
别再让接口乱跑!SpringBoot实现接口幂等性的4大实战方案,彻底告别重复提交!
在分布式系统中,重复请求是最隐蔽的业务炸弹。 用户手抖、网络抖动、支付回调、消息队列重试…… 任意一次“重复操作”,都有可能导致 重复扣款、重复发货、数据异常。
本文将带你深入拆解 Spring Boot 实现接口幂等性的 4 种主流方案, 覆盖从“轻量级本地防重”到“分布式高并发控制”,并结合 实战级代码 展示落地细节。
接下来,我们将逐步拆解四大方案:
Token令牌机制 —— 经典且稳
数据库唯一索引 —— 简洁又强一致
分布式锁机制 —— 并发场景的核心武器
请求内容摘要 —— 最通用、最透明
Token 令牌机制:最经典的防重手段
核心思想:
“先拿令牌 → 再执行业务 → 用完即焚”
通过在请求前生成一次性令牌(Token),在执行接口时验证并原子删除,保证每个请求只被处理一次。
代码示例
路径:/src/main/java/com/icoderoad/order/OrderController.java
package com.icoderoad.order;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.web.bind.annotation.*;import java.time.Duration;import java.util.UUID;public class OrderController {private StringRedisTemplate redis;// ① 预生成 Token,供前端使用public String getToken() {String token = UUID.randomUUID().toString();redis.opsForValue().set("tk:" + token, "1", Duration.ofMinutes(10));return token;}// ② 下单接口,Header 中携带令牌public Result create( String token,OrderReq req) {String key = "tk:" + token;Boolean first = redis.delete(key);if (Boolean.FALSE.equals(first)) {return Result.fail("请勿重复下单");}Order order = orderService.create(req);return Result.ok(order);}}
要点解析:
UUID生成全局唯一 Token;Redis 设置 TTL(10分钟)避免缓存堆积;
delete()是原子操作,可安全防重;Header 传递令牌,保持接口语义清晰。
数据库唯一索引:最低成本的幂等保证
核心思想:
“唯一键 + 异常即幂等”
通过数据库层面的 唯一索引,让重复请求在插入时直接报错,天然具备幂等特性。
代码示例
路径:/src/main/java/com/icoderoad/payment/PayService.java
package com.icoderoad.payment;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.dao.DataIntegrityViolationException;import org.springframework.stereotype.Service;import javax.persistence.*;import java.math.BigDecimal;class Payment {private Long id;private String txId;private BigDecimal amount;private String status;}public class PayService {private PaymentRepo repo;public Result pay(PayReq req) {try {Payment p = new Payment();p.setTxId(req.getTxId());p.setAmount(req.getAmount());p.setStatus("SUCCESS");repo.save(p);return Result.ok("支付成功");} catch (DataIntegrityViolationException e) {Payment exist = repo.findByTxId(req.getTxId());return Result.ok("已支付", exist.getId());}}}
要点解析:
uniqueConstraints确保事务级防重;异常捕获后直接返回幂等响应;
无需外部依赖,兼容老旧系统。
分布式锁机制:高并发下的“互斥利器”
核心思想:
“对关键资源加锁,谁抢到谁执行”
在并发操作中通过 Redisson 或 Zookeeper 实现互斥访问,保障同一用户或订单只被处理一次。
代码示例
路径:/src/main/java/com/icoderoad/stock/StockService.java
package com.icoderoad.stock;import org.redisson.api.RLock;import org.redisson.api.RedissonClient;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class StockService {private RedissonClient redisson;private StockRepo repo;public Result deduct(DeductCmd cmd) {String lockKey = "lock:stock:" + cmd.getProductId();RLock lock = redisson.getLock(lockKey);try {if (!lock.tryLock(3, 5, TimeUnit.SECONDS)) {return Result.fail("处理中,请稍后");}if (repo.existsByRequestId(cmd.getRequestId())) {return Result.ok("已扣减");}repo.deductStock(cmd);return Result.ok("扣减成功");} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();return Result.fail("系统繁忙");} finally {if (lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();}}}}
要点解析:
tryLock避免线程永久阻塞;Redisson 自动续期机制防止死锁;
requestId与唯一索引配合,形成“双保险”;适合秒杀、库存、并发下单等高频场景。
请求内容摘要:最透明的零侵入方案
核心思想:
“以请求内容为幂等标识,天然适配所有接口”
将请求体生成 MD5/SHA256摘要 作为幂等键,通过 Redis 进行原子性验证,真正做到“客户端无感”。
代码示例
路径:/src/main/java/com/icoderoad/common/aop/IdempotentAspect.java
package com.icoderoad.common.aop;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.*;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component;import org.springframework.util.DigestUtils;import org.apache.commons.io.IOUtils;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import java.nio.charset.StandardCharsets;import java.time.Duration;public Idempotent {int expire() default 3600; // 秒}public class IdempotentAspect {private StringRedisTemplate redis;public Object around(ProceedingJoinPoint pjp, Idempotent idem) throws Throwable {HttpServletRequest req = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();String body = IOUtils.toString(req.getReader());String digest = DigestUtils.md5DigestAsHex(body.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));String key = "idem:digest:" + digest;Boolean absent = redis.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", Duration.ofSeconds(idem.expire()));if (Boolean.FALSE.equals(absent)) {return Result.fail("重复请求");}try {return pjp.proceed();} catch (Exception e) {redis.delete(key);throw e;}}}
使用示例:
public class TransferController {public Result transfer( TransferCmd cmd) {return Result.ok(transferSvc.doTransfer(cmd));}}
要点解析:
使用 MD5 压缩请求体,确保唯一性;
setIfAbsent保证 Redis 原子操作;异常回滚防止误判;
注解 + AOP 实现零侵入式幂等控制。
方案对比与落地建议
| 方案类型 | 实现复杂度 | 外部依赖 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| Token令牌 | 中等 | Redis | 下单、支付、表单提交 |
| 唯一索引 | 低 | 无 | 注册、支付回调 |
| 分布式锁 | 中高 | Redis/ZK | 秒杀、库存扣减 |
| 内容摘要 | 中 | Redis | 转账、接口回调 |
结语:幂等性不是装饰,而是底线
幂等控制是后端架构中防止业务灾难的安全阀。 选择方案时请遵循以下三条原则:
先业务分析,再加锁 —— 能靠唯一键解决的,不必上分布式锁;
核心路径必防重 —— 特别是支付、库存、转账等资金相关接口;
幂等监控要同步上线 —— 及时发现、告警、自动恢复。
记住:幂等性不是性能开销,而是系统稳定的基石。
从 Token 到摘要,每一种方案都有其价值, 真正的架构师,懂得“用最小的代价,守住最大的安全”。

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