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  • Java设置字符编码过滤器
    千次阅读
    2018-10-12 10:31:53

    (一)过滤器
    概念简述:

    当web获得对资源请求时,web会判断该资源与过滤器是否相关,如果相关就交给过滤器处理,在过滤器中可以对请求的内容作出改变,然后再将请求转交给被请求的资源。当被请求的资源作出响应时,web同样会将响应先给过滤器,在过滤器中对响应处理之后再发送给客户端。
    

    开发过滤器步骤
    (1)定义过滤器类,实现javax.servlet.Filter接口;
    (2)重写init(),doFilter(),destory()方法;
    (3)配置过滤器:web.xml中。

    <filter>
    	<filter-name>filterclassname</filter-name>
    	<filter-class>com.xzz.myfilter.filterclassname</filter-class>
    </filter>
    <filter-mapping>
    	<filter-name>filterclassname</filter-name>
    	<url-pattern>/*</url-pattern>
    </filter-mapping>
    注:过滤器doFilter()形参中的request和response是ServletRequest和ServletResponse的对象
    	servlet中的request和response是HttpServletRequest和HttpServletResponse的对象
    

    开发过滤器链

    (1)定义第二个、第二个过滤器类,实现javax.servlet.Filter接口;
    (2)重写init(),doFilter(),destory()方法;
    (3)配置过滤器:web.xml中。
    注:(1)在第一个过滤器的doFilter()方法中,用chain(request,response),将请求与响应对象向后续过滤器传递。
        (2)服务顺序:以web.xml中的配置顺序为主。
    

    (二)设置字符编码过滤器

    (1)定义过滤器类,实现javax.servlet.Filter接口;
    (2)重写init(),doFilter(),destory()方法;
    			①在类中设置私有属性encode:
    				private String encode="UTF-8";
    			②重写init(FilterConfig filterConfig)方法:
    				//获取初始化参数的值
    				encode=filterConfig.getInitParamater("encode");
    					if(encode==null){
    						encode="UTF-8";
    					}
    			③重写doFilter(ServletRequest req, ServletResponse res, FilterChain chain)方法:
    				//将对象转换成http下的对象
    				HttpServletRequest request=(HttpServletRequest )req;
    				HttpServletResponse response=(HttpServletResponse )res;
    				//判断请求方式是否为post
    				if("POST".equalsIgnoreCase(request.getMethod())){
    					//设置字符编码
    					request.setCharacterEncoding(encode);
    					//设置响应类型
    					response.setCharacterEncoding(encode);
    					response.setContentType("text/html;charset="+encode);
    					//将请求与响应传递给下个过滤器
    					chain.doFilter(request,response);
    					//结束
    					return;
    				}
    				//将请求与响应传递给下个过滤器
    				chain.doFilter(request,response);
    			④重写destory()方法:
    (3)配置字符编码过滤器:web.xml中。
    			<filter>
    				<filter-name>filterclassname</filter-name>
    				<filter-class>com.xzz.myfilter.filterclassname</filter-class>
    				<!--设置初始化参数   -->
    				<init-param>
    					<param-name>encode</param-name>
    					<param-value>UTF-8</param-value>
    				</init-param>
    			</filter>
    			<filter-mapping>
    				<filter-name>filterclassname</filter-name>
    				<url-pattern>/*</url-pattern>
    			</filter-mapping>
    (4)测试字符编码
    		①创建jsp文件,内容为表单提交,方式为post;
    			<form action="CharacterServlet" method="post">
    			<input name="text">
    			<input type="submit" value="测试编码">
    			</form>
    		②创建servlet文件,重写doget()方法:
    			String text=request.getParameter("text");
    			System.out.println(">>>>>>>"+text);
    
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  • 配置字符集过滤器(Filter)

    千次阅读 2014-11-13 08:57:55
    配置字符集过滤器(Filter) 在进行web项目开发时,为了避免乱码,我们通常都会在servlet中的doGet()或者doPost()中重复写下面几句代码:   req.setCharacterEncoding("utf-8");  resp....

    配置字符集过滤器(Filter)

    在进行web项目开发时,为了避免乱码,我们通常都会在servlet中的doGet()或者doPost()中重复写下面几句代码:

                 req.setCharacterEncoding("utf-8");
            resp.setContentType("text/html; charset=UTF-8");
            resp.setCharacterEncoding("utf-8");


    但是重复写这几句代码不是我们想要的,为了不再做重复工作,我们可以设置Filter过滤器:

    1、新建一个java类 CharsetFilter,并实现Filter接口

    2、重写Filter接口中的init()、doFilter()和 destroy()方法

    3、设置字符编码如下:

            HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
            HttpServletResponse resp = (HttpServletResponse) response;
            req.setCharacterEncoding("utf-8");
            resp.setContentType("text/html; charset=UTF-8");
            resp.setCharacterEncoding("utf-8");

    4、将请求交给FilterChain

            chain.doFilter(req, resp);

    5、配置web.xml(拦截所有请求)


    下面贴出源码:

    CharsetFilter.java


    package cn.demo.filter;
    
    import java.io.IOException;
    
    import javax.servlet.Filter;
    import javax.servlet.FilterChain;
    import javax.servlet.FilterConfig;
    import javax.servlet.ServletException;
    import javax.servlet.ServletRequest;
    import javax.servlet.ServletResponse;
    import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
    import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
    
    public class CharsetFilter implements Filter {
    
    	@Override
    	public void destroy() {
    	}
    
    	@Override
    	public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,
    			FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
    		HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
    		HttpServletResponse resp = (HttpServletResponse) response;
    		req.setCharacterEncoding("utf-8");
    		resp.setContentType("text/html; charset=UTF-8");
    		resp.setCharacterEncoding("utf-8");
    		chain.doFilter(req, resp);
    
    	}
    
    	@Override
    	public void init(FilterConfig arg0) throws ServletException {
    	}
    
    }
    

    web.xml

    <!-- 配置字符集过滤器 拦截所有.do请求  -->
        <filter>
            <filter-name>CharsetFilter</filter-name>
            <filter-class>cn.demo.filter.CharsetFilter</filter-class>
        </filter>
        <filter-mapping>
            <filter-name>CharsetFilter</filter-name>
            <url-pattern>*.do</url-pattern>
        </filter-mapping>



    展开全文
  • 一个简单的字符集过滤器 此内容旨在记录JavaWeb项目中扩展过滤器的过程,并不能完全解决项目中的乱码问题 1、 自定义一个过滤器类 package com.jiuqi.filter; import java.io.IOException; import javax....

    一个简单的字符集过滤器

    此内容旨在记录JavaWeb项目中扩展过滤器的过程,并不能完全解决项目中的乱码问题

    1、 自定义一个过滤器类
    package com.jiuqi.filter;
    
    import java.io.IOException;
    import javax.servlet.Filter;
    import javax.servlet.FilterChain;
    import javax.servlet.FilterConfig;
    import javax.servlet.ServletException;
    import javax.servlet.ServletRequest;
    import javax.servlet.ServletResponse;
    
    /**
     1. Title:CharacterFilter<br>
     2. Description: 字符集过滤器
     3. 
     4. @author QiuChangjin
     5. @version 2018年4月13日
     */
    public class CharacterFilter implements Filter {
    
        private String character; // 字符集编码类型
    
        /**
         * Filter的初始化
         */
        @Override
        public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
            // 读取web.xml中Filter配置的初始化参数
            character = filterConfig.getInitParameter("character");
        }
    
        @Override
        public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain)
                throws IOException, ServletException {
            // 读取初始化的参数character
            servletRequest.setCharacterEncoding(character);
            servletResponse.setCharacterEncoding(character);
            servletResponse.setContentType("text/html; charset=UTF-8");
            filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse); // 放行,转到下一个过滤器
        }
    
        /**
         * 在Filter销毁前,完毕某些资源的回收
         */
        @Override
        public void destroy() {
        }
    }
    2、WEB-INF目录下的web.xml中增加filter,过滤器加载是有顺序的
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
        xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd" id="WebApp_ID"
        version="2.5">
        <display-name>MyTest</display-name>
        <!-- 定义一个Filter -->
        <filter>
            <!-- Filter的名字 -->
            <filter-name>CharacterFilter</filter-name>
            <!-- Filter的实现类 -->
            <filter-class>com.jiuqi.filter.CharacterFilter</filter-class>
            <!-- 初始化参数 -->
            <init-param>
                <!-- 参数名 -->
                <param-name>character</param-name>
                <!-- 参数值,编码为utf-8 -->
                <param-value>utf-8</param-value>
            </init-param>
        </filter>
        <!-- 定义Filter要拦截的url地址 -->
        <filter-mapping>
            <!-- Filter的名字 -->
            <filter-name>CharacterFilter</filter-name>
            <!-- 要拦截的url,这里是所有拦截 -->
            <url-pattern>/*</url-pattern>
        </filter-mapping>
        <welcome-file-list>
            <welcome-file>index.jsp</welcome-file>
        </welcome-file-list>
    </web-app>
    3、项目代码结构

    这里写图片描述

    展开全文
  • Java实现布隆过滤器

    千次阅读 2022-01-28 16:09:47
    布隆过滤器 海量数据处理以及缓存穿透这两个场景让我认识了 布隆过滤器 ...通过 Java 编程手动实现布隆过滤器。 利用 Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器。 Redis 中的布隆过滤器。 什么是布隆过滤器? 首先,我

    布隆过滤器

    海量数据处理以及缓存穿透这两个场景让我认识了 布隆过滤器 ,我查阅了一些资料来了解它,但是很多现成资料并不满足我的需求,所以就决定自己总结一篇关于布隆过滤器的文章。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器,并且会实际去使用它!

    下面我们将分为几个方面来介绍布隆过滤器:

    1. 什么是布隆过滤器?
    2. 布隆过滤器的原理介绍。
    3. 布隆过滤器使用场景。
    4. 通过 Java 编程手动实现布隆过滤器。
    5. 利用 Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器。
    6. Redis 中的布隆过滤器。

    什么是布隆过滤器?

    首先,我们需要了解布隆过滤器的概念。

    布隆过滤器(Bloom Filter)是一个叫做 Bloom 的老哥于 1970 年提出的。我们可以把它看作由二进制向量(或者说位数组)和一系列随机映射函数(哈希函数)两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构,它占用空间更少并且效率更高,但是缺点是其返回的结果是概率性的,而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多,误报的可能性就越大。并且,存放在布隆过滤器的数据不容易删除。

    布隆过滤器示意图

    位数组中的每个元素都只占用 1 bit ,并且每个元素只能是 0 或者 1。这样申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000Bit / 8 = 125000 Byte = 125000/1024 kb ≈ 122kb 的空间。

    总结:一个名叫 Bloom 的人提出了一种来检索元素是否在给定大集合中的数据结构,这种数据结构是高效且性能很好的,但缺点是具有一定的错误识别率和删除难度。并且,理论情况下,添加到集合中的元素越多,误报的可能性就越大。

    布隆过滤器的原理介绍

    当一个元素加入布隆过滤器中的时候,会进行如下操作:

    1. 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算,得到哈希值(有几个哈希函数得到几个哈希值)。
    2. 根据得到的哈希值,在位数组中把对应下标的值置为 1。

    当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候,会进行如下操作:

    1. 对给定元素再次进行相同的哈希计算;
    2. 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1,如果值都为 1,那么说明这个值在布隆过滤器中,如果存在一个值不为 1,说明该元素不在布隆过滤器中。

    举个简单的例子:

    布隆过滤器hash计算

    如图所示,当字符串存储要加入到布隆过滤器中时,该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值,然后将对应的位数组的下标设置为 1(当位数组初始化时,所有位置均为 0)。当第二次存储相同字符串时,因为先前的对应位置已设置为 1,所以很容易知道此值已经存在(去重非常方便)。

    如果我们需要判断某个字符串是否在布隆过滤器中时,只需要对给定字符串再次进行相同的哈希计算,得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1,如果值都为 1,那么说明这个值在布隆过滤器中,如果存在一个值不为 1,说明该元素不在布隆过滤器中。

    不同的字符串可能哈希出来的位置相同,这种情况我们可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。

    综上,我们可以得出:布隆过滤器说某个元素存在,小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在,那么这个元素一定不在。

    布隆过滤器使用场景

    1. 判断给定数据是否存在:比如判断一个数字是否存在于包含大量数字的数字集中(数字集很大,5 亿以上!)、 防止缓存穿透(判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库)等等、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等等。
    2. 去重:比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。

    编码实战

    通过 Java 编程手动实现布隆过滤器

    我们上面已经说了布隆过滤器的原理,知道了布隆过滤器的原理之后就可以自己手动实现一个了。

    如果你想要手动实现一个的话,你需要:

    1. 一个合适大小的位数组保存数据
    2. 几个不同的哈希函数
    3. 添加元素到位数组(布隆过滤器)的方法实现
    4. 判断给定元素是否存在于位数组(布隆过滤器)的方法实现。

    下面给出一个我觉得写的还算不错的代码(参考网上已有代码改进得到,对于所有类型对象皆适用):

    import java.util.BitSet;
    
    public class MyBloomFilter {
    
        /**
         * 位数组的大小
         */
        private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24;
        /**
         * 通过这个数组可以创建 6 个不同的哈希函数
         */
        private static final int[] SEEDS = new int[]{3, 13, 46, 71, 91, 134};
    
        /**
         * 位数组。数组中的元素只能是 0 或者 1
         */
        private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);
    
        /**
         * 存放包含 hash 函数的类的数组
         */
        private SimpleHash[] func = new SimpleHash[SEEDS.length];
    
        /**
         * 初始化多个包含 hash 函数的类的数组,每个类中的 hash 函数都不一样
         */
        public MyBloomFilter() {
            // 初始化多个不同的 Hash 函数
            for (int i = 0; i < SEEDS.length; i++) {
                func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]);
            }
        }
    
        /**
         * 添加元素到位数组
         */
        public void add(Object value) {
            for (SimpleHash f : func) {
                bits.set(f.hash(value), true);
            }
        }
    
        /**
         * 判断指定元素是否存在于位数组
         */
        public boolean contains(Object value) {
            boolean ret = true;
            for (SimpleHash f : func) {
                ret = ret && bits.get(f.hash(value));
            }
            return ret;
        }
    
        /**
         * 静态内部类。用于 hash 操作!
         */
        public static class SimpleHash {
    
            private int cap;
            private int seed;
    
            public SimpleHash(int cap, int seed) {
                this.cap = cap;
                this.seed = seed;
            }
    
            /**
             * 计算 hash 值
             */
            public int hash(Object value) {
                int h;
                return (value == null) ? 0 : Math.abs(seed * (cap - 1) & ((h = value.hashCode()) ^ (h >>> 16)));
            }
    
        }
    }
    

    测试:

    String value1 = "https://javaguide.cn/";
    String value2 = "https://github.com/Snailclimb";
    MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
    System.out.println(filter.contains(value1));
    System.out.println(filter.contains(value2));
    filter.add(value1);
    filter.add(value2);
    System.out.println(filter.contains(value1));
    System.out.println(filter.contains(value2));
    

    Output:

    false
    false
    true
    true
    

    测试:

    Integer value1 = 13423;
    Integer value2 = 22131;
    MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
    System.out.println(filter.contains(value1));
    System.out.println(filter.contains(value2));
    filter.add(value1);
    filter.add(value2);
    System.out.println(filter.contains(value1));
    System.out.println(filter.contains(value2));
    

    Output:

    false
    false
    true
    true
    

    利用 Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器

    自己实现的目的主要是为了让自己搞懂布隆过滤器的原理,Guava 中布隆过滤器的实现算是比较权威的,所以实际项目中我们不需要手动实现一个布隆过滤器。

    首先我们需要在项目中引入 Guava 的依赖:

    <dependency>
        <groupId>com.google.guava</groupId>
        <artifactId>guava</artifactId>
        <version>28.0-jre</version>
    </dependency>
    

    实际使用如下:

    我们创建了一个最多存放 最多 1500 个整数的布隆过滤器,并且我们可以容忍误判的概率为百分之(0.01)

    // 创建布隆过滤器对象
    BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(
        Funnels.integerFunnel(),
        1500,
        0.01);
    // 判断指定元素是否存在
    System.out.println(filter.mightContain(1));
    System.out.println(filter.mightContain(2));
    // 将元素添加进布隆过滤器
    filter.put(1);
    filter.put(2);
    System.out.println(filter.mightContain(1));
    System.out.println(filter.mightContain(2));
    

    在我们的示例中,当 mightContain() 方法返回 true 时,我们可以 99%确定该元素在过滤器中,当过滤器返回 false 时,我们可以 100%确定该元素不存在于过滤器中。

    Guava 提供的布隆过滤器的实现还是很不错的(想要详细了解的可以看一下它的源码实现),但是它有一个重大的缺陷就是只能单机使用(另外,容量扩展也不容易),而现在互联网一般都是分布式的场景。为了解决这个问题,我们就需要用到 Redis 中的布隆过滤器了。

    Redis 中的布隆过滤器

    介绍

    Redis v4.0 之后有了 Module(模块/插件) 功能,Redis Modules 让 Redis 可以使用外部模块扩展其功能 。布隆过滤器就是其中的 Module。详情可以查看 Redis 官方对 Redis Modules 的介绍 :https://redis.io/modules

    另外,官网推荐了一个 RedisBloom 作为 Redis 布隆过滤器的 Module,地址:https://github.com/RedisBloom/RedisBloom
    其他还有:

    • redis-lua-scaling-bloom-filter(lua 脚本实现):https://github.com/erikdubbelboer/redis-lua-scaling-bloom-filter
    • pyreBloom(Python 中的快速 Redis 布隆过滤器) :https://github.com/seomoz/pyreBloom

    RedisBloom 提供了多种语言的客户端支持,包括:Python、Java、JavaScript 和 PHP。

    使用 Docker 安装

    如果我们需要体验 Redis 中的布隆过滤器非常简单,通过 Docker 就可以了!我们直接在 Google 搜索 docker redis bloomfilter 然后在排除广告的第一条搜素结果就找到了我们想要的答案(这是我平常解决问题的一种方式,分享一下),具体地址:https://hub.docker.com/r/redislabs/rebloom/ (介绍的很详细 )。

    具体操作如下:

    ➜  ~ docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest
    ➜  ~ docker exec -it redis-redisbloom bash
    root@21396d02c252:/data# redis-cli
    127.0.0.1:6379>
    

    常用命令一览

    注意: key : 布隆过滤器的名称,item : 添加的元素。

    1. BF.ADD:将元素添加到布隆过滤器中,如果该过滤器尚不存在,则创建该过滤器。格式:BF.ADD {key} {item}
    2. BF.MADD : 将一个或多个元素添加到“布隆过滤器”中,并创建一个尚不存在的过滤器。该命令的操作方式BF.ADD与之相同,只不过它允许多个输入并返回多个值。格式:BF.MADD {key} {item} [item ...]
    3. BF.EXISTS : 确定元素是否在布隆过滤器中存在。格式:BF.EXISTS {key} {item}
    4. BF.MEXISTS : 确定一个或者多个元素是否在布隆过滤器中存在格式:BF.MEXISTS {key} {item} [item ...]

    另外, BF. RESERVE 命令需要单独介绍一下:

    这个命令的格式如下:

    BF. RESERVE {key} {error_rate} {capacity} [EXPANSION expansion]

    下面简单介绍一下每个参数的具体含义:

    1. key:布隆过滤器的名称
    2. error_rate : 期望的误报率。该值必须介于 0 到 1 之间。例如,对于期望的误报率 0.1%(1000 中为 1),error_rate 应该设置为 0.001。该数字越接近零,则每个项目的内存消耗越大,并且每个操作的 CPU 使用率越高。
    3. capacity: 过滤器的容量。当实际存储的元素个数超过这个值之后,性能将开始下降。实际的降级将取决于超出限制的程度。随着过滤器元素数量呈指数增长,性能将线性下降。

    可选参数:

    • expansion:如果创建了一个新的子过滤器,则其大小将是当前过滤器的大小乘以expansion。默认扩展值为 2。这意味着每个后续子过滤器将是前一个子过滤器的两倍。

    实际使用

    127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter java
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter javaguide
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter java
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter javaguide
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter github
    (integer) 0
    
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  • java过滤器

    千次阅读 2021-03-05 19:13:38
    过滤器就是在源数据和目的数据之间起过滤作用的中间件。Web应用中,在处理请求时,经常有一些公共的工作,比如...开发一个过滤器必须实现Java定义好的javax.servlet.Filter接口:这一接口含有三个过滤器必须执行的...
  • web.xml配置(必须放在struts2配置之前): ...-- 字符编码过滤器配置--&gt; &lt;filter&gt; &lt;filter-name&gt;CharEncodingFilter&lt;/filter-name&gt; &lt;fi...
  • JAVA中的使用Filter过滤器设置字符集

    千次阅读 热门讨论 2015-07-20 20:01:36
    Filter是什么?  Filter不是一个Servlet,它可以叫做 Servlet链 ,它可以用来 改变 ... Filter除了可以设置字符集,解决乱码问题外,还可以用在验证用户权限,对网站进行压缩等方面。
  • public classStringUtils {//过滤通过页面表单提交的字符private static String[][] FilterChars={{"",">"},{" ",""},{"\"","""},{"&","&"},{"/","/"},{"\\","\"},{"\n",""}};//过滤通过javascr...
  • Java web项目开发中,过滤器的应用十分广泛,其中比较应用比较典型的就是字符编码过滤器。由于程序需要在多种平台下运行,其内部的Unicode字符集表示字符,所以处理中文数据就会产生乱码的情况,需要对其进行编码...
  • Spring boot拦截器、过滤器、设置字符编码拦截器过滤器设置字符编码 拦截器 自定义一个拦截器实现HandlerInterceptor接口 spring 5以后的版本,要求Java版本最少是8的,会有一个新特性default默认方法,可以不全部...
  • Java Web之过滤器(Filter)

    万次阅读 多人点赞 2018-07-31 16:58:40
    过滤器(Filter) 过滤器实际上就是对web资源进行拦截,做一些处理后再交给servlet。 通常都是用来拦截request进行处理的,也可以对返回的response进行拦截处理 大概流程图如下 应用场景 自动登录 统一设置...
  • java过滤器Filter

    万次阅读 多人点赞 2019-07-31 19:08:31
    Servlet中的过滤器Filter是实现了javax.servlet.Filter接口的服务器端程序,主要的用途是过滤字符编码、做一些业务逻辑判断如是否有权限访问页面等。其工作原理是,只要你在web.xml文件配置好要拦截的客户端请求,它...
  • Spring字符集过滤器CharacterEncodingFilter
  • Spring MVC过滤器-字符集过滤器(CharacterEncodingFilter)

    万次阅读 多人点赞 2012-04-09 15:53:26
    Spring的字符集过滤通过用于处理项目中的乱码问题,该过滤器位于org.springframework.web.filter包中,指向类CharacterEncodingFilter,CharacterEncodingFilter源代码如下: /* * Copyright 2002-2007 the ...
  • 1,拦截的概念 java里的拦截是动态拦截Action调用的对象,它提供了一种机制可以使开发者在一个Action执行的前后执行一段代码,也可以在一个Action执行前阻止其执行,同时也提供了一种可以提取Action中可重用...
  • JAVA过滤器

    千次阅读 2018-08-16 10:27:26
    过滤器Filter 1.filter的简介 filter是对客户端访问资源的过滤,符合条件放行,不符合条件不放行,并且可以对目标资源访问前后进行逻辑处理 作用: 代码的抽取(可以对request设置编码,这样所有走过的...
  • java过滤器——filter的使用和配置

    万次阅读 热门讨论 2015-06-28 00:02:13
    在我们正常的编程中,每一条线,都是从上到下依次调用,而filter是在每一个完整的调用中横着“切了一刀”。通过配置,它可以对任意代码路径进行过滤
  • Java字符编码设置总结

    千次阅读 2021-02-13 00:04:59
    1、eclipse workspace中的字符编码:windows->Preferences->general->Workspace以后新建立工程其属性对话框中的Text file encoding即为UTF-8,这个也是安装完Eclipse之后应该立刻做的第一件事,但是这种...
  • 代码如下:import java.io.IOException;import javax.servlet.Filter;import javax.servlet.FilterChain;import javax.servlet.FilterConfig;import javax.servlet.ServletException;import javax.servlet....
  • 1 SpringBoot设置字符集编码 SpringBoot设置字符集编码有两种方式 方式一:使用传统的 Spring 提供的字符编码过滤器 方式二:在 application.properties 中配置字符编码(推荐) 2方式一:使用传统的 Spring ...
  • Java过滤器与SpringMVC拦截器之间的关系与区别

    万次阅读 多人点赞 2019-03-27 08:37:34
    1 拦截器是基于java的反射机制的,而过滤器是基于函数回调。 2 过滤器是servlet规范规定的,只能用于web程序中,而拦截器是在spring容器中,它不依赖servlet容器。 3 过滤器可以拦截几乎所有的请求(包含对静态资源...
  • 4.过滤器接口的第一个例子 5.过滤器接口的第二个例子 6.过滤器拦截地址 1.介绍 Filter接口来自于Servlet规范。 Filter接口实现类由项目开发人员实现。 Filter接口可以在tomcat调用资源文件之前进行拦截 。 ...
  • 同事遇到编码问题时想做一个解决全站的字符编码过滤器过滤器类和配置如下: 过滤器类: package com.chaoxing.newspaper.web.filter; import java.io.IOException; import java.lang.reflect.InvocationHandler; ...
  • 利用filter(过滤器)拦截非法字符

    千次阅读 2019-03-22 17:23:40
    创建一个txt文件,其中存入非法字符。 创建一个Filter,拦截请求。在init方法中将txt文件中的非法字符读取到内存中。 获取请求中的参数,对请求的参数进行非法字符的校验。 如果言论中没有含有非法字符,就放行。 ...

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