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背景
在平常开发中,我们经常会面对防止重复请求的问题。当服务端对于请求的响应涉及数据的修改,或状态的变更时,可能会造成极大的危害。重复请求的后果在交易系统、售后维权,以及支付系统中尤其严重。但是很多时候,都是指望着前端来限制,比如提交之后,按钮diseabled之类的,其实这些都是不靠谱的。关键时候还是需要后端来校验。
解决方式
1、基于缓存数据状态的验证
Redis存储查询轻量快速。在request进来的时候,可以先记录在缓存中。后续进来的request每次进行验证。整个流程处理完成,清除缓存。
if (!CacheExtension.getInstance().AddUnique($"{key}_unique", 1, DateTimeOffset.Now.AddDays(365)))
{
LogExtention.getInstance().WriteCustomLogAsync("", "", true, "上批次还未执行结束");
return ResponseResult.FromError("上批次还未执行结束!");
}
if (!string.IsNullOrEmpty(uniqueKey))
{
CacheExtension.getInstance().Remove(uniqueKey);
}
return ResponseResult.Ok();
2、利用唯一索引机制的验证
需要原子性操作,想到了数据库的唯一索引。新建一个表,每次request进来则往表里面插入数据, 操作完成后,删除此条记录。
3、基于缓存的计数器验证
由于数据库的操作比较消耗性能,了解到redis的计数器也是原子性操作。果断采用计数器。既可以提高性能,还不用存储,而且能提升qps的峰值。 每次request进来则新建一个以orderId为key的计数器,然后+1。如果>1(不能获得锁): 说明有操作在进行,删除。如果=1(获得锁): 可以操作。
redis> SET test 20OKredis> INCR test(integer) 21redis> GET test # 数字值在 Redis 中以字符串的形式保存"21"
//获取指定的所有计数器HGETALL counter:user:{userID}
//获取指定的指定计数器HMGET counter:user:{userID} praiseCnt hostCnt
//指定点赞数+1HINCRBY counter:user:{userID} praiseCnt
总结
1、c#本身有lock机制,单体模式可以使用。
2、但是考虑到我们的分布式部署,建议还是用缓存。在大并发的情况下,程序各种情况的发生。特别是涉及到金额操作。所以在大并发要互斥的情况下可以考虑2、3两种方案。