• 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 */
    @Component
    public 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。

    @Service
    public 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。

    @Configuration
    public 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 */
    @Component
    public 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:

    @RestController
    public 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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