订单重复提交是许多系统都会面临的常见问题，尤其是在电商等高并发场景中，如果没有合适的防重策略，可能会导致同一订单被处理多次，进而引发库存、支付等严重问题。你提到的 3 毫秒内订单重复提交的问题，涉及到一个非常短的时间窗口，要解决这个问题，可以采取一些简单但有效的防重策略，下面我们逐步讲解几种常见的方案。
1. 基于 Token 防重复提交
Token 防重是一个简单而有效的解决方案。核心思路是：每次用户提交订单时，服务器先生成一个唯一的 Token，发送给客户端。客户端在提交订单时必须携带这个 Token，服务器端会检查该 Token 是否已经使用过，如果已经使用则拒绝订单提交。
步骤：用户请求页面时，服务器生成一个唯一的 Token，并将该 Token 保存在 Redis 或数据库中，同时返回给客户端。客户端提交订单时，带上这个 Token。后台收到请求后，检查 Redis 或数据库中的 Token： 如果 Token 存在且未使用，则处理订单并将 Token 标记为已使用。如果 Token 已使用或不存在，则拒绝订单提交。优点：简单且高效，适用于表单提交或页面操作防重。缺点：需要服务器和客户端之间同步 Token 管理，增加了一些额外的管理逻辑。代码示例：
java
// 获取订单的唯一 Token
String token = redisService.getToken(orderId);
if (token == null || redisService.isTokenUsed(token)) {
throw new RuntimeException("订单已提交，不能重复提交");
}
// 订单处理逻辑...
redisService.markTokenAsUsed(token);2. 基于数据库唯一约束
另一种比较稳妥的做法是利用数据库的唯一约束，确保订单数据不会重复插入。你可以在订单表中针对某些关键字段（比如订单号、用户 ID）设置唯一索引，这样在订单重复提交时，数据库会直接报错，防止同一订单被重复写入。步骤：在数据库订单表的订单号字段上添加唯一索引。当订单提交时，如果订单号重复，数据库会抛出唯一约束异常（Duplicate Key Exception），从而阻止订单的重复提交。优点：简单可靠，直接从数据库层面防止重复插入。无需额外的缓存或服务支持。缺点：每次订单提交都要访问数据库，性能可能受影响，特别是在高并发场景下。代码示例：
java
try {
// 插入订单到数据库
orderRepository.save(order)
} catch (DuplicateKeyException e) {
throw new RuntimeException("订单重复提交");
}- 基于 Redis 的分布式锁
分布式锁是解决高并发重复提交的有效手段，尤其是在多实例部署的场景下。通过 Redis 实现的分布式锁，可以确保同一订单的提交在同一时刻只能处理一次。
步骤：
当用户提交订单时，后台通过 Redis 的 SETNX（set if not exists）命令尝试获取订单号对应的锁。
如果成功获取锁，处理订单并在处理完成后释放锁。
如果未能获取锁（意味着订单已在处理中），直接返回提示用户订单正在处理中，防止重复提交。
优点：
适用于分布式环境下的并发控制，性能高。
可以自定义锁的过期时间，防止锁遗留。
缺点：
需要引入 Redis，增加系统复杂度。
处理锁超时和故障恢复需要精心设计。
代码示例：
java
String lockKey = "order_lock_" + orderId;
boolean isLocked = redisService.tryLock(lockKey, 3000); // 3 秒过期时间
if (!isLocked) {
throw new RuntimeException("订单正在处理中，请稍后再试");
}
try {
// 处理订单逻辑...
} finally {
redisService.unlock(lockKey);
}4. 基于接口幂等性
接口幂等性是指同样的请求，无论调用多少次，最终的结果都是一致的。我们可以通过设置一个唯一的标识符（例如订单号）确保即使多次提交，最终也只会执行一次。
步骤：
在请求中携带一个唯一的标识符（例如订单号）
。每次订单提交前检查这个标识符是否已经处理过，未处理则继续处理，否则返回重复提交提示。
优点：
逻辑简单，适用于任意提交请求的场景。保证每个订单请求只会执行一次。
缺点：
需要依赖数据库或缓存来保存已经处理过的请求标识符。
代码示例：
java
String orderId = request.getOrderId();
if (redisService.hasProcessed(orderId)) {
throw new RuntimeException("订单已提交，不能重复提交");
}
// 订单处理逻辑...
redisService.markAsProcessed(orderId);5. 防重的组合策略
在实际项目中，防止订单重复提交往往需要结合多种策略来应对不同场景。比如可以使用 Redis 分布式锁 + 数据库唯一约束 组合使用，既能提高并发下的性能，又有数据库层面的强一致性保障。组合示例：使用 Redis 分布式锁确保在高并发情况下，只有一个线程处理订单。数据库层面设置唯一约束，双重防止订单重复提交。
**
java
String lockKey = "order_lock_" + orderId;
boolean isLocked = redisService.tryLock(lockKey, 3000); // 获取分布式锁
if (!isLocked) {
throw new RuntimeException("订单正在处理中");
}
try {
// 处理订单并插入数据库（带有唯一约束）
orderRepository.save(order);
} catch (DuplicateKeyException e) {
throw new RuntimeException("订单重复提交");
} finally {
redisService.unlock(lockKey);
}**
总结对于如何防止 3 毫秒内订单重复提交，常见的策略有以下几种：
Token 防重提交 ：通过唯一 Token 识别每次订单提交。
数据库唯一约束 ：从数据库层面杜绝重复订单。
Redis 分布式锁 ：高并发场景下，利用分布式锁保证同一时刻只有一个订单被处理。
接口幂等性 ：确保重复提交的请求不会重复执行。
组合策略 ：结合 Redis 锁和数据库唯一约束，实现更高的性能和一致性。
在实际项目中，针对不同的场景选择合适的方案，可能还需要结合缓存、消息队列等技术手段，最终保障系统的稳定性和正确性。