在以往消息队列的使用中，我们通常使用集成消息中间件开源包来实现对应功能，而消息中间件的实现又有多种，比如目前比较主流的ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka，Stream等，这些消息中间件的实现都各有优劣。
在进行框架设计的时候，我们考虑是否能够和之前实现的短信发送、分布式存储等功能一样，抽象统一消息接口，屏蔽底层实现，在用到消息队列时，使用统一的接口代码，然后在根据自己业务需要选择不同消息中间件时，只需要通过配置就可以实现灵活切换使用哪种消息中间件。Spring Cloud Stream已经实现了这样的功能，下面我们在框架中集成并测试消息中间件的功能。
目前spring-cloud-stream官网显示已支持以下消息中间件，我们使用RabbitMQ和Apache Kafka来集成测试：
一、集成RabbitMQ并测试消息收发
RabbitMQ是使用Erlang语言实现的，这里安装需要安装Erlang的依赖等，这里为了快速安装测试，所以使用Docker安装单机版RabbitMQ。
1、拉取RabbitMQ的Docker镜像，后缀带management的是带web管理界面的镜像
docker pull rabbitmq:3.9.13-management
2、创建和启动RabbitMQ容器
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management
3、查看RabbitMQ是否启动
[root@localhost ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES ff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq
4、访问管理控制台http://172.16.20.225:15672 ，输入设置的用户名密码
admin/123456登录。如果管理台不能访问，可以尝试使用一下命令启动：
docker exec -it rabbitmq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
RabbitMQ登录界面
RabbitMQ管理界面
5、Nacos添加配置，我们以操作日志和API日志为示例，说明自定义输入和输出通道进行消息收发，operation-log为操作日志，api-log为API日志。注意，官网有文档说明：使用multiple RabbitMQ binders 时需要排除RabbitAutoConfiguration，实际应用过程中，如果不排除，也不直接配置RabbitMQ的连接，那么RabbitMQ健康检查会默认去连接127.0.0.1:5672，导致后台一直报错。
排除RabbitAutoConfiguration
spring: autoconfigure: # 使用multiple RabbitMQ binders 时需要排除RabbitAutoConfiguration exclude: - org.springframework.boot.autoconfigure.amqp.RabbitAutoConfiguration cloud: stream: binders: defaultRabbit: type: rabbit environment: #配置rabbimq连接环境 spring: rabbitmq: host: 172.16.20.225 username: admin password: 123456 virtual-host: / bindings: output_operation_log: destination: operation-log #exchange名称，交换模式默认是topic content-type: application/json binder: defaultRabbit output_api_log: destination: api-log #exchange名称，交换模式默认是topic content-type: application/json binder: defaultRabbit input_operation_log: destination: operation-log content-type: application/json binder: defaultRabbit group: ${spring.application.name} consumer: concurrency: 2 # 初始/最少/空闲时 消费者数量,默认1 input_api_log: destination: api-log content-type: application/json binder: defaultRabbit group: ${spring.application.name} consumer: concurrency: 2 # 初始/最少/空闲时 消费者数量,默认1
6、在gitegg-service-bigdata中添加spring-cloud-starter-stream-rabbit依赖，这里注意，只需要在具体使用消息中间件的微服务上引入，不需要统一引入，并不是每个微服务都会用到消息中间件，况且可能不同的微服务使用不同的消息中间件。
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId> </dependency>
7、自定义日志输出通道LogSink.java
/** * @author GitEgg */ public interface LogSink { String INPUT_OPERATION_LOG = "output_operation_log"; String INPUT_API_LOG = "output_api_log"; /** * 操作日志自定义输入通道 * @return */ @Input(INPUT_OPERATION_LOG) SubscribableChannel inputOperationLog(); /** * API日志自定义输入通道 * @return */ @Input(INPUT_API_LOG) SubscribableChannel inputApiLog(); }
8、自定义日志输入通道LogSource.java
/** * 自定义Stream输出通道 * @author GitEgg */ public interface LogSource { String OUTPUT_OPERATION_LOG = "input_operation_log"; String OUTPUT_API_LOG = "input_api_log"; /** * 操作日志自定义输出通道 * @return */ @Output(OUTPUT_OPERATION_LOG) MessageChannel outputOperationLog(); /** * API日志自定义输出通道 * @return */ @Output(OUTPUT_API_LOG) MessageChannel outputApiLog(); }
9、实现日志推送接口的调用， @Scheduled(fixedRate = 3000)是为了测试推送消息，每隔3秒执行一次定时任务，注意：要使定时任务执行，还需要在Application启动类添加@EnableScheduling注解。
ILogSendService.java
/** * @author GitEgg */ public interface ILogSendService { /** * 发送操作日志消息 * @return */ void sendOperationLog(); /** * 发送api日志消息 * @return */ void sendApiLog(); }
LogSendImpl.java
/** * @author GitEgg */ @EnableBinding(value = { LogSource.class }) @Slf4j @Component @RequiredArgsConstructor(onConstructor_ = @Autowired) public class LogSendImpl implements ILogSendService { private final LogSource logSource; @Scheduled(fixedRate = 3000) @Override public void sendOperationLog() { log.info("推送操作日志-------开始------"); logSource.outputOperationLog() .send(MessageBuilder.withPayload(UUID.randomUUID().toString()).build()); log.info("推送操作日志-------结束------"); } @Scheduled(fixedRate = 3000) @Override public void sendApiLog() { log.info("推送API日志-------开始------"); logSource.outputApiLog() .send(MessageBuilder.withPayload(UUID.randomUUID().toString()).build()); log.info("推送API日志-------结束------"); } }
10、实现日志消息接收接口
ILogReceiveService.java
/** * @author GitEgg */ public interface ILogReceiveService { /** * 接收到操作日志消息 * @param msg */ <T> void receiveOperationLog(GenericMessage<T> msg); /** * 接收到API日志消息 * @param msg */ <T> void receiveApiLog(GenericMessage<T> msg); }
LogReceiveImpl.java
/** * @author GitEgg */ @Slf4j @Component @EnableBinding(value = { LogSink.class }) public class LogReceiveImpl implements ILogReceiveService { @StreamListener(LogSink.INPUT_OPERATION_LOG) @Override public synchronized <T> void receiveOperationLog(GenericMessage<T> msg) { log.info("接收到操作日志: " + msg.getPayload()); } @StreamListener(LogSink.INPUT_API_LOG) @Override public synchronized <T> void receiveApiLog(GenericMessage<T> msg) { log.info("接收到API日志: " + msg.getPayload()); } }
10、启动微服务，可以看到日志打印推送和接收消息已经执行的情况
日志接收和推送消息情况
二、集成Kafka测试消息收发并测试消息中间件切换
使用Spring Cloud Stream的其中一项优势就是方便切换消息中间件又不需要改动代码，那么下面我们测试在Nacos的Spring Cloud Stream配置中同时添加Kafka配置，并且API日志继续使用RabbitMQ，操作日志使用Kafka，查看是否能够同时运行。这里先将配置测试放在前面方便对比，Kafka集群搭建放在后面说明。
1、Nacos添加Kafka配置，并且将operation_log的binder改为Kafka
spring: autoconfigure: # 使用multiple RabbitMQ binders 时需要排除RabbitAutoConfiguration exclude: - org.springframework.boot.autoconfigure.amqp.RabbitAutoConfiguration cloud: stream: binders: defaultRabbit: type: rabbit environment: #配置rabbimq连接环境 spring: rabbitmq: host: 172.16.20.225 username: admin password: 123456 virtual-host: / kafka: type: kafka environment: spring: cloud: stream: kafka: binder: brokers: 172.16.20.220:9092,172.16.20.221:9092,172.16.20.222:9092 zkNodes: 172.16.20.220:2181,172.16.20.221:2181,172.16.20.222:2181 # 自动创建Topic auto-create-topics: true bindings: output_operation_log: destination: operation-log #exchange名称，交换模式默认是topic content-type: application/json binder: kafka output_api_log: destination: api-log #exchange名称，交换模式默认是topic content-type: application/json binder: defaultRabbit input_operation_log: destination: operation-log content-type: application/json binder: kafka group: ${spring.application.name} consumer: concurrency: 2 # 初始/最少/空闲时 消费者数量,默认1 input_api_log: destination: api-log content-type: application/json binder: defaultRabbit group: ${spring.application.name} consumer: concurrency: 2 # 初始/最少/空闲时 消费者数量,默认1
2、登录Kafka服务器，切换到Kafka的bin目录下启动一个消费operation-log主题的消费者
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.20.221:9092 --topic operation-log
3、启动微服务，查看RabbitMQ和Kafka的日志推送和接收是否能够正常运行
- 微服务后台日志显示能够正常推送和接收消息：
服务后台日志
- Kafka服务器显示收到了操作日志消息
Kafka服务器
三、Kafka集群搭建
1、环境准备：
首先准备好三台CentOS系统的主机，设置ip为：172.16.20.220、172.16.20.221、172.16.20.222。
Kafka会使用大量文件和网络socket，Linux默认配置的File descriptors（文件描述符）不能够满足Kafka高吞吐量的要求，所以这里需要调整(更多性能优化，请查看Kafka官方文档):
vi /etc/security/limits.conf # 在最后加入，修改完成后，重启系统生效。 * soft nofile 131072 * hard nofile 131072
新建kafka的日志目录和zookeeper数据目录，因为这两项默认放在tmp目录，而tmp目录中内容会随重启而丢失,所以我们自定义以下目录:
mkdir /data/zookeeper mkdir /data/zookeeper/data mkdir /data/zookeeper/logs mkdir /data/kafka mkdir /data/kafka/data mkdir /data/kafka/logs
2、zookeeper.properties配置
vi /usr/local/kafka/config/zookeeper.properties
修改如下：
# 修改为自定义的zookeeper数据目录 dataDir=/data/zookeeper/data # 修改为自定义的zookeeper日志目录 dataLogDir=/data/zookeeper/logs # 端口 clientPort=2181 # 注释掉 #maxClientCnxns=0 # 设置连接参数，添加如下配置 # 为zk的基本时间单元，毫秒 tickTime=2000 # Leader-Follower初始通信时限 tickTime*10 initLimit=10 # Leader-Follower同步通信时限 tickTime*5 syncLimit=5 # 设置broker Id的服务地址，本机ip一定要用0.0.0.0代替 server.1=0.0.0.0:2888:3888 server.2=172.16.20.221:2888:3888 server.3=172.16.20.222:2888:3888
3、在各台服务器的zookeeper数据目录/data/zookeeper/data添加myid文件，写入服务broker.id属性值
在data文件夹中新建myid文件，myid文件的内容为1（一句话创建：echo 1 > myid）
cd /data/zookeeper/data vi myid #添加内容：1 其他两台主机分别配置 2和3 1
4、kafka配置，进入config目录下，修改server.properties文件
vi /usr/local/kafka/config/server.properties
# 每台服务器的broker.id都不能相同 broker.id=1 # 是否可以删除topic delete.topic.enable=true # topic 在当前broker上的分片个数，与broker保持一致 num.partitions=3 # 每个主机地址不一样： listeners=PLAINTEXT://172.16.20.220:9092 advertised.listeners=PLAINTEXT://172.16.20.220:9092 # 具体一些参数 log.dirs=/data/kafka/kafka-logs # 设置zookeeper集群地址与端口如下： zookeeper.connect=172.16.20.220:2181,172.16.20.221:2181,172.16.20.222:2181
5、Kafka启动
kafka启动时先启动zookeeper，再启动kafka；关闭时相反，先关闭kafka，再关闭zookeeper。
- zookeeper启动命令
./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties &
后台运行启动命令：
nohup ./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties >/data/zookeeper/logs/zookeeper.log 2>1 &
或者
./zookeeper-server-start.sh -daemon ../config/zookeeper.properties &
查看集群状态：
./zookeeper-server-start.sh status ../config/zookeeper.properties
- kafka启动命令
./kafka-server-start.sh ../config/server.properties &
后台运行启动命令：
nohup bin/kafka-server-start.sh ../config/server.properties >/data/kafka/logs/kafka.log 2>1 &
或者
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties &
- 创建topic，最新版本已经不需要使用zookeeper参数创建。
./kafka-topics.sh --create --replication-factor 2 --partitions 1 --topic test --bootstrap-server 172.16.20.220:9092
参数解释:
复制两份
--replication-factor 2
创建1个分区
--partitions 1
topic 名称
--topic test
- 查看已经存在的topic（三台设备都执行时可以看到）
./kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 172.16.20.220:9092
- 启动生产者：
./kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.20.220:9092 --topic test
- 启动消费者：
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.20.221:9092 --topic test ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.20.222:9092 --topic test
添加参数 --from-beginning 从开始位置消费，不是从最新消息
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.20.221 --topic test --from-beginning
- 测试：在生产者输入test，可以在消费者的两台服务器上看到同样的字符test，说明Kafka服务器集群已搭建成功。
四、完整的Nacos配置
spring: jackson: time-zone: Asia/Shanghai date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss servlet: multipart: max-file-size: 2048MB max-request-size: 2048MB security: oauth2: resourceserver: jwt: jwk-set-uri: 'http://127.0.0.1/gitegg-oauth/oauth/public_key' autoconfigure: # 动态数据源排除默认配置 exclude: - com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceAutoConfigure - org.springframework.boot.autoconfigure.amqp.RabbitAutoConfiguration datasource: druid: stat-view-servlet: enabled: true loginUsername: admin loginPassword: 123456 dynamic: # 设置默认的数据源或者数据源组,默认值即为master primary: master # 设置严格模式,默认false不启动. 启动后在未匹配到指定数据源时候会抛出异常,不启动则使用默认数据源. strict: false # 开启seata代理，开启后默认每个数据源都代理，如果某个不需要代理可单独关闭 seata: false #支持XA及AT模式,默认AT seata-mode: AT druid: initialSize: 1 minIdle: 3 maxActive: 20 # 配置获取连接等待超时的时间 maxWait: 60000 # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 minEvictableIdleTimeMillis: 30000 validationQuery: select 'x' testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 poolPreparedStatements: true maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20 # 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙 filters: config,stat,slf4j # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录 connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000; # 合并多个DruidDataSource的监控数据 useGlobalDataSourceStat: true datasource: master: url: jdbc:mysql://127.0.0.188/gitegg_cloud?zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: root cloud: sentinel: filter: enabled: true transport: port: 8719 dashboard: 127.0.0.188:8086 eager: true datasource: ds2: nacos: data-type: json server-addr: 127.0.0.188:8848 dataId: ${spring.application.name}-sentinel groupId: DEFAULT_GROUP rule-type: flow gateway: discovery: locator: enabled: true routes: - id: gitegg-oauth uri: lb://gitegg-oauth predicates: - Path=/gitegg-oauth/** filters: - StripPrefix=1 - id: gitegg-service-system uri: lb://gitegg-service-system predicates: - Path=/gitegg-service-system/** filters: - StripPrefix=1 - id: gitegg-service-extension uri: lb://gitegg-service-extension predicates: - Path=/gitegg-service-extension/** filters: - StripPrefix=1 - id: gitegg-service-base uri: lb://gitegg-service-base predicates: - Path=/gitegg-service-base/** filters: - StripPrefix=1 - id: gitegg-code-generator uri: lb://gitegg-code-generator predicates: - Path=/gitegg-code-generator/** filters: - StripPrefix=1 plugin: config: # 是否开启Gateway日志插件 enable: true # requestLog==true && responseLog==false时，只记录请求参数日志；responseLog==true时，记录请求参数和返回参数。 # 记录入参 requestLog==false时，不记录日志 requestLog: true # 生产环境，尽量只记录入参，因为返回参数数据太大，且大多数情况是无意义的 # 记录出参 responseLog: true # all： 所有日志 configure:serviceId和pathList交集 serviceId： 只记录serviceId配置列表 pathList：只记录pathList配置列表 logType: all serviceIdList: - "gitegg-oauth" - "gitegg-service-system" pathList: - "/gitegg-oauth/oauth/token" - "/gitegg-oauth/oauth/user/info" stream: binders: defaultRabbit: type: rabbit environment: #配置rabbimq连接环境 spring: rabbitmq: host: 127.0.0.225 username: admin password: 123456 virtual-host: / kafka: type: kafka environment: spring: cloud: stream: kafka: binder: brokers: 127.0.0.220:9092,127.0.0.221:9092,127.0.0.222:9092 zkNodes: 127.0.0.220:2181,127.0.0.221:2181,127.0.0.222:2181 # 自动创建Topic auto-create-topics: true bindings: output_operation_log: destination: operation-log #exchange名称，交换模式默认是topic content-type: application/json binder: kafka output_api_log: destination: api-log #exchange名称，交换模式默认是topic content-type: application/json binder: defaultRabbit input_operation_log: destination: operation-log content-type: application/json binder: kafka group: ${spring.application.name} consumer: concurrency: 2 # 初始/最少/空闲时 消费者数量,默认1 input_api_log: destination: api-log content-type: application/json binder: defaultRabbit group: ${spring.application.name} consumer: concurrency: 2 # 初始/最少/空闲时 消费者数量,默认1 redis: database: 1 host: 127.0.0.188 port: 6312 password: 123456 ssl: false timeout: 2000 redisson: config: | singleServerConfig: idleConnectionTimeout: 10000 connectTimeout: 10000 timeout: 3000 retryAttempts: 3 retryInterval: 1500 password: 123456 subscriptionsPerConnection: 5 clientName: null address: "redis://127.0.0.188:6312" subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1 subscriptionConnectionPoolSize: 50 connectionMinimumIdleSize: 32 connectionPoolSize: 64 database: 0 dnsMonitoringInterval: 5000 threads: 0 nettyThreads: 0 codec: !<org.redisson.codec.JsonJacksonCodec> {} "transportMode":"NIO" #业务系统相关初始化参数 system: #登录密码默认最大尝试次数 maxTryTimes: 5 #不需要验证码登录的最大次数 maxNonCaptchaTimes: 2 #注册用户默认密码 defaultPwd: 12345678 #注册用户默认角色ID defaultRoleId: 4 #注册用户默认组织机构ID defaultOrgId: 79 #不需要数据权限过滤的角色key noDataFilterRole: DATA_NO_FILTER #AccessToken过期时间（秒）默认为2小时 accessTokenExpiration: 60 #RefreshToken过期时间（秒）默认为24小时 refreshTokenExpiration: 300 logging: config: http://${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}/nacos/v1/cs/configs?dataId=log4j2.xml&group=${spring.nacos.config.group} file: # 配置日志的路径，包含 spring.application.name Linux: /var/log/${spring.application.name} path: D:\\log4j2_nacos\\${spring.application.name} feign: hystrix: enabled: false compression: # 配置响应 GZIP 压缩 response: enabled: true # 配置请求 GZIP 压缩 request: enabled: true # 支持压缩的mime types mime-types: text/xml,application/xml,application/json # 配置压缩数据大小的最小阀值，默认 2048 min-request-size: 2048 client: config: default: connectTimeout: 8000 readTimeout: 8000 loggerLevel: FULL #Ribbon配置 ribbon: #请求连接的超时时间 ConnectTimeout: 50000 #请求处理/响应的超时时间 ReadTimeout: 50000 #对所有操作请求都进行重试，如果没有实现幂等的情况下是很危险的,所以这里设置为false OkToRetryOnAllOperations: false #切换实例的重试次数 MaxAutoRetriesNextServer: 5 #当前实例的重试次数 MaxAutoRetries: 5 #负载均衡策略 NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule #Sentinel端点配置 management: endpoints: web: exposure: include: '*' mybatis-plus: mapper-locations: classpath*:/com/gitegg/*/*/mapper/*Mapper.xml typeAliasesPackage: com.gitegg.*.*.entity global-config: #主键类型 0:"数据库ID自增", 1:"用户输入ID",2:"全局唯一ID (数字类型唯一ID)", 3:"全局唯一ID UUID"; id-type: 2 #字段策略 0:"忽略判断",1:"非 NULL 判断"),2:"非空判断" field-strategy: 2 #驼峰下划线转换 db-column-underline: true #刷新mapper 调试神器 refresh-mapper: true #数据库大写下划线转换 #capital-mode: true #逻辑删除配置 logic-delete-value: 1 logic-not-delete-value: 0 configuration: map-underscore-to-camel-case: true cache-enabled: false log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl # 多租户配置 tenant: # 是否开启租户模式 enable: true # 需要排除的多租户的表 exclusionTable: - "t_sys_district" - "t_sys_tenant" - "t_sys_role" - "t_sys_resource" - "t_sys_role_resource" - "oauth_client_details" # 租户字段名称 column: tenant_id # 数据权限 data-permission: # 注解方式默认关闭，否则影响性能 annotation-enable: true seata: enabled: false application-id: ${spring.application.name} tx-service-group: gitegg_seata_tx_group # 一定要是false enable-auto-data-source-proxy: false service: vgroup-mapping: #key与上面的gitegg_seata_tx_group的值对应 gitegg_seata_tx_group: default config: type: nacos nacos: namespace: serverAddr: 127.0.0.188:8848 group: SEATA_GROUP userName: "nacos" password: "nacos" registry: type: nacos nacos: #seata服务端(TC)在nacos中的应用名称 application: seata-server server-addr: 127.0.0.188:8848 namespace: userName: "nacos" password: "nacos" #验证码配置 captcha: #验证码的类型 sliding: 滑动验证码 image: 图片验证码 type: sliding aj: captcha: #缓存local/redis... cache-type: redis #local缓存的阈值,达到这个值，清除缓存 #cache-number=1000 #local定时清除过期缓存(单位秒),设置为0代表不执行 #timing-clear=180 #验证码类型default两种都实例化。 type: default #汉字统一使用Unicode,保证程序通过@value读取到是中文，在线转换 https://tool.chinaz.com/tools/unicode.aspx 中文转Unicode #右下角水印文字(我的水印) water-mark: GitEgg #右下角水印字体(宋体) water-font: 宋体 #点选文字验证码的文字字体(宋体) font-type: 宋体 #校验滑动拼图允许误差偏移量(默认5像素) slip-offset: 5 #aes加密坐标开启或者禁用(true|false) aes-status: true #滑动干扰项(0/1/2) 1.2.2版本新增 interference-options: 2 # 接口请求次数一分钟限制是否开启 true|false req-frequency-limit-enable: true # 验证失败5次，get接口锁定 req-get-lock-limit: 5 # 验证失败后，锁定时间间隔,s req-get-lock-seconds: 360 # get接口一分钟内请求数限制 req-get-minute-limit: 30 # check接口一分钟内请求数限制 req-check-minute-limit: 60 # verify接口一分钟内请求数限制 req-verify-minute-limit: 60 #SMS短信通用配置 sms: #手机号码正则表达式，为空则不做验证 reg: #负载均衡类型 可选值: Random、RoundRobin、WeightRandom、WeightRoundRobin load-balancer-type: Random web: #启用web端点 enable: true #访问路径前缀 base-path: /commons/sms verification-code: #验证码长度 code-length: 6 #为true则验证失败后删除验证码 delete-by-verify-fail: false #为true则验证成功后删除验证码 delete-by-verify-succeed: true #重试间隔时间，单位秒 retry-interval-time: 60 #验证码有效期，单位秒 expiration-time: 180 #识别码长度 identification-code-length: 3 #是否启用识别码 use-identification-code: false redis: #验证码业务在保存到redis时的key的前缀 key-prefix: VerificationCode # 网关放行设置 1、whiteUrls不需要鉴权的公共url，白名单，配置白名单路径 2、authUrls需要鉴权的公共url oauth-list: staticFiles: - "/doc.html" - "/webjars/**" - "/favicon.ico" - "/swagger-resources/**" whiteUrls: - "/*/v2/api-docs" - "/gitegg-oauth/login/phone" - "/gitegg-oauth/login/qr" - "/gitegg-oauth/oauth/token" - "/gitegg-oauth/oauth/public_key" - "/gitegg-oauth/oauth/captcha/type" - "/gitegg-oauth/oauth/captcha" - "/gitegg-oauth/oauth/captcha/check" - "/gitegg-oauth/oauth/captcha/image" - "/gitegg-oauth/oauth/sms/captcha/send" - "/gitegg-service-base/dict/list/{dictCode}" authUrls: - "/gitegg-oauth/oauth/logout" - "/gitegg-oauth/oauth/user/info" - "/gitegg-service-extension/extension/upload/file" - "/gitegg-service-extension/extension/dfs/query/default"
