过滤器总结

过滤器总结
一、Servlet过滤器的概念:
Servlet过滤器是在Java Servlet规范2.3中定义的,它能够对Servlet容器的请求和响应对象进行检查和修改。   
Servlet过滤器本身并不产生请求和响应对象,它只能提供过滤作用。Servlet过期能够在Servlet被调用之前检查Request对象,修改Request Header和Request内容;在Servlet被调用之后检查Response对象,修改Response Header和Response内容。
Servlet过期负责过滤的Web组件可以是Servlet、JSP或者HTML文件。 
 
二、Servlet过滤器的特点:
A.Servlet过滤器可以检查和修改ServletRequest和ServletResponse对象
B.Servlet过滤器可以被指定和特定的URL关联,只有当客户请求访问该URL时,才会触发过滤器
C.Servlet过滤器可以被串联在一起,形成管道效应,协同修改请求和响应对象
 
三、Servlet过滤器的作用:
A.查询请求并作出相应的行动。
B.阻塞请求-响应对,使其不能进一步传递。
C.修改请求的头部和数据。用户可以提供自定义的请求。
D.修改响应的头部和数据。用户可以通过提供定制的响应版本实现。
E.与外部资源进行交互。
 
四、Servlet过滤器的适用场合:
A.认证过滤
B.登录和审核过滤
C.图像转换过滤
D.数据压缩过滤
E.加密过滤
F.令牌过滤
G.资源访问触发事件过滤
H.XSL/T过滤
I.Mime-type过滤
 
五、Servlet过滤器接口的构成:
所有的Servlet过滤器类都必须实现javax.servlet.Filter接口。这个接口含有3个过滤器类必须实现的方法:
A.init(FilterConfig):
这是Servlet过滤器的初始化方法,Servlet容器创建Servlet过滤器实例后将调用这个方法。在这个方法中可以读取web.xml文件中Servlet过滤器的初始化参数
B.doFilter(ServletRequest,ServletResponse,FilterChain):
这个方法完成实际的过滤操作,当客户请求访问于过滤器关联的URL时,Servlet容器将先调用过滤器的doFilter方法。FilterChain参数用于访问后续过滤器
B.destroy():
Servlet容器在销毁过滤器实例前调用该方法,这个方法中可以释放Servlet过滤器占用的资源
 
六、Servlet过滤器的创建步骤:
A.实现javax.servlet.Filter接口
B.实现init方法,读取过滤器的初始化函数
C.实现doFilter方法,完成对请求或过滤的响应
D.调用FilterChain接口对象的doFilter方法,向后续的过滤器传递请求或响应
E.销毁过滤器
 
七、Servlet过滤器对请求的过滤:
A.Servlet容器创建一个过滤器实例
B.过滤器实例调用init方法,读取过滤器的初始化参数
C.过滤器实例调用doFilter方法,根据初始化参数的值判断该请求是否合法
D.如果该请求不合法则阻塞该请求
E.如果该请求合法则调用chain.doFilter方法将该请求向后续传递
 
八、Servlet过滤器对响应的过滤:
A.过滤器截获客户端的请求
B.重新封装ServletResponse,在封装后的ServletResponse中提供用户自定义的输出流
C.将请求向后续传递
D.Web组件产生响应
E.从封装后的ServletResponse中获取用户自定义的输出流
F.将响应内容通过用户自定义的输出流写入到缓冲流中
G.在缓冲流中修改响应的内容后清空缓冲流,输出响应内容

九、Servlet过滤器的发布:
A.发布Servlet过滤器时,必须在web.xml文件中加入<filter>元素和<filter-mapping>元素。
B.<filter>元素用来定义一个过滤器:
属性                   含义
filter-name    指定过滤器的名字
filter-class    指定过滤器的类名
init-param    为过滤器实例提供初始化参数,可以有多个
C.<filter-mapping>元素用于将过滤器和URL关联:
属性                     含义
filter-name    指定过滤器的名字
url-pattern    指定和过滤器关联的URL,为"/"表示所有URL
 
十一、Servlet过滤器使用的注意事项
A.由于Filter、FilterConfig、FilterChain都是位于javax.servlet包下,并非HTTP包所特有的,所以其中所用到的请求、响应对象ServletRequest、ServletResponse在使用前都必须先转换成HttpServletRequest、HttpServletResponse再进行下一步操作。
B.在web.xml中配置Servlet和Servlet过滤器,应该先声明过滤器元素,再声明Servlet元素

C.如果要在Servlet中观察过滤器生成的日志,应该确保在server.xml的localhost对应的<host>元素中配置如下<logger>元素:
<Logger className = "org.apache.catalina.logger.FileLogger"
directory = "logs" prefix = "localhost_log."suffix=".txt"
timestamp = "true"/>
<think>好的,用户想了解C++中位图和布隆过滤器的相关知识及总结,我需要结合提供的引用资料来组织回答。首先,我应该先明确位图和布隆过滤器的基本概念,然后讨论它们的实现和应用,最后总结它们的优缺点和应用场景。 首先看位图部分。根据引用[3],位图用于处理海量数据的存在性判断,比如40亿个整数去重。位图通过每个bit位表示一个数据是否存在,节省空间。需要提到位图的数据结构设计,比如用vector<bool>或直接操作比特位。实现部分可能需要给出C++的代码示例,比如设置某位为1,清除为0,检查存在性。应用方面包括快速查找、去重、排序等,引用[2]和[3]都有提到这些应用。 然后是布隆过滤器。根据引用[4],布隆过滤器是概率型数据结构,用于判断元素可能存在或一定不存在。它使用多个哈希函数映射到不同的位,引用[3]和[4]都提到了这一点。实现部分需要说明插入和查找的过程,以及为什么不能删除,或者如何支持删除(可能需要引用计数)。应用方面,引用[5]提到了缓存穿透的解决方案,防止数据库被无效查询压垮。此外,分布式系统和爬虫中的URL去重也是常见应用。 需要注意布隆过滤器的优缺点,比如空间效率高但存在误判率,无法删除元素等。引用[4]和[5]都有相关描述。可能需要比较位图和布隆过滤器的适用场景,比如位图适合精确判断且数据范围小的情况,而布隆过滤器适合大数据量且允许一定误判的情况。 代码实现部分,位图可以用bitset或手动操作位,布隆过滤器则需要多个哈希函数和位图的组合。需要确保示例代码正确,比如展示如何设置位,检查存在性,以及布隆过滤器的插入和查询步骤。 最后总结部分,需要将位图和布隆过滤器的核心点对比,强调它们在海量数据处理中的重要性,并结合引用中的内容,如引用[1]提到的结合位图和布隆过滤器的方案,可能可以提到这种混合结构在优化空间和查询速度上的优势。 现在需要检查是否有遗漏的引用内容,比如引用[1]提到结合位图和布隆过滤器的优点,这可能是在实际应用中的优化策略,需要在总结部分提到。同时,用户要求生成相关问题,需要根据内容设计相关问题,比如应用场景、实现细节、优缺点比较等。 需要注意回答的结构,先讲位图,再讲布隆过滤器,每个部分包括概念、实现、应用,最后总结对比。确保引用标识正确添加,例如在提到布隆过滤器概念时加上[^4],在缓存穿透时引用[^5]等。</think>### C++位图与布隆过滤器总结 #### 一、位图(Bitmap) **1. 概念与实现** 位图通过每个比特位(bit)表示一个数据的存在性(0/1),适用于海量数据的快速存在性判断[^3]。例如,40亿个整数(约16GB)用位图仅需约500MB内存。 **C++实现示例**: ```cpp class Bitmap { private: std::vector<uint32_t> bits; // 使用uint32_t数组存储位 public: Bitmap(size_t range) : bits((range >> 5) + 1, 0) {} // 计算需要多少32位块 void set(size_t x) { size_t index = x >> 5; // 确定数组下标 size_t offset = x % 32; // 确定比特位偏移 bits[index] |= (1 << offset); } bool test(size_t x) { size_t index = x >> 5; size_t offset = x % 32; return (bits[index] & (1 << offset)) != 0; } }; ``` **2. 应用场景** - **数据去重**:如统计40亿整数中不重复的数字。 - **快速查询**:判断IP是否在黑名单中。 - **排序**:对有限范围的整数进行非比较排序[^2]。 --- #### 二、布隆过滤器(Bloom Filter) **1. 概念与实现** 布隆过滤器通过$k$个哈希函数将元素映射到多个位,若所有对应位为1则“可能存在”,否则“一定不存在”[^4]。牺牲一定准确性换取极高的空间效率。 **C++实现核心逻辑**: ```cpp class BloomFilter { private: Bitmap bitmap; size_t k; // 哈希函数数量 public: BloomFilter(size_t size, size_t k) : bitmap(size), k(k) {} void add(const std::string& key) { for (size_t i = 0; i < k; ++i) { size_t hash = std::hash<std::string>{}(key + std::to_string(i)); bitmap.set(hash % bitmap.size()); } } bool contains(const std::string& key) { for (size_t i = 0; i < k; ++i) { size_t hash = std::hash<std::string>{}(key + std::to_string(i)); if (!bitmap.test(hash % bitmap.size())) return false; } return true; // 可能存在(有一定误判率) } }; ``` **2. 应用场景** - **缓存穿透防护**:拦截不存在的数据请求,保护数据库。 - **分布式系统**:减少节点间冗余数据传输。 - **爬虫URL去重**:避免重复抓取已处理的页面[^3]。 **3. 优缺点** - **优点**:空间效率高,查询时间$O(k)$,适合海量数据[^4]。 - **缺点**:误判率随元素增加而上升,且不支持删除(除非引入计数布隆过滤器)。 --- #### 三、对比与总结 | **特性** | **位图** | **布隆过滤器** | |------------------|------------------------------|------------------------------| | **数据范围** | 适用于整数且范围较小 | 支持任意数据类型 | | **误判率** | 无 | 有(可调整哈希函数数量优化) | | **删除支持** | 直接修改位即可 | 需额外结构(如计数位图) | | **典型场景** | 精确存在性判断 | 允许误判的存在性预筛 | **混合优化方案**:结合位图与布隆过滤器,例如用位图处理高频数据,布隆过滤器处理低频数据,提升整体性能[^1]。 ---
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