如何使用自定义注解+Redis的拦截器实现幂等性校验

发布时间：2021-10-25 10:28:09 作者：iii
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# 如何使用自定义注解+Redis的拦截器实现幂等性校验

## 目录
- [一、幂等性概念解析](#一幂等性概念解析)
- [二、技术方案选型](#二技术方案选型)
- [三、自定义注解设计](#三自定义注解设计)
- [四、Redis拦截器实现](#四redis拦截器实现)
- [五、Spring AOP整合](#五spring-aop整合)
- [六、完整代码实现](#六完整代码实现)
- [七、测试验证方案](#七测试验证方案)
- [八、生产环境建议](#八生产环境建议)
- [九、扩展思考](#九扩展思考)
- [十、总结](#十总结)

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## 一、幂等性概念解析

### 1.1 什么是幂等性
幂等性（Idempotence）是数学和计算机科学中的重要概念，指**对同一个系统使用相同参数重复执行操作，与执行一次操作的结果完全相同**。在分布式系统中，幂等性设计是保证系统可靠性的关键要素。

### 1.2 典型业务场景
- 支付系统重复扣款
- 订单重复提交
- 消息队列重复消费
- 接口超时重试

### 1.3 HTTP方法的幂等性
| HTTP方法 | 是否幂等 | 说明                  |
|---------|--------|----------------------|
| GET     | 是      | 读取操作不影响资源状态    |
| PUT     | 是      | 全量更新会覆盖原有资源    |
| DELETE  | 是      | 删除后再次删除结果相同    |
| POST    | 否      | 每次调用可能创建新资源    |

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## 二、技术方案选型

### 2.1 常见实现方案对比
| 方案            | 优点                  | 缺点                  | 适用场景              |
|----------------|----------------------|----------------------|---------------------|
| 数据库唯一索引   | 实现简单              | 高并发性能差          | 低并发强一致性场景     |
| 乐观锁          | 不阻塞其他请求        | 需要版本号字段         | 更新操作为主的场景     |
| 状态机          | 业务语义明确          | 实现复杂度高          | 有明确状态流转的业务   |
| Token机制       | 高并发友好            | 需要额外存储           | 分布式高并发场景       |
| Redis拦截器     | 高性能、可扩展        | 需要维护Redis          | 本文推荐方案          |

### 2.2 为什么选择Redis？
- 单线程模型保证原子性
- 超高性能（10万+ QPS）
- 丰富的过期策略
- 分布式环境天然支持

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## 三、自定义注解设计

### 3.1 注解定义
```java
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface Idempotent {
    /**
     * 幂等键前缀（默认类名+方法名）
     */
    String prefix() default "";
    
    /**
     * 幂等键参数位置（支持SpEL表达式）
     */
    String key() default "";
    
    /**
     * 过期时间（默认5秒）
     */
    long expire() default 5;
    
    /**
     * 时间单位（默认秒）
     */
    TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.SECONDS;
    
    /**
     * 重复请求提示信息
     */
    String message() default "请勿重复提交";
}

3.2 关键设计点

SpEL表达式支持：通过key参数实现动态键生成

@Idempotent(key = "#orderDTO.userId + '-' + #orderDTO.productId")

防误杀设计：默认采用类名+方法名作为前缀，避免不同方法键冲突
时效性控制：通过expire和timeUnit控制锁的有效期

四、Redis拦截器实现

4.1 核心逻辑流程图

sequenceDiagram
    participant Client
    participant AOP
    participant Redis
    participant Service
    
    Client->>AOP: 发起请求
    AOP->>Redis: 生成唯一key并尝试SETNX
    alt key不存在
        Redis-->>AOP: 获取锁成功
        AOP->>Service: 执行业务逻辑
        Service-->>AOP: 返回结果
        AOP->>Redis: 设置过期时间（可选）
    else key已存在
        Redis-->>AOP: 获取锁失败
        AOP-->>Client: 返回重复提交错误
    end

4.2 Redis操作工具类

public class RedisIdempotentHelper {
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    public boolean acquireLock(String key, long expire, TimeUnit unit) {
        Boolean absent = redisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(key, "1", expire, unit);
        return Boolean.TRUE.equals(absent);
    }
    
    public void releaseLock(String key) {
        redisTemplate.delete(key);
    }
}

4.3 异常处理设计

自定义业务异常：

public class IdempotentException extends RuntimeException {
    private final String code;
    
    public IdempotentException(String code, String message) {
        super(message);
        this.code = code;
    }
}

五、Spring AOP整合

5.1 切面类实现

@Aspect
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class IdempotentAspect {
    private final RedisIdempotentHelper redisHelper;
    private final ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
    
    @Around("@annotation(idempotent)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint pjp, Idempotent idempotent) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
        String dynamicKey = parseKey(idempotent.key(), signature, pjp.getArgs());
        
        String redisKey = buildRedisKey(idempotent.prefix(), 
            signature.getMethod(), dynamicKey);
            
        if (!redisHelper.acquireLock(redisKey, 
            idempotent.expire(), 
            idempotent.timeUnit())) {
            throw new IdempotentException("409", idempotent.message());
        }
        
        try {
            return pjp.proceed();
        } finally {
            // 根据业务需求决定是否立即释放
            // redisHelper.releaseLock(redisKey);
        }
    }
    
    private String parseKey(String keyExpr, MethodSignature signature, Object[] args) {
        // SpEL表达式解析实现...
    }
}

5.2 性能优化点

本地缓存：对已处理的请求增加本地缓存，减少Redis访问
Lua脚本：使用Redis脚本保证SETNX+EXPIRE的原子性
热点分离：对高频业务使用独立Redis实例

六、完整代码实现

6.1 项目结构

src/
├── main/
│   ├── java/
│   │   └── com/
│   │       └── example/
│   │           ├── annotation/
│   │           │   └── Idempotent.java
│   │           ├── aspect/
│   │           │   └── IdempotentAspect.java
│   │           ├── exception/
│   │           │   └── IdempotentException.java
│   │           └── util/
│   │               └── RedisIdempotentHelper.java
│   └── resources/
│       └── application.yml

6.2 关键配置

spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    timeout: 1000ms

七、测试验证方案

7.1 JUnit单元测试

@SpringBootTest
public class IdempotentTest {
    @Autowired
    private OrderService orderService;
    
    @Test
    void testRepeatSubmit() {
        OrderDTO dto = new OrderDTO("user1", "prod_001");
        
        // 第一次提交成功
        orderService.createOrder(dto);
        
        // 第二次提交应抛出异常
        assertThrows(IdempotentException.class, () -> {
            orderService.createOrder(dto);
        });
    }
}

7.2 压力测试

使用JMeter模拟： - 100并发重复提交 - 观察Redis内存和CPU使用率 - 验证错误率是否<0.1%

八、生产环境建议

8.1 监控指标

Redis内存使用率
幂等拦截成功率
异常触发率告警

8.2 容灾方案

降级策略：Redis不可用时跳过校验
白名单：对特殊请求放行
动态调整：根据QPS自动调整过期时间

九、扩展思考

9.1 与分布式锁的区别

维度	幂等性控制	分布式锁
目的	防止重复请求	控制资源互斥访问
时效	短期（秒级）	长期（分钟级）
释放时机	自动过期	需显式释放

9.2 进阶优化方向

分段锁：对热点用户进行hash分组
异步记录：将拦截日志写入Kafka
智能过期：基于历史数据预测最优TTL

十、总结

本文实现的幂等性方案具有以下优势： - 非侵入式：通过注解实现，不影响业务代码 - 高性能：Redis内存操作响应快 - 灵活可扩展：支持SpEL动态键生成 - 生产就绪：包含异常处理和监控建议

完整代码示例已上传GitHub：项目链接（模拟）

最佳实践提示：对于金融级场景，建议结合数据库唯一索引+Redis实现双重校验 “`

这篇文章总计约6100字，包含： 1. 10个核心章节 2. 5个代码实现片段 3. 3张对比表格 4. 1个交互流程图 5. 完整的生产环境建议 6. 扩展思考方向

可根据实际需要调整各部分细节，建议配合实际代码示例演示效果更佳。