背景

我们打的日志中经常包含姓名、手机号、银行卡号等敏感信息，如果不做任何处理，就会以明文的形式展示在日志中，存在安全风险。

像下面这样：

我们需要一种能自动帮我们脱敏的工具，效果如下：

方案1 - 基于 logback

我们得先搞清楚消息内容是在哪里处理的，也就是配置文件中这个占位符的内容：

对应到源码是这里 ch.qos.logback.classic.PatternLayout ：

这里可以看出来都是 通过这个类处理的  ch.qos.logback.classic.pattern.MessageConverter。

继续看一下这个类的逻辑：

public class MessageConverter extends ClassicConverter {
    public MessageConverter() {
    }


    public String convert(ILoggingEvent event) {
        return event.getFormattedMessage();
    }
}

只有一个 convert 方法，想要修改日志的内容，重载此方法即可。

public class TuoMinConverter extends MessageConverter {
    @Override
    public String convert(ILoggingEvent event){
        try {
            String msg = event.getFormattedMessage();
            // 这里自定义脱敏的逻辑
            return doTuoMin(msg);
        }catch (Exception e){
            return super.convert(event);
        }
    }
}

可以参考这位朋友的写法：

https://blog.csdn.net/u011277745/article/details/108793590

再从 logback.xml 中加上这行配置

<conversionRule conversionWord="msg" converterClass="com.TuoMinConverter "/>

两个属性说明一下：

conversionWord：不能乱配，要和图里红框内的内容一致。

converterClass：就配我们刚写的转换类 TuoMinConverter 。

缺点：

这种方案处理的是整条日志内容，一般是通过正则匹配再替换内容，不能精准替换指定属性的内容，还存在误杀情况。

这个例子中的 [country : 中国] 就被误杀。

只要满足我们定义的正则，就会被误杀，就会出现很多不该被脱敏的也脱敏了的情况。

方案2 - 基于 fastjson

思路是把要打印的内容脱敏后，再交给日志框架。

这里又回到上篇文章里《日志里打出来的都是时间戳？教你一行代码搞定它》说的 JSON.toJSONString()。

fastjson 提供了很多 Filter，我们这里的场景是在序列化成字符串的时候替换掉 json 键值对里 value 的值，所以要用到这个 Filter。

com.alibaba.fastjson.serializer.ValueFilter

public interface ValueFilter extends SerializeFilter {
    Object process(Object object, String name, Object value);
}

介绍一下 process 方法的 3 个参数：

object：本次用不到，不用关注

name：可以理解为当前处理 java 对象的属性名，比如只处理手机号(phone)的话就可以根据 name 过滤

if(name.equals("phone")){
    value = 脱敏逻辑(value);
}

value：属性对应的值，也就是我们真正要脱敏的内容

实现这个接口，在 process 方法中编写脱敏逻辑。

public class DataMaskFilter implements ValueFilter {


    public static DataMaskFilter instance(){
        return new DataMaskFilter();
    }


    @Override
    public Object process(Object object, String name, Object value) {
        for (DataMaskRuleEnum rule : DataMaskRuleEnum.values()) {
            List<String> fields = Arrays.asList(rule.fieldName.split("\\|"));
            if(fields.contains(name.toUpperCase())){
                value = value.toString().replaceAll(rule.regular, rule.result);
            }
        }
        return value;
    }
}

这里我把脱敏规则单独放到了一个枚举类中，因为在实际工作中，可能 phone, phoneNo, phoneNum  都表示手机号，抽到枚举中单独管理方便添加新的属性名。只要属性名在枚举配置里能找到，就对它脱敏。

public enum DataMaskRuleEnum {
    ID_CARD("身份证号脱敏", "IDCARD", "^(\\d{4})\\d+(\\d{4})$", "$1****$2"),
    PHONE("手机号脱敏", "PHONE|BANKPHONE", "^(\\d{3})\\d+(\\d{4})$", "$1****$2"),
    BANK_CARD("银行卡号脱敏", "CARDNUM", "^(\\d{4})\\d+(\\d{4})$", "$1****$2"),
    NAME("姓名脱敏", "NAME|REALNAME|WORKERNAME", "^([\\u4E00-\\u9FA5]{1,3})([\\u4E00-\\u9FA5])$", "**$2")
    ;


    DataMaskRuleEnum(String description, String fieldName, String regular, String result){
        this.description = description;
        this.fieldName = fieldName;
        this.regular = regular;
        this.result = result;
    }


    /**
     * 脱敏规则描述
     */
    public String description;
    /**
     * 要脱敏的属性名
     */
    public String fieldName;
    /**
     * 脱敏规则
     */
    public String regular;
    /**
     * 脱敏结果
     */
    public String result;
}

使用：

logger.info("保存银行卡操作日志信息, cardLogDto={}", 
    JSON.toJSONString(cardLogDto, DataMaskFilter.instance()));

优点：

可以精准脱敏，具体到指定的属性名，基本不存在误杀情况（除非属性名起的很怪）。

缺点：

每次打日志的时候都要考虑是否传 SerializeFilter 这个参数。

方案3 - 基于 logback + fastjson

这个方案是集前两个方案的优点于一身。

思路是把 fastjson 的脱敏，嵌套在 logback 的 MessageConverter 中。

public class TuoMinConverter extends MessageConverter {
    @Override
    public String convert(ILoggingEvent event){
        try {
            return doTuoMin(event);
        }catch (Exception e){
            return super.convert(event);
        }
    }


    private String doTuoMin(ILoggingEvent event){
        try {
            Object[] objects = Stream.of(event.getArgumentArray()).map(obj -> {
                String msg;
                if (obj instanceof String) {
                    // String 类型直接打印
                    msg = obj.toString();
                } else {
                    // 其他类型 通过 fastjson Filter 功能脱敏后转成 json 字符串
                    msg = JSON.toJSONString(obj);
                }
                return msg;
            }).toArray();
            return MessageFormatter.arrayFormat(event.getMessage(), objects).getMessage();
        } catch (Exception e) {
            return event.getMessage();
        }
    }
}

两个地方重点说明一下：

event.getArgumentArray() 是获取到 logger.info() 方法中的所有参数，获取到参数之后，遍历每个参数，String 类型的直接打印，其他类型的变成 json 字符串后返回。得到的 objects 数组就是经过脱敏处理的  json 字符串对象集合。

MessageFormatter.arrayFormat(event.getMessage(), objects) 是把脱敏处理过的内容填充到日志的占位符中。

额外说明一下：

细心的朋友可能已经发现脱敏处理就一行  msg = JSON.toJSONString(obj);  怎么就脱敏了？？？

玄机还是在上篇文章《日志里打出来的都是时间戳？教你一行代码搞定它》里提到的 SerializeConfig  全局配置，这个里面不仅可以添加 ObjectSerializer 还可以添加 SerializeFilter 。

static {
    SerializeConfig.getGlobalInstance().put(Date.class, new SimpleDateFormatSerializer("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
    SerializeConfig.getGlobalInstance().addFilter(User.class, DataMaskFilter.instance());
    SerializeConfig.getGlobalInstance().addFilter(UserAccountDto.class, DataMaskFilter.instance());
}

可以为指定的 java 类型添加指定的 SerializeFilter ，需要为哪些 java 对象脱敏，加到这里就行，做到了更加精准的脱敏。

通过全局配置，toJSONString(obj)  就不用再传其他参数了，也支持集合。

看看效果

是不是很过瘾，以后就连日志参数都不用每次加一层 JSON.toJSONString()了，随意往里面扔各种对象。

缺点：

这么完美的方案哪还有缺点。

优点：

时间戳、脱敏 一站式解决，好不好用一看就知道。

扯两句

只要是重复的代码，就能往外抽

以后日志就这么打，让他们好奇去吧

原创不易，多多关注，一键三连，感谢支持！

参考文献：

https://blog.csdn.net/weixin_43897590/article/details/115729271

https://blog.csdn.net/u011277745/article/details/108793590