Roller如何拒绝恶意评论

本文详细介绍了如何通过用户IP、单位时间和单位时间内评论的最大次数来判定恶意评论,并通过CommentServlet、GenericThrottle、IPBanList和IPBanLifter等组件实现这一机制。重点讲述了黑名单管理、加入黑名单的过程及防止恶意IP提交请求的方法。

如何界定恶意评论?Roller使用三个变量来判定,分别是:

1、用户的ip;

2、单位时间;

3、单位时间内评论的最大次数;

 

 如果某个ip在单位时间内评论的次数大于指定的值,则将此ip加入黑名单。

 

实现过程如下:

在Roller中,关于评论处理是通过一个CommentServlet来处理的,CommentServlet在握住一个GenericThrottle对象,CommentServlet初始化时,读入上面所说的两个变量:单位时间和最大评论次数。

 

GenericThrottle类的作用是创建一个缓存,将每次提交的请求根据ip地址记录一次,并累计和缓存起来。

 

CommentServlet根据GenericThrottle的累计和处理结果,见ip加到黑名单中。

 

那么如何将ip加入到黑名单中呢?IPBanList类是做这个工作的。IPBanList在初始化的时候会读入一个配置项,根据此配置项读写一个文本文件。如果这个文件不存在或者不能读,则前面的逻辑都没有效了。

 

IPBanList有一个添加黑名单的方法和一个判断某个ip是否在黑名单中的方法。

 

加入某个ip已经被加到黑名单中了,Roller如何来防止这个ip再提交请求呢?IPBanLifter类会拦截所有关于评论的请求,如果这个ip再提交这个过滤器将立即跳到错误页面。

 

完!

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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