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大家好，我是Tom哥。

前幾天跟一位小伙伴聊天，心情特別沮喪，剛被老板罵完.....

差點(diǎn)丟了飯碗，還好老板沒(méi)說(shuō) “滾”。

就今年這就業(yè)行情，滿眼都是淚哇。

小伙伴在一家初創(chuàng)公司，團(tuán)隊(duì)規(guī)模很小，老板為了節(jié)省成本，也沒(méi)配置什么豪華陣容。

他的工作時(shí)間也不長(zhǎng)，負(fù)責(zé)交易訂單，前幾天接到用戶投訴，「我的訂單列表」有多條一模一樣的訂單。

雖沒(méi)造成什么資損，但嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。

看到這里，有經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)可能猜到，應(yīng)該是接口沒(méi)做防重控制。

日常開發(fā)中，重復(fù)提交也是蠻常見問(wèn)題。

比如：用戶提交一個(gè)表單，鼠標(biāo)點(diǎn)的太快，正好前端又是個(gè)新兵蛋子，沒(méi)做任何控制，瞬間就會(huì)有多個(gè)請(qǐng)求發(fā)到后端系統(tǒng)。

如果后端同學(xué)也沒(méi)做兜底方案的話，悲劇就發(fā)生了。

常見的解決方案是借助數(shù)據(jù)庫(kù)自身的「唯一索引約束」，來(lái)保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，這種方案一般在插入場(chǎng)景用的多些。

變種方案可以考慮單獨(dú)創(chuàng)建一個(gè)防重表。

本文的案例有點(diǎn)特殊，訂單號(hào)是后端系統(tǒng)生成的，前后兩次請(qǐng)求無(wú)法區(qū)分重復(fù)狀態(tài)，所以系統(tǒng)會(huì)創(chuàng)建兩條不同訂單 ID 記錄，繞過(guò)了「唯一索引約束」這個(gè)限制，這.....

另外，MySQL 性能也單薄了點(diǎn)，單機(jī) QPS 在「千」維度，如果是面對(duì)一個(gè)高并發(fā)接口，性能也有點(diǎn)吃緊。

接下來(lái)，我們就來(lái)講下，借助 Redis 來(lái)實(shí)現(xiàn)接口防重復(fù)提交。

技術(shù)方案

首先，我們來(lái)看下整理的流程，如下圖所示：

大致步驟：

1、客戶端發(fā)送請(qǐng)求到服務(wù)端。

2、服務(wù)端接收請(qǐng)求，然后從請(qǐng)求參數(shù)中提取唯一標(biāo)識(shí)。這個(gè)標(biāo)識(shí)可以沒(méi)有什么特殊業(yè)務(wù)含義，client 端隨機(jī)生成即可。

3、服務(wù)端系統(tǒng)將唯一標(biāo)識(shí)先嘗試寫入 Redis 緩存中，可以認(rèn)為是加鎖操作。

4、加鎖失敗，說(shuō)明請(qǐng)求還在處理，此次是重復(fù)請(qǐng)求，可以丟棄。

5、加鎖成功，繼續(xù)后面正常業(yè)務(wù)邏輯處理。

6、業(yè)務(wù)邏輯處理完成后，刪除加鎖的標(biāo)記。

7、最后，將處理成功的結(jié)果返回給客戶端。

注意事項(xiàng)：

• 重復(fù)提交場(chǎng)景一般都是在極短時(shí)間內(nèi)，同時(shí)發(fā)送了多次請(qǐng)求（比如：頁(yè)面表單重復(fù)提交），我們只認(rèn)第一次請(qǐng)求為有效請(qǐng)求。
• 鎖用完后，要記得手動(dòng)刪除。為了防止鎖沒(méi)有正常釋放，我們可以為鎖設(shè)置一個(gè)極短的過(guò)期時(shí)間（比如 10 秒）。

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

1、引入 redis 組件

實(shí)戰(zhàn)的項(xiàng)目采用 Spring Boot 搭建，這里需要引入 Redis 相關(guān)依賴。

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis


    redis.clients
    jedis

2、redis 變量配置

application.properties 配置文件中，添加redis相關(guān)服務(wù)配置。

spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379

3、定義注解類

定義一個(gè)注解，配置在需要防重復(fù)的接口方法上，提高開發(fā)效率，同時(shí)降低代碼的耦合度。

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.METHOD})
@Documented

public @interface IdempotentRule {

    /**
     * 業(yè)務(wù)自定義前綴
     */
    String prefix() default "";

    /**
     * 業(yè)務(wù)重復(fù)標(biāo)識(shí)
     */
    String key() default "";
}

4、接口攔截器

上面定義了IdempotentRule?注解，需要通過(guò)攔截器對(duì)正常的業(yè)務(wù)方法做攔截，增加一些特殊邏輯處理。

@Aspect
@Component
@Slf4j
public class IdempotentAspect {

    @Autowired
    private RedisTemplate idempotentRedisTemplate;

    @Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.onyone.idempotent.annotation.IdempotentRule)")
    public Object limit(ProceedingJoinPoint pjp) {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();


        Object[] params = pjp.getArgs();
        String[] paramNames = signature.getParameterNames();

        Method method = signature.getMethod();
        IdempotentRule idempotentRule = method.getAnnotation(IdempotentRule.class);
        String key = idempotentRule.key();
        String prefix = idempotentRule.prefix();

        ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
        EvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();
        context.setVariable(paramNames[0], params[0]);
        String repeatKey = (String) parser.parseExpression(key).getValue(context);

        try {
            // 先在緩存中做個(gè)標(biāo)記
            Boolean lockResult = idempotentRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(prefix + repeatKey, "正在處理....", 20, TimeUnit.SECONDS);
            if (lockResult) {
                // 業(yè)務(wù)邏輯處理
                return pjp.proceed();
            } else {
                throw new Exception("重復(fù)提交..................");
            }
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 處理完成后，將標(biāo)記刪除
            idempotentRedisTemplate.delete(prefix + repeatKey);
        }

        return null;
    }


}

這里，比較特殊的是提取請(qǐng)求的唯一標(biāo)識(shí)，由于不同的業(yè)務(wù)請(qǐng)求唯一標(biāo)識(shí)不一樣。

所以，這里采用 SPEL 表達(dá)式，將規(guī)則設(shè)置能力開放出去，由業(yè)務(wù)方自己定義，比如：

@IdempotentRule(key = "#userParam.cardNumber", prefix = "repeat_")。

攔截器根據(jù) SPEL 表達(dá)式（ 如 "#userParam.cardNumber"）以及請(qǐng)求參數(shù)對(duì)象，計(jì)算當(dāng)前請(qǐng)求唯一標(biāo)識(shí)的值，

然后將值寫入 Redis 中，并設(shè)置過(guò)時(shí)間。

如果設(shè)置成功，說(shuō)明是第一次請(qǐng)求，繼續(xù)下面的業(yè)務(wù)邏輯處理；否則，判定為重復(fù)請(qǐng)求，直接丟棄。

5、上層業(yè)務(wù)接口

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
    /**
     * 創(chuàng)建一個(gè)新的用戶
     */
    @RequestMapping(value = "/create_user")
    @IdempotentRule(key = "#userParam.cardNumber", prefix = "repeat_")
    public String createUser(@RequestBody UserParam userParam) {
        // 模擬業(yè)務(wù)處理

        return "創(chuàng)建用戶成功！";
    }
}
@Data
public class UserParam {
    private String cardNumber;
    private String name;
}

測(cè)試結(jié)果

1、構(gòu)造客戶端請(qǐng)求，第一次處理成功。

2、 Redis 緩存中，能查到請(qǐng)求設(shè)置的鎖標(biāo)記。

3、模擬重復(fù)，連續(xù)多次快速提交請(qǐng)求，請(qǐng)求會(huì)被攔截，并拋出異常。

文章名稱：搞了個(gè)線上故障，被老板罵了....
文章來(lái)源：http://www.5511xx.com/article/dphhhoi.html