有位朋友，某天突然问磊哥：在 Java 中，防止重复提交最简单的方案是什么？
这句话中包含了两个关键信息，第一：防止重复提交；第二：最简单。
于是磊哥问他，是单机环境还是分布式环境？
得到的反馈是单机环境，那就简单了，于是磊哥就开始装*了。
话不多说，我们先来复现这个问题。
模拟用户场景
根据朋友的反馈，大致的场景是这样的，如下图所示：
简化的模拟代码如下（基于 Spring Boot）：
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RequestMapping("/user") @RestController public class UserController { /** * 被重复请求的方法 */ @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 业务代码... System.out.println("添加用户ID:" + id); return "执行成功！"; } }
于是磊哥就想到：通过前、后端分别拦截的方式来解决数据重复提交的问题。
前端拦截
前端拦截是指通过 HTML 页面来拦截重复请求，比如在用户点击完“提交”按钮后，我们可以把按钮设置为不可用或者隐藏状态。
执行效果如下图所示：
前端拦截的实现代码：
<html> <script> function subCli(){ // 按钮设置为不可用 document.getElementById("btn_sub").disabled="disabled"; document.getElementById("dv1").innerText = "按钮被点击了~"; } </script> <body style="margin-top: 100px;margin-left: 100px;"> <input id="btn_sub" type="button" value=" 提 交 " onclick="subCli()"> <div id="dv1" style="margin-top: 80px;"></div> </body> </html>
但前端拦截有一个致命的问题，如果是懂行的程序员或非法用户可以直接绕过前端页面，通过模拟请求来重复提交请求，比如充值了 100 元，重复提交了 10 次变成了 1000 元（瞬间发现了一个致富的好办法）。
所以除了前端拦截一部分正常的误操作之外，后端的拦截也是必不可少。
后端拦截
后端拦截的实现思路是在方法执行之前，先判断此业务是否已经执行过，如果执行过则不再执行，否则就正常执行。
我们将请求的业务 ID 存储在内存中，并且通过添加互斥锁来保证多线程下的程序执行安全，大体实现思路如下图所示：
然而，将数据存储在内存中，最简单的方法就是使用 HashMap 存储，或者是使用 Guava Cache 也是同样的效果，但很显然 HashMap 可以更快的实现功能，所以我们先来实现一个 HashMap 的防重（防止重复）版本。
1.基础版——HashMap
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 普通 Map 版本 */ @RequestMapping("/user") @RestController public class UserController3 { // 缓存 ID 集合 private Map<String, Integer> reqCache = new HashMap<>(); @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 非空判断(忽略)... synchronized (this.getClass()) { // 重复请求判断 if (reqCache.containsKey(id)) { // 重复请求 System.out.println("请勿重复提交！！！" + id); return "执行失败"; } // 存储请求 ID reqCache.put(id, 1); } // 业务代码... System.out.println("添加用户ID:" + id); return "执行成功！"; } }
实现效果如下图所示：
存在的问题：此实现方式有一个致命的问题，因为 HashMap 是无限增长的，因此它会占用越来越多的内存，并且随着 HashMap 数量的增加查找的速度也会降低，所以我们需要实现一个可以自动“清除”过期数据的实现方案。
