【SpringBoot】SpringBoot中防止接口重复提交(单机环境和分布式环境)

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目录

🌼前言 

 🔒单机环境下防止接口重复提交

 📕导入依赖

📂项目结构 

🚀创建自定义注解

✈创建AOP切面 

🚗创建Conotroller 

💻分布式环境下防止接口重复提交

📕导入依赖

📂项目结构

🚀创建自定义注解

🚲创建key的生成工具类 

🔨创建Redis工具类

🚗创建AOP切面类

🛵创建Controller 


🌼前言 

在Web应用开发过程中,接口重复提交问题一直是一个需要重点关注和解决的难题。无论是由于用户误操作、网络延迟导致的重复点击,还是由于恶意攻击者利用自动化工具进行接口轰炸,都可能对系统造成严重的负担,甚至导致数据不一致、服务不可用等严重后果。特别是在SpringBoot这样的现代化Java框架中,我们更需要一套行之有效的策略来防止接口重复提交。


本文将从SpringBoot应用的角度出发,探讨在单机环境和分布式环境下如何有效防止接口重复提交。单机环境虽然相对简单,但基本的防护策略同样适用于分布式环境的部署。

接下来,我们将首先分析接口重复提交的原因和危害,然后详细介绍在SpringBoot应用中可以采取的防护策略,包括前端控制、后端校验、使用令牌机制(如Token)、利用数据库的唯一约束等。对于分布式环境,我们还将探讨如何使用分布式锁、Redis等中间件来确保数据的一致性和防止接口被重复调用。


在深入解析各种防护策略的同时,我们也将结合实际案例,展示如何在SpringBoot项目中具体实现这些策略,并给出一些优化建议,以帮助读者在实际开发中更好地应用这些技术。希望通过本文的介绍,读者能够掌握在SpringBoot应用中防止接口重复提交的有效方法,为Web应用的稳定性和安全性提供坚实的保障。

 🔒单机环境下防止接口重复提交

在这种单机的应用场景下,我并没有使用redis进行处理,而是使用了本地缓存机制。在用户对接口进行访问的时候,我们获取接口的一些参数信息,并且根据这些参数生成一个唯一的ID存储到缓存中,下一次在发送请求的时候,先判断这个缓存中是否有对应的ID,若有则阻拦,若没有那么就放行。

 📕导入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>21.0</version>
        </dependency>

📂项目结构 

🚀创建自定义注解

我们也说过了,要根据接口的一些信息来生成一个ID,在单机环境下,我定义了一个注解,这个注解里边保存着一个key作为ID,同时,在把这个注解加到接口上,那么这个接口就以这个key作为ID,在访问接口的时候,存储的也是这个ID值。

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(value = RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface LockCommit {
    String key() default "";
}

✈创建AOP切面 

为了方便之后的接口限流,同时也想把这件事情做一个模块化处理,我使用的是AOP切面,这样做可以减少代码耦合,方便维护。


看过我之前文章的朋友应该都知道我喜欢使用注解来实现AOP了,这里定义了一个pointCut(),切入点表达式是注解类型。如果你还不会AOP的话,可以来看一看我的这篇文章。【Spring】Spring中AOP的简介和基本使用,SpringBoot使用AOP-CSDN博客


此外使用了一个Cache本地缓存用于存储我们接口的ID,同时设置缓存的最大容量和内容的过期时间,在这里我设置的是5秒钟,5秒钟过后ID就会过期,这个接口就可以继续访问。 

主要的就是这个环绕通知了,我先获取了调用的接口,也就是具体的方法,之后获取加在这个方法上的注解LockCommit,也就是我们上边自定义的注解。之后拿到注解内的key作为ID传入缓存中。存入之前先判断是否有这个ID,如果有就报错,没有就加入到缓存中,这个逻辑不难。

@Aspect
@Component
public class LockAspect {
    public static final Cache<String,Object> CACHES = CacheBuilder.newBuilder()
            .maximumSize(50)
            .expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)
            .build();
    @Pointcut("@annotation(com.example.day_04_repeat_commit.annotation.LockCommit)&&execution(* com.example.day_04_repeat_commit.controller.*.*(..))")
    public void pointCut(){}

    @Around("pointCut()")
    public Object Lock(ProceedingJoinPoint joinPoint){

        MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = methodSignature.getMethod();
        LockCommit lockCommit = method.getAnnotation(LockCommit.class);
        String key = lockCommit.key();
        if(key!=null &&!"".equals(key)){
            if(CACHES.getIfPresent(key)!=null){
                throw new RuntimeException("请勿重复提交");
            }
            CACHES.put(key,key);
        }
        Object object = null;
        try {
            object = joinPoint.proceed();
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return object;
    }
}

🚗创建Conotroller 

可以看到我在接口上加上了key是stu,对接口访问后,stu就作为ID保存到CACHE中。这里需要多加注意,如果是多个人访问这个接口,那么都会出现防止重复提交的问题,所以这个key的值并不能仅仅设置的这么简单。可以加入一些用户ID,参数的值,IP等信息作为key的构建参数。这里我仅仅是为了演示。

@RestController
@RequestMapping("/student")
public class StudentController {
    @RequestMapping("/get-student")
    @LockCommit(key = "stu")
    public String getStudent(){
        return  "张三";
    }
}

如果你不想要后台报错,而是把错误的提示信息传到前端的话,那么你就可以创建一个全局的异常捕获器。我创建的这个异常捕获器捕获的是Exception异常,范围比较大,如果在真实的开发环境中,你可能需要自定义异常来抛出和捕获。

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public String handleException(Exception e){
        return e.getMessage();
    }
}

接着我们启动项目来测试一下。为了方便截图我就不用浏览器打开了,我是用PostMan进行测试。

  1. 第一次访问结果如下
  2. 五秒内再次访问结果如下
  3. 五秒后访问结果如下

💻分布式环境下防止接口重复提交

📕导入依赖

         <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>

📂项目结构

🚀创建自定义注解

分布式环境下的就要复杂一些了 

  • 创建CacheLock
    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    @Target(ElementType.METHOD)
    @Documented
    @Inherited
    public @interface CacheLock {
        /**
         * 锁的前缀
         * @return
         */
        String prefix() default "";
    
        /**
         * 过期时间
         * @return
         */
        int expire() default 5;
    
        /**
         * 过期单位
         * @return
         */
        TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.SECONDS;
    
        /**
         * key的分隔符
         * @return
         */
        String delimiter() default ":";
    }

    这个CacheLock也是加锁的注解,这个注解内包含了很多的信息,这些信息都要作为Redis加锁的参数。

  • 创建CacheParam

    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    @Target({ElementType.PARAMETER,ElementType.FIELD})
    @Documented
    public @interface CacheParam {
        /**
         * 参数的名称
         * @return
         */
        String name() default "";
    }
    

    这个参数是需要加在具体的参数上边的,代表着这个参数要作为key构建的一部分,当然也可以加在一个对象的属性上边。

🚲创建key的生成工具类 

看到代码的你一定慌了吧,不要急,在这之前我会先给你讲一下我的思路。我们讲的防止接口重复提交,是防止用户对一个接口多次传入相同的信息,这种情况我要进行处理。我的构建思路是想要构建一个这样的key。加了CacheParam的参数我获取参数具体的值,并且把值作为key的一部分。

倘若我们的参数都没有加CacheParam呢?这个时候就会去获取这个参数的类,比如说是Student类,我们就去看看这个传来的Student类当中有没有属性是加了CacheParam注解的,如果有就获取值。 

@Component
public class RedisKeyGenerator {
    @Autowired
    HttpServletRequest request;

    public String getKey(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws IllegalAccessException {
        MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        // 获取方法
        Method method = methodSignature.getMethod();
        // 获取参数
        Object [] args = joinPoint.getArgs();
        // 获取注解
        final Parameter [] parameters = method.getParameters();
        CacheLock cacheLock =  method.getAnnotation(CacheLock.class);
        String prefix = cacheLock.prefix();
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        StringBuilder sb2 = new StringBuilder();
        sb2.append(".").append(joinPoint.getTarget().getClass().getName()).append(".").append(method.getName());
        for(int i = 0;i<args.length;i++){
            CacheParam cacheParam = parameters[i].getAnnotation(CacheParam.class);
            if(cacheParam == null){
                continue;
            }
            sb.append(cacheLock.delimiter()).append(args[i]);
        }
        // 如果方法参数没有CacheParam注解 从参数类的内部尝试获取
        if(StringUtils.isEmpty(sb.toString())){
            for(int i = 0;i< parameters.length;i++){
                final Object object = args[i];
                Field [] fields = object.getClass().getDeclaredFields();
                for (Field field : fields) {
                    final CacheParam annotation = field.getAnnotation(CacheParam.class);
                    if(annotation==null){
                        continue;
                    }
                    field.setAccessible(true);
                    sb.append(cacheLock.delimiter()).append(field.get(object));
                }
            }
        }
        return prefix+sb2+sb;

    }
}

🔨创建Redis工具类

以下工具类来自引用DDKK.com。

@Component
@Configuration
@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)
public class RedisLockHelper {
    private static final String DELIMITER = "|";

    /**
     * 如果要求比较高可以通过注入的方式分配
     */
    private static final ScheduledExecutorService EXECUTOR_SERVICE = Executors.newScheduledThreadPool(10);

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    public RedisLockHelper(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    /**
     * 获取锁(存在死锁风险)
     *
     * @param lockKey lockKey
     * @param value   value
     * @param time    超时时间
     * @param unit    过期单位
     * @return true or false
     */
    public boolean tryLock(final String lockKey, final String value, final long time, final TimeUnit unit) {
        return stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> connection.set(lockKey.getBytes(), value.getBytes(), Expiration.from(time, unit), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT));
    }

    /**
     * 获取锁
     *
     * @param lockKey lockKey
     * @param uuid    UUID
     * @param timeout 超时时间
     * @param unit    过期单位
     * @return true or false
     */
    public boolean lock(String lockKey, final String uuid, long timeout, final TimeUnit unit) {
        final long milliseconds = Expiration.from(timeout, unit).getExpirationTimeInMilliseconds();
        boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, (System.currentTimeMillis() + milliseconds) + DELIMITER + uuid,timeout,TimeUnit.SECONDS);
        if (success) {

        } else {
            String oldVal = stringRedisTemplate.opsForValue().getAndSet(lockKey, (System.currentTimeMillis() + milliseconds) + DELIMITER + uuid);
            final String[] oldValues = oldVal.split(Pattern.quote(DELIMITER));
            if (Long.parseLong(oldValues[0]) + 1 <= System.currentTimeMillis()) {
                return true;
            }
        }
        return success;
    }
    /**
     * @see <a href="http://redis.io/commands/set">Redis Documentation: SET</a>
     */
    public void unlock(String lockKey, String value) {
        unlock(lockKey, value, 0, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }

    /**
     * 延迟unlock
     *
     * @param lockKey   key
     * @param uuid      client(最好是唯一键的)
     * @param delayTime 延迟时间
     * @param unit      时间单位
     */
    public void unlock(final String lockKey, final String uuid, long delayTime, TimeUnit unit) {
        if (StringUtils.isEmpty(lockKey)) {
            return;
        }
        if (delayTime <= 0) {
            doUnlock(lockKey, uuid);
        } else {
            EXECUTOR_SERVICE.schedule(() -> doUnlock(lockKey, uuid), delayTime, unit);
        }
    }

    /**
     * @param lockKey key
     * @param uuid    client(最好是唯一键的)
     */
    private void doUnlock(final String lockKey, final String uuid) {
        String val = stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
        final String[] values = val.split(Pattern.quote(DELIMITER));
        if (values.length <= 0) {
            return;
        }
        if (uuid.equals(values[1])) {
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }

}

🔥创建Student类

public class Student {
    @CacheParam
    private String name;
    @CacheParam
    private Integer age;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }
}

🚗创建AOP切面类

注意下边我注释掉的一行代码,如果加上了以后你就看不到防止重复提交的提示了,下边的代码和单机环境的思路是一样的,只不过加锁用的是Redis。

@Aspect
@Component
public class Lock {
    @Autowired
    private RedisLockHelper redisLockHelper;
    @Autowired
    private RedisKeyGenerator redisKeyGenerator;
    @Pointcut("execution(* com.my.controller.*.*(..))&&@annotation(com.my.annotation.CacheLock)")
    public void pointCut(){}

    @Around("pointCut()")
    public Object interceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws IllegalAccessException {
        MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = methodSignature.getMethod();
        CacheLock cacheLock = method.getAnnotation(CacheLock.class);
        if (StringUtils.isEmpty(cacheLock.prefix())) {
            throw new RuntimeException("锁的前缀不能为空");
        }

        int expireTime = cacheLock.expire();
        TimeUnit timeUnit = cacheLock.timeUnit();
        String key = redisKeyGenerator.getKey(joinPoint);
        System.out.println(key);
        String value = UUID.randomUUID().toString();
        Object object;
        try {
            final boolean tryLock = redisLockHelper.lock(key,value,expireTime,timeUnit);
            if(!tryLock){
                throw new RuntimeException("重复提交");
            }
            try {
                object = joinPoint.proceed();
            }catch (Throwable e){
                throw new RuntimeException("系统异常");
            }
        } finally {
           // redisLockHelper.unlock(key,value);
        }
        return object;
    }
}

🛵创建Controller 

@RestController
@RequestMapping("/student")
public class StudentController {
    @RequestMapping("/get-student")
    @CacheLock(prefix = "stu2",expire = 5,timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    public String getStudent(){

        return  "张三";
    }

    @RequestMapping("/get-student2")
    @CacheLock(prefix = "stu2",expire = 5,timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    public String getStudent2(Student student){
        return  "张三";
    }
}

调用get-student测试

  • 第一次调用
  • 第二次调用 

调用get-student2测试 

  • 第一次调用
  • 第二次调用

 最后,上边的key生成还有待商榷,分布式环境下key的生成并不是一个轻松的问题。本文的内容仅建议作为学习使用。

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每日两题 / 79. 单词搜索 39. 组合总和(LeetCode热题100)

79. 单词搜索 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 遍历board&#xff0c;遇到字符等于word的第一个字符时&#xff0c;进行dfs回溯 设置访问数组&#xff0c;标记已经走过的坐标 每次dfs时&#xff0c;往四个方向走&#xff0c;若当前字符不匹配则回溯&#xff0c;记得消…

【深度学习】paddlets,时序数据预测

文章目录 一、环境二、题目1三、题目2四、题目3五、函数参数 资料&#xff1a; https://paddlets.readthedocs.io/zh-cn/latest/source/api/paddlets.models.base.html#paddlets.models.base.BaseModel.recursive_predict https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5866171?…