👨🎓作者：bug菌
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🏆本文收录于《Spring Boot从入门到精通》，专门攻坚指数提升。
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环境说明：Windows10 + Idea2021.3.2 + Jdk1.8 + SpringBoot 2.3.1.RELEASE
1. 前言
在日常业务开发中,处理重复请求应该是我们需要经常注意的，在某些情况下是可能重复发送的，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些请求是涉及写入操作的，一旦重复了，很可能会导致很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求就可能会重复下单。还比如如下场景：
那么在Spring Boot 中,防止重复请求的方法有那些？像如何禁止用户重复点击等客户端操作将不在本文的讨论范畴(有点low)，我要玩点高级的，同学们请看：
- Token 验证
解析： 在页面中生成一个唯一的Token，然后在请求中携带此Token，服务端接收到请求后验证解析该Token是否是正确的。如果Token不正确，则认为是重复请求并过滤/拒绝该次请求。
- Token 桶算法
解析： 在服务端中使用Token桶算法对请求进行限制，每个用户都有一个Token桶，每次请求需要从Token桶中获取一个Token，如果Token桶中没有用户此次请求的Token，则认为是重复请求并过滤/拒绝该次请求。
- 限流控制
解析： 通过在请求接口中设置一个时间间隔，例如5秒钟，同一个用户在5秒钟内只能请求一次，如果再次请求则认为是重复请求并过滤/拒绝该次请求。
- 接口密等性设计
解析： 通过设计接口的幂等性来防止重复请求。在设计接口时，确保同样的请求不管发送多少次都会得到相同的结果，这样即使用户发送了重复请求，服务端都返回同一种请求结果，也就不会对系统及数据造成影响。
那么，具体如何一一实现呢？这将又会是干货满满的一期，全程无尿点不废话只抓重点教，具有非常好的学习效果，拿好小板凳准备就坐！希望学习的过程中大家认真听好好学，学习的途中有任何不清楚或疑问的地方皆可评论区留言或私信，bug菌将第一时间给予解惑，那么废话不多说，直接开整！Fighting！！
2. 环境说明
本地的开发环境：
- 开发工具：IDEA 2021.3
- JDK版本： JDK 1.8
- Spring Boot版本：2.3.1 RELEASE
- Maven版本：3.8.2
3. 正文
那么接下来，我就给同学们逐一具体介绍下如上四种防止重复请求的解决方案吧。
3.1 Token验证
3.1.1 算法思路
在页面中生成一个唯一的Token，然后在请求中携带此Token，服务端接收到请求后验证解析该Token是否是正确的。如果Token不正确，则认为是重复请求并过滤/拒绝该次请求。
3.1.2 代码实现
①首先在页面中生成一个唯一的Token
提交
②在服务端中接收请求并验证Token
@RestController
public class DemoController{
private Map tokenMap = new ConcurrentHashMap();
@PostMapping("/submit")
public String submit(HttpServletRequest request) {
//获取请求携带的参数token值
String token = request.getParameter("token");
//校验是否存有
if (!tokenMap.containsKey(token)) {
//不存在则放过，存在则判定同一次请求
tokenMap.put(token, true);
// 处理请求
return "success";
} else {
// 重复请求
return "error";
}
}
}
3.1.3 代码解析
在上述代码中，DemoController是一个基于Spring的RESTful API控制器类，其中包含了一个用于防止重复提交的功能。具体来说，它针对来自客户端的POST请求，从请求参数中获取一个名为"token"的值，用于判断这个请求是否已经被处理过。然后，它使用一个ConcurrentHashMap来保存已经处理过的请求，以便在后续的请求中进行比对和校验。如果请求中的token在map中不存在，则将其添加到map中，并处理请求。如果已经存在，则说明请求是重复的，会返回错误信息。
3.2 Token桶算法
3.2.1 算法思路
在服务端中使用Token桶算法对请求进行限制，每个用户都有一个Token桶，每次请求需要从Token桶中获取一个Token，如果Token桶中没有用户此次请求的Token，则认为是重复请求并过滤/拒绝该次请求。
3.2.2 代码实现
@RestController
public class DemoController {
private Map tokenBucketMap = new ConcurrentHashMap();
@PostMapping("/submit")
public String submit(HttpServletRequest request) {
//获取用户id
String userId = request.getParameter("userId");
//通过用户id生成一个token桶
LinkedList tokenBucket = tokenBucketMap.get(userId);
if (tokenBucket == null) {
tokenBucket = new LinkedList();
tokenBucketMap.put(userId, tokenBucket);
}
long currentTime = System.currentTimeMillis();
synchronized (tokenBucket) {
if (tokenBucket.size() 60000) {
tokenBucket.addLast(currentTime);
if (tokenBucket.size() > 10) {
tokenBucket.removeFirst();
}
// 处理请求
return "success";
} else {
// 重复请求
return "error";
}
}
}
}
3.2.3 代码解析
这是一个基于Spring框架的RESTful API的示例代码，使用了令牌桶算法对请求进行限流。具体来说，代码中实现了一个名为submit的POST请求处理函数，能够获取HTTP请求中的参数（userId），并将该用户对应的令牌桶（tokenBucket）放入一个Map（tokenBucketMap）中进行管理。如果该用户对应的令牌桶不存在，代码会创建一个新的令牌桶并将其放入Map中进行管理。
接下来，代码对令牌桶进行操作。如果令牌桶中当前令牌数量小于10个，或者距离令牌桶中第一个令牌的时间超过了60秒，那么当前请求可以被处理。此时代码会在令牌桶的尾部添加一个新的令牌，并将该请求标记为成功处理。如果令牌桶中当前令牌数量已经达到了10个，那么代码会移除令牌桶中的第一个令牌，再将新的令牌添加到令牌桶的尾部，从而保证令牌桶中始终只有10个令牌。
如果当前请求不符合上述条件，代码会直接返回错误信息，标记该请求为重复请求。为了保证多线程并发处理时令牌桶的安全性，代码使用了synchronized关键字对令牌桶进行了加锁。乐观情况下，该令牌桶算法能够有效地限流用户的请求，防止接口被恶意攻击或者异常请求所耗尽。
3.3 限流控制
3.3.1 算法思路
通过在请求接口中设置一个时间间隔，例如5秒钟，同一个用户在5秒钟内只能请求一次，如果再次请求则认为是重复请求并过滤/拒绝该次请求。
3.3.2 代码实现
@RestController
public class DemoController {
private Map lastRequestTimeMap = new ConcurrentHashMap();
@PostMapping("/submit")
public String submit(HttpServletRequest request) {
//获取请求中的用户id
String userId = request.getParameter("userId");
//从map中查找上次请求的时间戳
Long lastRequestTime = lastRequestTimeMap.get(userId);
//如果为空或者上次请求的时间戳与当前时间做差大于5s，则视为新请求，否则重复请求。
if (lastRequestTime == null || System.currentTimeMillis() - lastRequestTime > 5000) {
lastRequestTimeMap.put(userId, System.currentTimeMillis());
// 处理请求
return "success";
} else {
// 重复请求
return "error";
}
}
}
3.3.3 代码解析
在Controller中定义了一个Map对象lastRequestTimeMap，用于存储每个用户的最近一次请求时间戳。
在submit方法中，通过HttpServletRequest获取请求中的用户id，然后从lastRequestTimeMap中查找该用户的最近一次请求时间戳。
如果lastRequestTime为空，即用户第一次请求，或者当前时间与上次请求时间戳间隔大于5秒，则认为是新请求，将当前时间戳放入lastRequestTimeMap并返回"success"。
如果当前时间与上次请求时间戳间隔小于等于5秒，则认为是重复请求，直接返回"error"。
总而言之，目的是为了防止频繁重复的请求对后端系统造成过大的负载，通过控制重复请求的处理，可以有效节省服务器资源。
3.4 接口密等性设计
3.4.1 思路分析
通过设计接口的幂等性来防止重复请求。在设计接口时，确保同样的请求不管发送多少次都会得到相同的结果，这样即使用户发送了重复请求，服务端都返回同一种请求结果，也就不会对系统及数据造成影响。
3.4.2 代码实现
@RestController
public class DemoController {
private Map resultCache = new ConcurrentHashMap();
@PostMapping("/submit")
public String submit(HttpServletRequest request) {
//指定一个请求参数key。
String key = request.getParameter("key");
//将请求结果存放到key值里
String result = resultCache.get(key);
//如果result不为空则说明是重复请求。
if (result != null) {
// 返回之前的结果
return result;
} else {
// 处理请求并缓存结果
// 模拟一个结果赋值
result = doBusinessLogic();
// 将结果缓存
resultCache.put(key, result);
// 返回
return result;
}
}
private String doBusinessLogic() {
// 业务逻辑处理
return "success";
}
}
3.4.3 代码解析
这是一个基于Spring框架的RESTful Web Service，其中包含一个使用了缓存的HTTP POST请求处理方法。代码实现步骤具体如下：
@RestController 注解指明这是一个RESTful Web Service的Controller类。
resultCache是一个线程安全的并发HashMap，用于缓存请求的处理结果，key为请求参数中的某个值。
submit方法是HTTP POST请求的处理方法，它接受一个HttpServletRequest对象作为参数。在方法中，首先解析出请求参数中的key值。
然后从resultCache中根据key值取出对应的处理结果，如果能取到结果，则直接返回之前的结果。
如果没有取到结果，则执行业务处理逻辑（doBusinessLogic方法），然后将处理结果放入resultCache中进行缓存，并返回处理结果。
doBusinessLogic方法是一个示例性质的业务处理逻辑，这里直接返回了字符串"success"。
总体上，这个HTTP POST请求处理方法是使用了缓存机制的，通过缓存处理结果可以减少重复计算和响应时间，提高响应效率。
... ...
好啦，以上就是4种解决重复请求的方式啦，同学们觉得哪种更好可以在文末进行投票讨论交流哦。
以上就是我这期的全部内容啦，如果还想学习更多，你可以看看如下的往期热文推荐哦，每天积累一个奇淫小知识，日积月累下去，你一定能成为令人敬仰的大佬。
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5. 文末
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