【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
Hello,大家好,我是楼下小黑哥~
好久没写支付相关的文章了,今天继续从事老本行~
上次在文章钱被扣走了,但是订单却未成功!支付掉单异常最全解决方案提到,支付过程会出现掉单、卡单的情况,这种情况对于用户来讲,体验非常差,明明自己付了钱,扣了款,但是订单却未成功。
上篇文章我们简单说了下解决方案,这次小黑哥就结合生产实际碰到的情况,给出两种详细设计的方案:
- 定时轮询补偿方案
- 延迟消息补偿方案
大家可以根据自己系统的实际情况,选择性参考。
当然了,以下设计方案可能并不完美,如果各位读者还有其他解决方案,欢迎留言指出,一起讨论,一起成长~
定时轮询补偿方案
整体流程
这个方案主要采用定时任务,批量查询掉单记录,从而驱动查询具体支付支付结果,然后更新内部订单。
整体方案流程图如下:
前三步流程没什么好说的,正常的支付流程,咱们针对后面几步具体详细说下。
第三步调用支付通道之后,如果支付通道端返回支付受理成功或者支付处理中,我们就需要调用第四步,将这类订单插入掉单表。
如果支付直接成功了,那就正常流程返回即可。
第五步,补单应用将会定时查询数据库,批量查询掉单记录。
第六步,补单应用使用线程池,多线程异步的方式发起掉单查询。
第七步,调用支付通道支付查询接口。
重点来了,如果第七步支付结果查询为以下状态:
- 支付结果为扣款成功
- 支付结果为明确失败
- 掉单记录查询达到最大次数
第八步就会删除掉单记录。
最后,如果掉单查询依旧还是处理中,那么经过一定的延时之后,重复第五步,再次重新掉单补偿,直到成功或者查询到达最大次数。
相关问题
为什么需要新建一张掉单表?不能直接使用支付订单表,查询未成功的订单吗?
这个问题,实际上确实可以直接使用的支付订单表,然后批量查询当天未成功的订单,补单程序发起支付查询。
那为什么需要新建一张掉单表?
主要是因为数据库查询效率问题,因为支付订单表每天都会大量记录新增,随着时间,这张表记录将会越来越多,越来越大。
支付记录越多,批量范围查询效率就会变低,查询速度将会变慢。
所以为了查询效率,新建一张掉单表。
这张表里仅记录支付未成功的订单,所以数据量就会很小,那么查询效率就会很高。
另外,掉单表里的记录,不会被永久保存,只是临时性。当支付结果查询成功,或者支付结果明确失败,再或者查询次数到达规定最大次数,就会删除掉单记录。
这就是第八步为什么需要删除掉单表的原因。
如果需要保存每次掉单表查询详情,那么这里建议再新增一张掉单查询记录表,保存每一次的查询记录。
针对这个方案,如果还有其他问题,欢迎留言。
方案优缺点
定时轮询补偿方案,最大的优点可能就是系统架构方案比较简单,比较容易实施。
那么这个方案的缺点主要在于定时任务上。
定时任务轮询方案天然会存在以下不足:
- 轮询效率稍低
- 每次查询数据库,已经被执行过记录,仍然会被扫描(补单程序将会根据一定策略决定是否发起支付通道查询),有重复计算的嫌疑
时效性不够好,如果每小时轮询一次,最差的情况下,时间误差会达到1小时
- 如果为了解决时效性问题,增加定时任务查询效率,那么 1 中查询效率跟 2 的重复计算问题将会更加明显。
延迟消息补偿方案
下面介绍另外一种掉单补偿方案,延迟消息补偿方案,这个方案整体流程与定时任务方案类似,最大区别可能在于,从一种拉模式变成一种推模式。
整体方案流程图如下:
这个方案主要流程跟定时方案类似,主要区别在于第四步,第五步,第八步。
第四步的流程从插入掉单表变更为往延迟队列发送掉单消息。
第五步,补单程序接收掉单消息,然后触发支付掉单查询。
第八步,如果第七步支付结果查询为以下状态:
- 支付结果为扣款成功
- 支付结果为明确失败
- 掉单记录查询达到最大次数
补单程序将会告知延迟队列消费成功,延迟队列将会删除这条掉单消息。
其他状态将会告知消费失效,延迟队列将会在一定延时之后,再次发送掉单消息,然后继续重复第五步。
延迟队列
这里的延迟队列需要自己实现,复杂度还是比较高的,这里给大家推荐几种实现方案:
第一种,基于 Redis SortedSet 实现延迟队列。可以参考一下有赞的实现方案https://tech.youzan.com/queuing_delay/
第二种,基于时间轮算法(TimingWheel)实现延迟队列,具体可以参考 Kafka 延时队列。
第三种,基于 RocketMQ 延迟消息。
前两种方案说起来还需要再开发,所以还是比较复杂的。
这里重点说下第三种方案,该方案是 RocketMQ 已经支持的特性,开箱即用,使用起来还是比较简单的。
RocketMQ 延迟消息支持 18 个等级,分别如下:
1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h
消息发送方可以通过以下方式指定延迟等级,对应上方的延迟时间。
Message#setDelayTimeLevel
消息消费方,如果消费失败,默认将会在消息发送方的的延迟等级基础上加 1。如果消息消费方需要指定其他的延迟等级,可以使用如下方式:
ConsumeConcurrentlyContext#setDelayLevelWhenNextConsume
RocketMQ 延迟消息,支持的特性还是比较基础、简单,不支持自定义延迟时间。不过对于掉单补偿的这个场景刚好够用,但是如果需要自定义延迟的,那还是得采用其他的方案。
方案优缺点
延迟消息的方案相对于定时轮询方案来讲:
- 无需再查询全部订单,效率高
- 时效性较好
不过延迟消息这种方案,需要基于延迟队列,实现起来比较复杂,目前开源实现也比较少。
小结
支付掉单、卡单是支付过程中经常会碰到的事,我们可以采用异步补偿的方案,解决该问题。
异步补偿方案可以采用如下两种:
- 定时轮询补偿方案
- 延迟消息补偿方案
定时轮询补偿方案实现起来比较简单,但是时效性稍差。
而延迟消息补偿方案总体来说比较优秀,但是实现起来比较复杂。如果没有自定义的延迟时间的需求,可以直接采用 RocketMQ 延迟消息,简单快捷。
另外延迟队列使用场景还是比较多,不仅仅能用在掉单补偿上,还可以用于支付关单等场景。所以有能力开发的团队,可以开发一个通用的延迟队列、
好了,今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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