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📚目录
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项目背景
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技术栈总览
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详细流程分析
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3.1 Canal监听MySQL Binlog
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3.2 MQ中转传递订单变化
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3.3 Elasticsearch存储并查询附近订单
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3.4 Redis高性能抢单+Lua防止抢单冲突
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3.5 XXL-Job定时任务处理
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完整系统流程图
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总结
一、项目背景
针对类似外卖、跑腿、上门维修等业务场景，存在大量订单需要快速分配给周边服务人员。为了保证抢单速度快、系统高可用，我们设计了一套基于：
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MySQL主库 + Canal监听Binlog
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MQ异步推送订单变更
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Elasticsearch进行地理位置查询
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Redis加速抢单并防止重复抢单
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XXL-Job异步修正状态
的完整解决方案。
二、技术栈总览
| 技术 | 用途 |
|---|---|
| Canal | 监听数据库Binlog变化 |
| MQ (RocketMQ) | 订单变更异步推送 |
| Elasticsearch | 地理位置检索订单 |
| Redis | 高并发缓存抢单、Lua保证原子操作 |
| XXL-Job | 定时任务处理订单 |
三、详细流程分析
3.1 Canal监听MySQL Binlog
目的：实时感知订单表（如：order）中数据变化（新建/更新/删除）。
步骤：
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Canal连接MySQL，模拟一个Slave。
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订阅需要监听的表，比如：
instance.filter.regex = db_name.order -
把监听到的变更事件，转换成统一格式，推送到MQ。
注意：
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Canal要有正确的binlog起始点。
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reset master后要删除Canal的meta.dat文件。
Canal配置关键项：
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.instance.filter.regex=order.*
3.2 MQ中转传递订单变化
目的：削峰填谷，异步解耦，解放数据库压力。
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Canal将每条订单变更消息发送到MQ，例如RocketMQ的
OrderChangeTopic。 -
消费端程序监听此Topic，异步拉取消息，处理数据同步到ES和Redis。
RocketMQ发送格式示例（JSON）：
{"eventType": "UPDATE","orderId": "123456","status": "NEW","longitude": 113.2644,"latitude": 23.1291
}
3.3 Elasticsearch存储并查询附近订单
目的：让服务人员可以基于地理位置检索周边5km内未被抢的订单。
订单结构设计（Mapping）：
{"mappings": {"properties": {"orderId": { "type": "keyword" },"status": { "type": "keyword" },"location": { "type": "geo_point" }}}
}
Java (ES 8+ Lambda Client) 地理查询示例：
SearchResponse<OrderDoc> response = client.search(s -> s.index("orders").query(q -> q.bool(b -> b.must(m -> m.match(mq -> mq.field("status").query("NEW"))).filter(f -> f.geoDistance(gd -> gd.field("location").distance("5km").location(l -> l.latlon(23.1291, 113.2644)))))),
OrderDoc.class
);
注意：
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地理位置需要保存为
geo_point格式。 -
查询时注意单位（km、m）。
3.4 Redis高性能抢单+Lua防止抢单冲突
目的：防止高并发下，出现多个服务人员抢到同一订单的问题。
抢单流程：
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抢单时直接查Redis，避免访问MySQL。
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使用Lua脚本，原子性判断是否已被抢。
Lua抢单脚本示例：
if redis.call("get", KEYS[1]) == false thenredis.call("set", KEYS[1], ARGV[1])return 1
elsereturn 0
end
Java调用Lua脚本示例：
DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
redisScript.setScriptText(luaScriptContent);
redisScript.setResultType(Long.class);Long result = stringRedisTemplate.execute(redisScript,Collections.singletonList("order:123456"),"TAKEN"
);if (result == 1L) {// 抢单成功
} else {// 已被抢
}
注意：
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KEY设计为
order:{orderId} -
失效时间根据业务设置，比如订单未支付自动失效。
3.5 XXL-Job定时任务处理
目的：在服务人员未支付、超时未接单等情况下，自动取消订单，释放资源。
常见定时任务：
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每分钟扫描未支付的订单，关闭超时订单。
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抢单后超时未接单，订单重新入池。
XXL-Job处理示例：
@XxlJob("orderTimeoutHandler")
public void orderTimeoutHandler() {List<String> timeoutOrderIds = orderService.findTimeoutOrders();for (String orderId : timeoutOrderIds) {orderService.cancelOrder(orderId);}
}
调度配置：
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调度周期：每1分钟
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失败重试：3次
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超时时间：30秒
四、完整系统流程图
五、总结
通过这一套组合：
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Canal保证数据库变化实时捕捉
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MQ解耦数据同步和订单更新
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ES支撑复杂地理位置查询
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Redis + Lua保障高并发原子抢单
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XXL-Job负责后置状态修正
整套抢单系统实现了：
✅ 高可用
✅ 高性能
✅ 地理范围精准控制
✅ 数据一致性
适合各类跑腿、外卖、上门维修等业务场景。