Spring Cloud Gateway -- ResponseBody修改(解决ResponseBody不完整的问题)

博客围绕接口响应数据格式修改展开。因对方接口传输数据格式不定,需将前端获取的响应改为json格式。在修改Response时,采用fluxBody.map获取数据不完整,循环调用拼接可获完整ResponseBody,还因不知修改后Body长度,用分块编码代替CONTENT_LENGTH,且触发特定方法导致其无法计算。

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Spring Cloud Gateway -- ResponseBody修改(解决ResponseBody不完整的问题)

前言

由于对方接口传输数据可能是xml,可能是json的,但是我希望前端获取到的响应是json格式的,所以需要在在响应中修改一下。

Response修改

由于接口返回数据较多,采用 fluxBody.map(dataBuffer -> 这个方式获取数据是不完整的。其实是多次调用了这个方法。

				return super.writeWith(fluxBody.map(dataBuffer -> {
                        // probably should reuse buffers
                        byte[] content = new byte[dataBuffer.readableByteCount()];
                        dataBuffer.read(content);
                        //释放掉内存
                        DataBufferUtils.release(dataBuffer);
                        String s = new String(content, Charset.forName("UTF-8"));
                        //TODO,s就是response的值,想修改、查看就随意而为了
                        byte[] uppedContent = new String(content, Charset.forName("UTF-8")).getBytes();
                        return bufferFactory.wrap(uppedContent);
                    }));

采用循环调用之后 再将内容拼接好就能获取到完整的ResponseBody。
这里有一个小问题由于不知道修改完的Body长度,只能采用了分块编码这种代替了CONTENT_LENGTH。
尝试了一下好像是触发getHeaders()这个方法,再执行writeWith()这个方法。导致了计算不出来CONTENT_LENGTH。
(不知道有没有人能解决这个问题)

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpResponse originalResponse = exchange.getResponse();
        // 定义新的消息头
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
        headers.putAll(exchange.getResponse().getHeaders());

        ServerHttpResponseDecorator decoratedResponse = new ServerHttpResponseDecorator(originalResponse) {
            @Override
            public Mono<Void> writeWith(Publisher<? extends DataBuffer> body) {
                if (getStatusCode().equals(HttpStatus.OK) && body instanceof Flux) {
                    Flux<? extends DataBuffer> fluxBody = Flux.from(body);
                    return super.writeWith(fluxBody.buffer().map(dataBuffers -> {
                        List<String> list = new ArrayList<String>();
                        dataBuffers.forEach(dataBuffer -> {
                            byte[] content = new byte[dataBuffer.readableByteCount()];
                            dataBuffer.read(content);
                            DataBufferUtils.release(dataBuffer);
                            try {
                                list.add(new String(content, "utf-8"));
                            } catch (IOException e) {
                                e.printStackTrace();
                            }
                        });
                        String s = listToString(list);
                        if(isXML(s)){
                            Map m = json2map(xml2jsonString(s,"").get("data").toString(),"");
                            s = map2Json(m);
                        }
                        int length = s.getBytes().length;
                        headers.setContentLength(length);
                        return bufferFactory().wrap(s.getBytes());
                    }));
                }
                return super.writeWith(body);
            };
            @Override
            public HttpHeaders getHeaders() {
                HttpHeaders httpHeaders = new HttpHeaders();
                httpHeaders.putAll(super.getHeaders());
                //由于修改了请求体的body,导致content-length长度不确定,因此使用分块编码
                httpHeaders.remove(HttpHeaders.CONTENT_LENGTH);
                httpHeaders.set(HttpHeaders.TRANSFER_ENCODING, "chunked");
                return httpHeaders;
            }
        };

        // replace response with decorator
        return chain.filter(exchange.mutate().response(decoratedResponse).build());
    }

<think>嗯,用户问的是Spring Cloud Gateway如何配置流式返回结果进入缓存而是直接发送。首先,我需要理解用户的需求。流式返回通常指的是像SSE(Server-Sent Events)或者WebFlux中的流式响应,数据是分块发送的。用户希望这些数据先被缓存起来,然后再一起发送或者处理,而是直接发送给客户端。这可能涉及到网关的响应处理机制。 接下来,我需要回忆一下Spring Cloud Gateway的处理流程。Gateway处理请求是通过一系列的过滤器,分为GlobalFilter和GatewayFilter。响应处理的话,可能是在响应被发送回客户端之前,通过修改响应体来缓存数据。 但默认情况下,Gateway会实时转发后端服务的响应,特别是流式响应,可能会直接发送给客户端。所以用户的需求可能是在Gateway层拦截这些流式数据,先缓存到某个地方,比如内存、Redis或者其他缓存系统,然后再进行处理或者发送。 这时候,我需要考虑如何修改响应体。Spring Cloud Gateway使用的是WebFlux,响应式编程模型,所以需要用响应式的方式来处理数据流。可能要用到修改响应体的过滤器,比如ModifyResponseBodyGatewayFilterFactory。 首先,用户需要自定义一个GlobalFilter,或者在配置中定义一个新的过滤器,使用ModifyResponseBody来替换响应体。在替换的过程中,将数据流收集到缓存中,比如一个Flux的缓冲区,或者直接写入到缓存服务中。 举个例子,当后端服务返回一个Flux<String>作为响应体时,Gateway的过滤器可以订阅这个Flux,将每个数据块存入缓存,然后可能返回一个Mono<Void>或者其他信号,表示数据已经缓存。或者,可能需要将数据先全部缓存,然后再从缓存中读取并发送,但这对于流式数据来说可能太合适,因为流式数据是实时的,缓存全部数据可能会影响性能或延迟。 或者,用户可能希望将流式数据分块缓存,比如每收到一个数据块就存入缓存,然后客户端可以从缓存中轮询获取。过这样的话,Gateway的角色可能只是代理,还需要提供缓存访问的接口,这可能超出了Gateway的常规使用范围,需要考虑其他组件配合。 另外,需要考虑缓存的存储和读取机制。比如使用Redis的发布订阅模式,当Gateway接收到流式数据时,将数据发布到Redis的频道,客户端通过订阅该频道获取数据。这时Gateway的过滤器需要将响应体的数据流转发到Redis,而是直接发送给客户端。 过用户的问题是如何配置Gateway将流式结果缓存,而是直接发送。所以关键点在于如何在过滤器中将响应数据截获并存入缓存,然后可能返回一个同的响应,比如缓存标识,让客户端后续根据标识去获取缓存的数据。 比如,当Gateway收到流式响应后,将数据存入Redis,并生成一个唯一的ID,然后立即返回这个ID给客户端。客户端之后可以用这个ID去另一个接口拉取缓存的数据。但这样的话,流式响应就变成了异步处理,客户端需要两次请求,这可能改变了原有的交互方式。 或者,如果用户希望Gateway在流式传输的同时将数据缓存,但保持实时发送,这可能需要并行处理,即在转发数据的同时写入缓存。这种情况下,可以在过滤器中,对每个数据块执行两个操作:发送给客户端和写入缓存。这可能通过Flux的操作符来实现,比如doOnNext。 过用户的问题更偏向于“进入缓存而是直接发送”,所以可能希望先缓存,之后再由其他机制发送,或者客户端主动获取缓存。这种情况下,可能需要终止默认的发送过程,将数据保存起来,然后响应一个确认或者缓存ID。 现在,我需要考虑如何在Spring Cloud Gateway中实现这个逻辑。首先,自定义一个GlobalFilter,在filter方法中,获取响应对象,并替换响应体。例如: ```java public class CacheResponseFilter implements GlobalFilter { @Override public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { ServerHttpResponse originalResponse = exchange.getResponse(); // 创建缓存包装的响应 DataBufferFactory bufferFactory = originalResponse.bufferFactory(); // 替换响应体 BodyInserter<Flux<DataBuffer>, ReactiveHttpOutputMessage> bodyInserter = (outputMessage, context) -> { Flux<DataBuffer> originalBody = exchange.getResponse().getBody(); return originalBody .doOnNext(dataBuffer -> { // 处理每个数据块,存入缓存 byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()]; dataBuffer.read(bytes); DataBufferUtils.release(dataBuffer); String content = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8); // 存入缓存,例如Redis cacheService.saveToCache("cacheKey", content); }) .then(); }; ServerHttpResponseDecorator decoratedResponse = new ServerHttpResponseDecorator(originalResponse) { @Override public Mono<Void> writeWith(Publisher<? extends DataBuffer> body) { return bodyInserter.insert(this, new BodyInserterContext()) .then(Mono.defer(() -> super.writeWith(body))); } }; return chain.filter(exchange.mutate().response(decoratedResponse).build()); } } ``` 过这段代码可能有问题,因为替换响应体的时候,可能需要正确地将数据转发到客户端,或者阻止原始响应发送。如果用户希望直接发送,而是存入缓存,那么可能需要发送响应体,或者发送另一个响应。 比如,如果缓存的是流式结果,并且希望立即发送给客户端,那么可能需要将响应体替换为空,然后在缓存保存完成后,返回一个响应,比如返回缓存ID。这时候可能需要收集所有数据块,保存到缓存,然后返回一个包含缓存ID的响应。 但流式响应通常是持续发送的,比如SSE会保持连接打开,断发送数据。如果要缓存所有数据直到流结束,可能需要等待整个流完成,然后将所有数据存入缓存,最后返回缓存ID。但这样会破坏流式传输的特性,客户端需要等待所有数据收集完毕,可能适用于实时流式场景。 这可能需要根据用户的具体需求来决定。例如,用户是否希望Gateway对流式数据进行实时处理,每个数据块都存入缓存,同时转发给客户端,或者是转发,只存入缓存。如果是后者,那么需要阻止数据发送到客户端,并将数据保存到缓存,然后返回其他信息。 假设用户希望的是直接发送给客户端,而是存入缓存,那么可能需要以下步骤: 1. 自定义GlobalFilter,拦截响应。 2. 替换响应体,使得原始响应数据被缓存,并且发送给客户端。 3. 返回一个同的响应,例如缓存ID或者确认信息。 但这样做的话,原来的流式响应会被替换为非流式的响应,这可能改变API的行为。需要用户确认是否接受这种改变。 另外,如果用户希望Gateway作为代理,同时将流式数据缓存,影响客户端的接收,那么可能需要并行处理:即同时发送数据到客户端和写入缓存。这种情况下,可以在doOnNext中同时进行发送和缓存,但由于响应已经发送,可能无法修改响应体,只能被动地缓存数据。 过原问题中的“进入缓存而是直接发送”可能意味着直接发送,所以需要阻止原始数据发送,转而缓存,之后可能通过其他方式让客户端获取数据。这种情况下,可能需要截获响应体,保存到缓存,并返回其他内容。 总结可能的实现步骤: 1. 创建自定义的GlobalFilter。 2. 使用ServerHttpResponseDecorator来包装原始响应。 3. 在writeWith方法中,将原始响应体数据收集起来,存入缓存。 4. 阻止原始响应体的发送,可能返回一个空的Mono,或者发送一个同的响应。 但具体实现中,如何阻止原始响应发送呢?可能需要替换响应体,例如: ```java ServerHttpResponseDecorator decoratedResponse = new ServerHttpResponseDecorator(originalResponse) { @Override public Mono<Void> writeWith(Publisher<? extends DataBuffer> body) { Flux<DataBuffer> bufferFlux = Flux.from(body) .doOnNext(dataBuffer -> { // 处理数据缓存 // ... }) .thenMany(Flux.empty()); // 发送任何数据到客户端 return super.writeWith(bufferFlux); } }; ``` 这样,原始响应体被处理,但最终发送的是空数据。然后,可以设置新的响应体,例如返回一个200 OK,并包含缓存ID。 但这样可能需要同时修改响应头和状态码,以确保客户端接收到正确的响应。 过,这可能与流式响应的场景符,因为流式响应通常需要保持连接打开,并持续发送数据。如果Gateway返回一个立即响应的缓存ID,而是流式数据,那么后端服务的流式特性就被改变了。 所以需要明确用户的需求:是否希望Gateway在代理流式响应时,同时缓存数据,但客户端仍然以流式方式接收数据;或者希望Gateway将流式响应转为缓存存储,客户端通过其他方式获取数据。 如果是前者,即缓存的同时仍流式传输,那么可以在过滤器中,对每个数据块执行缓存操作,而影响数据发送。例如: ```java Flux<DataBuffer> modifiedBody = Flux.from(body) .doOnNext(dataBuffer -> { // 将dataBuffer内容存入缓存 // 注意:这里需要处理DataBuffer的释放,避免内存泄漏 byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()]; dataBuffer.read(bytes); DataBufferUtils.release(dataBuffer); String content = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8); cacheService.saveToCache("key", content); }) .map(dataBuffer -> { // 可能需要重新包装DataBuffer,因为原来的已被释放 return bufferFactory.wrap(bytes); }); return super.writeWith(modifiedBody); ``` 过这里需要注意DataBuffer的正确处理,避免重复释放或者内存泄漏。可能需要使用DataBufferUtils来保留或复制缓冲区。 如果是后者,即发送流式数据,只存入缓存,然后返回其他响应,则需要替换整个响应体,例如: ```java Flux<DataBuffer> modifiedBody = Flux.from(body) .collectList() .flatMapMany(list -> { // 合并所有数据块,存入缓存 byte[] allBytes = list.stream() .map(dataBuffer -> { byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()]; dataBuffer.read(bytes); DataBufferUtils.release(dataBuffer); return bytes; }) .reduce(new byte[0], (a, b) -> { byte[] combined = new byte[a.length + b.length]; System.arraycopy(a, 0, combined, 0, a.length); System.arraycopy(b, 0, combined, a.length, b.length); return combined; }); String content = new String(allBytes, StandardCharsets.UTF_8); String cacheId = cacheService.saveToCache(content); // 返回缓存ID的响应 byte[] responseBytes = ("Cache ID: " + cacheId).getBytes(); DataBuffer buffer = bufferFactory.wrap(responseBytes); return Flux.just(buffer); }); return super.writeWith(modifiedBody); ``` 这样,当所有流式数据收集完毕后,存入缓存,并返回缓存ID。但这样会改变客户端的体验,从流式变为一次性响应。 综上,具体的实现方式取决于用户的需求是并行缓存和发送,还是替换为缓存存储。需要根据具体情况调整代码。 最后,还需要考虑缓存的选择,例如使用Redis、本地缓存等,以及如何处理数据的分块和合并。此外,需要注意响应式的编程模式,避免阻塞操作,确保所有操作都是非阻塞的,以保持高性能。</think>在 Spring Cloud Gateway 中实现流式返回结果缓存(而非直接发送给客户端),需通过自定义过滤器拦截响应数据并存入缓存。以下是分步实现方案: --- ### **1. 核心思路** - **拦截响应流**:使用 `GlobalFilter` 和 `ServerHttpResponseDecorator` 修改响应体。 - **缓存数据**:将每个数据块(Chunk)实时存入缓存(如 Redis),并阻止原始数据发送。 - **返回缓存标识**:生成唯一缓存 ID 并返回,供客户端后续查询。 --- ### **2. 实现步骤** #### **2.1 添加依赖** 确保项目中包含 Spring Cloud Gateway 和缓存依赖(以 Redis 为例): ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId> </dependency> ``` #### **2.2 自定义全局过滤器** 创建 `CacheResponseFilter` 类,拦截响应并实现缓存逻辑: ```java 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.core.io.buffer.DataBufferUtils; import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponseDecorator; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.server.ServerWebExchange; import reactor.core.publisher.Flux; import reactor.core.publisher.Mono; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.UUID; @Component public class CacheResponseFilter implements GlobalFilter, Ordered { private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate; public CacheResponseFilter(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; } @Override public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { String cacheKey = UUID.randomUUID().toString(); // 包装原始响应 ServerHttpResponseDecorator decoratedResponse = new ServerHttpResponseDecorator(exchange.getResponse()) { @Override public Mono<Void> writeWith(Publisher<? extends DataBuffer> body) { Flux<DataBuffer> bufferFlux = Flux.from(body) .doOnNext(dataBuffer -> { // 将数据块存入 Redis byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()]; dataBuffer.read(bytes); DataBufferUtils.release(dataBuffer); String content = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8); redisTemplate.opsForList().rightPush(cacheKey, content); }) .thenMany(Flux.empty()); // 阻止原始数据发送 // 返回缓存 ID 给客户端 String responseBody = "Cached under key: " + cacheKey; byte[] bytes = responseBody.getBytes(StandardCharsets.UTF_8); DataBuffer buffer = exchange.getResponse().bufferFactory().wrap(bytes); return super.writeWith(Flux.just(buffer)); } }; return chain.filter(exchange.mutate().response(decoratedResponse).build()); } @Override public int getOrder() { return -1; // 确保过滤器优先级最高 } } ``` --- ### **3. 关键点解析** - **响应拦截**:通过 `ServerHttpResponseDecorator` 重写 `writeWith` 方法,截获数据流。 - **分块缓存**:使用 `doOnNext` 处理每个数据块,将其存入 Redis 列表(或其他结构)。 - **阻止原始发送**:`thenMany(Flux.empty())` 确保原始数据发送,替换为返回缓存 ID。 - **客户端交互**:客户端收到缓存 ID 后,可通过其他接口(如 `/cache/{id}`)从 Redis 读取数据。 --- ### **4. 缓存读取接口示例** ```java @RestController public class CacheController { @Autowired private RedisTemplate<String, String
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