21.一些问题总结

本文详细介绍了如何通过Java实现基于Token的防止表单重复提交的方法,包括在服务器端生成唯一Token,存储在Session中,客户端表单携带Token提交,以及服务器端验证和处理。同时,提到了在分布式环境下的解决方案,如使用Redis或MySQL来存储Session。

1.防止表单重复提交

session 方法

Java 使用Token令牌防止表单重复提交的步骤

在服务器端生成一个唯一的随机标识号,专业术语称为Token(令牌),同时在当前用户的Session域中保存这个Token。

将Token发送到客户端的Form表单中,在Form表单中使用隐藏域来存储这个Token,表单提交的时候连同这个Token一起提交到服务器端。

在服务器端判断客户端提交上来的Token与服务器端生成的Token是否一致,如果不一致,那就是重复提交了,此时服务器端就可以不处理重复提交的表单。如果相同则处理表单提交,处理完后清除当前用户的Session域中存储的标识号。

下面的场景将拒绝处理用户提交的表单请求:
1.存储Session域中的Token(令牌)与表单提交的Token(令牌)不同。
2.当前用户的Session中不存在Token(令牌)。

这里的 session 按照单机和分布式,可以使用 redis/mysql 等解决分布式的问题。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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