如何用 Redis 解决海量重复提交问题
前言
在实际的开发项目中,一个对外暴露的接口往往会面临很多次请求，我们来解释一下幂等的概念：任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。按照这个含义，最终的含义就是 对数据库的影响只能是一次性的，不能重复处理。如何保证其幂等性，通常有以下手段：
1、数据库建立唯一性索引，可以保证最终插入数据库的只有一条数据。
2、token机制，每次接口请求前先获取一个token，然后再下次请求的时候在请求的header体中加上这个token，后台进行验证，如果验证通过删除token，下次请求再次判断token。
3、悲观锁或者乐观锁，悲观锁可以保证每次for update的时候其他sql无法update数据(在数据库引擎是innodb的时候,select的条件必须是唯一索引,防止锁全表)
4、先查询后判断，首先通过查询数据库是否存在数据，如果存在证明已经请求过了，直接拒绝该请求，如果没有存在，就证明是第一次进来，直接放行。
搭建 Redis 服务 API
1、首先是搭建redis服务器。
2、引入springboot中到的redis的stater，或者Spring封装的jedis也可以，后面主要用到的api就是它的set方法和exists方法,这里我们使用springboot的封装好的redisTemplate。
/** * redis工具类 */@Componentpublic class RedisService { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; /** * 写入缓存 * @param key * @param value * @return */ public boolean set(final String key, Object value) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); operations.set(key, value); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } /** * 写入缓存设置时效时间 * @param key * @param value * @return */ public boolean setEx(final String key, Object value, Long expireTime) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); operations.set(key, value); redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } /** * 判断缓存中是否有对应的value * @param key * @return */ public boolean exists(final String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 读取缓存 * @param key * @return */ public Object get(final String key) { Object result = null; ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); result = operations.get(key); return result; } /** * 删除对应的value * @param key */ public boolean remove(final String key) { if (exists(key)) { Boolean delete = redisTemplate.delete(key); return delete; } return false; }}自定义注解 AutoIdempotent
自定义一个注解，定义此注解的主要目的是把它添加在需要实现幂等的方法上，凡是某个方法注解了它，都会实现自动幂等。
后台利用反射如果扫描到这个注解，就会处理这个方法实现自动幂等，使用元注解ElementType.METHOD表示它只能放在方法上，etentionPolicy.RUNTIME表示它在运行时。
@Target({ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface AutoIdempotent { }token 创建和检验
token服务接口：我们新建一个接口，创建token服务，里面主要是两个方法，一个用来创建token，一个用来验证token。创建token主要产生的是一个字符串，检验token的话主要是传达request对象，为什么要传request对象呢？主要作用就是获取header里面的token,然后检验，通过抛出的Exception来获取具体的报错信息返回给前端。
public interface TokenService { /** * 创建token * @return */ public String createToken(); /** * 检验token * @param request * @return */ public boolean checkToken(HttpServletRequest request) throws Exception;}token的服务实现类：token引用了redis服务，创建token采用随机算法工具类生成随机uuid字符串,然后放入到redis中(为了防止数据的冗余保留,这里设置过期时间为10000秒,具体可视业务而定)，如果放入成功，最后返回这个token值。checkToken方法就是从header中获取token到值(如果header中拿不到，就从paramter中获取)，如若不存在,直接抛出异常。这个异常信息可以被拦截器捕捉到，然后返回给前端。
@Servicepublic class TokenServiceImpl implements TokenService { @Autowired private RedisService redisService; /** * 创建token * * @return */ @Override public String createToken() { String str = RandomUtil.randomUUID(); StrBuilder token = new StrBuilder(); try { token.append(Constant.Redis.TOKEN_PREFIX).append(str); redisService.setEx(token.toString(), token.toString(),10000L); boolean notEmpty = StrUtil.isNotEmpty(token.toString()); if (notEmpty) { return token.toString(); } }catch (Exception ex){ ex.printStackTrace(); } return null; } /** * 检验token * * @param request * @return */ @Override public boolean checkToken(HttpServletRequest request) throws Exception { String token = request.getHeader(Constant.TOKEN_NAME); if (StrUtil.isBlank(token)) {// header中不存在token token = request.getParameter(Constant.TOKEN_NAME); if (StrUtil.isBlank(token)) {// parameter中也不存在token throw new ServiceException(Constant.ResponseCode.ILLEGAL_ARGUMENT, 100); } } if (!redisService.exists(token)) { throw new ServiceException(Constant.ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION, 200); } boolean remove = redisService.remove(token); if (!remove) { throw new ServiceException(Constant.ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION, 200); } return true; }}拦截器的配置
web配置类，实现WebMvcConfigurerAdapter，主要作用就是添加autoIdempotentInterceptor到配置类中，这样我们到拦截器才能生效，注意使用@Configuration注解，这样在容器启动是时候就可以添加进入context中。
@Configurationpublic class WebConfiguration extends WebMvcConfigurerAdapter { @Resource private AutoIdempotentInterceptor autoIdempotentInterceptor; /** * 添加拦截器 * @param registry */ @Override public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) { registry.addInterceptor(autoIdempotentInterceptor); super.addInterceptors(registry); }}拦截处理器：主要的功能是拦截扫描到AutoIdempotent到注解到方法,然后调用tokenService的checkToken()方法校验token是否正确，如果捕捉到异常就将异常信息渲染成json返回给前端。
/** * 拦截器 */@Componentpublic class AutoIdempotentInterceptor implements HandlerInterceptor { @Autowired private TokenService tokenService; /** * 预处理 * * @param request * @param response * @param handler * @return * @throws Exception */ @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { if (!(handler instanceof HandlerMethod)) { return true; } HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler; Method method = handlerMethod.getMethod(); //被ApiIdempotment标记的扫描 AutoIdempotent methodAnnotation = method.getAnnotation(AutoIdempotent.class); if (methodAnnotation != null) { try { return tokenService.checkToken(request);// 幂等性校验, 校验通过则放行, 校验失败则抛出异常, 并通过统一异常处理返回友好提示 }catch (Exception ex){ ResultVo failedResult = ResultVo.getFailedResult(101, ex.getMessage()); writeReturnJson(response, JSONUtil.toJsonStr(failedResult)); throw ex; } } //必须返回true,否则会被拦截一切请求 return true; } @Override public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception { } @Override public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception { } /** * 返回的json值 * @param response * @param json * @throws Exception */ private void writeReturnJson(HttpServletResponse response, String json) throws Exception{ PrintWriter writer = null; response.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setContentType("text/html; charset=utf-8"); try { writer = response.getWriter(); writer.print(json); } catch (IOException e) { } finally { if (writer != null) writer.close(); } }}测试用例
模拟业务请求类，首先我们需要通过/get/token路径通过getToken()方法去获取具体的token，然后我们调用testIdempotence方法，这个方法上面注解了@AutoIdempotent，拦截器会拦截所有的请求，当判断到处理的方法上面有该注解的时候，就会调用TokenService中的checkToken()方法，如果捕获到异常会将异常抛出调用者，下面我们来模拟请求一下：
@RestControllerpublic class BusinessController { @Resource private TokenService tokenService; @Resource private TestService testService; @PostMapping("/get/token") public String getToken(){ String token = tokenService.createToken(); if (StrUtil.isNotEmpty(token)) { ResultVo resultVo = new ResultVo(); resultVo.setCode(Constant.code_success); resultVo.setMessage(Constant.SUCCESS); resultVo.setData(token); return JSONUtil.toJsonStr(resultVo); } return StrUtil.EMPTY; } @AutoIdempotent @PostMapping("/test/Idempotence") public String testIdempotence() { String businessResult = testService.testIdempotence(); if (StrUtil.isNotEmpty(businessResult)) { ResultVo successResult = ResultVo.getSuccessResult(businessResult); return JSONUtil.toJsonStr(successResult); } return StrUtil.EMPTY; }}使用postman请求，首先访问get/token路径获取到具体到token
利用获取到到token,然后放到具体请求到header中,可以看到第一次请求成功，接着我们请求第二次：
第二次请求，返回到是重复性操作，可见重复性验证通过，再多次请求到时候我们只让其第一次成功，第二次就是失败：
总结
本篇博客介绍了使用springboot和拦截器、redis来优雅的实现接口幂等，对于幂等在实际的开发过程中是十分重要的，因为一个接口可能会被无数的客户端调用，如何保证其不影响后台的业务处理，如何保证其只影响数据一次是非常重要的，它可以防止产生脏数据或者乱数据，也可以减少并发量，实乃十分有益的一件事。而传统的做法是每次判断数据，这种做法不够智能化和自动化，比较麻烦。而今天的这种自动化处理也可以提升程序的伸缩性。
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