25、分布式系统中的数据保密与安全策略

分布式系统中的数据保密与安全策略

1. 不可信复制器与数据保密

在分布式系统里,数据保密意味着要确保你想传达给特定方的信息不会被他人拦截。然而,分布式系统面临的挑战在于预期的接收方可能无法直接通信。消息或许需要存储在第三方复制器上,因为这些复制器的正常运行时间和可访问性比通信双方的设备都要好。例如,邮件存储在邮件服务器上,而不是直接从发件人传输到收件人;直接消息会发布到共享频道。原本针对一方的记录可能会出现在不可信的中间节点上。

如果我们假设可以完全信任第三方提供商,那么简单地对传输中的数据进行加密可能就足够了。我们可以使用像TLS这样的安全协议将私人消息上传到社交媒体提供商,尽管我们清楚消息会在服务器上被解密,甚至可能以明文形式存储,直到接收方发起自己的TLS连接到同一服务器时再重新加密。但如果我们不想完全信任中间节点,那么仅靠传输层加密是不够的。

2. 非对称加密及其局限性

非对称加密中,公钥和私钥实际上是互为逆函数的。将一个数字输入其中一个函数,会得到一个结果;将这个结果输入另一个函数,就能得到原始数字。在之前的“作者身份验证”部分,我们通过先应用私钥来证明作者身份。现在,我们可以通过反转这个过程来发送私人消息。

如果我们想向接收方发送一个数字,可以通过其公钥进行处理。处理结果可以放心地存储在不可信的复制器上,因为任何没有私钥的一方都很难通过逆函数找到原始值。这就是在有第三方复制器的分布式系统中实现数据保密的基础。

然而,在应用这个协议之前,我们必须考虑其大小限制。使用RSA协议生成的函数只在特定范围内有逆函数。例如,我们用作公钥的函数“x37 mod 1829”只能产生0 - 1828范围内的输出。根据鸽巢原

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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