Hutool项目中ServletUtil对Jakarta Servlet的支持
在Java Web开发领域,随着Jakarta EE逐渐取代Java EE,许多开发者面临着从javax.servlet到jakarta.servlet的迁移问题。Hutool作为一个实用的Java工具库,其ServletUtil工具类在处理客户端IP获取时也遇到了这一兼容性问题。
问题背景
ServletUtil.getClientIP方法原本设计用于获取客户端IP地址,但其参数类型为javax.servlet.http.HttpServletRequest。随着Jakarta EE 9及更高版本的普及,越来越多的项目开始使用jakarta.servlet.http.HttpServletRequest接口,这导致了类型不兼容的问题。
解决方案
Hutool项目团队已经考虑到了这一迁移需求,专门为Jakarta Servlet API提供了对应的工具类JakartaServletUtil。这个类中包含了与ServletUtil功能相同但参数类型为jakarta.servlet.http.HttpServletRequest的方法。
实现原理
JakartaServletUtil中的getClientIP方法实现逻辑与原始ServletUtil保持一致,主要通过以下步骤获取客户端真实IP:
-
检查常见的服务器头信息,包括:
- X-Forwarded-For
- X-Real-IP
- Proxy-Client-IP
- WL-Proxy-Client-IP
- HTTP_CLIENT_IP
- HTTP_X_FORWARDED_FOR
-
如果通过头信息获取到了IP地址,会进行多级IP的解析处理
-
如果没有通过头信息获取到有效IP,则直接使用request.getRemoteAddr()方法获取
使用建议
对于使用Jakarta Servlet API的项目,开发者应该:
- 直接使用JakartaServletUtil类而不是ServletUtil
- 方法签名与原始ServletUtil保持一致,迁移成本低
- 可以通过传入额外的header名称参数来扩展检查的头信息
技术演进
这一变化反映了Java企业级开发的技术演进路线。Jakarta EE作为Java EE的继任者,虽然包名发生了变化,但核心API的设计理念和功能保持了高度一致性。工具库如Hutool通过提供兼容方案,帮助开发者平滑过渡到新技术栈。
总结
Hutool通过JakartaServletUtil类为使用Jakarta Servlet API的项目提供了完整的支持,解决了从javax到jakarta的迁移问题。开发者在使用时只需注意导入正确的工具类,其余业务逻辑代码可以保持不变,这体现了优秀工具库的设计理念——在技术演进中保持接口的稳定性和易用性。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00