方案1：统一的定时任务，每隔1分钟执行一次。

缺点：每隔一分钟处理一次，过于频繁的请求，增加服务器的负担。并且会有1分钟的误差，因为定时任务设置每隔1分钟执行一次。

优点：实现简单

方案2：利用mq的延迟发送特性处理+一个定时任务统一处理失败的单子

下单后，发送一条消息给mq，并设置mq，30分钟后再处理发送消息动作

优点：时间准确性相对高，一个单子只执行一次，并发高。

缺点：1.当大量消息堆积的时候，同样存在延迟的问题。同时还可能存在消息丢失风险。（rocketmq号称0丢失）

          2.基本上的mq，都是默认不开启延迟发送的，需要开启mq延迟发送功能，且会增加mq的一部分性能负担。

方案3：利用redis的过期key特性处理+一个定时任务统一处理失败的单子

优点：时间准确性相对高，一个单子只执行一次

缺点：1，消息只发送一次，不管有没有处理成功。

           2，当很多key同时过期时，存在延迟问题。

           3.   当负载多个实例的时候，要保证业务只被执行一次，要保证幂等性，不能重复被执行。

           4，redis默认是不开启这个功能的，需要开启redis过期key的监听订阅，会增加redis的一部分性能负担。

方案4：30分钟后处理的定时任务+一个定时任务统一处理失败的单子

当下单后，新建一个30分钟后处理的定时任务

优点：时间准确性高，一个单子只执行一次。

缺点：1，需要再新建一个定时任务，删除处理过，无用的定时任务。

           2，并发数，依赖数据库的并发，以xxjob来举例，其实是往数据库插一条定时任务的数据，所以并发受限于数据库并发数。（需要优化插入的过程，比如如何提高插入速度，或者相应的削峰措施等）

上面四种方案，笔者认为在并发度不是特别高的情况下，第二种（rocketmq优先推荐）和第四种方案为较优方案。

现有的分布式定时任务有，xxjob,elasticjob,springjob等。