EasyScheduler文件上传扩展名校验问题分析与解决方案
2025-05-17 08:00:12作者:裴锟轩Denise
问题背景
在EasyScheduler项目中,用户反馈了一个关于文件上传功能的异常情况。当用户尝试重新上传文件时,系统会错误地提示"file extension cannot not change"(文件扩展名不能更改),导致上传操作失败。这个问题影响了用户正常使用文件管理功能。
问题现象
用户在使用EasyScheduler的文件上传功能时,特别是进行文件重新上传操作时,系统会抛出异常提示文件扩展名不能更改。通过错误截图可以看到,系统在前端界面显示了这一错误提示,阻止了文件上传操作的完成。
技术分析
经过深入分析,发现问题出在文件扩展名的校验逻辑上。当前系统在检查文件扩展名时,使用了不恰当的方法获取文件名,导致扩展名比对出现错误。具体来说:
- 系统在重新上传文件时,会比对已有文件的扩展名和新上传文件的扩展名
- 当前代码直接使用
file.getOriginalFilename()获取文件名 - 在某些情况下,这个方法可能返回null,导致后续扩展名提取失败
解决方案
针对这个问题,我们提出了改进的文件扩展名校验逻辑。新的实现应该:
- 优先使用
file.getOriginalFilename()获取原始文件名 - 当原始文件名为null时,回退到使用
file.getName()方法 - 确保在任何情况下都能正确获取到文件的扩展名
改进后的代码逻辑如下:
if (!Objects.equals(
Files.getFileExtension(
file.getOriginalFilename() == null ? file.getName() : file.getOriginalFilename()),
Files.getFileExtension(updateFileDto.getFileAbsolutePath()))) {
throw new ServiceException("file extension cannot not change");
}
实现原理
这个改进方案的工作原理是:
- 使用三目运算符进行条件判断,确保总能获取到有效的文件名
- 先尝试获取原始文件名(originalFilename),这是用户上传文件时的原始名称
- 如果原始名称为空,则使用文件对象本身的名称(getName)
- 最后使用Files工具类提取文件扩展名进行比较
验证与测试
为了确保修复的有效性,应该进行以下测试场景:
- 正常上传新文件,验证功能正常
- 重新上传同名文件,验证扩展名校验正确
- 测试原始文件名为null的情况,验证回退逻辑有效
- 测试不同扩展名的文件上传,验证校验规则正确
总结
文件上传是EasyScheduler项目中一个基础但重要的功能。通过这次问题修复,我们不仅解决了具体的bug,还优化了系统的健壮性。这个案例也提醒我们,在处理文件操作时,需要充分考虑各种边界情况,确保代码能够优雅地处理异常场景。
对于开发者来说,理解文件上传过程中的各个细节非常重要,包括文件名获取、扩展名提取等操作。只有全面考虑各种可能性,才能编写出稳定可靠的文件处理代码。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
428
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
345
Ascend Extension for PyTorch
Python
236
270
暂无简介
Dart
686
161
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
71
36
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669