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Java中防止數(shù)據(jù)重復(fù)提交超簡(jiǎn)單的6種方法

 更新時(shí)間:2021年11月24日 11:45:57   作者:碼農(nóng)出擊666  
在平時(shí)開發(fā)中,如果網(wǎng)速比較慢的情況下,用戶提交表單后,發(fā)現(xiàn)服務(wù)器半天都沒有響應(yīng),那么用戶可能會(huì)以為是自己沒有提交表單,就會(huì)再點(diǎn)擊提交按鈕重復(fù)提交表單,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Java中防止數(shù)據(jù)重復(fù)提交超簡(jiǎn)單的6種方法,需要的朋友可以參考下

前言

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

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

于是東哥問他,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(jiǎn)單了,于是東哥就開始裝*了。

話不多說(shuō),我們先來(lái)復(fù)現(xiàn)這個(gè)問題。

模擬用戶場(chǎng)景

根據(jù)朋友的反饋,大致的場(chǎng)景是這樣的,如下圖所示:

簡(jiǎn)化的模擬代碼如下(基于 Spring Boot):

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RequestMapping("/user")
@RestController
public class UserController {
   /**
     * 被重復(fù)請(qǐng)求的方法
     */
    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 業(yè)務(wù)代碼...
        System.out.println("添加用戶ID:" + id);
        return "執(zhí)行成功!";
    }
}

于是東哥就想到:通過(guò)前、后端分別攔截的方式來(lái)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(guò) HTML 頁(yè)面來(lái)攔截重復(fù)請(qǐng)求,比如在用戶點(diǎn)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(shí)現(xiàn)代碼:

<html>
<script>
    function subCli(){
        // 按鈕設(shè)置為不可用
        document.getElementById("btn_sub").disabled="disabled";
        document.getElementById("dv1").innerText = "按鈕被點(diǎn)擊了~";
    }
</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>

復(fù)制代碼

但前端攔截有一個(gè)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(guò)前端頁(yè)面,通過(guò)模擬請(qǐng)求來(lái)重復(fù)提交請(qǐng)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(gè)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(shí)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(guò),如果執(zhí)行過(guò)則不再執(zhí)行,否則就正常執(zhí)行。

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

然而,將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中,最簡(jiǎn)單的方法就是使用 HashMap 存儲(chǔ),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(shí)現(xiàn)功能,所以我們先來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè) HashMap 的防重(防止重復(fù))版本。

1.基礎(chǔ)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 {

    // 緩存 ID 集合
    private Map<String, Integer> reqCache = new HashMap<>();

    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 非空判斷(忽略)...
        synchronized (this.getClass()) {
            // 重復(fù)請(qǐng)求判斷
            if (reqCache.containsKey(id)) {
                // 重復(fù)請(qǐng)求
                System.out.println("請(qǐng)勿重復(fù)提交!?。? + id);
                return "執(zhí)行失敗";
            }
            // 存儲(chǔ)請(qǐng)求 ID
            reqCache.put(id, 1);
        }
        // 業(yè)務(wù)代碼...
        System.out.println("添加用戶ID:" + id);
        return "執(zhí)行成功!";
    }
}

復(fù)制代碼

實(shí)現(xiàn)效果如下圖所示:

存在的問題:此實(shí)現(xiàn)方式有一個(gè)致命的問題,因?yàn)?HashMap 是無(wú)限增長(zhǎng)的,因此它會(huì)占用越來(lái)越多的內(nèi)存,并且隨著 HashMap 數(shù)量的增加查找的速度也會(huì)降低,所以我們需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)可以自動(dòng)“清除”過(guò)期數(shù)據(jù)的實(shí)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(wú)限增長(zhǎng)的問題,它使用數(shù)組加下標(biāo)計(jì)數(shù)器(reqCacheCounter)的方式,實(shí)現(xiàn)了固定數(shù)組的循環(huán)存儲(chǔ)。

當(dāng)數(shù)組存儲(chǔ)到最后一位時(shí),將數(shù)組的存儲(chǔ)下標(biāo)設(shè)置 0,再?gòu)念^開始存儲(chǔ)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)代碼如下:

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]; // 請(qǐng)求 ID 存儲(chǔ)集合
    private static Integer reqCacheCounter = 0; // 請(qǐng)求計(jì)數(shù)器(指示 ID 存儲(chǔ)的位置)

    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 非空判斷(忽略)...
        synchronized (this.getClass()) {
            // 重復(fù)請(qǐng)求判斷
            if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) {
                // 重復(fù)請(qǐng)求
                System.out.println("請(qǐng)勿重復(fù)提交?。?!" + id);
                return "執(zhí)行失敗";
            }
            // 記錄請(qǐng)求 ID
            if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置計(jì)數(shù)器
            reqCache[reqCacheCounter] = id; // 將 ID 保存到緩存
            reqCacheCounter++; // 下標(biāo)往后移一位
        }
        // 業(yè)務(wù)代碼...
        System.out.println("添加用戶ID:" + id);
        return "執(zhí)行成功!";
    }
}

3.擴(kuò)展版——雙重檢測(cè)鎖(DCL)

上一種實(shí)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(cè)鎖)來(lái)優(yōu)化代碼的執(zhí)行效率,實(shí)現(xiàn)代碼如下:

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]; // 請(qǐng)求 ID 存儲(chǔ)集合
    private static Integer reqCacheCounter = 0; // 請(qǐng)求計(jì)數(shù)器(指示 ID 存儲(chǔ)的位置)

    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 非空判斷(忽略)...
        // 重復(fù)請(qǐng)求判斷
        if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) {
            // 重復(fù)請(qǐng)求
            System.out.println("請(qǐng)勿重復(fù)提交?。。? + id);
            return "執(zhí)行失敗";
        }
        synchronized (this.getClass()) {
            // 雙重檢查鎖(DCL,double checked locking)提高程序的執(zhí)行效率
            if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) {
                // 重復(fù)請(qǐng)求
                System.out.println("請(qǐng)勿重復(fù)提交?。?!" + id);
                return "執(zhí)行失敗";
            }
            // 記錄請(qǐng)求 ID
            if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置計(jì)數(shù)器
            reqCache[reqCacheCounter] = id; // 將 ID 保存到緩存
            reqCacheCounter++; // 下標(biāo)往后移一位
        }
        // 業(yè)務(wù)代碼...
        System.out.println("添加用戶ID:" + id);
        return "執(zhí)行成功!";
    }
}

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

4.完善版——LRUMap

上面的代碼基本已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了重復(fù)數(shù)據(jù)的攔截,但顯然不夠簡(jiǎn)潔和優(yōu)雅,比如下標(biāo)計(jì)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(gè) commons-collections 的框架,里面有一個(gè)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(huì)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(lái)添加 Apache commons collections 的引用:

 <!-- 集合工具類 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>

實(shí)現(xiàn)代碼如下:

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 個(gè),根據(jù) LRU 算法淘汰數(shù)據(jù)的 Map 集合
    private LRUMap<String, Integer> reqCache = new LRUMap<>(100);

    @RequestMapping("/add")
    public String addUser(String id) {
        // 非空判斷(忽略)...
        synchronized (this.getClass()) {
            // 重復(fù)請(qǐng)求判斷
            if (reqCache.containsKey(id)) {
                // 重復(fù)請(qǐng)求
                System.out.println("請(qǐng)勿重復(fù)提交?。?!" + id);
                return "執(zhí)行失敗";
            }
            // 存儲(chǔ)請(qǐng)求 ID
            reqCache.put(id, 1);
        }
        // 業(yè)務(wù)代碼...
        System.out.println("添加用戶ID:" + id);
        return "執(zhí)行成功!";
    }
}

使用了 LRUMap 之后,代碼顯然簡(jiǎn)潔了很多。

5.最終版——封裝

以上都是方法級(jí)別的實(shí)現(xiàn)方案,然而在實(shí)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(lái)我們就來(lái)封裝一個(gè)公共的方法,以供所有類使用:

import org.apache.commons.collections4.map.LRUMap;

/**
 * 冪等性判斷
 */
public class IdempotentUtils {

    // 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(gè)
    private static LRUMap<String, Integer> reqCache = new LRUMap<>(100);

    /**
     * 冪等性判斷
     * @return
     */
    public static boolean judge(String id, Object lockClass) {
        synchronized (lockClass) {
            // 重復(fù)請(qǐng)求判斷
            if (reqCache.containsKey(id)) {
                // 重復(fù)請(qǐng)求
                System.out.println("請(qǐng)勿重復(fù)提交?。?!" + id);
                return false;
            }
            // 非重復(fù)請(qǐng)求,存儲(chǔ)請(qǐng)求 ID
            reqCache.put(id, 1);
        }
        return true;
    }
}

調(diào)用代碼如下:

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) {
        // 非空判斷(忽略)...
        // -------------- 冪等性調(diào)用(開始) --------------
        if (!IdempotentUtils.judge(id, this.getClass())) {
            return "執(zhí)行失敗";
        }
        // -------------- 冪等性調(diào)用(結(jié)束) --------------
        // 業(yè)務(wù)代碼...
        System.out.println("添加用戶ID:" + id);
        return "執(zhí)行成功!";
    }
}

小貼士:一般情況下代碼寫到這里就結(jié)束了,但想要更簡(jiǎn)潔也是可以實(shí)現(xiàn)的,你可以通過(guò)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(需要東哥擼一篇的,評(píng)論區(qū)留言 666)。

擴(kuò)展知識(shí)——LRUMap 實(shí)現(xiàn)原理分析

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

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

AbstractLinkedMap.LinkEntry entry;

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

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.");
    }

}

如果新增元素時(shí),容量滿了就會(huì)移除 header 的后一個(gè)元素,添加源碼如下:

 protected void addMapping(int hashIndex, int hashCode, K key, V value) {
     // 判斷容器是否已滿	
     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);
     }
 }

判斷容量的源碼:

public boolean isFull() {
  return size >= maxSize;
}

** 容量未滿就直接添加數(shù)據(jù):

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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清除。

綜合來(lái)說(shuō):LRUMap 的本質(zhì)是持有頭結(jié)點(diǎn)的環(huán)回雙鏈表結(jié)構(gòu),當(dāng)使用元素時(shí),就將該元素放在雙鏈表 header 的前一個(gè)位置,在新增元素時(shí),如果容量滿了就會(huì)移除 header 的后一個(gè)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(guò)隱藏和設(shè)置按鈕的不可用來(lái)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(shí)現(xiàn)了 5 個(gè)版本的后端攔截:HashMap 版、固定數(shù)組版、雙重檢測(cè)鎖的數(shù)組版、LRUMap 版和 LRUMap 的封裝版。

特殊說(shuō)明:本文所有的內(nèi)容僅適用于單機(jī)環(huán)境下的重復(fù)數(shù)據(jù)攔截

到此這篇關(guān)于Java中防止數(shù)據(jù)重復(fù)提交的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java防止數(shù)據(jù)重復(fù)提交內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

參考 & 鳴謝

blog.csdn.net/fenglllle/a

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    2023-06-06
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    2021-08-08
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    2020-08-08
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    2021-04-04
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    2023-06-06
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