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6種防止數(shù)據(jù)重復(fù)提交的方法！

作者： 老王著
開發(fā) 后端
本文講了防止數(shù)據(jù)重復(fù)提交的 6 種方法，首先是前端的攔截，通過隱藏和設(shè)置按鈕的不可用來屏蔽正常操作下的重復(fù)提交。但為了避免非正常渠道的重復(fù)提交，我們又實現(xiàn)了 5 個版本的后端攔截：HashMap 版、固定數(shù)組版、雙重檢測鎖的數(shù)組版、LRUMap 版和 LRUMap 的封裝版。

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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「Java中文社群」，作者老王著 。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系Java中文社群公眾號。

有位朋友，某天突然問磊哥：在 Java 中，防止重復(fù)提交最簡單的方案是什么?

這句話中包含了兩個關(guān)鍵信息，第一：防止重復(fù)提交;第二：最簡單。

于是磊哥問他，是單機(jī)環(huán)境還是分布式環(huán)境?

得到的反饋是單機(jī)環(huán)境，那就簡單了，于是磊哥就開始裝*了。

話不多說，我們先來復(fù)現(xiàn)這個問題。

模擬用戶場景

根據(jù)朋友的反饋，大致的場景是這樣的，如下圖所示：

 

簡化的模擬代碼如下(基于 Spring Boot)：

  1. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 
  2. import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; 
  3.  
  4. @RequestMapping("/user") 
  5. @RestController 
  6. public class UserController { 
  7.    /** 
  8.      * 被重復(fù)請求的方法 
  9.      */ 
  10.     @RequestMapping("/add") 
  11.     public String addUser(String id) { 
  12.         // 業(yè)務(wù)代碼... 
  13.         System.out.println("添加用戶ID:" + id); 
  14.         return "執(zhí)行成功！"; 
  15.     } 
  16. } 

于是磊哥就想到：通過前、后端分別攔截的方式來解決數(shù)據(jù)重復(fù)提交的問題。

前端攔截

前端攔截是指通過 HTML 頁面來攔截重復(fù)請求，比如在用戶點擊完“提交”按鈕后，我們可以把按鈕設(shè)置為不可用或者隱藏狀態(tài)。

執(zhí)行效果如下圖所示：

 

前端攔截的實現(xiàn)代碼：

  1. <html> 
  2. <script> 
  3.     function subCli(){ 
  4.         // 按鈕設(shè)置為不可用 
  5.         document.getElementById("btn_sub").disabled="disabled"; 
  6.         document.getElementById("dv1").innerText = "按鈕被點擊了~"; 
  7.     } 
  8. </script> 
  9. <body style="margin-top: 100px;margin-left: 100px;"> 
  10.     <input id="btn_sub" type="button"  value=" 提 交 "  onclick="subCli()"> 
  11.     <div id="dv1" style="margin-top: 80px;"></div> 
  12. </body> 
  13. </html> 

 

但前端攔截有一個致命的問題，如果是懂行的程序員或非法用戶可以直接繞過前端頁面，通過模擬請求來重復(fù)提交請求，比如充值了 100 元，重復(fù)提交了 10 次變成了 1000 元(瞬間發(fā)現(xiàn)了一個致富的好辦法)。

所以除了前端攔截一部分正常的誤操作之外，后端的攔截也是必不可少。

后端攔截

后端攔截的實現(xiàn)思路是在方法執(zhí)行之前，先判斷此業(yè)務(wù)是否已經(jīng)執(zhí)行過，如果執(zhí)行過則不再執(zhí)行，否則就正常執(zhí)行。

我們將請求的業(yè)務(wù) ID 存儲在內(nèi)存中，并且通過添加互斥鎖來保證多線程下的程序執(zhí)行安全，大體實現(xiàn)思路如下圖所示：

 

然而，將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，最簡單的方法就是使用 HashMap 存儲，或者是使用 Guava Cache 也是同樣的效果，但很顯然 HashMap 可以更快的實現(xiàn)功能，所以我們先來實現(xiàn)一個 HashMap 的防重(防止重復(fù))版本。

1.基礎(chǔ)版——HashMap

  1. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 
  2. import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; 
  3.  
  4. import java.util.HashMap; 
  5. import java.util.Map; 
  6.  
  7. /** 
  8.  * 普通 Map 版本 
  9.  */ 
  10. @RequestMapping("/user") 
  11. @RestController 
  12. public class UserController3 { 
  13.  
  14.     // 緩存 ID 集合 
  15.     private Map<String, Integer> reqCache = new HashMap<>(); 
  16.  
  17.     @RequestMapping("/add") 
  18.     public String addUser(String id) { 
  19.         // 非空判斷(忽略)... 
  20.         synchronized (this.getClass()) { 
  21.             // 重復(fù)請求判斷 
  22.             if (reqCache.containsKey(id)) { 
  23.                 // 重復(fù)請求 
  24.                 System.out.println("請勿重復(fù)提交?。。?quot; + id); 
  25.                 return "執(zhí)行失敗"; 
  26.             } 
  27.             // 存儲請求 ID 
  28.             reqCache.put(id, 1); 
  29.         } 
  30.         // 業(yè)務(wù)代碼... 
  31.         System.out.println("添加用戶ID:" + id); 
  32.         return "執(zhí)行成功！"; 
  33.     } 
  34. } 

實現(xiàn)效果如下圖所示：

 

存在的問題：此實現(xiàn)方式有一個致命的問題，因為 HashMap 是無限增長的，因此它會占用越來越多的內(nèi)存，并且隨著 HashMap 數(shù)量的增加查找的速度也會降低，所以我們需要實現(xiàn)一個可以自動“清除”過期數(shù)據(jù)的實現(xiàn)方案。

2.優(yōu)化版——固定大小的數(shù)組

此版本解決了 HashMap 無限增長的問題，它使用數(shù)組加下標(biāo)計數(shù)器(reqCacheCounter)的方式，實現(xiàn)了固定數(shù)組的循環(huán)存儲。

當(dāng)數(shù)組存儲到最后一位時，將數(shù)組的存儲下標(biāo)設(shè)置 0，再從頭開始存儲數(shù)據(jù)，實現(xiàn)代碼如下：

  1. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 
  2. import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; 
  3.  
  4. import java.util.Arrays; 
  5.  
  6. @RequestMapping("/user") 
  7. @RestController 
  8. public class UserController { 
  9.  
  10.     private static String[] reqCache = new String[100]; // 請求 ID 存儲集合 
  11.     private static Integer reqCacheCounter = 0; // 請求計數(shù)器（指示 ID 存儲的位置） 
  12.  
  13.     @RequestMapping("/add") 
  14.     public String addUser(String id) { 
  15.         // 非空判斷(忽略)... 
  16.         synchronized (this.getClass()) { 
  17.             // 重復(fù)請求判斷 
  18.             if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) { 
  19.                 // 重復(fù)請求 
  20.                 System.out.println("請勿重復(fù)提交！?。?quot; + id); 
  21.                 return "執(zhí)行失敗"; 
  22.             } 
  23.             // 記錄請求 ID 
  24.             if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置計數(shù)器 
  25.             reqCache[reqCacheCounter] = id; // 將 ID 保存到緩存 
  26.             reqCacheCounter++; // 下標(biāo)往后移一位 
  27.         } 
  28.         // 業(yè)務(wù)代碼... 
  29.         System.out.println("添加用戶ID:" + id); 
  30.         return "執(zhí)行成功！"; 
  31.     } 
  32. } 

3.擴(kuò)展版——雙重檢測鎖(DCL)

上一種實現(xiàn)方法將判斷和添加業(yè)務(wù)，都放入 synchronized 中進(jìn)行加鎖操作，這樣顯然性能不是很高，于是我們可以使用單例中著名的 DCL(Double Checked Locking，雙重檢測鎖)來優(yōu)化代碼的執(zhí)行效率，實現(xiàn)代碼如下：

  1. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 
  2. import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; 
  3.  
  4. import java.util.Arrays; 
  5.  
  6. @RequestMapping("/user") 
  7. @RestController 
  8. public class UserController { 
  9.  
  10.     private static String[] reqCache = new String[100]; // 請求 ID 存儲集合 
  11.     private static Integer reqCacheCounter = 0; // 請求計數(shù)器（指示 ID 存儲的位置） 
  12.  
  13.     @RequestMapping("/add") 
  14.     public String addUser(String id) { 
  15.         // 非空判斷(忽略)... 
  16.         // 重復(fù)請求判斷 
  17.         if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) { 
  18.             // 重復(fù)請求 
  19.             System.out.println("請勿重復(fù)提交！??！" + id); 
  20.             return "執(zhí)行失敗"; 
  21.         } 
  22.         synchronized (this.getClass()) { 
  23.             // 雙重檢查鎖（DCL,double checked locking）提高程序的執(zhí)行效率 
  24.             if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) { 
  25.                 // 重復(fù)請求 
  26.                 System.out.println("請勿重復(fù)提交！??！" + id); 
  27.                 return "執(zhí)行失敗"; 
  28.             } 
  29.             // 記錄請求 ID 
  30.             if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置計數(shù)器 
  31.             reqCache[reqCacheCounter] = id; // 將 ID 保存到緩存 
  32.             reqCacheCounter++; // 下標(biāo)往后移一位 
  33.         } 
  34.         // 業(yè)務(wù)代碼... 
  35.         System.out.println("添加用戶ID:" + id); 
  36.         return "執(zhí)行成功！"; 
  37.     } 
  38. } 

注意：DCL 適用于重復(fù)提交頻繁比較高的業(yè)務(wù)場景，對于相反的業(yè)務(wù)場景下 DCL 并不適用。

4.完善版——LRUMap

上面的代碼基本已經(jīng)實現(xiàn)了重復(fù)數(shù)據(jù)的攔截，但顯然不夠簡潔和優(yōu)雅，比如下標(biāo)計數(shù)器的聲明和業(yè)務(wù)處理等，但值得慶幸的是 Apache 為我們提供了一個 commons-collections 的框架，里面有一個非常好用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) LRUMap 可以保存指定數(shù)量的固定的數(shù)據(jù)，并且它會按照 LRU 算法，幫你清除最不常用的數(shù)據(jù)。

小貼士：LRU 是 Least Recently Used 的縮寫，即最近最少使用，是一種常用的數(shù)據(jù)淘汰算法，選擇最近最久未使用的數(shù)據(jù)予以淘汰。

首先，我們先來添加 Apache commons collections 的引用：

  1.  <!-- 集合工具類 apache commons collections --> 
  2. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-collections4 --> 
  3. <dependency> 
  4.   <groupId>org.apache.commons</groupId> 
  5.   <artifactId>commons-collections4</artifactId> 
  6.   <version>4.4</version> 
  7. </dependency> 

實現(xiàn)代碼如下：

  1. import org.apache.commons.collections4.map.LRUMap; 
  2. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 
  3. import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; 
  4.  
  5. @RequestMapping("/user") 
  6. @RestController 
  7. public class UserController { 
  8.  
  9.     // 最大容量 100 個，根據(jù) LRU 算法淘汰數(shù)據(jù)的 Map 集合 
  10.     private LRUMap<String, Integer> reqCache = new LRUMap<>(100); 
  11.  
  12.     @RequestMapping("/add") 
  13.     public String addUser(String id) { 
  14.         // 非空判斷(忽略)... 
  15.         synchronized (this.getClass()) { 
  16.             // 重復(fù)請求判斷 
  17.             if (reqCache.containsKey(id)) { 
  18.                 // 重復(fù)請求 
  19.                 System.out.println("請勿重復(fù)提交?。。?quot; + id); 
  20.                 return "執(zhí)行失敗"; 
  21.             } 
  22.             // 存儲請求 ID 
  23.             reqCache.put(id, 1); 
  24.         } 
  25.         // 業(yè)務(wù)代碼... 
  26.         System.out.println("添加用戶ID:" + id); 
  27.         return "執(zhí)行成功！"; 
  28.     } 
  29. } 

使用了 LRUMap 之后，代碼顯然簡潔了很多。

5.最終版——封裝

以上都是方法級別的實現(xiàn)方案，然而在實際的業(yè)務(wù)中，我們可能有很多的方法都需要防重，那么接下來我們就來封裝一個公共的方法，以供所有類使用：

  1. import org.apache.commons.collections4.map.LRUMap; 
  2.  
  3. /** 
  4.  * 冪等性判斷 
  5.  */ 
  6. public class IdempotentUtils { 
  7.  
  8.     // 根據(jù) LRU(Least Recently Used，最近最少使用)算法淘汰數(shù)據(jù)的 Map 集合，最大容量 100 個 
  9.     private static LRUMap<String, Integer> reqCache = new LRUMap<>(100); 
  10.  
  11.     /** 
  12.      * 冪等性判斷 
  13.      * @return 
  14.      */ 
  15.     public static boolean judge(String id, Object lockClass) { 
  16.         synchronized (lockClass) { 
  17.             // 重復(fù)請求判斷 
  18.             if (reqCache.containsKey(id)) { 
  19.                 // 重復(fù)請求 
  20.                 System.out.println("請勿重復(fù)提交?。。?quot; + id); 
  21.                 return false; 
  22.             } 
  23.             // 非重復(fù)請求，存儲請求 ID 
  24.             reqCache.put(id, 1); 
  25.         } 
  26.         return true; 
  27.     } 
  28. } 

調(diào)用代碼如下：

  1. import com.example.idempote.util.IdempotentUtils; 
  2. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 
  3. import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; 
  4.  
  5. @RequestMapping("/user") 
  6. @RestController 
  7. public class UserController4 { 
  8.     @RequestMapping("/add") 
  9.     public String addUser(String id) { 
  10.         // 非空判斷(忽略)... 
  11.         // -------------- 冪等性調(diào)用（開始） -------------- 
  12.         if (!IdempotentUtils.judge(id, this.getClass())) { 
  13.             return "執(zhí)行失敗"; 
  14.         } 
  15.         // -------------- 冪等性調(diào)用（結(jié)束） -------------- 
  16.         // 業(yè)務(wù)代碼... 
  17.         System.out.println("添加用戶ID:" + id); 
  18.         return "執(zhí)行成功！"; 
  19.     } 
  20. } 

小貼士：一般情況下代碼寫到這里就結(jié)束了，但想要更簡潔也是可以實現(xiàn)的，你可以通過自定義注解，將業(yè)務(wù)代碼寫到注解中，需要調(diào)用的方法只需要寫一行注解就可以防止數(shù)據(jù)重復(fù)提交了，老鐵們可以自行嘗試一下(需要磊哥擼一篇的，評論區(qū)留言 666)。

擴(kuò)展知識——LRUMap 實現(xiàn)原理分析

既然 LRUMap 如此強(qiáng)大，我們就來看看它是如何實現(xiàn)的。

LRUMap 的本質(zhì)是持有頭結(jié)點的環(huán)回雙鏈表結(jié)構(gòu)，它的存儲結(jié)構(gòu)如下：

  1. AbstractLinkedMap.LinkEntry entry; 

當(dāng)調(diào)用查詢方法時，會將使用的元素放在雙鏈表 header 的前一個位置，源碼如下：

  1. public V get(Object key, boolean updateToMRU) { 
  2.     LinkEntry<K, V> entry = this.getEntry(key); 
  3.     if (entry == null) { 
  4.         return null; 
  5.     } else { 
  6.         if (updateToMRU) { 
  7.             this.moveToMRU(entry); 
  8.         } 
  9.  
  10.         return entry.getValue(); 
  11.     } 
  12. } 
  13. protected void moveToMRU(LinkEntry<K, V> entry) { 
  14.     if (entry.after != this.header) { 
  15.         ++this.modCount; 
  16.         if (entry.before == null) { 
  17.             throw new IllegalStateException("Entry.before is null. This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly."); 
  18.         } 
  19.  
  20.         entry.before.after = entry.after; 
  21.         entry.after.before = entry.before; 
  22.         entry.after = this.header; 
  23.         entry.before = this.header.before; 
  24.         this.header.before.after = entry; 
  25.         this.header.before = entry; 
  26.     } else if (entry == this.header) { 
  27.         throw new IllegalStateException("Can't move header to MRU This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly."); 
  28.     } 
  29.  
  30. } 

如果新增元素時，容量滿了就會移除 header 的后一個元素，添加源碼如下：

  1. protected void addMapping(int hashIndex, int hashCode, K key, V value) { 
  2.     // 判斷容器是否已滿  
  3.     if (this.isFull()) { 
  4.         LinkEntry<K, V> reuse = this.header.after; 
  5.         boolean removeLRUEntry = false; 
  6.         if (!this.scanUntilRemovable) { 
  7.             removeLRUEntry = this.removeLRU(reuse); 
  8.         } else { 
  9.             while(reuse != this.header && reuse != null) { 
  10.                 if (this.removeLRU(reuse)) { 
  11.                     removeLRUEntry = true; 
  12.                     break; 
  13.                 } 
  14.                 reuse = reuse.after; 
  15.             } 
  16.             if (reuse == null) { 
  17.                 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."); 
  18.             } 
  19.         } 
  20.         if (removeLRUEntry) { 
  21.             if (reuse == null) { 
  22.                 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."); 
  23.             } 
  24.             this.reuseMapping(reuse, hashIndex, hashCode, key, value); 
  25.         } else { 
  26.             super.addMapping(hashIndex, hashCode, key, value); 
  27.         } 
  28.     } else { 
  29.         super.addMapping(hashIndex, hashCode, key, value); 
  30.     } 
  31. } 

判斷容量的源碼：

  1. public boolean isFull() { 
  2.   return size >= maxSize; 
  3. } 

容量未滿就直接添加數(shù)據(jù)：

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

如果容量滿了，就調(diào)用 reuseMapping 方法使用 LRU 算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行清除。

綜合來說：LRUMap 的本質(zhì)是持有頭結(jié)點的環(huán)回雙鏈表結(jié)構(gòu)，當(dāng)使用元素時，就將該元素放在雙鏈表 header 的前一個位置，在新增元素時，如果容量滿了就會移除 header的后一個元素。

總結(jié)本文講了防止數(shù)據(jù)重復(fù)提交的 6 種方法，首先是前端的攔截，通過隱藏和設(shè)置按鈕的不可用來屏蔽正常操作下的重復(fù)提交。但為了避免非正常渠道的重復(fù)提交，我們又實現(xiàn)了 5 個版本的后端攔截：HashMap 版、固定數(shù)組版、雙重檢測鎖的數(shù)組版、LRUMap 版和 LRUMap 的封裝版。

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/p1MRZpnxohnX2jIpZDczmQ

 

責(zé)任編輯：武曉燕 來源： Java中文社群
數(shù)據(jù)
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