一、为什么你需要这个过滤器?
日志痛点:
🚨 请求参数散落在各处?
🚨 响应数据无法统一记录?
🚨 日志与业务代码严重耦合?
解决方案: 一个Filter同时拦截请求和响应,实现日志采集自动化!
二、核心实现:一个Filter搞定双向数据流
1. 过滤器设计亮点
✅ 请求参数捕获:GET/POST参数统一解析
✅ 响应结果截取:支持JSON/XML等文本响应
✅ 零代码侵入:不修改业务代码即可植入监控
✅ JDK1.8完美兼容:无任何新特性依赖
三、完整代码实现
1. 过滤器核心代码(可直接复制)
            
            
              bash
              
              
            
          
          import org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
public class RequestResponseLogFilter extends OncePerRequestFilter {
    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, 
                                    HttpServletResponse response, 
                                    FilterChain filterChain)
            throws ServletException, IOException {
        
        // 包装请求响应对象
        ContentCachingRequestWrapper wrappedRequest = 
            new ContentCachingRequestWrapper(request);
        ContentCachingResponseWrapper wrappedResponse = 
            new ContentCachingResponseWrapper(response);
        try {
            // 执行后续过滤器链
            filterChain.doFilter(wrappedRequest, wrappedResponse);
            
            // 记录日志(核心逻辑)
            logRequest(wrappedRequest);
            logResponse(wrappedResponse);
            
        } finally {
            // 必须执行响应回写
            wrappedResponse.copyBodyToResponse();
        }
    }
    // 请求日志方法
    private void logRequest(ContentCachingRequestWrapper request) {
        String method = request.getMethod();
        String url = request.getRequestURL().toString();
        String params = getRequestParams(request);
        
        System.out.printf("[请求] %s %s | 参数=%s%n", method, url, params);
    }
    // 响应日志方法
    private void logResponse(ContentCachingResponseWrapper response) throws IOException {
        int status = response.getStatus();
        String body = getResponseBody(response);
        
        System.out.printf("[响应] 状态码=%d | 内容=%s%n", status, body);
    }
    
    // 获取请求参数工具方法
    private String getRequestParams(ContentCachingRequestWrapper request) {
        try {
            if ("GET".equalsIgnoreCase(request.getMethod())) {
                return request.getQueryString();
            } else {
                byte[] body = request.getContentAsByteArray();
                return new String(body, request.getCharacterEncoding());
            }
        } catch (Exception e) {
            return "[参数解析失败]";
        }
    }
    // 获取响应内容工具方法
    private String getResponseBody(ContentCachingResponseWrapper response) throws IOException {
        byte[] content = response.getContentAsByteArray();
        return new String(content, response.getCharacterEncoding());
    }
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) {}
    @Override
    public void destroy() {}
}
        四、过滤器添加三步走
1. 添加依赖(Maven配置)
xml
            
            
              bash
              
              
            
          
          <!-- 核心包装类 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.tomcat</groupId>
    <artifactId>tomcat-catalina</artifactId>
    <version>9.0.65</version>
</dependency>
        2. web.xml配置(传统项目)
xml
            
            
              bash
              
              
            
          
          <filter>
    <filter-name>RequestResponseLogFilter</filter-name>
    <filter-class>com.example.RequestResponseLogFilter</filter-class>
</filter>
<filter-mapping>
    <filter-name>RequestResponseLogFilter</filter-name>
    <url-pattern>/*</url-pattern> <!-- 拦截所有请求 -->
    <dispatcher>REQUEST</dispatcher>
</filter-mapping>
        3. Spring Boot集成(新项目推荐)
            
            
              bash
              
              
            
          
          @Bean
public FilterRegistrationBean<RequestResponseLogFilter> logFilter(){
    FilterRegistrationBean<RequestResponseLogFilter> registrationBean = new FilterRegistrationBean<>();
    registrationBean.setFilter(new RequestResponseLogFilter());
    registrationBean.addUrlPatterns("/*");
    return registrationBean;
}
        五、运行效果演示
            
            
              bash
              
              
            
          
          [REQUEST] POST http://api/user/login | 参数=username=admin&password=123456 | 时间=Wed Oct 05 14:30:00 CST 2023
[RESPONSE] 状态码=200 | 响应内容={"code":0,"msg":"登录成功"} | 耗时=120ms
        六、⚠️ 必须注意的6大事项
内存溢出风险
- 拦截大文件上传时(>1MB)会占用大量内存
 - ✅ 解决方案:限制缓存大小
 
            
            
              bash
              
              
            
          
          // 在构造方法中设置最大缓存
new ContentCachingRequestWrapper(request, 1024 * 1024); // 1MB
        编码兼容性问题
- 请求参数乱码常因缺少编码设置导致
 - ✅ 强制设置编码(在Filter头部添加)
 
            
            
              bash
              
              
            
          
          request.setCharacterEncoding("UTF-8");
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        响应流二次读取
- 原始响应流只能读取一次,必须使用包装类
 - ❌ 错误写法:直接使用原始response.getWriter()
 
敏感信息泄露
- 密码等字段需过滤(正则替换示例)
 
            
            
              bash
              
              
            
          
          params.replaceAll("password=\\w+", "password=***");
        性能损耗控制
- 高并发场景建议异步记录日志
 
            
            
              bash
              
              
            
          
          CompletableFuture.runAsync(() -> log.info(logContent));
        HTTPS支持
- 确保Tomcat配置正确:
 
            
            
              bash
              
              
            
          
          <Connector port="8443" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
           SSLEnabled="true" scheme="https" secure="true"/>
        七、进阶玩法
🔧 组合使用:
- 搭配Spring AOP实现方法级日志
 - 结合Redis实现请求限流
 
📊 数据分析:
            
            
              bash
              
              
            
          
          sql
-- 日志分析SQL示例
SELECT 
    request_uri, 
    COUNT(*) as total,
    AVG(response_time) as avg_time 
FROM access_log 
WHERE status >= 500 
GROUP BY request_uri;
        **📌 总结:**一个优秀的Filter就像「数字监控摄像头」,默默记录系统运行轨迹。通过本文的方案,你可以:
1️⃣ 统一管理所有请求响应日志
2️⃣ 零成本实现全链路追踪
3️⃣ 灵活扩展监控维度
公众号:【码农小站】