微软一面：订单超时未支付，如何自动关闭？
hi，你好，我是猿java
最近，有小伙伴私信反馈微软一面的系统设计题：订单超时未支付，如何自动关闭？
说实话，微软能问出这种面试题确实很诧异，难道是互联网人已经大量涌进了微软这个养老基地，开始卷它？言归正传，有网购经验的小伙伴应该知道，如果订单在规定的时间内没有支付，订单就会被系统自动关闭，作为技术人员，该如何设计这个功能，今天我们来分析 4种有概括性的方案。
说明：
规定的时间：即超时时间，这个因平台而异，有的场景是 10分钟超时，比如 12306 购票，有的平台是 15分钟或者 30分钟超时，有些秒杀场景是 1分钟超时，具体超时值需要根据具体的业务来定。
自动关闭的原因：对于有库存的业务，需要释放库存，否则容易导致少卖。比如有些用户恶意下单，不支付。
方案1: 定时器
定时器应该是我们最可能想到的方案，通过定时器去数据库轮询待支付的订单信息，然后在业务代码中判断订单是否超时，更新订单状态。
实现思路
下单的时候把超时需要关闭订单的具体时间值（pay_expire_time）保存到表里，给pay_expire_time字段添加一个索引，然后设置一个定时器，每 3s/5s 去数据库查询一次数据，查询 SQL 如下：
1 | select id from order where order_status = '待支付' && pay_expire_time > now() |
优点
定时器方案最大的优点就是实现简单
缺点
- 需要定时从数据库拉取数据，对数据库会产生一定的压力
- 需要将数据加载到内存中进行业务逻辑处理，如果拉取的数据量比较大，可能会消耗过多的内存导致OOM
- 定时器是周期性的，对于超时订单的关闭可能存在延时
适用场景
适用于数据量比较小的业务场景，比如，很多小公司在业务处于 0-1 的过程中，该方案比较常见。
方案2: 被动关闭
服务器不做订单的主动关闭，而是在客户端拉取订单时按需被动关闭订单，比如，客户端通过接口获取服务器的时间以及订单超时时间，然后计算并判断订单是否超时，如果超时，将订单显示成超时的样式，
并隐式向服务器发送一个订单超时关闭的请求，服务器再做相应的逻辑处理。
优点
- 实现简单
- 按需处理订单超时，客户端需要用到数据再做判断
缺点
- 订单长时间未关闭，在业务意义上可能是脏数据
- 客户端需要做超时的逻辑判断并且发送超时关闭请求
适用场景
适用于数据量比较小的业务场景，被动关闭通常会结合定时器方案使用。
方案3: MQ延时消息
有些 MQ有延时消息的特性，比如阿里开源的 RocketMQ，用户创建订单时，同时往 MQ中发送一条延时消息，用户支付成功后，删除对应的延时消息（开源版本的没有此功能），
当消费者消费到消息时再做超时的相关处理
优点
- 利用中间件 MQ的特性，避免业务端自己实现
缺点
- 如果使用开源的 Apache RocketMQ 4.x版本，消息延时只有特定的 18个级别，所以业务的超时时间要和 RocketMQ的延时级别相匹配才能使用
- 强依赖中间件 MQ，所以 MQ的稳定性以及是否丢消息直接影响该功能
- 使用开源版的 RocketMQ，没有删除延时消息的功能，因此需要对每条消息都做超时判断，增加了很多无效的数据处理
- 如果数据量比较大，MQ可能会堆积产生延时
注意：
在 RocketMQ 4.x中 只有 1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h 18个固定Level的延迟时间
在 RocketMQ 5.x，支持任意时间的延迟消息，官方解决的 issue
适用场景
适用于搭建了 RocketMQ的公司，想利用 RocketMQ的延时消息来实现该功能
方案4: 超时中心
很多大厂都有自己的分布式超时系统 TOC（Timeout Coordinator System），不同的公司可能叫法不一样，这里给出一种实现思路：
实现思路
1. 订单创建
- 用户通过前端下单，请求发送到OMS（Order Management System）订单管理系统
- OMS创建订单，并将订单状态设置为“待支付”或类似的初始状态
2. 注册超时事件
- 在订单创建的同时，OMS向 TOC注册一个超时事件
- 超时事件包含了订单ID、超时时间（例如30分钟）和超时后需要执行的动作（例如关闭订单）
3. 超时监控
- TOC系统开始监控这个订单的超时事件
- 如果在设定的超时时间内，用户完成了支付，OMS会更新订单状态并通知 TOC取消超时事件
4. 超时处理
- 如果超时时间到达，而订单状态仍然是“待支付”，TOC将触发超时动作
- TOC通知 OMS订单已超时
5. 订单关闭
- OMS收到 OTC超时通知后，执行订单关闭操作
- OMS将订单状态更新为“已关闭”或“超时关闭”
6. 超时后处理
- OMS可能需要处理一些后续任务，如释放库存、退还优惠券等
- 完成这些操作后，该订单的超时处理流程结束
优点
- 专门的人做专门的事，性能，稳定性，扩展性有保障
- 可以处理海量数据
缺点
- 实现和维护成本比较高
- 实现复杂度比较高，方案中可能会涉及分布式调度，MQ等技术栈
适用场景
适合数据量比较大的中大型公司，需要专门的团队负责
如何选择？
架构领域有句经典的台词：没有最好的架构，只有够用的架构。
这个理论用于订单超时关闭场景同样适用，分布式超时中心方案看起来高大上，而且能处理海量数据，但是，如果把这套方案用于几个人的团队，有一种杀鸡用牛刀的架势，可能不但解决不了问题，还会给团队带来技术难题和成本负担。
因此，架构一定要基于业务，方案也一定要基于业务。
对于定时器方法，看起来简单粗暴，但是很多公司的业务在 0-1的过程中，它就是首选，因为实现的成本很低，没有什么技术难点，
假设每条订单的数据大小是 1K，5万条订单的数据大概在 50M左右，用定时器把数据加载到内存中处理也是ok的，所以该方案适合每天的订单量在万级别，或者再保守一些，每日订单总量在 1万以下。
对于 MQ延时消息方案，首先需要考虑自建 MQ 还是购买 MQ云产品，以及两种方案带来的技术难点或者购买成本，基于先有 MQ这个条件再看它适合的业务场景，在根据每日的订单量是百万级别，十万级别还是万级别来选择 MQ的配置。
分布式超时中心方案技术难度和维护成本都比较高，一般适合一些独角兽企业，大厂或者财力和技术能力都不错的公司。
总结
本文分了具有概括性的 4种订单超时关闭方案，可能每个公司实现的细节或者叫法略有差异，但是思想是相通的。
通过本文，我们可以根据不同的业务体量给出不同的方案或者设计思路，以及各个方案的优缺点，具体细节可以结合具体业务细节。
没有最好的架构，只有够用（适合）的架构，很多时候在选择方案的时候一定要结合实际业务，切勿过度设计，但是也不能缺乏设计的能力
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