java接口防重提交如何处理

本文涉及的产品
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 举一个最简单的例子:日常开发中crud在业务系统中普遍存在,在服务端没有做任何处理,客户端没有做节流、防抖等限流操作时,同一秒一个用户点了两次新增按钮,导致数据库中存在同样两条数据,其结果可想而知,同理修改、删除同样的道理;查询本身具有幂等性,但是在同一秒钟同样的操作,查询多次和一次,有区别吗?区别大了去了,不谈用户体验如何,光是网络开销、流量占用、带给服务器的压力等等,生产中一点小的问题,如何不及时处理,可能会引发灾难性bug。

1.什么是接口防重?
在一定的时间内多次请求同一接口,同一参数。由于请求是健康请求,会执行正常的业务逻辑,从而产生大量的废数据。
2.问题的产生及引发的问题
举一个最简单的例子:日常开发中crud在业务系统中普遍存在,在服务端没有做任何处理,客户端没有做节流、防抖等限流操作时,同一秒一个用户点了两次新增按钮,导致数据库中存在同样两条数据,其结果可想而知,同理修改、删除同样的道理;查询本身具有幂等性,但是在同一秒钟同样的操作,查询多次和一次,有区别吗?区别大了去了,不谈用户体验如何,光是网络开销、流量占用、带给服务器的压力等等,生产中一点小的问题,如何不及时处理,可能会引发灾难性bug。
3.处理方法

第一种:前台在请求接口的时候,传递一个唯一值,然后在对应接口判断该唯一值,在一定的时间内是否被消费过

第二种:采用Spring AOP理念,实现请求的切割,在请求执行到某个方法或某层时候,开始拦截进行,获取该请求的参数,用户信息,请求地址,存入redis中并放置过期时间,进行防重(推荐使用)

4.谈谈以下两种处理方法的利弊

第一种:局限性太高,前台必须传递一个唯一值,就算请求到达指定后台服务,写一个拦截器,需要配置太多不需要拦截的方法,也许你会说,可以拦截有规则的请求地址,这样真的好吗?
第二种(推荐):采用AOP面向切面编程的思想,在不污染源代码的情况下,进行增强功能,切入到要防重的接口上,实现统一防重处理、业务解耦。此处采用AOP + 自定义注解,灵活实现防重功能。

5.具体代码(采用第二种)

注解类

import java.lang.annotation.*;

/**

  • 防重
  • @date 2020/8/12
  • @return
    */
    //标识该注解用于方法上
    @Target({ElementType.METHOD})
    //申明该注解为运行时注解,编译后改注解不会被遗弃
    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    //javadoc工具记录
    @Documented
    public @interface PreventSubmit
    {
    }

切面类

import com.qianxian.common.exception.AppException;
import com.qianxian.common.util.TokenUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.context.request.RequestAttributes;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 防重复提交
 * @date 2020/8/12
 * @return
 */
@Component
@Aspect
@Slf4j
public class PreventSubmitAspect {

    /**
     * 放重redis前缀
     */
    private static String API_PREVENT_SUBMIT = "api:preventSubmit:";

    /**
     * 放重分布式锁前缀
     */
    private static String API_LOCK_PREVENT_SUBMIT = "api:preventSubmit:lock:";

    /**
     * 失效时间
     */
    private static Integer INVALID_NUMBER = 3;

    /**
     * redis
     */
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 分布式锁
     */
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;


    /**
     * 防重
     * @date 2020/8/12
     * @return
     */
    @Around("@annotation(com.qianxian.user.annotation.PreventSubmit)")
    public Object preventSubmitAspect(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {

        RLock lock = null;

        try {

            //获取目标方法的参数
            Object[] args = joinPoint.getArgs();

            //获取当前request请求
            RequestAttributes requestAttributes = RequestContextHolder.getRequestAttributes();
            HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) requestAttributes.resolveReference(RequestAttributes.REFERENCE_REQUEST);

            //获取请求地址
            String requestUri = request.getRequestURI();

            //获取用户ID
            Long userId = null;
            try {
                userId = TokenUtil.getUserId(request);
            }catch (Exception e){}

            //拼接锁前缀,采用同一方法,同一用户,同一接口
            String temp = requestUri.concat(Arrays.asList(args).toString()) + (userId != null ? userId : "");
            temp = temp.replaceAll("/","");

            //拼接rediskey
            String lockPrefix = API_LOCK_PREVENT_SUBMIT.concat(temp);
            String redisPrefix = API_PREVENT_SUBMIT.concat(temp);

            /**
             * 对同一方法同一用户同一参数加锁,即使获取不到用户ID,每个用户请求数据也会不一致,不会造成接口堵塞
             */
            lock = this.redissonClient.getLock(lockPrefix);
            lock.lock();

            String flag = this.stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisPrefix);
            if(StringUtils.isNotEmpty(flag)){
                throw new AppException("您当前的操作太频繁了,请稍后再试!");
            }

            //存入redis,设置失效时间
            this.stringRedisTemplate.opsForValue()
                                       .set(redisPrefix,redisPrefix,INVALID_NUMBER, TimeUnit.SECONDS);

            //执行目标方法
            Object result = joinPoint.proceed(args);
            return result;

        }finally {
            if(lock != null){
                lock.unlock();
            }
        }

    }

}
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