过滤器总结

最新推荐文章于 2023-01-21 14:37:43 发布
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分类专栏： javaWeb
过滤器是驻留在Web服务器上的Web组件，它可以过滤从客户端传递到服务器端的请求和响应
可以部署多个过滤器，这些过滤器组成一个过滤器链
过滤器API包括Filter、FilterConfig、FilterChain三个接口
过滤器的包装器类可以更改请求和响应的内容  
过滤器生命周期包括初始化、过滤、销毁三个阶段
部署描述文件中使用<filter>和<filter-mapping>元素进行配置
过滤器链中容器会先调用匹配请求URI的过滤器，然后才是匹配servlet名的过滤器
过滤器Filter学习总结
Marmara
03-23 608
一、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。 二、快速入门 步骤： （1）编写一个过滤器的类实现Filter接口 （2）实现接口中尚未实现的方法(着重实现doFilter方法) （3）在web.xml中进行配置(主要是配置要对哪些资源进行过滤) 三、Filter的API详解...
浅谈springMVC拦截器和过滤器总结
08-31
在Spring MVC中，有两种常见的机制可以用来对访问...总结，拦截器和过滤器都是在请求处理过程中进行增强的重要工具，它们各自有其独特的优势和适用场景。开发者可以根据实际需求选择合适的方式来实现对URL的拦截处理。
JAVA WEB学习笔记(四)－Servlet过滤器
pengpenglin的专栏
05-02 2588
一、Servlet过滤器的概念：***************************************************************************************Servlet过滤器是在Java Servlet规范2.3中定义的，它能够对Servlet容器的请求和响应对象进行检查和修改。　　　Servlet过滤器本身并不产生请求和响应对象，它只能提供过滤
【总结】过滤器
桃子疯狂_博客
10-16 244
过滤器 1.什么是过滤器 相当于访问公司之前必须到前台进行填表登记,才可以进入,之后在离开该公司时候,也需要签署何时签退的表格 2.Filter主要使用场合 整站字符集编码配置； 会员登录检测； 会员权限检测； 3.Filter原理——在访问最终资源前进行过滤判断 可以级联判断，形成过滤器链： 4Filter中的过滤判断 1)过滤器类要实现javax.servlet.Filter接口 2)过...
stm32 can 过滤器总结
06-01
stm32 can 过滤器总结
can入门教程CAN总线呕心沥血教程 STM32CAN过滤器总结.zip
11-23
can入门教程CAN总线呕心沥血教程 STM32CAN过滤器总结: CANopen轻松入门.pdf can入门教程.pdf CAN总线呕心沥血教程.pdf STM32CAN过滤器总结.pdf STM32之CAN---CANID过滤器分析.pdf
filter过滤器 总结
03-27
非常实用的过滤器,自己在网上找了很多资料，总结了一套切实可用的filter文档，希望能帮助你，完成你的工作
jQuery选择器-过滤器总结
12-01
本文将对jQuery选择器与过滤器进行一次全面而深入的总结，旨在帮助读者更高效地理解和运用这些工具。 #### 基本选择器 1. **#id**: 选取具有特定ID的元素。 2. **element**: 选取指定类型的HTML元素。 3. **.class...
Filter 过滤器总结
风清扬写代码
07-23 189
Filter有三个方法 void init(FilterConfig)在tomcat启动时被调用 void destroy()在tomcat关闭时被调用 void doFilter (ServletRequest,ServletResponse,FilterChain)每次有请求时被调用 FilterConfig类与ServletConfig相似用来获取Filter的初始...
过滤器知识总结
mischen520的博客
08-03 652
过滤器要点： filter是在servlet/JSP执行前后都会执行，chain.doFilter(request,   response)之前的代码在servlet/JSP之前执行，chain.doFilter(request,  response)之后的代码在servlet/JSP之后执行。     3、整个流程是客户端发出请求后，先执行filter里面dofilter方法的chain
过滤器知识点总结
钊兵的博客
07-05 518
使用注解配置 多个过滤器的执行顺序 使用配置文件 先配置的先执行，后配置的后执行 使用注解 根据filterName的字符顺序排序 过滤器的生命周期 构造方法 web容器启动 1次 init方法 对象创建后 1次 doFilter方法 请求被拦截后 N次 destroy方法 web容器关闭 1次 @Override public void destroy() {
过滤器Filter总结
机械工程跑路哥
01-21 1647
过滤器是JavaWeb三大组件之一（Servlet、Filter，Listner）； 作用： 把对资源（servlet、jsp、html等）的请求拦截下来，从而实现一些特殊的功能； 如权限控制、统一编码处理、敏感字符处理等；
过滤器和拦截器的认识和总结
weixin_42560233的博客
12-24 284
对过滤器和拦截器的认识和总结 参考：http://blog.youkuaiyun.com/chenleixing/article/details/44573495 http://haohaoxuexi.iteye.com/blog/1750680 以前在学习时一直搞不清这两者的区别，以为过滤器是servlet中的，拦截器是springmvc的，后来在做一个登录拦截的时候，发现两者都可以实现，所以稍微的终结了一...
过滤器Fliter的一些基础知识总结
王伟的博客
02-01 850
关于Fliter的基础总结一、使用fliter功能的时候需要先配置filter的xml文件1. 需要配置filtername 2. 需要配置filtermapping 二、Filter可以用来干嘛？1. 他可以过滤指定的文件夹或者指定网址 2. 可以为不同客户提供不同权限的功能 3. 解决一些字符乱码问题 三、如何对请求进行拦截和放行1. 拦截的配置<url-pattern>可以指定以下几点：
Filter过滤器学习小结
只写代码不设计
04-28 1107
        这段时间对servlet和filter的知识点复习了一下，通过几个小小例子的时间，明白了Servlet过滤器的功能，也从例子中体会到了Filter的工作方法。下面做个小小的总结：        Servlet过滤器能够对Servlet容器的请求、响应对象进行检查和修改，而自己本身并不产生请求和响应对象，只起到一个过滤的作用，也因此称之为“过滤器”。呵呵        Ser
WEB重点总结
qq_34580386的博客
07-24 1492
第一章： u  HTTP协议原理 （掌握HTTP遵循请求/响应模型，HTTP是无状态的协议，端口号为80） u  HTTP协议处理流程 1、客户端和Web服务器建立连接 2、客户端发送HTTP请求 3、服务器生成HTTP响应回发 4、关闭连接 u  HTTP协议请求和响应信息格式 请求信息：  分为请求行、请求头、空行、消息体（POST）   响应信息： u  W
servlet-mapping的三种通用路径配置方式（Filter-mapping也一样）
晨 の Java天堂
05-05 4117
在配置web.xml的servlet-mapping 的 url-pattern 碰到问题, 上网查, 查到servelt2_2-spec.pdf才得到答案.  结论:  • '/XXX/*'  • '*.html'  • '/'  • 其他都是精确映射        例: '/XXX/Y*.html' 只能映射/XXX/Y*.html 的URL请求.        例: '/X
c++位图和布隆过滤器总结
最新发布
03-31
<think>好的，用户想了解C++中位图和布隆过滤器的相关知识及总结，我需要结合提供的引用资料来组织回答。首先，我应该先明确位图和布隆过滤器的基本概念，然后讨论它们的实现和应用，最后总结它们的优缺点和应用场景。 首先看位图部分。根据引用[3]，位图用于处理海量数据的存在性判断，比如40亿个整数去重。位图通过每个bit位表示一个数据是否存在，节省空间。需要提到位图的数据结构设计，比如用vector<bool>或直接操作比特位。实现部分可能需要给出C++的代码示例，比如设置某位为1，清除为0，检查存在性。应用方面包括快速查找、去重、排序等，引用[2]和[3]都有提到这些应用。 然后是布隆过滤器。根据引用[4]，布隆过滤器是概率型数据结构，用于判断元素可能存在或一定不存在。它使用多个哈希函数映射到不同的位，引用[3]和[4]都提到了这一点。实现部分需要说明插入和查找的过程，以及为什么不能删除，或者如何支持删除（可能需要引用计数）。应用方面，引用[5]提到了缓存穿透的解决方案，防止数据库被无效查询压垮。此外，分布式系统和爬虫中的URL去重也是常见应用。 需要注意布隆过滤器的优缺点，比如空间效率高但存在误判率，无法删除元素等。引用[4]和[5]都有相关描述。可能需要比较位图和布隆过滤器的适用场景，比如位图适合精确判断且数据范围小的情况，而布隆过滤器适合大数据量且允许一定误判的情况。 代码实现部分，位图可以用bitset或手动操作位，布隆过滤器则需要多个哈希函数和位图的组合。需要确保示例代码正确，比如展示如何设置位，检查存在性，以及布隆过滤器的插入和查询步骤。 最后总结部分，需要将位图和布隆过滤器的核心点对比，强调它们在海量数据处理中的重要性，并结合引用中的内容，如引用[1]提到的结合位图和布隆过滤器的方案，可能可以提到这种混合结构在优化空间和查询速度上的优势。 现在需要检查是否有遗漏的引用内容，比如引用[1]提到结合位图和布隆过滤器的优点，这可能是在实际应用中的优化策略，需要在总结部分提到。同时，用户要求生成相关问题，需要根据内容设计相关问题，比如应用场景、实现细节、优缺点比较等。 需要注意回答的结构，先讲位图，再讲布隆过滤器，每个部分包括概念、实现、应用，最后总结对比。确保引用标识正确添加，例如在提到布隆过滤器概念时加上[^4]，在缓存穿透时引用[^5]等。</think>### C++位图与布隆过滤器总结 #### 一、位图（Bitmap） **1. 概念与实现** 位图通过每个比特位（bit）表示一个数据的存在性（0/1），适用于海量数据的快速存在性判断[^3]。例如，40亿个整数（约16GB）用位图仅需约500MB内存。 **C++实现示例**： ```cpp class Bitmap { private: std::vector<uint32_t> bits; // 使用uint32_t数组存储位 public: Bitmap(size_t range) : bits((range >> 5) + 1, 0) {} // 计算需要多少32位块 void set(size_t x) { size_t index = x >> 5; // 确定数组下标 size_t offset = x % 32; // 确定比特位偏移 bits[index] |= (1 << offset); } bool test(size_t x) { size_t index = x >> 5; size_t offset = x % 32; return (bits[index] & (1 << offset)) != 0; } }; ``` **2. 应用场景** - **数据去重**：如统计40亿整数中不重复的数字。 - **快速查询**：判断IP是否在黑名单中。 - **排序**：对有限范围的整数进行非比较排序[^2]。 --- #### 二、布隆过滤器（Bloom Filter） **1. 概念与实现** 布隆过滤器通过$k$个哈希函数将元素映射到多个位，若所有对应位为1则“可能存在”，否则“一定不存在”[^4]。牺牲一定准确性换取极高的空间效率。 **C++实现核心逻辑**： ```cpp class BloomFilter { private: Bitmap bitmap; size_t k; // 哈希函数数量 public: BloomFilter(size_t size, size_t k) : bitmap(size), k(k) {} void add(const std::string& key) { for (size_t i = 0; i < k; ++i) { size_t hash = std::hash<std::string>{}(key + std::to_string(i)); bitmap.set(hash % bitmap.size()); } } bool contains(const std::string& key) { for (size_t i = 0; i < k; ++i) { size_t hash = std::hash<std::string>{}(key + std::to_string(i)); if (!bitmap.test(hash % bitmap.size())) return false; } return true; // 可能存在（有一定误判率） } }; ``` **2. 应用场景** - **缓存穿透防护**：拦截不存在的数据请求，保护数据库。 - **分布式系统**：减少节点间冗余数据传输。 - **爬虫URL去重**：避免重复抓取已处理的页面[^3]。 **3. 优缺点** - **优点**：空间效率高，查询时间$O(k)$，适合海量数据[^4]。 - **缺点**：误判率随元素增加而上升，且不支持删除（除非引入计数布隆过滤器）。 --- #### 三、对比与总结 | **特性** | **位图** | **布隆过滤器** | |------------------|------------------------------|------------------------------| | **数据范围** | 适用于整数且范围较小 | 支持任意数据类型 | | **误判率** | 无 | 有（可调整哈希函数数量优化） | | **删除支持** | 直接修改位即可 | 需额外结构（如计数位图） | | **典型场景** | 精确存在性判断 | 允许误判的存在性预筛 | **混合优化方案**：结合位图与布隆过滤器，例如用位图处理高频数据，布隆过滤器处理低频数据，提升整体性能[^1]。 ---
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