Spring Cloud Gateway过滤器顺序完全手册：从入门到源码级掌控（含实战代码模板）

第一章：Spring Cloud Gateway过滤器顺序概述

在 Spring Cloud Gateway 中，过滤器（Filter）是实现请求拦截、修改和响应处理的核心组件。根据执行时机的不同，过滤器被分为“前置过滤器”（Pre Filter）和“后置过滤器”（Post Filter），它们按照预定义的顺序依次执行，构成完整的请求处理链。

过滤器的执行顺序机制

Spring Cloud Gateway 通过 Ordered 接口来控制过滤器的执行顺序。每个过滤器实现类需实现该接口并重写 getOrder() 方法，返回一个整数值。值越小，优先级越高，越早执行。例如：

public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 前置逻辑：请求进入时执行
        System.out.println("执行前置逻辑");
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> {
            // 后置逻辑：响应返回时执行
            System.out.println("执行后置逻辑");
        }));
    }

    @Override
    public int getOrder() {
        return -1; // 优先级高于默认过滤器
    }
}

上述代码展示了自定义全局过滤器的典型结构，其中 filter 方法内部通过 chain.filter(exchange) 实现责任链模式，其前为前置逻辑，其后为后置逻辑。

内置过滤器的默认顺序

Spring Cloud Gateway 内置了多个关键过滤器，其执行顺序如下表所示：

过滤器类型	典型用途	默认顺序值
NettyRoutingFilter	执行实际的远程调用	10000
WebsocketRoutingFilter	处理 WebSocket 请求	11000
NettyWriteResponseFilter	将响应写回客户端	-1

开发者在编写自定义过滤器时，应合理设置 getOrder() 返回值，以确保其在正确时机介入请求处理流程。例如，若需在路由前修改请求头，应设置小于 10000 的值；若需在响应发出前处理结果，则可设置为负值以获得更高优先级。

第二章：过滤器顺序的核心机制解析

2.1 过滤器类型与执行阶段：理解全局与局部过滤器

在现代Web框架中，过滤器用于在请求处理前后执行特定逻辑。根据作用范围，可分为全局过滤器和局部过滤器。

全局与局部过滤器的区别

• 全局过滤器：应用于所有路由，常用于日志记录、身份验证。
• 局部过滤器：仅绑定到特定路由或控制器，适用于精细化控制。

执行阶段示例（Go语言）

// 全局过滤器注册
router.Use(func(c *gin.Context) {
    log.Println("请求开始:", c.Request.URL.Path)
    c.Next() // 继续后续处理
})

该中间件在每个请求前打印路径信息， c.Next() 表示放行至下一阶段。

执行顺序

请求 → 全局过滤器 → 局部过滤器 → 路由处理 → 局部后置 → 全局后置 → 响应

2.2 Order值的作用原理：从责任链模式看调用顺序

在责任链模式中，多个处理器按特定顺序处理请求。Order值决定了这些处理器的执行优先级，数值越小，优先级越高。

Order值的定义与应用

通过实现Ordered接口或使用@Order注解，可为组件指定Order值。Spring容器根据该值对组件进行排序，确保调用顺序符合预期。

代码示例：自定义过滤器顺序

@Order(1)
@Component
public class AuthenticationFilter implements Filter {
    // 身份认证逻辑
}

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

上述代码中，AuthenticationFilter将在LoggingFilter之前执行，确保先完成身份验证再记录日志。

调用顺序控制机制

• Order值为整数，支持负数；
• 未指定时默认为Ordered.LOWEST_PRECEDENCE；
• 容器启动时依据Order值对Bean进行排序。

2.3 默认过滤器排序策略源码剖析

在 Spring Cloud Gateway 中，默认过滤器的排序策略由 `DefaultFilteringWebHandler` 实现。该类负责将全局过滤器与路由特定过滤器合并，并依据 `Ordered` 接口定义的顺序进行排序。

排序核心逻辑

List
  
  
   
    allFilters = new ArrayList<>();
allFilters.addAll(globalFilters);
allFilters.addAll(gatewayFilters);
allFilters.sort(Comparator.comparingInt(GatewayFilter::getOrder));
  
  

上述代码展示了过滤器的整合与排序过程。`getOrder()` 方法返回的整数值越小，优先级越高。Spring 使用 `AnnotationAwareOrderComparator` 对实现 `Ordered` 接口的组件进行排序。

常见过滤器顺序对照表

过滤器类型	默认 Order 值	执行时机
NettyRoutingFilter	10000	路由转发
LoadBalancerClientFilter	10100	负载均衡选择实例

此机制确保了请求处理链的可控性和可扩展性。

2.4 自定义Order值的常见误区与最佳实践

误解Order注解的作用范围

开发者常误认为 @Order能精确控制所有组件的初始化顺序，实际上它仅在特定上下文（如切面、监听器）中生效。例如：

@Component
@Order(1)
public class HighPriorityService {}

该配置仅影响Spring容器中同类组件的排序，不适用于Bean的依赖注入顺序。

避免使用过大的Order值

应使用相对而非绝对值，推荐通过 Ordered接口常量定义优先级：

• 最高优先级：Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE (-2147483648)
• 最低优先级：Ordered.LOWEST_PRECEDENCE (2147483647)

推荐的实践方式

结合 @DependsOn确保依赖关系明确，避免仅依赖Order值控制执行序列。

2.5 实战：通过日志跟踪验证过滤器执行流程

在实际开发中，理解过滤器的执行顺序对排查问题至关重要。通过添加日志输出，可以清晰观察请求在各个过滤器中的流转过程。

过滤器链的日志注入

为验证执行流程，可在每个过滤器中加入日志语句：

@Component
@Order(1)
public class LoggingFilter implements Filter {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(LoggingFilter.class);

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) 
            throws IOException, ServletException {
        log.info("进入 LoggingFilter");
        chain.doFilter(request, response);
        log.info("退出 LoggingFilter");
    }
}

该代码通过 log.info 记录进入与退出时机， @Order(1) 注解确保其优先级。

执行顺序分析

启动应用并发起请求后，日志将按以下顺序输出：

• 进入 LoggingFilter
• 进入 AuthenticationFilter
• 退出 AuthenticationFilter
• 退出 LoggingFilter

这表明过滤器遵循“先进后出”的调用栈模式， chain.doFilter() 是触发下一个过滤器的关键点。

第三章：影响过滤器顺序的关键因素

3.1 路由配置中的过滤器声明顺序分析

在路由配置中，过滤器的声明顺序直接影响请求处理的执行流程。过滤器按声明顺序依次进入，但响应阶段则逆序返回，形成“先进后出”的调用栈结构。

典型过滤器链执行顺序

• 请求阶段：Filter A → Filter B → 实际处理器
• 响应阶段：实际处理器 → Filter B → Filter A

Spring Cloud Gateway 示例

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: example_route
          uri: http://example.org
          filters:
            - AddRequestHeader=X-Trace, true
            - AddRequestParameter=source, gateway
            - StripPrefix=1

上述配置中，三个过滤器按顺序添加请求头、请求参数，并剥离路径前缀。执行时， AddRequestHeader 最先生效，在响应返回时则最后执行其后置逻辑。该机制确保了上下文传递与责任链模式的正确实现。

3.2 @Order注解与实现Ordered接口的优先级对比

在Spring框架中，`@Order`注解和实现`Ordered`接口均可用于定义组件的执行顺序，其底层排序逻辑一致，均基于`Ordered`接口的`getOrder()`方法返回值。

核心机制解析

无论是使用`@Order(1)`还是实现`Ordered`接口，最终都归约为`int getOrder()`的数值比较：数值越小，优先级越高。

• @Order 是一种声明式方式，适用于无法修改类定义时
• 实现 Ordered 接口则提供更灵活的动态排序能力

代码示例对比

@Order(2)
@Component
public class HighPriorityTask { }

@Component
public class LowPriorityTask implements Ordered {
    @Override
    public int getOrder() {
        return 1;
    }
}

上述代码中，尽管`@Order(2)`的值大于`getOrder()`返回的1，但`LowPriorityTask`实际拥有更高优先级。这表明两种方式参与同一排序体系，且**实现Ordered接口的实例可动态控制顺序，更具灵活性**。

3.3 内置过滤器与自定义过滤器的混合排序行为

在复杂的数据处理流程中，内置过滤器与自定义过滤器常被联合使用。系统默认优先执行内置过滤器，如 date、 lowercase 等，因其经过高度优化，性能更优。

执行顺序规则

当多个过滤器链式调用时，执行顺序遵循“从左到右”原则，但内置过滤器在编译阶段会被提前优化调度。

{{ user.Birthday | date "2006-01-02" | customFormat | uppercase }}

上述代码中， date 为内置过滤器，负责格式化时间； customFormat 是开发者注册的自定义逻辑；最后由 uppercase（内置）统一转为大写。尽管语法上从左至右，实际运行时 date 和 uppercase 可能被合并至同一优化通道。

优先级对比表

过滤器类型	执行优先级	可扩展性
内置过滤器	高	低
自定义过滤器	中	高

第四章：高级控制技巧与典型场景实战

4.1 场景一：认证过滤器前置控制（如JWT校验）

在微服务架构中，统一的认证机制是保障系统安全的第一道防线。通过前置过滤器对请求进行身份校验，可有效拦截非法访问。

JWT认证过滤器实现逻辑

public class JwtAuthenticationFilter implements Filter {
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
            throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;
        String token = httpRequest.getHeader("Authorization");

        if (token != null && token.startsWith("Bearer ")) {
            try {
                Claims claims = Jwts.parser()
                    .setSigningKey("secretKey")
                    .parseClaimsJws(token.substring(7))
                    .getBody();
                // 将用户信息存入上下文
                SecurityContextHolder.setUserInfo(claims);
            } catch (Exception e) {
                ((HttpServletResponse) response).setStatus(HttpServletResponse.SC_UNAUTHORIZED);
                return;
            }
        }
        chain.doFilter(request, response);
    }
}

上述代码展示了JWT过滤器的核心流程：从请求头提取Token，解析并验证签名，成功后将用户信息注入安全上下文，否则返回401状态码。

过滤器执行顺序的重要性

• 认证过滤器必须优先于业务处理执行
• 应避免在静态资源路径上启用认证开销
• 支持白名单机制，放行登录、注册等公共接口

4.2 场景二：日志记录过滤器后置处理（响应耗时统计）

在Web服务中，统计每个请求的响应耗时是性能监控的重要环节。通过过滤器的后置处理机制，可以在请求完成前后记录时间戳，进而计算出完整处理周期。

实现原理

利用过滤器拦截请求，在请求进入时记录起始时间，请求处理完成后计算与当前时间的差值。

public class ResponseTimeFilter implements Filter {
    public void doFilter(ServletRequest req, ServletResponse res, FilterChain chain) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        chain.doFilter(req, res);
        long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
        System.out.println("Request processed in: " + duration + " ms");
    }
}

上述代码中， startTime 记录请求开始时刻， chain.doFilter() 执行后续处理流程，结束后获取总耗时并输出。

应用场景

• 识别高延迟接口，辅助性能调优
• 生成APM基础指标数据
• 结合日志系统实现链路追踪

4.3 场景三：重试与熔断过滤器的顺序优化

在微服务架构中，重试与熔断是保障系统稳定性的关键机制。两者的执行顺序直接影响故障恢复效率和系统负载。

执行顺序的影响

若先执行重试，可能导致熔断器因短时间内收到大量请求而误触发；若先进行熔断判断，则可在服务未恢复前直接拒绝请求，避免无效重试。

推荐配置策略

应优先执行熔断过滤器，再进行重试操作。以下为典型配置示例：

func NewRetryWithCircuitBreaker() Filter {
    return func(ctx context.Context, req Request, next Handler) Response {
        // 先判断熔断状态
        if breaker.Allow() {
            return retry.Do(func() Response {
                return next(ctx, req)
            })
        }
        return Response{Err: ErrServiceUnavailable}
    }
}

上述代码中， breaker.Allow() 判断当前是否允许请求通过，仅在允许时才启动重试逻辑，有效防止雪崩效应。

4.4 场景四：多过滤器协同下的Order冲突解决方案

在微服务架构中，多个过滤器（Filter）常被用于请求的预处理与后处理。当多个过滤器涉及顺序依赖操作时，易引发Order冲突，导致逻辑执行错乱。

问题根源分析

典型场景如下：

• Filter A 负责身份认证，需优先执行
• Filter B 执行日志记录，应位于最后
• 若未明确Order，执行顺序不可控

Spring Boot 中的解决方案

通过 @Order 注解或实现 Ordered 接口显式定义优先级：

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

@Component
@Order(100)
public class LoggingFilter implements Filter {
    // 日志记录，延后执行
}

上述代码中，数值越小优先级越高， @Order(1) 确保 AuthFilter 在 LoggingFilter 前执行，从而避免因顺序混乱导致的安全漏洞或日志缺失。

第五章：总结与进阶学习建议

构建持续学习的技术路径

技术演进迅速，掌握基础后应主动拓展知识边界。例如，在Go语言开发中，理解并发模型是关键。以下代码展示了如何使用 context 控制多个 goroutine 的超时与取消：

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "time"
)

func worker(ctx context.Context, id int) {
    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            fmt.Printf("Worker %d stopped: %s\n", id, ctx.Err())
            return
        default:
            fmt.Printf("Worker %d is working...\n", id)
            time.Sleep(500 * time.Millisecond)
        }
    }
}

func main() {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 2*time.Second)
    defer cancel()

    for i := 1; i <= 3; i++ {
        go worker(ctx, i)
    }

    time.Sleep(3 * time.Second) // 等待所有 worker 结束
}

选择合适的学习资源与实践项目

• 深入阅读官方文档，如 Go 的 pkg.go.dev 文档
• 参与开源项目，如 Kubernetes 或 Prometheus，提升工程能力
• 定期在本地搭建微服务实验环境，结合 Docker 和 gRPC 实践服务间通信

性能调优与生产环境意识

问题场景	诊断工具	优化策略
高内存占用	pprof heap	减少对象分配，复用 buffer
Goroutine 泄露	pprof goroutine	使用 context 控制生命周期
GC 压力大	trace 分析	调整 GOGC，优化数据结构