最近在学习SpringCloud项目时，想到了一些问题，各个微服务分别部署在不同的服务上，由naocs作为注册中心实现负载均衡，彼此之间通过Feign相互调用通信，信息同步并不像单体项目那样方便，传统单体项目的登录验证方式似乎在SpringCloud中不能满足项目的需求。那么当用户完成登录后，各微服务该如何确认用户的登录状态呢？

        下面有几种实现思路：

• 统一认证中心：建立一个单独的认证中心，例如使用Spring Security或者基于OAuth的认证服务。每个微服务都需要将用户的登录请求导向认证中心，认证中心负责验证用户身份。认证中心可以颁发访问令牌，微服务通过访问令牌进行鉴权。
• JWT (JSON Web Tokens)：使用JWT来实现身份验证和授权。认证中心颁发包含用户信息的JWT令牌，微服务在收到请求时验证JWT令牌的有效性，并提取其中的用户信息。这样，用户信息可以在不同微服务之间共享。
• 消息队列：使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）来在微服务之间传递用户登录信息。当用户登录或注销时，认证中心可以发布消息，其他微服务订阅这些消息以更新用户状态。
• 分布式缓存：使用分布式缓存（如Redis）来存储用户登录信息。当用户登录时，在认证中心将用户信息缓存到Redis中，其他微服务可以查询Redis以获取用户信息。

          这里为大家提供一种较为简单的方式：使用Redis分布式缓存储存用户登录信息。在gateway微服务中配置过滤器，在过滤器中获取到达网关的请求所携带的token信息，如果token为空或token对应的key在Redis中不存在，向用户返回401 UNAUTHORIZED的状态码；如果token验证正确，便刷新Redis中对应key的TTL，并继续向负载均衡的请求地址发送请求且携带相应的token信息。在接收请求的微服务中编写拦截器，在拦截器中获取token并通过Redis拿取对应的用户信息。

          gateway中的过滤器代码实现：

  @Order(1)
  @Configuration
  public class GlobalFilterConfig implements GlobalFilter {
      @Autowired
      private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
      
      @Override
      public Mono filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
          String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst(GET_TOKEN);
          if (token == null || token.isEmpty()) {
              return unAuthorize(exchange);
              
          }
          Map map = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(LOGIN_TOKEN_KEY + token);
          if (map.isEmpty()) {
              return unAuthorize(exchange);
              
          }
          
          // 刷新TTL
          stringRedisTemplate.expire(LOGIN_TOKEN_KEY + token, 30, TimeUnit.MINUTES);
          
          //把新的 exchange放回到过滤链
          ServerHttpRequest request = exchange.getRequest().mutate().header(GATEWAY_TOKEN, token).build();
          ServerWebExchange newExchange = exchange.mutate().request(request).build();
          return chain.filter(newExchange);
          
      }
      
      // 返回未登录的自定义错误
      private Mono unAuthorize(ServerWebExchange exchange) {
          // 设置错误状态码为401
          exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
          // 设置返回的信息为JSON类型
          exchange.getResponse().getHeaders().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
          // 自定义错误信息
          String errorMsg = "{\"error\": \"" + "用户未登录或登录超时,请重新登录" + "\"}";
          // 将自定义错误响应写入响应体
          return exchange.getResponse()
                  .writeWith(Mono.just(exchange.getResponse().bufferFactory().wrap(errorMsg.getBytes())));
      }
  }

          注意需要使用@Order注解为该全局过滤器设置优先级。当过滤器的order值一致时，过滤器的执行顺序为：defaultFilter>路由过滤器>GlobalFilter，因此该过滤器的order值应当设置为较小值，以确保该全局过滤器的正确执行。（order值越小，优先级越高，执行顺序越靠前）

          微服务中拦截器的代码实现：

  public class LoginHandlerInterceptor implements HandlerInterceptor {
      private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
      
      // 由于该类未交给spring管理，因此不能使用自动装配的方式获取RedisTemplate对象
      public LoginHandlerInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
          this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
      }
      
      @Override
      public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
          String token = request.getHeader(GATEWAY_TOKEN);
          if (token == null || token.isEmpty()) {
              return false;
          }
          Map map = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(LOGIN_TOKEN_KEY + token);
          if (map.isEmpty()) {
              return false;
          }
          UserDto userDto = BeanUtil.toBean(map, UserDto.class);
          UserContext.saveUser(userDto); // 将用户信息放入线程中
          return true;
      }
      
      @Override
      public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
          UserContext.removeUser();
      }
  }

  @Configuration
  public class MyWebConfig implements WebMvcConfigurer {
      @Autowired
      private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
      
      @Override
      public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
          registry.addInterceptor(new LoginHandlerInterceptor(stringRedisTemplate))
                  .addPathPatterns("/**");
      }
  }

          到这里我们就完成了gateway到微服务的用户登录信息传递。接下来就需要解决微服务与微服务之间的登录信息传递问题。在这个项目中各微服务通过分Feign实现相互调用通信，那么我们只需要在调取Feign时携带token信息就好:

  @FeignClient(name = "test-gateway")
  public interface ExampleClient {
      @GetMapping("/api/example")
      String getExampleData(@RequestHeader("token") String token);
  }

          但每次调用该Feign接口时都需要我们手动传入token值，不太优雅，因此采用下面的方式来配置Feign，每当Feign接口被调用时就会携带token信息:

  public class FeignRequestInterceptor implements RequestInterceptor {
      @Override
      public void apply(RequestTemplate requestTemplate) {
          requestTemplate.header(GET_TOKEN, TokenContext.getToken());
      }
  }

  @FeignClient(name = "test-gateway", configuration = FeignRequestInterceptor.class)
  public interface ExampleClient {
      @GetMapping("/api/example")
      String getExampleData(@RequestHeader("token") String token);
  }

          若遇到启动时报错A bean with that name has already been defined and overriding is disabled可以看这篇文章：【SpringCloud】使用OpenFeign的spring项目启动时报错bean注册问题

          至此就完成了最基础的微服务登录信息传递。