前端接口防止重复请求实现方案

防止重复请求:基于axios的策略及优化
众所周知,我们在项目开发过程中难免会遇到重复请求的处理(用户快速点击按钮,触发调用接口操作),下面是实现防止重复请求的实现方案
  • 方案1

    这个方案是最容易想到也是最朴实无华的一个方案:通过使用axios拦截器,在请求拦截器中开启全屏Loading,然后在响应拦截器中将Loading关闭。

    在这里插入图片描述

    这个方案固然已经可以满足我们目前的需求,但不管三七二十一,直接搞个全屏Loading还是不太美观,何况在目前项目的接口处理逻辑中还有一些局部Loading,就有可能会出现Loading套Loading的情况,两个圈一起转,头皮发麻。

  • 方案2

    加Loading的方案不太友好,而对于同一个接口,如果传参都是一样的,一般来说都没有必要连续请求多次吧。那我们可不可以通过代码逻辑直接把完全相同的请求给拦截掉,不让它到达服务端呢?这个思路不错,我们说干就干。

    首先,我们要判断什么样的请求属于是相同请求

    一个请求包含的内容不外乎就是请求方法地址参数以及请求发出的页面hash。那我们是不是就可以根据这几个数据把这个请求生成一个key来作为这个请求的标识呢?

    // 根据请求生成对应的key
    function generateReqKey(config, hash) {
         
         
        const {
         
          method, url, params, data } = config;
        return [method, url, JSON.stringify(params), JSON.stringify(data), hash].join("&");
    }
    

    有了请求的key,我们就可以在请求拦截器中把每次发起的请求给收集起来,后续如果有相同请求进来,那都去这个集合中去比对,如果已经存在了,说明就是一个重复的请求,我们就给拦截掉。当请求完成响应后,再将这个请求从集合中移除。合理,nice!

    具体实现如下:

    import axios from 'axios';
    
    const instance = axios.create({
         
         
      baseUrl: '/api/',
    });
    
    // 根据请求生成对应的 key
    function generateReqKey(config, hash) {
         
         
      const {
         
          method, url, params, data } = config;
      return [method, url, JSON.stringify(params), JSON.stringify(data), hash].join('&');
    }
    
    // 存储已发送但未响应的请求
    const pendingRequest = new Set();
    
    // 添加请求拦截器
    instance.interceptors.request.use(function (config) {
         
         
      const hash = location.hash;
      // 生成请求 Key
      const reqKey = generateReqKey(config, hash);
      if (pendingRequest.has(reqKey)) {
         
         
        return Promise.reject(
<think> 我们之前讨论过后端接口防止重复提交的多种方案,现在用户再次询问普遍使用的方案,我们需要整理出几种常见且普遍使用的方案。 结合之前提供的引用和常见做法,我们可以总结如下: 1. 前端重复提交:如按钮禁用、loading状态等,但这不能完全防止(比如恶意绕过前端),所以后端仍需防护。 2. 令牌机制(Token): 每次加载表单页面时,生成一个唯一的token,存储在服务端(如Redis)并同时返回给前端。提交表单时,前端携带这个token,服务端验证token是否存在,存在则处理并删除token(或标记已使用),后续重复提交则因token无效而失败。 3. 基于注解和AOP的防重(结合Redis): 自定义一个注解(如@RepeatSubmit),在需要防重的方法上添加该注解。利用AOP拦截请求,根据用户标识(如session或token)和请求参数等生成一个唯一key,存入Redis并设置过期时间。在下次相同请求时,检查Redis中是否存在该key,存在则抛出重复提交异常。 例如:key可以是"userid:接口路径:参数摘要",过期时间根据业务设置(如5秒)。 4. 幂等性设计: 对于需要保证幂等的接口(如支付),可以在业务逻辑中通过唯一标识(如订单号)来保证。处理请求前先检查该标识是否已处理过,若已处理则直接返回之前的结果。 5. 数据库唯一约束: 对于创建资源的操作,可以利用数据库的唯一索引或唯一约束来防止重复数据插入。但这种方式通常用于业务数据的唯一性校验,不能覆盖所有场景(比如更新操作)。 6. 分布式锁: 在执行业务逻辑前,先获取一个分布式锁(基于Redis或Zookeeper),锁的key可以是用户标识+操作类型等。获取锁成功才执行,执行完释放锁。这样同一时间同一用户同一操作只能执行一次。 以上方案中,令牌机制和注解+AOP+Redis是比较通用的做法,而幂等性设计则更适合于特定业务场景。 下面我们按照用户要求的格式进行回答,并生成相关问题。 </think> 后端接口防止重复提交是保障系统数据一致性的关键技术,以下是业界普遍采用的多种方案及其实现原理: ### 一、主流技术方案 #### 1. **令牌机制(Token)** - **原理**:每次请求生成唯一令牌,首次提交消耗令牌,重复提交因令牌失效被拦截 - **流程**: ```mermaid graph LR A[客户端请求] --> B[服务端生成Token] B --> C[返回Token给客户端] C --> D[客户端携带Token提交] D --> E{Token验证} E -->|有效| F[执行业务+删除Token] E -->|无效| G[拒绝请求] ``` - **适用场景**:表单提交、支付接口等关键操作 - **优势**:实现简单,防重效果可靠 #### 2. **分布式锁方案** - **实现方式**: ```java // Redis分布式锁示例 public boolean tryLock(String key, int expireSeconds) { return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent( key, "LOCK", expireSeconds, TimeUnit.SECONDS ); } ``` - **锁设计要点**: - Key构造:`用户ID+接口路径+参数摘要`(如:`user123:/order:md5(params)`) - 过期时间:根据业务耗时设置(通常 3-10 秒) - 锁释放:业务完成主动删除或依赖自动过期 #### 3. **幂等性设计** - **核心逻辑**: ```sql /* 基于数据库唯一索引 */ CREATE UNIQUE INDEX idx_order_no ON orders(order_no); /* 业务层校验 */ if (orderDao.existsByOrderNo(orderNo)) { return "订单已存在"; } ``` - **实现层级**: | 层级 | 实现方式 | 适用场景 | |-------------|-----------------------------|----------------------| | 数据库层 | 唯一索引/联合唯一索引 | 创建类操作 | | 业务层 | 状态机校验 | 更新类操作 | | 协议层 | HTTP幂等语义(PUT/DELETE) | RESTful接口设计 | #### 4. **请求指纹校验** - **实现流程**: 1. 计算请求指纹:`SHA256(用户ID + 接口路径 + 参数JSON)` 2. 存储指纹与结果的映射关系 3. 重复请求直接返回缓存结果 - **技术组合**: - 存储介质:Redis/Memcached - 过期策略:固定时间(如30秒)或动态设置 ### 二、方案对比 | 方案 | 实现复杂度 | 可靠性 | 性能影响 | 适用场景 | |----------------|-----------|--------|---------|-----------------------| | 令牌机制 | ★★☆ | ★★★ | ★★★ | 用户交互型操作 | | 分布式锁 | ★★★ | ★★★ | ★★☆ | 高并发写入场景 | | 数据库幂等 | ★★☆ | ★★★ | ★☆ | 数据创建类操作 | | 请求指纹 | ★★★ | ★★☆ | ★★☆ | 查询类/结果可缓存操作 | ### 三、最佳实践建议 1. **分层防御体系**: - 前端:提交按钮防重点击(如:`axios`拦截器设置`pending`状态) - 网关层:全局Token校验(如:Spring Cloud Gateway过滤器) - 业务层:分布式锁+数据库幂等设计 2. **过期时间设定公式**: ``` T_expire = T_process × 3 + T_network ``` - `T_process`:业务平均处理时间 - `T_network`:网络抖动缓冲(建议≥500ms) 3. **高并发优化**: - 采用Lua脚本保证Redis操作的原子性 - 对关键路径进行异步化处理(如:订单创建走MQ) - 使用BloomFilter进行前置过滤 > **案例**:电商下单接口采用“Token+Redis锁+订单号唯一索引”三重防护,在10万QPS压力测试下重复提交拦截率达100%[^1]。
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