如何防止重复提交

  • 前端拦截
  • 后端拦截

前端拦截

  1. 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。

代码：

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<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：

image-20240816101157640

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.HashMap

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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！";
    }
}

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：

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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！";
    }
}

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：

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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。

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：

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 <!-- 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：

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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。

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：

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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：

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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！";
    }
}

LRUMap 实现原理分析

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：

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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：

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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：

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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：

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

容量未满就直接添加数据：

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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**。