springMVC中多个自定义拦截器方法的执行顺序

SpringMVC - 13 - 自定义拦截器HandlerInterceptor 、多个拦截器下的执行顺序 文章目录# 原理 、 流程## perHandle## postHandle # 原理 、 流程 ## perHandle 下图可知,perHandle 的 调用 是在 调用目标方法之前 如果,某一个拦截器的 preHandle 方法返回 false ,后面拦截器也就不继续执行了 , 之前的 (上面) DispatcherServlet doDispacher 也直接 返回 ## po... 阅读详情

springMVC中多个自定义Interceptor的执行顺序

1,正常执行时(即:所有的preHandle()函数都返回true)

    springMVC中提供了接口来帮助我们自定义拦截器。我们只需要继承org.springframework.web.servlet.handler.HandlerInterceptorAdapter类或者实现org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor接口然后实现相应的方法就可以自定义拦截器了。
   在写好了拦截器类后,在springMVC的配置文件中添加类似的配置信息就可以拦截具体的url。

    <mvc:interceptors>
        <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/**" />
            <bean class="com.zkw.interceptor.loginInterceptor.testInterceptor" />
        </mvc:interceptor>
    </mvc:interceptors>

在<mvc:interceptors> 的标签中还可以针对不同的匹配路径指定多个拦截器,类似的如下所述

    <mvc:interceptors>
        <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/**" />
            <bean class="com.zkw.interceptor.loginInterceptor.tsetInterceptor" />
        </mvc:interceptor>
        <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/**"/>
            <bean class="com.zkw.interceptor.loginInterceptor.test1Interceptor" />
        </mvc:interceptor>
        <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/**"/>
            <bean class="com.zkw.interceptor.loginInterceptor.test2Interceptor" />
        </mvc:interceptor>
    </mvc:interceptors>

当匹配多个路径时,拦截器的执行顺序是什么样的呢?
  针对上述配置,分别创建了三个拦截器LoginInterceptor、testInterceptor、test1Interceptor,
每个拦截器的代码大致相同。

package com.zkw.interceptor.loginInterceptor;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;
import org.springframework.web.servlet.handler.HandlerInterceptorAdapter;

public class testInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter{
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        int a = 0;
        System.out.println("第一个拦截器preHandle");
        return true;
    }

    public void postHandle(HttpServletRequest arg0, HttpServletResponse arg1,
            Object arg2, ModelAndView arg3) throws Exception {
        System.out.println();
        System.out.println("第一个拦截器的postHandle");
    }

    public void afterCompletion(HttpServletRequest arg0,
            HttpServletResponse arg1, Object arg2, Exception arg3)
            throws Exception {
        System.out.println();
        System.out.println("第一个拦截器的afterCompletion");
    }
}

当输入一个url后,控制台打印结果如下:
这里写图片描述

由此可见:拦截器正常执行时拦截器方法的执行顺序为:配置文件中在前面的拦截器的preHandle()方法先执行,然后根据配置文件中拦截器的顺序依次执行拦截器的preHandle()方法,等所有拦截器的preHandle()方法执行完成后,逆序执行每个拦截器的postHandle()方法,当所有postHandle()方法执行完成后,再逆序执行afterCompletion()方法

2,非正常执行时(即:在执行拦截器时,有的拦截器的preHandle()返回false)

修改上述springMVC的配置文件拦截器的顺序以及匹配的路径。

<mvc:interceptors>
        <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/main/**"/>
            <bean class="com.zkw.interceptor.loginInterceptor.testInterceptor" />
        </mvc:interceptor>
        <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/main/**"/>
            <bean class="com.zkw.interceptor.loginInterceptor.test1Interceptor" />
        </mvc:interceptor>
        <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/**" />
            <bean class="com.zkw.interceptor.loginInterceptor.LoginInterceptor" />
        </mvc:interceptor>
    </mvc:interceptors>

在浏览器输入localhost:8080/spiderAndAnalysis/main/index地址,将匹配以上三个拦截器。运行的结果如下:
这里写图片描述
这里只是改变了拦截器的顺序,其他的代码一点都没有变。从运行的结果可以看出在执行完三个拦截器的preHandle()函数之后,就突然跳到第三个拦截器的afterCompletion()方法,然后执行第二个拦截器的afterCompletion()方法就结束了。这是因为在我的程序中执行到第一个拦截器的preHandle()方法的时候,返回了false。所以当拦截器非正常执行完成时,会直接跳过所有拦截器的postHandle()函数,然后再逆向的执行preHandle()函数返回为true时的afterCompletion()方法。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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