在咱们编程中常见幂等前端
select查询自然幂等java
delete删除也是幂等,删除同一个屡次效果同样nginx
update直接更新某个值的,幂等web
update更新累加操做的,非幂等redis
insert非幂等操做,每次新增一条spring
因为重复点击或者网络重发 eg:数据库
点击提交按钮两次;apache
点击刷新按钮;编程
使用浏览器后退按钮重复以前的操做,致使重复提交表单;json
使用浏览器历史记录重复提交表单;
浏览器重复的HTTP请;
nginx重发等状况;
分布式RPC的try重发等;
1)前端js提交禁止按钮能够用一些js组件
2)使用Post/Redirect/Get模式
在提交后执行页面重定向,这就是所谓的Post-Redirect-Get (PRG)模式。简言之,当用户提交了表单后,你去执行一个客户端的重定向,转到提交成功信息页面。这能避免用户按F5致使的重复提交,而其也不会出现浏览器表单重复提交的警告,也能消除按浏览器前进和后退按致使的一样问题。
3)在session中存放一个特殊标志
在服务器端,生成一个惟一的标识符,将它存入session,同时将它写入表单的隐藏字段中,而后将表单页面发给浏览器,用户录入信息后点击提交,在服务器端,获取表单中隐藏字段的值,与session中的惟一标识符比较,相等说明是首次提交,就处理本次请求,而后将session中的惟一标识符移除;不相等说明是重复提交,就再也不处理。
4)其余借助使用header头设置缓存控制头Cache-control等方式
比较复杂 不适合移动端APP的应用 这里不详解
5)借助数据库
insert使用惟一索引 update使用 乐观锁 version版本法
这种在大数据量和高并发下效率依赖数据库硬件能力,可针对非核心业务
6)借助悲观锁
使用select … for update ,这种和 synchronized 锁住先查再insert or update同样,但要避免死锁,效率也较差
针对单体 请求并发不大 能够推荐使用
7)借助本地锁(本文重点)
原理:
使用了 ConcurrentHashMap 并发容器 putIfAbsent 方法,和 ScheduledThreadPoolExecutor 定时任务,也能够使用guava cache的机制, gauva中有配有缓存的有效时间也是能够的key的生成
Content-MD5
Content-MD5 是指 Body 的 MD5 值,只有当 Body 非Form表单时才计算MD5,计算方式直接将参数和参数名称统一加密MD5
MD5在必定范围类认为是惟一的 近似惟一 固然在低并发的状况下足够了
本地锁只适用于单机部署的应用.
import java.lang.annotation.*; @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Resubmit { /** * 延时时间 在延时多久后能够再次提交 * * @return Time unit is one second */ int delaySeconds() default 20; }
import com.google.common.cache.Cache; import com.google.common.cache.CacheBuilder; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils; import java.util.Objects; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @author lijing * 重复提交锁 */ @Slf4j public final class ResubmitLock { private static final ConcurrentHashMap<String, Object> LOCK_CACHE = new ConcurrentHashMap<>(200); private static final ScheduledThreadPoolExecutor EXECUTOR = new ScheduledThreadPoolExecutor(5, new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()); // private static final Cache<String, Object> CACHES = CacheBuilder.newBuilder() // 最大缓存 100 个 // .maximumSize(1000) // 设置写缓存后 5 秒钟过时 // .expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) // .build(); private ResubmitLock() { } /** * 静态内部类 单例模式 * * @return */ private static class SingletonInstance { private static final ResubmitLock INSTANCE = new ResubmitLock(); } public static ResubmitLock getInstance() { return SingletonInstance.INSTANCE; } public static String handleKey(String param) { return DigestUtils.md5Hex(param == null ? "" : param); } /** * 加锁 putIfAbsent 是原子操做保证线程安全 * * @param key 对应的key * @param value * @return */ public boolean lock(final String key, Object value) { return Objects.isNull(LOCK_CACHE.putIfAbsent(key, value)); } /** * 延时释放锁 用以控制短期内的重复提交 * * @param lock 是否须要解锁 * @param key 对应的key * @param delaySeconds 延时时间 */ public void unLock(final boolean lock, final String key, final int delaySeconds) { if (lock) { EXECUTOR.schedule(() -> { LOCK_CACHE.remove(key); }, delaySeconds, TimeUnit.SECONDS); } } }
import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.cn.xxx.common.annotation.Resubmit; import com.cn.xxx.common.annotation.impl.ResubmitLock; import com.cn.xxx.common.dto.RequestDTO; import com.cn.xxx.common.dto.ResponseDTO; import com.cn.xxx.common.enums.ResponseCode; import lombok.extern.log4j.Log4j; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature; import org.springframework.stereotype.Component; import java.lang.reflect.Method; /** * @ClassName RequestDataAspect * @Description 数据重复提交校验 * @Author lijing * @Date 2019/05/16 17:05 **/ @Log4j @Aspect @Component public class ResubmitDataAspect { private final static String DATA = "data"; private final static Object PRESENT = new Object(); @Around("@annotation(com.cn.xxx.common.annotation.Resubmit)") public Object handleResubmit(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable { Method method = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getMethod(); //获取注解信息 Resubmit annotation = method.getAnnotation(Resubmit.class); int delaySeconds = annotation.delaySeconds(); Object[] pointArgs = joinPoint.getArgs(); String key = ""; //获取第一个参数 Object firstParam = pointArgs[0]; if (firstParam instanceof RequestDTO) { //解析参数 JSONObject requestDTO = JSONObject.parseObject(firstParam.toString()); JSONObject data = JSONObject.parseObject(requestDTO.getString(DATA)); if (data != null) { StringBuffer sb = new StringBuffer(); data.forEach((k, v) -> { sb.append(v); }); //生成加密参数 使用了content_MD5的加密方式 key = ResubmitLock.handleKey(sb.toString()); } } //执行锁 boolean lock = false; try { //设置解锁key lock = ResubmitLock.getInstance().lock(key, PRESENT); if (lock) { //放行 return joinPoint.proceed(); } else { //响应重复提交异常 return new ResponseDTO<>(ResponseCode.REPEAT_SUBMIT_OPERATION_EXCEPTION); } } finally { //设置解锁key和解锁时间 ResubmitLock.getInstance().unLock(lock, key, delaySeconds); } } }
@ApiOperation(value = "保存个人帖子接口", notes = "保存个人帖子接口") @PostMapping("/posts/save") @Resubmit(delaySeconds = 10) public ResponseDTO<BaseResponseDataDTO> saveBbsPosts(@RequestBody @Validated RequestDTO<BbsPostsRequestDTO> requestDto) { return bbsPostsBizService.saveBbsPosts(requestDto); }
以上就是本地锁的方式进行的幂等提交 使用了Content-MD5 进行加密 只要参数不变,参数加密 密值不变,key存在就阻止提交
固然也能够使用 一些其余签名校验 在某一次提交时先 生成固定签名 提交到后端 根据后端解析统一的签名做为 每次提交的验证token 去缓存中处理便可.
8)借助分布式redis锁 (参考其余)
也能够参考这篇:基于redis的分布式锁的分析与实践
在 pom.xml 中添加上 starter-web、starter-aop、starter-data-redis 的依赖便可
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> </dependencies>
属性配置 在 application.properites 资源文件中添加 redis 相关的配置项
spring.redis.host=localhost spring.redis.port=6379 spring.redis.password=123456
主要实现方式:
熟悉 Redis 的朋友都知道它是线程安全的,咱们利用它的特性能够很轻松的实现一个分布式锁,如 opsForValue().setIfAbsent(key,value)它的做用就是若是缓存中没有当前 Key 则进行缓存同时返回 true 反之亦然;
当缓存后给 key 在设置个过时时间,防止由于系统崩溃而致使锁迟迟不释放造成死锁;那么咱们是否是能够这样认为当返回 true 咱们认为它获取到锁了,在锁未释放的时候咱们进行异常的抛出…
package com.battcn.interceptor; import com.battcn.annotation.CacheLock; import com.battcn.utils.RedisLockHelper; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.util.StringUtils; import java.lang.reflect.Method; import java.util.UUID; /** * redis 方案 * * @author Levin * @since 2018/6/12 0012 */ @Aspect @Configuration public class LockMethodInterceptor { @Autowired public LockMethodInterceptor(RedisLockHelper redisLockHelper, CacheKeyGenerator cacheKeyGenerator) { this.redisLockHelper = redisLockHelper; this.cacheKeyGenerator = cacheKeyGenerator; } private final RedisLockHelper redisLockHelper; private final CacheKeyGenerator cacheKeyGenerator; @Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.battcn.annotation.CacheLock)") public Object interceptor(ProceedingJoinPoint pjp) { MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature(); Method method = signature.getMethod(); CacheLock lock = method.getAnnotation(CacheLock.class); if (StringUtils.isEmpty(lock.prefix())) { throw new RuntimeException("lock key don't null..."); } final String lockKey = cacheKeyGenerator.getLockKey(pjp); String value = UUID.randomUUID().toString(); try { // 假设上锁成功,可是设置过时时间失效,之后拿到的都是 false final boolean success = redisLockHelper.lock(lockKey, value, lock.expire(), lock.timeUnit()); if (!success) { throw new RuntimeException("重复提交"); } try { return pjp.proceed(); } catch (Throwable throwable) { throw new RuntimeException("系统异常"); } } finally { // TODO 若是演示的话须要注释该代码;实际应该放开 redisLockHelper.unlock(lockKey, value); } } }
RedisLockHelper 经过封装成 API 方式调用,灵活度更加高
package com.battcn.utils; import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfigureAfter; import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisAutoConfiguration; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands; import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration; import org.springframework.util.StringUtils; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.regex.Pattern; /** * 须要定义成 Bean * * @author Levin * @since 2018/6/15 0015 */ @Configuration @AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class) public class RedisLockHelper { private static final String DELIMITER = "|"; /** * 若是要求比较高能够经过注入的方式分配 */ private static final ScheduledExecutorService EXECUTOR_SERVICE = Executors.newScheduledThreadPool(10); private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate; public RedisLockHelper(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) { this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; } /** * 获取锁(存在死锁风险) * * @param lockKey lockKey * @param value value * @param time 超时时间 * @param unit 过时单位 * @return true or false */ public boolean tryLock(final String lockKey, final String value, final long time, final TimeUnit unit) { return stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> connection.set(lockKey.getBytes(), value.getBytes(), Expiration.from(time, unit), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT)); } /** * 获取锁 * * @param lockKey lockKey * @param uuid UUID * @param timeout 超时时间 * @param unit 过时单位 * @return true or false */ public boolean lock(String lockKey, final String uuid, long timeout, final TimeUnit unit) { final long milliseconds = Expiration.from(timeout, unit).getExpirationTimeInMilliseconds(); boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, (System.currentTimeMillis() + milliseconds) + DELIMITER + uuid); if (success) { stringRedisTemplate.expire(lockKey, timeout, TimeUnit.SECONDS); } else { String oldVal = stringRedisTemplate.opsForValue().getAndSet(lockKey, (System.currentTimeMillis() + milliseconds) + DELIMITER + uuid); final String[] oldValues = oldVal.split(Pattern.quote(DELIMITER)); if (Long.parseLong(oldValues[0]) + 1 <= System.currentTimeMillis()) { return true; } } return success; } /** * @see <a href="http://redis.io/commands/set">Redis Documentation: SET</a> */ public void unlock(String lockKey, String value) { unlock(lockKey, value, 0, TimeUnit.MILLISECONDS); } /** * 延迟unlock * * @param lockKey key * @param uuid client(最好是惟一键的) * @param delayTime 延迟时间 * @param unit 时间单位 */ public void unlock(final String lockKey, final String uuid, long delayTime, TimeUnit unit) { if (StringUtils.isEmpty(lockKey)) { return; } if (delayTime <= 0) { doUnlock(lockKey, uuid); } else { EXECUTOR_SERVICE.schedule(() -> doUnlock(lockKey, uuid), delayTime, unit); } } /** * @param lockKey key * @param uuid client(最好是惟一键的) */ private void doUnlock(final String lockKey, final String uuid) { String val = stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey); final String[] values = val.split(Pattern.quote(DELIMITER)); if (values.length <= 0) { return; } if (uuid.equals(values[1])) { stringRedisTemplate.delete(lockKey); } } }