GlobalFilter和自定义Filter谁先执行？，深度剖析Spring Cloud Gateway过滤器链机制

第一章：Spring Cloud Gateway过滤器链机制概述

Spring Cloud Gateway 是基于 Spring 5、Project Reactor 和 WebFlux 构建的 API 网关，其核心功能之一是通过过滤器链（Filter Chain）实现请求的预处理和响应的后处理。在每次请求进入网关时，都会经过一系列内置或自定义的过滤器，这些过滤器按照特定顺序组成过滤器链，对请求进行增强、验证、路由转发等操作。

过滤器类型与执行流程

Spring Cloud Gateway 中的过滤器分为两类：全局过滤器（Global Filters）和局部过滤器（Gateway Filters）。全局过滤器自动作用于所有路由，而局部过滤器需在路由配置中显式声明。

• 请求进入网关后，首先由“前置过滤器”（Pre Filters）处理，如添加请求头、权限校验
• 随后请求被路由到目标服务
• 服务响应返回后，交由“后置过滤器”（Post Filters）处理，例如修改响应头、日志记录

过滤器链的优先级机制

每个过滤器都实现了 Ordered 接口，通过 getOrder() 方法决定其在链中的执行顺序。值越小，优先级越高。

过滤器类型	作用范围	典型应用场景
GlobalFilter	全局所有路由	认证鉴权、跨域处理
GatewayFilter	指定路由	重写路径、限流控制

自定义过滤器示例

以下是一个简单的全局过滤器，用于在请求头中添加跟踪ID：

// 自定义全局过滤器
@Component
public class TraceIdGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        exchange.getRequest().mutate()
                .header("X-Trace-ID", UUID.randomUUID().toString()) // 添加追踪ID
                .build();
        return chain.filter(exchange); // 继续执行过滤器链
    }

    @Override
    public int getOrder() {
        return -1; // 高优先级，尽早执行
    }
}

graph LR A[客户端请求] --> B{网关接收} B --> C[执行前置过滤器] C --> D[路由转发到微服务] D --> E[微服务返回响应] E --> F[执行后置过滤器] F --> G[返回响应给客户端]

第二章：GlobalFilter执行机制深度解析

2.1 GlobalFilter的核心作用与设计原理

核心作用解析

GlobalFilter 是 Spring Cloud Gateway 中用于全局拦截请求的核心组件，能够在请求进入路由前或响应返回客户端前执行预定义逻辑，如鉴权、日志记录、流量控制等。

设计原理与执行流程

该过滤器采用责任链模式，所有匹配的 GlobalFilter 与 RouteFilter 合并后按 getOrder() 返回值排序执行。其典型实现如下：

@Component
public class AuthGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Authorization");
        if (token == null || !token.startsWith("Bearer ")) {
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            return exchange.getResponse().setComplete();
        }
        return chain.filter(exchange); // 继续执行后续过滤器
    }

    @Override
    public int getOrder() {
        return -1; // 优先级高于大多数过滤器
    }
}

上述代码实现了一个权限校验过滤器。其中 filter 方法接收 ServerWebExchange 对象，用于访问请求与响应上下文；chain.filter(exchange) 调用链中下一个过滤器。通过 getOrder() 控制执行顺序，数值越小越早执行。

2.2 GlobalFilter的注册与加载流程分析

在Spring Cloud Gateway中，GlobalFilter的注册依赖于Spring的Bean发现机制。应用启动时，框架会扫描上下文中所有实现GlobalFilter接口的Bean，并将其自动注册到过滤器链中。

注册机制

通过将自定义过滤器声明为Spring Bean，即可完成自动注册：

@Component
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 添加前置逻辑
        exchange.getAttributes().put("startTime", System.currentTimeMillis());
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> {
            // 后置处理逻辑
            Long startTime = exchange.getAttribute("startTime");
            System.out.println("请求耗时: " + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
        }));
    }
}

该代码实现了一个记录请求耗时的全局过滤器。Spring容器在初始化阶段将其识别为GlobalFilter类型Bean并纳入管理。

加载顺序控制

多个GlobalFilter的执行顺序可通过@Order注解或实现Ordered接口进行控制，数值越小优先级越高。

2.3 GlobalFilter在请求生命周期中的执行时机

在Spring Cloud Gateway中，GlobalFilter贯穿整个请求生命周期，其执行时机分为前置（pre）和后置（post）两个阶段。前置过滤器在路由匹配后、转发请求前执行，可用于修改请求头、日志记录等；后置过滤器在响应返回客户端前触发，适用于响应处理与监控。

执行阶段划分

• PRE阶段：请求进入网关后立即执行，用于鉴权、限流、请求改造
• POST阶段：目标服务响应后、返回客户端前，用于日志记录、响应修改

代码示例

public class LoggingGlobalFilter implements GlobalFilter {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        exchange.getAttributes().put("startTime", System.currentTimeMillis());
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> {
            Long startTime = exchange.getAttribute("startTime");
            long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
            System.out.println("Request took: " + duration + "ms");
        }));
    }
}

该过滤器在chain.filter(exchange)前记录开始时间（PRE），通过then()在响应阶段输出耗时（POST），体现了完整的生命周期切入能力。

2.4 基于实际场景验证GlobalFilter执行顺序

在微服务网关中，多个 `GlobalFilter` 的执行顺序直接影响请求处理逻辑。通过实际场景验证其调用顺序，有助于精准控制拦截行为。

自定义GlobalFilter示例

@Component
@Order(1)
public class AuthGlobalFilter implements GlobalFilter {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        System.out.println("执行鉴权过滤器");
        // 模拟权限校验
        if (!exchange.getRequest().getHeaders().containsKey("Authorization")) {
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            return exchange.getResponse().setComplete();
        }
        return chain.filter(exchange);
    }
}

该过滤器标记为 @Order(1)，优先级最高，用于在请求初期完成身份验证。

@Component
@Order(2)
public class LoggingGlobalFilter implements GlobalFilter {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        System.out.println("记录请求日志");
        return chain.filter(exchange);
    }
}

日志过滤器在鉴权之后执行，确保仅对合法请求进行记录。

执行顺序验证结果

• 请求进入网关时，先输出“执行鉴权过滤器”
• 通过后输出“记录请求日志”
• 最终转发至目标服务

表明 @Order 注解正确控制了执行顺序。

2.5 调试与日志追踪GlobalFilter调用链

在微服务架构中，准确追踪 GlobalFilter 的执行流程对排查请求异常至关重要。通过统一的日志埋点和调试技巧，可清晰掌握过滤器链的调用顺序与上下文传递。

启用调试日志

通过配置日志级别，开启Spring Cloud Gateway的调试输出：

logging:
  level:
    org.springframework.cloud.gateway: DEBUG
    reactor.netty.http.client: TRACE

该配置将输出每个 GlobalFilter 的执行顺序、请求头修改及路由决策过程，便于定位拦截逻辑问题。

自定义日志追踪Filter

添加带有唯一请求ID的日志记录器：

public class LoggingGlobalFilter implements GlobalFilter {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(LoggingGlobalFilter.class);

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        String requestId = UUID.randomUUID().toString();
        exchange.getAttributes().put("requestId", requestId);
        log.info("Start filter: {} {}", exchange.getRequest().getMethod(), exchange.getRequest().getURI());
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> 
            log.info("Finish filter: {}", requestId)
        ));
    }
}

此过滤器在请求开始和结束时打印日志，结合MDC可实现全链路日志追踪，提升调试效率。

第三章：自定义Filter的实现与注入

3.1 自定义Filter的编码实现与Bean注册

在Spring Boot应用中，自定义Filter可通过实现`javax.servlet.Filter`接口完成。首先编写过滤器类，拦截指定HTTP请求。

Filter类的编码实现

import javax.servlet.*;
import java.io.IOException;

public class CustomAuthFilter implements Filter {
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
            throws IOException, ServletException {
        System.out.println("执行自定义过滤逻辑");
        chain.doFilter(request, response); // 继续后续处理
    }
}

上述代码定义了一个基础的身份验证过滤器，doFilter方法中可插入预处理逻辑，chain.doFilter()调用确保请求继续传递。

注册为Spring Bean

通过配置类将Filter注册到容器中：

• 使用@Bean注解暴露为Bean
• 结合FilterRegistrationBean控制映射路径与顺序

3.2 过滤器优先级设置：Ordered接口的应用

在Spring框架中，多个过滤器（Filter）共存时，执行顺序至关重要。通过实现Ordered接口，可明确指定组件的优先级。

Ordered接口核心机制

Ordered接口定义了getOrder()方法，返回值越小，优先级越高。Spring容器依据该值对过滤器进行排序。

public class AuthFilter implements Filter, Ordered {
    @Override
    public int getOrder() {
        return 1; // 最高优先级
    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) {
        // 认证逻辑
        chain.doFilter(request, response);
    }
}

上述代码中，AuthFilter被赋予优先级1，确保其在其他过滤器之前执行。适用于需提前处理认证、日志等场景。

优先级对照表

过滤器名称	Order值	执行顺序
AuthFilter	1	第一
LoggingFilter	2	第二
EncodingFilter	3	第三

3.3 自定义Filter在网关流程中的行为验证

在微服务网关中，自定义Filter用于实现请求的预处理与响应的后处理。通过实现GlobalFilter接口，可精确控制过滤逻辑的执行时机。

Filter执行顺序配置

通过@Order注解或实现Ordered接口设定优先级，数值越小越早执行。

代码示例：日志记录Filter

public class LoggingFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        System.out.println("Request Path: " + exchange.getRequest().getURI());
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> 
            System.out.println("Response status: " + exchange.getResponse().getStatusCode())
        ));
    }

    public int getOrder() { return -1; }
}

该Filter在请求进入时打印路径，响应完成后输出状态码，-1的优先级确保其最早执行。

执行阶段对比

阶段	执行内容
Pre	参数校验、日志记录
Post	响应头添加、监控埋点

第四章：过滤器链执行顺序对比分析

4.1 GlobalFilter与自定义Filter的优先级关系

在Spring Cloud Gateway中，GlobalFilter与自定义GatewayFilter共同参与请求处理链。它们的执行顺序由优先级决定，而优先级通过实现Ordered接口或使用@Order注解控制。

执行顺序规则

所有过滤器在网关路由阶段被整合为一个有序列表。数值越小的Order值，优先级越高，越早执行（pre阶段），也越晚退出（post阶段）。

代码示例

@Order(0)
@Component
public class AuthGlobalFilter implements GlobalFilter {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 鉴权逻辑
        return chain.filter(exchange);
    }
}

该全局过滤器设置@Order(0)，确保其在所有其他过滤器之前执行。

• GlobalFilter作用于所有路由
• 自定义GatewayFilter通常绑定特定路由
• 优先级冲突时，Order值决定先后

4.2 多个过滤器共存时的排序规则探究

在现代Web框架中，多个过滤器（Filter）共存是常见场景。其执行顺序直接影响请求处理逻辑。

过滤器优先级机制

多数框架依据注册顺序或优先级数值决定执行次序。例如，在Spring Boot中，可通过实现Ordered接口或使用@Order注解控制：

@Order(1)
@Component
public class AuthFilter implements Filter {
    // 认证逻辑优先执行
}

@Order(2)
@Component
public class LoggingFilter implements Filter {
    // 日志记录次之
}

上述代码中，@Order(1)确保认证过滤器早于日志过滤器执行，保障安全校验先于操作记录。

执行顺序对照表

过滤器名称	Order值	执行阶段
AuthFilter	1	请求前置校验
LoggingFilter	2	行为日志采集
CompressionFilter	3	响应压缩处理

该机制支持精细化流程控制，确保各过滤器按预期协同工作。

4.3 实验验证：不同Order值对执行顺序的影响

在微服务调度框架中，Order值直接影响组件的初始化与执行顺序。为验证其影响机制，设计多组实验对比不同Order配置下的行为差异。

测试用例设计

• Order = -1：优先级最高，最早执行
• Order = 0：默认优先级，居中执行
• Order = 100：低优先级，延迟执行

代码实现示例

@Component
@Order(-1)
public class HighPriorityTask implements Runnable {
    public void run() {
        System.out.println("HighPriorityTask executed");
    }
}

上述代码中，@Order(-1) 确保该任务在上下文启动时优先加载并执行，适用于需提前初始化的安全校验模块。

执行结果对比

Order值	执行时机	典型应用场景
-1	最先执行	日志拦截器注册
0	中间阶段	普通业务处理器
100	最后执行	资源清理任务

4.4 生产环境中的最佳实践与避坑指南

配置管理与环境隔离

生产环境中应严格区分开发、测试与线上配置。推荐使用集中式配置中心（如Nacos、Consul）动态管理参数，避免硬编码。

1. 使用环境变量或配置文件注入不同环境参数
2. 敏感信息通过密钥管理服务（如Vault）加密存储

健康检查与熔断机制

保障系统稳定性需实现主动健康探测与故障隔离。以下为Go中基于gRPC的健康检查示例：

func (s *server) Check(ctx context.Context, req *health.CheckRequest) (*health.HealthCheckResponse, error) {
    return &health.HealthCheckResponse{
        Status: health.HealthCheckResponse_SERVING,
    }, nil
}

该代码注册gRPC健康服务，返回SERVING状态表示实例正常。配合Kubernetes livenessProbe可实现自动重启异常实例。

第五章：总结与扩展思考

性能优化的持续演进

在高并发系统中，缓存策略的选择直接影响响应延迟。Redis 集群配合本地缓存（如 Caffeine）可显著降低数据库压力。以下是一个典型的多级缓存读取逻辑：

// 优先读取本地缓存
String value = caffeineCache.getIfPresent(key);
if (value == null) {
    // 本地未命中，查询分布式缓存
    value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (value != null) {
        caffeineCache.put(key, value); // 异步回种本地缓存
    }
}
return value;

架构设计中的权衡实践

微服务拆分并非越细越好。某电商平台曾将用户行为服务过度拆分，导致跨服务调用链过长，平均延迟上升 40%。最终通过领域驱动设计（DDD）重新聚合边界上下文，合并三个低内聚服务，使调用链缩短至原来的 1/3。

• 服务粒度应以业务一致性为首要考量
• 跨服务事务优先采用事件驱动模式
• API 网关需集成限流、熔断、认证等横切关注点

可观测性的落地要点

完整的监控体系应覆盖指标（Metrics）、日志（Logging）和追踪（Tracing）。下表展示了核心组件的技术选型组合：

类别	开源方案	云服务替代
指标采集	Prometheus	Amazon CloudWatch
日志聚合	ELK Stack	Datadog Log Management
分布式追踪	Jaeger	Azure Application Insights