技术讲座：Bloom Filter在前端防重攻击中的应用：内存占用与假阳性率的数学权衡 引言 随着互联网技术的发展，网络安全问题日益突出，其中“防重攻击”是常见的一种攻击方式。防重攻击指的是攻击者通过重复提交相同的请求来耗尽服务器资源或破坏业务逻辑。为了有效防止这类攻击，前端开发者常常会采用各种手段来检测和阻止。本文将深入探讨Bloom Filter这一数据结构在前端防重攻击中的应用，分析其内存占用与假阳性率之间的权衡。 什么是Bloom Filter？ Bloom Filter是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于测试一个元素是否是一个集合的成员。它具有以下几个特点： 空间效率高：相比于传统的哈希表或集合，Bloom Filter可以大大减少内存占用。 支持快速查询：查询一个元素是否存在于集合中非常快速，时间复杂度为O(1)。 可能存在假阳性：由于Bloom Filter的概率性，可能会出现错误地判断一个元素存在于集合中的情况，即假阳性。 不支持删除操作：一旦将元素添加到Bloom Filter中，就无法删除。 Bloom Filter的工作原理 Bloom Filter由一个位数 …
JAVA 微服务如何优雅实现接口幂等？防重 Token + Redis 方案详解
JAVA 微服务接口幂等性保障：防重 Token + Redis 方案详解 大家好，今天我们来聊聊微服务架构下接口幂等性的实现。在分布式系统中，由于网络抖动、服务超时等原因，导致请求重复发送的情况屡见不鲜。如果不加以控制，这些重复请求可能会对数据造成不可预期的影响，例如重复扣款、重复下单等。因此，保证接口的幂等性至关重要。 幂等性是指一个操作，无论执行多少次，产生的结果都与执行一次的结果相同。 简单来说，就是用户发起一次请求，服务器端只执行一次操作。 今天，我们重点介绍一种常用的且相对简单的幂等性解决方案：防重 Token + Redis 方案。 这种方案结合了客户端的 Token 生成和服务器端的 Redis 存储，能够在大部分场景下有效地防止重复请求。 1. 为什么需要幂等性？ 在深入讨论解决方案之前，我们先来明确一下为什么我们需要关注幂等性。考虑以下场景： 网络抖动： 客户端发起一个支付请求，服务端处理成功后，返回结果给客户端的过程中发生网络抖动，客户端未收到响应，因此认为请求失败，重新发起支付请求。 服务超时： 客户端发起一个创建订单请求，服务端处理时间超过客户端设置的超时时间 …