如何检测并拦截同一时间发往服务器同URL的重复并发请求

先明确两类需要拦截的异常场景 #

不要上来就全拦同URL请求，先区分场景避免误伤正常业务：

• 第一类：前一个同参数请求还在等待响应，后续相同请求就已经发出来了，多是客户端逻辑bug导致重复触发调用，这类可以直接复用第一个请求的返回结果，不用重复发请求到服务端。
• 第二类：客户端出现无限循环bug，哪怕前一个请求已经返回结果，依然会高频重复发起相同请求，这类需要靠限流熔断机制拦截，避免打垮服务端。

判定重复请求的核心维度不能只看URL，必须同时带上请求方法、用户身份标识、请求核心参数哈希三个维度，避免把不同用户、不同参数的正常同接口请求误拦截。

分层实现方案 #

客户端侧前置拦截（第一道防线，拦截80%以上异常流量） #

• 并发请求去重缓存：维护一个正在执行的请求映射表，key是前面说的三个维度生成的唯一标识，value是对应请求的Promise实例。相同key的新请求进来时，直接返回已经在执行的Promise，不发起新的网络调用；等第一个请求返回（成功/失败）后，删除映射表中对应key，后续新的同类型请求可以正常发起。
  简单JS实现参考：

import hashCode from 'light-hash-lib'; // 任意轻量哈希函数即可
const pendingRequestMap = new Map();

// 生成请求唯一key
function getRequestKey(config) {
  const { uid, method, url, params, data } = config;
  return `${uid}_${method}_${url}_${hashCode(JSON.stringify(params) + JSON.stringify(data))}`;
}

// 给axios实例加拦截器
function addDuplicateFilter(axiosInstance) {
  axiosInstance.interceptors.request.use(config => {
    const key = getRequestKey(config);
    // 命中正在处理的重复请求，直接返回已有Promise
    if (pendingRequestMap.has(key)) {
      return pendingRequestMap.get(key);
    }
    // 正常发起请求，存入缓存
    const reqPromise = axiosInstance.request(config);
    pendingRequestMap.set(key, reqPromise);
    // 请求结束后清缓存
    reqPromise.finally(() => pendingRequestMap.delete(key));
    return reqPromise;
  });
}

• 高频异常熔断：给每个接口配置滑动窗口阈值，比如单用户1秒内同接口同参数请求超过5次，直接触发10秒的熔断，熔断期间的同类型请求直接拦截在客户端，同时上报错误日志，方便排查循环bug。

服务端侧兜底防护（第二道防线，防客户端绕过前端防护的场景） #

• 接口粒度限流：用令牌桶算法给单用户/单IP配置单接口的调用阈值，阈值按照正常业务峰值的2-3倍设置即可，超出阈值的请求直接返回429 Too Many Requests状态码，不会透传到后端业务逻辑层。
• 处理中请求去重：对核心接口，把正在处理的请求唯一key存在Redis缓存中，过期时间设置为接口平均响应时长的2倍，相同key的新请求进来时，直接等待第一个请求的处理结果返回，不重复执行业务逻辑。
• 异常流量封禁：用滑动窗口统计调用频率，如果单用户/单IP10秒内同接口同参数请求超过20次，直接加入临时黑名单，封禁5-10分钟，同时触发运维告警，排查客户端异常。

适用算法参考 #

• 滑动窗口计数：实现简单、内存占用低，解决了固定窗口计数的边界突刺问题，适合做短时间的请求频率统计。
• 令牌桶算法：允许一定程度的正常突发流量，同时能把长期调用频率控制在阈值内，不会误杀正常业务的短时间并发，适合常规接口限流。
• 布隆过滤器：超大规模流量场景下，可以用布隆过滤器替代哈希表判断请求是否重复，内存开销能降低90%以上，只需要容忍极低概率的误判即可。

注意：所有拦截规则都要配置降级开关和白名单，规则上线前先做日志观察模式（只记录不拦截），确认不会误伤正常请求后再开启拦截；所有拦截触发时必须打全量日志，方便后续定位客户端bug根源。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者maitrungdong