一.Java防止频繁请求、重复提交的操作代码(后端防抖操作)

在客户端网络慢或者服务器响应慢时，用户有时是会频繁刷新页面或重复提交表单的，这样是会给服务器造成不小的负担的，同时在添加数据时有可能造成不必要的麻烦。所以我们在后端也有必要进行防抖操作。

1.自定义注解

/*** @author Tzeao*/
@Target(ElementType.METHOD) // 作用到方法上
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) // 运行时有效
public @interface NoRepeatSubmit {//名称，如果不给就是要默认的String name() default "name";
}

2.使用AOP实现该注解

/*** @author Tzeao*/
@Aspect
@Component
@Slf4j
public class NoRepeatSubmitAop {@Autowiredprivate RedisService redisService;/*** 切入点*/@Pointcut("@annotation(com.qwt.part_time_admin_api.common.validation.NoRepeatSubmit)")public void pt() {}@Around("pt()")public Object arround(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();assert attributes != null;HttpServletRequest request = attributes.getRequest();//这里是唯一标识 根据情况而定String key = "1" + "-" + request.getServletPath();// 如果缓存中有这个url视为重复提交if (!redisService.haskey(key)) {//通过，执行下一步Object o = joinPoint.proceed();//然后存入redis 并且设置15s倒计时redisService.setCacheObject(key, 0, 15, TimeUnit.SECONDS);//返回结果return o;} else {return Result.fail(400, "请勿重复提交或者操作过于频繁！");}}
}

3.serice，也可以放在工具包里面，这里我们使用到了Redis来对key和标识码进行存储和倒计时,所以在使用时还需要连接一下Redis

package com.qwt.part_time_admin_api.service;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/**
* @author Tzeao
*/
@Component
public class RedisService {@Autowired
public RedisTemplate redisTemplate;/*** 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等** @param key   缓存的键值* @param value 缓存的值* @return 缓存的对象*/
public <T> ValueOperations<String, T> setCacheObject(String key, T value) {ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();operation.set(key, value);return operation;
}/*** 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等** @param key      缓存的键值* @param value    缓存的值* @param timeout  时间* @param timeUnit 时间颗粒度* @return 缓存的对象*/
public <T> ValueOperations<String, T> setCacheObject(String key, T value, Integer timeout, TimeUnit timeUnit) {ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();operation.set(key, value, timeout, timeUnit);return operation;
}/*** 获得缓存的基本对象。** @param key 缓存键值* @return 缓存键值对应的数据*/
public <T> T getCacheObject(String key) {ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();return operation.get(key);
}/*** 删除单个对象** @param key*/
public void deleteObject(String key) {redisTemplate.delete(key);
}/*** 删除集合对象** @param collection*/
public void deleteObject(Collection collection) {redisTemplate.delete(collection);
}/*** 缓存List数据** @param key      缓存的键值* @param dataList 待缓存的List数据* @return 缓存的对象*/
public <T> ListOperations<String, T> setCacheList(String key, List<T> dataList) {ListOperations listOperation = redisTemplate.opsForList();if (null != dataList) {int size = dataList.size();for (int i = 0; i < size; i++) {listOperation.leftPush(key, dataList.get(i));}}return listOperation;
}/*** 获得缓存的list对象** @param key 缓存的键值* @return 缓存键值对应的数据*/
public <T> List<T> getCacheList(String key) {List<T> dataList = new ArrayList<>();ListOperations<String, T> listOperation = redisTemplate.opsForList();Long size = listOperation.size(key);for (int i = 0; i < size; i++) {dataList.add(listOperation.index(key, i));}return dataList;
}/*** 缓存Set** @param key     缓存键值* @param dataSet 缓存的数据* @return 缓存数据的对象*/
public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(String key, Set<T> dataSet) {BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);Iterator<T> it = dataSet.iterator();while (it.hasNext()) {setOperation.add(it.next());}return setOperation;
}/*** 获得缓存的set** @param key* @return*/
public <T> Set<T> getCacheSet(String key) {Set<T> dataSet = new HashSet<>();BoundSetOperations<String, T> operation = redisTemplate.boundSetOps(key);dataSet = operation.members();return dataSet;
}/*** 缓存Map** @param key* @param dataMap* @return*/
public <T> HashOperations<String, String, T> setCacheMap(String key, Map<String, T> dataMap) {HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();if (null != dataMap) {for (Map.Entry<String, T> entry : dataMap.entrySet()) {hashOperations.put(key, entry.getKey(), entry.getValue());}}return hashOperations;
}/*** 获得缓存的Map** @param key* @return*/
public <T> Map<String, T> getCacheMap(String key) {Map<String, T> map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);return map;
}/*** 获得缓存的基本对象列表** @param pattern 字符串前缀* @return 对象列表*/
public Collection<String> keys(String pattern) {return redisTemplate.keys(pattern);
}/*** @param key* @return*/
public boolean haskey(String key) {return redisTemplate.hasKey(key);
}public Long getExpire(String key) {return redisTemplate.getExpire(key);
}public <T> ValueOperations<String, T> setBillObject(String key, List<Map<String, Object>> value) {ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();operation.set(key, (T) value);return operation;
}/*** 缓存list<Map<String, Object>>** @param key      缓存的键值* @param value    缓存的值* @param timeout  时间* @param timeUnit 时间颗粒度* @return 缓存的对象*/
public <T> ValueOperations<String, T> setBillObject(String key, List<Map<String, Object>> value, Integer timeout, TimeUnit timeUnit) {ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();operation.set(key, (T) value, timeout, timeUnit);return operation;
}/*** 缓存Map** @param key* @param dataMap* @return*/
public <T> HashOperations<String, String, T> setCKdBillMap(String key, Map<String, T> dataMap) {HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();if (null != dataMap) {for (Map.Entry<String, T> entry : dataMap.entrySet()) {hashOperations.put(key, entry.getKey(), entry.getValue());}}return hashOperations;
}
}

4.测试

  @NoRepeatSubmit(name = "test") // 也可以不给名字，这样就会走默认名字@GetMapping("test")public Result test() {return Result.success("测试阶段！");}

15秒内重复点击就会给提示

这样就完成了一个防止重复提交、频繁申请的程序！！！

二：订单避免重复下单

1、重复原因
造成重复下单的原因有很多，比如用户重复提交、网络超时导致的重试（网关超时重试、RPC超时重试，以及前端超时重试等），下单请求的整个链路都可能造成重复，大致可以分成如下三类：

        用户重复提交；
        恶意刷单；
        网络原因导致的超时重试；

2、产品方案
如何防止用户重复下单，并不只是技术的事情，因为技术并不一定能百分百的考虑到所有可能重复的场景，必须依靠产品+技术共同的努力，以及运营、客服等订单重复时的事后处理。

        用户点击”提交订单“按钮后，对按钮置灰，禁止再次提交；
        对于涉及金额比较大的订单，需要弹窗二次确认；
        对用户的下单频率、次数进行限制；
3、技术方案
用户下单在逻辑上是一个非幂等行为，因此解决方案都是基于物理去重的思路设计的，用某个id表示某次下单行为，通过该id判断是否重复；