log Filter Analysis

本文介绍如何通过实现Filter接口并在其doFilter方法中记录日志来监控web资源的访问过程。文章展示了具体的LogFilter实现代码,包括初始化、销毁及核心过滤逻辑。此外,还解释了filterChain对象的作用及其doFilter方法的调用方式。

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Filter接口中有一个doFilter方法,当开发人员编写好Filter,并配置对哪个web资源进行拦截后,WEB服务器每次在调用web资源的service方法之前,都会先调用一下filter的doFilter方法,因此,在该方法内编写代码可达到如下目的:

  1. 调用目标资源之前,让一段代码执行。
  2. 是否调用目标资源(即是否让用户访问web资源)。

  web服务器在调用doFilter方法时,会传递一个filterChain对象进来,filterChain对象是filter接口中最重要的一个对象,它也提供了一个doFilter方法,开发人员可以根据需求决定是否调用此方法,调用该方法,则web服务器就会调用web资源的service方法,即web资源就会被访问,否则web资源不会被访问。

 

PS: 日志的记录,当有请求到达时,在该过滤器中进行日志的记录。处理完成后,进入后续的Filter或者处理。

public class LogFilter implements Filter { 

    private FilterConfig config; 

    // 实现初始化方法 

    public void init(FilterConfig config) { 

        this.config = config; 

    } 

    // 实现销毁方法 

    public void destroy() { 

        this.config = null; 

    } 

    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, 

            FilterChain chain) { 

        // 获取ServletContext 对象,用于记录日志 

        ServletContext context = this.config.getServletContext(); 

        long before = System.currentTimeMillis(); 

        System.out.println("开始过滤... "); 

        // 将请求转换成HttpServletRequest 请求 

        HttpServletRequest hrequest = (HttpServletRequest) request; 

        // 记录日志 

        context.log("Filter已经截获到用户的请求的地址: " + hrequest.getServletPath()); 

         // Filter 只是链式处理,请求依然转发到目的地址。

         chain.doFilter(request, response); 

    long after = System.currentTimeMillis(); 

        // 记录日志 

        context.log("过滤结束"); 

        // 再次记录日志 

        context.log(" 请求被定位到" + ((HttpServletRequest) request).getRequestURI() 

                + "所花的时间为: " + (after - before)); 

    } 

在上面的请求Filter中,仅在日志中记录请求的URL,对所有的请求都执行chain.doFilter(request,reponse)方法,当Filter 对请求过滤后,依然将请求发送到目的地址。 

转载于:https://www.cnblogs.com/cool125/p/8643348.html

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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