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背景

在平常開發中，我們經常會面對防止重復請求的問題。當服務端對于請求的響應涉及數據的修改，或狀態的變更時，可能會造成極大的危害。重復請求的后果在交易系統、售后維權，以及支付系統中尤其嚴重。但是很多時候，都是指望著前端來限制，比如提交之后，按鈕diseabled之類的，其實這些都是不靠譜的。關鍵時候還是需要后端來校驗。

解決方式

1、基于緩存數據狀態的驗證

Redis存儲查詢輕量快速。在request進來的時候，可以先記錄在緩存中。后續進來的request每次進行驗證。整個流程處理完成，清除緩存。

if (!CacheExtension.getInstance().AddUnique($"{key}_unique", 1, DateTimeOffset.Now.AddDays(365))) 
            { 
                LogExtention.getInstance().WriteCustomLogAsync("", "", true, "上批次還未執行結束"); 
                return ResponseResult.FromError("上批次還未執行結束！"); 
            } 

if (!string.IsNullOrEmpty(uniqueKey)) 
            { 
                CacheExtension.getInstance().Remove(uniqueKey); 
            } 
            return ResponseResult.Ok(); 

2、利用唯一索引機制的驗證

需要原子性操作，想到了數據庫的唯一索引。新建一個表，每次request進來則往表里面插入數據， 操作完成后，刪除此條記錄。

3、基于緩存的計數器驗證

由于數據庫的操作比較消耗性能，了解到redis的計數器也是原子性操作。果斷采用計數器。既可以提高性能，還不用存儲，而且能提升qps的峰值。 每次request進來則新建一個以orderId為key的計數器，然后+1。如果>1(不能獲得鎖): 說明有操作在進行，刪除。如果=1(獲得鎖): 可以操作。

redis> SET test 20 
OK 
redis> INCR test 
(integer) 21 
redis> GET test # 數字值在 Redis 中以字符串的形式保存 
"21" 
 
//獲取指定的所有計數器 
HGETALL counter:user:{userID}    
 
//獲取指定的指定計數器 
HMGET counter:user:{userID}  praiseCnt hostCnt  
 
//指定點贊數+1 
HINCRBY counter:user:{userID}   praiseCnt 

總結

1、c#本身有lock機制，單體模式可以使用。

2、但是考慮到我們的分布式部署，建議還是用緩存。在大并發的情況下，程序各種情況的發生。特別是涉及到金額操作。所以在大并發要互斥的情況下可以考慮2、3兩種方案。