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前言
在實際的開發項目中,一個對外暴露的接口往往會面臨很多次請求，我們來解釋一下冪等的概念：任意多次執行所產生的影響均與一次執行的影響相同。按照這個含義，最終的含義就是 對數據庫的影響只能是一次性的，不能重複處理。如何保證其冪等性，通常有以下手段：
- 數據庫建立唯一性索引，可以保證最終插入數據庫的只有一條數據
- token機制，每次接口請求前先獲取一個token，然後再下次請求的時候在請求的header體中加上這個token，後臺進行驗證，如果驗證通過刪除token，下次請求再次判斷token
- 悲觀鎖或者樂觀鎖，悲觀鎖可以保證每次for update的時候其他sql無法update數據(在數據庫引擎是innodb的時候,select的條件必須是唯一索引,防止鎖全表)
- 先查詢後判斷，首先通過查詢數據庫是否存在數據，如果存在證明已經請求過了，直接拒絕該請求，如果沒有存在，就證明是第一次進來，直接放行。
redis實現自動冪等的原理圖：
搭建redis的服務Api
<code>/**
* redis工具類
*/
@Component
public class RedisService {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 寫入緩存
* @param key
* @param value
* @return
*/
public boolean set(final String key, Object value) {
boolean result = false;
try {
ValueOperations<serializable> operations = redisTemplate.opsForValue();
operations.set(key, value);
result = true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
/**
* 寫入緩存設置時效時間
* @param key
* @param value
* @return
*/
public boolean setEx(final String key, Object value, Long expireTime) {
boolean result = false;
try {
ValueOperations<serializable> operations = redisTemplate.opsForValue();
operations.set(key, value);
redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
result = true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
/**
* 判斷緩存中是否有對應的value
* @param key
* @return
*/
public boolean exists(final String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 讀取緩存
* @param key
* @return
*/
public Object get(final String key) {
Object result = null;
ValueOperations<serializable> operations = redisTemplate.opsForValue();
result = operations.get(key);
return result;
}
/**
* 刪除對應的value
* @param key
*/
public boolean remove(final String key) {
if (exists(key)) {
Boolean delete = redisTemplate.delete(key);
return delete;
}
return false;
}
}/<serializable>/<serializable>/<serializable>/<code>
自定義註解AutoIdempotent
自定義一個註解，定義此註解的主要目的是把它添加在需要實現冪等的方法上，凡是某個方法註解了它，都會實現自動冪等。後臺利用反射如果掃描到這個註解，就會處理這個方法實現自動冪等，使用元註解ElementType.METHOD表示它只能放在方法上，etentionPolicy.RUNTIME表示它在運行時
<code>@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface AutoIdempotent {
}/<code>token創建和檢驗
- token服務接口：我們新建一個接口，創建token服務，裡面主要是兩個方法，一個用來創建token，一個用來驗證token。創建token主要產生的是一個字符串，檢驗token的話主要是傳達request對象，為什麼要傳request對象呢？主要作用就是獲取header裡面的token,然後檢驗，通過拋出的Exception來獲取具體的報錯信息返回給前端
- token的服務實現類：token引用了redis服務，創建token採用隨機算法工具類生成隨機uuid字符串,然後放入到redis中(為了防止數據的冗餘保留,這裡設置過期時間為10000秒,具體可視業務而定)，如果放入成功，最後返回這個token值。checkToken方法就是從header中獲取token到值(如果header中拿不到，就從paramter中獲取)，如若不存在,直接拋出異常。這個異常信息可以被攔截器捕捉到，然後返回給前端。
<code>@Service
public class TokenServiceImpl implements TokenService {
@Autowired
private RedisService redisService;
/**
* 創建token
*
* @return
*/
@Override
public String createToken() {
String str = RandomUtil.randomUUID();
StrBuilder token = new StrBuilder();
try {
token.append(Constant.Redis.TOKEN_PREFIX).append(str);
redisService.setEx(token.toString(), token.toString(),10000L);
boolean notEmpty = StrUtil.isNotEmpty(token.toString());
if (notEmpty) {
return token.toString();
}
}catch (Exception ex){
ex.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 檢驗token
*
* @param request
* @return
*/
@Override
public boolean checkToken(HttpServletRequest request) throws Exception {
String token = request.getHeader(Constant.TOKEN_NAME);
if (StrUtil.isBlank(token)) {// header中不存在token
token = request.getParameter(Constant.TOKEN_NAME);
if (StrUtil.isBlank(token)) {// parameter中也不存在token
throw new ServiceException(Constant.ResponseCode.ILLEGAL_ARGUMENT, 100);
}
}
if (!redisService.exists(token)) {
throw new ServiceException(Constant.ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION, 200);
}
boolean remove = redisService.remove(token);
if (!remove) {
throw new ServiceException(Constant.ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION, 200);
}
return true;
}
}
攔截器的/<code>
- 攔截器的配置
- web配置類，實現WebMvcConfigurerAdapter，主要作用就是添加autoIdempotentInterceptor到配置類中，這樣我們到攔截器才能生效，注意使用@Configuration註解，這樣在容器啟動是時候就可以添加進入context中
- 攔截處理器：主要的功能是攔截掃描到AutoIdempotent到註解到方法,然後調用tokenService的checkToken()方法校驗token是否正確，如果捕捉到異常就將異常信息渲染成json返回給前端
<code>/**
* 攔截器
*/
@Component
public class AutoIdempotentInterceptor implements HandlerInterceptor {
@Autowired
private TokenService tokenService;
/**
* 預處理
*
* @param request
* @param response
* @param handler
* @return
* @throws Exception
*/
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
if (!(handler instanceof HandlerMethod)) {
return true;
}
HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
Method method = handlerMethod.getMethod();
//被ApiIdempotment標記的掃描
AutoIdempotent methodAnnotation = method.getAnnotation(AutoIdempotent.class);
if (methodAnnotation != null) {
try {
return tokenService.checkToken(request);// 冪等性校驗, 校驗通過則放行, 校驗失敗則拋出異常, 並通過統一異常處理返回友好提示
}catch (Exception ex){
ResultVo failedResult = ResultVo.getFailedResult(101, ex.getMessage());
writeReturnJson(response, JSONUtil.toJsonStr(failedResult));
throw ex;
}
}
//必須返回true,否則會被攔截一切請求
return true;
}
@Override
public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception {
}
@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
}
/**
* 返回的json值
* @param response
* @param json
* @throws Exception
*/
private void writeReturnJson(HttpServletResponse response, String json) throws Exception{
PrintWriter writer = null;
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
response.setContentType("text/html; charset=utf-8");
try {
writer = response.getWriter();
writer.print(json);
} catch (IOException e) {
} finally {
if (writer != null)
writer.close();
}
}
}/<code>
測試用例
- 模擬業務請求類，首先我們需要通過/get/token路徑通過getToken()方法去獲取具體的token，然後我們調用testIdempotence方法，這個方法上面註解了@AutoIdempotent，攔截器會攔截所有的請求，當判斷到處理的方法上面有該註解的時候，就會調用TokenService中的checkToken()方法，如果捕獲到異常會將異常拋出調用者，下面我們來模擬請求一下：
- 使用postman請求，首先訪問get/token路徑獲取到具體到token：
- 利用獲取到到token,然後放到具體請求到header中,可以看到第一次請求成功，接著我們請求第二次：
- 第二次請求，返回到是重複性操作，可見重複性驗證通過，再多次請求到時候我們只讓其第一次成功，第二次就是失敗：
總結
本篇博客介紹了使用springboot和攔截器、redis來優雅的實現接口冪等，對於冪等在實際的開發過程中是十分重要的，因為一個接口可能會被無數的客戶端調用，如何保證其不影響後臺的業務處理，如何保證其隻影響數據一次是非常重要的，它可以防止產生髒數據或者亂數據，也可以減少併發量，實乃十分有益的一件事。而傳統的做法是每次判斷數據，這種做法不夠智能化和自動化，比較麻煩。而今天的這種自動化處理也可以提升程序的伸縮性。
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