需求: JWT泄露.密码重置等场景下,需要将未过期但是已经不安全的JWT主动失效. 本文不再复述JWT的基础知识,不了解的小伙伴可以自行Google一下.这里主要是针对以上需求聊一聊解决方案.如果服务端发给客户端的JWT还在有效期内,但是变得不安全,服务端需要及时将这些JWT标识出来并作废掉.相较于session机制,服务端对JWT的控制要弱很多.JWT一旦签发,就脱离了服务端的掌控.通常情况下,服务端只能通过设置JWT的过期时间“exp”声明,使得JWT在过期后被动失效. 正所谓鱼与熊掌不可兼

大家好,我是不才陈某~ 今天这篇文章介绍一下如何在修改密码.修改权限.注销等场景下使JWT失效. 文章的目录如下: 解决方案 JWT最大的一个优势在于它是无状态的,自身包含了认证鉴权所需要的所有信息,服务器端无需对其存储,从而给服务器减少了存储开销. 但是无状态引出的问题也是可想而知的,它无法作废未过期的JWT.举例说明注销场景下,就传统的cookie/session认证机制,只需要把存在服务器端的session删掉就OK了. 但是JWT呢,它是不存在服务器端的啊,好的那我删存在客户端的JWT行

如今,越来越多的项目开始采用JWT作为认证授权机制,那么它和之前的Session究竟有什么区别呢?今天就让我们来了解一下. JWT是什么 定义 JSON Web Token(JWT)是一个开放标准(RFC 7519),它定义了一种紧凑和自包含的方式,用于在各方之间作为JSON对象安全地传输信息.作为标准,它没有提供技术实现,但是大部分的语言平台都有按照它规定的内容提供了自己的技术实现,所以实际在用的时候,只要根据自己当前项目的技术平台,到官网上选用合适的实现库即可. 特点 使用JWT来传输数据,

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

二.Redis Key失效机制 Redis的Key失效机制,主要借助借助EXPIRE命令: EXPIRE key 30 上面的命令即为key设置30秒的过期时间,超过这个时间,我们应该就访问不到这个值了.接下来我们继续深入探究这个问题,Redis缓存失效机制是如何实现的呢? 惰性淘汰机制 惰性淘汰机制即当客户端请求操作某个key的时候,Redis会对客户端请求操作的key进行有效期检查,如果key过期才进行相应的处理,惰性淘汰机制也叫消极失效机制. 我们看看t_string组件下面对get请求处

eureka服务端配置 #eureka server刷新readCacheMap的时间,注意,client读取的是readCacheMap,这个时间决定了多久会把readWriteCacheMap的缓存更新到readCacheMap上#默认30seureka.server.responseCacheUpdateInvervalMs=3000#eureka server缓存readWriteCacheMap失效时间,这个只有在这个时间过去后缓存才会失效,失效前不会更新,过期后从registry重新

Redis缓存失效的故事要从EXPIRE这个命令说起,EXPIRE允许用户为某个key指定超时时间,当超过这个时间之后key对应的值会被清除,这篇文章主要在分析Redis源码的基础上站在Redis设计者的角度去思考Redis缓存失效的相关问题. Redis缓存失效机制 Redis缓存失效机制是为应对缓存应用的一种很常见的场景而设计的,讲个场景: 我们为了减轻后端数据库的压力,很开心的借助Redis服务把变化频率不是很高的数据从DB load出来放入了缓存,因此之后的一段时间内我们都可以直接从缓存

==============================web 项目鉴权============================== 主要的鉴权方式有:1. 用户名/密码鉴权, 然后通过 Session/Cookie 保存鉴权结果. 2. 用户名/密码鉴权, 通过 Basic authentication 方式, 每次请求都要将 appId/appSecret 加到 HTTP [Authorization] header. 3. 用户名/密码鉴权, 然后通过 JWT token 保存鉴权结果

HBase定义 HBase 是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建 大规模结构化存储集群. HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似, HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统:Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据, HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数

原文链接:http://www.csdn.net/article/2014-01-22/2818227-CDN-Architecture 在天猫双11活动中,商品详情.店铺等浏览型系统,通常会承受超出日常数倍甚至数十倍的流量冲击.随着历年来双11流量的大幅增加,每年这些浏览型系统都要面临容量评估.硬件扩容.性能优化等各类技术挑战.因此,架构方面的重点在于,如何能够利用合理成本应对瞬间飙高的峰值请求,并确保活动完整周期中系统容量的可伸缩性.用户响应时间的稳定性,以及外部依赖系统出现问题时的高可用性

http://www.tuicool.com/articles/iieIz2 一.   简介 history  started by chad walters and jim 2006.11 G release paper on BigTable 2007.2 inital HBase prototype created as Hadoop contrib 2007.10 First useable Hbase 2008.1 Hadoop become Apache top-level proj

Redisson使用起来很方便,但是需要redis环境支持eval命令,否则一切都是悲剧,比如me.结果还是要用RedisCommands去写一套.例子就如下,获得一个RLock锁对象,然后tryLock 和unlock.trylock方法提供了锁重入的实现,并且客户端一旦持有锁,就会在能正常运行期间一直持有锁,直到主动unlock或者节点故障,主动失效(超过默认的过期时间)释放锁.  http://blog.jobbole.com/99751/

本博文的主要内容有: .HBase定义 .HBase 的特点 .HBase 访问接口  .HBase 存储结构 .HBase设计 .HBase安装 .HBase shell操作  .输入 help 可以看到命令分组 .部分命令清单 .下边分组举例 Shell 的各种操作 .general操作    .ddl操作 .dml操作  .HBase 客户端     .Scan 对象提供了默认构造函数,一般使用默认构造函数        .Put 常用的方法有以下几个 .MapReduce 操作 HBas

会话(Session)跟踪是Web程序中经常使用的技术,用来跟踪用户的整个会话.经常使用的会话跟踪技术是Cookie与Session.Cookie通过在client记录信息确定用户身份,Session通过在server端记录信息确定用户身份. 本章将系统地讲述Cookie与Session机制,并比較说明什么时候不能用Cookie,什么时候不能用Session. 1.1  Cookie机制 在程序中,会话跟踪是非常重要的事情.理论上,一个用户的全部请求操作都应该属于同一个会话,而还有一个用户的全部

定义: HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,HBase是Google Bigtable的开源实现,它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协同服务.  逻辑视图: 用户对hbase中的数据在逻辑上通过rowkey,column family, cell ,timestamp进行管理 Row Key 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键.访问hbase table中

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhoubin1992/article/details/46379055 ASimpleCache框架源代码链接 https://github.com/yangfuhai/ASimpleCache 杨神作品.大家最熟悉他的应该是afinal框架吧 官方介绍 ASimpleCache 是一个为android制定的 轻量级的 开源缓存框架. 轻量到仅仅有一个java文件(由十几个类精简而来). 1.它能够缓存什么东西? 普通的字符串.Json

有很长一段时间ubuntu人,很多人会突然提示:磁盘空间不足1G. 然后很长一段时间分析..最近遇到的类别似问题.记录,如下面: 一个:.xsession-errors.old 能够在终端看到主用户文件夹下有这么一个隐藏文件.我看到的时候 大小有22G左右!网上查了,说这个文件是由于我们本机与server之间通信错误的记录集合,会不断的添加记录. 有人提议能够写个脚本定期删除这个文件.这样太麻烦了,能够使用例如以下命令解决这一问题: rm .xsession-errors.old touch .

Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发者更加方便快捷地创建智能应用程序.Apache Mahout项目已经发展到了它的第三个年头,眼下已经有了三个公共发行版本号.Mahout包括很多实现,包括聚类.分类.推荐过滤.频繁子项挖掘.此外,通过使用 Apache Hadoop 库.Mahout 能够有效地扩展到云中. Mahout 的创始人 Grant Ingersoll 介绍了机器

Web请求过程 如何发起请求:browser,httpclient http解析:chrome ,cache Dns域名解析:域名缓存 cdn:负载,动态加速,回源 Java I/O I/0类库的基本架构:字节操作,字符操作,字节字符的转化 磁盘的I/O:内核空间,用户空间,同步,异步,内存映射 网络I/O工作机制:tcp状态转化,网络传输的因素,socket的工作机制,通信链路,数据传输 NIO的工作方式:BIO cpu被抢占,channel,select,selectionkey,byteb

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