实现Redis集群JWT登录验证模式
随着用户量的增加，单点登录系统已经不能满足现代应用的需求，企业需要一个具有高可用性和伸缩性的登录验证系统。Redis集群是一个优秀的选择，本文将介绍如何构建一个基于Redis集群的JWT登录验证系统。
JWT简介
JWT（JSON Web Token）是一种用于在网络上传递声明，它通常被用来在身份提供者和服务提供者之间进行身份认证。JWT实际上是一个字符串，它由头、载荷和签名三部分组成。头部和载荷部分是明文，签名部分是使用密钥计算出来的哈希值，用于验证数据是否被篡改过。
JWT具有以下优点：
– 简单：JWT是一个简单的字符串，易于使用和传输。
– 自包含：JWT包含了所有必要的信息，可以避免多次请求 服务器 验证身份。
– 可靠性：由于JWT包含了签名，可以避免数据被篡改。
– 错误处理：JWT通过状态码和错误消息来处理异常情况。
JWT流程
JWT的流程如下：
– 用户向服务端发起登录请求。
– 服务端检查用户的用户名和密码是否正确。
– 如果验证通过，服务端生成一个JWT，并返回给客户端。
– 客户端存储JWT，以备下次请求时使用。
– 客户端将JWT作为请求头部或参数发送给服务端。
– 服务端使用密钥解析JWT，获取用户身份信息，完成身份认证。
Redis集群简介
Redis是一种高性能的内存数据存储系统，它支持多种数据结构和多种数据操作方式。Redis集群是一种分布式的Redis实例，可以支持多个节点之间分担负载和互相备份数据。Redis集群通过哈希槽分配方式，将所有的键值对分散在不同的节点上，从而获得了更高的数据可用性和负载均衡能力。
Redis集群中的登录认证流程
Redis集群可以通过Hash slot将token信息分配到不同的master节点上存储，这样就避免了数据单点故障问题，并且可以支持水平扩展。集群中的流程如下：
– 用户向服务端发起登录请求。
– 服务端检查用户的用户名和密码是否正确。
– 如果验证通过，服务端生成一个JWT，并将JWT保存到Redis集群中。
– 服务端返回JWT给客户端。
– 客户端存储JWT，以备下次请求时使用。
– 客户端将JWT作为请求头部或参数发送给服务端。
– 服务端使用密钥解析JWT，并到Redis集群中获取相应的token信息，完成身份认证。
代码实现
下面是一个基于SpringBoot和Redis的JWT登录认证示例代码。
@Configuration@EnableCaching@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {@Autowiredprivate RedisProperties redisProperties;@Beanpublic JedisPool jedisPool() {JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();jedisPoolConfig.setMinIdle(redisProperties.getMinIdle());jedisPoolConfig.setMaxIdle(redisProperties.getMaxIdle());jedisPoolConfig.setMaxTotal(redisProperties.getMaxTotal());jedisPoolConfig.setMaxWtMillis(redisProperties.getMaxWtMillis());JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, redisProperties.getHost(), redisProperties.getPort(), redisProperties.getTimeOut(), redisProperties.getPassword());return jedisPool;}}@Servicepublic class RedisService {private final JedisPool jedisPool;public RedisService(JedisPool jedisPool) {this.jedisPool = jedisPool;}public void set(String key, Object value, int seconds) {try (Jedis jedis = jedisPool.getRESOURCE()) {jedis.setex(key, seconds, JSON.toJSONString(value));}}publicT get(String key, Class clazz) {try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {String value = jedis.get(key);return JSON.parseObject(value, clazz);}}}@Servicepublic class authService {private final RedisService redisService;public AuthService(RedisService redisService) {this.redisService = redisService;}public String login(String username, String password) {// 检查用户是否存在，并验证密码是否正确。...// 生成JWTString token = buildJwt(userId, System.currentTimeMillis() + EXPIRE_TIME);// 保存token到Redis中redisService.set(token, getUserInfo(userId), TOKEN_EXPIRE_TIME);return token;}public boolean verify(String token) {// 解析JWTString userId = getUserId(token);if (StringUtils.isEmpty(userId)) {return false;}// 到Redis中检查token是否存在，如果存在，则表示验证通过，否则验证失败。Object userInfo = redisService.get(token, Object.class);if (userInfo == null) {return false;}// 让token延长一段时间，以避免频繁访问Redis。redisService.set(token, userInfo, TOKEN_EXPIRE_TIME);return true;}}
本文介绍了如何利用Redis集群和JWT构建一个高可用和可扩展的登录验证系统，同时提供了一个基于SpringBoot和Redis的示例代码。通过本文的学习，读者可以掌握如何利用Redis集群和JWT构建一个分布式的用户验证认证系统，为企业的应用系统提供更好的安全性和可靠性。
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关于memcache和Redis的区别和总结
aof目的主要是数据可靠性及高可用性，在Redis中有另外一种方法来达到目的：Replication。 由于Redis的高性能，复制基本没有延迟。 这样达到了防止单点故障及实现了高可用。 要想成功使用一种产品，我们需要深入了解它的特性。 Redis性能突出，如果能够熟练的驾驭，对国内很多大型应用具有很大帮助。
什么是redis呢，求通俗解释
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。 redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。 区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。 它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。 [1]Redis支持主从同步。 数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。 这使得Redis可执行单层树复制。 从盘可以有意无意的对数据进行写操作。 由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。 同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you WANt, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
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