当前位置：首页 > wzjs >正文

网站建设方案策划书seo标题优化裤子关键词

wzjs 2025/8/17 6:33:21

网站建设方案策划书,seo标题优化裤子关键词,wordpress查看网站内容,网站后台使用培训一、GatewayFilter GatewayFilter 是一个简单的接口，用于定义网关过滤器的行为。一个网关过滤器就是一个实现了 GatewayFilter 接口的类，它可以执行在请求进入网关或响应离开网关时的某些操作。过滤器可以用于修改请求或响应，记录日志&#…

一、GatewayFilter

GatewayFilter 是一个简单的接口，用于定义网关过滤器的行为。一个网关过滤器就是一个实现了 GatewayFilter 接口的类，它可以执行在请求进入网关或响应离开网关时的某些操作。过滤器可以用于修改请求或响应，记录日志，添加头部信息，等等。

public interface GatewayFilter {Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain);}

一个简单的自定义网关过滤器,：

public class MyFilter implements GatewayFilter, Ordered {@Overridepublic Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {exchange.getAttributes().put("start",System.currentTimeMillis());return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(new Runnable() {@Overridepublic void run() {long start = exchange.getAttribute("start");System.out.println(exchange.getRequest().getURI() + "执行耗时：" + (System.currentTimeMillis()-start));}}));}@Overridepublic int getOrder() {return 0;}
}

配置：

@Configuration
public class MyConfig {/**配置自定义过滤器*/@Beanpublic RouteLocator routeLocator(RouteLocatorBuilder builder) {return builder.routes().route(r ->r.path("/provider/**")//用户访问的路径.uri("lb://service-provider")//路由的真实服务器ip+端口.filters(new MyFilter()) // 局部过滤器.id("provider_route")) // 路由id.build();}
}

二、AbstractGatewayFilterFactory

AbstractGatewayFilterFactory 是一个抽象类，用于更方便地创建网关过滤器。它处理过滤器的参数解析和创建，使得定义过滤器变得更加简单。

public class MyCustomGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactory<MyCustomGatewayFilterFactory.Config> {public MyCustomGatewayFilterFactory() {super(Config.class);}@Overridepublic GatewayFilter apply(Config config, Class<Config> configClass) {// 在这里创建并返回过滤器实例return (exchange, chain) -> {// 过滤器逻辑return chain.filter(exchange);};}public static class Config {// 过滤器的配置参数}
}

下面是一个通过令牌桶算法实现的简单限流：

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class RateLimitByIpGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactory<RateLimitByIpGatewayFilterFactory.Config> {public RateLimitByIpGatewayFilterFactory() {super(Config.class);}@Overridepublic GatewayFilter apply(Config config) {return (exchange, chain) -> {// 获取请求的IP地址String ipAddress = exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress();// 使用简单的基于IP的限流逻辑，你可以根据实际需求选择其他限流算法// 这里使用一个简单的令牌桶算法作为示例if (isRateLimited(ipAddress, config.getLimit())) {// 如果超过限流阈值，返回错误响应exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS);return exchange.getResponse().setComplete();}// 如果未超过限流阈值，继续处理请求return chain.filter(exchange);};}private boolean isRateLimited(String ipAddress, int limit) {// 在这里实现你的限流逻辑，这里使用一个简单的令牌桶算法作为示例// 你可以使用库如Google Guava RateLimiter来简化实现// 这里只是一个简单的示例，请根据实际需求进行更复杂的实现// 在真实场景中，你可能需要将访问频率记录到数据库或分布式缓存中// 这里使用一个简单的Map模拟存储令牌桶Map<String, Long> tokenBucket = new ConcurrentHashMap<>();// 获取当前时间戳long now = System.currentTimeMillis();// 获取或初始化令牌桶tokenBucket.putIfAbsent(ipAddress, now);// 获取上次访问时间long lastAccessTime = tokenBucket.get(ipAddress);// 计算时间间隔long interval = now - lastAccessTime;// 计算令牌生成速率double rate = 1000.0 / limit; // 假设限制每秒请求次数// 计算应该生成的令牌数量int tokensToAdd = (int) (interval / rate);// 更新令牌桶中的令牌数量tokenBucket.put(ipAddress, now + tokensToAdd);// 检查令牌数量是否超过阈值return tokensToAdd > limit;}public static class Config {private int limit;public int getLimit() {return limit;}public void setLimit(int limit) {this.limit = limit;}}
}

配置文件配置限流阈值：

spring:cloud:gateway:routes:- id: rate_limit_routeuri: http://example.comfilters:- RateLimitByIp=1predicates:- Path=/api/**

上述配置将限制 /api/** 路径下的请求每秒只能有 1 次。请注意，RateLimitByIp 需要和 RateLimitByIpGatewayFilterFactory 的类名中的大小写一致，同时参数 1 是用来设置限流的阈值，你可以根据需要调整。

固定容量的令牌桶： 令牌桶内有固定数量的令牌，这些令牌以固定的速率被添加到桶中。

令牌添加速率： 令牌以恒定的速率（例如每秒添加固定数量的令牌）被添加到令牌桶中。

令牌消耗： 当请求到达时，需要从令牌桶中获取一个令牌。如果令牌桶中有足够的令牌，则请求被允许处理，并消耗一个令牌；否则，请求被限流。

平滑限流： 由于令牌以恒定速率被添加，令牌桶算法可以实现平滑限流，即请求被均匀地处理，而不是突然被拒绝。

适应突发流量： 令牌桶算法对于处理突发流量也具有一定的适应性，因为即使令牌桶空了一段时间，一旦有令牌被添加，就可以处理新的请求。

容错性好： 由于令牌桶算法是基于时间的，因此对于时间敏感的应用来说，容错性较好。而且由于每个请求都需要从令牌桶中获取令牌，因此可以有效防止突发请求对系统的影响。

三、区别

设计用途:

GatewayFilter: 用于定义网关过滤器的行为，是一个简单的接口。每个过滤器的实现需要直接实现 GatewayFilter 接口中的方法。
AbstractGatewayFilterFactory: 是一个抽象类，旨在更方便地创建具有配置参数的网关过滤器。通过继承这个抽象类，你可以更容易地处理配置参数的解析和过滤器实例的创建。

用法:

GatewayFilter: 直接实现 GatewayFilter 接口，编写过滤器逻辑。这种方式适用于不需要配置参数的简单过滤器。
AbstractGatewayFilterFactory: 继承该抽象类，实现抽象方法 apply 和 apply(C config, Class<C> configClass)，并在其中处理配置参数并创建过滤器实例。这种方式适用于需要配置参数的过滤器。

配置参数:

GatewayFilter: 如果过滤器需要配置参数，需要通过其他方式（如构造函数、属性注入等）传递参数，因为 GatewayFilter 接口本身不提供直接的配置机制。
AbstractGatewayFilterFactory: 通过泛型参数 C 指定配置参数的类型，并在 apply 方法中接收配置参数。这使得配置参数的处理更为灵活，Spring Cloud Gateway 会负责将配置参数绑定到过滤器实例。

查看全文

http://www.dtcms.com/wzjs/376859.html