最简单的6种防止数据重复提交的方法!(干货)下

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。

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