面试官:说说电商系统订单超时自动取消怎么实现?你有几种方案?

文章讨论了电商订单超时未支付的处理方案,包括定时任务(本地和分布式)、客户端计时+服务端检查以及延时消息(如RocketMQ)。每种方法有其优缺点,例如定时任务可能增加数据库压力,客户端计时依赖用户行为,而延时消息则引入了额外的技术复杂性。文章还提出了对于长周期支付方式如何调整订单有效期的问题。

大家对电商购物应该都比较熟悉了,我们应该注意到,在下单之后,通常会有一个倒计时,如果超过支付时间,订单就会被自动取消。

​下单

今天,我们来聊聊订单超时未支付自动取消的几种方案。

1.定时任务

这是最容易想到的办法,定时任务去轮询数据库,取消即将超时的订单。

订单轮询

定时任务实现方式有很多种,大概可以分为两类:本地定时任务和分布式定时任务。

​定时任务实现

本地定时任务,适用于单机版的业务系统,实现方式非常多样:

  • 永动机线程:开启一个线程,通过sleep去完成定时,一些开源中间件的某些定时任务是通过这种方式实现的。

  • JDK Timer:JDK提供了Timer API,也提供了很多周期性的方法。

  • 延迟线程池:JDK还提供了延迟线程池ScheduledExecutorService,API和Timer类似。

  • Spring Task:Sprig框架也提供了一些定时任务的实现,使用起来更加简单。

  • Quartz:Quartz框架更进一步,提供了可以动态配置的线程池。

分布式定时任务:适用于分布式的业务系统,主要的实现框架有两种:

  • xxl-job:大众点评的许雪里开源的,一款基于MySQL的轻量级分布式定时任务框架。

  • elastic-job:当当开发的弹性分布式任务调度系统,功能很强大,相对重一些。

定时任务实现的优点是开发起来比较简单,但是它也有一些缺点:

  • 对数据库的压力很大,定时任务造成人为的波峰,执行的时刻数据库的压力会陡增

  • 计时不准,定时任务做不到非常精确的时间控制,比如半小时订单过期,但是定时任务很难卡准这个点

2.被动取消

在文章开头的那个倒计时器,大家觉得是怎么做的呢?一般是客户端计时+服务端检查。

什么意思呢?就是这个倒计时由客户端去做,但是客户端定时去服务端检查,修正倒计时的时间。

那么,这个订单超时自动取消,也可以由客户端去做:

  • 用户留在收银台的时候,客户端倒计时+主动查询订单状态,服务端每次都去检查一下订单是否超时、剩余时间

  • 用户每次进入订单相关的页面,查询订单的时候,服务端也检查一下订单是否超时

被动取消

这种方式实现起来也比较简单,但是它也有缺点:

  • 依赖客户端,如果客户端不发起请求,订单可能永远没法过期,一直占用库存

当然,也可以被动取消+定时任务,通过定时任务去做兜底的操作。

3.延时消息

第三种方案,就是利用延时消息了,可以使用RocketMQ、RabbitMQ、Kafka的延时消息,消息发送后,有一定延时才会投递。

延时消息

我们用的就是这种,消息队列采用的是RocketMQ,其实RocketMQ延时也是利用定时任务实现的。

使用延时消息的优点是比较高效、好扩展,缺点是引入了新的技术组件,增加了复杂度。


除了上面的三种,其实还有一些其它的方式,例如本地延迟队列、时间轮算法、Redis过期监听……

但是我觉得,应该不会有人真考虑过在生产上使用这些方法。

这里再给大家提个小问题,假如我们接入了一种支付方式,支付的周期非常长,我们需要延长订单的有效时间,这种情况下,大家会怎么实现订单超时未支付自动取消呢?

电商系统 2025.01-2025.03 1.技能清单: SpringBoot+SpringCloud微服务架构(Nacos服务注册/配置中心、OpenFeign远程调用、Gateway网关)+Md5Crypt+MybatisPlus+Redis +RabbitMQ+Sentinel 2.项目模块:用户微服务+商品微服务+订单微服务+优惠券微服务 3.项目介绍:该项目基于微服务架构,通过将项目拆解为四个微服务,实现对用户的注册、登陆信息的管理与查询,对商品库存的添加扣减,订单的创建与关单并采用支付宝进行支付,优惠券的发放与使用等功能。 4.项目亮点:  微服务治理:基于Nacos实现微服务的动态注册与发现,结合Spring Cloud Alibaba生态,使用OpenFeign实现服务间的高效通信与负载均衡,通过Nacos的配置中心实现配置的动态更新,提升了系统的可维护性和扩展性。  用户注册安全:在用户注册环节,引入图形验证码机制防止机器人恶意注册,结合Redis缓存实现邮箱验证码的发送与验证,并设计防盗刷机制,有效保障了系统的安全性。  用户认证与授权:采用Md5Crypt算法对用户密码进行加密存储,结合JWT实现无状态的身份认证机制,确保用户登录的安全性和系统的可扩展性。  高并发场景优化:在优惠券发放模块,通过Redis分布式锁(Redisson实现)解决高并发场景下的超发问题,结合数据库事务机制,确保数据的一致性和系统的稳定性。  延迟任务处理:利用RabbitMQ的死信队列特性实现延迟队列功能,支持订单超时取消、库存回滚等场景,提升了系统的灵活性和可靠性。  商品搜索优化:利用Elasticsearch实现了商品的全文检索与模糊搜索功能。  秒杀功能优化: 通过Redis预减库存、分布式锁(Redisson实现)防止超卖,结合RabbitMQ异步处理订单生成,确保高并发场景下的系统稳定性和数据一致性。 以上是我的简历中项目描述部分,现在面试官针对项目问如下问题: 1.看你项目用了jwt 说下原理 2.token怎么存储?过期时间怎么设计的?假设十二个小时过期,用户第十一小时五十九分登录,过一分钟会让用户再次登录吗,如何优化?(refresh token?)token续签问题。 3.看你项目使用了Redis,主要干什么的?Redis还能干什么? 4.项目出现OOM怎么排查? 请你一一详细解答
05-14
<think>好的,我现在需要帮用户解答关于电商项目中JWT原理、Token存储与续签、Redis用途及OOM排查的问题。用户还提到了之前的引用内容,我需要参考这些内容来组织答案。 首先,用户的问题分为几个部分:JWT工作原理、Token存储设计、过期时间优化(比如refresh token)、Redis的作用和扩展应用,以及OOM排查方法。我需要逐一解答这些部分,同时结合之前的引用内容。 关于JWT工作原理,我需要解释JWT的结构(header, payload, signature),以及它在微服务中的无状态验证机制。引用[1]和[2]提到了JWT和Redis的结合使用,比如白名单、黑名单,还有refresh token机制,这些可以作为优化方案的部分。 Token存储设计方面,用户可能想知道如何安全地存储token,是否需要Redis。根据引用[1],有两种方案:JWT+Redis白名单和存储完整会话信息。需要比较两者的优缺点,并给出建议,比如短期Token和refresh token结合使用,引用[2]中的混合方案可能适用。 过期时间优化部分,refresh token机制是关键。引用[2]提到了access token短期,refresh token存Redis,这样可以减少频繁续签,同时增强安全性。需要详细说明续签流程和如何防止token被盗。 Redis的作用部分,用户可能已经知道缓存,但需要扩展其应用,比如分布式锁、会话存储、限流等。引用[1]和[2]提到了Redis用于存储token黑名单或会话信息,可以强调Redis在提高性能和实现安全控制方面的作用。 OOM排查方法,需要分步骤说明,比如查看日志、堆转储分析、内存泄漏检测工具等。可能还要提到JVM参数设置,比如堆内存大小,垃圾回收策略。这部分需要结合实战经验,给出具体命令和工具。 在回答时,要注意结构清晰,分点回答,每个部分用小标题。同时,确保引用之前的资料,比如引用[1]和[2]中的方案对比和选型建议,来增强答案的可信度。 另外,用户提到是面试问题,所以答案需要简明扼要,但覆盖全面,展示深度。比如在解释JWT时,可以提到安全性考虑(签名算法),在Redis部分提到高可用架构(集群、哨兵),在OOM排查时提到常见的内存泄漏场景(如缓存未设置过期时间)。 可能还需要考虑电商项目的具体场景,比如高并发、分布式环境下的token管理,如何通过Redis实现会话共享,微服务间的安全通信等。结合引用[3]提到的服务网关,可以提到网关在鉴权中的作用,与JWT和Redis的配合。 最后,检查是否每个部分都回答了用户的问题,没有遗漏,并且逻辑连贯。确保引用标记正确,比如引用[1][2][3]在适当的位置,帮助面试官理解方案的依据。</think>### 电商项目中 JWT 与 Redis 的综合设计及 OOM 排查 --- #### 一、JWT 工作原理与安全验证机制 1. **JWT 结构** JWT 由三部分组成:`Header`(算法类型)、`Payload`(用户信息)、`Signature`(签名),格式为: $$ \text{Base64(Header)}.\text{Base64(Payload)}.\text{Signature} $$ 签名通过密钥(如 HMAC-SHA256)生成,防止篡改[^2]。 2. **无状态验证流程** - 用户登录后,服务端生成 JWT 返回客户端。 - 客户端后续请求携带 JWT(通常放在 `Authorization` 头)。 - 微服务网关(如 Spring Cloud Gateway)直接解析 JWT 验证签名,无需查询数据库[^3]。 --- #### 二、Token 存储设计与续签优化 1. **短期 Token + Refresh Token 机制** - **Access Token**:有效期短(如 15 分钟),通过 JWT 自包含特性快速验证。 - **Refresh Token**:长期有效(如 7 天),存储于 Redis(Key 为用户 ID,Value 为 Token),用于续签 Access Token[^2]。 - **续签流程**: ```java if (accessToken 过期 && refreshToken 有效) { 生成新 accessToken,并重置 refreshToken 过期时间(可选) } ``` 2. **主动失效与安全控制** - **黑名单机制**:登出时,将未过期的 Access Token 加入 Redis 黑名单(Key 为 Token 的 `jti`,Value 为过期时间)。 - **多端登录支持**:Redis 存储用户的所有活跃 Refresh Token,按设备 ID 区分,支持动态吊销[^1]。 3. **存储方案对比** | 方案 | 优点 | 适用场景 | |---------------------|-------------------------------|---------------------| | JWT + 白名单(jti) | Redis 存储压力小,性能高 | 简单业务,无需复杂会话管理 | | Redis 存储完整会话 | 支持动态权限、审计日志 | 金融、电商等复杂业务 | --- #### 三、Redis 的核心作用与扩展应用 1. **核心用途** - **会话存储**:集中管理用户 Token 和权限信息,解决微服务架构下的状态共享问题[^1]。 - **限流与熔断**:通过 `INCR` 和 `EXPIRE` 实现接口限流(如 1000 次/分钟)。 - **分布式锁**:使用 `SETNX` 保证秒杀场景的库存一致性。 2. **扩展设计** - **热点数据缓存**:商品详情页使用 Redis 缓存,减少数据库压力。 - **延迟队列**:通过 `ZSET` 实现订单超时自动关闭。 - **布隆过滤器**:拦截无效请求(如不存在的商品 ID 查询)。 --- #### 四、OOM 问题排查方法 1. **快速定位** - **日志分析**:搜索 `OutOfMemoryError` 或 `GC overhead limit exceeded`。 - **堆转储**:添加 JVM 参数 `-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError`,生成 `*.hprof` 文件。 2. **工具诊断** - **MAT(Memory Analyzer)**:分析堆转储文件,定位内存泄漏对象(如未释放的 Redis 连接池)。 - **Arthas**:在线监控 JVM 内存分布:`dashboard → heapdump`。 3. **常见场景** - **缓存雪崩**:大量 Key 同时过期 → 设置随机过期时间。 - **内存泄漏**:未关闭的线程池或数据库连接 → 使用 `try-with-resources`。 - **Redis 大 Key**:单个 Key 存储 10MB 数据 → 拆分数据或使用压缩算法。 --- #### 五、面试问题扩展 1. **JWT 如何防御重放攻击?** - 方案:在 Payload 中加入 `jti`(唯一标识)和 `exp`(过期时间),Redis 记录已使用的 `jti`。 2. **Redis 集群脑裂如何处理?** - 配置 `min-slaves-to-write` 和 `min-slaves-max-lag`,避免主节点数据丢失。 3. **微服务网关如何集成 JWT?** - 网关统一验证签名,将用户信息(如 `userId`)通过请求头传递给下游服务[^3]。 --- ### 参考文献 : JWT 与 Redis 的会话管理方案对比 : 短期 Token + Refresh Token 的混合设计 [^3]: 微服务网关的安全验证流程
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