在Solo-io Gloo中实现自定义认证服务
2025-06-12 06:53:35作者:吴年前Myrtle
前言
在现代微服务架构中,认证和授权是保障系统安全的关键环节。Solo-io Gloo作为一个功能强大的API网关,提供了灵活的认证机制。本文将详细介绍如何在Gloo中实现自定义认证服务,以满足特定的安全需求。
自定义认证服务概述
Gloo Gateway企业版内置了功能丰富的外部认证服务器,支持多种认证和授权模型。对于开源版本的用户,可以通过部署自己的认证服务并与Gloo集成来实现类似的功能。
核心概念
- 外部认证服务:独立运行的认证服务,Gloo将请求转发至此服务进行认证
- 认证流程:当请求匹配配置了extauth的路由时,Gloo会将请求转发到外部认证服务
- 认证结果处理:
- 返回200 OK:请求被授权,转发到原始目的地
- 返回其他状态码:请求被拒绝
环境准备
部署示例应用
首先部署一个示例的petstore应用:
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/solo-io/gloo/v1.14.x/example/petstore/petstore.yaml
创建路由配置
为petstore应用添加路由:
apiVersion: gateway.solo.io/v1
kind: VirtualService
metadata:
name: default
namespace: gloo-system
spec:
virtualHost:
domains:
- '*'
routes:
- matchers:
- prefix: /
routeAction:
single:
upstream:
name: default-petstore-8080
namespace: gloo-system
验证路由是否生效:
curl $(glooctl proxy url)/api/pets/
预期输出:
[{"id":1,"name":"Dog","status":"available"},{"id":2,"name":"Cat","status":"pending"}]
实现自定义认证服务
认证服务逻辑
我们实现一个简单的HTTP认证服务,核心逻辑如下:
- 检查请求路径
- 仅允许访问
/api/pets/1 - 其他路径返回401未授权
示例Python实现:
import http.server
import socketserver
class Server(http.server.SimpleHTTPRequestHandler):
def do_GET(self):
path = self.path
print("path", path)
if path.startswith("/api/pets/1"):
self.send_response(200, 'OK')
else:
self.send_response(401, 'Not authorized')
self.send_header('x-server', 'pythonauth')
self.end_headers()
def serve_forever(port):
socketserver.TCPServer(('', port), Server).serve_forever()
if __name__ == "__main__":
serve_forever(8000)
部署认证服务
创建包含Deployment、Service和Upstream定义的YAML文件并应用:
kubectl apply --filename auth-service.yaml
配置Gloo使用自定义认证
修改Gloo设置
编辑Gloo的Settings资源,添加extauth配置:
apiVersion: gloo.solo.io/v1
kind: Settings
metadata:
name: default
namespace: gloo-system
spec:
# ...其他配置...
extauth:
extauthzServerRef:
name: auth-server
namespace: gloo-system
httpService: {}
requestBody:
maxRequestBytes: 10240
requestTimeout: 0.5s
关键配置项说明:
extauthzServerRef: 指向认证服务的UpstreamhttpService: HTTP服务配置,可定义允许的请求头等requestBody: 控制是否发送请求体到认证服务requestTimeout: 认证服务响应超时时间
保护虚拟服务
在VirtualService中启用自定义认证:
apiVersion: gateway.solo.io/v1
kind: VirtualService
metadata:
name: default
namespace: gloo-system
spec:
virtualHost:
domains:
- '*'
options:
extauth:
customAuth: {}
routes:
- matchers:
- prefix: /
routeAction:
single:
upstream:
name: default-petstore-8080
namespace: gloo-system
测试验证
成功场景测试
访问允许的路径:
curl --write-out "%{http_code}\n" $(glooctl proxy url)/api/pets/1
预期输出:
{"id":1,"name":"Dog","status":"available"}
200
失败场景测试
访问未授权的路径:
curl --write-out "%{http_code}\n" $(glooctl proxy url)/api/pets/2
预期输出:
401
高级配置选项
请求头控制
可以通过配置httpService.request.allowedHeaders来选择性地转发原始请求头到认证服务:
httpService:
request:
allowedHeaders:
- "X-foo"
- "Authorization"
请求体处理
对于需要基于请求体内容进行认证的场景(如HMAC计算),可以配置:
requestBody:
maxRequestBytes: 10240 # 最大10KB的请求体
gRPC认证服务
Gloo也支持gRPC协议的认证服务,只需移除httpService配置即可。
开发环境技巧
在Minikube环境中开发时,可以快速迭代认证服务:
- 修改服务代码
- 重新构建Docker镜像
- 删除原有Pod触发重建
eval $(minikube docker-env)
docker build -t quay.io/solo-io/sample-auth .
kubectl --namespace gloo-system delete pod -l app=sample-auth
总结
通过Gloo的自定义认证功能,开发者可以灵活地实现各种认证逻辑,同时享受Gloo提供的其他强大功能。这种"开箱即用但可替换"的设计理念,使得Gloo既能满足大多数常见场景的需求,又能适应特殊的业务安全要求。
无论是简单的基于路径的认证,还是复杂的基于JWT或OAuth的授权方案,都可以通过自定义认证服务与Gloo无缝集成,为微服务架构提供坚实的安全保障。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217