饼干探秘:深入Spring MVC中获取Cookie数据的技术解析

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 饼干探秘:深入Spring MVC中获取Cookie数据的技术解析

Servlet API 方式

package world.xuewei.controller;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import javax.servlet.http.Cookie;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
/**
 * 第一个控制器
 *
 * @author 薛伟
 * @since 2023/10/30 16:18
 */
@Controller
public class CookieController {
    @RequestMapping("/cookie")
    public String cookie(HttpServletRequest request) {
        Cookie[] cookies = request.getCookies();
        for (Cookie cookie : cookies) {
            String name = cookie.getName();
            if ("Token".equals(name)) {
                // 获取到指定 Cookie
                String value = cookie.getValue();
                System.out.println(name);
                System.out.println(value);
            }
        }
        return "index";
    }
}

@CookieValue 注解

@CookieValue 注解是 SpringMVC 框架中的一个注解,用于从请求的 Cookie 中获取值并绑定到方法参数或模型属性上。

使用 @CookieValue 注解时,你需要指定要获取的 Cookie 的名称。当请求被处理时,SpringMVC 会自动解析 Cookie,并将对应名称的 Cookie 值绑定到方法参数或模型属性上。

如果请求中不存在指定名称的 Cookie,cookieValue 参数将会被设置为 null(如果指定了 required=false)或抛出异常(默认)(如果未指定 required=false)。

除了获取单个 Cookie 值外,@CookieValue 注解还支持以下功能:

  1. 指定默认值:可以使用 defaultValue 属性为参数指定默认值,当请求中不存在指定名称的 Cookie 时,将使用该默认值。
  2. 支持类型转换:@CookieValue 注解可以将 Cookie 值转换为不同的类型,例如 intbooleanDate 等。如果无法转换,则会抛出异常。
  3. 属性绑定:可以使用 @CookieValue 注解将 Cookie 值绑定到模型属性上,从而在视图中使用该属性。

需要注意的是,@CookieValue 注解只能用于处理简单类型的 Cookie 值。如果需要处理复杂的 Cookie 结构,可以考虑使用 javax.servlet.http.Cookie 类或自定义注解与拦截器来实现。

package world.xuewei.controller;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.CookieValue;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
/**
 * 第一个控制器
 *
 * @author 薛伟
 * @since 2023/10/30 16:18
 */
@Controller
public class CookieController {
    @RequestMapping("/cookie")
    public String cookie(@CookieValue(value = "Token") String token) {
        System.out.println("token = " + token);
        return "index";
    }
}


相关文章
|
13天前
|
Web App开发 数据采集 开发者
某查”平台请求头反爬技术解析与应对
某查”平台请求头反爬技术解析与应对
|
7天前
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
Tiktokenizer 是一款现代分词工具,旨在高效、智能地将文本转换为机器可处理的离散单元(token)。它不仅超越了传统的空格分割和正则表达式匹配方法,还结合了上下文感知能力,适应复杂语言结构。Tiktokenizer 的核心特性包括自适应 token 分割、高效编码能力和出色的可扩展性,使其适用于从聊天机器人到大规模文本分析等多种应用场景。通过模块化设计,Tiktokenizer 确保了代码的可重用性和维护性,并在分词精度、处理效率和灵活性方面表现出色。此外,它支持多语言处理、表情符号识别和领域特定文本处理,能够应对各种复杂的文本输入需求。
37 6
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
|
4天前
|
编解码 人工智能 并行计算
基于 Megatron 的多模态大模型训练加速技术解析
Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具,旨在帮助开发者快速上手大模型,打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例,从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
DeepSeek技术报告解析:为什么DeepSeek-R1 可以用低成本训练出高效的模型
DeepSeek-R1 通过创新的训练策略实现了显著的成本降低,同时保持了卓越的模型性能。本文将详细分析其核心训练方法。
566 11
DeepSeek技术报告解析:为什么DeepSeek-R1 可以用低成本训练出高效的模型
|
6天前
|
移动开发 前端开发 JavaScript
从入门到精通:H5游戏源码开发技术全解析与未来趋势洞察
H5游戏凭借其跨平台、易传播和开发成本低的优势,近年来发展迅猛。接下来,让我们深入了解 H5 游戏源码开发的技术教程以及未来的发展趋势。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
鸿蒙赋能智慧物流:AI类目标签技术深度解析与实践
在数字化浪潮下,物流行业面临变革,传统模式的局限性凸显。AI技术为物流转型升级注入动力。本文聚焦HarmonyOS NEXT API 12及以上版本,探讨如何利用AI类目标签技术提升智慧物流效率、准确性和成本控制。通过高效数据处理、实时监控和动态调整,AI技术显著优于传统方式。鸿蒙系统的分布式软总线技术和隐私保护机制为智慧物流提供了坚实基础。从仓储管理到运输监控再到配送优化,AI类目标签技术助力物流全流程智能化,提高客户满意度并降低成本。开发者可借助深度学习框架和鸿蒙系统特性,开发创新应用,推动物流行业智能化升级。
|
2月前
|
SQL Java 数据库连接
对Spring、SpringMVC、MyBatis框架的介绍与解释
Spring 框架提供了全面的基础设施支持,Spring MVC 专注于 Web 层的开发,而 MyBatis 则是一个高效的持久层框架。这三个框架结合使用,可以显著提升 Java 企业级应用的开发效率和质量。通过理解它们的核心特性和使用方法,开发者可以更好地构建和维护复杂的应用程序。
136 29
|
17天前
|
人工智能 文字识别 自然语言处理
保单AI识别技术及代码示例解析
车险保单包含基础信息、车辆信息、人员信息、保险条款及特别约定等关键内容。AI识别技术通过OCR、文档结构化解析和数据校验,实现对保单信息的精准提取。然而,版式多样性、信息复杂性、图像质量和法律术语解析是主要挑战。Python代码示例展示了如何使用PaddleOCR进行保单信息抽取,并提出了定制化训练、版式分析等优化方向。典型应用场景包括智能录入、快速核保、理赔自动化等。未来将向多模态融合、自适应学习和跨区域兼容性发展。
|
2月前
|
存储 NoSQL Java
使用Java和Spring Data构建数据访问层
本文介绍了如何使用 Java 和 Spring Data 构建数据访问层的完整过程。通过创建实体类、存储库接口、服务类和控制器类,实现了对数据库的基本操作。这种方法不仅简化了数据访问层的开发,还提高了代码的可维护性和可读性。通过合理使用 Spring Data 提供的功能,可以大幅提升开发效率。
76 21
|
26天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
DeepSeek模型的突破:性能超越R1满血版的关键技术解析
上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示,7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性,并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路,区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能,还为未来AI研究提供了新方向。
487 5

推荐镜像

更多