Apache APISIX中基于GraphQL请求参数的接口白名单配置方案
背景介绍
在现代API网关Apache APISIX的实际应用中,经常会遇到需要针对GraphQL接口进行精细化权限控制的场景。与传统的REST API不同,GraphQL通常只有一个统一的入口端点,所有请求都发送到同一个URL,通过请求体中的参数来区分不同的操作。这种设计模式给API网关的权限控制带来了新的挑战。
问题分析
在Apache APISIX中配置接口权限时,传统方法通常基于URL路径进行匹配。但对于GraphQL接口,所有请求都指向同一个端点(如/graphql),这使得基于路径的白名单配置方法失效。我们需要一种能够解析GraphQL请求内容并根据操作类型或字段进行权限控制的解决方案。
解决方案
Apache APISIX提供了Serverless插件,可以完美解决这个问题。Serverless插件允许我们在API网关层执行自定义逻辑,包括解析请求内容并做出相应的访问控制决策。
实现原理
-
请求内容解析:Serverless插件可以获取到完整的GraphQL请求体,从中解析出具体的操作类型(query/mutation/subscription)和请求的字段。
-
动态权限判断:根据解析出的操作信息,我们可以编写自定义逻辑来判断当前请求是否需要认证。例如,可以将某些查询操作(如公开数据查询)加入白名单,而变更操作(mutation)则需要认证。
-
条件式认证:基于判断结果,可以动态决定是否跳过认证插件(如JWT、Keycloak等)的执行。
具体实现示例
以下是一个基于Lua脚本的Serverless插件配置示例,用于实现GraphQL请求的动态权限控制:
{
"serverless": {
"phase": "access",
"functions": [
"return function(conf, ctx)
local core = require('apisix.core')
local method = core.request.get_method()
if method == 'POST' then
local body = core.request.get_body()
local ok, graphql = pcall(core.json.decode, body)
if ok and graphql then
local query = graphql.query or ''
-- 检查是否为白名单中的查询
if query:find('publicQuery') then
-- 跳过认证
ctx.skip_auth = true
end
end
end
end"
]
}
}
最佳实践
-
白名单管理:建议将白名单操作集中管理,可以使用外部配置或数据库存储,便于动态更新。
-
性能考虑:GraphQL请求体可能较大,解析时要注意性能影响,可以考虑缓存解析结果。
-
安全审计:记录所有跳过认证的请求,便于后续安全审计。
-
组合使用:可以结合其他APISIX插件如limit-req、proxy-cache等,构建完整的GraphQL API保护方案。
总结
通过Apache APISIX的Serverless插件,我们可以灵活地实现基于GraphQL请求内容的动态权限控制。这种方法不仅解决了单一端点的权限控制难题,还为GraphQL API的安全管理提供了更多可能性。在实际应用中,开发团队可以根据具体业务需求和安全要求,定制更精细化的访问控制策略。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00