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SpringBoot接口防抖(防重复提交)的一些实现方案

news 2025/8/11 18:10:55

前言
啥是防抖
思路解析
分布式部署下如何做接口防抖？
具体实现
请求锁
唯一key生成
重复提交判断

前言

作为一名老码农，在开发后端Java业务系统，包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中，我设计过单/多租户体系系统，对接过许多开放平台，也搞过消息中心这类较为复杂的应用，但幸运的是，我至今还没有遇到过线上系统由于代码崩溃导致资损的情况。这其中的原因有三点：一是业务系统本身并不复杂；二是我一直遵循某大厂代码规约，在开发过程中尽可能按规约编写代码；三是经过多年的开发经验积累，我成为了一名熟练工，掌握了一些实用的技巧。

啥是防抖

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所谓防抖，一是防用户手抖，二是防网络抖动。在Web系统中，表单提交是一个非常常见的功能，如果不加控制，容易因为用户的误操作或网络延迟导致同一请求被发送多次，进而生成重复的数据记录。要针对用户的误操作，前端通常会实现按钮的loading状态，阻止用户进行多次点击。而对于网络波动造成的请求重发问题，仅靠前端是不行的。为此，后端也应实施相应的防抖逻辑，确保在网络波动的情况下不会接收并处理同一请求多次。

一个理想的防抖组件或机制，我觉得应该具备以下特点：

逻辑正确，也就是不能误判；
响应迅速，不能太慢；
易于集成，逻辑与业务解耦；
良好的用户反馈机制，比如提示“您点击的太快了”

思路解析

前面讲了那么多，我们已经知道接口的防抖是很有必要的了，但是在开发之前，我们需要捋清楚几个问题。

哪一类接口需要防抖?

接口防抖也不是每个接口都需要加，一般需要加防抖的接口有这几类：

用户输入类接口：比如搜索框输入、表单输入等，用户输入往往会频繁触发接口请求，但是每次触发并不一定需要立即发送请求，可以等待用户完成输入一段时间后再发送请求。
按钮点击类接口：比如提交表单、保存设置等，用户可能会频繁点击按钮，但是每次点击并不一定需要立即发送请求，可以等待用户停止点击一段时间后再发送请求。
滚动加载类接口：比如下拉刷新、上拉加载更多等，用户可能在滚动过程中频繁触发接口请求，但是每次触发并不一定需要立即发送请求，可以等待用户停止滚动一段时间后再发送请求。

如何确定接口是重复的？

防抖也即防重复提交，那么如何确定两次接口就是重复的呢？首先，我们需要给这两次接口的调用加一个时间间隔，大于这个时间间隔的一定不是重复提交；其次，两次请求提交的参数比对，不一定要全部参数，选择标识性强的参数即可；最后，如果想做的更好一点，还可以加一个请求地址的对比。

分布式部署下如何做接口防抖？

有两个方案：

使用共享缓存

流程图如下：

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使用分布式锁

流程图如下：

图片

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常见的分布式组件有Redis、Zookeeper等，但结合实际业务来看，一般都会选择Redis，因为Redis一般都是Web系统必备的组件，不需要额外搭建。

具体实现

现在有一个保存用户的接口

@PostMapping("/add")
@RequiresPermissions(value = "add")
@Log(methodDesc = "添加用户")
public ResponseEntity<String> add(@RequestBody AddReq addReq) {return userService.add(addReq);
}

AddReq.java

package com.summo.demo.model.request;
import java.util.List;
import lombok.Data;
@Datapublic class AddReq {/**     * 用户名称     */    private String userName;/**     * 用户手机号     */    private String userPhone;/**     * 角色ID列表     */    private List<Long> roleIdList;}

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目前数据库表中没有对userPhone字段做UK索引，这就会导致每调用一次add就会创建一个用户，即使userPhone相同。

请求锁

根据上面的要求，我定了一个注解@RequestLock，使用方式很简单，把这个注解打在接口方法上即可。RequestLock.java

package com.summo.demo.model.request;import java.util.List;import lombok.Data;@Data
public class AddReq {/*** 用户名称*/private String userName;/*** 用户手机号*/private String userPhone;/*** 角色ID列表*/private List<Long> roleIdList;
}

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@RequestLock注解定义了几个基础的属性，redis锁前缀、redis锁时间、redis锁时间单位、key分隔符。其中前面三个参数比较好理解，都是一个锁的基本信息。key分隔符是用来将多个参数合并在一起的，比如userName是张三，userPhone是123456，那么完整的key就是"张三&123456"，最后再加上redis锁前缀，就组成了一个唯一key。

唯一key生成

这里有些同学可能就要说了，直接拿参数来生成key不就行了吗？额，不是不行，但我想问一个问题：如果这个接口是文章发布的接口，你也打算把内容当做key吗？要知道，Redis的效率跟key的大小息息相关。所以，我的建议是选取合适的字段作为key就行了，没必要全都加上。

要做到参数可选，那么用注解的方式最好了，注解如下RequestKeyParam.java

package com.example.requestlock.lock.annotation;import java.lang.annotation.*;/*** @description 加上这个注解可以将参数设置为key*/
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.PARAMETER, ElementType.FIELD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface RequestKeyParam {}

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这个注解加到参数上就行，没有多余的属性。

接下来就是lockKey的生成了，代码如下RequestKeyGenerator.java

import java.lang.annotation.Annotation;
import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Parameter;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.springframework.util.ReflectionUtils;
import org.springframework.util.StringUtils;public class RequestKeyGenerator {/*** 获取LockKey** @param joinPoint 切入点* @return*/public static String getLockKey(ProceedingJoinPoint joinPoint) {//获取连接点的方法签名对象MethodSignature methodSignature = (MethodSignature)joinPoint.getSignature();//Method对象Method method = methodSignature.getMethod();//获取Method对象上的注解对象RequestLock requestLock = method.getAnnotation(RequestLock.class);//获取方法参数final Object[] args = joinPoint.getArgs();//获取Method对象上所有的注解final Parameter[] parameters = method.getParameters();StringBuilder sb = new StringBuilder();for (int i = 0; i < parameters.length; i++) {final RequestKeyParam keyParam = parameters[i].getAnnotation(RequestKeyParam.class);//如果属性不是RequestKeyParam注解，则不处理if (keyParam == null) {continue;}//如果属性是RequestKeyParam注解，则拼接 连接符 "& + RequestKeyParam"sb.append(requestLock.delimiter()).append(args[i]);}//如果方法上没有加RequestKeyParam注解if (StringUtils.isEmpty(sb.toString())) {//获取方法上的多个注解（为什么是两层数组：因为第二层数组是只有一个元素的数组）final Annotation[][] parameterAnnotations = method.getParameterAnnotations();//循环注解for (int i = 0; i < parameterAnnotations.length; i++) {final Object object = args[i];//获取注解类中所有的属性字段final Field[] fields = object.getClass().getDeclaredFields();for (Field field : fields) {//判断字段上是否有RequestKeyParam注解final RequestKeyParam annotation = field.getAnnotation(RequestKeyParam.class);//如果没有，跳过if (annotation == null) {continue;}//如果有，设置Accessible为true（为true时可以使用反射访问私有变量，否则不能访问私有变量）field.setAccessible(true);//如果属性是RequestKeyParam注解，则拼接 连接符" & + RequestKeyParam"sb.append(requestLock.delimiter()).append(ReflectionUtils.getField(field, object));}}}//返回指定前缀的keyreturn requestLock.prefix() + sb;}
}
> 由于``@RequestKeyParam``可以放在方法的参数上，也可以放在对象的属性上，所以这里需要进行两次判断，一次是获取方法上的注解，一次是获取对象里面属性上的注解。

重复提交判断

Redis缓存方式

RedisRequestLockAspect.java

import java.lang.reflect.Method;
import com.summo.demo.exception.biz.BizException;
import com.summo.demo.model.response.ResponseCodeEnum;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration;
import org.springframework.util.StringUtils;/*** @description 缓存实现*/
@Aspect
@Configuration
@Order(2)
public class RedisRequestLockAspect {private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Autowiredpublic RedisRequestLockAspect(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}@Around("execution(public * * (..)) && @annotation(com.summo.demo.config.requestlock.RequestLock)")public Object interceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint) {MethodSignature methodSignature = (MethodSignature)joinPoint.getSignature();Method method = methodSignature.getMethod();RequestLock requestLock = method.getAnnotation(RequestLock.class);if (StringUtils.isEmpty(requestLock.prefix())) {throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "重复提交前缀不能为空");}//获取自定义keyfinal String lockKey = RequestKeyGenerator.getLockKey(joinPoint);// 使用RedisCallback接口执行set命令，设置锁键；设置额外选项：过期时间和SET_IF_ABSENT选项final Boolean success = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>)connection -> connection.set(lockKey.getBytes(), new byte[0],Expiration.from(requestLock.expire(), requestLock.timeUnit()),RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT));if (!success) {throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "您的操作太快了,请稍后重试");}try {return joinPoint.proceed();} catch (Throwable throwable) {throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "系统异常");}}
}

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这里的核心代码是stringRedisTemplate.execute里面的内容，正如注释里面说的“使用RedisCallback接口执行set命令，设置锁键；设置额外选项：过期时间和SET_IF_ABSENT选项”，有些同学可能不太清楚SET_IF_ABSENT是个啥,这里我解释一下：SET_IF_ABSENT是 RedisStringCommands.SetOption 枚举类中的一个选项，用于在执行 SET 命令时设置键值对的时候，如果键不存在则进行设置，如果键已经存在，则不进行设置。

Redisson分布式方式

Redisson分布式需要一个额外依赖，引入方式

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.10.6</version>
</dependency>

由于我之前的代码有一个RedisConfig，引入Redisson之后也需要单独配置一下，不然会和RedisConfig冲突RedissonConfig.java

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class RedissonConfig {@Beanpublic RedissonClient redissonClient() {Config config = new Config();// 这里假设你使用单节点的Redis服务器config.useSingleServer()// 使用与Spring Data Redis相同的地址.setAddress("redis://127.0.0.1:6379");// 如果有密码//.setPassword("xxxx");// 其他配置参数//.setDatabase(0)//.setConnectionPoolSize(10)//.setConnectionMinimumIdleSize(2);// 创建RedissonClient实例return Redisson.create(config);}
}

配好之后，核心代码如下RedissonRequestLockAspect.java

mport java.lang.reflect.Method;import com.summo.demo.exception.biz.BizException;
import com.summo.demo.model.response.ResponseCodeEnum;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.util.StringUtils;/*** @description 分布式锁实现*/
@Aspect
@Configuration
@Order(2)
public class RedissonRequestLockAspect {private RedissonClient redissonClient;@Autowiredpublic RedissonRequestLockAspect(RedissonClient redissonClient) {this.redissonClient = redissonClient;}@Around("execution(public * * (..)) && @annotation(com.summo.demo.config.requestlock.RequestLock)")public Object interceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint) {MethodSignature methodSignature = (MethodSignature)joinPoint.getSignature();Method method = methodSignature.getMethod();RequestLock requestLock = method.getAnnotation(RequestLock.class);if (StringUtils.isEmpty(requestLock.prefix())) {throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "重复提交前缀不能为空");}//获取自定义keyfinal String lockKey = RequestKeyGenerator.getLockKey(joinPoint);// 使用Redisson分布式锁的方式判断是否重复提交RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);boolean isLocked = false;try {//尝试抢占锁isLocked = lock.tryLock();//没有拿到锁说明已经有了请求了if (!isLocked) {throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "您的操作太快了,请稍后重试");}//拿到锁后设置过期时间lock.lock(requestLock.expire(), requestLock.timeUnit());try {return joinPoint.proceed();} catch (Throwable throwable) {throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "系统异常");}} catch (Exception e) {throw new BizException(ResponseCodeEnum.BIZ_CHECK_FAIL, "您的操作太快了,请稍后重试");} finally {//释放锁if (isLocked && lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();}}}
}

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Redisson的核心思路就是抢锁，当一次请求抢到锁之后，对锁加一个过期时间，在这个时间段内重复的请求是无法获得这个锁，也不难理解。

测试一下。

第一次提交，"添加用户成功"

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短时间内重复提交，"BIZ-0001:您的操作太快了,请稍后重试"

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过几秒后再次提交，"添加用户成功"

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从测试的结果上看，防抖是做到了，但是随着缓存消失、锁失效，还是可以发起同样的请求，所以要真正做到接口幂等性，还需要业务代码的判断、设置数据库表的UK索引等操作。我在文章里面说到生成唯一key的时候没有加用户相关的信息，比如用户ID、IP属地等，真实生产环境建议加上这些，可以更好地减少误判。

前言