过滤器实现方式

简介: Spring Cloud Gateway 的过滤器用于处理HTTP请求和响应,支持日志记录、请求转发、权限校验等。内置过滤器如AddRequestHeader、RewritePath、SetStatus等,可自定义以满足特定需求。

在 Spring Cloud Gateway 中,过滤器(Filter)用于对传入的 HTTP 请求或传出的 HTTP 响应进行处理,可以实现日志记录、请求转发、权限校验、请求修改等功能。Spring Cloud Gateway内置了许多常用的过滤器,同时也支持自定义过滤器来满足特定的业务需求。以下是一些常用的内置过滤器及其功能:

  1. AddRequestHeader:向请求头中添加指定的键值对。
  2. AddRequestParameter:向请求参数中添加指定的键值对。
  3. RewritePath:重写请求路径。
  4. StripPrefix:去除请求路径中的n段前缀。
  5. SetStatus:设置响应的状态码。
  6. AddResponseHeader:向响应头中添加指定的键值对。
目录
相关文章
|
12小时前
|
负载均衡 Java Nacos
常见的Ribbon/Spring LoadBalancer的负载均衡策略
自SpringCloud 2020版起,Ribbon被弃用,转而使用Spring Cloud LoadBalancer。Ribbon支持轮询、随机、加权响应时间和重试等负载均衡策略;而Spring Cloud LoadBalancer则提供轮询、随机及Nacos负载均衡策略,基于Reactor实现,更高效灵活。
7 0
|
12小时前
|
监控 Java Sentinel
Hystrix和Sentinel有什么异同
Hystrix 和 Sentinel 是提升微服务架构稳定性的流行组件,均支持服务熔断与限流,提供实时监控。Hystrix 通过线程池和信号量实现服务隔离,Sentinel 基于流量控制和系统负载保护,各有特色。
5 0
|
20天前
|
NoSQL Redis
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略,分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括:volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random;全库数据淘汰策略包括:allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外,还有 no-eviction 策略,禁止驱逐数据,当内存不足时新写入操作会报错。
49 16
|
11小时前
|
XML Java 数据库连接
Mybatis映射关系
简介:本文介绍了MyBatis框架中四种常见的关系映射方式,包括一对一、一对多、多对一及多对多。一对一通过简单属性映射实现;一对多通过在主对象中添加集合属性并使用`<collection>`标签映射子对象集合;多对一则利用`<association>`标签在主对象中映射单个子对象;多对多需引入第三方类,分别在两个主对象中添加对方的集合属性,并通过`<collection>`标签实现映射。
47 32
|
11小时前
|
关系型数据库 数据库
数据库如何保证事务的ACID特性?
InnoDB通过undo log实现事务的原子性,支持回滚;采用悲观锁与乐观锁确保事务隔离性;利用redo log保障事务持久性,记录数据页的物理修改并用于恢复;通过上述特性共同维护数据的一致性。
38 26
|
11小时前
|
存储 索引
什么情况下不应该创建索引?
索引应避免在很少使用的列、数据值少的列、text/image/bit类型列上创建,因为这些情况下索引不仅无助于提升查询速度,还会降低系统维护效率,增加存储开销。当数据修改频率远高于查询时,也不宜创建索引。
37 25
|
20天前
|
Java Spring
SpringBoot自动装配的原理
在Spring Boot项目中,启动引导类通常使用`@SpringBootApplication`注解。该注解集成了`@SpringBootConfiguration`、`@ComponentScan`和`@EnableAutoConfiguration`三个注解,分别用于标记配置类、开启组件扫描和启用自动配置。
52 17
|
20天前
|
NoSQL Redis
Redis分布式锁如何实现 ?
Redis分布式锁通过SETNX指令实现,确保仅在键不存在时设置值。此机制用于控制多个线程对共享资源的访问,避免并发冲突。然而,实际应用中需解决死锁、锁超时、归一化、可重入及阻塞等问题,以确保系统的稳定性和可靠性。解决方案包括设置锁超时、引入Watch Dog机制、使用ThreadLocal绑定加解锁操作、实现计数器支持可重入锁以及采用自旋锁思想处理阻塞请求。
53 16
|
20天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
在项目中,为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题,我们采用了多种策略:对于低一致性要求的数据,不做特别处理;时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险;高一致性但时效性要求不高的数据,利用MQ异步同步确保最终一致性;而对一致性和时效性都有高要求的数据,则采用分布式事务(如Seata TCC模式)来保障。
53 14
|
11小时前
|
存储 数据管理 关系型数据库
数据库分库分表的原因?
分库分表通过减少单库单表负担来提升查询性能。垂直切分按业务耦合度将表或列分布于不同库或表中,减少数据量,优化性能。水平切分则按数据逻辑关系将表分散至多库多表,减小单表数据量,实现分布式处理。选择方式需根据具体需求决定。
29 19