SpringBoot基于过滤器和内存如何实现重复请求拦截功能

对于一些请求服务器的接口，可能存在重复发起请求，如果是查询操作倒是并无大碍，但是如果涉及到写入操作，一旦重复，可能对业务逻辑造成很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。

这里我们使用过滤器的方式对进入服务器的请求进行过滤操作，实现对相同客户端请求同一个接口的过滤。

 @Slf4j
 @Component
 public class IRequestFilter extends OncePerRequestFilter {
     @Resource
     private FastMap fastMap;
 
     @Override
     protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain) throws ServletException, IOException {
         ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
         String address = attributes != null ? attributes.getRequest().getRemoteAddr() : UUID.randomUUID().toString();
         if (Objects.equals(request.getMethod(), "GET")) {
             StringBuilder str = new StringBuilder();
             str.append(request.getRequestURI()).append("|")
                     .append(request.getRemotePort()).append("|")
                     .append(request.getLocalName()).append("|")
                     .append(address);
             String hex = DigestUtil.md5Hex(new String(str));
             log.info("请求的MD5值为:{}", hex);
             if (fastMap.containsKey(hex)) {
                 throw new IllegalStateException("请求重复，请稍后重试!");
             }
             fastMap.put(hex, 10 * 1000L);
             fastMap.expired(hex, 10 * 1000L, (key, val) -> System.out.println("map:" + fastMap + ",删除的key:" + key + ",线程名:" + Thread.currentThread().getName()));
         }
         log.info("请求的 address:{}", address);
         chain.doFilter(request, response);
     }
 }

通过继承Spring中的OncePerRequestFilter过滤器，确保在一次请求中只通过一次filter，而不需要重复的执行

通过获取请求体中的数据，计算出MD5值，存储在基于内存实现的FastMap中，FastMap的键为MD5值，value表示多久以内不能重复请求，这里配置的是10s内不能重复请求。通过调用FastMap的expired()方法，设置该请求的过期时间和过期时的回调函数

 @Component
 public class FastMap {
     /**
      * 按照时间顺序保存了会过期key集合，为了实现快速删除，结构：时间戳 -> key 列表
      */
     private final TreeMap<Long, List<String>> expireKeysMap = new TreeMap<>();
     /**
      * 保存会过期key的过期时间
      */
     private final Map<String, Long> keyExpireMap = new ConcurrentHashMap<>();
     /**
      * 保存键过期的回调函数
      */
     private final HashMap<String, ExpireCallback<String, Long>> keyExpireCallbackMap = new HashMap<>();
     private final ReentrantReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
     /**
      * 数据写锁
      */
     private final Lock dataWriteLock = readWriteLock.writeLock();
     /**
      * 数据读锁
      */
     private final Lock dataReadLock = readWriteLock.readLock();
     private final ReentrantReadWriteLock expireKeysReadWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
     /**
      * 过期key写锁
      */
     private final Lock expireKeysWriteLock = expireKeysReadWriteLock.writeLock();
     /**
      * 过期key读锁
      */
     private final Lock expireKeysReadLock = expireKeysReadWriteLock.readLock();
     /**
      * 定时执行服务(全局共享线程池)
      */
     private volatile ScheduledExecutorService scheduledExecutorService;
     /**
      * 100万，1毫秒=100万纳秒
      */
     private static final int ONE_MILLION = 100_0000;
     /**
      * 构造器，enableExpire配置是否启用过期，不启用排序
      */
     public FastMap() {
         this.init();
     }
     /**
      * 初始化
      */
     private void init() {
         // 双重校验构造一个单例的scheduledExecutorService
         if (scheduledExecutorService == null) {
             synchronized (FastMap.class) {
                 if (scheduledExecutorService == null) {
                     // 启用定时器，定时删除过期key,1秒后启动，定时1秒, 因为时间间隔计算基于nanoTime,比timer.schedule更靠谱
                     scheduledExecutorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, runnable -> {
                         Thread thread = new Thread(runnable, "expireTask-" + UUID.randomUUID());
                         thread.setDaemon(true);
                         return thread;
                     });
                 }
             }
         }
     }
     public boolean containsKey(Object key) {
         dataReadLock.lock();
         try {
             return this.keyExpireMap.containsKey(key);
         } finally {
             dataReadLock.unlock();
         }
     }
     public Long put(String key, Long value) {
         dataWriteLock.lock();
         try {
             return this.keyExpireMap.put(key, value);
         } finally {
             dataWriteLock.unlock();
         }
     }
     public Long remove(Object key) {
         dataWriteLock.lock();
         try {
             return this.keyExpireMap.remove(key);
         } finally {
             dataWriteLock.unlock();
         }
     }
     public Long expired(String key, Long ms, ExpireCallback<String, Long> callback) {
         // 对过期数据写上锁
         expireKeysWriteLock.lock();
         try {
             // 使用nanoTime消除系统时间的影响，转成毫秒存储降低timeKey数量,过期时间精确到毫秒级别
             Long expireTime = (System.nanoTime() / ONE_MILLION + ms);
             this.keyExpireMap.put(key, expireTime);
             List<String> keys = this.expireKeysMap.get(expireTime);
             if (keys == null) {
                 keys = new ArrayList<>();
                 keys.add(key);
                 this.expireKeysMap.put(expireTime, keys);
             } else {
                 keys.add(key);
             }
             if (callback != null) {
                 // 设置的过期回调函数
                 this.keyExpireCallbackMap.put(key, callback);
             }
             // 使用延时服务调用清理key的函数，可以及时调用过期回调函数
             // 同key重复调用，会产生多个延时任务，就是多次调用清理函数，但是不会产生多次回调，因为回调取决于过期时间和回调函数）
             scheduledExecutorService.schedule(this::clearExpireData, ms, TimeUnit.MILLISECONDS);
 
             //假定系统时间不修改前提下的过期时间
             return System.currentTimeMillis() + ms;
         } finally {
             expireKeysWriteLock.unlock();
         }
     }
     /**
      * 清理过期的数据
      * 调用时机：设置了过期回调函数的key的延时任务调用
      */
     private void clearExpireData() {
         // 查找过期key
         Long curTimestamp = System.nanoTime() / ONE_MILLION;
         Map<Long, List<String>> expiredKeysMap = new LinkedHashMap<>();
         expireKeysReadLock.lock();
         try {
             // 过期时间在【从前至此刻】区间内的都为过期的key
             // headMap():获取从头到 curTimestamp 元素的集合：不包含 curTimestamp
             SortedMap<Long, List<String>> sortedMap = this.expireKeysMap.headMap(curTimestamp, true);
             expiredKeysMap.putAll(sortedMap);
         } finally {
             expireKeysReadLock.unlock();
         }
 
         for (Map.Entry<Long, List<String>> entry : expiredKeysMap.entrySet()) {
             for (String key : entry.getValue()) {
                 // 删除数据
                 Long val = this.remove(key);
                 // 首次调用删除（val!=null，前提：val存储值都不为null）
                 if (val != null) {
                     // 如果存在过期回调函数，则执行回调
                     ExpireCallback<String, Long> callback;
                     expireKeysReadLock.lock();
                     try {
                         callback = this.keyExpireCallbackMap.get(key);
                     } finally {
                         expireKeysReadLock.unlock();
                     }
                     if (callback != null) {
                         // 回调函数创建新线程调用，防止因为耗时太久影响线程池的清理工作
                         // 这里为什么不用线程池调用，因为ScheduledThreadPoolExecutor线程池仅支持核心线程数设置，不支持非核心线程的添加
                         // 核心线程数用一个就可以完成清理工作，添加额外的核心线程数浪费了
                         new Thread(() -> callback.onExpire(key, val), "callback-thread-" + UUID.randomUUID()).start();
                     }
                 }
                 this.keyExpireCallbackMap.remove(key);
             }
             this.expireKeysMap.remove(entry.getKey());
         }
     }
 }

FastMap通过ScheduledExecutorService接口实现定时线程任务的方式对请求处于过期时间的自动删除。

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