支付宝异步通知问题

底儿er 2014-08-12 10:35:49
我web端调用支付宝接口进行支付,一般都是支付成功之后,获得支付成功信息,然后同时去更改我本地订单状态(已付款)。

但是有一种情况是这样的:
调用支付宝接口,你输入账号密码之后, 在支付宝最后一步你不去点确认付款。直接退出(相当于你没有付款)。
然后,你用自己的手机支付宝客户端打开,你会看到有一个未付款的订单(也就是刚才你没付款但生成的订单)~这个时候 如果你去付款了,付款成功之后,就不可能调到我的web端呀?这样我就不能更改我本地的订单状态了。

想问下,大家遇到这种情况是怎么处理的?

有人说,每10秒钟通过订单号去支付宝查询并得到该订单状态。这种方法貌似可以,但是我百度了半天没有见到如何 根据订单号去查询订单状态啊!!! 支付宝的接口我有(Danbao担保)。不太会用。

希望大神给予指点!!!在线坐等,感激万分!!!
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两个木头 2017-03-14
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环境部署在公网就可以用了 如果公网不能直接使用 可以使用远程调试来测试 前提是数据库要是一致的
StaticCoder 2017-02-21
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sb,自己解决了就不吱声了。这种人应该滚出论坛。好吧,我的素质比较差。
凯旋1993 2016-07-21
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@jjm460428795 回调地址不能写内网ip,支付宝访问不了的。 要写外网ip
凯旋1993 2016-07-21
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回调地址不能写内网ip
Java论道 2016-07-11
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引用 9 楼 u011699672 的回复:
我已经弄好了,谢谢各位大神!!!
怎么解决的?
qq_34538953 2016-04-10
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请问你是怎么解决的?
seleliuxi 2015-12-08
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notify_url.jsp 打了断点根本没进来,你是怎么做到的?
mikejohn8 2015-12-05
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异步通知需要在外网上测试,必须让你的服务器能从外网访问。目前我知道的方法有两种:1. 设置路由器端口映射,百度一下,有很多教程。但这种方法我失败了,有可能是我的路由器上方还有一个交换机的原因(不明确)。2. 注册一个花生壳帐号花8块钱开通映射功能,你会得到一个生成的域名,用来做测试异步通知的路径参数。
GlyphVectory 2015-10-10
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异步回调你的接口。
qq1141387415 2015-09-09
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那你是怎么弄好的。。求教,我的是移动支付,不过应该原理是一样的
nineSir 2015-05-12
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//服务器异步通知页面路径 你是怎么搞定的 notify_url也没有进来 看到的请加我QQ教我解决
刘祖义 2015-03-14
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支付宝异步通知参数错误
demon3211 2015-02-12
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求解 我也是这个问题 怎么弄好的
摩云一剑 2015-02-02
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我也遇到这个问题呢, 那个官方demo, 异步回调都不成功, 请问你是怎么处理的呢?
小王大哥 2015-01-04
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1596987128求指导
小王大哥 2015-01-04
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楼主 怎么解决的 能告诉我吗?我最近也遇到这个问题
yu35531275 2014-12-22
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你好 我也碰到这个问题 弄了好长时间没解决 能告诉我您是怎么解决的么
qq_17252075 2014-12-17
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你怎么整的?我的也和这个类似,不过我的是写的controller,怎么解决啊
bingge2008 2014-11-16
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你好,你是怎么弄的啊,请你讲讲思想,谢谢!
zgd77521 2014-10-13
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内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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