2024年最新【安全】Java幂等性校验解决重复点击（6种实现方式）_幂等校验_阿斌幂等性校验

日常开发中，为了实现接口幂等性校验，可以这样实现：

1. 提前在数据库中为唯一存在的字段（如：唯一流水号 bizSeq 字段）添加唯一索引，或者直接设置为主键。
2. 请求过来，直接将数据插入、更新到数据库中，并进行 try-catch 捕获。
3. 如果抛出异常，说明为重复请求，可以直接返回成功，或提示请求重复。

补充： 也可以新建一张 防止重复点击表，将唯一标识放到表中，存为主键或唯一索引，然后配合 tra-catch 对重复点击的请求进行处理。

伪代码如下：

/\*\*
 \* 幂等处理
 \*/
Rsp idempotent（Request req）{
  
    try {
        insert(req);
    } catch (DuplicateKeyException e) {
        //拦截是重复请求，直接返回成功
        log.info("主键冲突，是重复请求，直接返回成功，流水号：{}",bizSeq);
        return rsp;
    }

    //正常处理请求
    dealRequest(req);

    return rsp;
}

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3.2 数据库层面，乐观锁

乐观锁：乐观锁在操作数据时，非常乐观，认为别人不会同时在修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下，在此期间是否有人修改了数据。

乐观锁的实现：

就是给表多加一列 version 版本号，每次更新数据前，先查出来确认下是不是刚刚的版本号，没有改动再去执行更新，并升级 version（version=version+1）。

比如，我们更新前，先查一下数据，查出来的版本号是 version=1。

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

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然后使用 version=1 和 订单ID 一起作为条件，再去更新：

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

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最后，更新成功才可以处理业务逻辑，如果更新失败，默认为重复请求，直接返回。

流程图如下：

为什么版本号建议自增呢？

因为乐观锁存在 ABA 的问题，如果 version 版本一直是自增的就不会出现 ABA 的情况。

3.3 数据库层面，悲观锁（select for update）【不推荐】

悲观锁：通俗点讲就是很悲观，每次去操作数据时，都觉得别人中途会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁。官方点讲就是，共享资源每次只给一个线程使用，其他线程阻塞，用完后再把资源转让给其它资源。

悲观锁的实现：

在订单业务场景中，假设先查询出订单，如果查到的是处理中状态，就处理完业务，然后再更新订单状态为完成。如果查到订单，并且不是处理中的状态，则直接返回。

可以使用数据库悲观锁（select … for update）解决这个问题：

begin;  # 1.开始事务
select \* from order where order_id='666' for update # 查询订单，判断状态,锁住这条记录
if（status !=处理中）{
   //非处理中状态，直接返回；
   return ;
}
## 处理业务逻辑
update order set status='完成' where order_id='666' # 更新完成
commit; # 5.提交事务

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注意：

• 这里的 order_id 需要是主键或索引，只用行级锁锁住这条数据即可，如果不是主键或索引，会锁住整张表。
• 悲观锁在同一事务操作过程中，锁住了一行数据。这样 别的请求过来只能等待，如果当前事务耗时比较长，就很影响接口性能。所以一般 不建议用悲观锁的实现方式。

3.4 数据库层面，状态机

很多业务表，都是由状态的，比如：转账流水表，就会有 0-待处理，1-处理中，2-成功，3-失败的状态。转账流水更新的时候，都会涉及流水状态更新，即涉及 状态机（即状态变更图）。我们可以利用状态机来实现幂等性校验。

状态机的实现：

比如：转账成功后，把 处理中 的转账流水更新为成功的状态，SQL 如下：

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

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流程图如下：

• 第1次请求来时，bizSeq 流水号是 666，该流水的状态是处理中，值是 1，要更新为 2-成功的状态，所以该 update 语句可以正常更新数据，sql 执行结果的影响行数是 1，流水状态最后变成了 2。
• 第2次请求也过来了，如果它的流水号还是 666，因为该流水状态已经变为 2-成功的状态，所以更新结果是0，不会再处理业务逻辑，接口直接返回。

伪代码实现如下：

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,可以处理该请求”);
        //其他业务逻辑处理
        return rsp;
    } else if(rows == 0) {
        log.info(“更新不成功，不处理该请求”);
        //不处理，直接返回
        return rsp;
    }

    log.warn("数据异常")
    return rsp：
}

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3.5 应用层面，token令牌【不推荐】

token 唯一令牌方案一般包括两个请求阶段：

1. 客户端请求申请获取请求接口用的token，服务端生成token返回；
2. 客户端带着token请求，服务端校验token。

流程图如下：

1. 客户端发送请求，申请获取 token。
2. 服务端生成全局唯一的 token，保存到 redis 中（一般会设置一个过期时间），然后返回给客户端。
3. 客户端带着 token，发起请求。
4. 服务端去 redis 确认 token 是否存在，一般用 redis.del(token) 的方式，如果存在会删除成功，即处理业务逻辑，如果删除失败，则直接返回结果。

补充： 这种方式个人不推荐，说两方面原因：

1. 需要前后端联调才能实现，存在沟通成本，最终效果可能与设想不一致。
2. 如果前端多次获取多个 token，还是可以重复请求的，如果再在获取 token 处加分布式锁控制，就不如直接用分布式锁来控制幂等性了，即下面这种解决方式。

3.6 应用层面，分布式锁【推荐】

分布式锁 实现幂等性的逻辑就是，请求过来时，先去尝试获取分布式锁，如果获取成功，就执行业务逻辑，反之获取失败的话，就舍弃请求直接返回成功。

流程图如下：

• 分布式锁可以使用 Redis，也可以使用 Zookeeper，不过 Redis 相对好点，比较轻量级。
• Redis 分布式锁，可以使用 setIfAbsent() 来实现，注意分布式锁的 key 必须为业务的唯一标识。
• Redis 执行设置 key 的动作时，要设置过期时间，防止释放锁失败。这个过期时间不能太短，太短拦截不了重复请求，也不能设置太长，请求量多的话会占用存储空间。

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四、Java 代码实现

4.1 @NotRepeat 注解

@NotRepeat 注解用于修饰需要进行幂等性校验的类。

NotRepeat.java

import java.lang.annotation.\*;

/\*\*
 \* 幂等性校验注解
 \*/
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface NotRepeat {

}

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4.2 AOP 切面

AOP切面监控被 @Idempotent 注解修饰的方法调用，实现幂等性校验逻辑。

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;

/\*\*
 \* 重复点击校验
 \*/
@Slf4j
@Aspect
@Component
public class IdempotentAOP {
    
    /\*\* Redis前缀 \*/
    private String API\_IDEMPOTENT\_CHECK = "API\_IDEMPOTENT\_CHECK:";

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

    /\*\*
 \* 定义切面
 \*/
    @Pointcut("@annotation(com.demo.annotation.NotRepeat)")
    public void notRepeat() {
    }

    /\*\*
 \* 在接口原有的方法执行前，将会首先执行此处的代码
 \*/
    @Before("notRepeat()")
    public void doBefore(JoinPoint joinPoint) {
        String uri = request.getRequestURI();

        // 登录后才做校验
        UserInfo loginUser = AuthUtil.getLoginUser();
        if (loginUser != null) {
            assert uri != null;
            String key = loginUser.getAccount() + "\_" + uri;
            log.info(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】开始幂等性校验，加锁，account: {}，uri: {}", loginUser.getAccount(), uri);

            // 加分布式锁
            boolean lockSuccess = redisUtils.setIfAbsent(API\_IDEMPOTENT\_CHECK + key, "1", 30, TimeUnit.MINUTES);
            log.info(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】分布式锁是否加锁成功:{}", lockSuccess);
            if (!lockSuccess) {
                if (uri.contains("contract/saveDraftContract")) {
                    log.error(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】文件保存中，请稍后");
                    throw new IllegalArgumentException("文件保存中，请稍后");

                } else if (uri.contains("contract/saveContract")) {
                    log.error(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】文件发起中，请稍后");
                    throw new IllegalArgumentException("文件发起中，请稍后");
                }
            }
        }
    }

    /\*\*
 \* 在接口原有的方法执行后，都会执行此处的代码（final）
 \*/
    @After("notRepeat()")
    public void doAfter(JoinPoint joinPoint) {
        // 释放锁
        String uri = request.getRequestURI();
        assert uri != null;
        UserInfo loginUser = SysUserUtil.getloginUser();
        if (loginUser != null) {
            String key = loginUser.getAccount() + "\_" + uri;
            log.info(">>>>>>>>>> 【IDEMPOTENT】幂等性校验结束，释放锁，account: {}，uri: {}", loginUser.getAccount(), uri);
            redisUtils.del(API\_IDEMPOTENT\_CHECK + key);
        }
    }
}

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4.3 RedisUtils 工具类

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;




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