使用Redis集群实现JWT安全认证
在现代应用程序中，安全认证是最基本的要求之一。JWT（JSON Web Token）是一个领域中非常受欢迎的标准，它为应用程序提供了一种安全的认证机制。Redis作为一种强大的NoSQL数据库，它也提供了一种快速、可靠的方式来存储和处理JWT，同时支持对JWT进行验证和解析。本文将介绍如何使用Redis集群实现JWT安全认证。
什么是JWT？
JSON Web Token (JWT) 是一个开放标准 (RFC 7519)，它定义了一种紧凑且自包含的方式，用于在各方之间安全地传输信息。它主要用于客户端和 服务器 之间传递基于JSON的安全令牌。该令牌被设计为紧凑、独立和可扩展的，并且具有足够的灵活性，以满足各种应用程序中的需求。
如何使用JWT？
在实际使用中，JWT通常由三个部分组成，分别是Header（头部）、Payload（信息载荷）和Signature（签名）。它们通常是由点分隔符分隔的一段 Base64 编码的字符串。
Header部分：包含了token的元数据信息，例如哪种类型的token、使用的加密算法等。例如：
{"alg": "HS256","typ": "JWT"}
Payload部分：包含了需要传输的信息，例如用户ID、用户角色等。例如：
{"sub": "1234567890","name": "John Doe","iat": 1516239022}
Signature部分：使用Header和Payload部分的信息和一个密钥来签名，以便于验证后台的请求是否有效。例如：
HMACSHA256(base64UrlEncode(header) + "." +base64UrlEncode(payload),secret)
JWT的优点：
1. JWT是基于token的，因此可以避免使用Cookie的一些限制，例如跨域、CSRF攻击等。
2. JWT 是易于扩展的，可以添加任意数量及类型的信息。
3. JWT可以减轻服务器的状态负担，因为服务器不必提前存储session信息，而只需对JWT进行验证和解析即可。
使用Redis集群存储JWT
在实际应用中，我们通常需要在多个应用程序之间共享JWT。为了保证高可用性和可扩展性，我们可以使用Redis作为JWT的存储引擎。Redis提供了键值对操作，支持高速读写，适合用作缓存或存储。
Redis集群是为了提高Redis的可用性和可扩展性而设计的，它将多个Redis实例组合在一起，形成一个单独的数据存储，从而实现进行水平扩展和高可用性。Redis集群可以自动分片和重新分配数据，并使用复制来保证可用性。
我们可以将JWT的Header和Payload部分存储在Redis集群中，并设置过期时间，以便能够在服务端对JWT进行快速有效的验证。同时，我们可以使用Redis的发布/订阅功能，以便能够在JWT过期时进行相应的处理，例如刷新JWT或删除JWT。
Code示例：
以下是使用Node.js和ioredis（Node.js Redis库）实现以下功能的代码示例：
“`javascript
const Redis = require(‘ioredis’);
const redisCluster = new Redis.Cluster([
{ host: ‘127.0.0.1’, port: 7000 },
{ host: ‘127.0.0.1’, port: 7001 },
{ host: ‘127.0.0.1’, port: 7002 }
// 将 JWT 存储在 Redis 中并设置过期时间
redisCluster.set(jwt, payload, ‘EX’, 300);
// 从 Redis 中获取 JWT 信息
const result = awt redisCluster.get(jwt);
// 发布 JWT 过期消息
redisCluster.publish(‘jwt.expire’, jwt);
总结使用Redis集群存储JWT可以提高应用程序的可用性和可扩展性，同时也可以提高JWT的性能和安全性。在实际应用中，我们可以根据需要选择适当的JWT实现方式以及Redis集群实现方式。
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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。
nginx实现tomcat集群的负载均衡有几种方式
一，如果仅是对外提供一个页面访问，不用区分单一用户（不区分每个访问session，不涉及用户权限，用户资料等内容），仅仅配置nginx负载均衡策略即可。 nginx负载均衡策略主要分一下四种：1)、轮询（默认）每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器宕机，能自动剔除。 2)、ip_hash 每个请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一个后端服务器。 3)、fair 按后端服务器的响应时间来分配请求，响应时间短的优先分配。 4)、url_hash 按访问url的hash结果来分配请求，使每个url定向到同一个后端服务器，后端服务器为缓存时比较有效。 二，如果涉及到用户session，做一些鉴权缓存、存放临时信息时，就必须做tomcat的session共享。 目前可参考到的session共享方式主要分为两种。 1）利用tomcat自带的组播机制，实现session复制。 对tomcat及应用的若干配置文件进行配置即可实现，网上有很多资料可参考。 但这种方式些弊端，看过一些资料，不建议用session复制的方式。 在实际使用过程中，也发现有存在session莫名失踪的现象。 2）利用第三方机制存储session。 比较常见的是tomcat集成memcached服务器来存储session。 实际项目中，我们采用过利用redis实现session存储，redis高效的存取性能为高效的访问提供了保障，但是目前redis的集群功能似乎没有发布，如何解决redis的单点故障需要研究。
PHP 如何在Redis中实现事物（事物提交和事物
public function index(){$serv = new \swoole_server(0.0.0.0, 9501);$serv->set([worker_num => 1,//一般设置为服务器CPU数的1-4倍task_worker_num => 8,//task进程的数量daemonize => 1,//以守护进程执行max_request => ,//最大请求数量task_ipc_mode => 2 //使用消息队列通信，并设置为争抢模式]);$serv->on(Receive, [$this, onReceive]);//接收任务，并投递$serv->on(Task, [$this, onTask]);//可以在这个方法里面处理任务$serv->on(Finish, [$this, onFinish]);//任务完成时候调用$serv->start();}
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