SpringCloud Gateway 记录缓存请求Body和Form表单

### 配置 Spring Cloud Gateway 缓存并记录 HTTP 请求 Body 和 Form 数据 为了实现这一目标,在 `Spring Cloud Gateway` 中可以利用自定义过滤器来处理请求体的读取和缓存。由于默认情况下,HTTP 请求流只能被消费一次,因此需要创建一个能够重新构建输入流的工具类以便多次访问请求内容。 对于特定类型的媒体格式如 JSON 或者 URL 编码形式的数据,可以通过扩展 `AbstractRequestLoggingGatewayFilterFactory` 类来自定义日志记录逻辑[^1]。具体来说: #### 创建可重读的 Request Wrapper 首先编写一个继承自 `ServletServerHttpRequest` 的包装类用于保存原始字节数据,并允许后续操作再次获取这些数据。此部分代码如下所示: ```java import org.springframework.http.server.ServletServerHttpRequest; import javax.servlet.ReadListener; import javax.servlet.ServletInputStream; import java.io.ByteArrayInputStream; public class CachedBodyHttpServletRequest extends ServletServerHttpRequest { private final byte[] cachedBody; public CachedBodyHttpServletRequest(ServletServerHttpRequest request, byte[] body) { super(request.getServletRequest()); this.cachedBody = body; } @Override public ServletInputStream getInputStream() throws IOException { ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(cachedBody); return new DelegatingServletInputStream(bais); } } ``` 这里还涉及到一个小辅助类 `DelegatingServletInputStream` ,它负责将给定的输入流转成符合接口要求的形式。 #### 自定义 Filter 实现 接着定义一个新的网关过滤器工厂,用来拦截指定路径下的所有请求并将它们的内容存储起来供之后的日志模块调用: ```java @Component @Slf4j public class CustomLogginFilter extends AbstractGatewayFilterFactory<CustomLogginFilter.Config> { @Autowired private ObjectMapper objectMapper; public static class Config {} @Override public GatewayFilter apply(Config config) { return (exchange, chain) -> { ServerWebExchange mutatedExchange = exchange.mutate().request(wrapRequest(exchange.getRequest())).build(); return chain.filter(mutatedExchange).then(Mono.fromRunnable(() -> logResponse(mutatedExchange))); }; } private ServerHttpRequest wrapRequest(ServerHttpRequest request){ // 只有当 Content-Type 是 application/json 或 form-data 才执行特殊处理 if (!isSupportedContentType(request)) { return request; } try{ String bodyString = StreamUtils.copyToString(request.getBody(), Charset.defaultCharset()); Map<String,Object> map = null; MediaType mediaType = request.getHeaders().getContentType(); switch(mediaType.getTypeSubtype()){ case "application/json": map = objectMapper.readValue(bodyString,Map.class); break; case "application/x-www-form-urlencoded": map = parseUrlEncodedForm(bodyString); break; default: throw new RuntimeException("Unsupported Media Type"); } byte[] updatedBody = objectMapper.writeValueAsBytes(map); HttpEntity<byte[]> entity = new HttpEntity<>(updatedBody,request.getHeaders()); return new CachedBodyHttpServletRequest(new ServletServerHttpRequest(entity),updatedBody); }catch(Exception e){ log.error(e.getMessage(),e); return request; } } private boolean isSupportedContentType(ServerHttpRequest request){ List<MediaType> supportedMediaTypes = Arrays.asList(MediaType.APPLICATION_JSON, MediaType.APPLICATION_FORM_URLENCODED); return supportedMediaTypes.stream() .anyMatch(type-> type.includes(request.getHeaders().getContentType())); } private void logResponse(ServerWebExchange exchange){ ClientResponse response = ... ;// 获取响应对象的方式取决于实际场景 StringBuilder sb = new StringBuilder("\n--\n"); sb.append("Status Code: ").append(response.statusCode()).append('\n'); sb.append("Headers:\n").append(formatHeaders(response.headers())); if(isSupportedContentType(exchange.getRequest())){ Mono<String> responseBodyMono = response.bodyToMono(String.class); responseBodyMono.subscribe(bodyText -> { sb.append("Body:\n").append(bodyText); logger.info(sb.toString()); }); }else{ logger.info(sb.toString()); } } ... } ``` 上述代码片段展示了如何捕获符合条件的请求及其负载信息,并通过日志输出至控制台或其他目的地。需要注意的是,这段程序仅适用于所列明的支持介质类型[^2]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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内容概要:本文提出了一种结合快速稀疏辅助信号分解(FSASD)与非凸增强技术的轴承故障诊断方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在有效处理机械振动信号中的噪声和干扰,通过FSASD技术实现对故障信号的精准分解与特征提取,同时引入非凸正则化项以增强信号稀疏性,从而显著提升微弱故障特征的可辨识度。整个方案构建了从信号采集、自适应分解、稀疏增强到故障识别的完整诊断流程,不仅具备良好的抗噪性能,而且在复杂工况下仍能保持高分辨率与稳定性,具有较强的理论深度与工程应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力,从事机械故障诊断、状态监测、旋转机械运维或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械设备的轴承早期故障检测与健康状态评估;②解决强背景噪声下微弱故障冲击信号难以提取的关键难题,提升诊断灵敏度与准确性;③为开发新一代高鲁棒性、自适应性强的智能故障诊断算法提供理论依据与可复现的代码基础。; 阅读建议:读者在学习过程中应重点理解FSASD的分解机制与非凸正则化对稀疏性的增强机理,建议结合所提供的Matlab代码进行仿真实验,通过调整分解层数、正则化参数及噪声水平等变量,观察不同条件下故障特征的提取效果,从而深入掌握方法的适用边界与优化策略。

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