Java for Beginner
777 subscribers
773 photos
220 videos
12 files
1.3K links
Канал от новичков для новичков!
Изучайте Java вместе с нами!
Здесь мы обмениваемся опытом и постоянно изучаем что-то новое!

Наш YouTube канал - https://www.youtube.com/@Java_Beginner-Dev

Наш канал на RUTube - https://rutube.ru/channel/37896292/
Download Telegram
Детальный анализ поведения fail-safe коллекций

CopyOnWriteArrayList: детали реализации
Структура данных:
public class CopyOnWriteArrayList<E> {
// volatile для обеспечения memory visibility
private transient volatile Object[] array;

final Object[] getArray() {
return array;
}

final void setArray(Object[] a) {
array = a;
}
}


Алгоритм добавления элемента:
public boolean add(E e) {
synchronized(lock) {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;

// Создание новой копии
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
newElements[len] = e;

// Атомарная замена ссылки
setArray(newElements);
return true;
}
}


Характеристики:
Чтение: O(1), без блокировок
Запись: O(n), требует полного копирования
Память: Дополнительная копия во время модификации

Итераторы: Всегда работают с snapshot

ConcurrentHashMap: сегментированная архитектура


Структура (Java 7 и ранее):
public class ConcurrentHashMap<K, V> {
final Segment<K,V>[] segments; // Массив сегментов

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock {
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
}
}


Итерация:
public Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
return new EntryIterator();
}

// Weakly consistent итератор
final class EntryIterator extends HashIterator
implements Iterator<Entry<K,V>> {
public Map.Entry<K,V> next() {
HashEntry<K,V> e = super.nextEntry();
return new WriteThroughEntry(e.key, e.value);
}
}


Характеристики:
Чтение: O(1) в среднем, без блокировок
Запись: O(1) в среднем, блокировка только сегмента
Итераторы: Weakly consistent, могут не видеть все изменения


Преимущества и недостатки fail-safe подхода

Преимущества
Безопасность в многопоточных сценариях: Нет необходимости во внешней синхронизации
Отсутствие ConcurrentModificationException: Итерация никогда не прерывается
Высокая производительность чтения: Особенно в read-heavy workload'ах
Простота использования: Меньше требований к синхронизации


Недостатки
Расход памяти: Copy-on-write требует дополнительной памяти
Задержка видимости изменений: Итераторы могут не видеть свежие данные
Производительность записи: Copy-on-write имеет высокую стоимость
Сложность семантики: Weak consistency может быть неинтуитивной


Паттерны использования fail-safe коллекций

Сценарии для CopyOnWriteArrayList
Конфигурационные данные:
public class ConfigurationManager {
private final CopyOnWriteArrayList<Listener> listeners =
new CopyOnWriteArrayList<>();

public void addListener(Listener listener) {
listeners.add(listener); // Безопасно, даже во время уведомлений
}

public void notifyListeners() {
for (Listener listener : listeners) { // Snapshot итератор
listener.onChange();
}
}
}


Кэширование часто читаемых данных:
public class DataCache {
private volatile CopyOnWriteArrayList<Data> cache =
new CopyOnWriteArrayList<>();

public void refreshCache() {
List<Data> newData = loadData();
cache = new CopyOnWriteArrayList<>(newData); // Атомарная замена
}

public List<Data> getData() {
return cache; // Безопасное чтение
}
}


Сценарии для ConcurrentHashMap
Кэш с конкурентным доступом:
public class ConcurrentCache<K, V> {
private final ConcurrentHashMap<K, V> cache = new ConcurrentHashMap<>();

public V get(K key) {
return cache.get(key); // Без блокировок
}

public V computeIfAbsent(K key, Function<K, V> loader) {
return cache.computeIfAbsent(key, loader); // Атомарно
}

public void processAll() {
for (Map.Entry<K, V> entry : cache.entrySet()) {
// Безопасная итерация даже при concurrent модификациях
processEntry(entry);
}
}
}



#Java #для_новичков #beginner #for_each #fail_fast #fail_safe
👍2
Критерии выбора fail-fast и fail-safe

Выбор fail-fast коллекций когда:
Single-threaded окружение или контролируемая многопоточность
Важна немедленная видимость изменений
Ограниченные ресурсы памяти
Частые операции записи
Нужна предсказуемость поведения


// Оптимально для single-threaded сценариев
List<String> singleThreadedList = new ArrayList<>();


Выбор fail-safe коллекций когда:
Высокая конкурентность чтения и записи
Read-heavy workloads
Не критична задержка видимости изменений
Достаточно памяти для copy-on-write
Нужна thread-safe семантика без внешней синхронизации


// Оптимально для многопоточных read-heavy сценариев
List<String> concurrentList = new CopyOnWriteArrayList<>();


Гибридные подходы

Комбинация fail-fast и внешней синхронизации
public class SynchronizedListWrapper {
private final List<String> list = new ArrayList<>();

public synchronized void safeIteration() {
// Внутри synchronized блока fail-fast безопасен
for (String item : list) {
process(item);
}
}

public synchronized void modify() {
list.add("new");
}
}


Использование ReadWriteLock
public class ReadWriteProtectedList {
private final List<String> list = new ArrayList<>();
private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

public void iterateSafely() {
lock.readLock().lock();
try {
for (String item : list) {
process(item); // Безопасное чтение
}
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
}

public void modifySafely() {
lock.writeLock().lock();
try {
list.add("new"); // Безопасная модификация
} finally {
lock.writeLock().unlock();
}
}
}



Практические рекомендации и best practices

Общие рекомендации по выбору циклов
Предпочитайте for-each для простого последовательного обхода
Используйте индексированный for когда нужен индекс или нестандартный обход
Избегайте индексированного for для LinkedList
Рассмотрите Stream API для сложных операций фильтрации и трансформации

// For-each для простого обхода
for (Item item : items) {
process(item);
}

// Индексированный for когда нужен индекс
for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
processWithIndex(items.get(i), i);
}

// Stream API для сложных операций
items.stream()
.filter(this::shouldProcess)
.map(this::transform)
.forEach(this::process);


Рекомендации по работе с fail-fast коллекциями
Не модифицируйте коллекцию во время итерации через методы коллекции
Используйте Iterator.remove() для безопасного удаления
Собирайте изменения отдельно для пакетного применения
Синхронизируйте доступ в многопоточных сценариях


// Безопасный паттерн
List<String> toRemove = new ArrayList<>();
for (String item : list) {
if (shouldRemove(item)) {
toRemove.add(item);
}
}
list.removeAll(toRemove);


Рекомендации по работе с fail-safe коллекциями
Понимайте семантику weak consistency для concurrent коллекций
Учитывайте стоимость copy-on-write для больших коллекций
Используйте для read-heavy workloads
Избегайте частых модификаций больших CopyOnWriteArrayList

// Оптимальное использование CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList<Data> dataCache = new CopyOnWriteArrayList<>();

// Редкое обновление всего кэша
public void refreshCache() {
List<Data> freshData = loadFreshData();
dataCache = new CopyOnWriteArrayList<>(freshData);
}

// Частое чтение
public List<Data> getCachedData() {
return dataCache;
}



#Java #для_новичков #beginner #for_each #fail_fast #fail_safe
👍2
Что выведет код?

import java.util.*;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;

public class Task161225 {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> failFast = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3));
List<Integer> failSafe = new CopyOnWriteArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3));

try {
for (int num : failFast) {
System.out.print(num + " ");
if (num == 2) failFast.add(4);
}
} catch (Exception e) {
System.out.print("FFex ");
}

try {
for (int num : failSafe) {
System.out.print(num + " ");
if (num == 2) failSafe.add(4);
}
} catch (Exception e) {
System.out.print("FSex ");
}

System.out.print(failFast.size() + " ");
System.out.print(failSafe.size());
}
}


#Tasks
👍1
Spring Cloud Gateway: граница микросервисов.

Если рискнете посмотреть сегодняшнее видео, то скорее всего приобретете неплохую компетенцию по Spring Cloud Gateway.

Что я там показал и о чем рассказал:
🔵Зачем вообще нам Gateway и что это такое.
🔵Как происходит роутинг и как это настроить в mvc и webflux версиях.
🔵Что такое предикаты, фильтры, и что они могут.
🔵Как всегда немного подебажил))

Репозиторий на GitHub очень ждет Ваших звезд. Хотя-бы зацените как я для Вас постарался. ☺️

Ссылка на Youtube
Ссылка на Рутьюб

Смотрите, ставьте лайки, подписывайтесь на каналы!✌️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥6🆒11
Вопрос с собеседований

Что такое pessimistic locking? 🤓


Ответ:

Пессимистичная блокировка предполагает высокую вероятность конфликта.

Данные блокируются сразу при чтении. Это гарантирует безопасность, но снижает производительность.

Часто используется в базах данных для защиты от одновременных обновлений.


#собеседование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
История IT-технологий сегодня — 17 декабря


ℹ️ Кто родился в этот день

Джозеф Генри (англ. Joseph Henry; 17 декабря 1797 — 13 мая 1878) — американский физик, первый секретарь Смитсоновского института. Создавая магниты, Генри открыл новое явление в электромагнетизме — самоиндукцию.


🌐 Знаковые события

1903 — первый полёт самолёта Wright Flyer братьев Райт.


#Biography #Birth_Date #Events #17Декабря
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1
Gateway Filters: Глубокая архитектура и реактивная реализация

Реактивная природа фильтров в Spring Cloud Gateway

В Spring Cloud Gateway каждый фильтр реализует интерфейс GatewayFilter, который определяет единственный метод:

Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain);


Ключевой аспект — возвращаемый тип Mono<Void>. Это реактивный тип, представляющий отложенное вычисление, которое может завершиться успешно, с ошибкой или никогда не завершиться. Фильтры не блокируют поток выполнения (thread) — вместо этого они описывают pipeline обработки, который выполняется асинхронно.

Пример неблокирующего фильтра:
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// Этот код выполняется синхронно при построении цепочки
long startTime = System.currentTimeMillis();

// Возвращаем Mono, который описывает асинхронную операцию
return chain.filter(exchange)
.then(Mono.fromRunnable(() -> {
// Этот код выполняется асинхронно ПОСЛЕ завершения цепочки
long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
log.info("Request processed in {} ms", duration);
}));
}


Цепочка фильтров как реактивный pipeline

GatewayFilterChain представляет собой последовательность фильтров, организованную как связанный список. Когда вызывается chain.filter(exchange), выполнение передаётся следующему фильтру в цепочке. Последний фильтр в цепочке вызывает фактическую маршрутизацию запроса к целевому сервису через NettyRoutingFilter.

Внутренняя реализация DefaultGatewayFilterChain:
public class DefaultGatewayFilterChain implements GatewayFilterChain {
private final List<GatewayFilter> filters;
private final int index;
private final Publisher<Void> currentPublisher;

@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange) {
return Mono.defer(() -> {
if (this.index < filters.size()) {
GatewayFilter filter = filters.get(this.index);
DefaultGatewayFilterChain chain = new DefaultGatewayFilterChain(
this, this.index + 1);
return filter.filter(exchange, chain);
} else {
return Mono.empty(); // Конец цепочки
}
});
}
}


Важное наблюдение: цепочка фильтров не выполняется немедленно. Она описывается как последовательность операторов реактивного программирования, которые будут выполнены позже, когда на них подпишутся.


Порядок выполнения фильтров

Фильтры выполняются в строго определённом порядке:

GlobalFilter с наименьшим значением getOrder() (отрицательные значения имеют наивысший приоритет)
Остальные GlobalFilter в порядке возрастания значения getOrder()
Фильтры маршрута в порядке их объявления в конфигурации


Пример конфликта порядка:
@Component
@Order(-1) // Выполняется ПЕРВЫМ
public class FirstGlobalFilter implements GlobalFilter {
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
log.info("First global filter");
return chain.filter(exchange);
}
}

@Component
@Order(0) // Выполняется ВТОРЫМ
public class SecondGlobalFilter implements GlobalFilter {
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
log.info("Second global filter");
return chain.filter(exchange);
}
}



#Java #middle #Spring_Cloud_Gateway #Filters
👍1
Детальный разбор встроенных фильтров

AddRequestHeader / AddResponseHeader

Эти фильтры добавляют заголовки к запросу или ответу.

Важно понимать их реактивную природу:
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();

// Модификация запроса (PRE-фильтр)
ServerHttpRequest mutatedRequest = request.mutate()
.header(headerName, headerValue)
.build();

// Создание нового обмена с модифицированным запросом
return chain.filter(exchange.mutate().request(mutatedRequest).build());
}



Особенность: Заголовки добавляются в момент модификации запроса, который происходит синхронно при построении цепочки. Однако сама отправка модифицированного запроса к целевому сервису происходит асинхронно.


RemoveRequestHeader

Удаляет заголовки из запроса.

Важная деталь — фильтр работает с копией заголовков:
ServerHttpRequest mutated = exchange.getRequest().mutate()
.headers(headers -> {
headers.remove(headerName);
// или headers.removeIf(key -> key.startsWith("X-Secret-"));
})
.build();


RewritePath / SetPath

Эти фильтры модифицируют путь запроса. RewritePath использует регулярные выражения для замены, а SetPath устанавливает фиксированный путь.

Внутренняя механика RewritePath:
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
String path = exchange.getRequest().getURI().getRawPath();

// Применение регулярного выражения
String newPath = path.replaceAll(regexp, replacement);

// Сохранение переменных из регулярного выражения
Map<String, String> variables = extractVariables(path, regexp);
exchange.getAttributes().put(URI_TEMPLATE_VARIABLES_ATTRIBUTE, variables);

// Построение нового URI
URI newUri = UriComponentsBuilder.fromUri(exchange.getRequest().getURI())
.replacePath(newPath)
.build(true)
.toUri();

ServerHttpRequest mutated = exchange.getRequest().mutate()
.uri(newUri)
.build();

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



#Java #middle #Spring_Cloud_Gateway #Filters
👍1
RequestRateLimiter

Один из самых сложных фильтров, реализующий ограничение частоты запросов. Работает с Redis для распределённого лимитирования.


Архитектура:
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// 1. Определение ключа для лимитирования
return keyResolver.resolve(exchange)
.switchIfEmpty(Mono.error(new IllegalStateException("Key not found")))
.flatMap(key -> {
// 2. Проверка лимита через Redis
return rateLimiter.isAllowed(key, config.getReplenishRate(),
config.getBurstCapacity(), config.getRequestedTokens())
.flatMap(response -> {
// 3. Добавление заголовков с информацией о лимите
exchange.getResponse().getHeaders()
.add("X-RateLimit-Remaining",
String.valueOf(response.getTokensLeft()));
exchange.getResponse().getHeaders()
.add("X-RateLimit-Replenish-Rate",
String.valueOf(config.getReplenishRate()));

if (response.isAllowed()) {
return chain.filter(exchange);
} else {
// 4. Отклонение запроса при превышении лимита
exchange.getResponse().setStatusCode(
HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS);
return exchange.getResponse().setComplete();
}
});
})
.onErrorResume(Exception.class, e -> {
// Обработка ошибок Redis
log.warn("Rate limiter error", e);
return chain.filter(exchange); // Разрешить запрос при ошибке
});
}



Алгоритм token bucket в Redis:

-- Lua-скрипт, выполняемый атомарно в Redis
local tokens_key = KEYS[1] -- ключ для хранения токенов
local timestamp_key = KEYS[2] -- ключ для метки времени

local rate = tonumber(ARGV[1]) -- replenishRate
local capacity = tonumber(ARGV[2]) -- burstCapacity
local now = tonumber(ARGV[3]) -- текущее время
local requested = tonumber(ARGV[4]) -- requestedTokens

local fill_time = capacity / rate
local ttl = math.floor(fill_time * 2)

local last_tokens = tonumber(redis.call("get", tokens_key))
if last_tokens == nil then
last_tokens = capacity
end

local last_refreshed = tonumber(redis.call("get", timestamp_key))
if last_refreshed == nil then
last_refreshed = 0
end

local delta = math.max(0, now - last_refreshed)
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens + (delta * rate))

local allowed = filled_tokens >= requested
local new_tokens = filled_tokens
if allowed then
new_tokens = filled_tokens - requested
end

redis.call("setex", tokens_key, ttl, new_tokens)
redis.call("setex", timestamp_key, ttl, now)

return { allowed, new_tokens }



#Java #middle #Spring_Cloud_Gateway #Filters
👍1
Retry / Circuit Breaker

Фильтры устойчивости, построенные на Resilience4J.

Retry фильтр:
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
return retryOperator.apply(chain.filter(exchange))
.onErrorResume(RetryExhaustedException.class, e -> {
// Все попытки исчерпаны
exchange.getResponse().setStatusCode(
HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE);
return exchange.getResponse().setComplete();
});
}


Circuit Breaker фильтр:
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
return circuitBreaker.run(
chain.filter(exchange),
throwable -> {
// Fallback при открытом контуре или ошибке
ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
response.setStatusCode(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE);
response.getHeaders().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);

byte[] fallbackBody = "{\"status\":\"unavailable\"}".getBytes();
DataBuffer buffer = response.bufferFactory()
.wrap(fallbackBody);

return response.writeWith(Mono.just(buffer));
}
);
}


ModifyResponseBody / ModifyRequestBody

Эти фильтры позволяют трансформировать тела запросов и ответов. Они требуют особого внимания из-за работы с потоком данных.

Архитектура ModifyRequestBody:

public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// 1. Проверка Content-Type
MediaType contentType = exchange.getRequest().getHeaders().getContentType();
if (!config.getInClass().isInstance(contentType)) {
return chain.filter(exchange);
}

// 2. Чтение тела запроса в память (ограничение по size)
return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody(), config.getMaxInMemorySize())
.switchIfEmpty(Mono.just(EMPTY_BUFFER))
.flatMap(dataBuffer -> {
// 3. Десериализация
return decode(dataBuffer, config.getInClass())
.flatMap(decodedBody -> {
// 4. Трансформация
return config.getRewriteFunction()
.apply(exchange, decodedBody)
.flatMap(encodedBody -> {
// 5. Сериализация обратно
byte[] bytes = encode(encodedBody, config.getOutClass());

// 6. Замена тела запроса
ServerHttpRequest mutated = exchange.getRequest().mutate()
.body(Flux.just(exchange.getResponse().bufferFactory()
.wrap(bytes)))
.build();

return chain.filter(
exchange.mutate().request(mutated).build()
);
});
})
.doFinally(signalType -> {
// 7. Освобождение буфера
DataBufferUtils.release(dataBuffer);
});
});
}


Критическое ограничение: Эти фильтры требуют чтения всего тела в память, что делает их непригодными для работы с большими файлами или стриминговыми данными.


#Java #middle #Spring_Cloud_Gateway #Filters
👍1
Работа с телом запроса: проблемы и решения

Проблема повторного чтения body


Тело HTTP-запроса в реактивном стеке представлено как Flux<DataBuffer> — поток байтов, который может быть прочитан только один раз. При попытке повторного чтения возникает ошибка.

Неправильный подход:
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// ПЕРВОЕ чтение
return exchange.getRequest().getBody()
.collectList()
.flatMap(buffers -> {
// ВТОРОЕ чтение (ОШИБКА!)
return exchange.getRequest().getBody()
.collectList()
.flatMap(...);
});
}


Решения проблемы

1. Кэширование тела в памяти (для небольших запросов):
@Component
public class CacheRequestBodyFilter implements GlobalFilter {

@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// Фильтр, который кэширует тело для последующего использования
return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody())
.defaultIfEmpty(EMPTY_BUFFER)
.flatMap(dataBuffer -> {
// Сохраняем кэшированное тело в атрибутах
exchange.getAttributes().put(CACHED_REQUEST_BODY, dataBuffer);

// Создаём новый запрос с кэшированным телом
ServerHttpRequest mutated = exchange.getRequest().mutate()
.body(Flux.just(dataBuffer))
.build();

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

public static DataBuffer getCachedBody(ServerWebExchange exchange) {
return exchange.getAttribute(CACHED_REQUEST_BODY);
}
}


2. Использование ModifyRequestBody для трансформации:
filters:
- name: ModifyRequestBody
args:
inClass: String
outClass: String
rewriteFunction: "#{@myTransformer}"



3. Работа с потоком без буферизации (для больших данных):

public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// Преобразование потока на лету
Flux<DataBuffer> transformedBody = exchange.getRequest().getBody()
.map(dataBuffer -> {
// Трансформация каждого буфера
byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()];
dataBuffer.read(bytes);

// Пример: преобразование в верхний регистр
String transformed = new String(bytes).toUpperCase();

return exchange.getResponse().bufferFactory()
.wrap(transformed.getBytes());
});

ServerHttpRequest mutated = exchange.getRequest().mutate()
.body(transformedBody)
.build();

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



#Java #middle #Spring_Cloud_Gateway #Filters
👍1
Создание собственных фильтров

Реализация GatewayFilter через AbstractGatewayFilterFactory

Базовый фильтр с конфигурацией:
@Component
public class LoggingGatewayFilterFactory extends
AbstractGatewayFilterFactory<LoggingGatewayFilterFactory.Config> {

public LoggingGatewayFilterFactory() {
super(Config.class);
}

@Override
public GatewayFilter apply(Config config) {
return (exchange, chain) -> {
// PRE-обработка
if (config.isLogRequest()) {
logRequest(exchange, config);
}

long startTime = System.nanoTime();

// POST-обработка через then()
return chain.filter(exchange)
.then(Mono.fromRunnable(() -> {
if (config.isLogResponse()) {
long duration = System.nanoTime() - startTime;
logResponse(exchange, config, duration);
}
}));
};
}

public static class Config {
private boolean logRequest = true;
private boolean logResponse = true;
private LogLevel level = LogLevel.INFO;

// Геттеры и сеттеры
}

@Override
public List<String> shortcutFieldOrder() {
return Arrays.asList("logRequest", "logResponse", "level");
}
}


Использование в YAML:
filters:
- Logging=true,true,DEBUG


Глобальные фильтры через GlobalFilter

Глобальные фильтры применяются ко всем маршрутам автоматически.

Пример: фильтр для добавления заголовка трассировки:
@Component
@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
public class TraceIdGlobalFilter implements GlobalFilter {

@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// Генерация или извлечение TraceId
String traceId = exchange.getRequest().getHeaders()
.getFirst("X-Trace-Id");

if (traceId == null || traceId.isEmpty()) {
traceId = UUID.randomUUID().toString();
}

// Добавление в заголовки запроса
ServerHttpRequest mutated = exchange.getRequest().mutate()
.header("X-Trace-Id", traceId)
.build();

// Добавление в атрибуты для использования в других фильтрах
exchange.getAttributes().put("traceId", traceId);

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


Фильтры с порядком выполнения

Порядок может быть задан через:
Аннотацию @Order
Реализацию интерфейса Ordered
Метод getOrder() в GatewayFilterFactory


Фильтр с динамическим порядком:

@Component
public class DynamicOrderFilter implements GlobalFilter, Ordered {

private final Environment environment;
private int order = 0;

public DynamicOrderFilter(Environment environment) {
this.environment = environment;
// Динамическое определение порядка из конфигурации
this.order = environment.getProperty("gateway.filter.order",
Integer.class, 0);
}

@Override
public int getOrder() {
return order;
}

@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// Логика фильтра
return chain.filter(exchange);
}
}



#Java #middle #Spring_Cloud_Gateway #Filters
👍1
Сложный фильтр с асинхронными операциями

Пример: фильтр с внешним вызовом для валидации:
@Component
public class ExternalValidationFilter implements GlobalFilter {

private final WebClient webClient;
private final CircuitBreaker circuitBreaker;

@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// 1. Извлечение данных для валидации
String apiKey = exchange.getRequest().getHeaders()
.getFirst("X-API-Key");

if (apiKey == null) {
return unauthorized(exchange);
}

// 2. Асинхронная валидация через внешний сервис
return circuitBreaker.run(
webClient.get()
.uri("/validate?apiKey={key}", apiKey)
.retrieve()
.bodyToMono(ValidationResponse.class)
.timeout(Duration.ofSeconds(5))
.onErrorResume(e -> Mono.just(new ValidationResponse(false))),
throwable -> Mono.just(new ValidationResponse(false))
)
.flatMap(validationResponse -> {
// 3. Обработка результата валидации
if (validationResponse.isValid()) {
// Добавление информации о пользователе в заголовки
ServerHttpRequest mutated = exchange.getRequest().mutate()
.header("X-User-Id", validationResponse.getUserId())
.header("X-User-Roles",
String.join(",", validationResponse.getRoles()))
.build();

return chain.filter(exchange.mutate().request(mutated).build());
} else {
return unauthorized(exchange);
}
});
}

private Mono<Void> unauthorized(ServerWebExchange exchange) {
exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
return exchange.getResponse().setComplete();
}
}


Фильтр с доступом к телу запроса

Безопасная работа с телом запроса:

@Component
public class RequestBodyLoggingFilter implements GlobalFilter {

@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// Только для определенных Content-Type
MediaType contentType = exchange.getRequest().getHeaders().getContentType();
if (contentType == null || !contentType.includes(MediaType.APPLICATION_JSON)) {
return chain.filter(exchange);
}

// Ограничение размера для логирования
final int maxBodySize = 1024 * 10; // 10KB

return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody(), maxBodySize)
.defaultIfEmpty(EMPTY_BUFFER)
.flatMap(dataBuffer -> {
try {
// Чтение и логирование
byte[] bytes = new byte[Math.min(dataBuffer.readableByteCount(), maxBodySize)];
dataBuffer.read(bytes);

String body = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
log.debug("Request body (first {} bytes): {}", bytes.length, body);

// Восстановление тела
DataBuffer restoredBuffer = exchange.getResponse().bufferFactory()
.wrap(bytes);

// Продолжение цепочки с восстановленным телом
ServerHttpRequest mutated = exchange.getRequest().mutate()
.body(Flux.just(restoredBuffer)
.concatWith(exchange.getRequest().getBody()
.skipUntil(buffer -> false))) // Пропускаем уже прочитанное
.build();

return chain.filter(exchange.mutate().request(mutated).build());

} finally {
DataBufferUtils.release(dataBuffer);
}
});
}
}



#Java #middle #Spring_Cloud_Gateway #Filters
👍1
Оптимизация и best practices

Избегание блокирующих операций

Неправильно (блокирующий вызов):
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// Блокирующий вызов в реактивном контексте
String result = blockingService.call(); // ОПАСНО!

return chain.filter(exchange);
}


Правильно (асинхронная обёртка):
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// Обёртка блокирующего вызова в отдельном пуле потоков
return Mono.fromCallable(() -> blockingService.call())
.subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // Выделенный пул для блокирующих операций
.flatMap(result -> {
// Использование результата
return chain.filter(exchange);
});
}


Управление памятью и ресурсами

Освобождение DataBuffer:
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody())
.flatMap(dataBuffer -> {
try {
// Работа с буфером
return processBuffer(dataBuffer)
.flatMap(result -> chain.filter(exchange));
} finally {
// Обязательное освобождение
DataBufferUtils.release(dataBuffer);
}
});
}



Мониторинг и метрики фильтров

@Component
public class MetricsGlobalFilter implements GlobalFilter {

private final MeterRegistry meterRegistry;
private final Map<String, Timer> timerCache = new ConcurrentHashMap<>();

@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
long startTime = System.nanoTime();
String routeId = exchange.getAttribute(ROUTE_ATTRIBUTE_ID);

return chain.filter(exchange)
.doOnSuccess(v -> recordSuccess(routeId, startTime))
.doOnError(e -> recordError(routeId, startTime, e));
}

private void recordSuccess(String routeId, long startTime) {
long duration = System.nanoTime() - startTime;

Timer timer = timerCache.computeIfAbsent(routeId, id ->
Timer.builder("gateway.request.duration")
.tag("route", id)
.tag("status", "success")
.register(meterRegistry));

timer.record(duration, TimeUnit.NANOSECONDS);
}
}


#Java #middle #Spring_Cloud_Gateway #Filters
👍1
Что выведет код?

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class Task171225 {
public static void main(String[] args) {
Map<String, Integer> failFast = new HashMap<>();
Map<String, Integer> failSafe = new ConcurrentHashMap<>();

failFast.put("A", 1);
failFast.put("B", 2);
failSafe.put("A", 1);
failSafe.put("B", 2);

try {
for (String key : failFast.keySet()) {
System.out.print(key + " ");
if (key.equals("A")) failFast.remove("B");
}
} catch (Exception e) {
System.out.print("FFex ");
}

try {
for (String key : failSafe.keySet()) {
System.out.print(key + " ");
if (key.equals("A")) failSafe.remove("B");
}
} catch (Exception e) {
System.out.print("FSex ");
}

System.out.print(failFast.size() + " ");
System.out.print(failSafe.size());
}
}


#Tasks
👍1