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敏感数据处理

介绍​

在分布式系统中，Zipkin 用于收集和展示请求链路追踪数据。这些数据可能包含敏感信息（如 HTTP 头部、URL 参数、数据库查询等）。如果未正确处理，可能导致数据泄露风险。本文将介绍如何在 Zipkin 中配置敏感数据的脱敏和过滤。

备注

敏感数据示例：

  • 认证令牌（如 Authorization: Bearer xxx）
  • 信用卡号、密码等请求参数
  • 数据库查询中的 PII（个人身份信息）

核心配置方法​

1. 使用 SpanAdjuster 过滤数据​

Zipkin 支持通过 SpanAdjuster 接口动态修改或删除 Span 中的敏感字段。以下是一个 Java 示例：

java
import zipkin2.Span;
import zipkin2.collector.Adjuster;

public class SensitiveDataAdjuster implements Adjuster {
  @Override
  public Span adjust(Span span) {
    // 移除 HTTP 头部的 Authorization 字段
    if (span.tags().containsKey("http.request.headers.authorization")) {
      return span.toBuilder()
          .putTag("http.request.headers.authorization", "[REDACTED]")
          .build();
    }
    return span;
  }
}

注册方式（以 Spring Boot 为例）：

java
@Bean
Adjuster sensitiveDataAdjuster() {
  return new SensitiveDataAdjuster();
}

2. 配置 STORAGE_STRICT_TRACING 模式​

在 Zipkin 服务端启用严格模式，自动过滤已知敏感字段：

yaml
# zipkin-server 的 application.yml
zipkin:
  storage:
    strict-trace-id: true
注意

此模式会拒绝包含非十六进制 Trace ID 的请求，可能影响某些非标准客户端。

实际案例​

案例：过滤 Spring Cloud Sleuth 的敏感头​

在 application.properties 中配置需要跳过的头信息：

properties
# 不传播以下头信息到下游服务
spring.sleuth.propagation.keys.ignore=authorization,password,cookie

输出对比​

过滤前 Span：

json
{
  "tags": {
    "http.path": "/api/users",
    "http.request.headers.authorization": "Bearer eyJhbGciOi..."
  }
}

过滤后 Span：

json
{
  "tags": {
    "http.path": "/api/users",
    "http.request.headers.authorization": "[REDACTED]"
  }
}

高级场景：自定义采样策略​

通过 SamplerFunction 控制是否记录特定请求的追踪数据：

java
@Bean
SamplerFunction<HttpRequest> sensitivePathSampler() {
  return request -> {
    // 不记录 /admin 路径的追踪数据
    return !request.path().startsWith("/admin");
  };
}

总结​

方法适用场景优点
SpanAdjuster动态修改已收集的 Span灵活性高
严格模式服务端全局过滤无需客户端修改
Sleuth 配置Spring 生态集成声明式配置

延伸练习​

  1. 尝试在本地 Zipkin 中复现敏感数据过滤效果
  2. 编写一个过滤数据库查询参数的 Adjuster
  3. 对比 STORAGE_STRICT_TRACING 开启前后的差异

附加资源​