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《电商支付网关层轻量校验拦截案例及效果》

支付网关层轻量校验拦截案例

某电商支付网关日均处理请求超 1 亿次，通过在网关层前置拦截无效请求，将业务系统的无效请求占比从 30% 降至 5% 以下。以下是具体校验场景与实现：

一、签名校验：拦截伪造请求

场景

黑客通过抓包获取支付请求参数后，篡改金额（如将 100 元改为 1 元）并重新发送，企图恶意下单。

校验逻辑

商户调用支付接口前，需用双方约定的密钥对请求参数（如订单号、金额、时间戳）按 ASCII 排序后拼接，生成签名（如 MD5 或 SHA256）。
网关层接收请求时，提取参数与签名，用相同密钥和算法重新计算签名，对比一致则放行，否则拦截。

示例代码（基于 Spring Cloud Gateway）

@Component
public class SignatureVerifyFilter implements GlobalFilter {
  @Override
  public Mono\<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
      // 提取请求参数
      MultiValueMap\<String, String> params = exchange.getRequest().getQueryParams();
      String requestSign = params.getFirst("sign");
      String merchantId = params.getFirst("merchantId");


      // 1. 校验签名是否存在
      if (StringUtils.isEmpty(requestSign)) {
          return returnError(exchange, "签名缺失");
      }


      // 2. 获取商户密钥（从配置中心获取）
      String secretKey = merchantConfigService.getSecretKey(merchantId);
      if (StringUtils.isEmpty(secretKey)) {
          return returnError(exchange, "商户不存在");
      }


      // 3. 重新计算签名
      String calculatedSign = SignatureUtils.calculateSign(params, secretKey);
      if (!calculatedSign.equals(requestSign)) {
          return returnError(exchange, "签名错误");
      }
      return chain.filter(exchange);
  }

  private Mono\<Void> returnError(ServerWebExchange exchange, String message) {

      exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.BAD\_REQUEST);
      return exchange.getResponse().writeWith(Mono.just(
          exchange.getResponse().bufferFactory().wrap(message.getBytes())
      ));
  }
}

效果

拦截率：日均拦截约 50 万次伪造请求，占总请求的 5%。
业务系统收益：无需处理伪造请求，CPU 使用率降低 15%。

二、参数合法性检查：拦截无效数据

场景

用户误输入金额（如负数、超过最大限额），或恶意传入超长字符串（如订单号长度超过 32 位），导致下游系统解析异常。

校验逻辑

网关层通过预定义的参数规则（如金额 > 0、订单号格式为字母 + 数字、长度 16-32 位）校验。
对必填参数（如订单号、支付方式）进行非空检查，缺失则直接拦截。

示例配置（基于 JSON Schema）

// 支付请求参数校验规则（存于配置中心）


{
"type": "object",
"properties": {
  "orderNo": { "type": "string", "pattern": "^\[A-Za-z0-9]{16,32}\$" },
  "amount": { "type": "number", "minimum": 0.01, "maximum": 100000 },
  "payType": { "type": "string", "enum": \["alipay", "wechat", "unionpay"] }
},
"required": \["orderNo", "amount", "payType"]
}

效果

拦截率：日均拦截 100 万次参数错误请求（如金额为 0、支付方式不存在），占总请求的 10%。
下游影响：避免业务系统因参数错误抛出异常，减少 50% 的日志量。

三、防重放攻击：拦截重复请求

场景

黑客重复发送同一支付请求（如用户已支付 100 元，黑客重复提交该请求，企图扣两次款）。

校验逻辑

客户端请求时携带nonce（随机字符串，如 UUID）和timestamp（时间戳，精确到秒）。
网关层检查：

时间戳与当前时间差是否超过 5 分钟（防止过期请求）。
Redis 中是否存在nonce+merchantId的键（存在则为重复请求），不存在则存入 Redis 并设置 5 分钟过期。

示例代码

@Component
public class AntiReplayFilter implements GlobalFilter {
  @Autowired
  private StringRedisTemplate redisTemplate;
  @Override
  public Mono\<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
      MultiValueMap\<String, String> params = exchange.getRequest().getQueryParams();
      String nonce = params.getFirst("nonce");
      String timestamp = params.getFirst("timestamp");
      String merchantId = params.getFirst("merchantId");

      // 1. 校验时间戳有效性（5分钟内）
      long currentTime = System.currentTimeMillis() / 1000;
      if (Math.abs(currentTime - Long.parseLong(timestamp)) > 300) {
          return returnError(exchange, "请求已过期");
      }

      // 2. 校验nonce是否重复
      String redisKey = "pay:nonce:" + merchantId + ":" + nonce;
      Boolean isExist = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(redisKey, "1", 300, TimeUnit.SECONDS);
      if (isExist == null || !isExist) {
          return returnError(exchange, "重复请求");
      }
      return chain.filter(exchange);
  }
}

效果

拦截案例：某大促期间拦截 20 万次重复支付请求，避免用户重复扣款投诉。
关键指标：重复请求占比从 8% 降至 1% 以下。

四、风控规则：拦截黑名单 IP

场景

某 IP 地址 1 小时内发送 1000 次支付请求（远超正常用户行为），疑似恶意刷单或 DDoS 攻击。

校验逻辑

网关层通过 Redis 记录每个 IP 的请求次数（滑动窗口计数，如 1 分钟内最多 60 次）。
结合风控系统的黑名单（如历史有欺诈记录的 IP），直接拦截。

示例代码

@Component
public class IpRateLimitFilter implements GlobalFilter {
  @Autowired
  private StringRedisTemplate redisTemplate;

  @Override
  public Mono\<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
      String clientIp = getClientIp(exchange);
      // 1. 检查是否在黑名单
      Boolean isBlack = redisTemplate.hasKey("risk:blacklist:ip:" + clientIp);
      if (Boolean.TRUE.equals(isBlack)) {
          return returnError(exchange, "IP已被限制");
      }

      // 2. 滑动窗口计数（1分钟内最多60次请求）
      String key = "rate:ip:" + clientIp + ":" + LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmm"));
      Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(key);
      if (count != null && count == 1) {
          redisTemplate.expire(key, 60, TimeUnit.SECONDS);
      }

      if (count != null && count > 60) {
          return returnError(exchange, "请求过于频繁");
      }
      return chain.filter(exchange);
  }
}

效果

拦截率：日均拦截 30 万次异常 IP 请求，占总请求的 3%。
安全收益：成功拦截某团伙控制的 1000 个 IP 发起的刷单攻击。

五、校验顺序与性能优化

执行顺序：按轻量到复杂排序（参数合法性→时间戳→签名→防重放→风控），尽早拦截无效请求。
性能优化：

签名校验等 CPU 密集操作：用本地缓存（Caffeine）缓存商户密钥，减少 DB 查询。
计数类操作：用 Redis Pipeline 批量执行命令，降低网络开销。
整体耗时：所有校验合计耗时 < 5ms，不影响正常请求响应速度。

总结

网关层通过上述轻量校验，日均拦截约 200 万次无效请求，占总请求量的 20% 以上，使业务系统能聚焦于核心支付逻辑。关键价值在于：

安全性：拦截伪造、重复、恶意请求，保障资金安全。
性能：减少下游系统的无效计算与 IO 开销，提升整体吞吐量。
可维护性：集中化校验规则，无需各业务系统重复实现。