一、当HTTP请求遇上Spring Boot

某天老王在调试接口时突然发现：前端传来的中文参数在后端全变成问号，客户端看到的响应内容也莫名多出符号。这种"文字异变"的背后，往往隐藏着字符编码的魔鬼。就像水管工需要过滤杂质，Web应用也需要过滤器来处理请求响应的"杂质数据"。今天我们就以Spring Boot为舞台，揭开请求响应处理的神秘面纱。

二、过滤器知识精讲室

2.1 过滤器原理大白话

想象机场安检流程：旅客（请求）进入候机厅前要过安检仪（过滤器），登机后行李还要二次检查（响应处理）。Spring Boot过滤器的工作机制正是：

请求 → FilterChain → Controller → FilterChain → 响应

每个过滤器像尽职的安检员，有序检查并处理流经的每个请求和响应。

2.2 技术选型指南针

虽然Servlet Filter是基础解决方案，但开发者常面临选择困境：

  • 原生Filter：轻量但功能单一
  • Spring Interceptor：能获取上下文但无法修改响应体
  • AOP：适合业务处理但不够底层

本次我们选择Servlet Filter方案，原因在于其对请求响应流的完全控制能力。

三、实战代码实验室

3.1 字符编码净化器

（核心示例）

// 基于Jakarta Servlet 5.0 + Spring Boot 3.x
@WebFilter(urlPatterns = "/*")
public class EncodingFilter implements Filter {
    
    // 字符集白名单
    private static final Set<String> ALLOWED_ENCODINGS = 
        Set.of("UTF-8", "GB18030", "BIG5");
    
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, 
                         FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        
        // 请求预处理
        HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
        String reqEncoding = detectRequestEncoding(req);
        
        if (!ALLOWED_ENCODINGS.contains(reqEncoding.toUpperCase())) {
            response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");
            response.getWriter().write("不支持的字符编码格式");
            return;
        }
        
        // 统一设置字符集
        request.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        
        // 包装响应对象实现写入时编码校验
        ResponseWrapper wrapper = new ResponseWrapper((HttpServletResponse) response);
        
        try {
            chain.doFilter(request, wrapper);
        } finally {
            // 响应后处理
            String responseContent = wrapper.getContent();
            validateEncoding(responseContent);
            response.getWriter().write(responseContent);
        }
    }
    
    // 省略辅助方法实现...
}

// 自定义响应包装器
class ResponseWrapper extends HttpServletResponseWrapper {
    private final ByteArrayOutputStream buffer = new ByteArrayOutputStream();
    
    public ResponseWrapper(HttpServletResponse response) {
        super(response);
    }
    
    @Override
    public PrintWriter getWriter() {
        return new PrintWriter(new OutputStreamWriter(buffer, StandardCharsets.UTF_8));
    }
    
    public String getContent() {
        try {
            return buffer.toString(StandardCharsets.UTF_8.name());
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            throw new RuntimeException("编码转换异常", e);
        }
    }
}

3.2 跨域处理增强版

// 处理OPTIONS预检请求的过滤器
@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
public class CorsFilter implements Filter {
    
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest req, ServletResponse res, 
                        FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        
        HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) res;
        HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) req;
        
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Methods", "POST, GET, OPTIONS, DELETE");
        response.setHeader("Access-Control-Max-Age", "3600");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type, Authorization");
        
        if ("OPTIONS".equalsIgnoreCase(request.getMethod())) {
            response.setStatus(HttpServletResponse.SC_OK);
        } else {
            chain.doFilter(req, res);
        }
    }
}

四、工业级应用蓝图

4.1 典型应用场景

  • API网关预处理：某金融系统在网关层统一过滤异常参数
  • 全局安全控制：某电商平台通过过滤器验证请求签名
  • 智能路由分发：根据请求特征分流至不同服务集群
  • 敏感词过滤：某社交平台实现实时内容净化

4.2 双刃剑启示录

优势侧写：

  • 系统解耦的典范（认证/日志等模块独立）
  • 非侵入式改造能力
  • 全链路可视化的基石

短板警示：

  • 过滤器顺序如同列车时刻表（错序即翻车）
  • 性能悬崖（某电商曾因多层过滤损失15%吞吐量）
  • 异常处理黑洞（未捕获的异常直接返回500）

五、避雷备忘录

  1. 顺序迷局：使用@Order注解时要记住数字越小优先级越高
  2. 线程陷阱：避免在过滤器中修改共享变量（必要时用ThreadLocal）
  3. 性能禁区：压缩过滤器耗时（某案例：1秒超时设置下，过滤器链总耗时需<800ms）
  4. 字符集彩蛋：注意XML格式的特殊编码声明规则
  5. 流数据魔咒：处理multipart/form-data时要跳过字符集设置

六、未来演进风向标

在云原生时代，过滤器正朝着智能化方向发展。某云厂商最新案例：通过AI过滤器实时分析请求特征，动态调整安全策略。新技术轮替中，WebFlux的WebFilter正在逐步替代传统方案，但Servlet Filter仍将在未来5年内保持重要地位。