一、前端拦截

1.前端拦截是指通过 HTML 页面来拦截重复请求，比如在用户点击完“提交”按钮后，我们可以把按钮设置为不可用或者隐藏状态。

示例：

<html>
<script>function subCli(){// 按钮设置为不可用document.getElementById("btn_sub").disabled="disabled";document.getElementById("dv1").innerText = "按钮被点击了~";}
</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>

但前端拦截有一个致命的问题，如果是懂行的程序员或非法用户可以直接绕过前端页面，通过模拟请求来重复提交请求，比如充值了 100 元，重复提交了 10 次变成了 1000 元（瞬间发现了一个致富的好办法）。所以除了前端拦截一部分正常的误操作之外，后端的拦截也是必不可少。

二、后端拦截

后端拦截的实现思路是在方法执行之前，先判断此业务是否已经执行过，如果执行过则不再执行，否则就正常执行。

我们将请求的业务 ID 存储在内存中，并且通过添加互斥锁来保证多线程下的程序执行安全，大体实现思路如下图所示

在这里插入图片描述
然而，将数据存储在内存中，最简单的方法就是使用 HashMap 存储，或者是使用 Guava Cache 也是同样的效果，但很显然 HashMap 可以更快的实现功能，所以我们先来实现一个 HashMap 的防重（防止重复）版本。

1.基础版——HashMap

 // 缓存 ID 集合private Map<String, Integer> reqCache = new HashMap<>();@RequestMapping("/add")public String addUser(String id) {// 非空判断(忽略)...synchronized (this.getClass()) {// 重复请求判断if (reqCache.containsKey(id)) {// 重复请求System.out.println("请勿重复提交！！！" + id);return "执行失败";}// 存储请求 IDreqCache.put(id, 1);}// 业务代码...System.out.println("添加用户ID:" + id);return "执行成功！";}

存在的问题：此实现方式有一个致命的问题，因为 HashMap 是无限增长的，因此它会占用越来越多的内存，并且随着 HashMap 数量的增加查找的速度也会降低，所以我们需要实现一个可以自动“清除”过期数据的实现方案。

2.优化版——固定大小的数组

此版本解决了 HashMap 无限增长的问题，它使用数组加下标计数器（reqCacheCounter）的方式，实现了固定数组的循环存储。

当数组存储到最后一位时，将数组的存储下标设置 0，再从头开始存储数据，实现代码如下：

 	private static String[] reqCache = new String[100]; // 请求 ID 存储集合private static Integer reqCacheCounter = 0; // 请求计数器（指示 ID 存储的位置）@RequestMapping("/add")public String addUser(String id) {// 非空判断(忽略)...synchronized (this.getClass()) {// 重复请求判断if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) {// 重复请求System.out.println("请勿重复提交！！！" + id);return "执行失败";}// 记录请求 IDif (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置计数器reqCache[reqCacheCounter] = id; // 将 ID 保存到缓存reqCacheCounter++; // 下标往后移一位}// 业务代码...System.out.println("添加用户ID:" + id);return "执行成功！";}

3.扩展版——双重检测锁(DCL)

上一种实现方法将判断和添加业务，都放入 synchronized 中进行加锁操作，这样显然性能不是很高，于是我们可以使用单例中著名的 DCL（Double Checked Locking，双重检测锁）来优化代码的执行效率，实现代码如下：

	private static String[] reqCache = new String[100]; // 请求 ID 存储集合private static Integer reqCacheCounter = 0; // 请求计数器（指示 ID 存储的位置）@RequestMapping("/add")public String addUser(String id) {// 非空判断(忽略)...// 重复请求判断if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) {// 重复请求System.out.println("请勿重复提交！！！" + id);return "执行失败";}synchronized (this.getClass()) {// 双重检查锁（DCL,double checked locking）提高程序的执行效率if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) {// 重复请求System.out.println("请勿重复提交！！！" + id);return "执行失败";}// 记录请求 IDif (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置计数器reqCache[reqCacheCounter] = id; // 将 ID 保存到缓存reqCacheCounter++; // 下标往后移一位}// 业务代码...System.out.println("添加用户ID:" + id);return "执行成功！";}

注意：DCL 适用于重复提交频繁比较高的业务场景，对于相反的业务场景下 DCL 并不适用。

4.完善版——LRUMap

上面的代码基本已经实现了重复数据的拦截，但显然不够简洁和优雅，比如下标计数器的声明和业务处理等，但值得庆幸的是 Apache 为我们提供了一个 commons-collections 的框架，里面有一个非常好用的数据结构 LRUMap 可以保存指定数量的固定的数据，并且它会按照 LRU 算法，帮你清除最不常用的数据。

先来添加 Apache commons collections 的引用：<dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-collections4</artifactId><version>4.4</version>
</dependency>

实现代码如下：

 // 最大容量 100 个，根据 LRU 算法淘汰数据的 Map 集合private LRUMap<String, Integer> reqCache = new LRUMap<>(100);@RequestMapping("/add")public String addUser(String id) {// 非空判断(忽略)...synchronized (this.getClass()) {// 重复请求判断if (reqCache.containsKey(id)) {// 重复请求System.out.println("请勿重复提交！！！" + id);return "执行失败";}// 存储请求 IDreqCache.put(id, 1);}// 业务代码...System.out.println("添加用户ID:" + id);return "执行成功！";}

5.最终版——封装

以上都是方法级别的实现方案，然而在实际的业务中，我们可能有很多的方法都需要防重，那么接下来我们就来封装一个公共的方法，以供所有类使用：

import org.apache.commons.collections4.map.LRUMap;/*** 幂等性判断*/
public class IdempotentUtils {// 根据 LRU(Least Recently Used，最近最少使用)算法淘汰数据的 Map 集合，最大容量 100 个private static LRUMap<String, Integer> reqCache = new LRUMap<>(100);/*** 幂等性判断* @return*/public static boolean judge(String id, Object lockClass) {synchronized (lockClass) {// 重复请求判断if (reqCache.containsKey(id)) {// 重复请求System.out.println("请勿重复提交！！！" + id);return false;}// 非重复请求，存储请求 IDreqCache.put(id, 1);}return true;}
}

调用代码如下：

 @RequestMapping("/add")public String addUser(String id) {// 非空判断(忽略)...// -------------- 幂等性调用（开始） --------------if (!IdempotentUtils.judge(id, this.getClass())) {return "执行失败";}// -------------- 幂等性调用（结束） --------------// 业务代码...System.out.println("添加用户ID:" + id);return "执行成功！";}