JSON Web Token (JWT) 是一种开放标准，它定义了用于双向认证的基于客户端和 服务器 之间轻量级JSON对象的机制。这是由于它的认证性，基于安全性和简易性，JWT已经被广泛的用在各种场景下。实际上，JWT已经成为现代Web应用认证的一种国际规范。
使用Redis集群构建JWT认证体系，可以提高鉴权和授权过程的可用性，以及支持负载平衡机制。
应用程序服务器可以获取用于认证的JWT令牌，并存储在Redis集群中。每个请求都会传递JWT令牌，当客户端请求的令牌不存在时，应用程序服务器将会返回一个错误，以确保令牌有效性。
下面我们就以Node.js、Express和Redis构建一个安全的JWT认证体系的流程来说明：
步骤1：安装和启动Redis。
步骤2：在Node.js项目中初始化Redis连接，并安装JSON web token库。
JavaScript 代码如下：
const redis = require(‘redis’);
const jwt = require(‘jsonwebtoken’);
const redisClient = redis.createClient();
步骤3：为用户生成一个jwt令牌。
JavaScript 代码如下：
let token = jwt.sign({id:user.id}, secret);
步骤4：将生成的jwt令牌存储在redis中。
JavaScript 代码如下：
redisClient.set(token, JSON.stringify(user));
步骤5：在请求过程中验证jwt令牌，并将结果返回给客户端。
JavaScript 代码如下：
jwt.verify(token, secret, (err, decoded) => {
return res.json({status: “ERROR”});
redisClient.get(token, (err, user) => {
if(err || !user){
return res.json({status: “ERROR”});
return res.json({
status: “SUCCESS”,
user: JSON.parse(user)
以上流程可以确保使用Redis构建的JWT认证体系是安全的。Redis帮助了我们在提高性能和支持负载均衡机制的同时，提供了一种安全的解决方案，以保证用户安全。
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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。
关于中国现代物流发展的参考文献
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产业经济学本科毕业论文题目
提供一些产业经济学的毕业论文题目，供参考。1．产业结构高级化的制度环境构建2．加入WTO后我国电信业的现状和发展战略3．基础设施领域的民营化问题4. 我国城市公用事业的融资问题5．自然垄断行业政府管制问题6．城市化进程中的二元结构难题及对策研究7．城市化与二、三产业发展的关系问题8．从电力严重短缺看基础性产业的市场化改革9．从电力短缺看基础性产业超前建设的必要性10．基础产业（相对于其他产业）超前建设程度的研究11．国家垄断行业改革的难点与路径12．“中国制造”的产业基础发展研究13．产业集群与区域国际竞争力研究14．产业集聚与中国地区差距15．专业市场的交易效率及其创新转型17．中小企业集群组织结构研究18．城市公用事业发展及其相关问题研究19．论我国医药价格形成机制20.我国自然垄断产业的放松管制政策21．我国电信产业发展的相关问题22．医疗服务市场化与医疗体制改革23．产业发展与小城镇协调发展问题研究24．农业水资源高效利用管理机制研究25．城市水资源高效利用问题（包括水价、管理体制等）26．农业的产业化、市场化研究27．某地区特色农业产业发展问题28．矿业安全问题研究29．目前我国煤、电价格冲突问题研究30．对我国邮政产业管制体制改革的分析31．论我国民航产业的放松管制及其管制政策32．论我国城市公用事业融资体制改革33．后WTO时代中国产业竞争力研究34．流通产业政府管制研究35．自然垄断产业政府管制研究36．第三产业发展与产业结构升级37．新农村建设与农村流通产业连锁化发展研究
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