今天分享一篇支付系统中，常见的掉单操作～
好好的支付，怎么就掉单了？
我听说过下单、买单、脱单…… 掉单是什么东西？
所谓的掉单，就是用户下单支付，在钱包里完成了支付，结果回到电商 APP 一看，订单还是未支付……
毫无疑问，用户肯定会炸，结果不是客诉，就是差评。
用户感觉受到了欺诈
那么掉单是怎么来的呢？
我们先来看看订单支付的完整流程：
钱包支付的完整流程
用户从电商应用点击支付，客户端向服务端发起支付请求
支付服务会向第三方的支付渠道发起支付，支付渠道会响应对应的 url
以 APP 为例，客户端通常是会拉起对应的钱包，用户跳到对应的钱包
用户在钱包里完成支付
用户完成支付后，跳转回对应的电商 APP
客户端轮询订单服务，获取订单状态
支付渠道回调支付服务，通知支付结果
支付服务通知订单服务，更新订单状态
对于支付订单而言，大概可以分为这么几个状态：
支付状态
未支付：用户在点击支付之后，支付服务请求支付渠道之前，处于未支付状态
支付中：用户发起支付后，到跳转到支付钱包，再到完成支付，支付服务获取到最终支付结果之间，属于支付中状态，这个状态下，可以说是一个迷雾状态，电商系统对于用户的支付是不确定
支付成功 / 失败 / 取消 / 关闭：电商系统最终确定了用户在第三方钱包的支付最终结果
看起来没什么问题啊，怎么就掉单了？简单说，就是支付的状态没有同步到，或者没有及时同步到。
掉单发生
支付渠道的支付回调
发生了一些异常，导致支付服务没有收到支付渠道的回调通知
支付服务通知订单服务
服务内部出现异常，导致支付状态没有同步到订单服务
客户端获取订单状态
客户端通常是轮询获取状态，可能会在轮询时间内没有获取到订单状态，结果用户看到未支付
其中 1 可以称之为外部掉单，2 和 3 可以称之为内部掉单。
接下来我们看看，怎么预防掉单问题。
怎么防止内部掉单
我们先从系统内部的掉单说起，当然在系统内部，稳定性更容易保证，发生掉单的概率还是比较小的。
服务端防止掉单
支付服务和订单服务之间防止掉单，关键就在于尽可能保证支付通知订单支付结果成功，我们一般通过这两种方式。
服务端防止掉单
同步调用重试机制
支付服务调用订单服务的时候，要进行失败重试，防止网络抖动情况下的调用失败。
异步消息可靠性投递
同步不稳妥，那就再加一个异步。支付服务投递一个支付成功消息，订单服务消费支付成功消息，整个过程要尽可能保证可靠性，例如订单服务要在完成订单状态更新后再确认完成消息消费。
同步 + 异步两手策略，基本上可以防范服务端的内部掉单。
至于引入分布式事务（事务消息、Seata）来保证状态一致，我觉得也没有必要。
客户端如何防止掉单
用户支付完成后，跳回电商系统，客户端会轮询一下订单的状态，通常两三秒内，就会得到订单完成支付的结果，这个过程出现问题的概率相比是非常低的。
但是也不排除，很小概率下，客户端轮询一段时间，还没得到结果，那么只能结束轮询，给用户展示未支付。
这种情况，通常问题也是出在服务端，没有及时更新订单的状态，最主要的还是要处理服务端的掉单，保证服务端能及时同步支付订单的状态。
但是一旦服务端的订单状态变更了，也要尽可能同步到客户端，不能让用户一直看到未支付。
客户端和服务端之间，同步状态，无非就是推和拉：
客户端轮询
客户端判断用户未支付之后，通常会进行订单倒计时。
倒计时
这里再提一下？大家觉得这种倒计时是怎么实现的呢？纯客户端组组件倒计时吗？
—— 肯定不行，通常是客户端组件倒计时，定期向服务端请求，检查倒计时时间。同样的，这种情况下，客户端也可以检查支付状态。
服务端推送
说真的，服务端推送，看上去是一种很美好的方案，Web 端可以使用 Websocket，APP 端可以用自定义 Push，大家可以看看我有 7 种 实现 web 实时消息推送的方案，7 种！。但实际上，推送的成功率经常不那么理想。
怎么防止外部掉单
相比较内部掉单，外部掉单发生的概率就大很多，毕竟和外部渠道的对接，不可控的因素更多。
要防止外部掉单，核心就是四个字：“主动查询”，如果只是等待第三方的回调通知，风险还是比较大的，支付服务要主动向第三方查询支付状态，即使有什么异常，也能及时感知到。
主动查询，主要就是两种形式：
定时任务查询
毫无疑问，最简单的肯定就是定时任务了，支付服务，定时查询一段时间内支付中的支付订单，向第三方渠道查询支付结果，查询到终态之后，就去更新支付订单状态、通知订单服务：
定时查询支付状态
实现也很简单，用 xxl-job 之类的定时任务框架，定时扫表，向第三方查询就行了，大概代码如下：
@XxlJob("syncPaymentResult")
public ReturnT<String> syncPaymentResult(int hour) {
//……
//查询一段之间支付中的流水
List<PayDO> pendingList = payMapper.getPending(now.minusHours(hour));
for (PayDO payDO : pendingList) {
//……
// 主动去第三方查
PaymentStatusResult paymentStatusResult = paymentService.getPaymentStatus(paymentId);
// 第三方支付中
if (PaymentStatusEnum.PENDING.equals(paymentStatusResult.getPayStatus())) {
continue;
}
//支付完成，获取到终态
//……
// 1.更新流水
payMapper.updatePayDO(payDO);
// 2.通知订单服务
orderService.notifyOrder(notifyLocalRequestVO);
}
return ReturnT.SUCCESS;
}
定时任务的最大好处肯定是简单了，但是它也有一些问题：
查询的结果不实时
定时任务频率的设置永远是个不好确定的事情，间隔短对数据库压力大，间隔长了不实时，很容易出现，上面提到的用户回到 APP，结果轮询不到支付成功状态的情况。
实际上，用户跳转钱包之后，通常会很快完成支付，如果短时间内没有完成支付，那么一般也不会再付了。所以其实，发起支付开始，从第三方查询支付结果的频率应该是递减的。
对数据库有压力
定时任务扫表，对数据库肯定是会有压力的，扫表的时候，经常会看到数据库的监控出现一个小突刺，如果数据量大的话，可能影响更大。
可以单独创建一个支付中流水表，定时任务扫描这张表，获取到支付最终态之后，就删除掉对应的记录。
延时消息查询
定时任务存在一些问题，那么有没有什么其它办法呢？答案是延时消息。
延时消息查询支付状态
在发起支付之后，发送一个延时消息，前面讲到，用户跳转到钱包，通常很快会支付，所以我们希望查询支付状态这个步骤，符合这个规律，所以希望在 10s、30s、1min、1min30s、2min、5min、7min…… 这种频率去查询支付订单的状态，这里我们可以用一个队列结构实现，队列里存放下一次查询的时间间隔。
大概代码如下：
//……
//控制查询频率的队列，时间单位为s
Deque<Integer> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(10);
queue.offer(30);
queue.offer(60);
//……
//支付订单号
PaymentConsultDTO paymentConsultDTO = new PaymentConsultDTO();
paymentConsultDTO.setPaymentId(paymentId);
paymentConsultDTO.setIntervalQueue(queue);
//发送延时消息
Message message = new Message();
message.setTopic("PAYMENT");
message.setKey(paymentId);
message.setTag("CONSULT");
message.setBody(toJSONString(paymentConsultDTO).getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
try {
//第一个延时消息，延时10s
long delayTime = System.currentTimeMillis() + 10 * 1000;
// 设置消息需要被投递的时间。
message.setStartDeliverTime(delayTime);
SendResult sendResult = producer.send(message);
//……
} catch (Throwable th) {
log.error("[sendMessage] error:", th);
}
PS：这里用的是 RocketMQ 云服务器版，支持任意级别的延时消息，开源版的 RocketMQ 只支持固定级别的延时消息，不得不感慨充钱才能变强。有实力的开发团队，可以在开源基础上，进行二次开发。
在消费到延时消息之后，向第三方查询支付订单的状态，如果还在支付中，就继续发送下一个延时消息，延时间隔从队列结构中取。如果获取到最终态，就去更新支付订单状态、通知订单服务。
@Component
@Slf4j
public class ConsultListener implements MessageListener {
//消费者注册，监听器注册
//……
@Override
public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
// UTF-8解析
String body = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
PaymentConsultDTO paymentConsultDTO= JsonUtil.parseObject(body, new TypeReference<PaymentConsultDTO>() {
});
if (paymentConsultDTO == null) {
return Action.ReconsumeLater;
}
//获取支付流水
PayDO payDO=payMapper.selectById(paymentConsultDTO.getPaymentId());
//……
//查询支付状态
PaymentStatusResult paymentStatusResult=payService.getPaymentStatus(paymentStatusContext);
//还在支付中，继续投递一个延时消息
if (PaymentStatusEnum.PENDING.equals(paymentStatusResult.getPayStatus())){
//发送延时消息
Message msg = new Message();
message.setTopic("PAYMENT");
message.setKey(paymentConsultDTO.getPaymentId());
message.setTag("CONSULT");
//下一个延时消息的频率
Long delaySeconds=paymentConsultDTO.getIntervalQueue().poll(); message.setBody(toJSONString(paymentConsultDTO).getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
try {
Long delayTime = System.currentTimeMillis() + delaySeconds * 1000;
// 设置消息需要被投递的时间。
message.setStartDeliverTime(delayTime);
SendResult sendResult = producer.send(message);
//……
} catch (Throwable th) {
log.error("[sendMessage] error:", th);
}
return Action.CommitMessage;
}
//获取到最终态
//更新支付订单状态
//……
//通知订单服务
//……
return Action.CommitMessage;
}
}
延时消息的方案相对于定时轮询方案来讲：
不过大家也看到，我这里的实现是利用的是充钱版的 RocketMQ，所以看起来不太复杂，但是如果用开源方案，那就没那么简单。
充钱就能解决
时效性更好
无需扫表，对数据库压力较小
结语
这篇文章介绍了一个让用户炸毛，让客服恼火，让开发挠头的问题 —— 掉单，包括为什么会掉单，怎么防止掉单。
其中内部掉单，发生的概率相对较少，掉单最主要的原因还是所谓的外部掉单。
外部掉单解决的关键点是主动查询，有两种常用的方案：定时任务查询和延时消息查询，前者简单一些，后者功能上更加出色。
有话要说