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瞬间几千次的重复提交，我用Spring Boot+Redis扛住了

重复提交


瞬间几千次的重复提交，我用Spring Boot+Redis扛住了

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在实际的开发项目中，一个对外暴露的接口往往会面临，瞬间大量的重复的请求提交，如果想过滤掉重复请求造成对业务的伤害，那就需要实现幂等！
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token3、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 。
redis实现自动幂等的原理图：
瞬间几千次的重复提交，我用Spring Boot+Redis扛住了

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一、搭建redis的服务Api1、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 {@Autowiredprivate 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;}}二、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 {}三、token创建和检验1、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*/publicString createToken();/*** 检验token* @param request* @return*/public boolean checkToken(HttpServletRequest request) throws Exception;}2、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 {@Autowiredprivate RedisService redisService;/*** 创建token** @return*/@Overridepublic 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*/@Overridepublic boolean checkToken(HttpServletRequest request) throws Exception {String token = request.getHeader(Constant.TOKEN_NAME);if (StrUtil.isBlank(token)) {// header中不存在tokentoken = request.getParameter(Constant.TOKEN_NAME);if (StrUtil.isBlank(token)) {// parameter中也不存在tokenthrow 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;}}


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