【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-7.3.1直接调用ES API的风险与替代方案

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7.3.1 直接调用Elasticsearch API的风险分析与安全架构演进

1. 直接调用ES API的现状分析

1.1 行业应用现状调查

• 数据来源：2023年API安全报告显示，直接暴露数据库接口导致的漏洞占比达61%

1.2 典型调用场景风险矩阵

// 前端直接调用ES（Elasticsearch）的示例代码（危险！）
// 因为直接在前端代码中暴露ES的地址、用户名和密码存在安全风险，可能会导致信息泄露
// 使用 `await` 关键字等待 `fetch` 操作完成，`fetch` 用于发起网络请求
// 这里的 `fetch` 函数发起一个到 Elasticsearch 服务器的请求
// Elasticsearch 服务器的地址是 'http://elasticsearch:9200'，这里假设 `elasticsearch` 是服务器的主机名或域名
// 请求的路径是 `user*/_search`，表示搜索所有以 `user` 开头的索引下的文档
const response = await fetch('http://elasticsearch:9200/user*/_search', {
  // 设置请求方法为 POST，因为我们要向服务器发送数据进行搜索操作
  method: 'POST',
  // 设置请求头，用于告知服务器请求的相关信息
  headers: {
    // 设置请求体的内容类型为 JSON 格式
    'Content-Type': 'application/json',
    // 设置认证信息，使用基本认证（Base64 编码）
    // `btoa` 函数用于将用户名和密码进行 Base64 编码，格式为 'user:password'
    'Authorization': 'Basic'+ btoa('user:password')
  },
  // 设置请求体，将搜索查询条件以 JSON 格式发送
  // 这里的查询条件是 `match_all`，表示匹配所有文档
  body: JSON.stringify({
    query: { match_all: {} }
  })
});

2. 直接调用模式的六大核心风险

2.1 安全漏洞全景分析

# 这是一个常见安全攻击示例的演示命令
# 注意：在实际生产环境中，直接使用这种方式进行搜索可能会带来安全风险，
# 例如暴露敏感信息、遭受恶意查询攻击等。

# 使用 curl 工具发起一个 HTTP 请求
# -XPOST 选项指定请求方法为 POST，常用于向服务器提交数据以执行特定操作
# "http://es-node:9200/_search?pretty" 是请求的目标 URL
# http://es-node:9200 是 Elasticsearch 节点的地址，默认端口为 9200
# _search 是 Elasticsearch 的搜索 API 端点，用于执行搜索操作
#?pretty 参数表示将响应结果以格式化的、易读的 JSON 格式返回
curl -XPOST "http://es-node:9200/_search?pretty" \
# -d 选项用于指定要发送的请求体数据
# 这里的数据是一个 JSON 格式的字符串，包含了搜索查询的具体条件
-d'
{
  # size 参数指定了搜索结果返回的文档数量上限
  # 这里设置为 10000，表示最多返回 10000 条匹配的文档
  "size": 10000,
  # query 字段定义了具体的搜索查询条件
  "query": {
    # term 查询是一种精确匹配查询，用于查找与指定值完全匹配的文档
    # 这里是在 "credit_card" 字段中查找值为 "4111-1111-1111-1111" 的文档
    # 信用卡号属于敏感信息，在实际场景中需要严格保护，避免此类信息被恶意查询
    "term": { "credit_card": "4111-1111-1111-1111" }
  }
}'

安全风险对照表

• CWE（Common Weakness Enumeration）即通用弱点枚举，是一个标准化的列表，用于识别和分类软件和硬件系统中的安全弱点。

2.2 性能瓶颈压力测试

• 测试环境配置：

  • ES集群：3节点（16核/64GB/SSD）
  • 并发用户：1000虚拟用户
  • 数据量：5000万文档

• 直接调用与网关方案对比：

3. 安全架构演进路线

3.1 分层防御体系设计

防御层级配置表

3.2 主流替代方案对比

方案选型矩阵

• BFF 即 Backend for Frontend，一种将后端服务进行适配和聚合，以更好地为前端应用提供数据和服务的架构模式。

4. API网关方案深度实践

4.1 Kong网关配置示例

• Kong 网关是一款开源的、基于 Nginx 的高性能 API 网关。

# kong.yml
# 定义服务列表，每个服务代表一个后端服务
services:
  # 定义一个名为 elasticsearch-service 的服务
  - name: elasticsearch-service
    # 该服务对应的后端 Elasticsearch 服务的访问地址
    url: http://elasticsearch:9200
    # 为该服务定义的路由规则列表
    routes:
      # 定义一个名为 search-route 的路由
      - name: search-route
        # 该路由匹配的请求路径，当客户端请求的路径以 /api/search 开头时，会匹配到这个路由
        paths: [/api/search]
        # 该路由允许的 HTTP 请求方法，这里只允许 GET 请求
        methods: [GET]
        # 为该路由应用的插件列表，插件可以对请求和响应进行各种处理
        plugins:
          # 应用 key-auth 插件，用于进行 API Key 认证
          # 该插件会要求客户端在请求中携带有效的 API Key，以验证客户端的身份
          - name: key-auth
          # 应用 rate-limiting 插件，用于对请求进行限流
          - name: rate-limiting
            # 该插件的配置项
            config:
              # 设置每分钟允许的请求次数上限为 100 次
              minute: 100
              # 设置限流策略为 local，即基于当前网关节点进行限流
              policy: local
          # 应用 request-transformer 插件，用于对请求进行转换
          - name: request-transformer
            # 该插件的配置项
            config:
              # 移除请求头中的 Authorization 字段，避免将原始的认证信息传递给后端服务
              remove:
                headers: [Authorization]
              # 将请求的 URI 替换为 /_search，将客户端请求的 /api/search 路径转换为 Elasticsearch 的搜索接口路径
              replace:
                uri: /_search

安全插件配置表

• Bot 检测（Bot Detection）
  • Bot 即机器人程序，它们可以自动执行各种任务，在网络环境中，有合法的 Bot （如搜索引擎爬虫），也有恶意的 Bot （如用于垃圾邮件发送、DDoS 攻击、数据窃取等）。
  • Bot 检测就是通过一系列技术和方法来识别网络流量、用户行为等是否由 Bot 产生，并区分其是良性还是恶意的过程。

4.2 性能优化方案

• 缓存策略配置示例：

# Nginx缓存配置
# 设置 Nginx 的代理缓存路径为 /var/cache/nginx
# levels=1:2 表示缓存目录的层级结构为一级目录和二级目录，这样可以提高文件系统的访问效率
# keys_zone=es_cache:10m 定义了一个名为 es_cache 的共享内存区域，大小为 10MB，用于存储缓存键值对的元数据
# max_size=1g 表示该缓存路径下可以使用的最大磁盘空间为 1GB
proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=es_cache:10m max_size=1g;

# 定义一个 Nginx 的 location 块，用于匹配以 /api/search 开头的请求路径
location /api/search {
    # 将匹配到的请求代理到名为 elasticsearch 的上游服务器（在 Nginx 的 upstream 配置中定义）
    proxy_pass http://elasticsearch;
    # 启用名为 es_cache 的代理缓存，当请求匹配此 location 时，会尝试从该缓存中获取响应
    proxy_cache es_cache;
    # 设置缓存键，这里使用请求的 URI 和请求体（如果有）来生成唯一的缓存键
    # 这样，相同的请求（相同的 URI 和请求体）会命中同一个缓存项
    proxy_cache_key "$request_uri|$request_body";
    # 设置不同 HTTP 状态码的缓存有效期
    # 对于状态码为 200 和 302 的响应，缓存有效期为 10 分钟
    proxy_cache_valid 200 302 10m;
    # 当出现错误（error）、超时（timeout）或缓存正在更新（updating）的情况时
    # 仍然使用缓存中的陈旧数据，以保证服务的可用性和响应的连续性
    proxy_cache_use_stale error timeout updating;
}

缓存策略效果对比

5. BFF（Backend for Frontend）模式实施指南

5.1 架构设计模式

// BFF层查询处理示例
// 定义一个 POST 请求的路由，路径为 /api/safe-search，用于处理安全搜索相关的查询
app.post('/api/safe-search', async (req, res) => {
    // 从请求体中解构出查询关键词和过滤条件
    const { query, filters } = req.body;

    // 1. 参数校验
    // 调用 isValidQuery 函数对查询关键词进行有效性检查
    // 如果查询关键词无效，返回 HTTP 400 状态码和错误信息给客户端
    if (!isValidQuery(query)) {
        return res.status(400).json({ error: 'Invalid query' });
    }

    // 2. 构造安全查询
    // 调用 buildSafeQuery 函数，根据传入的查询关键词、过滤条件、最大词项数和允许查询的字段
    // 构建一个安全的 Elasticsearch 查询对象
    const esQuery = buildSafeQuery({
        query,
        filters,
        maxTerms: 50,
        allowedFields: ['title', 'content']
    });

    // 3. 执行 ES 查询
    try {
        // 使用 Elasticsearch 客户端的 search 方法执行查询
        // 指定查询的索引为 vetted_index，并将构建好的安全查询对象作为查询体
        const result = await elasticClient.search({
            index: 'vetted_index',
            body: esQuery
        });

        // 4. 结果过滤
        // 调用 sanitizeResults 函数对查询结果进行过滤和清理
        // 确保返回给客户端的结果是安全的，不包含敏感或非法信息
        const safeResults = sanitizeResults(result.hits.hits);
        // 将过滤后的安全结果以 JSON 格式返回给客户端
        res.json(safeResults);
    } catch (err) {
        // 5. 统一错误处理
        // 当执行查询过程中出现错误时，调用 handleError 函数进行统一的错误处理
        // 该函数会根据错误类型和情况，向客户端返回合适的错误信息和状态码
        handleError(res, err);
    }
});

BFF层核心功能矩阵

• 抽象语法树（Abstract Syntax Tree，简称 AST）是源代码语法结构的一种抽象表示。
  • 它以树状结构来展现代码的语法结构，树上的每个节点都代表着源代码中的一个语法元素。
  • AST 解析转换就是将源代码解析成 AST，然后对这个 AST 进行修改、优化等操作，最后再将修改后的 AST 转换回源代码的过程。
  • AST 解析转换步骤的流程图

5.2 性能压测数据

• 测试场景：电商商品搜索（1000并发用户）

6. 企业级安全增强方案

6.1 字段级访问控制！！！

{
    // 定义角色为客户服务人员，此角色会应用下面定义的字段掩码策略
    "role": "customer_service",
    // 定义字段策略，它规定了不同数据实体下各个字段的显示方式
    "field_policies": {
        // 针对用户资料数据实体的字段掩码策略
        "user_profile": {
            // 对于用户资料中的 email 字段，采用掩码处理
            // 这意味着该字段的数据不会以明文形式显示，可能会被替换为部分字符或特定的掩码符号
            "email": "mask",
            // 对于用户资料中的 phone 字段，采用部分显示策略
            // 具体是显示从第 3 位到第 4 位的部分，其余部分可能被隐藏，以保护用户的隐私
            "phone": "partial(3-4)",
            // 对于用户资料中的 address 字段，采用完全擦除策略
            // 该字段的数据将不会被显示，可能会被替换为空字符串或占位符
            "address": "redact"
        },
        // 针对订单记录数据实体的字段掩码策略
        "order_records": {
            // 对于订单记录中的 price 字段，设置为可见
            // 这表示该字段的数据会以明文形式正常显示
            "price": "visible",
            // 对于订单记录中的 discount 字段，设置为可见
            // 该字段的数据同样会以明文形式正常显示
            "discount": "visible"
        }
    }
}

访问控制策略效果

6.2 实时审计系统

-- 审计日志示例
CREATE TABLE es_audit_log (
  log_id UUID PRIMARY KEY,
  timestamp TIMESTAMP,
  client_ip INET,
  user_id VARCHAR(255),
  index_pattern VARCHAR(255),
  query_hash BYTEA,
  status_code INT,
  response_size INT,
  risk_score INT
);

• 审计指标分析报表：

7. 迁移实施路线图

7.1 分阶段迁移策略

7.2 回滚方案设计

• 关键成功要素：
  • 1. 建立全量审计日志追溯能力
  • 2. 实施渐进式灰度发布策略
  • 3. 构建自动化安全测试流水线
  • 4. 定期进行红蓝对抗演练
  • 5. 建立动态安全策略更新机制

“安全不是产品，而是一个持续演进的过程” —— 引自《Google基础设施安全设计》