后端处理重复请求

对于一些请求，可能会出现多次点击的情况，如果是查询类的请求还好，对数据不会造成影响，但是插入或者更新类的操作就会造成数据的更改，可能会导致很严重的后果。

利用唯一请求编号

客户端在每次请求之前，先访问一下服务器获取唯一请求编号，然后带着这个编号请求服务器，服务端使用redis进行查重，只要这个编号在redis存在，即认为此请求为重复请求

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    String KEY = "12345678";//请求唯一编号
    long expireTime =  1000;// 1000毫秒过期，1000ms内的重复请求会认为重复
    long expireAt = System.currentTimeMillis() + expireTime;
    String val = "expireAt@" + expireAt;

    //redis key还存在的话要就认为请求是重复的
    Boolean firstSet = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> connection.set(KEY.getBytes(), val.getBytes(), Expiration.milliseconds(expireTime), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT));

    final boolean isConsiderDup;
    if (firstSet != null && firstSet) {// 第一次访问
        isConsiderDup = false;
    } else {// redis值已存在，认为是重复了
        isConsiderDup = true;
    }

利用业务参数做唯一标识

一般来说，我们的参数都是JSON格式的数据，可以对参数做一个参数的摘要，去除时间相关或者重复请求时有极小差别的参数，然后对字符串进行MD5，将用户的ID和方法名以及MD5作为唯一标识

String KEY = userId + method + MD5;

请求去重的工具类代码

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public class ReqDedupHelper {

    /**
     *
     * @param reqJSON 请求的参数，这里通常是JSON
     * @param excludeKeys 请求参数里面要去除哪些字段再求摘要
     * @return 去除参数的MD5摘要
     */
    public String dedupParamMD5(final String reqJSON, String... excludeKeys) {
        String decreptParam = reqJSON;

        TreeMap paramTreeMap = JSON.parseObject(decreptParam, TreeMap.class);
        if (excludeKeys!=null) {
            List<String> dedupExcludeKeys = Arrays.asList(excludeKeys);
            if (!dedupExcludeKeys.isEmpty()) {
                for (String dedupExcludeKey : dedupExcludeKeys) {
                    paramTreeMap.remove(dedupExcludeKey);
                }
            }
        }
        String paramTreeMapJSON = JSON.toJSONString(paramTreeMap);
        String md5deDupParam = jdkMD5(paramTreeMapJSON);
        return md5deDupParam;
    }

    private static String jdkMD5(String src) {
        String res = null;
        try {
            MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");
            byte[] mdBytes = messageDigest.digest(src.getBytes());
            res = DatatypeConverter.printHexBinary(mdBytes);
        } catch (Exception e) {
            log.error("",e);
        }
        return res;
    }
}

测试方法

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    Long userId= 1L;//用户
    String method = "pay";//接口名
    String dedupMD5 = new ReqDedupHelper().dedupParamMD5(req,"requestTime");//计算请求参数摘要，其中剔除里面请求时间的干扰
    String KEY = "dedup:U=" + userId + "M=" + method + "P=" + dedupMD5;

    long expireTime =  1000;// 1000毫秒过期，1000ms内的重复请求会认为重复
    long expireAt = System.currentTimeMillis() + expireTime;
    String val = "expireAt@" + expireAt;

    // NOTE:直接SETNX不支持带过期时间，所以设置+过期不是原子操作，极端情况下可能设置了就不过期了，后面相同请求可能会误以为需要去重，所以这里使用底层API，保证SETNX+过期时间是原子操作
    Boolean firstSet = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> connection.set(KEY.getBytes(), val.getBytes(), Expiration.milliseconds(expireTime),
        RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT));

    final boolean isConsiderDup;
    if (firstSet != null && firstSet) {
        isConsiderDup = false;
    } else {
        isConsiderDup = true;
    }

摘自这里