Apache APISIX 中 JWT 认证信息的上下文传递优化
2025-05-15 00:02:02作者:昌雅子Ethen
背景介绍
在现代 API 网关架构中,JWT(JSON Web Token)认证是一种广泛使用的身份验证机制。Apache APISIX 作为高性能 API 网关,提供了 jwt-auth 插件来处理 JWT 认证。然而,在实际应用中,开发者经常需要在 JWT 认证通过后,在后续插件中访问已解析的 JWT 信息。
现有问题分析
当前 APISIX 的 jwt-auth 插件在完成 JWT 验证后,没有将解析后的 JWT 对象存储在请求上下文中。这导致以下问题:
- 重复解析开销:后续插件若需要访问 JWT 信息,必须重新解析 JWT 令牌,造成不必要的性能损耗
- 信息隐藏困境:当启用 hide_credentials 配置时,虽然可以隐藏请求头中的 JWT,但后续插件也无法获取原始令牌
- 开发效率降低:每个需要访问 JWT 信息的插件都需要实现自己的解析逻辑,增加开发复杂度
技术解决方案
通过在 jwt-auth 插件中将已验证的 JWT 对象存储在请求上下文(ctx)中,可以优雅地解决上述问题。具体实现方式如下:
- 上下文存储:在 jwt-auth 插件的 rewrite 阶段,将解析后的 JWT 对象存入 ctx.jwt_obj
- 信息共享:后续插件可以直接从上下文中获取已验证的 JWT 对象及其 payload
- 安全隔离:即使隐藏了原始令牌,已验证的信息仍可供后续插件使用
实现示例
以下是一个改进后的 jwt-auth 插件实现片段:
function _M.rewrite(conf, ctx)
-- 原有JWT验证逻辑...
-- 将验证后的JWT对象存入上下文
ctx.jwt_obj = jwt_obj
end
基于此改进,开发者可以轻松实现依赖 JWT 信息的自定义插件。例如,一个基于 JWT 角色的访问控制插件可以这样实现:
function _M.rewrite(conf, ctx)
if not ctx.jwt_obj then
core.log.warn("Token对象未找到")
return 401, {message = "请求缺少有效的JWT"}
end
local authorized = false
local roles = ctx.jwt_obj.payload.roles
-- 基于角色的访问控制逻辑
for _, role in ipairs(roles) do
if role == "admin" then
authorized = true
break
end
end
if not authorized then
return 403, {message = "无权访问该资源"}
end
end
优势分析
- 性能优化:避免了 JWT 的重复解析,减少计算开销
- 开发简化:统一了 JWT 信息访问方式,降低插件开发复杂度
- 安全增强:支持在隐藏原始令牌的同时,仍能访问已验证信息
- 架构清晰:明确了 JWT 信息的生命周期管理
应用场景
这种改进特别适用于以下场景:
- 细粒度访问控制:基于 JWT payload 中的角色或权限信息实现
- 请求审计:记录特定用户的请求信息
- 个性化响应:根据用户身份定制响应内容
- 多插件协作:多个插件需要共享已验证的用户信息
总结
通过在 APISIX 的 jwt-auth 插件中实现 JWT 信息的上下文传递,不仅提升了系统性能,还大大增强了插件开发的灵活性和便利性。这种设计模式遵循了 API 网关的中间件理念,为构建复杂的认证授权流程提供了坚实基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137