单点登录SSO
SSO的业务场景
所谓单点登录就是在一个站点登录之后可以授信给其他站点，这样就可以做到一次登录，到处操作。单点登录的实质就是安全上下文（Security Context）或凭证（Credential）在多个应用系统之间的传递或共享。
大部分的网站采用Cookie作为登录的一种简单实现方案，在同一个一级域名下面，这样做并无问题，不需要对各个子系统分别验证。但是Cookie无法跨域传递。将用户的登录、凭证取得等解耦处理单独作为一个子系统是合理的选择。
SSO的核心要素
- 共享同一个身份认证系统，也就是说所有站点的身份验证操作在同一个系统下完成
- 每个子系统从共同的身份认证系统中取得用户凭证，包含用户的身份、权限信息等
示意图如下：
SSO的一种简单实现方案
下面以采用Cookie的一种方案为例来解释：
我们首先定义授信服务器A，受信服务器B，客户C；当前的业务是B需要验证C的身份。需要注意的是B和C都会保有session来记录C的登录状态，均会向C 的Header中写入对应自己域名的Cookie以存储凭证信息。Cookie中含有tokenId来标示C，也就是说对于A和B他们的Cookie中对应于同一个C，其tokenId应该一致。
C向B发起请求后，会有以下几种情形：
- B含有session，C含有Cookie，且session和Cookie中的token一致，那么不需要向A求助
- C中对于B无Cookie或Cookie过期或session与Cookie不一致，将向A发起请求。之后根据A的情形，有以下情况：
- A中session与C中Cookie的token一致，重新生成凭证信息返回给B，B重新写入Cookie与session
- A中Cookie过期或信息不一致，将重定向到登录页面
- 对于登录情形，A将更新Cookie与session，然后C再向B发起请求，这时就会变成2中第一种情况，导致A和B的信息完成同步。
消息队列
MQ的业务场景
消息队列本身是简单的，可以直接看做一个队列，重点是如何定义存储在队列中的数据格式，以满足我们对应的操作需求。MQ常常应用于那些并发量大而对于实时性要求不高的情况。举个例子，比如一个用户量较大的社交网站的评论发布，为什么这么说呢？对于这个任务，队列中只用存储评论相关信息，对于从队列中取的一方，只需要进行插入操作，符合前面所说的并发量大且可以有延时，同时并不难实现。
MQ的两种模式
消息队列在WEB开发中主要有两种模式：
- 生产者/消费者模式：对于一则消息，只有一个消费者线程会去处理它，适用于我们上面所说的评论系统
- 发布者/订阅者模式：对于所有订阅者，它可以读取所有在它加入之后发布的消息
在J2EE中加入消息队列，我个人认为应该是这样的：对于特定的HTTP请求，调用生产者/发布者的接口，入队必要消息，这个并不困难。大有蹊跷的我觉得在于处理消息的一方，可以实现listener将其交由容器管理，也可以自己开辟池来调度。举例来说明，对于前者Spring-redis实现的pub/sub模式队列就是直接在配置文件中设定RedisListener的实现类，对于后者，你可以直接独立出来写离线脚本来监听队列。
MQ的实现方案
目前业界有比较成熟的MQ解决产品，如下：
- RabbitMQ
- ActiveMQ
- kafka
- Redis
MQ的Spring+Redis实现简单示例
在Pom.xml中加入以下依赖
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| <dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>1.4.2.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.6.2</version>
</dependency>
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在ApplicationContext.xml的头部插入schema
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| xmlns:redis="http://www.springframework.org/schema/redis"
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在ApplicationContext中加入Redis的配置
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<bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>
<property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>
<property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>
<property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>
</bean>
<bean id="redisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
<property name="hostName" value="127.0.0.1"></property>
<property name="port" value="6379"></property>
<property name="usePool" value="true"></property>
</bean>
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="redisConnectionFactory"></property>
</bean>
<bean id="jdkSerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer" />
<bean id="messageListener" class="org.springframework.data.redis.listener.adapter.MessageListenerAdapter">
<property name="delegate" ref="messageDelegateListener" />
<property name="serializer" ref="jdkSerializer" />
</bean>
<redis:listener-container>
<redis:listener ref="messageListener" method="handleMessage" serializer="jdkSerializer" topic="java"/>
</redis:listener-container>
|
上文在定义Listener的时候采用了注解对象作为实现类，也可以手动在配置文件中再写一个bean，如下
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| <bean id="messageDelegateListener" class="***.***.***" />
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最后我们给出一个接收方的实现
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| import java.io.Serializable;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component(value="messageDelegateListener")
public class ListenMessage {
public void handleMessage(Serializable message){
System.out.println(message);
}
}
|
