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~

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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:

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

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。

复习一下,网关类支付,比如支付宝、微信支付、网银支付,这种支付模式,支付通道仅仅返回支付受理成功,具体支付结果需要接收支付通道端的支付通知,这类支付我们将其称为异步支付。

相应的还有同步支付,比如银行卡支付,微信、支付宝代扣类支付,这类支付,同步就能返回支付结果。

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:

  1. 轮询效率稍低

  2. 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

  3. 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

  4. 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:

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

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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