Swagger-UI与Spring Security集成问题解决方案
问题背景
在Spring Boot 3和Spring Security 6集成的项目中,开发者经常遇到无法访问Swagger-UI的问题。具体表现为访问/swagger-ui.html路径时返回403未授权错误,即使已经在Spring Security配置中明确允许该路径。
问题分析
这个问题通常由以下几个原因导致:
-
路径匹配不完整:Swagger-UI实际上依赖多个路径资源,仅开放
/swagger-ui.html是不够的 -
Spring Security 6的变化:新版本中安全配置方式有所改变,
requestMatchers的用法需要特别注意 -
静态资源处理:Swagger-UI需要加载CSS、JS等静态资源,这些也需要被允许访问
解决方案
方案一:使用WebSecurityCustomizer
最推荐的解决方案是使用WebSecurityCustomizer来完全忽略Swagger相关路径的安全检查:
@Bean
public WebSecurityCustomizer webSecurityCustomizer() {
return web -> web.ignoring().requestMatchers(
"/swagger-ui/**",
"/v3/api-docs/**",
"/swagger-ui.html"
);
}
这种方法简单有效,能够确保所有Swagger相关的资源都不受安全限制。
方案二:完整配置HttpSecurity
如果希望保持安全配置的统一性,可以在SecurityFilterChain中完整配置所有Swagger需要的路径:
@Bean
public SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
http
.csrf(AbstractHttpConfigurer::disable)
.authorizeHttpRequests(auth -> auth
.requestMatchers(
"/swagger-ui/**",
"/v3/api-docs/**",
"/swagger-ui.html",
"/swagger-resources/**",
"/webjars/**"
).permitAll()
// 其他安全配置...
);
return http.build();
}
方案三:路径匹配优化
对于Spring Security 6,路径匹配需要更加精确:
.requestMatchers(
"/swagger-ui.html",
"/swagger-ui/**",
"/v3/api-docs/**",
"/swagger-resources",
"/swagger-resources/**",
"/configuration/ui",
"/configuration/security",
"/webjars/**"
).permitAll()
最佳实践建议
-
开发环境与生产环境分离:建议只在开发环境中启用Swagger,生产环境应禁用
-
版本兼容性检查:确保使用的Springfox或SpringDoc版本与Spring Boot 3兼容
-
测试所有相关路径:不仅要测试
/swagger-ui.html,还要确保所有依赖资源都能正常加载 -
考虑使用SpringDoc:对于新项目,建议使用SpringDoc OpenAPI而不是传统的Springfox,因为它对Spring Boot 3有更好的支持
通过以上解决方案,开发者应该能够顺利解决Swagger-UI在Spring Security保护下的访问问题,同时保持应用程序的安全性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00