SpringCloud Gateway 修改请求路径(判断请求路径是否符合当前环境)

SpringCloud Gateway 修改请求路径的过滤器(StripPrefix Filter和PrefixPath Filter) 一:StripPrefix Filter 1.1 StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发。 1.2 修改 application-predicate-path.yml 文件,代码如下: server: port: 8769 #--- #三个横线表示再创建一个配置文件 spring: #profiles:... 阅读详情
package com.gitee.cashzhang27.ftf.gateway.filter;

import static org.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_REQUEST_URL_ATTR;
import static org.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils.URI_TEMPLATE_VARIABLES_ATTRIBUTE;
import static org.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils.addOriginalRequestUrl;

import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.gitee.cashzhang27.ftf.common.core.entity.Response;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBuffer;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpRequest;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import org.springframework.web.util.pattern.PathPattern;
import reactor.core.publisher.Mono;

/**
 * @author Cash Zhang
 * @version v1.0
 * @since 2019/03/10 17:16
 */
@Component
public class RequestGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {

  @Value("${spring.profiles.active}")
  private String active;

  private final static String SEGMENT = "-";

  /**
   * Process the Web request and (optionally) delegate to the next {@code WebFilter} through the
   * given {@link GatewayFilterChain}.
   *
   * @param exchange the current server exchange
   * @param chain provides a way to delegate to the next filter
   * @return {@code Mono<Void>} to indicate when request processing is complete
   */
  @Override
  public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
    ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
    ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
    // 获取请求路径前缀(api-dev/api-prod)
    PathPattern.PathMatchInfo pathMatchInfo = exchange
        .getAttribute(URI_TEMPLATE_VARIABLES_ATTRIBUTE);
    if (pathMatchInfo != null) {
      Map<String, String> uriVariables = pathMatchInfo.getUriVariables();
      String api = uriVariables.get("api");
      // 判断请求路径是否符合当前环境
      if (!api.split(SEGMENT)[1].equals(active)) {
        byte[] responseBytes = JSONUtil
            .toJsonStr(Response
                .failed(HttpStatus.FORBIDDEN.value(), HttpStatus.FORBIDDEN.getReasonPhrase()))
            .getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
        DataBuffer buffer = response.bufferFactory().wrap(responseBytes);
        response.setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN);
        response.getHeaders().add("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
        return response.writeWith(Mono.just(buffer));
      }
    }

    // 将StripPrefixGatewayFilter加入全局过滤器中
    addOriginalRequestUrl(exchange, request.getURI());
    String rawPath = request.getURI().getRawPath();
    String newPath = "/" + Arrays.stream(StringUtils.tokenizeToStringArray(rawPath, "/"))
        .skip(2L).collect(Collectors.joining("/"));
    ServerHttpRequest newRequest = request.mutate()
        .path(newPath)
        .build();
    exchange.getAttributes().put(GATEWAY_REQUEST_URL_ATTR, newRequest.getURI());

    return chain.filter(exchange.mutate()
        .request(newRequest).build());
  }

  @Override
  public int getOrder() {
    return -1000;
  }
}

 

若依RuoYi-Cloud代码学习三---ruoyi-gateway扩展gateway网关组件的知识 一、API 网关概述 作为微服务的门面,应用于服务数量众多、复杂度较高、规模比较大的系统。 优点: 客户端通过 API 网关与微服务交互时,客户端只需要知道 API 网关地址即可,而不需要维护大量的服务地址,简化了客户端的开发。 客户端直接与 API 网关通信,能够减少客户端与各个服务的交互次数。 客户端与后端的服务耦合度降低。 节省流量,提高性能,提升用户体验。 API 网关还提供了安全、流控、过滤、缓存、计费以及监控等 API 管理功能。 常见API 网关实现方案 Spring Cloud G 阅读详情

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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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cashZhang27
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