(進階篇)Java微服務如何防止使用者重複送出訂單?
簡介：本文是Java微服務如何防止使用者重複送出訂單的最終一篇文章，有人可能會問，為什麼不直接寫最終實用的版本呢？這樣更加的貼切實際情況呢？
我的回答是因為學習一定需要要知道原理，架構與實戰，你需要從最基礎的問題出發，找到解決方案，然後再看這個解決方案有什麼問題，最終一步一步的優化，最終取一個平衡點才可以的，為什麼是平衡點而不是完美版本呢？
因為任何事情都是沒有完美的，任何架構的取舍都是有利有弊的，要根據自己的業務進行取舍才可以.
一、摘要
在上一篇文章中，我們詳細的介紹了随着下單流量逐漸上升，為了降低資料庫的通路壓力，通過請求唯一ID+redis分布式鎖來防止接口重複送出，流程圖如下！
每次送出的時候，需要先調用後端服務擷取請求唯一ID，然後才能送出。
對于這樣的流程，不少的同學可能會感覺到非常雞肋，尤其是單元測試，需要每次先擷取submitToken值，然後才能送出！
能不能不用這麼麻煩，直接服務端通過一些規則組合，生成本次請求唯一ID呢？
答案是可以的！
今天我們就一起來看看，如何通過服務端來完成請求唯一 ID 的生成？
二、方案實踐
我們先來看一張圖，這張圖就是本次方案的核心流程圖。
實作的邏輯，流程如下：
- 1.使用者點選送出按鈕，服務端接受到請求後，通過規則計算出本次請求唯一ID值
- 2.使用redis的分布式鎖服務，對請求 ID 在限定的時間内嘗試進行加鎖，如果加鎖成功，繼續後續流程；如果加鎖失敗，說明服務正在處理，請勿重複送出
- 3.最後一步，如果加鎖成功後，需要将鎖手動釋放掉，以免再次請求時，提示同樣的資訊
引入緩存服務後，防止重複送出的大體思路如上，實踐代碼如下！
2.1、引入 redis 元件
本次 demo 項目是基于SpringBoot版本進行建構，添加相關的redis依賴環境如下：
<!-- 引入springboot -->
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.0.RELEASE</version>
</parent>
......
<!-- Redis相關依賴包，采用jedis作為用戶端 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<artifactId>lettuce-core</artifactId>
<groupId>io.lettuce</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
2.2、添加 redis 環境配置
在全局配置application.properties檔案中，添加redis相關服務配置如下
# 項目名
spring.application.name=springboot-example-submit
# Redis資料庫索引（預設為0）
spring.redis.database=1
# Redis伺服器位址
spring.redis.host=127.0.0.1
# Redis伺服器連接配接端口
spring.redis.port=6379
# Redis伺服器連接配接密碼（預設為空）
spring.redis.password=
# Redis伺服器連接配接逾時配置
spring.redis.timeout=1000
# 連接配接池配置
spring.redis.jedis.pool.max-active=8
spring.redis.jedis.pool.max-wait=1000
spring.redis.jedis.pool.max-idle=8
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
spring.redis.jedis.pool.time-between-eviction-runs=100
2.3、編寫服務驗證邏輯，通過 aop 代理方式實作
首先建立一個@SubmitLimit注解，通過這個注解來進行方法代理攔截！
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.METHOD})
@Documented
public @interface SubmitLimit {
/**
* 指定時間内不可重複送出（僅相對上一次發起請求時間差）,機關毫秒
* @return
*/
int waitTime() default 1000;
/**
* 指定請求頭部key，可以組合生成簽名
* @return
*/
String[] customerHeaders() default {};
/**
* 自定義重複送出提示語
* @return
*/
String customerTipMsg() default "";
}
編寫方法代理服務，增加防止重複送出的驗證，實作了邏輯如下！
@Order(1)
@Aspect
@Component
public class SubmitLimitAspect {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SubmitLimitAspect.class);
/**
* redis分割符
*/
private static final String REDIS_SEPARATOR = ":";
/**
* 預設鎖對應的值
*/
private static final String DEFAULT_LOCK_VALUE = "DEFAULT_SUBMIT_LOCK_VALUE";
/**
* 預設重複送出提示語
*/
private static final String DEFAULT_TIP_MSG = "服務正在處理，請勿重複送出！";
@Value("${spring.application.name}")
private String applicationName;
@Autowired
private RedisLockService redisLockService;
/**
* 方法調用環繞攔截
*/
@Around(value = "@annotation(com.example.submittoken.config.annotation.SubmitLimit)")
public Object doAround(ProceedingJoinPoint joinPoint){
HttpServletRequest request = getHttpServletRequest();
if(Objects.isNull(request)){
return ResResult.getSysError("請求參數不能為空！");
}
//擷取注解配置的參數
SubmitLimit submitLimit = getSubmitLimit(joinPoint);
//組合生成key，通過key實作加鎖和解鎖
String lockKey = buildSubmitLimitKey(joinPoint, request, submitLimit.customerHeaders());
//嘗試在指定的時間内加鎖
boolean lock = redisLockService.tryLock(lockKey, DEFAULT_LOCK_VALUE, Duration.ofMillis(submitLimit.waitTime()));
if(!lock){
String tipMsg = StringUtils.isEmpty(submitLimit.customerTipMsg()) ? DEFAULT_TIP_MSG : submitLimit.customerTipMsg();
return ResResult.getSysError(tipMsg);
}
try {
//繼續執行後續流程
return execute(joinPoint);
} finally {
//執行完畢之後，手動将鎖釋放
redisLockService.releaseLock(lockKey, DEFAULT_LOCK_VALUE);
}
}
/**
* 執行任務
* @param joinPoint
* @return
*/
private Object execute(ProceedingJoinPoint joinPoint){
try {
return joinPoint.proceed();
} catch (CommonException e) {
return ResResult.getSysError(e.getMessage());
} catch (Throwable e) {
LOGGER.error("業務處理發生異常，錯誤資訊：",e);
return ResResult.getSysError(ResResultEnum.DEFAULT_ERROR_MESSAGE);
}
}
/**
* 擷取請求對象
* @return
*/
private HttpServletRequest getHttpServletRequest(){
RequestAttributes ra = RequestContextHolder.getRequestAttributes();
ServletRequestAttributes sra = (ServletRequestAttributes)ra;
HttpServletRequest request = sra.getRequest();
return request;
}
/**
* 擷取注解值
* @param joinPoint
* @return
*/
private SubmitLimit getSubmitLimit(JoinPoint joinPoint){
MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
Method method = methodSignature.getMethod();
SubmitLimit submitLimit = method.getAnnotation(SubmitLimit.class);
return submitLimit;
}
/**
* 組合生成lockKey
* 生成規則：項目名+接口名+方法名+請求參數簽名（對請求頭部參數+請求body參數，取SHA1值）
* @param joinPoint
* @param request
* @param customerHeaders
* @return
*/
private String buildSubmitLimitKey(JoinPoint joinPoint, HttpServletRequest request, String[] customerHeaders){
//請求參數=請求頭部+請求body
String requestHeader = getRequestHeader(request, customerHeaders);
String requestBody = getRequestBody(joinPoint.getArgs());
String requestParamSign = DigestUtils.sha1Hex(requestHeader + requestBody);
String submitLimitKey = new StringBuilder()
.append(applicationName)
.append(REDIS_SEPARATOR)
.append(joinPoint.getSignature().getDeclaringType().getSimpleName())
.append(REDIS_SEPARATOR)
.append(joinPoint.getSignature().getName())
.append(REDIS_SEPARATOR)
.append(requestParamSign)
.toString();
return submitLimitKey;
}
/**
* 擷取指定請求頭部參數
* @param request
* @param customerHeaders
* @return
*/
private String getRequestHeader(HttpServletRequest request, String[] customerHeaders){
if (Objects.isNull(customerHeaders)) {
return "";
}
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String headerKey : customerHeaders) {
sb.append(request.getHeader(headerKey));
}
return sb.toString();
}
/**
* 擷取請求body參數
* @param args
* @return
*/
private String getRequestBody(Object[] args){
if (Objects.isNull(args)) {
return "";
}
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Object arg : args) {
if (arg instanceof HttpServletRequest
|| arg instanceof HttpServletResponse
|| arg instanceof MultipartFile
|| arg instanceof BindResult
|| arg instanceof MultipartFile[]
|| arg instanceof ModelMap
|| arg instanceof Model
|| arg instanceof ExtendedServletRequestDataBinder
|| arg instanceof byte[]) {
continue;
}
sb.append(JacksonUtils.toJson(arg));
}
return sb.toString();
}
}
部分校驗邏輯用到了redis分布式鎖，具體實作邏輯如下：
/**
* redis分布式鎖服務類
* 采用LUA腳本實作，保證加鎖、解鎖操作原子性
*
*/
@Component
public class RedisLockService {
/**
* 分布式鎖過期時間，機關秒
*/
private static final Long DEFAULT_LOCK_EXPIRE_TIME = 60L;
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
* 嘗試在指定時間内加鎖
* @param key
* @param value
* @param timeout 鎖等待時間
* @return
*/
public boolean tryLock(String key,String value, Duration timeout){
long waitMills = timeout.toMillis();
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
do {
boolean lock = lock(key, value, DEFAULT_LOCK_EXPIRE_TIME);
if (lock) {
return true;
}
try {
Thread.sleep(1L);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.interrupted();
}
} while (System.currentTimeMillis() < currentTimeMillis + waitMills);
return false;
}
/**
* 直接加鎖
* @param key
* @param value
* @param expire
* @return
*/
public boolean lock(String key,String value, Long expire){
String luaScript = "if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end";
RedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);
Long result = stringRedisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), value, String.valueOf(expire));
return result.equals(Long.valueOf(1));
}
/**
* 釋放鎖
* @param key
* @param value
* @return
*/
public boolean releaseLock(String key,String value){
String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
RedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);
Long result = stringRedisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key),value);
return result.equals(Long.valueOf(1));
}
}
部分代碼使用到了序列化相關類JacksonUtils，源碼如下：
public class JacksonUtils {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(JacksonUtils.class);
private static final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
static {
// 對象的所有字段全部列入
objectMapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.ALWAYS);
// 忽略未知的字段
objectMapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
// 讀取不認識的枚舉時，當null值處理
objectMapper.configure(DeserializationFeature.READ_UNKNOWN_ENUM_VALUES_AS_NULL, true);
// 序列化忽略未知屬性
objectMapper.configure(SerializationFeature.FAIL_ON_EMPTY_BEANS, false);
//忽略字段大小寫
objectMapper.configure(MapperFeature.ACCEPT_CASE_INSENSITIVE_PROPERTIES, true);
objectMapper.configure(JsonParser.Feature.AUTO_CLOSE_SOURCE, true);
SimpleModule module = new SimpleModule();
module.addSerializer(Long.class, ToStringSerializer.instance);
module.addSerializer(Long.TYPE, ToStringSerializer.instance);
objectMapper.registerModule(module);
}
public static String toJson(Object object) {
if (object == null) {
return null;
}
try {
return objectMapper.writeValueAsString(object);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("序列化失敗",e);
}
return null;
}
public static <T> T fromJson(String json, Class<T> classOfT) {
if (json == null) {
return null;
}
try {
return objectMapper.readValue(json, classOfT);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("反序列化失敗",e);
}
return null;
}
public static <T> T fromJson(String json, Type typeOfT) {
if (json == null) {
return null;
}
try {
return objectMapper.readValue(json, objectMapper.constructType(typeOfT));
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("反序列化失敗",e);
}
return null;
}
}
2.4、在相關的業務接口上，增加SubmitLimit注解即可
@RestController
@RequestMapping("order")
public class OrderController {
@Autowired
private OrderService orderService;
/**
* 下單，指定請求頭部參與請求唯一值計算
* @param request
* @return
*/
@SubmitLimit(customerHeaders = {"appId", "token"}, customerTipMsg = "正在加緊為您處理，請勿重複下單！")
@PostMapping(value = "confirm")
public ResResult confirmOrder(@RequestBody OrderConfirmRequest request){
//調用訂單下單相關邏輯
orderService.confirm(request);
return ResResult.getSuccess();
}
} 其中最關鍵的一個步就是将唯一請求 ID 的生成，放在服務端通過組合來實作，在保證防止接口重複送出的效果同時，也可以顯著的降低接口測試複雜度！
三、小結
本次方案相比于上一個方案，最大的改進點在于：将接口請求唯一 ID 的生成邏輯，放在服務端通過規則組合來實作，不需要前端送出接口的時候強制帶上這個參數，在滿足防止接口重複送出的要求同時，又能減少前端和測試送出接口的複雜度！
需要特别注意的是：使用redis的分布式鎖，推薦單機環境，如果redis是叢集環境，可能會導緻鎖短暫無效！