一、簡(jiǎn)介

1.1 什么是冪等？

冪等 是一個(gè)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)概念，英文 idempotent [a??demp?t?nt]。

• 在數(shù)學(xué)中，冪等用函數(shù)表達(dá)式就是：f(x) = f(f(x))。比如 求絕對(duì)值 的函數(shù)，就是冪等的，abs(x) = abs(abs(x))。
• 計(jì)算機(jī)科學(xué)中，冪等表示一次和多次請(qǐng)求某一個(gè)資源應(yīng)該具有同樣的作用。

滿足冪等條件的性能叫做 冪等性。

1.2 為什么需要冪等性？

我們開(kāi)發(fā)一個(gè)轉(zhuǎn)賬功能，假設(shè)我們調(diào)用下游接口 超時(shí) 了。一般情況下，超時(shí)可能是網(wǎng)絡(luò)傳輸丟包的問(wèn)題，也可能是請(qǐng)求時(shí)沒(méi)送到，還有可能是請(qǐng)求到了，返回結(jié)果卻丟了。這時(shí)候我們是否可以 重試 呢？如果重試的話，是否會(huì)多賺了一筆錢呢？

在我們?nèi)粘ｉ_(kāi)發(fā)中，會(huì)存在各種不同系統(tǒng)之間的相互遠(yuǎn)程調(diào)用。調(diào)用遠(yuǎn)程服務(wù)會(huì)有三個(gè)狀態(tài)：成功、失敗、超時(shí)。

前兩者都是明確的狀態(tài)，但超時(shí)則是 未知狀態(tài)。我們轉(zhuǎn)賬 超時(shí) 的時(shí)候，如果下游轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)做好 冪等性校驗(yàn)，我們判斷超時(shí)后直接發(fā)起重試，既可以保證轉(zhuǎn)賬正常進(jìn)行，又可以保證不會(huì)多轉(zhuǎn)一筆。

日常開(kāi)發(fā)中，需要考慮冪等性的場(chǎng)景：

• 前端重復(fù)提交：比如提交 form 表單時(shí)，如果快速點(diǎn)擊提交按鈕，就可能產(chǎn)生兩條一樣的數(shù)據(jù)。
• 用戶惡意刷 單：例如在用戶投票這種功能時(shí)，如果用戶針對(duì)一個(gè)用戶進(jìn)行重復(fù)提交投票，這樣會(huì)導(dǎo)致接口接收到用戶重復(fù)提交的投票信息，會(huì)使投票結(jié)果與事實(shí)嚴(yán)重不符。
• 接口超時(shí)重復(fù)提交：很多時(shí)候 HTTP 客戶端工具都默認(rèn)開(kāi)啟超時(shí)重試的機(jī)制，尤其是第三方調(diào)用接口的時(shí)候，為了防止網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)等造成的請(qǐng)求失敗，都會(huì)添加重試機(jī)制，導(dǎo)致一個(gè)請(qǐng)求提交多次。
• MQ重復(fù)消費(fèi)：消費(fèi)者讀取消息時(shí)，有可能會(huì)讀取到重復(fù)消息。

1.3 接口超時(shí)，應(yīng)該如何處理？

如果我們調(diào)用下游接口超時(shí)了，我們應(yīng)該如何處理？其實(shí)從生產(chǎn)者和消費(fèi)者兩個(gè)角度來(lái)看，有兩種方案處理：

• 方案一：消費(fèi)者角度。在接口超時(shí)后，調(diào)用下游接口檢查數(shù)據(jù)狀態(tài)：
  • 如果查詢到是成功，就走成功流程；
  • 如果是失敗，就按失敗處理（重新請(qǐng)求）。

• 方案二：生產(chǎn)者角度。下游接口支持冪等，上有系統(tǒng)如果調(diào)用超時(shí)，發(fā)起重試即可。

兩種方案都是可以的，但如果是 MQ重復(fù)消費(fèi)的場(chǎng)景，方案一處理并不是很妥當(dāng)，所以我們還是要求下游系統(tǒng) 對(duì)外接口支持冪等。

1.4 冪等性對(duì)系統(tǒng)的影響

冪等性是為了簡(jiǎn)化客戶端邏輯處理，能防止重復(fù)提交等操作，但卻增加了 服務(wù)端的邏輯復(fù)雜性和成本，其主要是：

• 把并行執(zhí)行的功能改為串行執(zhí)行，降低了執(zhí)行效率。
• 增加了額外控制冪等的業(yè)務(wù)邏輯，復(fù)雜化了業(yè)務(wù)功能。

在使用前，需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景具體分析，除了業(yè)務(wù)上的特殊要求外，一般情況下不需要引入接口的冪等性。

二、Restful API 接口的冪等性

Restful 推薦的幾種 HTTP 接口方法中，不同的請(qǐng)求對(duì)冪等性的要求不同：

三、實(shí)現(xiàn)方式

3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)層面，主鍵/唯一索引沖突

日常開(kāi)發(fā)中，為了實(shí)現(xiàn)接口冪等性校驗(yàn)，可以這樣實(shí)現(xiàn)：

• 提前在數(shù)據(jù)庫(kù)中為唯一存在的字段（如：唯一流水號(hào) bizSeq 字段）添加唯一索引，或者直接設(shè)置為主鍵。
• 請(qǐng)求過(guò)來(lái)，直接將數(shù)據(jù)插入、更新到數(shù)據(jù)庫(kù)中，并進(jìn)行 try-catch 捕獲。
• 如果拋出異常，說(shuō)明為重復(fù)請(qǐng)求，可以直接返回成功，或提示請(qǐng)求重復(fù)。

補(bǔ)充： 也可以新建一張 防止重復(fù)點(diǎn)擊表，將唯一標(biāo)識(shí)放到表中，存為主鍵或唯一索引，然后配合 tra-catch 對(duì)重復(fù)點(diǎn)擊的請(qǐng)求進(jìn)行處理。

偽代碼如下：

/**
 * 冪等處理
 */
Rsp idempotent（Request req）{
  
    try {
        insert(req);
    } catch (DuplicateKeyException e) {
        //攔截是重復(fù)請(qǐng)求，直接返回成功
        log.info("主鍵沖突，是重復(fù)請(qǐng)求，直接返回成功，流水號(hào)：{}",bizSeq);
        return rsp;
    }

    //正常處理請(qǐng)求
    dealRequest(req);

    return rsp;
}

3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)層面，樂(lè)觀鎖

樂(lè)觀鎖：樂(lè)觀鎖在操作數(shù)據(jù)時(shí)，非常樂(lè)觀，認(rèn)為別人不會(huì)同時(shí)在修改數(shù)據(jù)。因此樂(lè)觀鎖不會(huì)上鎖，只是在執(zhí)行更新的時(shí)候判斷一下，在此期間是否有人修改了數(shù)據(jù)。

樂(lè)觀鎖的實(shí)現(xiàn)：

就是給表多加一列 version 版本號(hào)，每次更新數(shù)據(jù)前，先查出來(lái)確認(rèn)下是不是剛剛的版本號(hào)，沒(méi)有改動(dòng)再去執(zhí)行更新，并升級(jí) version（version=version+1）。

比如，我們更新前，先查一下數(shù)據(jù)，查出來(lái)的版本號(hào)是 version=1。

select order_id，version from order where order_id='666'；

然后使用 version=1 和 訂單ID 一起作為條件，再去更新：

update order set version = version +1，status='P' where order_id='666' and version =1

最后，更新成功才可以處理業(yè)務(wù)邏輯，如果更新失敗，默認(rèn)為重復(fù)請(qǐng)求，直接返回。

流程圖如下：

為什么版本號(hào)建議自增呢？

因?yàn)闃?lè)觀鎖存在 ABA 的問(wèn)題，如果 version 版本一直是自增的就不會(huì)出現(xiàn) ABA 的情況。

3.3 數(shù)據(jù)庫(kù)層面，悲觀鎖（select for update）【不推薦】

悲觀鎖：通俗點(diǎn)講就是很悲觀，每次去操作數(shù)據(jù)時(shí)，都覺(jué)得別人中途會(huì)修改，所以每次在拿數(shù)據(jù)的時(shí)候都會(huì)上鎖。官方點(diǎn)講就是，共享資源每次只給一個(gè)線程使用，其他線程阻塞，用完后再把資源轉(zhuǎn)讓給其它資源。

悲觀鎖的實(shí)現(xiàn)：

在訂單業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，假設(shè)先查詢出訂單，如果查到的是處理中狀態(tài)，就處理完業(yè)務(wù)，然后再更新訂單狀態(tài)為完成。如果查到訂單，并且不是處理中的狀態(tài)，則直接返回。

可以使用數(shù)據(jù)庫(kù)悲觀鎖（select … for update）解決這個(gè)問(wèn)題：

begin;  # 1.開(kāi)始事務(wù)
select * from order where order_id='666' for update # 查詢訂單，判斷狀態(tài),鎖住這條記錄
if（status !=處理中）{
   //非處理中狀態(tài)，直接返回；
   return ;
}
## 處理業(yè)務(wù)邏輯
update order set status='完成' where order_id='666' # 更新完成
commit; # 5.提交事務(wù)

注意：

• 這里的 order_id 需要是主鍵或索引，只用行級(jí)鎖鎖住這條數(shù)據(jù)即可，如果不是主鍵或索引，會(huì)鎖住整張表。
• 悲觀鎖在同一事務(wù)操作過(guò)程中，鎖住了一行數(shù)據(jù)。這樣 別的請(qǐng)求過(guò)來(lái)只能等待，如果當(dāng)前事務(wù)耗時(shí)比較長(zhǎng)，就很影響接口性能。所以一般 不建議用悲觀鎖的實(shí)現(xiàn)方式。

3.4 數(shù)據(jù)庫(kù)層面，狀態(tài)機(jī)

很多業(yè)務(wù)表，都是由狀態(tài)的，比如：轉(zhuǎn)賬流水表，就會(huì)有 0-待處理，1-處理中，2-成功，3-失敗的狀態(tài)。轉(zhuǎn)賬流水更新的時(shí)候，都會(huì)涉及流水狀態(tài)更新，即涉及 狀態(tài)機(jī)（即狀態(tài)變更圖）。我們可以利用狀態(tài)機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)冪等性校驗(yàn)。

狀態(tài)機(jī)的實(shí)現(xiàn)：

比如：轉(zhuǎn)賬成功后，把 處理中 的轉(zhuǎn)賬流水更新為成功的狀態(tài)，SQL 如下：

update transfor_flow set status = 2 where biz_seq='666' and status = 1;

流程圖如下：

• 第1次請(qǐng)求來(lái)時(shí)，bizSeq 流水號(hào)是 666，該流水的狀態(tài)是處理中，值是 1，要更新為 2-成功的狀態(tài)，所以該 update 語(yǔ)句可以正常更新數(shù)據(jù)，sql 執(zhí)行結(jié)果的影響行數(shù)是 1，流水狀態(tài)最后變成了 2。
• 第2次請(qǐng)求也過(guò)來(lái)了，如果它的流水號(hào)還是 666，因?yàn)樵摿魉疇顟B(tài)已經(jīng)變?yōu)?2-成功的狀態(tài)，所以更新結(jié)果是0，不會(huì)再處理業(yè)務(wù)邏輯，接口直接返回。

偽代碼實(shí)現(xiàn)如下：

Rsp idempotentTransfer（Request req）{
    String bizSeq = req.getBizSeq();
    int rows= "update transfr_flow set status=2 where biz_seq=#{bizSeq} and status=1;"
    if(rows==1){
        log.info(“更新成功,可以處理該請(qǐng)求”);
        //其他業(yè)務(wù)邏輯處理
        return rsp;
    } else if(rows == 0) {
        log.info(“更新不成功，不處理該請(qǐng)求”);
        //不處理，直接返回
        return rsp;
    }

    log.warn("數(shù)據(jù)異常")
    return rsp：
}

3.5 應(yīng)用層面，token令牌【不推薦】

token 唯一令牌方案一般包括兩個(gè)請(qǐng)求階段：

• 客戶端請(qǐng)求申請(qǐng)獲取請(qǐng)求接口用的token，服務(wù)端生成token返回；
• 客戶端帶著token請(qǐng)求，服務(wù)端校驗(yàn)token。

流程圖如下：

1. 客戶端發(fā)送請(qǐng)求，申請(qǐng)獲取 token。
2. 服務(wù)端生成全局唯一的 token，保存到 redis 中（一般會(huì)設(shè)置一個(gè)過(guò)期時(shí)間），然后返回給客戶端。
3. 客戶端帶著 token，發(fā)起請(qǐng)求。
4. 服務(wù)端去 redis 確認(rèn) token 是否存在，一般用 redis.del(token) 的方式，如果存在會(huì)刪除成功，即處理業(yè)務(wù)邏輯，如果刪除失敗，則直接返回結(jié)果。

補(bǔ)充： 這種方式個(gè)人不推薦，說(shuō)兩方面原因：

• 需要前后端聯(lián)調(diào)才能實(shí)現(xiàn)，存在溝通成本，最終效果可能與設(shè)想不一致。
• 如果前端多次獲取多個(gè) token，還是可以重復(fù)請(qǐng)求的，如果再在獲取 token 處加分布式鎖控制，就不如直接用分布式鎖來(lái)控制冪等性了，即下面這種解決方式。

3.6 應(yīng)用層面，分布式鎖【推薦】

分布式鎖 實(shí)現(xiàn)冪等性的邏輯就是，請(qǐng)求過(guò)來(lái)時(shí)，先去嘗試獲取分布式鎖，如果獲取成功，就執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯，反之獲取失敗的話，就舍棄請(qǐng)求直接返回成功。

流程圖如下：

• 分布式鎖可以使用 Redis，也可以使用 Zookeeper，不過(guò) Redis 相對(duì)好點(diǎn)，比較輕量級(jí)。
• Redis 分布式鎖，可以使用 setIfAbsent() 來(lái)實(shí)現(xiàn)，注意分布式鎖的 key 必須為業(yè)務(wù)的唯一標(biāo)識(shí)。
• Redis 執(zhí)行設(shè)置 key 的動(dòng)作時(shí)，要設(shè)置過(guò)期時(shí)間，防止釋放鎖失敗。這個(gè)過(guò)期時(shí)間不能太短，太短攔截不了重復(fù)請(qǐng)求，也不能設(shè)置太長(zhǎng)，請(qǐng)求量多的話會(huì)占用存儲(chǔ)空間。

四、Java 代碼實(shí)現(xiàn)

4.1 @NotRepeat 注解

@NotRepeat 注解用于修飾需要進(jìn)行冪等性校驗(yàn)的類。

NotRepeat.java

import java.lang.annotation.*;

/**
 * 冪等性校驗(yàn)注解
 */
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface NotRepeat {

}

4.2 AOP 切面

AOP切面監(jiān)控被 @Idempotent 注解修飾的方法調(diào)用，實(shí)現(xiàn)冪等性校驗(yàn)邏輯。

IdempotentAOP.java

import com.demo.util.RedisUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.After;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 重復(fù)點(diǎn)擊校驗(yàn)
 */
@Slf4j
@Aspect
@Component
public class IdempotentAOP {
    
    /** Redis前綴 */
    private String API_IDEMPOTENT_CHECK = "API_IDEMPOTENT_CHECK:";

    @Resource
    private HttpServletRequest request;
    @Resource
    private RedisUtils redisUtils;

    /**
     * 定義切面
     */
    @Pointcut("@annotation(com.demo.annotation.NotRepeat)")
    public void notRepeat() {
    }

    /**
     * 在接口原有的方法執(zhí)行前，將會(huì)首先執(zhí)行此處的代碼
     */
    @Before("notRepeat()")
    public void doBefore(JoinPoint joinPoint) {
        String uri = request.getRequestURI();

        // 登錄后才做校驗(yàn)
        UserInfo loginUser = AuthUtil.getLoginUser();
        if (loginUser != null) {
            assert uri != null;
            String key = loginUser.getAccount() + "_" + uri;
            log.info(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】開(kāi)始冪等性校驗(yàn)，加鎖，account: {}，uri: {}", loginUser.getAccount(), uri);

            // 加分布式鎖
            boolean lockSuccess = redisUtils.setIfAbsent(API_IDEMPOTENT_CHECK + key, "1", 30, TimeUnit.MINUTES);
            log.info(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】分布式鎖是否加鎖成功:{}", lockSuccess);
            if (!lockSuccess) {
                if (uri.contains("contract/saveDraftContract")) {
                    log.error(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】文件保存中，請(qǐng)稍后");
                    throw new IllegalArgumentException("文件保存中，請(qǐng)稍后");

                } else if (uri.contains("contract/saveContract")) {
                    log.error(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】文件發(fā)起中，請(qǐng)稍后");
                    throw new IllegalArgumentException("文件發(fā)起中，請(qǐng)稍后");
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 在接口原有的方法執(zhí)行后，都會(huì)執(zhí)行此處的代碼（final）
     */
    @After("notRepeat()")
    public void doAfter(JoinPoint joinPoint) {
        // 釋放鎖
        String uri = request.getRequestURI();
        assert uri != null;
        UserInfo loginUser = SysUserUtil.getloginUser();
        if (loginUser != null) {
            String key = loginUser.getAccount() + "_" + uri;
            log.info(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】?jī)绲刃孕ｒ?yàn)結(jié)束，釋放鎖，account: {}，uri: {}", loginUser.getAccount(), uri);
            redisUtils.del(API_IDEMPOTENT_CHECK + key);
        }
    }
}

4.3 RedisUtils 工具類

RedisUtils.java

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;


/**
 * redis工具類
 */
@Slf4j
@Component
public class RedisUtils {

    /**
     * 默認(rèn)RedisObjectSerializer序列化
     */
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    /**
     * 加分布式鎖
     */
    public boolean setIfAbsent(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit);
    }

    /**
     * 釋放鎖
     */
    public void del(String... keys) {
        if (keys != null && keys.length > 0) {
            //將參數(shù)key轉(zhuǎn)為集合
            redisTemplate.delete(Arrays.asList(keys));
        }
    }
}

4.4 測(cè)試類

OrderController.java

import com.demo.annotation.NotRepeat;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 冪等性校驗(yàn)測(cè)試類
 */
@RequestMapping("/order")
@RestController
public class OrderController {

    @NotRepeat
    @GetMapping("/orderList")
    public List<String> orderList() {
        // 查詢列表
        return Arrays.asList("Order_A", "Order_B", "Order_C");
        // throw new RuntimeException("參數(shù)錯(cuò)誤");
    }
}

4.5 測(cè)試結(jié)果

請(qǐng)求地址：http://localhost:8080/order/orderList

日志信息如下：

經(jīng)測(cè)試，加鎖后，正常處理業(yè)務(wù)、拋出異常都可以正常釋放鎖。

以上就是Java冪等性校驗(yàn)解決重復(fù)點(diǎn)擊的六種實(shí)現(xiàn)方式的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Java冪等性解決重復(fù)點(diǎn)擊的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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