详解如何利用Redis实现生成唯一ID

目录

• 一、摘要
• 二、方案实践
• 2.1、引入 redis 组件
• 2.2、添加 redis 环境配置
• 2.3、编写服务验证逻辑，通过 aop 代理方式实现
• 2.4、在相关的业务接口上，增加SubmitLimit注解即可
• 三、小结

一、摘要

在上一篇文章中，我们详细的介绍了随着下单流量逐渐上升，为了降低数据库的访问压力，通过请求唯一ID+redis分布式锁来防止接口重复提交，流程图如下！

每次提交的时候，需要先调用后端服务获取请求唯一ID，然后才能提交。

对于这样的流程，不少的同学可能会感觉到非常鸡肋，尤其是单元测试，需要每次先获取submitToken值，然后才能提交！

能不能不用这么麻烦，直接服务端通过一些规则组合，生成本次请求唯一ID呢？

答案是可以的！

今天我们就一起来看看，如何通过服务端来完成请求唯一 ID 的生成？

二、方案实践

我们先来看一张图，这张图就是本次方案的核心流程图。

实现的逻辑，流程如下：

• 1.用户点击提交按钮，服务端接受到请求后，通过规则计算出本次请求唯一ID值
• 2.使用redis的分布式锁服务，对请求 ID 在限定的时间内尝试进行加锁，如果加锁成功，继续后续流程；如果加锁失败，说明服务正在处理，请勿重复提交
• 3.最后一步，如果加锁成功后，需要将锁手动释放掉，以免再次请求时，提示同样的信息

引入缓存服务后，防止重复提交的大体思路如上，实践代码如下！

2.1、引入 redis 组件

本次 demo 项目是基于SpringBoot版本进行构建，添加相关的redis依赖环境如下：

<!-- 引入springboot -->
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.1.0.RELEASE</version>
</parent>

......

<!-- Redis相关依赖包，采用jedis作为客户端 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <artifactId>lettuce-core</artifactId>
            <groupId>io.lettuce</groupId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

2.2、添加 redis 环境配置

在全局配置application.properties文件中，添加redis相关服务配置如下

# 项目名
spring.application.name=springboot-example-submit

# Redis数据库索引（默认为0）
spring.redis.database=1
# Redis服务器地址
spring.redis.host=127.0.0.1
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服务器连接密码（默认为空）
spring.redis.password=
# Redis服务器连接超时配置
spring.redis.timeout=1000

# 连接池配置
spring.redis.jedis.pool.max-active=8
spring.redis.jedis.pool.max-wait=1000
spring.redis.jedis.pool.max-idle=8
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
spring.redis.jedis.pool.time-between-eviction-runs=100

2.3、编写服务验证逻辑，通过 aop 代理方式实现

首先创建一个@SubmitLimit注解，通过这个注解来进行方法代理拦截！

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.METHOD})
@Documented
public @interface SubmitLimit {

    /**
     * 指定时间内不可重复提交（仅相对上一次发起请求时间差）,单位毫秒
     * @return
     */
    int waitTime() default 1000;

    /**
     * 指定请求头部key，可以组合生成签名
     * @return
     */
    String[] customerHeaders() default {};

    /**
     * 自定义重复提交提示语
     * @return
     */
    String customerTipMsg() default "";
}

编写方法代理服务，增加防止重复提交的验证，实现了逻辑如下！

@Order(1)
@Aspect
@Component
public class SubmitLimitAspect {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SubmitLimitAspect.class);

    /**
     * redis分割符
     */
    private static final String REDIS_SEPARATOR = ":";

    /**
     * 默认锁对应的值
     */
    private static final String DEFAULT_LOCK_VALUE = "DEFAULT_SUBMIT_LOCK_VALUE";

    /**
     * 默认重复提交提示语
     */
    private static final String DEFAULT_TIP_MSG = "服务正在处理，请勿重复提交！";

    @Value("${spring.application.name}")
    private String applicationName;

    @Autowired
    private RedisLockService redisLockService;

    /**
     * 方法调用环绕拦截
     */
    @Around(value = "@annotation(com.example.submittoken.config.annotation.SubmitLimit)")
    public Object doAround(ProceedingJoinPoint joinPoint){
        HttpServletRequest request = getHttpServletRequest();
        if(Objects.isNull(request)){
            return ResResult.getSysError("请求参数不能为空！");
        }
        //获取注解配置的参数
        SubmitLimit submitLimit = getSubmitLimit(joinPoint);
        //组合生成key，通过key实现加锁和解锁
        String lockKey = buildSubmitLimitKey(joinPoint, request, submitLimit.customerHeaders());
        //尝试在指定的时间内加锁
        boolean lock = redisLockService.tryLock(lockKey, DEFAULT_LOCK_VALUE, Duration.ofMillis(submitLimit.waitTime()));
        if(!lock){
            String tipMsg = StringUtils.isEmpty(submitLimit.customerTipMsg()) ? DEFAULT_TIP_MSG : submitLimit.customerTipMsg();
            return ResResult.getSysError(tipMsg);
        }
        try {
            //继续执行后续流程
            return execute(joinPoint);
        } finally {
            //执行完毕之后，手动将锁释放
            redisLockService.releaseLock(lockKey, DEFAULT_LOCK_VALUE);
        }
    }

    /**
     * 执行任务
     * @param joinPoint
     * @return
     */
    private Object execute(ProceedingJoinPoint joinPoint){
        try {
            return joinPoint.proceed();
        } catch (CommonException e) {
            return ResResult.getSysError(e.getMessage());
        } catch (Throwable e) {
            LOGGER.error("业务处理发生异常，错误信息：",e);
            return ResResult.getSysError(ResResultEnum.DEFAULT_ERROR_MESSAGE);
        }
    }

    /**
     * 获取请求对象
     * @return
     */
    private HttpServletRequest getHttpServletRequest(){
        RequestAttributes ra = RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        ServletRequestAttributes sra = (ServletRequestAttributes)ra;
        HttpServletRequest request = sra.getRequest();
        return request;
    }

    /**
     * 获取注解值
     * @param joinPoint
     * @return
     */
    private SubmitLimit getSubmitLimit(JoinPoint joinPoint){
        MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = methodSignature.getMethod();
        SubmitLimit submitLimit = method.getAnnotation(SubmitLimit.class);
        return submitLimit;
    }

    /**
     * 组合生成lockKey
     * 生成规则：项目名+接口名+方法名+请求参数签名（对请求头部参数+请求body参数，取SHA1值）
     * @param joinPoint
     * @param request
     * @param customerHeaders
     * @return
     */
    private String buildSubmitLimitKey(JoinPoint joinPoint, HttpServletRequest request, String[] customerHeaders){
        //请求参数=请求头部+请求body
        String requestHeader = getRequestHeader(request, customerHeaders);
        String requestBody = getRequestBody(joinPoint.getArgs());
        String requestParamSign = DigestUtils.sha1Hex(requestHeader + requestBody);
        String submitLimitKey = new StringBuilder()
                .append(applicationName)
                .append(REDIS_SEPARATOR)
                .append(joinPoint.getSignature().getDeclaringType().getSimpleName())
                .append(REDIS_SEPARATOR)
                .append(joinPoint.getSignature().getName())
                .append(REDIS_SEPARATOR)
                .append(requestParamSign)
                .toString();
        return submitLimitKey;
    }

    /**
     * 获取指定请求头部参数
     * @param request
     * @param customerHeaders
     * @return
     */
    private String getRequestHeader(HttpServletRequest request, String[] customerHeaders){
        if (Objects.isNull(customerHeaders)) {
            return "";
        }
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (String headerKey : customerHeaders) {
            sb.append(request.getHeader(headerKey));
        }
        return sb.toString();
    }

    /**
     * 获取请求body参数
     * @param args
     * @return
     */
    private String getRequestBody(Object[] args){
        if (Objects.isNull(args)) {
            return "";
        }
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Object arg : args) {
            if (arg instanceof HttpServletRequest
                    || arg instanceof HttpServletResponse
                    || arg instanceof MultipartFile
                    || arg instanceof BindResult
                    || arg instanceof MultipartFile[]
                    || arg instanceof ModelMap
                    || arg instanceof Model
                    || arg instanceof ExtendedServletRequestDataBinder
                    || arg instanceof byte[]) {
                continue;
            }
            sb.append(JacksonUtils.toJson(arg));
        }
        return sb.toString();
    }
}

部分校验逻辑用到了redis分布式锁，具体实现逻辑如下：

/**
 * redis分布式锁服务类
 * 采用LUA脚本实现，保证加锁、解锁操作原子性
 *
 */
@Component
public class RedisLockService {

    /**
     * 分布式锁过期时间，单位秒
     */
    private static final Long DEFAULT_LOCK_EXPIRE_TIME = 60L;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 尝试在指定时间内加锁
     * @param key
     * @param value
     * @param timeout 锁等待时间
     * @return
     */
    public boolean tryLock(String key,String value, Duration timeout){
        long waitMills = timeout.toMillis();
        long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
        do {
            boolean lock = lock(key, value, DEFAULT_LOCK_EXPIRE_TIME);
            if (lock) {
                return true;
            }
            try {
                Thread.sleep(1L);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.interrupted();
            }
        } while (System.currentTimeMillis() < currentTimeMillis + waitMills);
        return false;
    }

    /**
     * 直接加锁
     * @param key
     * @param value
     * @param expire
     * @return
     */
    public boolean lock(String key,String value, Long expire){
        String luaScript = "if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end";
        RedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);
        Long result = stringRedisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), value, String.valueOf(expire));
        return result.equals(Long.valueOf(1));
    }

    /**
     * 释放锁
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public boolean releaseLock(String key,String value){
        String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        RedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);
        Long result = stringRedisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key),value);
        return result.equals(Long.valueOf(1));
    }
}

部分代码使用到了序列化相关类JacksonUtils，源码如下：

public class JacksonUtils {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(JacksonUtils.class);

    private static final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    static {
        // 对象的所有字段全部列入
        objectMapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.ALWAYS);
        // 忽略未知的字段
        objectMapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
        // 读取不认识的枚举时，当null值处理
        objectMapper.configure(DeserializationFeature.READ_UNKNOWN_ENUM_VALUES_AS_NULL, true);
//        序列化忽略未知属性
        objectMapper.configure(SerializationFeature.FAIL_ON_EMPTY_BEANS, false);
        //忽略字段大小写
        objectMapper.configure(MapperFeature.ACCEPT_CASE_INSENSITIVE_PROPERTIES, true);

        objectMapper.configure(JsonParser.Feature.AUTO_CLOSE_SOURCE, true);
        SimpleModule module = new SimpleModule();
        module.addSerializer(Long.class, ToStringSerializer.instance);
        module.addSerializer(Long.TYPE, ToStringSerializer.instance);
        objectMapper.registerModule(module);
    }

    public static String toJson(Object object) {
        if (object == null) {
            return null;
        }
        try {
            return objectMapper.writeValueAsString(object);
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("序列化失败",e);
        }
        return null;
    }

    public static <T> T fromJson(String json, Class<T> classOfT) {
        if (json == null) {
            return null;
        }
        try {
            return objectMapper.readValue(json, classOfT);
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("反序列化失败",e);
        }
        return null;
    }

    public static <T> T fromJson(String json, Type typeOfT) {
        if (json == null) {
            return null;
        }
        try {
            return objectMapper.readValue(json, objectMapper.constructType(typeOfT));
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("反序列化失败",e);
        }
        return null;
    }
}

2.4、在相关的业务接口上，增加SubmitLimit注解即可

@RestController
@RequestMapping("order")
public class OrderController {

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    /**
     * 下单，指定请求头部参与请求唯一值计算
     * @param request
     * @return
     */
    @SubmitLimit(customerHeaders = {"appId", "token"}, customerTipMsg = "正在加紧为您处理，请勿重复下单！")
    @PostMapping(value = "confirm")
    public ResResult confirmOrder(@RequestBody OrderConfirmRequest request){
        //调用订单下单相关逻辑
        orderService.confirm(request);
        return ResResult.getSuccess();
    }
}

其中最关键的一个步就是将唯一请求 ID  的生成，放在服务端通过组合来实现，在保证防止接口重复提交的效果同时，也可以显著的降低接口测试复杂度！

三、小结

本次方案相比于上一个方案，最大的改进点在于：将接口请求唯一 ID 的生成逻辑，放在服务端通过规则组合来实现，不需要前端提交接口的时候强制带上这个参数，在满足防止接口重复提交的要求同时，又能减少前端和测试提交接口的复杂度！

需要特别注意的是：使用redis的分布式锁，推荐单机环境，如果redis是集群环境，可能会导致锁短暂无效！

到此这篇关于详解如何利用Redis实现生成唯一ID的文章就介绍到这了,更多相关Redis生成唯一ID内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！