APIGateway网关安全设计

亿级流量架构之网关设计思路、常见网关对比 本文准备围绕七个点来讲网关,分别是网关的基本概念、网关设计思路、网关设计重点、流量网关、业务网关、常见网关对比,对基础概念熟悉的朋友可以根据目录查看自己感兴趣的部分。 什么是网关 网关,很多地方将网关比如城门, 没什么问题, 但是需要区分网关与网桥的区别, 网桥工作在数据链路层,在不同或相同类型的LAN之间存储并转发数据帧,必要时进行链路层上的协议转换。可连接两个或多个网络,在其中传送信息包。 网关是一个大概念,不具体特指一类产品,只要连接两个不同的网络都可以叫网关,网桥一般只转发信息,而网关可能进 阅读详情

APIGateway网关安全设计

Spring Cloud里面有个组件 Zuul网关

 

网关和 过滤器 拦截器很相似

网关可以实现过滤器 拦截器的功能 而且可以实现Nginx的基本功能 反向代理 负载均衡ribbon  

Nginx是软负载 ribbon本底客户端负载均衡

网关的核心基本作用: 路由地址  反向代理  黑名单与白名单系统(HTTP请求头的来源字段) 授权安全

 

DNS过程:先浏览器缓存 然后本底host文件 最后外网DNS解析  最终获取IP地址

 

      访问虚拟的VIP 

      lvs是四层负载均衡  基于IP+端口号  可以管理Nginx集群 

      外网部署LVS  (阿里云有负载均衡器可以买)

       Nginx基本要求: 一主一备

       Nginx走完再走网关

       网关可以拦截所有服务请求: 日志管理 权限控制 限流 安全控制

           

    

 

 

       

 

     既然Nginx可以实现网关,为什么需要Zuul。

      Zuul使用Java开发的 。Nginx是C开发的。Nginx功能比Zuul更强大。Zuul针对微服务的,Nginx针对服务器的。

      Zuul框架是微服务里面的一个组件,网关。

   

 

 注意:  LVS管理Nginx

  

搭建网关:

  1、Nginx也可以实现网关。

         a. 基于域名区分

         b.基于项目名称 

         

       拦击域名进行跳转:

     

    访问:

     

 

   

 

 

          

  2、基于SpringCloud Zuul搭建网关

      Eureka 

      服务A 

      服务B 

   

     网关的核心配置:

   

### 配置网关反向代理    
zuul:
  routes:
    api-a:
      path: /api-a/**
      serviceId: toov5_a     ##服务名称
    api-b:
      path: /api-b/** 
      serviceId: toov5_b     ##服务名称  

所以:

###注册 中心
eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://localhost:8100/eureka/
server:
  port: 80
###网关名称
spring:
  application:
    name: service-zuul
### 配置网关反向代理    
zuul:
  routes:
    api-a:
      path: /api-a/**
      serviceId: toov5_a
    api-b:
      path: /api-b/**
      serviceId: toov5_b

 

pom:

<parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.0.1.RELEASE</version>
        <relativePath /> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
        <spring-cloud.version>Finchley.RC1</spring-cloud.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuul</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>${spring-cloud.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>
                <version>3.0.1</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>copy-conf</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>copy-resources</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <encoding>UTF-8</encoding>
                            <outputDirectory>${project.build.directory}/ext/conf</outputDirectory>
                            <resources>
                                <resource>
                                    <directory>ext/conf</directory>
                                    <includes>
                                        <include>logback.xml</include>
                                    </includes>
                                    <filtering>true</filtering>
                                </resource>
                            </resources>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.jacoco</groupId>
                <artifactId>jacoco-maven-plugin</artifactId>
                <version>0.7.5.201505241946</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>default-prepare-agent</id>
                        <goals>
                            <goal>prepare-agent</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                    <execution>
                        <id>default-prepare-agent-integration</id>
                        <goals>
                            <goal>prepare-agent-integration</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>com.spotify</groupId>
                <artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
                <version>0.4.3</version>
                <configuration>
                    <imageName>hy_uav_gateway</imageName>
                    <dockerDirectory>src/main/docker</dockerDirectory>
                    <resources>
                        <resource>
                            <targetPath>/</targetPath>
                            <directory>${project.build.directory}</directory>
                            <include>${project.build.finalName}.jar</include>
                            <include>ext/conf/logback.xml</include>
                        </resource>
                    </resources>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

Filter:

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import org.springframework.util.StringUtils;

import com.netflix.zuul.ZuulFilter;
import com.netflix.zuul.context.RequestContext;
import com.netflix.zuul.exception.ZuulException;

// 验证Tomcat 参数
public class TokenFilter extends ZuulFilter {

    public Object run() throws ZuulException {

        // 拦截参数执行业务逻辑
        RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
        HttpServletRequest request = ctx.getRequest();
        String token = request.getParameter("token");
        if (StringUtils.isEmpty(token)) {
            // 直接不能够继续执行下面业务逻辑
            ctx.setSendZuulResponse(false); // 不继续执行下面业务逻辑
            ctx.setResponseStatusCode(500);// 不继续执行下面业务逻辑
            ctx.setResponseBody("token is null");
            return null;
        }
        // 继续正常执行业务逻辑
        return null;
    }

 
    public boolean shouldFilter() {

        return true; // 是否开启当前ilter(
    }

 
    @Override
    public int filterOrder() {

        return 0; // 过滤器优先级 数字越大 越优先执行大
    }

    @Override
    public String filterType() {

        return "pre";// 前置执行
    }

}

启动类:

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.zuul.EnableZuulProxy;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

import com.itmayiedu.filter.TokenFilter;

@EnableZuulProxy
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class AppZuul {

    // @EnableZuulProxy 开启Zuul网关代理
    // @EnableEurekaClient 注册到EurekaC

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AppZuul.class, args);
    }

    // 注册到SpringBoot 容器
    @Bean
    public TokenFilter accessFilter() {
        return new TokenFilter();
    }

}

 

补充:

  自己实现一套RPC远程调用框架。如何设计?

   核心在服务治理。

  传统服务与服务之间通讯URL地址管理 包括实现负载均衡 熔断机制 服务降级

   服务和服务之间的依赖关系 (注册中心)

 

 

API网关是一个公共基础组件,无状态,可支持多套分布式部署。如下图所示:

 

posted @ 2019-01-26 00:40 toov5 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
SpringCloud网关ApiGateway 一、API接口的分类 1.网关API(接口) Gateway(网关) ---接口网关注意:没有界面 2.接口什么背景下产生:在面向服务架构和微服务背景下产生,目的是为了解耦,rpc远程调用中产生。 1.接口的分类 1.1 开发接口 ---其他机构合作伙伴进行调用(必须在外网访问),例如蚂蚁开发平台、微信公众号开发 需要通过appid+appsocet生成accessToken... 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

52-互联网安全架构-互联网API开放平台安全设计-APIGateway-网关

文章目录1.企业网关架构流程图2.API网关设计3.网关的应用场景4.Nginx实现网关5. rpc通讯架构原理6. zuul实现网关 1.企业网关架构流程图 zuul框架使用java语言编写,Nginx使用C语言写 nginx功能比zuul功能更加强大,Nginx实现反向代理功能比zuul要好 SpringCloud 注册中心,生产者消费者 断路器 zuul(网关) 分布式配置中心 Zuul框...

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LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

APIGateway网关

APIGateway 简介1. APIGateway是什么  APIGateway 即API网关,所有请求首先会经过这个网关,然后到达后端服务,有点类似于Facade模式。API网关作为系统接口对外的统一出口,可以减少调用方对服务实现的感知。         没有API网关时的结系统构如下图:由图可以看出,在没有API网关作为统一出口的情况下,需要调用方自己组合各种服务,而且容易让调用方感知后端各...

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android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

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AspNetCore.ApiGateway 使用教程 项目介绍 AspNetCore.ApiGateway 是一个用于构建微服务架构的 API 网关的开源项目。它允许开发者通过配置文件或代码来定义路由规则,将客户端请求转发到后端的微服务。该项目基于 ASP.NET Core 框架,提供了灵活的路由、请求聚合、认证授权等功能,适用于复杂的微服务架构。 项目快速启动 安装 首先,通过 NuGet 安装...

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千万级大型API网关设计

API网关 简单来说是一种主要工作在七层、专门用于 API 的管理和流量转发的基础设施,并拥有强大的扩展性。网关的角色是作为一个API架构,用来保护、增强和控制对于API服务的访问。它是一个处于应用程序或服务(提供REST API接口服务)之前的系统,用来管理授权、访问控制和流量限制等。这样REST API接口服务就被网关保护起来,对所有的调用者透明。因此,隐藏在API网关后面的业务系统就可以专注于创建和管理服务,无需关心这些策略性的请求。

何哥的博客 1308

APIGateway简介

综合了一下网上的APIGateway教学,总结了一下(所有图片来源于网络): 目录 1.什么是APIGateway 2.APIGateway的作用 3.APIGateway的重要功能 1.什么是APIGateway APIGateway 即API网关是一个服务器,所有请求首先会经过这个网关,然后到达后端服务,有点类似于Facade模式 (Facade 原意是法语“正门”的意思,其实它...

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apigateway

微服务中的 API 网关(API Gateway) API 网关(API Gateway)提供高性能、高可用的 API 托管服务,帮助用户对外开放其部署在 ECS、容器服务等云产品上的应用,提供完整的 API 发布、管理、维护生命周期管理。用户只需进行简单的操作,即可快速、低成本、低风险地开放数据或服务。 背景 我们知道在微服务架构风格中,一个大应用被拆分成为了多个小的服务系统提供出来,这些小的系统他们可以自成体系,也就是说这些小系统可以拥有自己的数据库,框架甚至语言等,这些小系统通常以提供 R.

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谈谈基于 OpenResty 的接口网关设计

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weixin_44476888的博客 765

49-互联网安全架构-互联网API开放平台安全设计-基于AccessToken方式实现API设计

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weixin_43594483的博客 470

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