本文讨论的是如何在服务端优雅地统一处理这种情况,如何禁止用户重复点击等客户端操作不在本文的讨论范畴。
String KEY = "REQ12343456788";//请求唯一编号 long expireTime = 1000;// 1000毫秒过期,1000ms内的重复请求会认为重复 long expireAt = System.currentTimeMillis() + expireTime; String val = "expireAt@" + expireAt; //redis key还存在的话要就认为请求是重复的 // 堆代码 duidaima.com Boolean firstSet = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> connection.set(KEY.getBytes(), val.getBytes(), Expiration.milliseconds(expireTime), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT)); final boolean isConsiderDup; if (firstSet != null && firstSet) {// 第一次访问 isConsiderDup = false; } else {// redis值已存在,认为是重复了 isConsiderDup = true; }业务参数去重
String KEY = "dedup:U="+userId + "M=" + method + "P=" + reqParam;
那么当同一个用户访问同一个接口,带着同样的reqParam过来,我们就能定位到他是重复的了。但是问题是,我们的接口通常不是这么简单,以目前的主流,我们的参数通常是一个JSON。那么针对这种场景,我们怎么去重呢?
String KEY = "dedup:U="+userId + "M=" + method + "P=" + reqParamMD5;这样,请求的唯一标识就打上了!
注:MD5理论上可能会重复,但是去重通常是短时间窗口内的去重(例如一秒),一个短时间内同一个用户同样的接口能拼出不同的参数导致一样的MD5几乎是不可能的。
继续优化,考虑剔除部分时间因子。上面的问题其实已经是一个很不错的解决方案了,但是实际投入使用的时候可能发现有些问题:某些请求用户短时间内重复的点击了(例如1000毫秒发送了三次请求),但绕过了上面的去重判断(不同的KEY值)。
//两个请求一样,但是请求时间差一秒 String req = "{\n" + "\"requestTime\" :\"20190101120001\",\n" + "\"requestValue\" :\"1000\",\n" + "\"requestKey\" :\"key\"\n" + "}"; String req2 = "{\n" + "\"requestTime\" :\"20190101120002\",\n" + "\"requestValue\" :\"1000\",\n" + "\"requestKey\" :\"key\"\n" + "}";这种请求,我们也很可能需要挡住后面的重复请求。所以求业务参数摘要之前,需要剔除这类时间字段。还有类似的字段可能是GPS的经纬度字段(重复请求间可能有极小的差别)。
public class ReqDedupHelper { /** * * @param reqJSON 请求的参数,这里通常是JSON * @param excludeKeys 请求参数里面要去除哪些字段再求摘要 * @return 去除参数的MD5摘要 */ public String dedupParamMD5(final String reqJSON, String... excludeKeys) { String decreptParam = reqJSON; TreeMap paramTreeMap = JSON.parseObject(decreptParam, TreeMap.class); if (excludeKeys!=null) { List<String> dedupExcludeKeys = Arrays.asList(excludeKeys); if (!dedupExcludeKeys.isEmpty()) { for (String dedupExcludeKey : dedupExcludeKeys) { paramTreeMap.remove(dedupExcludeKey); } } } String paramTreeMapJSON = JSON.toJSONString(paramTreeMap); String md5deDupParam = jdkMD5(paramTreeMapJSON); log.debug("md5deDupParam = {}, excludeKeys = {} {}", md5deDupParam, Arrays.deepToString(excludeKeys), paramTreeMapJSON); return md5deDupParam; } private static String jdkMD5(String src) { String res = null; try { MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5"); byte[] mdBytes = messageDigest.digest(src.getBytes()); res = DatatypeConverter.printHexBinary(mdBytes); } catch (Exception e) { log.error("",e); } return res; } }下面是一些测试日志:
public static void main(String[] args) { //两个请求一样,但是请求时间差一秒 String req = "{\n" + "\"requestTime\" :\"20190101120001\",\n" + "\"requestValue\" :\"1000\",\n" + "\"requestKey\" :\"key\"\n" + "}"; String req2 = "{\n" + "\"requestTime\" :\"20190101120002\",\n" + "\"requestValue\" :\"1000\",\n" + "\"requestKey\" :\"key\"\n" + "}"; //全参数比对,所以两个参数MD5不同 String dedupMD5 = new ReqDedupHelper().dedupParamMD5(req); String dedupMD52 = new ReqDedupHelper().dedupParamMD5(req2); System.out.println("req1MD5 = "+ dedupMD5+" , req2MD5="+dedupMD52); //去除时间参数比对,MD5相同 String dedupMD53 = new ReqDedupHelper().dedupParamMD5(req,"requestTime"); String dedupMD54 = new ReqDedupHelper().dedupParamMD5(req2,"requestTime"); System.out.println("req1MD5 = "+ dedupMD53+" , req2MD5="+dedupMD54); }日志输出:
req1MD5 = 9E054D36439EBDD0604C5E65EB5C8267 , req2MD5=A2D20BAC78551C4CA09BEF97FE468A3F req1MD5 = C2A36FED15128E9E878583CAAAFEFDE9 , req2MD5=C2A36FED15128E9E878583CAAAFEFDE9日志说明:
第二次调用的时候,去除了requestTime再求摘要(第二个参数中传入了”requestTime”),则发现两个摘要是一样的,符合预期。
String userId= "12345678";//用户 String method = "pay";//接口名 String dedupMD5 = new ReqDedupHelper().dedupParamMD5(req,"requestTime");//计算请求参数摘要,其中剔除里面请求时间的干扰 String KEY = "dedup:U=" + userId + "M=" + method + "P=" + dedupMD5; long expireTime = 1000;// 1000毫秒过期,1000ms内的重复请求会认为重复 long expireAt = System.currentTimeMillis() + expireTime; String val = "expireAt@" + expireAt; // 堆代码 duidaima.com // NOTE:直接SETNX不支持带过期时间,所以设置+过期不是原子操作,极端情况下可能设置了就不过期了,后面相同请求可能会误以为需要去重,所以这里使用底层API,保证SETNX+过期时间是原子操作 Boolean firstSet = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> connection.set(KEY.getBytes(), val.getBytes(), Expiration.milliseconds(expireTime), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT)); final boolean isConsiderDup; if (firstSet != null && firstSet) { isConsiderDup = false; } else { isConsiderDup = true; }