Java for Beginner
779 subscribers
777 photos
220 videos
12 files
1.31K 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
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
👍2
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
👍2
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
👍2
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
👍2
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
👍2
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
👍2
Раздел 6. Коллекции в Java

Глава 6. Итераторы

Практика: В «Библиотеке» реализовать метод обхода всех книг с помощью Iterator и for-each. Сделать возможность удаления книги во время обхода

Подготовка

Убедитесь, что ваш проект готов, и вспомните ключевые концепции итераторов:
for-each — синтаксический сахар над Iterator.
Iterator позволяет безопасно удалять элементы во время перебора (метод remove()).
Прямое удаление через list.remove() во время for-each — ConcurrentModificationException.


Откройте проект «Библиотека»: Запустите IntelliJ IDEA и откройте проект LibraryProject. Убедитесь, что класс Library содержит List<Book> books (ArrayList) и методы addBook, findBookByTitle и т.д.
Импортируйте необходимые пакеты: В файле
Library.java импортируйте java.util.Iterator (IDE подскажет при написании).


Реализация методов обхода книг

Мы добавим два метода в класс Library: один с явным Iterator, второй с for-each, и покажем, как безопасно удалять во время итерации.

Создайте метод printAllBooksWithIterator():
Метод должен быть публичным и void.
Получите Iterator<Book> из списка books с помощью books.iterator().
В цикле while используйте hasNext() для проверки наличия следующего элемента.
Внутри цикла получите текущую книгу через next().
Вызовите printDetails() на книге или выведите её информацию.
(Опционально) Добавьте нумерацию (int index = 0; index++).


Создайте метод printAllBooksWithForEach():
Метод аналогичен предыдущему, но используйте for-each цикл: for (Book book : books).
Внутри цикла вызовите printDetails() на книге.


Создайте метод removeBookDuringIteration(String titleToRemove):
Метод должен безопасно удалять книгу по названию во время итерации.
Получите Iterator<Book>.

В цикле while (iterator.hasNext()):
Получите текущую книгу через next().
Сравните её title с titleToRemove (equalsIgnoreCase для удобства).
Если совпадение — вызовите iterator.remove() (не list.remove!).
Выведите сообщение "Книга удалена: [title]".
После цикла выведите "Обход завершён".
Важно: Используйте именно iterator.remove() — это единственный безопасный способ удаления во время итерации. Прямой books.remove(book) вызовет ConcurrentModificationException.


Обновление класса Main для тестирования

Теперь протестируем новые методы в Main.

Добавьте книги:
Создайте объект Library.
Добавьте 4-5 книг через addBook().


Протестируйте обход:
Вызовите printAllBooksWithIterator() — увидите все книги.
Вызовите printAllBooksWithForEach() — тот же результат.


Протестируйте удаление во время итерации:
Вызовите removeBookDuringIteration() с названием существующей книги.
После удаления вызовите printAllBooks...() — книга должна исчезнуть.
Попробуйте удалить несуществующую книгу — ничего не удалится, но обход завершится.


Демонстрация ошибки (опционально):
Создайте отдельный метод с for-each и внутри цикла books.remove(book) — запустите и поймайте ConcurrentModificationException (в реальном коде не делайте так!).


Тестирование и отладка

Запустите проект:
Run 'Main.main()' — наблюдайте за выводом книг до и после удаления.

Проверьте поведение:
Удаление работает только через iterator.remove().
После remove список уменьшается, последующие книги выводятся корректно.


Отладка:
Установите breakpoint в цикле iterator.hasNext() и next().
Шагайте (F8) — увидите, как iterator перемещается и как remove() влияет на список.
В watch добавьте books.size() — увидите уменьшение.


Эксперименты:
Попробуйте модифицировать книгу во время итерации (book.setTitle(...)) — это разрешено.
Добавьте несколько удалений в одном проходе — iterator.remove() безопасен.



#Java #для_новичков #beginner #for_each #fail_fast #fail_safe #Практика
Полезные советы для новичков

Iterator vs for-each: for-each проще, но не позволяет удалять. Iterator — для модификации.
remove() итератора: Вызывается после next(), удаляет последний полученный элемент.
ConcurrentModificationException: Избегайте прямого list.remove() в for-each.
Альтернатива: Для удаления нескольких элементов соберите индексы/объекты в другой список, затем удалите после итерации.
Импорты: import
java.util.Iterator;


Практическое задание

Задача 1:
Добавьте в Library метод removeAllByAuthor(String author), который использует Iterator для удаления всех книг данного автора.
Задача 2: Реализуйте метод printBooksBackwards() — используйте ListIterator (books.listIterator(books.size())) и previous() для обратного обхода.
Задача 3: Протестируйте удаление во время итерации с несколькими совпадениями — убедитесь, что все удаляются безопасно.


Реализуйте эти задачи самостоятельно — это закрепит работу с Iterator и понимание итерации.


#Java #для_новичков #beginner #for_each #fail_fast #fail_safe #Практика
🔥1🆒1
Что выведет код?

import java.util.*;

public class Task181225 {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>(Arrays.asList("a", "b", "c"));

try {
list.forEach(item -> {
System.out.print(item + " ");
if (item.equals("b")) {
list.add("d");
}
});
} catch (Exception e) {
System.out.print("Exception ");
}

System.out.println(list.size());
}
}


#Java
🔥2
Интеграция Spring Cloud Gateway с Spring Security: Архитектура реактивной безопасности

Двойная цепочка фильтров: концептуальная модель

При интеграции Spring Security с Spring Cloud Gateway формируется двухуровневая архитектура обработки запросов, где каждая цепочка фильтров выполняет свою специализированную роль. Spring Security оперирует на уровне SecurityWebFilterChain, отвечая за аутентификацию и авторизацию, в то время как Spring Cloud Gateway управляет GatewayFilterChain, специализируясь на маршрутизации и трансформации трафика.

Архитектурно это представляет собой последовательный pipeline, где запрос сначала проходит через механизмы безопасности, и только после успешной проверки попадает в систему маршрутизации. Такой подход обеспечивает принцип "security first" — ни один запрос не достигает бизнес-логики без предварительной проверки прав доступа.

Реактивная реализация обеих цепочек означает, что они построены на неблокирующей модели, где каждый фильтр описывает отложенные вычисления в виде реактивных потоков (Mono/Flux), а не выполняет синхронные операции. Это позволяет системе эффективно обрабатывать тысячи одновременных соединений с минимальным количеством потоков.



Реактивный контекст безопасности

В отличие от традиционного Spring Security, который хранит контекст аутентификации в ThreadLocal, реактивная версия использует ReactiveSecurityContextHolder, основанный на реактивном контексте (Context). Этот контекст распространяется через реактивный pipeline с помощью операторов subscriberContext() или contextWrite().

Когда запрос проходит через цепочку безопасности, аутентификационный объект помещается в реактивный контекст, который затем автоматически распространяется на все последующие стадии обработки, включая фильтры Gateway и вызовы downstream сервисов. Это обеспечивает сквозную передачу информации об аутентификации без необходимости явной передачи токенов или других идентификаторов между компонентами.



#Java #middle #Spring_Cloud_Gateway
👍2