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別讓接口被瘋狂點擊!Spring Boot 防重實戰:哈希 + 緩存雙保險方案實測!

開發 前端
本文將帶你實現一種“哈希 + 緩存”雙重保障的接口防重復提交方案,?無需前端配合,不依賴額外 Token,僅通過請求特征動態生成哈希簽名,即可快速判斷重復請求。?我們將基于?Spring Boot + AOP + Redis/Caffeine?的架構實現這一機制,輕量高效,實戰級可復用。

在高并發的業務場景中,接口被重復點擊或短時間內多次提交請求,是一個常見但極具破壞性的隱患。 例如,電商系統中用戶點擊“提交訂單”按鈕多次,可能會生成重復訂單; 又如支付接口被多次觸發,造成重復扣費; 或者表單接口因網絡抖動被重新提交,產生臟數據。

這些問題雖然看似小概率事件,但在真實生產環境中往往導致嚴重后果。 為了避免此類“重復提交”的混亂,我們需要在服務端層面構建一個高可靠的防重機制

本文將帶你實現一種“哈希 + 緩存”雙重保障的接口防重復提交方案, 無需前端配合,不依賴額外 Token,僅通過請求特征動態生成哈希簽名,即可快速判斷重復請求。 我們將基于 Spring Boot + AOP + Redis/Caffeine 的架構實現這一機制,輕量高效,實戰級可復用。

防重原理與方案選型

什么是防重復提交

防重復提交(Prevent Duplicate Request)指的是防止用戶在短時間內對同一接口重復觸發操作,從而造成數據重復創建、狀態異常或邏輯錯誤。

例如:

  • 下單接口:防止同一個用戶同時創建兩筆相同訂單;
  • 表單提交:防止頁面卡頓或多次點擊產生重復記錄;
  • 支付操作:防止短時間內重復支付。

常見實現方式

實現方式

原理說明

優缺點

前端防重

按鈕加 loading,或禁用二次點擊

簡單但不可靠,可被繞過

Token 標識

每次請求生成唯一 Token,校驗后銷毀

安全性高,但依賴前端

請求特征哈希(推薦)

通過請求路徑、方法、參數生成唯一哈希值進行校驗

無需前端依賴,后端即可防重

本文采用第三種方式,通過 URL + 請求方法 + 請求參數 構造一個全局唯一哈希值,并將其存儲在緩存中。 當檢測到相同哈希在有效期內再次出現時,即判定為重復請求。

系統架構與流程設計

目錄結構如下

/src
 └── /main
     ├── /java/com/icoderoad/duplicate
     │    ├── annotation/PreventDuplicate.java
     │    ├── aspect/PreventDuplicateAspect.java
     │    ├── storage/DuplicateStorage.java
     │    ├── storage/impl/RedisStorage.java
     │    ├── storage/impl/CaffeineStorage.java
     │    └── util/RequestParameterUtils.java
     └── /resources
          └── application.yml

防重復機制核心流程如下:

  1. 請求進入控制層
  2. AOP 攔截目標方法
  3. 提取 URL、請求方法、參數信息
  4. 計算 SHA-256 哈希值作為 Key
  5. 查詢緩存(Redis/Caffeine)是否存在該 Key
  6. 存在則拒絕請求,不存在則執行方法并寫入緩存

核心實現代碼

自定義注解 @PreventDuplicate
package com.icoderoad.duplicate.annotation;


import java.lang.annotation.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;


/**
 * 防重復提交注解
 * 可應用在 Controller 層接口上
 */
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface PreventDuplicate {


    /** 防重復提交時間(單位:秒) */
    int expire() default 3;


    /** 時間單位,默認秒 */
    TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.SECONDS;


    /** 可選指定參與生成哈希的主要字段 */
    String[] field() default {};


    /** 提示信息 */
    String message() default "請勿重復提交!";
}
AOP 攔截器 PreventDuplicateAspect
package com.icoderoad.duplicate.aspect;


import cn.hutool.crypto.digest.DigestUtil;
import cn.hutool.core.date.DateTime;
import com.icoderoad.duplicate.annotation.PreventDuplicate;
import com.icoderoad.duplicate.storage.DuplicateStorage;
import com.icoderoad.duplicate.storage.DuplicateStorageFactory;
import com.icoderoad.duplicate.util.RequestParameterUtils;
import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.*;
import org.springframework.stereotype.Component;


@Aspect
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class PreventDuplicateAspect {


    private final HttpServletRequest request;
    private final DuplicateStorageFactory storageFactory;


    @Around("@annotation(preventDuplicate)")
    public Object handle(ProceedingJoinPoint joinPoint, PreventDuplicate preventDuplicate) throws Throwable {
        String method = request.getMethod();
        String uri = request.getRequestURI();
        String params = RequestParameterUtils.getAllParamsAsString(joinPoint, preventDuplicate.field());


        // 拼接唯一簽名源
        String signSource = method + ":" + uri + ":" + params;
        long start = System.currentTimeMillis();
        String key = DigestUtil.sha256Hex(signSource);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("生成哈希耗時:" + (end - start) + "ms");


        DuplicateStorage storage = storageFactory.getStorage();
        if (storage.exists(key)) {
            throw new RuntimeException(preventDuplicate.message());
        }


        storage.put(key, preventDuplicate.expire(), preventDuplicate.timeUnit());
        return joinPoint.proceed();
    }
}
控制層示例
package com.icoderoad.duplicate.controller;


import cn.hutool.core.date.DateTime;
import com.icoderoad.duplicate.annotation.PreventDuplicate;
import com.icoderoad.duplicate.model.ArticleDTO;
import com.icoderoad.duplicate.model.UserInfo;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;


@RestController
@RequestMapping("/demo")
public class DemoController {


    @GetMapping("/hello")
    @PreventDuplicate
    public String hello(String name, String age, String address) {
        return "防重復測試:" + name + " " + age + " " + address;
    }


    @PostMapping("/saveUserInfo")
    @PreventDuplicate(expire = 5)
    public String saveUserInfo(@RequestBody UserInfo userInfo) {
        System.out.println(userInfo);
        return "請求時間:" + DateTime.now() + " 保存成功";
    }


    @PostMapping("/saveContent")
    @PreventDuplicate(expire = 10)
    public String saveContent(@RequestBody ArticleDTO articleDTO) {
        System.out.println(articleDTO);
        return "請求時間:" + DateTime.now() + " 內容保存成功";
    }
}

測試結果: 當短時間內重復發送相同參數請求時,系統將直接返回 "請勿重復提交!" 異常提示。

性能驗證

為了驗證哈希計算的性能,我們生成了一篇 3 萬字文章內容并進行請求測試。 結果顯示:

  • 首次生成哈希值耗時約 9ms(JVM 預熱階段);
  • 多次請求后平均耗時降至 0ms
  • 即使請求參數極大,對性能幾乎無影響。

結論: SHA-256 哈希算法在防重場景中既具唯一性又具高性能,完全可滿足高并發接口防重復的需求。

總結與實踐建議

通過本方案,我們實現了一個無侵入、通用性強、性能優異的防重復提交機制。 核心要點包括:

  1. 使用 AOP 切面攔截 請求,避免侵入業務邏輯;
  2. 基于 請求路徑 + 方法 + 參數哈希 生成唯一標識;
  3. 通過 Redis / Caffeine 緩存 實現分布式與本地防重雙模式;
  4. 支持靈活配置提交間隔與關鍵字段粒度。

該方案不僅可用于表單、下單、支付等關鍵接口,也可擴展至異步任務提交、API 冪等控制等更廣泛場景。

未來還可以進一步優化:

  • 加入 異步清理機制
  • 對 Key 結構添加命名空間前綴;
  • 結合 分布式鎖 提升在集群環境下的安全性。

一句話總結:

防重不是“錦上添花”的優化,而是“防止災難”的必要保護。 用哈希 + 緩存雙保險,為你的接口上好“安全帶”!

責任編輯:武曉燕 來源: 路條編程
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