要解决重复提交这事，先要知道什么是重复提交
假如用户的网速慢，用户点击提交按钮，却因为网速慢，而没有跳转到新的页面，这时的用户会再次点击提交按钮，举个例子：用户点击订单页面，当点击提交按钮的时候，也许因为网速的原因，没有跳转到新的页面，这时的用户会再次点击提交按钮，如果没有经过处理的话，这时用户就会生成两份订单，类似于这种场景都叫重复提交。
好了，为了解决这个问题，可以马上想到通过前端将提交按钮点击后设置倒计时30秒不能再点击就行啊，这些方案是前端的，我们主要说后端方案，看下面的图。防止重复提交后端就是对提交内容加锁即可，判断如果冲突提交就舍弃提交内容，如果没重复就执行后续业务方法。别一提到锁就看不懂，这里的锁你可以理解成唯一值
秉承一贯作风，不讲故事就是干，通过代码理解，先搭建SpringBoot项目
pom坐标
<parent> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-parentartifactId> <version>2.1.6.RELEASEversion> parent> <dependencies> <dependency><groupId>org.springframework.bootgroupId><artifactId>spring-boot-starter-webartifactId> dependency> <dependency><groupId>org.springframework.bootgroupId><artifactId>spring-boot-starter-aopartifactId> dependency> <dependency><groupId>com.google.guavagroupId><artifactId>guavaartifactId><version>21.0version> dependency> dependencies>
入口类
@SpringBootApplicationpublic class UserApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(UserApplication.class, args); }}
很普通的自定义注解@LocalLock
/** * 单机防止重复提交注解 */@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documented@Inheritedpublic @interface LocalLock {String key() default "";}
LockMethodInterceptor拦截器类
package cn.wfb.demo.local;import mon.cache.Cache;import mon.cache.CacheBuilder;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;import org.springframework.util.StringUtils;import java.lang.reflect.Method;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * 思路是通过aop的方式拦截用户所有请求，前端需要提交唯一的token值 *后端拦截所有请求将token与Cache缓存内容进行比较，如果token存在就抛异常，不存在直接缓存到Cache中 */@Aspect@Configurationpublic class LockMethodInterceptor {/** * 通过CacheBuilder设置缓存个数，设置缓存过期时间 */ private static final Cache<String, Object> CACHES = CacheBuilder.newBuilder()// 最大缓存 1000 个 .maximumSize(1000)// 设置写缓存后 5 秒钟过期 .expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) .build(); //所有请求并且带有@LocalLock注解的，进行拦截 @Around("execution(public * *(..)) && @annotation(cn.wfb.demo.local.LocalLock)") public Object interceptor(ProceedingJoinPoint pjp) {MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature(); Method method = signature.getMethod(); LocalLock localLock = method.getAnnotation(LocalLock.class); String key = getKey(localLock.key(), pjp.getArgs()); //如果该key已经在缓存中，那么抛异常，不存在则存入缓存中 if (!StringUtils.isEmpty(key)) {if (CACHES.getIfPresent(key) != null) {throw new RuntimeException("请勿重复请求"); }// 如果是第一次请求,就将 key 当前对象压入缓存中CACHES.put(key, key);} try {return pjp.proceed();} catch (Throwable throwable) {throw new RuntimeException("服务器异常");} } /** * * 本例中传入的key是user:arg[0]，被替换参数名user:[token参数内容] * 两个参数的话user:arg[0],user:arg[1],user:可以省略只为了标识意义明确 * * @param keyExpress 表达式：例如user:arg[0] * @param args 参数 * @return 生成的key */ private String getKey(String keyExpress, Object[] args) {for (int i = 0; i < args.length; i++) {//将arg[0]替换成参数的内容keyExpress = keyExpress.replace("arg[" + i + "]", args[i].toString());} return keyExpress; }}
Controller
@RestController@RequestMapping("/user")public class UserController {/** * 通过加本地锁防止重复提交 */ @LocalLock(key = "user:arg[0]") @GetMapping("/local") public Map queryLocal(@RequestParam String token) {HashMap map = new HashMap(); map.put("success", token); return map; }}
测试localhost:8080/user/local?token=‘唯一ID值’ 其实整体思路很简单，这个token参数的值应该让前端通过工具类产生唯一值之后提交。提交到后端通过AOP拦截请求，将token内容先判断是否已存在Cache(google的工具类)的缓存，不存在则缓存到Cache中，如果已存在直接抛异常。整体代码很好理解。
那么为什么说分布式系统要和传统的方式区别开，这里的原因大家应该能明白就是缓存位置问题，如果传统项目用本地缓存保存即可，但是分布式就需要Redis作为共享内存，道理是一样的代码都类似，只需要将本例中google的本地Cache缓存改成redis保存即可
采用原生 API 来实现Redis的分布式锁代码如下
//connection.set(前端token的字节,字节数组,通过Expiration设置key时间,使用的Redis的指令是SET_IF_ABSENT)final Boolean success = redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> connection.set(lockKey.getBytes(), new byte[0], Expiration.from(lock.expire(), lock.timeUnit()), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT));
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