SpringBoot 集成Shiro之使用Redis缓存授权认证信息

因为用户认证与授权需要从数据库中查询并验证信息，但是对于权限很少改变的情况，这样不断从数据库中查询角色验证权限，对整个系统的开销很大，对数据库压力也随之增大。因此可以将用户认证和授权信息都缓存起来，第一次缓存没有的时候会自动从数据库中获取，并添加到缓存中；如果缓存中已经有该登录用户的认证和权限信息就直接从缓存中拿。

使用CacheManager

Cache的作用

• 用来减轻数据库的访问压力，从而提升查询效率。

• 流程

  

使用默认的EhCache实现缓存

1、引入Ehcache相关依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.shiro/shiro-ehcache -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shiro</groupId>
    <artifactId>shiro-ehcache</artifactId>
    <version>1.4.0</version>
</dependency>

2、开启缓存

在ShiroConfig配置类中，找到注入的Realm方法，开启缓存

 @Bean
    public Realm getRealm() {
        CustomRelam customRelam = new CustomRelam();
        // 创建校验匹配器
        HashedCredentialsMatcher hashedCredentialsMatcher = new HashedCredentialsMatcher();
        // 散列1024次
        hashedCredentialsMatcher.setHashIterations(1024);
        // 加密算法是MD5
        hashedCredentialsMatcher.setHashAlgorithmName("md5");
        customRelam.setCredentialsMatcher(hashedCredentialsMatcher);

        // 开启全局缓存
        customRelam.setCachingEnabled(true);
        // 开启认证缓存
        customRelam.setAuthenticationCachingEnabled(true);
        // 设置认证缓存管理的名字
        customRelam.setAuthenticationCacheName("authenticationCache");
        // 开启授权缓存管理
        customRelam.setAuthorizationCachingEnabled(true);
        // 设置授权缓存管理的名字
        customRelam.setAuthorizationCacheName("authorizationCache");
        // 开启缓存
        customRelam.setCacheManager(new EhCacheManager());

        return customRelam;
    }

开启缓存后第一次认证与授权需要查询数据库，以后再不修改用户权限或者密码的情况下都是从缓存中取出数据。

Shiro使用Redis做缓存

1、引入相关依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <version>2.3.2.RELEASE</version>
</dependency>

2、配置redis连接

spring.redis.database=0
spring.redis.port=6379
spring.redis.host=127.0.0.1
# 链接超时时间 单位 ms（毫秒）
spring.redis.timeout=3000
################ Redis 线程池设置 ##############
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制） 默认 8
spring.redis.jedis.pool.max-active=8
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认 -1
spring.redis.jedis.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接 默认 8
spring.redis.jedis.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接 默认 0
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0

3、启动redis服务

Windows下进入redis目录，先启动redis-server.exe,然后启动redis-cli.exe

进入命令行

然后在cache包下创建RedisCacheManager实现CacheManager接口

public class RedisCacheManager implements CacheManager {
    @Override
    public <K, V> Cache<K, V> getCache(String cacheKey) throws CacheException {
        return new RedisCache<>(cacheKey);
    }
}

创建RedisCache实现Cache接口

public class RedisCache<K, V> implements Cache<K, V> {
    private String cacheName;

    public RedisCache() {
    }

    public RedisCache(String cacheName) {
        this.cacheName = cacheName;
    }

    private RedisTemplate getRedisTemplate() {
        RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) ApplicationContextUtil.getBean("redisTemplate");
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        return redisTemplate;
    }

    @Override
    public V get(K k) throws CacheException {

        return (V) getRedisTemplate().opsForHash().get(this.cacheName,k.toString());

    }

    @Override
    public V put(K k, V v) throws CacheException {

        getRedisTemplate().opsForHash().put(this.cacheName,k.toString(), v);
        return null;
    }

     @Override
    public V remove(K k) throws CacheException {

        return (V) getRedisTemplate().opsForHash().delete(this.cacheName,k.toString());
    }

    @Override
    public void clear() throws CacheException {
        getRedisTemplate().opsForHash().delete(this.cacheName);
    }

    @Override
    public int size() {
        return getRedisTemplate().opsForHash().size(this.cacheName).intValue();
    }

    @Override
    public Set<K> keys() {
        return getRedisTemplate().opsForHash().keys(this.cacheName);
    }

    @Override
    public Collection<V> values() {
        return getRedisTemplate().opsForHash().values(this.cacheName);
    }
}

由于自定义realm中认证所需要的盐值内部并没有实现序列化接口，所以我们需要自己定一个MyByteSource继承SimpleByteSource并实现Serializable接口

import org.apache.shiro.util.SimpleByteSource;

import java.io.Serializable;

public class MyByteSource extends SimpleByteSource implements Serializable {
    public MyByteSource(String string) {
        super(string);
    }
}

在自定义的Realm中需要在认证的方法中，改写salt的处理。

• 注意实体类（角色类，用户类，权限类）要记得实现Serializable接口

  最后在Shiro配置类中开启缓存，使用我们自己定义的RedisManager

   @Bean
      public Realm getRealm() {
          CustomRelam customRelam = new CustomRelam();
          // 创建校验匹配器
          HashedCredentialsMatcher hashedCredentialsMatcher = new HashedCredentialsMatcher();
          // 散列1024次
          hashedCredentialsMatcher.setHashIterations(1024);
          // 加密算法是MD5
          hashedCredentialsMatcher.setHashAlgorithmName("md5");
          customRelam.setCredentialsMatcher(hashedCredentialsMatcher);
  
          // 开启全局缓存
          customRelam.setCachingEnabled(true);
          // 开启认证缓存
          customRelam.setAuthenticationCachingEnabled(true);
          // 设置认证缓存管理的名字
          customRelam.setAuthenticationCacheName("authenticationCache");
          // 开启授权缓存管理
          customRelam.setAuthorizationCachingEnabled(true);
          // 设置授权缓存管理的名字
          customRelam.setAuthorizationCacheName("authorizationCache");
          // 开启Redis缓存
          customRelam.setCacheManager(new RedisCacheManager());
  
          return customRelam;
      }
  

  启动项目，登录用户，第一次会从数据库中查询，并通过RedisTemplate的put方法将用户信息装入缓存，下次再刷新首页就会从redis中查询权限，授权等信息。退出时会调用RedisTemplate中的remove方法清除向对应的用户缓存。