处理重复请求问题应该算是在前后端分离项目中经常会遇到的一个问题，而且还是一个很重要的问题，特别是在一些处理幂等性和防止重复提交的情况，尤其是重要。下面我们就来看看在SpringBoot项目中，有哪些可以优雅的处理重复请求的方式。

使用幂等性关键字（Idempotency Key）

幂等性关键字是一种常用的防止重复提交的方法，特别是在一些处理订单请求、支付请求的场景中。它的基本思路就是在客户端生成一个唯一的请求ID，并且在每一次请求的时候都带上这个请求ID，然后在服务端处理请求的时候，会检查这个ID的值是否是相等的，如果是相等的，那么就直接返回上次已经处理过的结果，详细代码如下所示。

@RestController
public class IdempotentController {

    private final Map<String, String> requestCache = new ConcurrentHashMap<>();

    @PostMapping("/process")
    public ResponseEntity<String> processRequest(@RequestHeader("Idempotency-Key") String key, @RequestBody RequestData data) {
        if (requestCache.containsKey(key)) {
            return ResponseEntity.ok(requestCache.get(key));
        }
        // 处理请求逻辑
        String result = processData(data);
        requestCache.put(key, result);
        return ResponseEntity.ok(result);
    }
    
    private String processData(RequestData data) {
        // 处理数据的逻辑
        return "Processed Result";
    }
}

按照上面的处理逻辑，在客户端上生成一个唯一的请求幂等性ID，然后在服务端请求中去检查ID是否已经存在，如果不存在那么就正常处理结果，如果ID已经存在了，那么就直接返回之前请求处理过的结果。

使用数据库锁

数据库锁也是一种防止重复请求的方法，尤其是在涉及数据库操作时。通过对数据库表记录进行锁定，可以确保同一时间只有一个请求能操作特定的数据，如下所示。

@Transactional
public void processRequest(String requestId) {
    // 尝试获取锁
    if (acquireLock(requestId)) {
        try {
            // 处理业务逻辑
        } finally {
            // 释放锁
            releaseLock(requestId);
        }
    } else {
        throw new IllegalStateException("Duplicate request");
    }
}

private boolean acquireLock(String requestId) {
    // 实现获取锁的逻辑，例如通过数据库表记录实现
    return true;
}

private void releaseLock(String requestId) {
    // 实现释放锁的逻辑
}

在请求处理之前，会先尝试获取数据库锁，然后在获取锁成功之后，进行请求的处理，处理完成之后需要进行锁释放操作。

使用缓存

通过缓存操作可以存储请求的状态以及结果，在一些高并发场景中缓存处理重复提交问题是一种非常有效的方式，如下所示。

@Service
public class RequestService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    public String processRequest(String requestId, RequestData data) {
        String cachedResult = redisTemplate.opsForValue().get(requestId);
        if (cachedResult != null) {
            return cachedResult;
        }
        // 处理请求逻辑
        String result = processData(data);
        redisTemplate.opsForValue().set(requestId, result);
        return result;
    }

    private String processData(RequestData data) {
        // 处理数据的逻辑
        return "Processed Result";
    }
}
 

首先在请求处理之前，先通过缓存查询是否存在已经有的处理结果，如果有则直接进行返回，如果没有，则需要处理相关的请求逻辑，并且返回对应的处理结果，并对结果进行缓存。

使用过滤器或拦截器

在SpringBoot项目中还可以通过拦截器或者是过滤器在请求进入的时候检查是否是重复请求，如下所示。

@Component
public class IdempotencyFilter extends OncePerRequestFilter {

    @Autowired
    private RequestService requestService;

    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain)
            throws ServletException, IOException {
        String idempotencyKey = request.getHeader("Idempotency-Key");
        if (idempotencyKey != null && requestService.isDuplicateRequest(idempotencyKey)) {
            response.setStatus(HttpStatus.CONFLICT.value());
            response.getWriter().write("Duplicate request");
            return;
        }
        filterChain.doFilter(request, response);
    }
}

通过拦截器中的的请求头信息来判断是否为重复请求，这个逻辑与上面提到的幂等性关键字操作类似。

在处理一些特定的请求的时候，我们还可以通过JWT机制或者是通过其他的Token机制来防止请求重复提交。

总结

简单来讲，处理重复请求的方式有很多种，而具体选择使用那种方式，我们需要根据在实际使用场景中遇到的问题来确定。在实际项目中可能会遇到单体架构，也可能遇到分布式架构，可能需要将这些技术都结合到一起来实现一个完整的请求重复提交检测方案。

从上面的实现中我们也可以看到，其实对于重复请求的处理操作其核心的功能无非就是标记当前请求与之前的请求属于同一个请求，那么如何标记这个请求就是防止请求重复提交的核心内容，现在很多的请求实现中都是通过客户端传递一个唯一标识来进行标记，这样可以保证后端的结果可以命中缓存，更重要的事可以避免重复请求的问题，通过这个机制可以解决很多的问题，有兴趣的读者可以在评论区留言我们一起讨论一下。