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如何為Spring Cloud Gateway加上全局過濾器

 更新時間:2021年03月13日 09:58:24   作者:編碼妙♂妙♂屋  
這篇文章主要介紹了如何為Spring Cloud Gateway加上全局過濾器,幫助大家更好得理解和學習使用Gateway,感興趣的朋友可以了解下

既然是一個網關。那么全局過濾器肯定是少不了的一個存在。像是鑒權、認證啥的不可能每個服務都做一次,一般都是在網關處就搞定了。
Zuul他就有很強大的過濾器體系來給人使用。
Gateway當然也不會差這么點東西。
對于SpringCloud體系來說,一切的實現(xiàn)都是那么的簡單。那么廢話不多說,直接開始寫起來。
 
Gateway內部有一個接口 名為GlobalFilter,這個就是Gateway的全局過濾器接口,只要在應用中實現(xiàn)此接口后注冊為Spring的Bean,背后就會幫你將這個實現(xiàn)注冊到全局過濾器鏈條里邊去。
我這里就簡單的寫了個模擬鑒權的過濾器實現(xiàn):

@Component
public class AuthFilter implements GlobalFilter, Ordered {
  @Override
  public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
    String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Authorization");
    //不為空則通過
    if (!StringUtils.isEmpty(token)) return chain.filter(exchange);
    ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
    // 封裝錯誤信息
    Map<String, Object> responseData = Maps.newHashMapWithExpectedSize(3);
    responseData.put("code", HttpStatus.UNAUTHORIZED.value());
    responseData.put("message", "Token is empty");
    responseData.put("cause", "Token is empty");
    // 將信息轉換為 JSON
    ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    byte[] data = new byte[0];
    try {
      data = objectMapper.writeValueAsBytes(responseData);
    } catch (JsonProcessingException e) {
      e.printStackTrace();
    }
    // 返回錯誤信息json
    DataBuffer buffer = response.bufferFactory().wrap(data);
    response.setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
    response.getHeaders().add("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
    return response.writeWith(Mono.just(buffer));
  }
  //最后執(zhí)行
  @Override
  public int getOrder() {
    return Ordered.LOWEST_PRECEDENCE;
  }
}

雖說是鑒權,但實際上我這就是個簡單的demo而已。想知道真正的Spring Security鑒權/認證怎么寫?
我以前寫的這個:https://github.com/skypyb/code_demo/tree/master/spring-security-demo 應該可以幫助你。
 
看我寫的這個過濾器內部實現(xiàn)哈,其實就是拿出Request Header中的 Authorization字段(token) 然后判斷是否存在。不存在就返回錯誤,存在就交給鏈條中的下一個過濾器。
 
過濾器其實也沒啥好說的,那么說說限流。
關于限流這個東西,常見的算法就是漏桶和令牌桶了,對于一個應用單機限流來說也復雜不到哪兒去。
靠著google guava包里的RateLimiter工具都能搞定大多數(shù)場景了。
不過既然人家Gateway好心好意給你搞了個限流的實現(xiàn)。那么還是尊重他用一下。
由于Gateway是用的Redis和lua腳本實現(xiàn)了令牌桶的算法,那么先導入幾個需要的依賴:

    <!--Redis begin-->
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>redis.clients</groupId>
      <artifactId>jedis</artifactId>
    </dependency>
    <!--Redis end-->

既然是Redis,那還是先配一下Redis序列化先:

@Configuration
public class RedisConfig {
  @Bean
  public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
    StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
    redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
    redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
    redisTemplate.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class));
    redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
    redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
    return redisTemplate;
  }
}

萬事俱備,開始進行限流的具體實現(xiàn)了。
 
既然是限流,那么也得有個限流策略
是根據(jù)用戶來限流呢?還是說根據(jù)請求路徑限流?或者是IP限流?
不過這個都是由需求來決定了,我這就簡單的寫個根據(jù)IP來限流的。
人家也給你封裝完畢了,只需要你自己實現(xiàn)KeyResolver這個接口就可以。
由于實現(xiàn)這個一般來說也就一行代碼,所以我就不寫個單獨的類去實現(xiàn)了,而是直接寫在配置類里邊。

@Configuration
public class GatewayRateLimiterConfig {
  /**
   * Gateway通過內置的RequestRateLimiter過濾器實現(xiàn)限流,用的是令牌桶算法,借助Redis保存中間數(shù)據(jù)
   * 這里自定義一個KeyResolver
   * 作用是對來源ip進行限流
   */
  @Bean(value = "ipKeyResolver")
  public KeyResolver ipKeyResolver() {
    return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());
  }
}

看,我其實只需要返回我需要限制的東西就可以了。我這里提取到用戶的IP將其返回,即可實現(xiàn)通過ip來進行限流的策略。
不過限流相關的配置寫了,那也得用起來。
這個怎么用起來? 其實直接在配置文件里配置就OK了

spring:
 application:
  # 應用名稱
  name: sc-demo-alibaba-gateway
 cloud:
  nacos:
   discovery:
    server-addr: 192.168.3.105:8848 #注冊進nacos
  # 使用 Sentinel 作為熔斷器
  sentinel:
   transport:
    port: 18102
    dashboard: 192.168.3.105:8858
  # 路由網關配置
  gateway:
   # 這里是設置與服務注冊發(fā)現(xiàn)組件結合,這樣可以采用服務名的路由策略
   discovery:
    locator:
     enabled: true
   # 配置路由規(guī)則
   routes:
    - id: ROUTER#sc-demo-alibaba-consumer #這個是路由ID,需要保證在所有路由定義中唯一,值隨便寫就是了
     # 采用 LoadBalanceClient 方式請求,以 lb:// 開頭,后面的是注冊在 Nacos 上的服務名
     uri: lb://sc-demo-alibaba-consumer
     predicates:
      # Method ,這里是匹配 GET 和 POST 請求
      - Method=GET,POST
     filters:
      - name: RequestRateLimiter
       args:
        redis-rate-limiter.burstCapacity: 20
        redis-rate-limiter.replenishRate: 5
        key-resolver: '#{@ipKeyResolver}'
    - id: ROUTER#sc-demo-alibaba-provider
     uri: lb://sc-demo-alibaba-provider
     predicates:
      - Method=GET,POST
 #Redis配置
 redis:
  host: 192.168.3.105
  port: 6379
  #Redis連接池配置
  jedis:
   pool:
    min-idle: 0
    max-idle: 8
    max-active: 8
    max-wait: -1ms
server:
 port: 8888
feign:
 sentinel:
  enabled: true
management:
 endpoints:
  web:
   exposure:
    include: "*"
# 配置日志級別,方別調試
logging:
 level:
  org.springframework.cloud.gateway: debug

這里可以看到,除了Redis配置 ( spring.redis.** )以外。
主要就是對于Getway的配置。
在Gateway路由配置中,設置了一個filters參數(shù)。
這個是為了指定路由的各種過濾器的。這個參數(shù)也有很多種,可以參考官方講解: https://cloud.spring.io/spring-cloud-gateway/2.0.x/single/spring-cloud-gateway.html#gateway-route-filters

我這就是指定了一個RequestRateLimiter,請求限流。

  • redis-rate-limiter.burstCapacity: 20     

這個參數(shù)表示突發(fā)容量,即每秒可以最大通過多少次請求

  • redis-rate-limiter.replenishRate: 5      

 這個是令牌桶的補充速度,每秒往桶里邊放幾個令牌

  • key-resolver: ‘#{@ipKeyResolver}'             

這個就是用上KeyResolver的具體實現(xiàn)了,這里用spel表達式指定我寫的那個ip限制類

準備好之后將應用啟動就完事了,想測的話可以用jmeter測測看,或者將請求限制寫的更小一點,在網頁上狂按f5也行。

以上就是如何為Spring Cloud Gateway加上全局過濾器的詳細內容,更多關于Spring Cloud Gateway添加全局過濾器的資料請關注腳本之家其它相關文章!

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