最简单的6种防止数据重复提交的方法!(干货)

有位朋友,某天突然问磊哥:在 Java 中,防止重复提交最简单的方案是什么

这句话中包含了两个关键信息,第一:防止重复提交;第二:最简单

于是磊哥问他,是单机环境还是分布式环境?

得到的反馈是单机环境,那就简单了,于是磊哥就开始装*了。

话不多说,我们先来复现这个问题。

模拟用户场景

根据朋友的反馈,大致的场景是这样的,如下图所示:

最简单的6种防止数据重复提交的方法!(干货)

简化的模拟代码如下(基于 Spring Boot):

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RequestMapping("/user")
@RestController
public class UserController {
   /**
     * 被重复请求的方法
     */
    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 业务代码...
        System.out.println("添加用户ID:" + id);
        return "执行成功!";
    }
}

于是磊哥就想到:通过前、后端分别拦截的方式来解决数据重复提交的问题。

前端拦截

前端拦截是指通过 HTML 页面来拦截重复请求,比如在用户点击完“提交”按钮后,我们可以把按钮设置为不可用或者隐藏状态。

执行效果如下图所示:

最简单的6种防止数据重复提交的方法!(干货)

前端拦截的实现代码:

<html>
<script>
    function subCli(){
        // 按钮设置为不可用
        document.getElementById("btn_sub").disabled="disabled";
        document.getElementById("dv1").innerText = "按钮被点击了~";
    }
</script>
<body style="margin-top: 100px;margin-left: 100px;">
    <input id="btn_sub" type="button"  value=" 提 交 "  onclick="subCli()">
    <div id="dv1" style="margin-top: 80px;"></div>
</body>
</html>

但前端拦截有一个致命的问题,如果是懂行的程序员或非法用户可以直接绕过前端页面,通过模拟请求来重复提交请求,比如充值了 100 元,重复提交了 10 次变成了 1000 元(瞬间发现了一个致富的好办法)。

所以除了前端拦截一部分正常的误操作之外,后端的拦截也是必不可少。

后端拦截

后端拦截的实现思路是在方法执行之前,先判断此业务是否已经执行过,如果执行过则不再执行,否则就正常执行。

我们将请求的业务 ID 存储在内存中,并且通过添加互斥锁来保证多线程下的程序执行安全,大体实现思路如下图所示:

最简单的6种防止数据重复提交的方法!(干货)

然而,将数据存储在内存中,最简单的方法就是使用 HashMap 存储,或者是使用 Guava Cache 也是同样的效果,但很显然 HashMap 可以更快的实现功能,所以我们先来实现一个 HashMap 的防重(防止重复)版本。

1.基础版——HashMap

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 普通 Map 版本
 */
@RequestMapping("/user")
@RestController
public class UserController3 {

    // 缓存 ID 集合
    private Map<String, Integer> reqCache = new HashMap<>();

    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 非空判断(忽略)...
        synchronized (this.getClass()) {
            // 重复请求判断
            if (reqCache.containsKey(id)) {
                // 重复请求
                System.out.println("请勿重复提交!!!" + id);
                return "执行失败";
            }
            // 存储请求 ID
            reqCache.put(id, 1);
        }
        // 业务代码...
        System.out.println("添加用户ID:" + id);
        return "执行成功!";
    }
}

实现效果如下图所示:

最简单的6种防止数据重复提交的方法!(干货)

存在的问题:此实现方式有一个致命的问题,因为 HashMap 是无限增长的,因此它会占用越来越多的内存,并且随着 HashMap 数量的增加查找的速度也会降低,所以我们需要实现一个可以自动“清除”过期数据的实现方案。

2.优化版——固定大小的数组

此版本解决了 HashMap 无限增长的问题,它使用数组加下标计数器(reqCacheCounter)的方式,实现了固定数组的循环存储。

当数组存储到最后一位时,将数组的存储下标设置 0,再从头开始存储数据,实现代码如下:

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Arrays;

@RequestMapping("/user")
@RestController
public class UserController {

    private static String[] reqCache = new String[100]; // 请求 ID 存储集合
    private static Integer reqCacheCounter = 0; // 请求计数器(指示 ID 存储的位置)

    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 非空判断(忽略)...
        synchronized (this.getClass()) {
            // 重复请求判断
            if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) {
                // 重复请求
                System.out.println("请勿重复提交!!!" + id);
                return "执行失败";
            }
            // 记录请求 ID
            if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置计数器
            reqCache[reqCacheCounter] = id; // 将 ID 保存到缓存
            reqCacheCounter++; // 下标往后移一位
        }
        // 业务代码...
        System.out.println("添加用户ID:" + id);
        return "执行成功!";
    }
}

3.扩展版——双重检测锁(DCL)

上一种实现方法将判断和添加业务,都放入 synchronized 中进行加锁操作,这样显然性能不是很高,于是我们可以使用单例中著名的 DCL(Double Checked Locking,双重检测锁)来优化代码的执行效率,实现代码如下:

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Arrays;

@RequestMapping("/user")
@RestController
public class UserController {

    private static String[] reqCache = new String[100]; // 请求 ID 存储集合
    private static Integer reqCacheCounter = 0; // 请求计数器(指示 ID 存储的位置)

    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 非空判断(忽略)...
        // 重复请求判断
        if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) {
            // 重复请求
            System.out.println("请勿重复提交!!!" + id);
            return "执行失败";
        }
        synchronized (this.getClass()) {
            // 双重检查锁(DCL,double checked locking)提高程序的执行效率
            if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) {
                // 重复请求
                System.out.println("请勿重复提交!!!" + id);
                return "执行失败";
            }
            // 记录请求 ID
            if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置计数器
            reqCache[reqCacheCounter] = id; // 将 ID 保存到缓存
            reqCacheCounter++; // 下标往后移一位
        }
        // 业务代码...
        System.out.println("添加用户ID:" + id);
        return "执行成功!";
    }
}

注意:DCL 适用于重复提交频繁比较高的业务场景,对于相反的业务场景下 DCL 并不适用。

4.完善版——LRUMap

上面的代码基本已经实现了重复数据的拦截,但显然不够简洁和优雅,比如下标计数器的声明和业务处理等,但值得庆幸的是 Apache 为我们提供了一个 commons-collections 的框架,里面有一个非常好用的数据结构 LRUMap 可以保存指定数量的固定的数据,并且它会按照 LRU 算法,帮你清除最不常用的数据。

小贴士:LRU 是 Least Recently Used 的缩写,即最近最少使用,是一种常用的数据淘汰算法,选择最近最久未使用的数据予以淘汰。

首先,我们先来添加 Apache commons collections 的引用:

 <!-- 集合工具类 apache commons collections -->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-collections4 -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.commons</groupId>
  <artifactId>commons-collections4</artifactId>
  <version>4.4</version>
</dependency>

实现代码如下:

import org.apache.commons.collections4.map.LRUMap;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RequestMapping("/user")
@RestController
public class UserController {

    // 最大容量 100 个,根据 LRU 算法淘汰数据的 Map 集合
    private LRUMap<String, Integer> reqCache = new LRUMap<>(100);

    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 非空判断(忽略)...
        synchronized (this.getClass()) {
            // 重复请求判断
            if (reqCache.containsKey(id)) {
                // 重复请求
                System.out.println("请勿重复提交!!!" + id);
                return "执行失败";
            }
            // 存储请求 ID
            reqCache.put(id, 1);
        }
        // 业务代码...
        System.out.println("添加用户ID:" + id);
        return "执行成功!";
    }
}

使用了 LRUMap 之后,代码显然简洁了很多。

5.最终版——封装

以上都是方法级别的实现方案,然而在实际的业务中,我们可能有很多的方法都需要防重,那么接下来我们就来封装一个公共的方法,以供所有类使用:

import org.apache.commons.collections4.map.LRUMap;

/**
 * 幂等性判断
 */
public class IdempotentUtils {

    // 根据 LRU(Least Recently Used,最近最少使用)算法淘汰数据的 Map 集合,最大容量 100 个
    private static LRUMap<String, Integer> reqCache = new LRUMap<>(100);

    /**
     * 幂等性判断
     * @return
     */
    public static boolean judge(String id, Object lockClass) {
        synchronized (lockClass) {
            // 重复请求判断
            if (reqCache.containsKey(id)) {
                // 重复请求
                System.out.println("请勿重复提交!!!" + id);
                return false;
            }
            // 非重复请求,存储请求 ID
            reqCache.put(id, 1);
        }
        return true;
    }
}

调用代码如下:

import com.example.idempote.util.IdempotentUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RequestMapping("/user")
@RestController
public class UserController4 {
    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 非空判断(忽略)...
        // -------------- 幂等性调用(开始) --------------
        if (!IdempotentUtils.judge(id, this.getClass())) {
            return "执行失败";
        }
        // -------------- 幂等性调用(结束) --------------
        // 业务代码...
        System.out.println("添加用户ID:" + id);
        return "执行成功!";
    }
}

小贴士:一般情况下代码写到这里就结束了,但想要更简洁也是可以实现的,你可以通过自定义注解,将业务代码写到注解中,需要调用的方法只需要写一行注解就可以防止数据重复提交了,老铁们可以自行尝试一下(需要磊哥撸一篇的,评论区留言 666)。

扩展知识——LRUMap 实现原理分析

既然 LRUMap 如此强大,我们就来看看它是如何实现的。

LRUMap 的本质是持有头结点的环回双链表结构,它的存储结构如下:

AbstractLinkedMap.LinkEntry entry;

当调用查询方法时,会将使用的元素放在双链表 header 的前一个位置,源码如下:

public V get(Object key, boolean updateToMRU) {
    LinkEntry<K, V> entry = this.getEntry(key);
    if (entry == null) {
        return null;
    } else {
        if (updateToMRU) {
            this.moveToMRU(entry);
        }

        return entry.getValue();
    }
}
protected void moveToMRU(LinkEntry<K, V> entry) {
    if (entry.after != this.header) {
        ++this.modCount;
        if (entry.before == null) {
            throw new IllegalStateException("Entry.before is null. This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly.");
        }

        entry.before.after = entry.after;
        entry.after.before = entry.before;
        entry.after = this.header;
        entry.before = this.header.before;
        this.header.before.after = entry;
        this.header.before = entry;
    } else if (entry == this.header) {
        throw new IllegalStateException("Can't move header to MRU This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly.");
    }

}

如果新增元素时,容量满了就会移除 header 的后一个元素,添加源码如下:

 protected void addMapping(int hashIndex, int hashCode, K key, V value) {
     // 判断容器是否已满 
     if (this.isFull()) {
         LinkEntry<K, V> reuse = this.header.after;
         boolean removeLRUEntry = false;
         if (!this.scanUntilRemovable) {
             removeLRUEntry = this.removeLRU(reuse);
         } else {
             while(reuse != this.header && reuse != null) {
                 if (this.removeLRU(reuse)) {
                     removeLRUEntry = true;
                     break;
                 }
                 reuse = reuse.after;
             }
             if (reuse == null) {
                 throw new IllegalStateException("Entry.after=null, header.after=" + this.header.after + " header.before=" + this.header.before + " key=" + key + " value=" + value + " size=" + this.size + " maxSize=" + this.maxSize + " This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly.");
             }
         }
         if (removeLRUEntry) {
             if (reuse == null) {
                 throw new IllegalStateException("reuse=null, header.after=" + this.header.after + " header.before=" + this.header.before + " key=" + key + " value=" + value + " size=" + this.size + " maxSize=" + this.maxSize + " This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly.");
             }
             this.reuseMapping(reuse, hashIndex, hashCode, key, value);
         } else {
             super.addMapping(hashIndex, hashCode, key, value);
         }
     } else {
         super.addMapping(hashIndex, hashCode, key, value);
     }
 }

判断容量的源码:

public boolean isFull() {
  return size >= maxSize;
}

容量未满就直接添加数据:

super.addMapping(hashIndex, hashCode, key, value);

如果容量满了,就调用 reuseMapping 方法使用 LRU 算法对数据进行清除。

综合来说:LRUMap 的本质是持有头结点的环回双链表结构,当使用元素时,就将该元素放在双链表 header 的前一个位置,在新增元素时,如果容量满了就会移除header 的后一个元素

总结

本文讲了防止数据重复提交的 6 种方法,首先是前端的拦截,通过隐藏和设置按钮的不可用来屏蔽正常操作下的重复提交。但为了避免非正常渠道的重复提交,我们又实现了 5 个版本的后端拦截:HashMap 版、固定数组版、双重检测锁的数组版、LRUMap 版和 LRUMap 的封装版。

特殊说明:本文所有的内容仅适用于单机环境下的重复数据拦截,如果是分布式环境需要配合数据库或 Redis 来实现,想看分布式重复数据拦截的老铁们,请给磊哥一个「」,如果点赞超过 100 个,咱们更新分布式环境下重复数据的处理方案,谢谢你。

参考 & 鸣谢

https://blog.csdn.net/fenglllle/article/details/82659576

原文出处:微信公众号【老王著 Java中文社群】

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/p1MRZpnxohnX2jIpZDczmQ

本文观点不代表Dotnet9立场,转载请联系原作者。

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