SpringBoot 整合 jackson 轻松搞定接口数据脱敏
一、简介
实际的业务开发过程中，我们经常需要对用户的隐私数据进行脱敏处理，所谓脱敏处理其实就是将数据进行混淆隐藏，例如下图，将用户的手机号、地址等数据信息，采用*进行隐藏，以免泄露个人隐私信息。
如果需要脱敏的数据范围很小很小，甚至就是指定的字段，一般的处理方式也很简单，就是写一个隐藏方法即可实现数据脱敏。
如果是需求很少的情况下，采用这种方式实现没太大问题，好维护！
但如果是类似上面那种很多位置的数据，需要分门别类的进行脱敏处理，通过这种简单粗暴的处理，代码似乎就显得不太优雅了。
思考一下，我们可不可以在数据输出的阶段，进行统一数据脱敏处理，这样就可以省下不少体力活。
说到数据输出，很多同学可能会想到 JSON 序列化。是的没错，我们所熟悉的 web 系统，就是将数据通过 json 序列化之后展示给前端。
那么问题来了，如何在序列化的时候，进行数据脱敏处理呢？
废话不多说，代码直接撸上！
二、方案实践
2.1、首先添加依赖包
默认的情况下，如果当前项目已经添加了spring-web包或者spring-boot-starter-web包，因为这些jar包已经集成了jackson相关包，因此无需重复依赖。
如果当前项目没有jackson包，可以通过如下方式进行添加相关依赖包。
<!--jackson依赖-->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-core</artifactId>
<version>2.9.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-annotations</artifactId>
<version>2.9.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.9.8</version>
</dependency>2.2、编写脱敏类型枚举类，满足不同场景的处理
public enum SensitiveEnum {
/**
* 中文名
*/
CHINESE_NAME,
/**
* 身份证号
*/
ID_CARD,
/**
* 座机号
*/
FIXED_PHONE,
/**
* 手机号
*/
MOBILE_PHONE,
/**
* 地址
*/
ADDRESS,
/**
* 电子邮件
*/
EMAIL,
/**
* 银行卡
*/
BANK_CARD,
/**
* 公司开户银行联号
*/
CNAPS_CODE
}2.3、编写脱敏注解类
import com.fasterxml.jackson.annotation.JacksonAnnotationsInside;
import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonSerialize;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@JacksonAnnotationsInside
@JsonSerialize(using = SensitiveSerialize.class)
public @interface SensitiveWrapped {
/**
* 脱敏类型
* @return
*/
SensitiveEnum value();
}2.4、编写脱敏序列化类
import com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator;
import com.fasterxml.jackson.databind.BeanProperty;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonSerializer;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializerProvider;
import com.fasterxml.jackson.databind.ser.ContextualSerializer;
import java.io.IOException;
import java.util.Objects;
public class SensitiveSerialize extends JsonSerializer<String> implements ContextualSerializer {
/**
* 脱敏类型
*/
private SensitiveEnum type;
@Override
public void serialize(String s, JsonGenerator jsonGenerator, SerializerProvider serializerProvider) throws IOException {
switch (this.type) {
case CHINESE_NAME: {
jsonGenerator.writeString(SensitiveInfoUtils.chineseName(s));
break;
}
case ID_CARD: {
jsonGenerator.writeString(SensitiveInfoUtils.idCardNum(s));
break;
}
case FIXED_PHONE: {
jsonGenerator.writeString(SensitiveInfoUtils.fixedPhone(s));
break;
}
case MOBILE_PHONE: {
jsonGenerator.writeString(SensitiveInfoUtils.mobilePhone(s));
break;
}
case ADDRESS: {
jsonGenerator.writeString(SensitiveInfoUtils.address(s, 4));
break;
}
case EMAIL: {
jsonGenerator.writeString(SensitiveInfoUtils.email(s));
break;
}
case BANK_CARD: {
jsonGenerator.writeString(SensitiveInfoUtils.bankCard(s));
break;
}
case CNAPS_CODE: {
jsonGenerator.writeString(SensitiveInfoUtils.cnapsCode(s));
break;
}
}
}
@Override
public JsonSerializer<?> createContextual(SerializerProvider serializerProvider, BeanProperty beanProperty) throws JsonMappingException {
// 为空直接跳过
if (beanProperty != null) {
// 非 String 类直接跳过
if (Objects.equals(beanProperty.getType().getRawClass(), String.class)) {
SensitiveWrapped sensitiveWrapped = beanProperty.getAnnotation(SensitiveWrapped.class);
if (sensitiveWrapped == null) {
sensitiveWrapped = beanProperty.getContextAnnotation(SensitiveWrapped.class);
}
if (sensitiveWrapped != null) {
// 如果能得到注解，就将注解的 value 传入 SensitiveSerialize
return new SensitiveSerialize(sensitiveWrapped.value());
}
}
return serializerProvider.findValueSerializer(beanProperty.getType(), beanProperty);
}
return serializerProvider.findNullValueSerializer(beanProperty);
}
public SensitiveSerialize() {}
public SensitiveSerialize(final SensitiveEnum type) {
this.type = type;
}
}其中createContextual的作用是通过字段已知的上下文信息定制JsonSerializer对象。
2.4、编写脱敏工具类
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
public class SensitiveInfoUtils {
/**
* [中文姓名] 只显示第一个汉字，其他隐藏为2个星号<例子：李**>
*/
public static String chineseName(final String fullName) {
if (StringUtils.isBlank(fullName)) {
return "";
}
final String name = StringUtils.left(fullName, 1);
return StringUtils.rightPad(name, StringUtils.length(fullName), "*");
}
/**
* [中文姓名] 只显示第一个汉字，其他隐藏为2个星号<例子：李**>
*/
public static String chineseName(final String familyName, final String givenName) {
if (StringUtils.isBlank(familyName) || StringUtils.isBlank(givenName)) {
return "";
}
return chineseName(familyName + givenName);
}
/**
* [身份证号] 显示最后四位，其他隐藏。共计18位或者15位。<例子：420**********5762>
*/
public static String idCardNum(final String id) {
if (StringUtils.isBlank(id)) {
return "";
}
return StringUtils.left(id, 3).concat(StringUtils
.removeStart(StringUtils.leftPad(StringUtils.right(id, 4), StringUtils.length(id), "*"),
"***"));
}
/**
* [固定电话] 后四位，其他隐藏<例子：****1234>
*/
public static String fixedPhone(final String num) {
if (StringUtils.isBlank(num)) {
return "";
}
return StringUtils.leftPad(StringUtils.right(num, 4), StringUtils.length(num), "*");
}
/**
* [手机号码] 前三位，后四位，其他隐藏<例子:138******1234>
*/
public static String mobilePhone(final String num) {
if (StringUtils.isBlank(num)) {
return "";
}
return StringUtils.left(num, 3).concat(StringUtils
.removeStart(StringUtils.leftPad(StringUtils.right(num, 4), StringUtils.length(num), "*"),
"***"));
}
/**
* [地址] 只显示到地区，不显示详细地址；我们要对个人信息增强保护<例子：北京市海淀区****>
*
* @param sensitiveSize 敏感信息长度
*/
public static String address(final String address, final int sensitiveSize) {
if (StringUtils.isBlank(address)) {
return "";
}
final int length = StringUtils.length(address);
return StringUtils.rightPad(StringUtils.left(address, length - sensitiveSize), length, "*");
}
/**
* [电子邮箱] 邮箱前缀仅显示第一个字母，前缀其他隐藏，用星号代替，@及后面的地址显示<例子:g**@163.com>
*/
public static String email(final String email) {
if (StringUtils.isBlank(email)) {
return "";
}
final int index = StringUtils.indexOf(email, "@");
if (index <= 1) {
return email;
} else {
return StringUtils.rightPad(StringUtils.left(email, 1), index, "*")
.concat(StringUtils.mid(email, index, StringUtils.length(email)));
}
}
/**
* [银行卡号] 前六位，后四位，其他用星号隐藏每位1个星号<例子:6222600**********1234>
*/
public static String bankCard(final String cardNum) {
if (StringUtils.isBlank(cardNum)) {
return "";
}
return StringUtils.left(cardNum, 6).concat(StringUtils.removeStart(
StringUtils.leftPad(StringUtils.right(cardNum, 4), StringUtils.length(cardNum), "*"),
"******"));
}
/**
* [公司开户银行联号] 公司开户银行联行号,显示前两位，其他用星号隐藏，每位1个星号<例子:12********>
*/
public static String cnapsCode(final String code) {
if (StringUtils.isBlank(code)) {
return "";
}
return StringUtils.rightPad(StringUtils.left(code, 2), StringUtils.length(code), "*");
}
}2.5、编写测试实体类
最后，我们编写一个实体类UserEntity，看看转换后的效果如何？
public class UserEntity {
/**
* 用户ID
*/
private Long userId;
/**
* 用户姓名
*/
private String name;
/**
* 手机号
*/
@SensitiveWrapped(SensitiveEnum.MOBILE_PHONE)
private String mobile;
/**
* 身份证号码
*/
@SensitiveWrapped(SensitiveEnum.ID_CARD)
private String idCard;
/**
* 年龄
*/
private String sex;
/**
* 性别
*/
private int age;
//省略get、set...
}测试程序如下：
public class SensitiveDemo {
public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
UserEntity userEntity = new UserEntity();
userEntity.setUserId(1l);
userEntity.setName("张三");
userEntity.setMobile("18000000001");
userEntity.setIdCard("420117200001011000008888");
userEntity.setAge(20);
userEntity.setSex("男");
//通过jackson方式，将对象序列化成json字符串
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
System.out.println(objectMapper.writeValueAsString(userEntity));
}
}结果如下：
{"userId":1,"name":"张三","mobile":"180****0001","idCard":"420*****************8888","sex":"男","age":20}很清晰的看到，转换结果成功！
如果你当前的项目是基于SpringMVC框架进行开发的，那么在对象返回的时候，框架会自动帮你采用jackson框架进行序列化。
@RequestMapping("/hello")
public UserEntity hello() {
UserEntity userEntity = new UserEntity();
userEntity.setUserId(1l);
userEntity.setName("张三");
userEntity.setMobile("18000000001");
userEntity.setIdCard("420117200001011000008888");
userEntity.setAge(20);
userEntity.setSex("男");
return userEntity;
}请求网页http://127.0.0.1:8080/hello，结果如下：
三、小结
在实际的业务场景开发中，采用注解方式进行全局数据脱敏处理，可以有效的解决敏感数据隐私泄露的问题。
本文主要从实操层面对数据脱敏处理做了简单的介绍，可能有些网友还有更好的解决方案，欢迎下方留言，后面如果遇到了好的解决办法，也会分享给大家，愿对大家有所帮助！
四、参考
1.https://blog.csdn.net/liufei198613/article/details/79009015
2.https://yanbin.blog/customize-jackson-annotation-and-disable-specific-annotation/
3.https://www.jianshu.com/p/d54a970c251a
