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想要解决支付掉单问题?这有两种系统设计方案
更新时间:2025-5-3 20:20:33 作者:爱短链
在上面,作者为我们分享了一个解决方案。
在本文中,作者结合实际情况和案例总结了两种系统设计方案。
上次在文章《钱被扣了,订单却没有成功!支付异常最完整的解决方案》中提到,支付过程会出现「掉单、卡单」在这种情况下,对于用户来说,体验非常差,显然他们付了钱,扣除了钱,但订单没有成功。
在最后一篇文章中,我们简要介绍了解决方案。
这一次,小黑哥根据实际生产情况给出了两个详细的设计方案: 定期轮询补偿方案 延迟消息补偿计划 可根据自己系统的实际情况进行选择性参考。
「当然,以下设计方案可能并不完美。
如果读者有其他解决方案,请留言指出,一起讨论,一起成长~」 一、定期轮询补偿方案 1. 整体流程 本方案主要采用定期任务,批量查询订单记录,驱动查询具体支付结果,更新内部订单。
总体方案流程图如下: 定期任务补偿 前三个过程没什么好说的,正常的支付过程,我们详细说明下面几个步骤。
第三步调用支付通道后,如果支付通道端返回「支付受理成功或支付处理成功」,我们需要调用第四步,将此类订单插入单表。
如果支付直接成功,则可以返回正常流程。
回顾一下,支付宝、微信支付、网银支付等网关支付。
在这种支付模式下,支付渠道只能成功返回支付验收,具体支付结果需要接收支付渠道端的支付通知。
我们称之为异步支付。
还有同步支付,如银行卡支付、微信、支付宝代扣支付可以同步返还支付结果。
第五步,补充应用程序定期查询数据库,批量查询订单记录;第六步,补充应用程序使用线程池和多线程异步查询;第七步,调用支付渠道支付查询接口。
如果第七步的支付结果被查询为以下状态: 「支付结果是扣款成功」 「付款结果显然是失败」 「查询掉单记录最大次数」 「第八步删除单记录。
」 最后,如果订单查询仍在处理中,则在一定延迟后,重复第五步,重新订单补偿,直到成功或查询达到最大时间。
2. 相关问题 「为什么需要新的掉单表?不能直接使用支付订单表查询未成功订单吗?」 事实上,支付订单表确实可以直接使用,然后批量查询当天未成功的订单,补充程序启动支付查询。
那为什么要新建掉单表呢? 这主要是因为数据库查询的效率,因为支付订单表每天都会有大量的新记录。
随着时间的推移,这个表会有越来越多的记录。
「付款记录越多,批量范围查询效率越低,查询速度越慢。
」 因此,为了查询效率,建立一个新的单表。
这张表只记录未成功支付的订单,所以数据量会很小,所以查询效率会很高。
此外,订单丢失表中的记录不会永久保存,而是暂时的。
当支付结果查询成功,或支付结果明显失败,或查询次数达到规定的最大次数时,将删除订单记录。
「这就是为什么第八步需要删除单表。
」 如果您需要保存每个订单丢失表的查询细节,建议添加另一个订单丢失查询记录表,以保存每个查询记录。
如果您有其他问题,请留言。
3. 方案优缺点 定期轮询补偿方案最大的优点可能是系统架构方案相对简单,易于实施方案的缺点主要是「定时任务」上。
定期任务轮询方案自然会有以下不足: 「轮询效率略低」; 每次查询数据库都被记录下来,它仍然会被扫描(补充程序将根据某些策略决定是否启动支付渠道查询)「重复计算」的嫌疑; 「时效性不够好」,若每小时轮询一次,最坏情况下,时间误差小时; 为了解决时效性问题,提高定期任务查询效率, 1 跟踪查询效率 2 重复计算问题会更加明显。
二、延迟消息补偿方案 下面介绍另一种订单损失补偿方案,延迟消息补偿方案,整个过程类似于定期任务方案,最大的区别可能是从一个「拉模式」变成一种「推模式」。
总体方案流程图如下: 该方案的主要流程与定时方案相似,主要区别在于第四步、第五步和第八步。
第四步的过程从插入单表变为「延迟队列发送订单消息」;第五步,补充程序接收订单消息,然后触发付款订单查询;第八步,如果第七步的付款结果查询如下: 支付结果是扣款成功 付款结果显然是失败 查询掉单记录最大次数 补充程序将通知延迟队列成功消费,延迟队列将删除此订单。
其他状态将告知消费无效,延迟队列将在一定延迟后再次发送订单消息,然后继续重复第五步。
方案优缺点: 与定期轮询方案相比,延迟消息方案: 无需查询所有订单 效率高,时效性好 但是,延迟消息的计划需要基于「延迟队列」,实现起来比较复杂,目前开源实现也比较少。
三、小结 在支付过程中,我们可以采用异步补偿方案来解决这个问题,异步补偿方案可以采用以下两种: 定期轮询补偿方案 延迟消息补偿计划 定期轮询补偿方案相对简单,但时效性稍差。
一般来说,延迟消息补偿方案比较好,但实现起来比较复杂。
如果没有定制的延迟时间要求,可以直接使用 RocketMQ 推迟新闻,简单快捷。
另外「延迟队列」还有很多场景更多,不仅可以用于订单补偿,还可以用于支付订单和其他场景。
因此,有能力开发的团队可以开发一个通用的延迟队列。
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