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本篇內容介紹了“Java防止數據重復提交的方法有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
模擬用戶場景
根據朋友的反饋，大致的場景是這樣的，如下圖所示：
簡化的模擬代碼如下(基于 Spring Boot)：
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RequestMapping("/user") @RestController public class UserController { /** * 被重復請求的方法 */ @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 業務代碼... System.out.println("添加用戶ID:" + id); return "執行成功！"; } }于是磊哥就想到：通過前、后端分別攔截的方式來解決數據重復提交的問題。
前端攔截
前端攔截是指通過 HTML 頁面來攔截重復請求，比如在用戶點擊完“提交”按鈕后，我們可以把按鈕設置為不可用或者隱藏狀態。
執行效果如下圖所示：
前端攔截的實現代碼：
<html> <script> function subCli(){ // 按鈕設置為不可用 document.getElementById("btn_sub").disabled="disabled"; document.getElementById("dv1").innerText = "按鈕被點擊了~"; } </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>但前端攔截有一個致命的問題，如果是懂行的程序員或非法用戶可以直接繞過前端頁面，通過模擬請求來重復提交請求，比如充值了 100 元，重復提交了 10 次變成了 1000 元(瞬間發現了一個致富的好辦法)。
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
后端攔截的實現思路是在方法執行之前，先判斷此業務是否已經執行過，如果執行過則不再執行，否則就正常執行。
我們將請求的業務 ID 存儲在內存中，并且通過添加互斥鎖來保證多線程下的程序執行安全，大體實現思路如下圖所示：
然而，將數據存儲在內存中，最簡單的方法就是使用 HashMap 存儲，或者是使用 Guava Cache 也是同樣的效果，但很顯然 HashMap 可以更快的實現功能，所以我們先來實現一個 HashMap 的防重(防止重復)版本。
1.基礎版——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()) { // 重復請求判斷 if (reqCache.containsKey(id)) { // 重復請求 System.out.println("請勿重復提交！！！" + id); return "執行失敗"; } // 存儲請求 ID reqCache.put(id, 1); } // 業務代碼... System.out.println("添加用戶ID:" + id); return "執行成功！"; } }實現效果如下圖所示：
存在的問題：此實現方式有一個致命的問題，因為 HashMap 是無限增長的，因此它會占用越來越多的內存，并且隨著 HashMap 數量的增加查找的速度也會降低，所以我們需要實現一個可以自動“清除”過期數據的實現方案。
2.優化版——固定大小的數組
此版本解決了 HashMap 無限增長的問題，它使用數組加下標計數器(reqCacheCounter)的方式，實現了固定數組的循環存儲。
當數組存儲到最后一位時，將數組的存儲下標設置 0，再從頭開始存儲數據，實現代碼如下：
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]; // 請求 ID 存儲集合 private static Integer reqCacheCounter = 0; // 請求計數器（指示 ID 存儲的位置） @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 非空判斷(忽略)... synchronized (this.getClass()) { // 重復請求判斷 if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) { // 重復請求 System.out.println("請勿重復提交！！！" + id); return "執行失敗"; } // 記錄請求 ID if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置計數器 reqCache[reqCacheCounter] = id; // 將 ID 保存到緩存 reqCacheCounter++; // 下標往后移一位 } // 業務代碼... System.out.println("添加用戶ID:" + id); return "執行成功！"; } }3.擴展版——雙重檢測鎖(DCL)
上一種實現方法將判斷和添加業務，都放入 synchronized 中進行加鎖操作，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，雙重檢測鎖)來優化代碼的執行效率，實現代碼如下：
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]; // 請求 ID 存儲集合 private static Integer reqCacheCounter = 0; // 請求計數器（指示 ID 存儲的位置） @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 非空判斷(忽略)... // 重復請求判斷 if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) { // 重復請求 System.out.println("請勿重復提交！！！" + id); return "執行失敗"; } synchronized (this.getClass()) { // 雙重檢查鎖（DCL,double checked locking）提高程序的執行效率 if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) { // 重復請求 System.out.println("請勿重復提交！！！" + id); return "執行失敗"; } // 記錄請求 ID if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置計數器 reqCache[reqCacheCounter] = id; // 將 ID 保存到緩存 reqCacheCounter++; // 下標往后移一位 } // 業務代碼... System.out.println("添加用戶ID:" + id); return "執行成功！"; } }注意：DCL 適用于重復提交頻繁比較高的業務場景，對于相反的業務場景下 DCL 并不適用。
4.完善版——LRUMap
上面的代碼基本已經實現了重復數據的攔截，但顯然不夠簡潔和優雅，比如下標計數器的聲明和業務處理等，但值得慶幸的是 Apache 為我們提供了一個 commons-collections 的框架，里面有一個非常好用的數據結構 LRUMap 可以保存指定數量的固定的數據，并且它會按照 LRU 算法，幫你清除最不常用的數據。
小貼士：LRU 是 Least Recently Used 的縮寫，即最近最少使用，是一種常用的數據淘汰算法，選擇最近最久未使用的數據予以淘汰。
首先，我們先來添加 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>
實現代碼如下：
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，根據 LRU 算法淘汰數據的 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()) { // 重復請求判斷 if (reqCache.containsKey(id)) { // 重復請求 System.out.println("請勿重復提交！！！" + id); return "執行失敗"; } // 存儲請求 ID reqCache.put(id, 1); } // 業務代碼... System.out.println("添加用戶ID:" + id); return "執行成功！"; } }使用了 LRUMap 之后，代碼顯然簡潔了很多。
5.最終版——封裝
以上都是方法級別的實現方案，然而在實際的業務中，我們可能有很多的方法都需要防重，那么接下來我們就來封裝一個公共的方法，以供所有類使用：
import org.apache.commons.collections4.map.LRUMap; /** * 冪等性判斷 */ public class IdempotentUtils { // 根據 LRU(Least Recently Used，最近最少使用)算法淘汰數據的 Map 集合，最大容量 100 個 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) { // 重復請求判斷 if (reqCache.containsKey(id)) { // 重復請求 System.out.println("請勿重復提交！！！" + id); return false; } // 非重復請求，存儲請求 ID reqCache.put(id, 1); } return true; } }調用代碼如下：
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)... // -------------- 冪等性調用（開始） -------------- if (!IdempotentUtils.judge(id, this.getClass())) { return "執行失敗"; } // -------------- 冪等性調用（結束） -------------- // 業務代碼... System.out.println("添加用戶ID:" + id); return "執行成功！"; } }小貼士：一般情況下代碼寫到這里就結束了，但想要更簡潔也是可以實現的，你可以通過自定義注解，將業務代碼寫到注解中，需要調用的方法只需要寫一行注解就可以防止數據重復提交了，老鐵們可以自行嘗試一下(需要磊哥擼一篇的，評論區留言 666)。
擴展知識——LRUMap 實現原理分析
既然 LRUMap 如此強大，我們就來看看它是如何實現的。
LRUMap 的本質是持有頭結點的環回雙鏈表結構，它的存儲結構如下：
AbstractLinkedMap.LinkEntry entry;
當調用查詢方法時，會將使用的元素放在雙鏈表 header 的前一個位置，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，容量滿了就會移除 header 的后一個元素，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據：
super.addMapping(hashIndex, hashCode, key, value);
如果容量滿了，就調用 reuseMapping 方法使用 LRU 算法對數據進行清除。
綜合來說：LRUMap 的本質是持有頭結點的環回雙鏈表結構，當使用元素時，就將該元素放在雙鏈表 header 的前一個位置，在新增元素時，如果容量滿了就會移除 header的后一個元素。
“Java防止數據重復提交的方法有哪些”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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