单机幂等性的 6 种实现！

快来打我* 2023-10-15 12:16 3阅读 0赞

![c2c8a879e797966f1cb48a2693326e39.png][]

作者 | 磊哥

来源 | Java中文社群（ID：javacn666）

转载请联系授权（微信ID：GG\_Stone）

有位朋友，前两天突然问磊哥：**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：

![7c1eda36a94611b04f9692c2f8bafbdd.gif][]

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：

![b780710a883d6997a883855c6a12098e.gif][]

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：

![0f0460e222e04369f5ab3ad585192768.png][]

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：

![b62f8451e9e9fad2571207e0f326c433.gif][]

**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：

<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**。

### 小结 ###

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「**赞**」，如果**点赞超过 50 个**，咱们**更新分布式环境下重复数据的处理方案**。

##### 参考 & 鸣谢 #####

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

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### 说件大事 ###

磊哥一直在做的事，为了让大家找到更好的工作，所以有着**13 年工作经验的我**，开发了一门**《Java 面试突击课》**，整个课程以**直播的形式，为期一个月的面试集训**，带领大家一起高效、系统的复习 Java 知识。

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