第四章  网关安全

这一章从简单的API的场景过渡到复杂的微服务的场景

4.1 概述

微服务安全面临的挑战:介绍中小企业的一个微服务架构,相比第三章的单体应用的简单的API所面临的哪些挑战

OAuth2协议与微服务安全:介绍OAuth2中的各个角色,以及相互之间的关系,介绍具体的代码实现

微服务网关安全:搭建网关,安全中心,两个微服务,怎么将安全从微服务中解耦出来放到网关上,与OAuth协议联系起来解决微服务安全面临的新的挑战。

4.2 微服务安全面临的挑战

 更多的入口点,更高的安全风险

  单体应用,入口点只有一个,有一个Filter/Interceptor 就能控制所有的安全风险。

  微服务环境下,业务逻辑不再是在一个单一的进程里,分散在很多的进程里。如图有很多的tomcat,每个tomcat都有自己的入口点,所以要防范的攻击面要比原来大得多,风险也高得多。

   性能问题

  单体应用下,所有的业务逻辑 和 安全的信息 都在一个进程里,要验一下用户身份、权限都是在一个进程里完成的。

   微服务环境下,比如在访问一个订单的时候,用户的信息,权限信息,在订单的tomcat 是拿不到的,需要一个远程调用,调一下安全中心认证中心去或者这些信息。每一个请求,不管是外部进来的,还是服务之间的调用,需要安              全校验的时候,这个远程连接所带来的延迟,有可能导致服务产生性能的问题,尤其是对性能极为敏感的服务。

   服务间通讯安全

     单体应用下,如订单调库存,订单调物流,都在一个tomcat里,不需要考虑任何安全问题。

  微服务环境下,订单调物流,需要跨网络,出我的进程,进到另一个进程,需要保证这个通讯也是安全的。

    跨多个微服务的请求难以追踪

   对于一个服务来说,可观测性是一个很重要的指标,可观测性包含了三个方面的意义:

    1、Log  日志,记录了系统发生了什么。 在单体应用里,记录日志很简单,直接在代码里写就可以了。分布式的应用里,每一个进程会单独去记一些日志。比如访问订单请求,订单又去调库存,调价格,日志是分散来记的,日志自己记了日志,库存、价格也是自个记。这时候就需要一个机制把所有的日志串起来。

    2、metrics 指标监控:在一个时间维度上聚合起来的一个数字。当你谈论metrics 的时候,一定要有两个关键要素,第一个就是时间窗口,第二个是一个数字。比如说流量,我们会说在1秒钟有10个请求,一分钟有200个请求,过去三小时下了50个单,我的成交额一天是100万。谈论metrics ,有两个要素,时间窗口,如每秒钟,过去三小时,每一天;第二个就是个数字,30个请求,200个请求,50个订单,100万成交额。这两个聚合起来形成一个metrics 。最典型的metrics 就是流量,每秒钟有多少个请求,在单体应用里很容易就能控制住流量。但是在分布式应用里,可能我的订单能承受的并发量是500,物流能承受的并发量是700,库存能承受的并发量是900。这个时候就需要有一个机制来控制整个的服务的流控,而不是单一的去控制某一个微服务的流控,这也是要解决的一个问题。

    3,Tracing ,日志的聚合是一种Tracing,另外一种就是买吉克斯的Tracing,当一个请求进来,在订单服务花了多长时间,在库存服务花了多长时间,在价格服务花了多长时间,最后一眼能看见整个服务的瓶颈在哪里。

   容器化部署导致的证书和访问控制问题

      ~~

   如何在微服务间共享用户的登录状态

 多语言架构要求每个团队都要有一定的安全经验

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