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):

@Componentpublic 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：

@Configurationpublic 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。

@Configurationpublic 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: 20redis-rate-limiter.replenishRate: 5key-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: -1msserver: port: 8888feign: sentinel: enabled: truemanagement: 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好吧啦網其它相關文章！