessage(String channel, String message) { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); System.out.println(time + ":订单号：" + message + "已到期"); }}运行结果：
2023-06-28 12:56:17:生成订单，订单号：orderNo1000,有效期：1秒2023-06-28 12:56:18:生成订单，订单号：orderNo1001,有效期：2秒2023-06-28 12:56:18:订单号：orderNo1000已到期2023-06-28 12:56:19:生成订单，订单号：orderNo1002,有效期：3秒2023-06-28 12:56:20:生成订单，订单号：orderNo1003,有效期：4秒2023-06-28 12:56:20:订单号：orderNo1001已到期2023-06-28 12:56:21:生成订单，订单号：orderNo1004,有效期：5秒2023-06-28 12:56:22:订单号：orderNo1002已到期2023-06-28 12:56:24:订单号：orderNo1003已到期2023-06-28 12:56:26:订单号：orderNo1004已到期通过redis的key过期监听实现了延迟功能，需要开启redis服务器的key过期监听配置。
优点
实现简单，redis内存操作，速度快，性能高，集群扩展方便，可存储大量订单数据，持久化机制使得故障时通过AOF或RDB方式恢复，适合对延迟精度要求不高的业务场景
缺点
redis的key过期有惰性清除和定时清除两种策略，可能会存在延迟时间不精确的问题，另外redis的pub/sub 机制是不可靠的，如果客户端故障或重启期间有key过期则过期通知事件的数据就丢失了，从而订单无法过期，可以通过补偿机制配合使用，定时任务去做轮询补偿。
方案 5：RabbitMQ消息队列
方案5.1：消息TTL+死信队列
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
RabbitMQ 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。
方案5.2：RabbitMQ延迟队列插件
在这里下载RabbitMQ对应的插件：https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/releases，本文使用的RabbitMQ版本是3.8.17，所以找到对应的版本下载的是ez结尾的文件，直接放到RabbitMQ的插件目录plugins即可，位置：/usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.8.17/plugins，然后执行下面的命令使插件生效（若不生效，需要重启RabbitMQ）。
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange查看是否生效（rabbitmq-plugins list命令是查看所有的插件）：
rabbitmq-plugins list | grep delayed显示如下表示已启动。
代码
采用springboot集成rabbitMQ实现，代码如下：
- 配置类
import org.springframework.amqp.core.*;import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.util.HashMap;import java.util.Map; @Configurationpublic class RabbitMQConfig { /** * 正常交换机名称 */ public static final String EXCHANGE_NAME_NORMAL_DIRECT = "exchange.normal.direct"; /** * 消息不带ttl队列名称 */ public static final String QUEUE_NAME_WITHOUT_TTL = "queue.without.ttl"; /** * 消息带ttl队列名称 */ public static final String QUEUE_NAME_WITH_TTL = "queue.with.ttl"; /** * 消息不带ttl消息路由 */ public static final String ROUTING_KEY_WITHOUT_TTL = "routing.without.ttl.*"; /** * 消息带ttl消息路由 */ public static final String ROUTING_KEY_WITH_TTL = "routing.with.ttl.*"; /** * 死信交换机名称 */ public static final String EXCHANGE_NAME_DEADLETTER_DIRECT = "exchange.deadLetter.direct"; /** * 死信队列名称 */ public static final String QUEUE_NAME_DEAD_LETTER = "queue.deadLetter"; /** * 死信队列消息路由 */ public static final String ROUTING_KEY_DEAD_LETTER = "routing.deadletter.*"; /** * rabbitMQ插件实现的延迟队列-队列名称 */ public static final String QUEUE_NAME_PLUGIN = "queue.plugin"; /** * rabbitMQ插件实现的延迟队列-交换机名称 */ public static final String EXCHANGE_NAME_PLUGIN = "exchange.customexchange.plugin"; /** * rabbitMQ插件实现的延迟队列-路由名称 */ public static final String ROUTING_KEY_PLUGIN = "routing.plugin.*"; /** * 正常交换机 * * @return */ @Bean("normalExchange") public DirectExchange normalExchange() { return new DirectExchange(EXCHANGE_NAME_NORMAL_DIRECT); } /** * 死信交换机 * * @return */ @Bean("deadLetterExchange") public DirectExchange deadLetterExchange() { return new DirectExchange(EXCHANGE_NAME_DEADLETTER_DIRECT); } /** * rabbitMQ插件实现的延迟队列-自定义的交换机 * * @return */ @Bean public CustomExchange customExchange() { Map<String, Object> args = new HashMap<>(); args.put("x-delayed-type", "direct"); return new CustomExchange(EXCHANGE_NAME_PLUGIN, "x-delayed-message", true, false, args); } /** * 消息不带ttl队列并设置死信交换机 * * @return */ @Bean("withOutttlQueue") public Queue withOutttlQueue() { Map<String, Object> args = new HashMap<>(3); args.put("x-dead-letter-exchange", EXCHANGE_NAME_DEADLETTER_DIRECT); args.put("x-dead-letter-routing-key", ROUTING_KEY_DEAD_LETTER); args.put("x-message-ttl", 10000); return QueueBuilder.durable(QUEUE_NAME_WITHOUT_TTL).withArguments(args).build(); } /** * 消息带ttl队列并设置死信交换机 * * @return */ @Bean("withttlQueue") public Queue withttlQueue() { Map<String, Object> args = new HashMap<>(3); args.put("x-dead-letter-exchange", EXCHANGE_NAME_DEADLETTER_DIRECT); args.put("x-dead-letter-routing-key", ROUTING_KEY_DEAD_LETTER); return QueueBuilder.durable(QUEUE_NAME_WITH_TTL).withArguments(args).build(); } /** * 死信队列 * * @return */ @Bean("deadLetterQueue") public Queue deadLetterQueue() { return new Queue(QUEUE_NAME_DEAD_LETTER); } /** * rabbitMQ插件实现的延迟队列-队列 * * @return */ @Bean public Queue pluginQueue() { return new Queue(QUEUE_NAME_PLUGIN); } /** * 消息不带ttl队列与正常交换机绑定 * * @param queue * @param exchange * @return */ @Bean public Binding withoutttlQueueBinding(@Qualifier("withOutttlQueue") Queue queue, @Qualifier("normalExchange") DirectExchange exchange) { return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with(ROUTING_KEY_WITHOUT_TTL); } /** * 消息带ttl队列与正常交换机绑定 * * @param queue * @param exchange * @return */ @Bean public Binding withttlQueueBinding(@Qualifier("withttlQueue") Queue queue, @Qualifier("normalExchange") DirectExchange exchange) { return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with(ROUTING_KEY_WITH_TTL); } /** * 死信队列与死信交换机绑定 * * @param queue * @param exchange * @return */ @Bean public Binding deadLetterBinding(@Qualifier("deadLetterQueue") Queue queue, @Qualifier("deadLetterExchange") DirectExchange exchange) { return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with(ROUTING_KEY_DEAD_LETTER); } /** * rabbitMQ插件实现的延迟队列-队列绑定交换机 * * @param queue * @param customExchange * @return */ @Bean public Binding pluginBinding(@Qualifier("pluginQueue") Queue queue, @Qualifier("customExchange") CustomExchange customExchange) { return BindingBuilder.bind(queue).to(customExchange).with(ROUTING_KEY_PLUGIN).noargs(); }}- 消息生产者
import org.springframework.amqp.core.MessagePostProcessor;import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Component; import static com.star95.springcloud.rabbitmq.cancelorder.RabbitMQConfig.*; @Componentpublic class MessageSender { @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; /** * 发送带自定义ttl的消息 * * @param msg * @param ttl */ public void sendMsgWithTtl(String msg, String ttl) { MessagePostProcessor messagePostProcessor = message -> { message.getMessageProperties().setExpiration(ttl);//设置消息过期时间 return message; }; rabbitTemplate.convertAndSend(EXCHANGE_NAME_NORMAL_DIRECT, ROUTING_KEY_WITH_TTL, msg, messagePostProcessor); } /** * 发送公共ttl的消息 * * @param msg */ public void sendMsgWithOutTtl(String msg) { rabbitTemplate.convertAndSend(EXCHANGE_NAME_NORMAL_DIRECT, ROUTING_KEY_WITHOUT_TTL, msg); } /** * 使用rabbitmq插件实现的延迟队列，发送带自定义ttl的消息 * @param msg * @param ttl */ public void sendMsgWithPlugin(String msg, Integer ttl) { rabbitTemplate.convertAndSend(EXCHANGE_NAME_PLUGIN, ROUTING_KEY_PLUGIN, msg, a -> { a.getMessageProperties().setDelay(ttl); return a; }); } }- 消息消费者
import com.rabbitmq.client.Channel;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.springframework.amqp.core.Message;import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;import org.springframework.stereotype.Component; import java.io.IOException;import java.time.LocalDateTime;import java.time.format.DateTimeFormatter; import static com.star95.springcloud.rabbitmq.cancelorder.RabbitMQConfig.QUEUE_NAME_DEAD_LETTER;import static com.star95.springcloud.rabbitmq.cancelorder.RabbitMQConfig.QUEUE_NAME_PLUGIN; @Slf4j@Componentpublic class QueueConsumer { /** * 不带ttl队列消费消息 * * @param message * @param channel * @throws IOException */ // @RabbitListener(queues = QUEUE_NAME_WITHOUT_TTL) public void withoutttlQueueReceive(Message message, Channel channel) throws IOException { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); String msg = new String(message.getBody()); log.info("当前时间：{}，公共ttl队列消费的消息内容：{}", time, msg); channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true); } /** * 带ttl队列消费消息 * * @param message * @param channel * @throws IOException */ // @RabbitListener(queues = QUEUE_NAME_WITH_TTL) public void withttlQueueReceive(Message message, Channel channel) throws IOException { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); String msg = new String(message.getBody()); log.info("当前时间：{}，自定义ttl队列消费的消息内容：{}", time, msg); channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true); } /** * 死信队列消费消息 * * @param message * @param channel * @throws IOException */ @RabbitListener(queues = QUEUE_NAME_DEAD_LETTER) public void deadQueueReceive(Message message, Channel channel) throws IOException { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); String msg = new String(message.getBody()); log.info("当前时间：{}，死信队列消费的消息内容：{}", time, msg); channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); } /** * 使用rabbitmq插件实现延迟队列消费消息 * * @param message * @param channel * @throws IOException */ @RabbitListener(queues = QUEUE_NAME_PLUGIN) public void pluginQueueReceive(Message message, Channel channel) throws IOException { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); String msg = new String(message.getBody()); log.info("当前时间：{}，使用rabbitmq插件实现延迟队列，消费的消息内容：{}", time, msg); channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); }}- controller发送消息入口
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.time.LocalDateTime;import java.time.format.DateTimeFormatter; @Slf4j@RequestMapping("cancelorder")@RestControllerpublic class RabbitMQMsgController { @Autowired private MessageSender sender; @RequestMapping("/msgwithttl") public void msgWithttl(String msg, String ttl) { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); log.info("当前时间：{}，创建带自定义ttl消息，msg:{}，ttl:{}", time, msg, ttl); sender.sendMsgWithTtl(msg, ttl); } @RequestMapping("/msgwithoutttl") public void msgWithoutttl(String msg) { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); log.info("当前时间：{}，创建公共ttl消息，msg:{}", time, msg); sender.sendMsgWithOutTtl(msg); } @RequestMapping("msgwithplugin") public void msgWithPlugin(String msg, Integer ttl) { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); log.info("当前时间：{}，使用rabbitmq插件实现延迟队列，发送的消息，msg:{}，ttl:{}", time, msg, ttl); sender.sendMsgWithPlugin(msg, ttl); } }注意：@RabbitListener(queues = QUEUE_NAME_WITHOUT_TTL)，@RabbitListener(queues = QUEUE_NAME_WITH_TTL)，这两个是注释掉的，如果不注释消息就被正常消费了，注释掉就可以测试消息到期会进入死信队列实现延迟队列的功能。
- 使用公共ttl的接口发送两条消息
http://127.0.0.1:8080/cancelorder/msgwithoutttl?msg=order123
http://127.0.0.1:8080/cancelorder/msgwithoutttl?msg=order321
结果：
当前时间：2023-06-27 14:45:58，创建公共ttl消息，msg:order123当前时间：2023-06-27 14:45:00，创建公共ttl消息，msg:order321当前时间：2023-06-27 14:45:08，死信队列消费的消息内容：order123当前时间：2023-06-27 14:45:10，死信队列消费的消息内容：order321不管是两条请求谁先执行，结果均是在默认的10秒后过期，结果正常，这种适用于消息具有同一过期时间的场景。
- 使用自定义ttl的接口发送两条消息
http://127.0.0.1:8080/cancelorder/msgwithttl?msg=order321&ttl=5000（先执行）
http://127.0.0.1:8080/cancelorder/msgwithttl?msg=order123&ttl=20000（后执行）
结果：
当前时间：2023-06-27 14:51:40，创建带自定义ttl消息，msg:order321，ttl:5000当前时间：2023-06-27 14:51:45，死信队列消费的消息内容：order321当前时间：2023-06-27 14:51:52，创建带自定义ttl消息，msg:order123，ttl:20000当前时间：2023-06-27 14:52:12，死信队列消费的消息内容：order123这里可以看到先执行延迟5秒的请求，再执行延迟20秒的请求，结果是正常按指定时间消费的消息。
如果我们按下面这个顺序执行（先执行延迟20秒的请求，再执行延迟5秒的请求）
http://127.0.0.1:8080/cancelorder/msgwithttl?msg=order123&ttl=20000（先执行）
http://127.0.0.1:8080/cancelorder/msgwithttl?msg=order321&ttl=5000（后执行）
结果：
当前时间：2023-06-27 14:53:27，创建带自定义ttl消息，msg:order123，ttl:20000当前时间：2023-06-27 14:53:31，创建带自定义ttl消息，msg:order321，ttl:5000当前时间：2023-06-27 14:53:47，死信队列消费的消息内容：order123当前时间：2023-06-27 14:53:47，死信队列消费的消息内容：order321这里两条请求执行完后，结果却是同一时间消费的消息，这是因为RabbitMQ只会检查第一个消息是否过期，如果过期则丢到死信队列，如果第一个消息的延时时长很长，而第二个消息的延时时长很短，则第二个消息并不会优先得到执行，这个问题可以通过rabbMQ的延迟插件来解决。
- 使用rabbitMQ插件实现的延迟队列接口发送两条消息
http://127.0.0.1:8080/cancelorder/msgwithplugin?msg=order123&ttl=20000（先执行）
http://127.0.0.1:8080/cancelorder/msgwithplugin?msg=order321&ttl=5000（后执行）
结果：
当前时间：2023-06-27 15:08:04，使用rabbitmq插件实现延迟队列，发送的消息，msg:order123，ttl:20000当前时间：2023-06-27 15:08:06，使用rabbitmq插件实现延迟队列，发送的消息，msg:order321，ttl:5000当前时间：2023-06-27 15:08:11，使用rabbitmq插件实现延迟队列，消费的消息内容：order321当前时间：2023-06-27 15:08:24，使用rabbitmq插件实现延迟队列，消费的消息内容：order123这里消息过期正常被消费，解决了由于消息过期时长不一致导致的不能及时消费的问题。
优点
RabbitMQ消息服务可靠性高，消息处理速度快，支持大数据量，并且支持分布式横向扩展方便。
缺点
引入RabbitMQ中间件系统复杂度增高，运维成本增加，使用起来配置较复杂。
总结
订单超时自动取消是电商平台中非常重要的功能之一，通过合适的技术方案，可以实现自动化处理订单超时的逻辑，提升用户体验和系统效率。本文介绍了几种常用的技术方案，开发者可以根据具体的业务需求和技术栈选择合适的方案，并结合相应的文档和示例进行实现和配置。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载，侵权请联系 admin@trc20.tw 删除。
THE END
