Hello Mr.J——shiro 简单地认识

本文介绍了 Apache Shiro 的核心功能与架构,包括认证、授权、会话管理和加密等,并详细阐述了 SecurityManager、Subject 和 Realm 等关键组件的作用。

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  当年由于项目紧张,没什么人能接手这部分内容,我就随便的接下了维护shiro和cas的任务,然后就一直在做这的维护,一直没有仔细的研究一下,做做总结。

  这些日子,很多人也都来问我关于这方面的东西,我这里只能零零碎碎的说一些我知道的内容,没有做过过多的解释。

  这几天没闲着,终于是理清楚了项目中shiro使用了哪些功能,可以简单了聊两句了。

  Apache Shiro是一个强大易用的Java安全框架,提供了认证、授权、加密和会话管理功能,可为任何应用提供安全保障 - 从命令行应用、移动应用到大型网络及企业应用。

 

  这张图相信大家都见过,上图的几个部分描述了shiro的几个功能和特性。

  Authentication:身份认证/登录,验证用户是不是拥有相应的身份;

  Authorization:授权,即权限验证,验证某个已认证的用户是否拥有某个权限;即判断用户是否能做事情,常见的如:验证某个用户是否拥有某个角色。或者细粒度的验证某个用户对某个资源是否具有某个权限;

  Session Manager:会话管理,即用户登录后就是一次会话,在没有退出之前,它的所有信息都在会话中;会话可以是普通JavaSE环境的,也可以是如Web环境的;

  Cryptography:加密,保护数据的安全性,如密码加密存储到数据库,而不是明文存储;

  Web Support:Web支持,可以非常容易的集成到Web环境;

  Caching:缓存,比如用户登录后,其用户信息、拥有的角色/权限不必每次去查,这样可以提高效率

  Concurrency:shiro支持多线程应用的并发验证,即如在一个线程中开启另一个线程,能把权限自动传播过去;

  Testing:提供测试支持;

  Run As:允许一个用户假装为另一个用户(如果他们允许)的身份进行访问;

  Remember Me:记住我,这个是非常常见的功能,即一次登录后,下次再来的话不用登录了。

  从架构的角度看,Shiro大概流程是这样的一张图。


  用户登陆之后,需要获取验证信息,这个验证信息shiro提供了一个对象Subject,我们可以从这个对象中获得我们想要的东西,包括用户信息,授权,Session信息等等。

  而Subject中的内容,是由SecurityManager来管理,这个类是Shiro的大总管,他汇总了各种与安全有关的功能,我们使用的时候在Spring中配置一下就行了。

  最后是执行验证的东西,Realms,Shiro从从Realm获取安全数据(如用户、角色、权限),就是说SecurityManager要验证用户身份,那么它需要从Realm获取相应的用户进行比较以确定用户身份是否合法;也需要从Realm得到用户相应的角色/权限进行验证用户是否能进行操作;

  我们通过Subject来进行认证和授权,而Subject又委托给SecurityManager,SecurityManager注入Realm,从而让SecurityManager能得到合法的用户及其权限进行判断。

  我们现在来放大SecurityManager,来看看这里面到底有什么。

  Authenticator:认证器,负责主体认证的,这是一个扩展点,如果用户觉得 Shiro默认的不好,可以自定义实现;其需要认证策略 (Authentication Strategy ),即什么情况下算用户认证通过了

  Authrizer:授权器,或者访问控制器,用来决定主体是否有权限进行相应的操作;即控制着用户能访问应用中的哪些功能。

  Realm:数据源,用户的数据都是通过Realm来的,一般我们在Realm里面写自己的查询逻辑。

  SessionManager:这个东西很强大,他能实现Session共享,Shiro通过将Session进行一次封装,封装成自己的Session类型来管理Session,以此来实现分布式回话。

  SessionDAO:我觉得这个是属于SessionManager的一部分,他是专门来将Session进行持久化的。

  差不多就这样了,还有一些其他的东西下次再继续。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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