分布式環境下實現延時任務的方案

1，某寶購買了一件商品時尚未付款，然後30分鐘後就會自動取消該訂單

2，某寶購買一件商品後，確認收貨後15天預設好評

類似這種功能我們叫延時任務，但是我們要怎麼去實現這樣的功能呢，下面就來說說我們的策略吧!

啟動乙個job(job排程與業務邏輯處理分離)，定時掃瞄資料庫，執行的操作類似select * from *** where status='1' and created_at<=當前時間-30分鐘,獲取到資料後，進行訂單取消操作。

優點:簡單，且可以支援集群擴充套件

缺點：(1)存在延遲，如果job一分鐘執行一次，那麼最大延遲就是1分鐘

(2)資料可能存在分布不均的情況，有可能超時的訂單都集中在某個小範圍時間段，其他時間段job相當於都在空跑

(3)如果訂單量巨大，每隔一分鐘掃瞄一次，效能較差

該解決方案，我們實際中也有使用，定時任務大約5分鐘跑一次，主要用於對時間要求不那麼敏感且訂單量較少(比如金融產品要求百萬或者幾百萬的起投額，這樣的業務單個訂單的金額巨大，但是總體的訂單量少)的場景。

jdk提供了乙個現成的延遲佇列實現，delayqueue,delayqueuequeue = new delayqueue(),這個element必須要實現delayed介面，當佇列中的元素延遲到期後才能被取出來,可以通過在while迴圈中呼叫take方法獲取到期的元素。

優點:所有的操作都在記憶體中，效率高，延遲非常低

缺點:(1)伺服器如果重啟後，資料就全部丟失了

(2)如果訂單量巨大，可能出現記憶體不夠導致溢位，需要在初期充分預估記憶體大小

還有一種與這個類似的方法就是採用時間輪的方式，之前的文章中有介紹過，不過本質上也與方案b存在相同的問題。

首先將訂單資訊(包含超時資訊)寫入到資料庫，然後再寫入必要的訂單有關資訊到jdk延遲佇列中。jdk中的延遲任務處理後更新資料庫中的訂單資訊。如果伺服器重啟資料丟失了，那麼由補償任務執行超時操作。

優點同方案2，缺點:還是可能出現記憶體不夠導致溢位，需要在初期充分預估記憶體大小

根據方案方案2的缺點，害怕重啟，以及記憶體溢位，那我們把這些資料都存到redis(規劃專門的記憶體)中，這樣也不怕機器重啟和記憶體溢位了。可以利用redis提供的有序集合,具體可以看redisfans**上的文件介紹。

首先我們使用zadd命令，其member為訂單id，score為訂單超時時間。然後在while迴圈中命令zrangebyscore查詢超時時間小於等於當前時間的記錄(system.currenttime),執行超時操作，然後刪掉對應的member。

缺點:(1)redis需要進行額外的維護，redis還是有宕機的可能，宕機時主從切換的過程中可能丟失資料，需要解決這個問題(雖然可以通過配置保證資料不丟失，但會導致master拒絕客戶端的寫請求,另一種方法是也採用補償的方式處理這種情況)。

(2)如果同一時間超時的訂單數巨大，zrangebyscore直接獲取全部資料會有嚴重的效能問題，需要分頁獲取，這樣會增大延遲，此時可能需要進行分片，

(3)需要引入分布式鎖避免單個訂單被重複執行超時操作

比如利用rabbitmq的特性(ttl和dead letter exchanges)，我們建議兩個佇列queue1和queue2首先將訂單放入佇列queue1,設定這個訊息的時間為30分鐘，超過時間後被**到queue2，訊息者消費queue2即可。

優點:高效，利於橫向擴充套件，mq訊息的持久化可以保證可靠性

缺點:需要引入對應的訊息中介軟體，需要對其進行額外的維護(如果本身的專案中就用到了訊息中介軟體,那麼可以採用這種方案)