对ACEGI中FilterChainProxy进行性能调优

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原创 最新推荐文章于 2026-06-23 12:11:06 发布 3.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Acegi 各过滤的解析（一） 演示实例 博文链接：https://melin.iteye.com/blog/161950 立即下载

一般情况下，在ACEGI中队filterChainProxy如下配置

    <bean id="filterChainProxy"

          class="org.acegisecurity.util.FilterChainProxy">

        <property name="filterInvocationDefinitionSource">

            <value>

                CONVERT_URL_TO_LOWERCASE_BEFORE_COMPARISON

                PATTERN_TYPE_APACHE_ANT

                /**=httpSessionContextIntegrationFilter,captchaValidationProcessingFilter,

authenticationProcessingFilter,rememberMeProcessingFilter,anonymousProcessingFilter,

logoutFilter,channelProcessingFilter,basicProcessingFilter,securityContextHolderAwareRequestFilter,

exceptionTranslationFilter,filterInvocationInterceptor

            </value>                      

        </property>

</bean>

当系统中受保护的Resource过多时，会出现这样的一个问题，页面加载速度明显变慢了，特别是在用户登录系统后。为什么这么说呢，我们先分析下filterInvocationInterceptor（即org.acegisecurity.intercept.web.FilterSecurityInterceptor）的工作原理便可知道一二。

在FilterSecurityInterceptor的父类AbstractSecurityInterceptor中使用beforeInvocation方法对用户访问的资源进行抉择，判断用户是否有访问权限，这里主要是对URL进行判断，在URL转发之前判断该用户是否有访问该URL的权限。这样一来因为filterInvocationInterceptor对所有路径进行过滤上面的(/**)设置，包括静态图片文件，css文件，flash文件等，这些url都要经过FilterSecurityInterceptor的判断，这样势必影响页面加载速度。那为什么登陆后系统会明显变慢了，因为匿名用户时，ACEGI读取的匿名用户的Resource列表为空，虽然也对所有的URL进行了权限判断，但页面加载并不显得慢。经过上面的分析，尝试了作了下面的修改，把每个Filter需要过滤的URL单独写，有公用的写成一行，示例如下。作了这样的优化，页面加载的速度有了明显的提升。

 

    <bean id="filterChainProxy"

          class="org.acegisecurity.util.FilterChainProxy">

        <property name="filterInvocationDefinitionSource">

            <value>

                CONVERT_URL_TO_LOWERCASE_BEFORE_COMPARISON

                PATTERN_TYPE_APACHE_ANT                

/j_acegi_security_check=httpSessionContextIntegrationFilter,captchaValidationProcessingFilter,

authenticationProcessingFilter,exceptionTranslationFilter,filterInvocationInterceptor

                /j_acegi_logout=httpSessionContextIntegrationFilter,rememberMeProcessingFilter,

anonymousProcessingFilter,logoutFilter,basicProcessingFilter,securityContextHolderAwareRequestFilter,

exceptionTranslationFilter,filterInvocationInterceptor

                /**/*.html=httpSessionContextIntegrationFilter,rememberMeProcessingFilter,anonymousProcessingFilter,

basicProcessingFilter,securityContextHolderAwareRequestFilter,exceptionTranslationFilter,filterInvocationInterceptor

                /**/*.htm=httpSessionContextIntegrationFilter,rememberMeProcessingFilter,anonymousProcessingFilter,

basicProcessingFilter,securityContextHolderAwareRequestFilter,exceptionTranslationFilter,filterInvocationInterceptor

                /**/*.jsp=httpSessionContextIntegrationFilter,rememberMeProcessingFilter,anonymousProcessingFilter,

basicProcessingFilter,securityContextHolderAwareRequestFilter,exceptionTranslationFilter,filterInvocationInterceptor

                /**/*.do=httpSessionContextIntegrationFilter,rememberMeProcessingFilter,anonymousProcessingFilter,

basicProcessingFilter,securityContextHolderAwareRequestFilter,exceptionTranslationFilter,filterInvocationInterceptor

                /**/*.ajax=httpSessionContextIntegrationFilter,rememberMeProcessingFilter,anonymousProcessingFilter,

basicProcessingFilter,securityContextHolderAwareRequestFilter,ajaxExceptionTranslationFilter,filterInvocationInterceptor

            </value>                  

        </property>

</bean>

  value部分一行显示不下，我手动折行了

 
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#acegi #bean #url #apache #security
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acegi认证,授权 学习acegi的第一步, <bean id="filterChainProxy" class="org.acegisecurity.util.FilterChainProxy"> <property name="filterInvocationDefinitionSource"> <value> PATTERN_TYPE_APACHE_ANT /**=httpSessionContextIntegrationFilter,basicProcessingFilter,exceptionTranslationFilter,filterInvocationInterceptor </value> </property> </bean> <bean id="httpSessionContextIntegrationFilter" class="org.acegisecurity.context.HttpSessionContextIntegrationFilter"> <property name="allowSessionCreation" value="false" /> </bean> <bean id="basicProcessingFilter" class="org.acegisecurity.ui.basicauth.BasicProcessingFilter"> <property name="authenticationManager" ref="authenticationManager" /> <property name="authenticationEntryPoint" ref="basicProcessingFilterEntryPoint" /> </bean> <bean id="basicProcessingFilterEntryPoint" class="org.acegisecurity.ui.basicauth.BasicProcessingFilterEntryPoint"> <property name="realmName" value="Acegi First Demo Realm" /> </bean> 立即下载

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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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