ruoyi框架过滤器去参数空格

Ruoyi框架是一款基于Spring Boot的快速开发平台，它提供了一系列的便捷功能和工具来加速开发过程。其中过滤器是Ruoyi框架中很重要的一个组件，可以用来对请求进行拦截和处理。

如果需要过滤器去掉参数中的空格，可以在过滤器中进行具体实现。首先，需要在过滤器中获取到请求参数的值，然后通过String类的trim()方法去掉参数中的空格。

具体步骤如下：

1.在过滤器中获取到请求参数的值，可以通过HttpServletRequest类的getParameter()方法获取。

2.对获取到的参数进行非空判断，只有当参数值不为null时才进行下一步的处理。

3.对参数值进行trim()操作，去掉首尾的空格。

4.将处理后的参数值设置回请求中，可以通过HttpServletRequest类的setAttribute()方法设置，也可以直接设置到请求的参数中。

通过以上步骤，就可以在Ruoyi框架的过滤器中实现去掉请求参数中的空格。需要注意的是，在进行改变请求参数的操作时，应该使用HttpServletRequestWrapper类来封装请求对象，以避免对原始请求对象造成影响。

总之，通过Ruoyi框架的过滤器可以轻松实现请求参数空格的过滤，提高系统的安全性和健壮性。

相关问题

ruoyi框架 yudao 框架

ruoyi框架和yudao框架都是Java开发框架，下面是它们的简要介绍：

1. ruoyi框架

ruoyi框架是一款基于Spring Boot、Mybatis、Shiro等框架搭建的后台管理系统快速开发框架。ruoyi框架提供了一套完整的后台管理系统解决方案，包括权限管理、代码生成、数据字典、系统监控等功能。同时，ruoyi框架也支持多数据库和分布式部署。

2. yudao框架

yudao框架是一款基于Spring Boot、Mybatis、Freemarker等框架搭建的轻量级Web应用开发框架。yudao框架提供了一些常用的开发功能，包括数据库操作、日志记录、页面渲染等。yudao框架还支持多数据源和集群部署。

总的来说，ruoyi框架相对于yudao框架更加完善和实用，但也更加复杂，适合大型后台管理系统的开发。而yudao框架则更加轻量、简单，适合小型Web应用的开发。

ruoyi框架实现sharding-jdbc分表。用ruoyi框架的写法

好的，下面是使用Ruoyi框架实现Sharding-JDBC分表的步骤：

1. 引入Sharding-JDBC依赖

在pom.xml文件中添加Sharding-JDBC的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>

2. 配置数据源

在application.yml中配置数据源信息，如下所示：

spring:
  datasource:
    # 主库
    master:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_master?serverTimezone=UTC&useSSL=false&characterEncoding=utf-8
      username: root
      password: root
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    # 从库
    slave:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_slave?serverTimezone=UTC&useSSL=false&characterEncoding=utf-8
      username: root
      password: root
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  shardingsphere:
    datasource:
      names: master,slave
      # 配置主从库
      master-slave-rules:
        ms:
          master-data-source-name: master
          slave-data-source-names: slave
          load-balance-algorithm-type: round_robin
      # 配置数据分片规则
      sharding:
        tables:
          user_info:
            # 分库键
            database-strategy:
              inline:
                sharding-column: user_id
                algorithm-expression: ds${user_id % 2}
            # 分表键
            table-strategy:
              inline:
                sharding-column: order_id
                algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
            actual-data-nodes: master.user_info_$->{0..1}
            key-generator:
              column: id
              type: SNOWFLAKE

3. 创建数据表

创建两个数据库db_master和db_slave，每个数据库中创建user_info表，表结构如下：

CREATE TABLE `user_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单ID',
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `age` int(11) NOT NULL COMMENT '年龄',
  `address` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '地址',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户信息表';

4. 创建Mapper接口

在Ruoyi框架中，通常使用MyBatis-Plus进行数据库操作，因此需要创建对应的Mapper接口，如下所示：

public interface UserInfoMapper extends BaseMapper<UserInfo> {
}

5. 测试分库分表

在代码中使用Sharding-JDBC进行数据库操作，如下所示：

@Service
public class UserServiceImpl implements IUserService {

    @Autowired
    private UserInfoMapper userInfoMapper;

    @Override
    public void addUser(UserInfo userInfo) {
        userInfoMapper.insert(userInfo);
    }

    @Override
    public List<UserInfo> getUserList() {
        return userInfoMapper.selectList(null);
    }
}

以上就是使用Ruoyi框架实现Sharding-JDBC分表的步骤。需要注意的是，Sharding-JDBC不支持使用MyBatis-Plus的自动填充功能，因此需要手动设置分表键的值。