优雅地处理重复请求(并发请求)
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2022-04-16 18:00
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利用唯一请求编号去重
业务参数去重
计算请求参数的摘要作为参数标识
继续优化,考虑剔除部分时间因子
请求去重工具类,Java实现
总结
对于一些用户请求,在某些情况下是可能重复发送的,如果是查询类操作并无大碍,但其中有些是涉及写入操作的,一旦重复了,可能会导致很严重的后果,例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。
重复的场景有可能是:
黑客拦截了请求,重放
前端/客户端因为某些原因请求重复发送了,或者用户在很短的时间内重复点击了
网关重发
….
利用唯一请求编号去重
可能会想到的是,只要请求有唯一的请求编号,那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在,证明处理过,那么就认为是重复的
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
Boolean firstSet = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback) 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
上面的方案能解决具备唯一请求编号的场景,例如每次写请求之前都是服务端返回一个唯一编号给客户端,客户端带着这个请求号做请求,服务端即可完成去重拦截。
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。
| 计算请求参数的摘要作为参数标识
String KEY = "dedup:U="+userId + "M=" + method + "P=" + reqParamMD5;
这样,请求的唯一标识就打上了!
| 继续优化,考虑剔除部分时间因子
原因是这些请求参数的字段里面,是带时间字段的,这个字段标记用户请求的时间,服务端可以借此丢弃掉一些老的请求(例如5秒前)。如下面的例子,请求的其他参数是一样的,除了请求时间相差了一秒:
//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" +
"}";
请求去重工具类,Java实现
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 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);
}
req1MD5 = 9E054D36439EBDD0604C5E65EB5C8267 , req2MD5=A2D20BAC78551C4CA09BEF97FE468A3F
req1MD5 = C2A36FED15128E9E878583CAAAFEFDE9 , req2MD5=C2A36FED15128E9E878583CAAAFEFDE9日志说明:
一开始两个参数由于requestTime是不同的,所以求去重参数摘要的时候可以发现两个值是不一样的 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。
总结
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;
// 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) 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;
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