深入理解Servlet Filter及其限流实践

2024-06-21 10:36

本文主要是介绍深入理解Servlet Filter及其限流实践,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引言

在Java Servlet技术中,Filter是一个拦截器,它允许开发者在请求到达目标资源之前或响应发送给客户端之后,对请求或响应进行拦截和处理。这种机制为实现诸如身份验证、日志记录、请求修改等功能提供了极大的灵活性。

Filter基础

Filter接口定义了三个主要方法:init()doFilter()destroy()。下面我们将逐一介绍这些方法的作用和使用场景。

init()方法

init()方法在Filter实例化后由容器调用一次,用于初始化Filter。这个方法接收一个FilterConfig对象,它包含了Filter的配置参数。如果在初始化过程中发生错误,可以通过抛出ServletException来通知容器。

doFilter()方法

doFilter()方法是Filter的核心,它在每次请求到达资源时被调用。Filter可以通过这个方法对请求和响应进行拦截和处理。doFilter()方法接收三个参数:ServletRequestServletResponseFilterChainFilterChain允许Filter将请求传递给链中的下一个Filter或目标资源。

destroy()方法

destroy()方法在Filter被容器移除服务之前调用,提供了清理资源的机会,如关闭文件句柄或停止线程。

Filter使用场景

Filter可以用于多种场景,包括但不限于:

  • 身份验证:确保用户已登录并拥有访问资源的权限。
  • 日志记录:记录请求和响应的详细信息,用于审计和监控。
  • 数据压缩:在发送响应之前压缩数据,减少网络传输量。
  • 请求修改:在请求到达目标资源之前修改请求参数。

使用Redis和Lua实现请求限流

限流是控制应用程序接收请求速率的一种机制,用于防止系统过载。以下是一个使用Redis和Lua脚本实现请求限流的示例。

环境准备

  • Redis服务器:安装并运行Redis。
  • Spring框架:使用Spring框架的RedisTemplate来简化Redis操作。

限流Filter实现

  1. 定义Lua脚本:用于原子性地检查和更新请求计数。

    local limitResourceKey = KEYS[1]
    local limitTimeWindowMillis = tonumber(ARGV[1])
    local currentMillis = tonumber(ARGV[2])
    local limitCount = tonumber(ARGV[3])local windowStartMs = currentMillis - limitTimeWindowMillis
    local current = redis.call('zcount', limitResourceKey, windowStartMs, currentMillis)if current and tonumber(current) >= limitCount thenreturn false
    endredis.call("ZREMRANGEBYSCORE", limitResourceKey, 0, windowStartMs)
    math.randomseed(currentMillis)
    redis.call("zadd", limitResourceKey, currentMillis, tostring(currentMillis) .. tostring(math.random(1000,9999)))
    redis.call("expire", limitResourceKey, limitTimeWindowMillis/1000)return true
    
  2. 编写Filter类

    public class RateLimitingFilter implements Filter {private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;private final String LUA_SCRIPT = "...";  // 将上面的Lua脚本赋值到这里@Overridepublic void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {// 初始化RedisTemplateredisTemplate = new RedisTemplate<>();// 配置RedisTemplate(省略具体配置代码)}@Overridepublic void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,FilterChain chain) throws IOException, ServletException {String key = "rate_limit:" + request.getRemoteAddr();long limitTimeWindowMillis = 60000;  // 1分钟时间窗口long limitCount = 100;  // 最大请求次数boolean allowed = (Boolean) redisTemplate.execute((RedisOperationsCallback<Boolean>) connection -> {DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>(LUA_SCRIPT, Long.class);script.getKeys().add(key);return (Long) script.execute(connection, Arrays.asList(limitTimeWindowMillis, System.currentTimeMillis(), limitCount));});if (allowed) {chain.doFilter(request, response);  // 继续过滤链} else {response.getWriter().write("Rate limit exceeded.");}}@Overridepublic void destroy() {// 清理RedisTemplate资源}
    }
    

部署和配置

将RateLimitingFilter添加到你的web.xml文件中,配置为全局Filter或针对特定URL模式。

结语

通过上述介绍,我们了解到了Servlet Filter的基本概念和使用方法,以及如何使用Redis和Lua脚本来实现请求限流。Filter提供了一种强大的方式来处理Web应用程序中的各种任务,而限流则是保护应用程序免受过度请求的一种有效手段。希望这篇博客能帮助你更好地理解和应用Servlet Filter。

这篇关于深入理解Servlet Filter及其限流实践的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1080981

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