Security配置不同的角色登陆到不同页面/路径

Spring Security5 学习3 - 实现多个登陆页面 Spring Security5(3)实现多个登陆页面 在一个网页应用中,我们经常需要做到不同的用户有不同的登录页面,以及登陆之后展示不同的页面;不同的用户之间不能访问互相访问网址等等。这里就需要 Spring Security 来实现多个登陆页面。 这里首先使用 idea 创建一个新的 Spring Boot 应用,在功能选择菜单,我们选择: spring security thymeleaf... 阅读详情

在网上看到很多教程,登陆到不同的路径或页面,讲的都很模糊。或者说没有贴代码,只给了部分思路。在做项目的时候踩了不少坑,在此记录一下。

配置Security


@EnableWebSecurity
@EnableGlobalMethodSecurity(prePostEnabled = true) // 启用方法安全设置
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {//首先是继承WebSecurityConfigurerAdapter 

    private  static  final String KEY="wxj1994";

    @Autowired
    private UserDetailsService userDetailsService;

    @Autowired
    private PasswordEncoder passwordEncoder;

    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return new BCryptPasswordEncoder();   // 使用 BCrypt 加密
    }

    @Bean
    public AuthenticationProvider authenticationProvider() {
        DaoAuthenticationProvider authenticationProvider = new DaoAuthenticationProvider();
        authenticationProvider.setUserDetailsService(userDetailsService);
        authenticationProvider.setPasswordEncoder(passwordEncoder); // 设置密码加密方式
        return authenticationProvider;
    }


@Override
protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
    http.authorizeRequests().antMatchers("/css/**", "/js/**", "/fonts/**","/Playerss","manage/**").permitAll() // 都可以访问
            .antMatchers("/h2-console/**").permitAll() // 都可以访问
            .antMatchers("/admins/**").hasRole("ADMIN") // 需要相应的角色才能访问
            .and()
            .formLogin()   //基于 Form 表单登录验证
            .loginPage("/login").failureUrl("/login-error").defaultSuccessUrl("/admin/adminindex").successHandler(new LoginSuccessHandle()) // 自定义登录界面

            .and().rememberMe().key(KEY) // 启用 remember me
            .and().exceptionHandling().accessDeniedPage("/403");  // 处理异常,拒绝访问就重定向到 403 页面




    http.csrf().ignoringAntMatchers("/h2-console/**"); // 禁用 H2 控制台的 CSRF 防护
    http.headers().frameOptions().sameOrigin(); // 允许来自同一来源的H2 控制台的请求
}





    @Override
    public void configure(WebSecurity web) throws Exception {
        //解决静态资源被拦截的问题
        web.ignoring().antMatchers("/manage/**","/css/**","/js/**");
    }


/***
 * 认证信息管理
 * **/
    @Autowired
    public void configureGlobal(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        auth.userDetailsService(userDetailsService);
        auth.authenticationProvider(authenticationProvider());
    }

}
***这一段主要是配置不同的角色登陆不同的路径或者页面***
  • 这一段主要是配置不同的角色登陆不同的路径或者页面
    接下来创建一个LoginSuccessHandle 实现AuthenticationSuccessHandler接口
public class LoginSuccessHandle implements AuthenticationSuccessHandler {

    @Override
    public void onAuthenticationSuccess(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Authentication authentication)throws IOException {

        Set<String> roles = AuthorityUtils.authorityListToSet(authentication.getAuthorities());
        //获取到登陆者的权限,然后做跳转
        if (roles.contains("ROLE_ADMIN")){ 
            response.sendRedirect("/****");

            return;
        }else if (roles.contains("ROLE_USER")){
            response.sendRedirect("/*****");
            System.out.println();
            return;
        }else {
            response.sendRedirect("/403");
        }

    }
}

在 response.sendRedirect(“/**“);里面写上你不同角色登陆的不同路径
OK 大功告成!

在Spring Boot中整合Spring Security并自定义验证代码 最终效果 1、实现页面访问权限限制 2、用户角色区分,并按照角色区分页面权限 3、实现在数据库中存储用户信息以及角色信息 4、自定义验证代码 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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