有位敌人，某天忽然问磊哥：在 Java 中，避免反复提交最简略的计划是什么？
这句话中蕴含了两个要害信息，第一：避免反复提交；第二：最简略。
于是磊哥问他，是单机环境还是分布式环境？
失去的反馈是单机环境，那就简略了，于是磊哥就开始装*了。
话不多说，咱们先来复现这个问题。
模仿用户场景
依据敌人的反馈，大抵的场景是这样的，如下图所示：
简化的模仿代码如下（基于 Spring Boot）：
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RequestMapping("/user")@RestControllerpublic class UserController { /** * 被反复申请的办法 */ @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 业务代码... System.out.println("增加用户ID:" + id); return "执行胜利！"; }}于是磊哥就想到：通过前、后端别离拦挡的形式来解决数据反复提交的问题。
前端拦挡
前端拦挡是指通过 HTML 页面来拦挡反复申请，比方在用户点击完“提交”按钮后，咱们能够把按钮设置为不可用或者暗藏状态。
执行成果如下图所示：
前端拦挡的实现代码：
<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>但前端拦挡有一个致命的问题，如果是懂行的程序员或非法用户能够间接绕过前端页面，通过模仿申请来反复提交申请，比方充值了 100 元，反复提交了 10 次变成了 1000 元（霎时发现了一个致富的好方法）。
所以除了前端拦挡一部分失常的误操作之外，后端的拦挡也是必不可少。
后端拦挡
后端拦挡的实现思路是在办法执行之前，先判断此业务是否曾经执行过，如果执行过则不再执行，否则就失常执行。
咱们将申请的业务 ID 存储在内存中，并且通过增加互斥锁来保障多线程下的程序执行平安，大体实现思路如下图所示：
然而，将数据存储在内存中，最简略的办法就是应用 HashMap 存储，或者是应用 Guava Cache 也是同样的成果，但很显然 HashMap 能够更快的实现性能，所以咱们先来实现一个 HashMap 的防重（避免反复）版本。
1.根底版——HashMap
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;import java.util.Map;/** * 一般 Map 版本 */@RequestMapping("/user")@RestControllerpublic class UserController3 { // 缓存 ID 汇合 private Map<String, Integer> reqCache = new HashMap<>(); @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 非空判断(疏忽)... synchronized (this.getClass()) { // 反复申请判断 if (reqCache.containsKey(id)) { // 反复申请 System.out.println("请勿反复提交！！！" + id); return "执行失败"; } // 存储申请 ID reqCache.put(id, 1); } // 业务代码... System.out.println("增加用户ID:" + id); return "执行胜利！"; }}实现成果如下图所示：
存在的问题：此实现形式有一个致命的问题，因为 HashMap 是有限增长的，因而它会占用越来越多的内存，并且随着 HashMap 数量的减少查找的速度也会升高，所以咱们须要实现一个能够主动“革除”过期数据的实现计划。
2.优化版——固定大小的数组
此版本解决了 HashMap 有限增长的问题，它应用数组加下标计数器（reqCacheCounter）的形式，实现了固定数组的循环存储。
当数组存储到最初一位时，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：
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.Arrays;@RequestMapping("/user")@RestControllerpublic class UserController { private static String[] reqCache = new String[100]; // 申请 ID 存储汇合 private static Integer reqCacheCounter = 0; // 申请计数器（批示 ID 存储的地位） @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 非空判断(疏忽)... synchronized (this.getClass()) { // 反复申请判断 if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) { // 反复申请 System.out.println("请勿反复提交！！！" + id); return "执行失败"; } // 记录申请 ID if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置计数器 reqCache[reqCacheCounter] = id; // 将 ID 保留到缓存 reqCacheCounter++; // 下标往后移一位 } // 业务代码... System.out.println("增加用户ID:" + id); return "执行胜利！"; }}3.扩大版——双重检测锁(DCL)
上一种实现办法将判断和增加业务，都放入 synchronized 中进行加锁操作，这样显然性能不是很高，于是咱们能够应用单例中驰名的 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：
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.Arrays;@RequestMapping("/user")@RestControllerpublic class UserController { private static String[] reqCache = new String[100]; // 申请 ID 存储汇合 private static Integer reqCacheCounter = 0; // 申请计数器（批示 ID 存储的地位） @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 非空判断(疏忽)... // 反复申请判断 if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) { // 反复申请 System.out.println("请勿反复提交！！！" + id); return "执行失败"; } synchronized (this.getClass()) { // 双重查看锁（DCL,double checked locking）进步程序的执行效率 if (Arrays.asList(reqCache).contains(id)) { // 反复申请 System.out.println("请勿反复提交！！！" + id); return "执行失败"; } // 记录申请 ID if (reqCacheCounter >= reqCache.length) reqCacheCounter = 0; // 重置计数器 reqCache[reqCacheCounter] = id; // 将 ID 保留到缓存 reqCacheCounter++; // 下标往后移一位 } // 业务代码... System.out.println("增加用户ID:" + id); return "执行胜利！"; }}留神：DCL 实用于反复提交频繁比拟高的业务场景，对于相同的业务场景下 DCL 并不实用。
4.欠缺版——LRUMap
下面的代码根本曾经实现了反复数据的拦挡，但显然不够简洁和优雅，比方下标计数器的申明和业务解决等，但值得庆幸的是 Apache 为咱们提供了一个 commons-collections 的框架，外面有一个十分好用的数据结构 LRUMap 能够保留指定数量的固定的数据，并且它会依照 LRU 算法，帮你革除最不罕用的数据。
小贴士：LRU 是 Least Recently Used 的缩写，即最近起码应用，是一种罕用的数据淘汰算法，抉择最近最久未应用的数据予以淘汰。
首先，咱们先来增加 Apache commons collections 的援用：
<!-- 汇合工具类 apache commons collections --><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-collections4 --><dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-collections4</artifactId> <version>4.4</version></dependency>实现代码如下：
import org.apache.commons.collections4.map.LRUMap;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RequestMapping("/user")@RestControllerpublic class UserController { // 最大容量 100 个，依据 LRU 算法淘汰数据的 Map 汇合 private LRUMap<String, Integer> reqCache = new LRUMap<>(100); @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 非空判断(疏忽)... synchronized (this.getClass()) { // 反复申请判断 if (reqCache.containsKey(id)) { // 反复申请 System.out.println("请勿反复提交！！！" + id); return "执行失败"; } // 存储申请 ID reqCache.put(id, 1); } // 业务代码... System.out.println("增加用户ID:" + id); return "执行胜利！"; }}应用了 LRUMap 之后，代码显然简洁了很多。
5.最终版——封装
以上都是办法级别的实现计划，然而在理论的业务中，咱们可能有很多的办法都须要防重，那么接下来咱们就来封装一个公共的办法，以供所有类应用：
import org.apache.commons.collections4.map.LRUMap;/** * 幂等性判断 */public class IdempotentUtils { // 依据 LRU(Least Recently Used，最近起码应用)算法淘汰数据的 Map 汇合，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) { // 反复申请判断 if (reqCache.containsKey(id)) { // 反复申请 System.out.println("请勿反复提交！！！" + id); return false; } // 非反复申请，存储申请 ID reqCache.put(id, 1); } return true; }}调用代码如下：
import com.example.idempote.util.IdempotentUtils;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RequestMapping("/user")@RestControllerpublic class UserController4 { @RequestMapping("/add") public String addUser(String id) { // 非空判断(疏忽)... // -------------- 幂等性调用（开始） -------------- if (!IdempotentUtils.judge(id, this.getClass())) { return "执行失败"; } // -------------- 幂等性调用（完结） -------------- // 业务代码... System.out.println("增加用户ID:" + id); return "执行胜利！"; }}小贴士：个别状况下代码写到这里就完结了，但想要更简洁也是能够实现的，你能够通过自定义注解，将业务代码写到注解中，须要调用的办法只须要写一行注解就能够避免数据反复提交了，老铁们能够自行尝试一下（须要磊哥撸一篇的，评论区留言 666）。
扩大常识——LRUMap 实现原理剖析
既然 LRUMap 如此弱小，咱们就来看看它是如何实现的。
LRUMap 的实质是持有头结点的环回双链表构造，它的存储构造如下：
AbstractLinkedMap.LinkEntry entry;当调用查询方法时，会将应用的元素放在双链表 header 的前一个地位，源码如下：
public V get(Object key, boolean updateToMRU) { LinkEntry<K, V> entry = this.getEntry(key); if (entry == null) { return null; } else { if (updateToMRU) { this.moveToMRU(entry); } return entry.getValue(); }}protected void moveToMRU(LinkEntry<K, V> entry) { if (entry.after != this.header) { ++this.modCount; if (entry.before == null) { throw new IllegalStateException("Entry.before is null. This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly."); } entry.before.after = entry.after; entry.after.before = entry.before; entry.after = this.header; entry.before = this.header.before; this.header.before.after = entry; this.header.before = entry; } else if (entry == this.header) { throw new IllegalStateException("Can't move header to MRU This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly."); }}如果新增元素时，容量满了就会移除 header 的后一个元素，增加源码如下：
protected void addMapping(int hashIndex, int hashCode, K key, V value) { // 判断容器是否已满 if (this.isFull()) { LinkEntry<K, V> reuse = this.header.after; boolean removeLRUEntry = false; if (!this.scanUntilRemovable) { removeLRUEntry = this.removeLRU(reuse); } else { while(reuse != this.header && reuse != null) { if (this.removeLRU(reuse)) { removeLRUEntry = true; break; } reuse = reuse.after; } if (reuse == null) { throw new IllegalStateException("Entry.after=null, header.after=" + this.header.after + " header.before=" + this.header.before + " key=" + key + " value=" + value + " size=" + this.size + " maxSize=" + this.maxSize + " This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly."); } } if (removeLRUEntry) { if (reuse == null) { throw new IllegalStateException("reuse=null, header.after=" + this.header.after + " header.before=" + this.header.before + " key=" + key + " value=" + value + " size=" + this.size + " maxSize=" + this.maxSize + " This should not occur if your keys are immutable, and you have used synchronization properly."); } this.reuseMapping(reuse, hashIndex, hashCode, key, value); } else { super.addMapping(hashIndex, hashCode, key, value); } } else { super.addMapping(hashIndex, hashCode, key, value); } }判断容量的源码：
public boolean isFull() { return size >= maxSize;}**
容量未满就间接增加数据：
super.addMapping(hashIndex, hashCode, key, value);如果容量满了，就调用 reuseMapping 办法应用 LRU 算法对数据进行革除。
综合来说：LRUMap 的实质是持有头结点的环回双链表构造，当应用元素时，就将该元素放在双链表 header 的前一个地位，在新增元素时，如果容量满了就会移除 header 的后一个元素。
总结
本文讲了避免数据反复提交的 6 种办法，首先是前端的拦挡，通过暗藏和设置按钮的不可用来屏蔽失常操作下的反复提交。但为了防止非正常渠道的反复提交，咱们又实现了 5 个版本的后端拦挡：HashMap 版、固定数组版、双重检测锁的数组版、LRUMap 版和 LRUMap 的封装版。
非凡阐明：本文所有的内容仅实用于单机环境下的反复数据拦挡，如果是分布式环境须要配合数据库或 Redis 来实现，想看分布式反复数据拦挡的老铁们，请给磊哥一个「赞」，如果点赞超过 100 个，咱们更新分布式环境下反复数据的解决计划，谢谢你。
参考 & 鸣谢
https://blog.csdn.net/fenglllle/article/details/82659576
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