在使用Quartz定时任务实现支付单的自动关单功能时，可以通过结合多线程和分段处理来优化系统的性能，尤其是在订单数据量较大的情况下，避免扫表延迟问题。
设计思路
- Quartz定时任务：
定期触发任务扫描未支付的订单，并关闭那些超时未支付的订单。 - 多线程+分段处理：
对订单数据进行分段处理，每个线程负责处理一部分数据，避免全量扫表带来的延迟问题。 - 任务拆分：
根据订单的总数量，将其划分为若干批次（分段），使用线程池中的多个线程并行处理。
实现步骤 - 创建订单关闭服务
编写服务类，负责从数据库中查找超时未支付的订单并进行关闭操作。
@Service
public class OrderCloseService {
// 模拟订单关闭逻辑
public void closeOrder(Long orderId) {
// 实际业务逻辑：如调用数据库更新订单状态为已关闭
System.out.println("关闭订单：" + orderId);
}
// 查询超时未支付订单
public List<Long> getTimeoutOrders(int offset, int limit) {
// 模拟分页查询数据库中的超时未支付订单
// offset是偏移量，limit是每页大小
List<Long> orderIds = new ArrayList<>();
for (long i = offset; i < offset + limit; i++) {
orderIds.add(i); // 模拟获取订单ID
}
return orderIds;
}
}
- 配置Quartz定时任务
Quartz的定时任务类，用来定期触发订单关闭任务。
@Component
public class OrderCloseJob implements Job {
@Autowired
private OrderCloseService orderCloseService;
@Autowired
private ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor;
private static final int PAGE_SIZE = 100; // 每个批次处理的订单数量
@Override
public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
// 获取需要关闭的订单总数
int totalOrders = getTotalOrderCount(); // 假设有方法能获取订单总数
int totalPages = (totalOrders + PAGE_SIZE - 1) / PAGE_SIZE;
// 分页获取并关闭订单
for (int page = 0; page < totalPages; page++) {
int offset = page * PAGE_SIZE;
taskExecutor.execute(() -> {
// 多线程执行每页的订单关闭操作
List<Long> orders = orderCloseService.getTimeoutOrders(offset, PAGE_SIZE);
for (Long orderId : orders) {
orderCloseService.closeOrder(orderId);
}
});
}
}
// 模拟获取超时订单总数的方法
private int getTotalOrderCount() {
// 实际上应查询数据库返回超时未支付订单的总数量
return 1000; // 假设有1000个订单
}
}
- 配置线程池
通过自定义线程池来实现多线程处理，使用Spring Boot中的ThreadPoolTaskExecutor。
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import java.util.concurrent.Executor;
@Configuration
public class ThreadPoolConfig {
@Bean("taskExecutor")
public Executor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(10); // 核心线程数
executor.setMaxPoolSize(20); // 最大线程数
executor.setQueueCapacity(500);// 队列容量
executor.setThreadNamePrefix("OrderCloseThread-");
executor.initialize();
return executor;
}
}
- Quartz定时任务的配置
通过QuartzConfig来配置任务的触发频率及初始化。
import org.quartz.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class QuartzConfig {
@Bean
public JobDetail orderCloseJobDetail() {
return JobBuilder.newJob(OrderCloseJob.class)
.withIdentity("orderCloseJob")
.storeDurably()
.build();
}
@Bean
public Trigger orderCloseTrigger() {
// 每5分钟执行一次
return TriggerBuilder.newTrigger()
.forJob(orderCloseJobDetail())
.withIdentity("orderCloseTrigger")
.withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
.withIntervalInMinutes(5)
.repeatForever())
.build();
}
}
核心点解释
- 定时任务（Quartz）：OrderCloseJob类负责触发定时任务，每次执行时，它会获取超时未支付的订单，并通过线程池并行处理。
- 分页处理：通过offset和limit对订单进行分页处理，每个线程负责处理一部分订单，避免一次性加载过多数据带来的内存和性能问题。
- 多线程处理：ThreadPoolTaskExecutor被用来并行执行关闭订单的操作。它可以通过设置核心线程数、最大线程数和队列容量来优化任务执行的效率。
- 解决扫表延迟问题：使用分页和多线程，减轻了数据库的压力，同时提高了订单关闭的处理速度。即便订单量非常大，这种方案也能快速响应，不会造成长时间的表扫描。
性能优化
● 分段处理：通过分批次的方式，每个线程只处理一部分订单，避免全量扫表的性能瓶颈。
● 线程池控制并发：使用线程池可以控制并发的线程数，防止系统因为并发过高导致崩溃或性能下降。
这种设计在处理大量数据时能够显著提升系统性能，并且可以适应实际业务场景中订单数据的增长。