关于java:抄答案就是了两套详细的设计方案解决头疼的支付掉单问题

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Hello,大家好,我是楼下小黑哥~

好久没写领取相干的文章了,明天持续从事老本行~

上次在文章钱被扣走了,然而订单却未胜利!领取掉单异样最全解决方案提到,领取过程会呈现 掉单、卡单 的状况,这种状况对于用户来讲,体验十分差,明明本人付了钱,扣了款,然而订单却未胜利。

上篇文章咱们简略说了下解决方案,这次小黑哥就联合生产理论碰到的状况,给出两种具体设计的计划:

  • 定时轮询弥补计划
  • 提早音讯弥补计划

大家能够依据本人零碎的理论状况,选择性参考。

当然了,以下设计方案可能并不完满,如果各位读者还有其余解决方案,欢送留言指出,一起探讨,一起成长~

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定时轮询弥补计划

整体流程

这个计划次要采纳定时工作,批量查问掉单记录,从而驱动查问具体领取领取后果,而后更新外部订单。

整体计划流程图如下:

前三步流程没什么好说的,失常的领取流程,咱们针对前面几步具体具体说下。

第三步调用领取通道之后,如果领取通道端返回 领取受理胜利或者领取解决中,咱们就须要调用第四步,将这类订单插入掉单表。

如果领取间接胜利了,那就失常流程返回即可。

温习一下,网关类领取,比方支付宝、微信领取、网银领取,这种领取模式,领取通道仅仅返回领取受理胜利,具体领取后果须要接管领取通道端的领取告诉,这类领取咱们将其称为异步领取。

相应的还有同步领取,比方银行卡领取,微信、支付宝代扣类领取,这类领取,同步就能返回领取后果。

第五步,补单利用将会定时查询数据库,批量查问掉单记录。

第六步,补单利用应用线程池,多线程异步的形式发动掉单查问。

第七步,调用领取通道领取查问接口。

重点来了,如果第七步领取后果查问为以下状态:

  • 领取后果为扣款胜利
  • 领取后果为明确失败
  • 掉单记录查问达到最大次数

第八步就会删除掉单记录。

最初,如果掉单查问仍旧还是解决中,那么通过肯定的延时之后,反复第五步,再次从新掉单弥补,直到胜利或者查问达到最大次数。

相干问题

为什么须要新建一张掉单表?不能间接应用领取订单表,查问未胜利的订单吗?

这个问题,实际上的确能够间接应用的领取订单表,而后批量查问当天未胜利的订单,补单程序发动领取查问。

那为什么须要新建一张掉单表?

次要是因为数据库查问效率问题,因为领取订单表每天都会大量记录新增,随着工夫,这张表记录将会越来越多,越来越大。

领取记录越多,批量范畴查问效率就会变低,查问速度将会变慢。

所以为了查问效率,新建一张掉单表。

这张表里仅记录领取未胜利的订单,所以数据量就会很小,那么查问效率就会很高。

另外,掉单表里的记录,不会被永恒保留,只是临时性。当领取后果查问胜利,或者领取后果明确失败,再或者查问次数达到规定最大次数,就会删除掉单记录。

这就是第八步为什么须要删除掉单表的起因。

如果须要保留每次掉单表查问详情,那么这里倡议再新增一张掉单查问记录表,保留每一次的查问记录。

针对这个计划,如果还有其余问题,欢送留言。

计划优缺点

定时轮询弥补计划,最大的长处可能就是零碎架构计划比较简单,比拟容易施行。

那么这个计划的毛病次要在于 定时工作 上。

定时工作轮询计划人造会存在以下有余:

  1. 轮询效率稍低
  2. 每次查询数据库,曾经被执行过记录,依然会被扫描(补单程序将会依据肯定策略决定是否发动领取通道查问),有 反复计算 的嫌疑
  3. 时效性不够好,如果每小时轮询一次,最差的状况下,时间误差会达到 1 小时
  4. 如果为了解决时效性问题,减少定时工作查问效率,那么 1 中查问效率跟 2 的反复计算问题将会更加显著。

提早音讯弥补计划

上面介绍另外一种掉单弥补计划,提早音讯弥补计划,这个计划整体流程与定时工作计划相似,最大区别可能在于,从一种 拉模式 变成一种 推模式

整体计划流程图如下:

这个计划次要流程跟定时计划相似,次要区别在于第四步,第五步,第八步。

第四步的流程从插入掉单表变更为往 提早队列发送掉单音讯

第五步,补单程序接管掉单音讯,而后触发领取掉单查问。

第八步,如果第七步领取后果查问为以下状态:

  • 领取后果为扣款胜利
  • 领取后果为明确失败
  • 掉单记录查问达到最大次数

补单程序将会告知提早队列生产胜利,提早队列将会删除这条掉单音讯。

其余状态将会告知生产生效,提早队列将会在肯定延时之后,再次发送掉单音讯,而后持续反复第五步。

提早队列

这里的提早队列须要本人实现,复杂度还是比拟高的,这里给大家举荐几种实现计划:

第一种,基于 Redis SortedSet 实现提早队列。能够参考一下有赞的实现计划 https://tech.youzan.com/queuing_delay/

第二种,基于工夫轮算法 (TimingWheel) 实现提早队列,具体能够参考 Kafka 延时队列。

第三种,基于 RocketMQ 提早音讯。

前两种计划说起来还须要再开发,所以还是比较复杂的。

这里重点说下第三种计划,该计划是 RocketMQ 曾经反对的个性,开箱即用,应用起来还是比较简单的。

RocketMQ 提早音讯反对 18 个等级,别离如下:

1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h

音讯发送方能够通过以下形式指定提早等级,对应上方的延迟时间。

Message#setDelayTimeLevel

音讯生产方,如果生产失败,默认将会在音讯发送方的的提早等级根底上加 1。如果音讯生产方须要指定其余的提早等级,能够应用如下形式:

ConsumeConcurrentlyContext#setDelayLevelWhenNextConsume

RocketMQ 提早音讯,反对的个性还是比拟根底、简略,不反对自定义延迟时间。不过对于掉单弥补的这个场景刚好够用,然而如果须要自定义提早的,那还是得采纳其余的计划。

计划优缺点

提早音讯的计划绝对于定时轮询计划来讲:

  • 无需再查问全副订单,效率高
  • 时效性较好

不过提早音讯这种计划,须要基于 提早队列,实现起来比较复杂,目前开源实现也比拟少。

小结

领取掉单、卡单是领取过程中常常会碰到的事,咱们能够采纳异步弥补的计划,解决该问题。

异步弥补计划能够采纳如下两种:

  • 定时轮询弥补计划
  • 提早音讯弥补计划

定时轮询弥补计划实现起来比较简单,然而时效性稍差。

而提早音讯弥补计划总体来说比拟优良,然而实现起来比较复杂。如果没有自定义的延迟时间的需要,能够间接采纳 RocketMQ 提早音讯,简略快捷。

另外 提早队列 应用场景还是比拟多,不仅仅能用在掉单弥补上,还能够用于领取关单等场景。所以有能力开发的团队,能够开发一个通用的提早队列、

好了,明天的文章就到这里了。

我是楼下小黑哥,下篇文章再见,886~

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