怎么为Spring Cloud Gateway加上全局过滤器

本篇内容介绍了“怎么为Spring Cloud Gateway加上全局过滤器”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

既然是一个网关。那么全局过滤器肯定是少不了的一个存在。像是鉴权、认证啥的不可能每个服务都做一次，一般都是在网关处就搞定了。
Zuul他就有很强大的过滤器体系来给人使用。
Gateway当然也不会差这么点东西。
对于SpringCloud体系来说，一切的实现都是那么的简单。那么废话不多说，直接开始写起来。
 
Gateway内部有一个接口 名为GlobalFilter，这个就是Gateway的全局过滤器接口，只要在应用中实现此接口后注册为Spring的Bean，背后就会帮你将这个实现注册到全局过滤器链条里边去。
我这里就简单的写了个模拟鉴权的过滤器实现:

@Component
public class AuthFilter implements GlobalFilter, Ordered {
  @Override
  public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
    String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Authorization");
    //不为空则通过
    if (!StringUtils.isEmpty(token)) return chain.filter(exchange);
    ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
    // 封装错误信息
    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");
    // 将信息转换为 JSON
    ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    byte[] data = new byte[0];
    try {
      data = objectMapper.writeValueAsBytes(responseData);
    } catch (JsonProcessingException e) {
      e.printStackTrace();
    }
    // 返回错误信息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));
  }
  //最后执行
  @Override
  public int getOrder() {
    return Ordered.LOWEST_PRECEDENCE;
  }
}

虽说是鉴权，但实际上我这就是个简单的demo而已。想知道真正的Spring Security鉴权/认证怎么写？
我以前写的这个：https://github.com/skypyb/code_demo/tree/master/spring-security-demo 应该可以帮助你。
 
看我写的这个过滤器内部实现哈，其实就是拿出Request Header中的 Authorization字段(token) 然后判断是否存在。不存在就返回错误，存在就交给链条中的下一个过滤器。
 
过滤器其实也没啥好说的，那么说说限流。
关于限流这个东西，常见的算法就是漏桶和令牌桶了，对于一个应用单机限流来说也复杂不到哪儿去。
靠着google guava包里的RateLimiter工具都能搞定大多数场景了。
不过既然人家Gateway好心好意给你搞了个限流的实现。那么还是尊重他用一下。
由于Gateway是用的Redis和lua脚本实现了令牌桶的算法，那么先导入几个需要的依赖:

<!--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，那还是先配一下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;
  }
}

万事俱备，开始进行限流的具体实现了。
 
既然是限流，那么也得有个限流策略
是根据用户来限流呢？还是说根据请求路径限流？或者是IP限流？
不过这个都是由需求来决定了，我这就简单的写个根据IP来限流的。
人家也给你封装完毕了，只需要你自己实现KeyResolver这个接口就可以。
由于实现这个一般来说也就一行代码，所以我就不写个单独的类去实现了，而是直接写在配置类里边。

@Configuration
public class GatewayRateLimiterConfig {
  /**
   * Gateway通过内置的RequestRateLimiter过滤器实现限流，用的是令牌桶算法，借助Redis保存中间数据
   * 这里自定义一个KeyResolver
   * 作用是对来源ip进行限流
   */
  @Bean(value = "ipKeyResolver")
  public KeyResolver ipKeyResolver() {
    return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());
  }
}

看，我其实只需要返回我需要限制的东西就可以了。我这里提取到用户的IP将其返回，即可实现通过ip来进行限流的策略。
不过限流相关的配置写了，那也得用起来。
这个怎么用起来? 其实直接在配置文件里配置就OK了

spring:
 application:
  # 应用名称
  name: sc-demo-alibaba-gateway
 cloud:
  nacos:
   discovery:
    server-addr: 192.168.3.105:8848 #注册进nacos
  # 使用 Sentinel 作为熔断器
  sentinel:
   transport:
    port: 18102
    dashboard: 192.168.3.105:8858
  # 路由网关配置
  gateway:
   # 这里是设置与服务注册发现组件结合，这样可以采用服务名的路由策略
   discovery:
    locator:
     enabled: true
   # 配置路由规则
   routes:
    - id: ROUTER#sc-demo-alibaba-consumer #这个是路由ID，需要保证在所有路由定义中唯一，值随便写就是了
     # 采用 LoadBalanceClient 方式请求，以 lb:// 开头，后面的是注册在 Nacos 上的服务名
     uri: lb://sc-demo-alibaba-consumer
     predicates:
      # Method ，这里是匹配 GET 和 POST 请求
      - 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连接池配置
  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: "*"
# 配置日志级别，方别调试
logging:
 level:
  org.springframework.cloud.gateway: debug

这里可以看到，除了Redis配置 ( spring.redis.** )以外。
主要就是对于Getway的配置。
在Gateway路由配置中，设置了一个filters参数。
这个是为了指定路由的各种过滤器的。这个参数也有很多种，可以参考官方讲解: https://cloud.spring.io/spring-cloud-gateway/2.0.x/single/spring-cloud-gateway.html#gateway-route-filters

我这就是指定了一个RequestRateLimiter，请求限流。

• redis-rate-limiter.burstCapacity: 20     

这个参数表示突发容量,即每秒可以最大通过多少次请求

• redis-rate-limiter.replenishRate: 5      

 这个是令牌桶的补充速度，每秒往桶里边放几个令牌

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

这个就是用上KeyResolver的具体实现了，这里用spel表达式指定我写的那个ip限制类

准备好之后将应用启动就完事了，想测的话可以用jmeter测测看，或者将请求限制写的更小一点，在网页上狂按f5也行。

“怎么为Spring Cloud Gateway加上全局过滤器”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！