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SpringBoot实现接口防抖的几种方案，杜绝重复提交
插： AI时代，程序员或多或少要了解些人工智能，前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家(前言 – 人工智能教程 )
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啥是防抖？
所谓防抖，一是防用户手抖，二是防网络抖动。在Web系统中，表单提交是一个非常常见的功能，如果不加控制，容易因为用户的误操作或网络延迟导致同一请求被发送多次，进而生成重复的数据记录。要针对用户的误操作，前端通常会实现按钮的loading状态，阻止用户进行多次点击。而对于网络波动造成的请求重发问题，仅靠前端是不行的。为此，后端也应实施相应的防抖逻辑，确保在网络波动的情况下不会接收并处理同一请求多次。
一个理想的防抖组件或机制，我觉得应该具备以下特点：
- 逻辑正确，也就是不能误判；
- 响应迅速，不能太慢；
- 易于集成，逻辑与业务解耦；
- 良好的用户反馈机制，比如提示“您点击的太快了”
思路解析
前面讲了那么多，我们已经知道接口的防抖是很有必要的了，但是在开发之前，我们需要捋清楚几个问题。
哪一类接口需要防抖?
接口防抖也不是每个接口都需要加，一般需要加防抖的接口有这几类：
- 用户输入类接口：比如搜索框输入、表单输入等，用户输入往往会频繁触发接口请求，但是每次触发并不一定需要立即发送请求，可以等待用户完成输入一段时间后再发送请求。
- 按钮点击类接口：比如提交表单、保存设置等，用户可能会频繁点击按钮，但是每次点击并不一定需要立即发送请求，可以等待用户停止点击一段时间后再发送请求。
- 滚动加载类接口：比如下拉刷新、上拉加载更多等，用户可能在滚动过程中频繁触发接口请求，但是每次触发并不一定需要立即发送请求，可以等待用户停止滚动一段时间后再发送请求。
如何确定接口是重复的？
防抖也即防重复提交，那么如何确定两次接口就是重复的呢？首先，我们需要给这两次接口的调用加一个时间间隔，大于这个时间间隔的一定不是重复提交；其次，两次请求提交的参数比对，不一定要全部参数，选择标识性强的参数即可；最后，如果想做的更好一点，还可以加一个请求地址的对比。
分布式部署下如何做接口防抖？
有两个方案：
使用共享缓存
流程图如下：
使用分布式锁
流程图如下：
常见的分布式组件有Redis、Zookeeper等，但结合实际业务来看，一般都会选择Redis，因为Redis一般都是Web系统必备的组件，不需要额外搭建。
具体实现
现在有一个保存用户的接口
@PostMapping("/add")@RequiresPermissions(value = "add")@Log(methodDesc = "添加用户")public ResponseEntity add(@RequestBody AddReq addReq) { return userService.add(addReq);}AddReq.java
package com.summo.demo.model.request;import java.util.List;import lombok.Data;@Datapublic class AddReq { /** * 用户名称 */ private String userName; /** * 用户手机号 */ private String userPhone; /** * 角色ID列表 */ private List roleIdList;}目前数据库表中没有对userPhone字段做UK索引，这就会导致每调用一次add就会创建一个用户，即使userPhone相同。
请求锁
根据上面的要求，我定了一个注解@RequestLock，使用方式很简单，把这个注解打在接口方法上即可。RequestLock.java
package com.summo.demo.model.request;import java.util.List;import lombok.Data;@Datapublic class AddReq { /** * 用户名称 */ private String userName; /** * 用户手机号 */ private String userPhone; /** * 角色ID列表 */ private List roleIdList;}@RequestLock注解定义了几个基础的属性，redis锁前缀、redis锁时间、redis锁时间单位、key分隔符。其中前面三个参数比较好理解，都是一个锁的基本信息。key分隔符是用来将多个参数合并在一起的，比如userName是张三，userPhone是123456，那么完整的key就是"张三&123456"，最后再加上redis锁前缀，就组成了一个唯一key。
唯一key生成
这里有些同学可能就要说了，直接拿参数来生成key不就行了吗？额，不是不行，但我想问一个问题：如果这个接口是文章发布的接口，你也打算把内容当做key吗？要知道，Redis的效率跟key的大小息息相关。所以，我的建议是选取合适的字段作为key就行了，没必要全都加上。
要做到参数可选，那么用注解的方式最好了，注解如下RequestKeyParam.java
package com.example.requestlock.lock.annotation;import java.lang.annotation.*;/** * @description 加上这个注解可以将参数设置为key */@Target({ElementType.METHOD, ElementType.PARAMETER, ElementType.FIELD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documented@Inheritedpublic @interface RequestKeyParam {}这个注解加到参数上就行，没有多余的属性。
接下来就是lockKey的生成了，代码如下RequestKeyGenerator.java
import java.lang.annotation.Annotation;import java.lang.reflect.Field;import java.lang.reflect.Method;import java.lang.reflect.Parameter;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;import org.springframework.util.ReflectionUtils;import org.springframework.util.StringUtils;public class RequestKeyGenerator { /** * 获取LockKey * * @param joinPoint 切入点 * @return */ public static String getLockKey(ProceedingJoinPoint joinPoint) { //获取连接点的方法签名对象 MethodSignature methodSignature = (MethodSignature)joinPoint.getSignature(); //Method对象 Method method = methodSignature.getMethod(); //获取Method对象上的注解对象 RequestLock requestLock = method.getAnnotation(RequestLock.class); //获取方法参数 final Object[] args = joinPoint.getArgs(); //获取Method对象上所有的注解 final Parameter[] parameters = method.getParameters(); StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i 由于``@RequestKeyParam``可以放在方法的参数上，也可以放在对象的属性上，所以这里需要进行两次判断，一次是获取方法上的注解，一次是获取对象里面属性上的注解。重复提交判断
Redis缓存方式
RedisRequestLockAspect.java
import java.lang.reflect.Method;import com.summo.demo.exception.biz.BizException;import com.summo.demo.model.response.ResponseCodeEnum;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.core.annotation.Order;import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration;import org.springframework.util.StringUtils;/** * @description 缓存实现 */@Aspect@Configuration@Order(2)public class RedisRequestLockAspect { private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Autowired public RedisRequestLockAspect(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) { this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; } @Around("execution(public * * (..)) && @annotation(com.summo.demo.config.requestlock.RequestLock)") public Object interceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint) { MethodSignature methodSignature = (MethodSignature)joinPoint.getSignature(); Method method = methodSignature.getMethod(); RequestLock requestLock = method.getAnnotation(RequestLock.class); if (StringUtils.isEmpty(requestLock.prefix())) { throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "重复提交前缀不能为空"); } //获取自定义key final String lockKey = RequestKeyGenerator.getLockKey(joinPoint); // 使用RedisCallback接口执行set命令，设置锁键；设置额外选项：过期时间和SET_IF_ABSENT选项 final Boolean success = stringRedisTemplate.execute( (RedisCallback)connection -> connection.set(lockKey.getBytes(), new byte[0], Expiration.from(requestLock.expire(), requestLock.timeUnit()), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT)); if (!success) { throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "您的操作太快了,请稍后重试"); } try { return joinPoint.proceed(); } catch (Throwable throwable) { throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "系统异常"); } }}这里的核心代码是stringRedisTemplate.execute里面的内容，正如注释里面说的“使用RedisCallback接口执行set命令，设置锁键；设置额外选项：过期时间和SET_IF_ABSENT选项”，有些同学可能不太清楚SET_IF_ABSENT是个啥,这里我解释一下：SET_IF_ABSENT是 RedisStringCommands.SetOption 枚举类中的一个选项，用于在执行 SET 命令时设置键值对的时候，如果键不存在则进行设置，如果键已经存在，则不进行设置。
Redisson分布式方式
Redisson分布式需要一个额外依赖，引入方式
org.redisson redisson-spring-boot-starter 3.10.6
由于我之前的代码有一个RedisConfig，引入Redisson之后也需要单独配置一下，不然会和RedisConfig冲突RedissonConfig.java
import org.redisson.Redisson;import org.redisson.api.RedissonClient;import org.redisson.config.Config;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configurationpublic class RedissonConfig { @Bean public RedissonClient redissonClient() { Config config = new Config(); // 这里假设你使用单节点的Redis服务器 config.useSingleServer() // 使用与Spring Data Redis相同的地址 .setAddress("redis://127.0.0.1:6379"); // 如果有密码 //.setPassword("xxxx"); // 其他配置参数 //.setDatabase(0) //.setConnectionPoolSize(10) //.setConnectionMinimumIdleSize(2); // 创建RedissonClient实例 return Redisson.create(config); }}配好之后，核心代码如下RedissonRequestLockAspect.java
mport java.lang.reflect.Method;import com.summo.demo.exception.biz.BizException;import com.summo.demo.model.response.ResponseCodeEnum;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;import org.redisson.api.RLock;import org.redisson.api.RedissonClient;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.core.annotation.Order;import org.springframework.util.StringUtils;/** * @description 分布式锁实现 */@Aspect@Configuration@Order(2)public class RedissonRequestLockAspect { private RedissonClient redissonClient; @Autowired public RedissonRequestLockAspect(RedissonClient redissonClient) { this.redissonClient = redissonClient; } @Around("execution(public * * (..)) && @annotation(com.summo.demo.config.requestlock.RequestLock)") public Object interceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint) { MethodSignature methodSignature = (MethodSignature)joinPoint.getSignature(); Method method = methodSignature.getMethod(); RequestLock requestLock = method.getAnnotation(RequestLock.class); if (StringUtils.isEmpty(requestLock.prefix())) { throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "重复提交前缀不能为空"); } //获取自定义key final String lockKey = RequestKeyGenerator.getLockKey(joinPoint); // 使用Redisson分布式锁的方式判断是否重复提交 RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey); boolean isLocked = false; try { //尝试抢占锁 isLocked = lock.tryLock(); //没有拿到锁说明已经有了请求了 if (!isLocked) { throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "您的操作太快了,请稍后重试"); } //拿到锁后设置过期时间 lock.lock(requestLock.expire(), requestLock.timeUnit()); try { return joinPoint.proceed(); } catch (Throwable throwable) { throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "系统异常"); } } catch (Exception e) { throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "您的操作太快了,请稍后重试"); } finally { //释放锁 if (isLocked && lock.isHeldByCurrentThread()) { lock.unlock(); } } }}Redisson的核心思路就是抢锁，当一次请求抢到锁之后，对锁加一个过期时间，在这个时间段内重复的请求是无法获得这个锁，也不难理解。
测试一下。
- 第一次提交，"添加用户成功"
- 短时间内重复提交，"BIZ-0001:您的操作太快了,请稍后重试"
- 过几秒后再次提交，"添加用户成功"
从测试的结果上看，防抖是做到了，但是随着缓存消失、锁失效，还是可以发起同样的请求，所以要真正做到接口幂等性，还需要业务代码的判断、设置数据库表的UK索引等操作。我在文章里面说到生成唯一key的时候没有加用户相关的信息，比如用户ID、IP属地等，真实生产环境建议加上这些，可以更好地减少误判。
- 过几秒后再次提交，"添加用户成功"
- 短时间内重复提交，"BIZ-0001:您的操作太快了,请稍后重试"
- 第一次提交，"添加用户成功"
