确保接口安全：六大方案有效解决幂等性问题

文章目录

六大方案解决接口幂等问题
- 什么是接口幂等？
- 天然幂等
- 不做幂等会怎么样？
解决方案
- 1）insert前先select
- 2）使用唯一索引
- 3）去重表加悲观锁
- 4）加乐观锁之版本号机制
- 5）使用 Redisson 分布式锁
- 6）Token 机制

六大方案解决接口幂等问题

什么是接口幂等？

幂等（idempotency）本身是一个数学概念，常见与抽象代数中，代表一个函数或操作的结果不受其输入或者执行次数的影响，例如，f(n) = 1^n，无论 n 为多少，f(n)的值永远为 1 。

在软件开发领域，幂等对请求执行结果的一个描述，这个描述就是无论执行多少次相同的请求，产生的效果和返回的结果和发出单个请求是一样的。

举个例子🌰：

有时我们在填写某些form表单时，保存按钮不小心快速点了两次，表中竟然产生了两条重复的数据，只是id不一样。
我们在项目中为了解决接口超时问题，通常会引入了重试机制。第一次请求接口超时了，请求方没能及时获取返回结果（此时有可能已经成功了），为了避免返回错误的结果（这种情况不可能直接返回失败吧？），于是会对该请求重试几次，这样也会产生重复的数据。

天然幂等

那有没有有些情况是天然支持幂等的呢？当然有！比如说我要更新一个某记录的状态 status = 1 具体的 sql 为 update table set status = 1 where id = 1 这种情况，无论我执行多少次这条 sql 他的效果是一样的，这就是天然支持幂等的。

不做幂等会怎么样？

比如说用户在付款的时候，同时点击多次付款按钮，后端处理了多次扣款请求，结果导致用户的账户扣了多次钱。妥妥 p0 事故呀！

到这你又会说，前端做个置灰按钮不就行了吗，第一次付款完毕后，那用户或者恶意攻击你服务器的人直接用脚本搞你不走前端，你是防止不了的。

那接下来，我将介绍六大解决接口幂等的方案，速速点赞上车！！！

解决方案

1）insert前先select

通常情况下，在保存数据的接口中，我们为了防止产生重复数据，一般会在insert前，先根据name或code字段select一下数据。如果该数据已存在，则执行update操作，如果不存在，才执行 insert操作。

在这里插入图片描述

该方案可能是我们平时在防止产生重复数据时，使用最多的方案。但是该方案不适用于并发场景，在并发场景中，要配合其他方案一起使用，否则同样会产生重复数据。

2）使用唯一索引

通过在表中加上唯一索引，保证数据的唯一性。如果有重复的数据插入，会抛出DuplicateKeyException异常，程序可以捕获异常并处理。不过，这种方法只适用于插入数据的场景。

create table t_order(id int unsigned PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT "主键",code varchar(200) not null COMMENT "流水号",user_id  int unsigned COMMENT "用户id",amount decimal(10,2) unsigned not null COMMENT "总金额",UNIQUE unq_code(code)
) COMMENT="订单表";

不要依靠唯一索引来保证接口幂等，但建议使用唯一索引作为兜底，避免产生脏数据。

伪代码如下：

java">public void idempotent(OrderDO orderDO){try {// 执行核心业务...orderMapper.insert(orderDO);}catch(DuplicateKeyException e) {// 有重复的数据插入}
}

3）去重表加悲观锁

去重表本质上也是一种唯一索引方案。去重表是一张专门用于记录请求信息的表，其中某个字段需要建立唯一索引，用于标识请求的唯一性当客户端发出请求时，服务端会将这次请求的一些信息（如订单号、交易流水号等）插入到去重表中，如果插入成功，说明这是第一次请求，可以执行后续的业务逻辑；如果插入失败，说明这是重复请求，可以直接返回或者忽略。

CREATE TABLE deduplication_table (id int unsigned PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT "主键",processed_code varchar(200) not null COMMENT "已处理的订单流水号",-- 省略其他字段UNIQUE unq_processed_code(processed_code)
) COMMENT="去重表";

使用for update加锁每次查询到都是最新的数据

select * from deduplication_table where processed_code = 'xxx' for update

伪代码如下：

java">public boolean idempotent(OrderDO orderDO){// 执行核心业务之前DoMain domain = deduplicationMapper.selectForUpdate(orderDO.getProcessedCode);if(doamin != null) {// 订单已经支付}
}

4）加乐观锁之版本号机制

既然悲观锁有性能问题，为了提升接口性能，我们可以使用乐观锁。需要在表中增加一个timestamp或者version字段，这里以version字段为例。

在更新数据之前先查询一下数据：

select id,amount,version from user id=123;

如果数据存在，假设查到的version等于1，再使用id和version字段作为查询条件更新数据：

update user set amount = amount + 100, version = version + 1 where id = 123 and version = 1;

更新数据的同时version+1，然后判断本次update操作的影响行数，如果大于0，则说明本次更新成功，如果等于0，则说明本次更新没有让数据变更。

由于第一次请求version等于1是可以成功的，操作成功后version变成2了。这时如果并发的请求过来，再执行相同的sql：

update user set amount = amount + 100,version = version + 1 where id = 123 and version = 1;

该update操作不会真正更新数据，最终sql的执行结果影响行数是0，因为version已经变成2了，where中的version=1肯定无法满足条件。但为了保证接口幂等性，接口可以直接返回成功，因为version值已经修改了，那么前面必定已经成功过一次，后面都是重复的请求。

具体流程如下：在这里插入图片描述

具体步骤：

先根据id查询用户信息，包含version字段
根据id和version字段值作为where条件的参数，更新用户信息，同时version+1
判断操作影响行数，如果影响1行，则说明是一次请求，可以做其他数据操作。
如果影响0行，说明是重复请求，则直接返回成功。

5）使用 Redisson 分布式锁

基于 MySQL 也可以实现分布式锁，但一般我们不会采用这种方式。

通常情况下，我们一般会选择基于 Redis 或者 ZooKeeper 实现分布式锁，Redis 用的要更多一点。

java">// 唯一标识
String uniqueId = "orderId123";
// 1. 根据唯一标识生成分布式锁对象
RLock lock = redisson.getLock("lock:" + uniqueId);try {// 2. 尝试获取锁(Watch Dog 自动续期机制) if (lock.tryLock()) {// 3. 如果成功获取到锁，说明请求还没有被处理，执行业务逻辑} else {// 请求已经被处理，直接返回}
} finally {// 4. 释放锁lock.unlock();
}

6）Token 机制

Token 机制的核心思想是为每一次操作生成一个唯一性的凭证 token。这个 token 需要由服务端生成的，因为服务端可以对 token 进行签名和加密，防止篡改和泄露。如果由客户端生成 token，可能会存在安全隐患，比如客户端伪造或重复 token，导致服务端无法识别和校验。

这样的话，就需要两次请求才能完成一次业务操作：

请求获取服务器端 token，token 需要设置有效时间（可以设置短一点），服务端将该 token 保存起来。
执行真正的请求，将上一步获取到的 token 放到 header 或者作为请求参数。服务端验证 token 的有效性，如果有效（一般是通过删除 token 的方式来验证，删除成功则有效），执行业务逻辑，并删除 token，防止重复提交；如果无效，拒绝请求，返回提示信息。

java">// 获取token
public String getToken(Long busId, Long userId){String UUID = UUID.randomUUID().toString();stringRedisTemplate.opsForValue().set(busId+userId, UUID, 20, TimeUnit.SECONDS)return UUID;
}
// 发起业务请求携带token
public void doSomeBusiness(Parameter parameter) {Long busId = parameter.getBusId;Long userId = UserContext.getUserId();// 判断token是否存在Boolean deleted = stringRedisTemplate.delete(busId+userId);if(deleted) {// 删除成功,代表重复请求不进行操作，直接返回return;}// doSomeBusiness...
}