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背景
    在学校的Java项目中，开发了一个文本聊天的api接口，由于当时考虑欠缺，加上调用方没有做限制，导致出现了一个用户在一秒内重复发出了多次请求的情况，从而出现了脏数据。

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既然是接口重复请求了，那么就需要限制一个用户在一秒内只能发起一次请求。这时候就会引出一个概念【接口的幂等性】。
幂等性, 通俗的说就是一个接口, 多次发起同一个请求, 必须保证操作只能执行一次。
现实的场景如下

1. ​​订单与支付类操作​​

• ​​订单创建​​：用户多次点击提交订单，需保证仅生成一个有效订单。
• ​​订单支付​​：支付接口因网络超时重试时，需确保扣款仅一次，避免重复扣款。
• ​​订单状态变更​​：如订单发货、完成等操作，重复请求需维持最终状态一致。

​​示例​​：
用户支付时因网络延迟重复调用支付接口，若未做幂等，可能生成两笔扣款记录。

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2. ​​资源分配与扣减​​

• ​​库存扣减​​：秒杀场景中，多次请求需确保库存不被超卖。
• ​​优惠券/积分发放​​：用户领取优惠券或积分时，需防止重复领取。
• ​​账号注册​​：同一手机号或邮箱多次注册，需返回已存在的结果。

​​示例​​：
库存扣减时，若重复扣减未校验幂等性，可能导致库存变为负数。

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接口幂等性主要应用于 ​​可能因重复请求导致数据错误或资源冲突​​ 的业务场景，以下是典型业务操作分类：

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1. ​​订单与支付类操作​​

• ​​订单创建​​：用户多次点击提交订单，需保证仅生成一个有效订单。
• ​​订单支付​​：支付接口因网络超时重试时，需确保扣款仅一次，避免重复扣款。
• ​​订单状态变更​​：如订单发货、完成等操作，重复请求需维持最终状态一致。

​​示例​​：
用户支付时因网络延迟重复调用支付接口，若未做幂等，可能生成两笔扣款记录。

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2. ​​资源分配与扣减​​

• ​​库存扣减​​：秒杀场景中，多次请求需确保库存不被超卖。
• ​​优惠券/积分发放​​：用户领取优惠券或积分时，需防止重复领取。
• ​​账号注册​​：同一手机号或邮箱多次注册，需返回已存在的结果。

​​示例​​：
库存扣减时，若重复扣减未校验幂等性，可能导致库存变为负数。

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3. ​​数据更新与状态流转​​

• ​​状态机操作​​：如工单从“处理中”变更为“已完成”，需确保状态仅变更一次。
• ​​字段更新​​：如用户余额增减（充值、提现），需避免重复累加或扣减。
• ​​配置修改​​：系统参数调整多次提交，需保证最终值与最后一次提交一致。

​​示例​​：
用户提现时接口超时重试，若未做幂等，可能多次扣减余额。

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4. ​​消息队列消费场景​​

• ​​消息重复消费​​：MQ因ACK失败重发消息时，需保证业务逻辑仅执行一次。
• ​​异步任务处理​​：如批量导入数据，需确保任务ID唯一，避免重复导入。

​​示例​​：
订单支付成功后发送MQ通知物流系统，若消息重复消费，需避免重复创建物流单。

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为了保持接口的幂等性，一般的解决方案有以下

1. ​​Token 机制（一次性令牌）​​

• ​​原理​​：客户端在发起请求前先获取一个唯一Token（如UUID），服务端存储该Token（如Redis）。接口处理时校验Token是否存在，存在则执行业务并删除Token，确保仅一次有效。

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2. ​​唯一索引/数据库约束​​

• ​​原理​​：利用数据库的唯一索引（如订单号、业务流水号），插入重复数据时触发唯一键冲突，拦截重复请求。 

CREATE TABLE orders (id BIGINT PRIMARY KEY,order_no VARCHAR(32) UNIQUE, -- 唯一约束...
);try {orderDao.insert(order);
} catch (DuplicateKeyException e) {// 捕获重复异常，返回幂等结果
}

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3. ​​状态机校验​​

• ​​原理​​：业务数据具有明确状态流转（如订单从“待支付”到“已支付”），接口处理前校验状态是否允许变更。

Order order = orderDao.findById(orderId);
if (!order.getStatus().equals(Status.PENDING)) {throw new IllegalStateException("状态已更新，拒绝操作");
}

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4. ​​乐观锁（版本号/时间戳）​​

• ​​原理​​：在数据更新时，通过版本号或时间戳实现乐观锁，确保只有匹配当前版本的请求生效 

UPDATE table SET value = 'new', version = version + 1 
WHERE id = #{id} AND version = #{currentVersion};int rows = jdbcTemplate.update(sql, params);
if (rows == 0) {throw new OptimisticLockException("数据已被修改");
}

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5. ​​分布式锁控制​​

• ​​原理​​：使用分布式锁（如Redis或ZooKeeper）保证同一业务ID的请求串行处理。

String lockKey = "order_lock_" + orderId;
Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
if (!locked) {throw new BusyException("请勿重复提交");
}
try {// 处理业务
} finally {redisTemplate.delete(lockKey);
}

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6. ​​请求去重表​​

• ​​原理​​：单独维护一张去重表，记录请求的唯一标识（如业务ID + 场景），处理前先查询是否已存在。

CREATE TABLE idempotent_record (id VARCHAR(64) PRIMARY KEY, -- 业务ID + 类型created_time TIMESTAMP
);String recordId = bizId + "_" + type;
if (idempotentDao.exists(recordId)) {return; // 直接返回历史结果
}
idempotentDao.insert(recordId);

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 7. ​​限流与重试策略​​

• ​​辅助方案​​：通过限流（如令牌桶）降低重复请求频率，结合客户端退避重试（Exponential Backoff）减少无效调用。
• ​​工具​​：使用Guava RateLimiter或Sentinel实现限流。

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由于调用方目前无法配合预请求token的动作，我这次采用的是第五种方式，采用SpringAop+redis+注解的方式来做接口限制。

注解

import java.lang.annotation.*;/***  在需要保证接口幂等性的Controller的方法上使用此注解*  重复提交校验注解*/
@Target({ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface ReSubmitCheck {//校验几秒内重复提交int seconds()  default 2;
}

核心逻辑，主要是通过注解+aop 的形式，在请求该接口前，先做判断，利用redis的原子操作，如果key在redis中存在，则说明在指定时间内，已经请求过了。

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@Aspect
@Component
@Slf4j
public class PreventReSummitAspect {/*** redis工具类*/@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Before("@annotation(reSubmitCheck)")public void preventReSubmit(JoinPoint joinPoint, ReSubmitCheck reSubmitCheck) {ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();//获取用户登录的accesstokenHttpServletRequest request = attributes.getRequest();String studentId = request.getParameter("studentId");if (studentId == null) {throw new RuntimeException("学生ID不能为空");}String senderType = StringUtils.isBlank(request.getParameter("senderType"))?"1":request.getParameter("senderType");String lockKey = "ReSubmit:" + studentId + "_" +senderType+"_"+request.getServletPath();Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockKey, reSubmitCheck.seconds(), TimeUnit.SECONDS);if (!result) {System.out.println("重复请求："+lockKey);throw new RuntimeException("重复请求:"+lockKey);}}}

使用

    @PostMapping(value = "/sendMsg")@ReSubmitCheck(seconds=2)public Result<String> sendMsg() throws IOException {}

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postman测试

第一次请求


 紧接着第二次请求