原文:从Client应用场景介绍IdentityServer4(五) 本节将在第四节基础上介绍如何实现IdentityServer4从数据库获取User进行验证,并对Claim进行权限设置. 一.新建Web API资源服务,命名为ResourceAPI (1)新建API项目,用来进行user的身份验证服务. (2)配置端口为5001 安装Microsoft.EntityFrameworkCore包 安装Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServer包 安装Micr…

原文:从Client应用场景介绍IdentityServer4(四) 上节以对话形式,大概说了几种客户端授权模式的原理,这节重点介绍Hybrid模式在MVC下的使用.且为实现IdentityServer4从数据库获取User进行验证,并对Claim进行权限设置打下基础(第五节介绍). 本节内容比较多,且涉及一.二节的内容,如有不懂,可先熟悉一.二节知识. 一.新建授权服务,命名为AuthServer (1)新建Web API项目,不用配置HTTPS,不进行身份验证. 设置成控制台方式运行,端口设…

原文:从Client应用场景介绍IdentityServer4(二) 本节介绍Client的ClientCredentials客户端模式,先看下画的草图: 一.在Server上添加动态新增Client的API 接口. 为了方便测试,在Server服务端中先添加swagger,添加流程可参考:https://www.cnblogs.com/suxinlcq/p/6757556.html 在ValuesController控制器中注入ConfigurationDbContext上下文,此上下文可用来…

原文:从Client应用场景介绍IdentityServer4(三) 在学习其他应用场景前,需要了解几个客户端的授权模式.首先了解下本节使用的几个名词 Resource Owner:资源拥有者,文中称"user": Client为第三方客户端: Authorization server为授权服务器: redirection URI:简单理解为取数据的地址: User Agent:用户代理,本文中就是指浏览器: 这里把访问资源服务器简单理解成取数据. Resource Owner Pas…

原文:从Client应用场景介绍IdentityServer4(一) 一.背景 IdentityServer4的介绍将不再叙述,百度下可以找到,且官网的快速入门例子也有翻译的版本.这里主要从Client应用场景方面介绍对IdentityServer4的应用. 首先简要介绍ID Token和Access Token: Access Token是授权第三方客户端访问受保护资源的令牌. ID Token是第三方客户端标识用户身份认证的问令牌,是JSON Web Token格式. 二.Client应用场…

一. 前言 经过了一个多月的努力,软件系统又添加了不少新功能.这些功能包括非常实用的数据导入导出,对触摸进行优化的画布和画笔工具,以及对一些智能分析的报告生成模块等.进一步加强了平台系统级的功能. 马上要进入研三了,这套系统和我本人一样,前途未卜.一方面,实验室要求重新以JAVA开发一套数据挖掘框架而放弃当前的.NET版本,我的思路是两边一起发展,优势互补,可惜后继无人.另一方面,马上毕业的我,未来做不做数据挖掘工作都是两说,在多方面的压力下,开发软件目前近似于奢侈的选择.但是,就算是为了自己心…

一.消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题.实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构.是大型分布式系统不可缺少的中间件. 目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等. 二.消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景.异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景.本篇使用ActiveMQ+SpringBoot来模拟这四个场景. 2.…

这篇文章主要介绍了Redis中5种数据结构的使用场景介绍,本文对Redis中的5种数据类型String.Hash.List.Set.Sorted Set做了讲解,需要的朋友可以参考下 一.redis 数据结构使用场景 原来看过 redisbook 这本书,对 redis 的基本功能都已经熟悉了,从上周开始看 redis 的源码.目前目标是吃透 redis 的数据结构.我们都知道,在 redis 中一共有5种数据结构,那每种数据结构的使用场景都是什么呢? String——字符串 Hash——字典…

面临的问题 对于高并发高訪问的Web应用程序来说,数据库存取瓶颈一直是个令人头疼的问题.特别当你的程序架构还是建立在单数据库模式,而一个数据池连接数峰 值已经达到500的时候,那你的程序执行离崩溃的边缘也不远了.非常多小站点的开发者一開始都将注意力放在了产品需求设计上,缺忽视了程序总体性能,可扩 展性等方面的考虑,结果眼看着訪问量一天天网上爬,可突然发现有一天站点由于訪问量过大而崩溃了.到时候哭都来不及.所以我们一定要未雨绸缪.在数据库还 没罢工前.想方设法给它减负.这也是这篇文章的主要议题.…

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…