Spring Boot 3 整合 Spring Cloud Gateway實踐過程
引子
當(dāng)前微服務(wù)架構(gòu)已成為中大型系統(tǒng)的標(biāo)配，但在享受拆分帶來的敏捷性時，流量治理與安全管控的復(fù)雜度也呈指數(shù)級上升。因此，我們需要構(gòu)建微服務(wù)網(wǎng)關(guān)來為系統(tǒng)“保駕護(hù)航”。本文將會通過一個項目（核心模塊包含 鑒權(quán)服務(wù)、文件服務(wù)、主服務(wù) 共 3 個微服務(wù)），采用 Spring Cloud Alibaba 2023.0.0.0 版本技術(shù)棧（核心組件：Nacos 2.5.0 注冊中心與配置中心），分享如何構(gòu)建一個微服務(wù)網(wǎng)關(guān)。
為什么需要微服務(wù)網(wǎng)關(guān)
我們當(dāng)前模擬的這個項目中包含了三個業(yè)務(wù)服務(wù)，如果部署到線上的話，每個服務(wù)都有自己的ip（或域名）以及端口號。因此，我們的業(yè)務(wù)入口是分散的且暴露在外的，我們無法統(tǒng)一攔截異常流量以及限制接口訪問等。但有了微服務(wù)網(wǎng)關(guān)，我們就可以將所有的請求都先集中在網(wǎng)關(guān)這里（有點類似于一個房子的大門口），由網(wǎng)關(guān)對所有請求進(jìn)行統(tǒng)一的管理。
實踐
在知曉了網(wǎng)關(guān)的作用后，我們將實踐如何在一個現(xiàn)成的微服務(wù)項目中整合gateway網(wǎng)關(guān)以及做功能開發(fā)。當(dāng)然，在這之前，我們需要先完成整合。首先，我們需要建一個網(wǎng)關(guān)模塊，如下：
完成模塊的創(chuàng)建后，導(dǎo)入gateway相關(guān)的依賴，如下：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.pitayafruits</groupId>
<artifactId>wechat-pojo</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
</dependencies>說明一下：這里引入的pojo包含了項目中常用的方法、工具類等；web則是因為網(wǎng)關(guān)本身也是一個可以訪問的服務(wù)，所以需要引入；gateway則是這里需要使用的網(wǎng)關(guān)的依賴。然后來對它進(jìn)行基礎(chǔ)的配置，如下：
server:
port: 1000
tomcat:
uri-encoding: UTF-8
max-swallow-size: -1 # 不限制請求體大小
spring:
application:
name: gateway
cloud:
nacos:
config:
server-addr: 127.0.0.1:8848
username: nacos
password: naocs
# 日志級別
logging:
level:
root: info我們使用了nacos來管理服務(wù)，網(wǎng)關(guān)自然也是一個服務(wù)，因此也需要把它注冊到nacos。
1.統(tǒng)一路由
引入網(wǎng)關(guān)的首要作用是統(tǒng)一訪問的入口，所有的服務(wù)訪問都要先經(jīng)過網(wǎng)關(guān)。因此，第一個要實現(xiàn)的功能就是統(tǒng)一路由。而它的實現(xiàn)也是非常簡單，只需要在配置文件中做下簡單配置即可：
spring:
gateway:
discovery:
locator:
enabled: true # 開啟從注冊中心動態(tài)創(chuàng)建路由的功能，利用微服務(wù)名進(jìn)行路由
routes: # 路由配置信息(數(shù)組/list)
- id: authRoute # 每項路由規(guī)則都有一個唯一的id編號，可以自定義
uri: lb://auth-service # lb=負(fù)載均衡，會動態(tài)尋址
predicates:
- Path=/a/**
- id: fileRoute
uri: lb://file-service
predicates:
- Path=/f/**
- id: mainRoute
uri: lb://main-service
predicates:
- Path=/m/**
globalcors: # 允許跨域的相關(guān)配置
cors-configurations:
'[/**]':
allowedOriginPatterns: "*"
allowedHeaders: "*"
allowedMethods: "*"
allowCredentials: true這里對routes下的相關(guān)配置說明下：id是給每個服務(wù)的路由一個唯一編號，保證唯一即可，通常我們采用的寫法是服務(wù)名+route;uri則是服務(wù)名稱，如果寫成ip或者域名，那么地址發(fā)生變化，我們還需要重新修改配置，但是服務(wù)名稱是可以固定不變的；接下來是predicates,它可以配置多個值，我們一個服務(wù)里會有多個controller，把每個controller的路由配置在這里即可，/**表示指定的controller下的所有方法。
另外，如果負(fù)載均衡這個寫法無法被識別，說明你當(dāng)前使用的spring-cloud版本中默認(rèn)并不包含相關(guān)依賴，我們需要手動引入它。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancer</artifactId>
</dependency>完成上述配置后，我們此時其他服務(wù)的API將無法直接訪問，而統(tǒng)一通過網(wǎng)關(guān)來訪問。例如原本main-service中的127.0.0.1:88/m/hello 變成了 127.0.0.1:1000/m/hello。
2.限流防刷
提到網(wǎng)關(guān)，一個繞不開的話題就是限流。如果有人惡意刷我們的接口，我們就需要對某些IP進(jìn)行訪問限制，比如在XX秒內(nèi)訪問同一接口超過XX次，就需要限制訪問。它的實現(xiàn)非常簡單，聲明一個處理類繼承g(shù)ateway的相關(guān)過濾接口即可。代碼如下：
@Component
public class IPLimitFilter implements GlobalFilter {
private static final Integer continueCounts = 3;
private static final Integer timeInterval = 20;
private static final Integer limitTimes = 30;
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
return doLimit(exchange, chain);
}
/**
* 限制ip請求次數(shù)的判斷
*
* @param exchange 請求交換器
* @param chain 過濾器鏈
* @return 返回值
*/
public Mono<Void> doLimit(ServerWebExchange exchange,
GatewayFilterChain chain) {
// 獲取ip
ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
String ip = IPUtil.getIP(request);
// 正常ip定義
final String ipRedisKey = "gateway-ip" + ip;
// 被攔截的黑名單，如果在redis中存在，那么就不允許訪問
final String ipRedisLimitKey = "gateway-ip:limit" + ip;
// 判斷當(dāng)前ip的剩余時間，如果大于0，則表示還處于黑名單
long limitLeftTimes = redis.ttl(ipRedisLimitKey);
if ( limitLeftTimes > 0 ) {
return renderErrorMsg(exchange, ResponseStatusEnum.SYSTEM_ERROR_BLACK_IP);
}
// 在redis中更新次數(shù)
long requestCounts = redis.increment(ipRedisKey, 1);
// 如果第一次訪問，就需要設(shè)置間隔時間
if (requestCounts == 1) {
redis.expire(ipRedisKey, timeInterval);
}
// 如果還能獲得正常請求次數(shù)，說明用戶的正常請求落在正常時間內(nèi)，超過則限制
if (requestCounts > continueCounts) {
redis.set(ipRedisLimitKey, ipRedisLimitKey, limitTimes);
return renderErrorMsg(exchange, ResponseStatusEnum.SYSTEM_ERROR_BLACK_IP);
}
// 放行請求
return chain.filter(exchange);
}
//過濾器的順序，數(shù)字越小優(yōu)先級越大.
@Override
public int getOrder() {
return 1;
}我們需要借助redis來實現(xiàn)根據(jù)時間對指定ip的控制，這里的邏輯是：如果某個ip在30秒訪問超過三次，就限制訪問，如果限制了，則20秒后再恢復(fù)。
3.登錄鑒權(quán)
關(guān)于登錄鑒權(quán)，我們目前通常會采用無狀態(tài)的做法：即用戶登錄后，后端返回token給前端，前端后續(xù)所有的請求都在headers中攜帶token，后端服務(wù)不存儲token，只對前端發(fā)來的token進(jìn)行校驗和解析。而網(wǎng)關(guān)作為所有服務(wù)的入口，自然而然地也就可以承擔(dān)起這個職責(zé)了。
import com.google.gson.Gson;
import com.pitayafruits.base.BaseInfoProperties;
import com.pitayafruits.grace.result.GraceJSONResult;
import com.pitayafruits.grace.result.ResponseStatusEnum;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBuffer;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.AntPathMatcher;
import org.springframework.util.MimeTypeUtils;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
@Component
@Slf4j
@RefreshScope
public class SecurityFilterToken extends BaseInfoProperties implements GlobalFilter, Ordered {
@Resource
private ExcludeUrlProperties excludeUrlProperties;
private AntPathMatcher antPathMatcher = new AntPathMatcher();
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
// 獲取用戶請求路徑
String url = exchange.getRequest().getURI().getPath();
// 獲取所有需要排除校驗的url
List<String> excludeList = excludeUrlProperties.getUrls();
// 校驗并排除url
if (excludeList != null && !excludeList.isEmpty()) {
for (String excludeUrl : excludeList) {
if (antPathMatcher.matchStart(excludeUrl, url)) {
return chain.filter(exchange);
}
}
}
// 從header中獲得用戶id和token
String userId = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst(HEADER_USER_ID);
String userToken = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst(HEADER_USER_TOKEN);
// 校驗header中的token
if (StringUtils.isNotBlank(userId) && StringUtils.isNotBlank(userToken)) {
String redisToken = redis.get(REDIS_USER_TOKEN + ":" + userId);
if (redisToken.equals(userToken)) {
return chain.filter(exchange);
}
}
// 默認(rèn)不放行
return renderErrorMsg(exchange, ResponseStatusEnum.UN_LOGIN);
}
//過濾器的順序，數(shù)字越小優(yōu)先級越大.
@Override
public int getOrder() {
return 0;
}
/**
* 異常信息包裝
*
* @param exchange 交換器
* @param statusEnum 狀態(tài)枚舉
* @return 返回值
*/
public Mono<Void> renderErrorMsg(ServerWebExchange exchange,
ResponseStatusEnum statusEnum) {
//1.獲得response
ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
//2.構(gòu)建jsonResult
GraceJSONResult jsonResult = GraceJSONResult.exception(statusEnum);
//3.設(shè)置header類型
if (!response.getHeaders().containsKey("Content-Type")) {
response.getHeaders().add("Content-Type",
MimeTypeUtils.APPLICATION_JSON_VALUE);
}
//4.設(shè)置狀態(tài)碼
response.setStatusCode(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
//5.轉(zhuǎn)換json并向response寫數(shù)據(jù)
String resultJson = new Gson().toJson(jsonResult);
DataBuffer buffer = response.bufferFactory().wrap(resultJson.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
//6.返回
return response.writeWith(Mono.just(buffer));
}
}在我這個示例中，我做的校驗邏輯很簡單：只是用戶登錄的時候會在redis里存放生成的token，然后其他接口訪問的時候比對下傳來的token和redis里存放的token是否一致。這里需要關(guān)注下過濾器的順序，目前的案例中我們已經(jīng)編寫了兩個過濾器-限流防刷和登錄鑒權(quán)。所以可以把登錄鑒權(quán)過濾器的執(zhí)行順序改為0，限流防抖改為1。
另外，我們需要對部分接口放行不攔截，比如登錄接口。而我這里的做法則是將放行接口寫在配置文件里，并聲明配置類進(jìn)行讀取。
exclude.urls[0] = /passport/getSMSCode exclude.urls[1] = /passport/regist exclude.urls[2] = /passport/login
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.PropertySource;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
@Component
@Data
@PropertySource("classpath:excludeUrlPath.properties")
@ConfigurationProperties(prefix = "exclude")
public class ExcludeUrlProperties {
private List<String> urls;
}特別說明下：這里制定好過濾器的執(zhí)行順序后，內(nèi)部的驗證邏輯根據(jù)自己實際情況填寫，我這里沒用鑒權(quán)框架只是方便講解，要用也很簡單，引入之后把相關(guān)的鑒權(quán)邏輯寫進(jìn)對應(yīng)的過濾器就行。
小結(jié)
在本文中，我們完成了Spring Cloud Gateway微服務(wù)網(wǎng)關(guān)的整合，并完成了三個最基礎(chǔ)常見的實踐場景。如果你的項目有更多的業(yè)務(wù)需求，只需要加相應(yīng)的過濾器并制定好過濾器的執(zhí)行順序即可，希望對大家有所幫助！
到此這篇關(guān)于Spring Boot 3 整合 Spring Cloud Gateway實踐過程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Spring Boot 整合 Spring Cloud Gateway 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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