高并发场景下如何设计Spring MVC接口防止重复提交并保证数据一致性 -

题目

高并发场景下如何设计Spring MVC接口防止重复提交并保证数据一致性

信息

类型：问答
难度：⭐⭐⭐

考点

并发控制,事务管理,分布式锁,幂等性设计,Spring MVC拦截器

快速回答

在高并发场景下防止重复提交和保证数据一致性，需要综合运用以下技术：

幂等性设计：通过唯一标识（如token）确保同一操作只执行一次
并发控制：使用分布式锁（如Redis/Redisson）控制并发访问
事务管理：利用Spring事务保证数据操作的原子性
前端拦截：通过按钮置灰等方式减少重复请求
后端拦截：使用拦截器或AOP进行重复请求过滤

## 解析

1. 问题背景与挑战

在高并发场景（如秒杀、支付）中，重复提交会导致：
1) 数据不一致（如库存超卖）
2) 重复创建资源
3) 业务逻辑错误。需要从前端、网络层和服务端多层防御。

2. 核心解决方案

2.1 幂等性设计（关键）

实现方案：

Token机制：

@RestController
public class TokenController {
    @GetMapping("/token")
    public String generateToken() {
        String token = UUID.randomUUID().toString();
        // 存入Redis并设置过期时间
        redisTemplate.opsForValue().set(token, "1", 5, TimeUnit.MINUTES);
        return token;
    }
}

业务唯一键：如订单ID+业务类型组合唯一索引

2.2 分布式锁实现

使用Redisson实现分布式锁：

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @Transactional
    public void createOrder(Order order) {
        String lockKey = "order_lock_" + order.getOrderId();
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);

        try {
            // 尝试加锁，最多等待100ms，锁持有10秒
            if (lock.tryLock(100, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
                // 1. 检查幂等token是否有效
                // 2. 执行业务逻辑
                // 3. 删除token
            }
        } finally {
            if (lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

2.3 Spring MVC拦截器实现

自定义重复提交拦截器：

public class RepeatSubmitInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, 
                             HttpServletResponse response, 
                             Object handler) {

        if (handler instanceof HandlerMethod) {
            HandlerMethod method = (HandlerMethod) handler;
            RepeatSubmit annotation = method.getMethodAnnotation(RepeatSubmit.class);

            if (annotation != null) {
                String token = request.getHeader("X-Submit-Token");
                // 检查Redis中token是否存在
                if (!redisTemplate.hasKey(token)) {
                    throw new RepeatSubmitException("重复提交");
                }
                // 删除token
                redisTemplate.delete(token);
            }
        }
        return true;
    }
}

3. 事务管理关键点

事务范围：锁必须在事务外部获取（避免锁释放后事务未提交）
隔离级别：使用@Transactional(isolation = Isolation.SERIALIZABLE)处理幻读
传播行为：PROPAGATION_REQUIRES_NEW确保关键操作独立事务

4. 最佳实践

分层防御：前端按钮置灰 + 网络层Nginx限流 + 服务端幂等
锁超时设置：根据业务合理设置（太短导致业务中断，太长降低并发）
降级策略：锁竞争激烈时返回"系统繁忙"提示
监控：监控Redis锁竞争情况和事务回滚率

5. 常见错误

错误1：在事务内部加锁（导致锁提前释放）
错误2：忽略网络超时导致的重复请求
错误3：使用本地锁代替分布式锁
错误4：未处理锁释放异常（可能死锁）

6. 扩展知识

数据库层面：乐观锁（version字段）、唯一约束、SELECT FOR UPDATE
消息队列：通过Kafka等消息队列保证最终一致性
Token管理优化：使用JWT包含时间戳和业务ID
限流组件：结合Sentinel实现QPS控制