SpringSecurity原理

news2024/10/1 15:32:07

最近在研究SpringSecurity,肝了好多天,算是有点收获,在这里分享下

SpringSecurity是什么?

SpringSecurity是一个强大的可高度定制的认证和授权框架,对于Spring应用来说它是一套Web安全标准。SpringSecurity注重于为Java应用提供认证和授权功能,像所有的Spring项目一样,它对自定义需求具有强大的扩展性。

要对Web资源进行保护,最好的办法莫过于Filter要想对方法调用进行保护,最好的办法莫过于AOP。

SpringSecurity其核心就是一组过滤器链,在spring security中一种过滤器处理一种认证方式,项目启动后将会自动配置

Spring Security进行认证和鉴权的时候,就是利用的一系列的Filter来进行拦截的。

如图所示,一个请求想要访问到API就会从左到右经过蓝线框里的过滤器,其中绿色部分是负责认证的过滤器,蓝色部分是负责异常处理,橙色部分则是负责授权。经过一系列拦截最终访问到我们的API。这里面我们只需要重点关注两个过滤器即可:UsernamePasswordAuthenticationFilter负责登录认证,FilterSecurityInterceptor负责权限授权。 

这里面我们只需要重点关注两个过滤器即可:UsernamePasswordAuthenticationFilter负责登录认证,FilterSecurityInterceptor负责权限授权。

一般Web应用的需要进行认证和授权。

​ 认证(Authentication):验证当前访问系统的是不是本系统的用户,并且要确认具体是哪个用户

​ 授权(Authorization):经过认证后判断当前用户是否有权限进行某个操作

​ 而认证和授权就是SpringSecurity作为安全框架的核心功能。

 

说明:Spring Security的核心逻辑全在这一套过滤器中,过滤器里会调用各种组件完成功能,掌握了这些过滤器和组件你就掌握了Spring Security!这个框架的使用方式就是对这些过滤器和组件进行扩展。

认证

登录流程:

  1. 通过用户输入的用户名和密码去和数据库中的数据进行比对,登录认证成功之后根据用户名和密码通过jwt生成一个token返回给前端(前端每次请求都会携带token到请求里面),同时将token存入redis(其中用户id作为key,用户信息作为value)(主要是为了不让后续的校验流程频繁的查询数据库)
  2. 这里的UserDetailsService默认是去查内存来认证用户名和密码的,需要自定义UserDetailsService这个接口去查自己的数据库的数据进行认证

校验流程:

  1. 前端每次发送请求的时候,请求头都会携带token。
  2. 后端通过jwt解析出用户的id,然后从redis根据key去拿到用户信息
  3. 通过用户的信息查询用户可以使用的权限,然后返回给前端去访问能访问的资源

前后端进行认证的流程:

整体流程:

其中:

  • Authentication接口:它的实现类,表示当前访问系统的用户,封装了用户相关信息。
  • AuthenticationManager接口:定义了认证Authentication的方法。
  • UserDetailsService接口:加载用户特定数据的核心接口。里面定义了一个根据用户名查询用户信息的方法。
  • UserDetails接口:提供核心用户信息。通过UserDetailsService根据用户名获取处理的用户信息要封装成UserDetails对象返回。然后将这些信息封装到Authentication对象中。

SpringSecurity的配置类

spring security和spring mvc做了很好的集成,一共只需要做两件事,给web配置类加上@EanbleWebSecurity,继承WebSecurityConfigurerAdapter定义个性化配置。这里我们在加上一个全局的注解@EnableGlobalMethodSecurity(prePostEnabled=true),该注解会在方法执行前进行验证。

  • configure(HttpSecurity httpSecurity):用于配置需要拦截的url路径、jwt过滤器及出异常后的处理器;
  • configure(AuthenticationManagerBuilder auth):用于配置UserDetailsService及PasswordEncoder;
  • UserDetailsService: SpringSecurity定义的核心接口,用于根据用户名获取用户信息,需要自行实现;
  • UserDetails:SpringSecurity定义用于封装用户信息的类(主要是用户信息和权限),需要自行实现;
  • PasswordEncoder:SpringSecurity定义的用于对密码进行编码及比对的接口,目前使用的是BCryptPasswordEncoder;
  • JwtAuthenticationTokenFilter:在用户名和密码校验前添加的过滤器,如果有jwt的token,会自行根据token信息进行登录。

 与SpringSecurity相关的原理大致就这么多,解下来我写具体的使用步骤

参考:

Spring Boot Security - 废物大师兄 - 博客园 (cnblogs.com)

@PreAuthorize 权限控制的原理 - 简书

整合SpringSecurity和JWT实现登录认证和授权_jwtauthenticationtokenfilter_Java升级之路的博客-CSDN博客

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/919177.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

数据结构:直接插入排序,希尔排序,选择排序,堆排序,冒泡排序,快速排序,归并排序,计数排序(C实现)

个人主页 : 个人主页 个人专栏 : 《数据结构》 《C语言》 文章目录 前言一、插入排序1.直接插入排序2.希尔排序 二、选择排序1. 选择排序2.堆排序 三、交换排序1.冒泡排序2.快速排序(递归)a.hoare版(PartSort1)b.挖坑法(PartSort2)c.前后指针法(PartSort…

基于引力搜索算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码

基于引力搜索算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码 文章目录 基于引力搜索算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码1.数据介绍2.引力搜索优化BP神经网络2.1 BP神经网络参数设置2.2 引力搜索算法应用 4.测试结果:5…

Mr. Cappuccino的第64杯咖啡——Spring循环依赖问题

Spring循环依赖问题 什么是循环依赖问题示例项目结构项目代码运行结果 Async注解导致的问题使用Lazy注解解决Async注解导致的问题开启Aop使用代理对象示例项目结构项目代码运行结果 Spring是如何解决循环依赖问题的原理源码解读 什么情况下Spring无法解决循环依赖问题 什么是循…

nginx部署 vue配置代理服务器 解决跨域问题

为了演示方便使用的是windows部署 1.首先将vue打包 2.打包好的vue放入到nginx-1.24.0\html\下,这里我创建一个big-data文件夹所以放入到big-data方便多项目管理 3.打开nginx.conf的配置文件修改 server {listen 8081;server_name localhost;location /{alias html/big-data…

锐捷校园网使用指南

Linux ubantu linux客户端下载 进入到下载目录解压 进入解压后的文件目录,修改文件权限 开始使用,了解一些命令,查看帮助 连接有线网络 sudo ./rjsupplicant -u 你的校园网账号 -p 你的密码 -d 1 然后输入当前linux ip账户的密码&#xff0c…

19.图,图的两种存储结构

目录 一. 一些基本概念 二. 图的抽象数据类型定义 三. 图的存储结构 (1)数组表示法(邻接矩阵表示法) (a)邻接矩阵 (b)存储表示 (c)优缺点分析 &#x…

无限计算力:探索云计算的无限可能性

这里写目录标题 前言云计算介绍服务模型: 应用领域:云计算主要体现在生活中的地方云计算未来发展的方向 前言 云计算是一种基于互联网的计算模型,通过它可以实现资源的共享、存储、管理和处理。它已经成为许多个人、企业和组织的重要技术基础…

变压器绝缘油色谱分析试验

试验目的 分析油中溶解气体的组分和含量是监视充油设备安全运行的最有效措施之一。 该 方法适用于充有矿物质绝缘油和以纸或层压板为绝缘材料的电气设备。 对判断充油电 气设备内部故障有价值的气体包括: 氢气 (H2 )、 甲烷 (CH4 )、 乙烷 (C2 H6 )、 乙烯 (C2H4 )、 乙炔 (C2…

mybatis讲解(2)之动态SQL的运用

目录 经典面试题: 1.mybatis动态sql 2.模糊查询(3种方式) 3.查询返回结果集 总结: 前言:在我上篇已经学习了Mybatis简介以及如何去连接数据库,具有增删改查的方法。那么我们今天来学习Mybatis的第二节关…

苹果叶病害识别(Python代码,pyTorch框架,预训练好的VGG16模型,也很容易替换为其它模型,带有GUI识别界面)

代码运行要求:Torch>1.13.1即可 1.数据集介绍: Apple Scab类文件夹图片 Black Rot类文件夹图片 Cedar Apple Rust文件夹 healthy文件夹 2.整个项目 data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片 picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹…

docker 02(docker 命令)

一、docker服务命令 systemctl start docker 启动docker服务 [参考] systemctl status docker 状态 systemctl stop docker 停止docker服务 systemctl restart docker 重启动docker服务 systemctl enable docker 开机自启动docker服务 ,无需手动 二、docke…

远程调试环境配置

目录 一、准备工作 二、ssh连接和xdebug配置 1.ssh连接 2.xdebug配置 三、xdebug调试,访问 一、准备工作 1.安装vscode里面的两个扩展 2.安装对应PHP版本的xdebug 去xdebug官方,复制自己的phpinfo源码到方框里,再点击Analyse Xdebug: …

【UML】软件工程中常用图:类图、部署图、时序图、状态图

前言: UML中的很多东西平时都听过、用过,诸如类图、时序图等,本文将详细详细讲一下UML中常用的几类图,并且会引入一个完整的例子来讲解,UML在工程上到底该怎么合理使用。 目录 1.概述 1.1.什么是UML? …

C++入门---vector常用函数介绍及使用

vector的介绍 vector是表示可变大小数组的序列容器。就像数组一样,vector也采用的连续存储空间来存储元素。也就是意味着可以采用下标对vector的元素进行访问,和数组一样高效。但是又不像数组,它的大小是可以动态改变的,而且它的大…

第1章:计算机网络体系结构

文章目录 1.1 计算机网络 概述1.概念2.组成3.功能4.分类5.性能指标1.2 计算机网络 体系结构&参考模型1.分层结构2.协议、接口、服务3.ISO/OSI模型4.TCP/IP模型1.1 计算机网络 概述 1.概念 2.组成 1.组成部分&

docker搭建redis三主三从集群,及其常见问题解决

目录结构 redis.conf主要参数 每个配置文件都要修改对应的端口 bind 0.0.0.0 protected-mode no #每个配置文件都要修改端口 port 6379 tcp-backlog 511 timeout 0 tcp-keepalive 300 supervised no loglevel notice #日志文件路径 #logfile "/mydata/master_redis/log/…

逻辑回归原理,最大化似然函数和最小化损失函数

目录 逻辑回归原理 最大化似然函数和最小化损失函数 一、逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 2. 逻辑回归的优缺点 3. 逻辑回归和多重线性回归的区别 Poisson分布 泊松分布的特点: 泊松分布用途 4. 逻辑回归用途 5. Regression 常规步骤 逻辑回归原理 …

代码随想录 (五)栈和队列

1栈与队列基础知识待看 2.用栈实现队列 题意有说操作是有效的&#xff0c;不用去判断非法的情况 class MyQueue { public:stack<int> stIn;stack<int> stOut; MyQueue() {}void push(int x) {stIn.push(x);}//出队并返回该元素 int pop() {if (stOut.empty()) {…

使用 Nacos 作为 Spring Boot 配置中心

&#x1f337;&#x1f341; 博主猫头虎 带您 Go to New World.✨&#x1f341; &#x1f984; 博客首页——猫头虎的博客&#x1f390; &#x1f433;《面试题大全专栏》 文章图文并茂&#x1f995;生动形象&#x1f996;简单易学&#xff01;欢迎大家来踩踩~&#x1f33a; &a…

数据并行(DP)、张量模型并行(TP)、流水线并行(PP)

数据并行 数据集分为n块&#xff0c;每块随机分配到m个设备(worker)中&#xff0c;相当于m个batch并行训练n/m轮&#xff0c;模型也被复制为n块&#xff0c;每块模型均在每块数据上进行训练&#xff0c;各自完成前向和后向的计算得到梯度&#xff0c;对梯度进行更新&#xff0…