


Wie Springboot Redis verwendet, um das Abfangen von Schnittstellen-Idempotenz zu implementieren
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So verwenden Sie benutzerdefinierte Anmerkungen:
①Markieren Sie, welche Schnittstelle von der Idempotenz abgefangen werden muss.
②Jede Schnittstelle kann eine andere Idempotenzzeit erfordern. Die Zeit wird von selbst übermittelt.
③ Nach dem Auslösen können die Eingabeaufforderungen unterschiedlich sein, zum Beispiel: VIP-Schnittstelle, normale Benutzeroberfläche, Eingabeaufforderungen sind unterschiedlich (nur ein Scherz)
Effekt:
Echter Kampf Starten Sie
Dreiteiliges Kernset
Anmerkungen, Abfangjäger, Abfangjägerkonfiguration
① RepeatDaMie.java
import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-13 9:04 * @Description: 自定义注解,防止重复提交 */ @Target({ElementType.METHOD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface RepeatDaMie { /** * 时间ms限制 */ public int second() default 1; /** * 提示消息 */ public String describe() default "重复提交了,兄弟"; }
②ApiRepeatInterceptor.java
import com.example.repeatdemo.annotation.RepeatDaMie; import com.example.repeatdemo.util.ContextUtil; import com.example.repeatdemo.util.Md5Encrypt; import com.example.repeatdemo.util.RedisUtils; import com.example.repeatdemo.wrapper.CustomHttpServletRequestWrapper; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.method.HandlerMethod; import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.IOException; import java.util.Objects; /** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-15 9:11 * @Description: 接口幂等性校验拦截器 */ @Component public class ApiRepeatInterceptor implements HandlerInterceptor { private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); private static final String POST="POST"; private static final String GET="GET"; @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { try { if (handler instanceof HandlerMethod) { HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler; // 获取RepeatDaMie注解 RepeatDaMie repeatDaMie = handlerMethod.getMethodAnnotation(RepeatDaMie.class); if (null==repeatDaMie) { return true; } //限制的时间范围 int seconds = repeatDaMie.second(); //这个用户唯一标识,可以自己细微调整,是userId还是token还是sessionId还是不需要 String userUniqueKey = request.getHeader("userUniqueKey"); String method = request.getMethod(); String apiParams = ""; if (GET.equals(method)){ log.info("GET请求来了"); apiParams = new ObjectMapper().writeValueAsString(request.getParameterMap()); }else if (POST.equals(method)){ log.info("POST请求来了"); CustomHttpServletRequestWrapper wrapper = (CustomHttpServletRequestWrapper) request; apiParams = wrapper.getBody(); } log.info("当前参数是:{}",apiParams); // 存储key String keyRepeatDaMie = Md5Encrypt.md5(userUniqueKey+request.getServletPath()+apiParams) ; RedisUtils redisUtils = ContextUtil.getBean(RedisUtils.class); if (Objects.nonNull(redisUtils.get(keyRepeatDaMie))){ log.info("重复请求了,重复请求了,拦截了"); returnData(response,repeatDaMie.describe()); return false; }else { redisUtils.setWithTime(keyRepeatDaMie, true,seconds); } } return true; } catch (Exception e) { log.warn("请求过于频繁请稍后再试"); e.printStackTrace(); } return true; } public void returnData(HttpServletResponse response,String msg) throws IOException { response.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setContentType("application/json; charset=utf-8"); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); //这里传提示语可以改成自己项目的返回数据封装的类 response.getWriter().println(objectMapper.writeValueAsString(msg)); return; } }
③ WebConfig.java
import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry; import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer; /** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-15 9:24 * @Description: */ @Configuration public class WebConfig implements WebMvcConfigurer { @Override public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) { registry.addInterceptor(new ApiRepeatInterceptor()).addPathPatterns("/**"); } }
Dreiteiliges Werkzeugset
①ContextUtil .java
import org.springframework.beans.BeansException; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.context.ApplicationContextAware; import org.springframework.stereotype.Component; /** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-15 9:24 * @Description: */ @Component public final class ContextUtil implements ApplicationContextAware { protected static ApplicationContext applicationContext ; @Override public void setApplicationContext(ApplicationContext arg0) throws BeansException { if (applicationContext == null) { applicationContext = arg0; } } public static Object getBean(String name) { //name表示其他要注入的注解name名 return applicationContext.getBean(name); } /** * 拿到ApplicationContext对象实例后就可以手动获取Bean的注入实例对象 */ public static <T> T getBean(Class<T> clazz) { return applicationContext.getBean(clazz); } }
②Md5Encrypt.java
import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; /** * @Author: JCccc * @CreateTime: 2018-10-30 * @Description: */ public class Md5Encrypt { private static final char[] DIGITS = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}; /** * 对字符串进行MD5加密 * * @param text 明文 * @return 密文 */ public static String md5(String text) { MessageDigest msgDigest = null; try { msgDigest = MessageDigest.getInstance("MD5"); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { throw new IllegalStateException("System doesn't support MD5 algorithm."); } try { // 注意该接口是按照指定编码形式签名 msgDigest.update(text.getBytes("UTF-8")); } catch (UnsupportedEncodingException e) { throw new IllegalStateException("System doesn't support your EncodingException."); } byte[] bytes = msgDigest.digest(); String md5Str = new String(encodeHex(bytes)); return md5Str; } private static char[] encodeHex(byte[] data) { int l = data.length; char[] out = new char[l << 1]; // two characters form the hex value. for (int i = 0, j = 0; i < l; i++) { out[j++] = DIGITS[(0xF0 & data[i]) >>> 4]; out[j++] = DIGITS[0x0F & data[i]]; } return out; } }
③RedisUtils.java
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.*; import org.springframework.stereotype.Component; import java.io.Serializable; import java.util.List; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; @Component public class RedisUtils { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; /** * 写入String型 [ 键,值] * * @param key * @param value * @return */ public boolean set(final String key, Object value) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); operations.set(key, value); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } /** * 写入String型,顺便带有过期时间 [ 键,值] * * @param key * @param value * @return */ public boolean setWithTime(final String key, Object value,int seconds) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); operations.set(key, value,seconds, TimeUnit.SECONDS); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } /** * 批量删除对应的value * * @param keys */ public void remove(final String... keys) { for (String key : keys) { remove(key); } } /** * 批量删除key * * @param pattern */ public void removePattern(final String pattern) { Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern); if (keys.size() > 0) redisTemplate.delete(keys); } /** * 删除对应的value * * @param key */ public void remove(final String key) { if (exists(key)) { redisTemplate.delete(key); } } /** * 判断缓存中是否有对应的value * * @param key * @return */ public boolean exists(final String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 读取缓存 * * @param key * @return */ public Object get(final String key) { Object result = null; ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); result = operations.get(key); return result; } /** * 哈希 添加 * hash 一个键值(key->value)对集合 * * @param key * @param hashKey * @param value */ public void hmSet(String key, Object hashKey, Object value) { HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash(); hash.put(key, hashKey, value); } /** * Hash获取数据 * * @param key * @param hashKey * @return */ public Object hmGet(String key, Object hashKey) { HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash(); return hash.get(key, hashKey); } /** * 列表添加 * list:lpush key value1 * * @param k * @param v */ public void lPush(String k, Object v) { ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList(); list.rightPush(k, v); } /** * 列表List获取 * lrange: key 0 10 (读取的个数 从0开始 读取到下标为10 的数据) * * @param k * @param l * @param l1 * @return */ public List<Object> lRange(String k, long l, long l1) { ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList(); return list.range(k, l, l1); } /** * Set集合添加 * * @param key * @param value */ public void add(String key, Object value) { SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet(); set.add(key, value); } /** * Set 集合获取 * * @param key * @return */ public Set<Object> setMembers(String key) { SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet(); return set.members(key); } /** * Sorted set :有序集合添加 * * @param key * @param value * @param scoure */ public void zAdd(String key, Object value, double scoure) { ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet(); zset.add(key, value, scoure); } /** * Sorted set:有序集合获取 * * @param key * @param scoure * @param scoure1 * @return */ public Set<Object> rangeByScore(String key, double scoure, double scoure1) { ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet(); return zset.rangeByScore(key, scoure, scoure1); } /** * 根据key获取Set中的所有值 * * @param key 键 * @return */ public Set<Integer> sGet(String key) { try { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 根据value从一个set中查询,是否存在 * * @param key 键 * @param value 值 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean sHasKey(String key, Object value) { try { return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } }
REDIS-Konfigurationsklasse
RedisConfig.java
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; import static org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig; /** * @Author: JCccc * @CreateTime: 2018-09-11 * @Description: */ @Configuration @EnableCaching public class RedisConfig { @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = defaultCacheConfig() .disableCachingNullValues() .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class))); return RedisCacheManager.builder(connectionFactory).cacheDefaults(cacheConfiguration).build(); } @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(factory); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); //序列化设置 ,这样为了存储操作对象时正常显示的数据,也能正常存储和获取 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); return redisTemplate; } @Bean public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { StringRedisTemplate stringRedisTemplate = new StringRedisTemplate(); stringRedisTemplate.setConnectionFactory(factory); return stringRedisTemplate; } }
Schreiben Sie abschließend die Testschnittstelle, um den Effekt zu sehen (ein POST, ein GET):
Vergrößern Sie die Zeit bis 1000 Sekunden Wenn innerhalb der Funktion wiederholt Aufrufe getätigt werden, werden diejenigen abgefangen, die unseren Abfangregeln entsprechen.
TestController.java
import com.example.repeatdemo.dto.PayOrderApply; import com.example.repeatdemo.annotation.RepeatDaMie; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.web.bind.annotation.*; /** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-05 9:44 * @Description: */ @RestController public class TestController { private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); @RepeatDaMie(second = 1000,describe = "尊敬的客户,您慢点") @PostMapping(value = "/doPost") @ResponseBody public void test(@RequestBody PayOrderApply payOrderApply) { log.info("Controller POST请求:"+payOrderApply.toString()); } @RepeatDaMie(second = 1000,describe = "大哥,你冷静点") @GetMapping(value = "/doGet") @ResponseBody public void doGet( PayOrderApply payOrderApply) { log.info("Controller GET请求:"+payOrderApply.toString()); } }
PayOrderApply.java
/** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-12 9:46 * @Description: */ public class PayOrderApply { private String sn; private Long amount; private String proCode; public String getSn() { return sn; } public void setSn(String sn) { this.sn = sn; } public Long getAmount() { return amount; } public void setAmount(Long amount) { this.amount = amount; } public String getProCode() { return proCode; } public void setProCode(String proCode) { this.proCode = proCode; } @Override public String toString() { return "PayOrderApply{" + "sn='" + sn + '\'' + ", amount=" + amount + ", proCode='" + proCode + '\'' + '}'; } }
redis hat den Wert generiert:
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Springboot Redis verwendet, um das Abfangen von Schnittstellen-Idempotenz zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Redis -Cluster -Modus bietet Redis -Instanzen durch Sharding, die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit verbessert. Die Bauschritte sind wie folgt: Erstellen Sie ungerade Redis -Instanzen mit verschiedenen Ports; Erstellen Sie 3 Sentinel -Instanzen, Monitor -Redis -Instanzen und Failover; Konfigurieren von Sentinel -Konfigurationsdateien, Informationen zur Überwachung von Redis -Instanzinformationen und Failover -Einstellungen hinzufügen. Konfigurieren von Redis -Instanzkonfigurationsdateien, aktivieren Sie den Cluster -Modus und geben Sie den Cluster -Informationsdateipfad an. Erstellen Sie die Datei nodes.conf, die Informationen zu jeder Redis -Instanz enthält. Starten Sie den Cluster, führen Sie den Befehl erstellen aus, um einen Cluster zu erstellen und die Anzahl der Replikate anzugeben. Melden Sie sich im Cluster an, um den Befehl cluster info auszuführen, um den Clusterstatus zu überprüfen. machen

So löschen Sie Redis -Daten: Verwenden Sie den Befehl Flushall, um alle Schlüsselwerte zu löschen. Verwenden Sie den Befehl flushdb, um den Schlüsselwert der aktuell ausgewählten Datenbank zu löschen. Verwenden Sie SELECT, um Datenbanken zu wechseln, und löschen Sie dann FlushDB, um mehrere Datenbanken zu löschen. Verwenden Sie den Befehl del, um einen bestimmten Schlüssel zu löschen. Verwenden Sie das Redis-Cli-Tool, um die Daten zu löschen.

Um eine Warteschlange aus Redis zu lesen, müssen Sie den Warteschlangenname erhalten, die Elemente mit dem Befehl LPOP lesen und die leere Warteschlange verarbeiten. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: Holen Sie sich den Warteschlangenname: Nennen Sie ihn mit dem Präfix von "Warteschlange:" wie "Warteschlangen: My-Queue". Verwenden Sie den Befehl LPOP: Wischen Sie das Element aus dem Kopf der Warteschlange aus und geben Sie seinen Wert zurück, z. B. die LPOP-Warteschlange: my-queue. Verarbeitung leerer Warteschlangen: Wenn die Warteschlange leer ist, gibt LPOP NIL zurück, und Sie können überprüfen, ob die Warteschlange existiert, bevor Sie das Element lesen.

Auf CentOS -Systemen können Sie die Ausführungszeit von LuA -Skripten einschränken, indem Sie Redis -Konfigurationsdateien ändern oder Befehle mit Redis verwenden, um zu verhindern, dass bösartige Skripte zu viele Ressourcen konsumieren. Methode 1: Ändern Sie die Redis -Konfigurationsdatei und suchen Sie die Redis -Konfigurationsdatei: Die Redis -Konfigurationsdatei befindet sich normalerweise in /etc/redis/redis.conf. Konfigurationsdatei bearbeiten: Öffnen Sie die Konfigurationsdatei mit einem Texteditor (z. B. VI oder Nano): Sudovi/etc/redis/redis.conf Setzen Sie die LUA -Skriptausführungszeit.

Verwenden Sie das Redis-Befehlszeilen-Tool (REDIS-CLI), um Redis in folgenden Schritten zu verwalten und zu betreiben: Stellen Sie die Adresse und den Port an, um die Adresse und den Port zu stellen. Senden Sie Befehle mit dem Befehlsnamen und den Parametern an den Server. Verwenden Sie den Befehl Hilfe, um Hilfeinformationen für einen bestimmten Befehl anzuzeigen. Verwenden Sie den Befehl zum Beenden, um das Befehlszeilenwerkzeug zu beenden.

Der Redis-Zähler ist ein Mechanismus, der die Speicherung von Redis-Schlüsselwertpaaren verwendet, um Zählvorgänge zu implementieren, einschließlich der folgenden Schritte: Erstellen von Zählerschlüssel, Erhöhung der Zählungen, Verringerung der Anzahl, Zurücksetzen der Zählungen und Erhalt von Zählungen. Die Vorteile von Redis -Zählern umfassen schnelle Geschwindigkeit, hohe Parallelität, Haltbarkeit und Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit. Es kann in Szenarien wie Benutzerzugriffszählungen, Echtzeit-Metrikverfolgung, Spielergebnissen und Ranglisten sowie Auftragsverarbeitungszählung verwendet werden.

Es gibt zwei Arten von RETIS-Datenverlaufstrategien: regelmäßige Löschung: periodischer Scan zum Löschen des abgelaufenen Schlüssels, der über abgelaufene Cap-Remove-Count- und Ablauf-Cap-Remove-Delay-Parameter festgelegt werden kann. LAZY LELETION: Überprüfen Sie nur, ob abgelaufene Schlüsseln gelöscht werden, wenn Tasten gelesen oder geschrieben werden. Sie können durch LazyFree-Lazy-Eviction, LazyFree-Lazy-Expire, LazyFree-Lazy-User-Del-Parameter eingestellt werden.

In Debian -Systemen werden Readdir -Systemaufrufe zum Lesen des Verzeichnisinhalts verwendet. Wenn seine Leistung nicht gut ist, probieren Sie die folgende Optimierungsstrategie aus: Vereinfachen Sie die Anzahl der Verzeichnisdateien: Teilen Sie große Verzeichnisse so weit wie möglich in mehrere kleine Verzeichnisse auf und reduzieren Sie die Anzahl der gemäß Readdir -Anrufe verarbeiteten Elemente. Aktivieren Sie den Verzeichnis -Inhalt Caching: Erstellen Sie einen Cache -Mechanismus, aktualisieren Sie den Cache regelmäßig oder bei Änderungen des Verzeichnisinhalts und reduzieren Sie häufige Aufrufe an Readdir. Speicher -Caches (wie Memcached oder Redis) oder lokale Caches (wie Dateien oder Datenbanken) können berücksichtigt werden. Nehmen Sie eine effiziente Datenstruktur an: Wenn Sie das Verzeichnis -Traversal selbst implementieren, wählen Sie effizientere Datenstrukturen (z.
