使用Spring Boot和Spring Security构建安全的RESTful API

使用Spring Boot和Spring Security构建安全的RESTful API

引言

在现代Web开发中,安全性是一个不可忽视的重要方面。Spring Boot和Spring Security是Java生态中广泛使用的框架,它们提供了强大的工具来保护RESTful API。本文将介绍如何结合这两个框架,并使用JWT(JSON Web Token)实现身份验证与授权。

项目搭建

首先,我们需要创建一个Spring Boot项目。可以使用Spring Initializr(https://start.spring.io/)快速生成项目骨架。选择以下依赖:

  • Spring Web
  • Spring Security
  • Lombok(简化代码)

配置Spring Security

Spring Security默认会为所有端点启用基本认证。我们需要自定义配置以实现JWT验证。

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {

    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http.csrf().disable()
            .authorizeRequests()
            .antMatchers("/api/auth/**").permitAll()
            .anyRequest().authenticated()
            .and()
            .addFilter(new JwtAuthenticationFilter(authenticationManager()))
            .addFilter(new JwtAuthorizationFilter(authenticationManager()));
    }
}

实现JWT

JWT是一种轻量级的身份验证机制,由三部分组成:头部、载荷和签名。我们可以使用jjwt库来生成和验证JWT。

public class JwtUtil {
    private static final String SECRET_KEY = "your-secret-key";

    public static String generateToken(String username) {
        return Jwts.builder()
                .setSubject(username)
                .setExpiration(new Date(System.currentTimeMillis() + 86400000)) // 1天
                .signWith(SignatureAlgorithm.HS256, SECRET_KEY)
                .compact();
    }

    public static boolean validateToken(String token) {
        try {
            Jwts.parser().setSigningKey(SECRET_KEY).parseClaimsJws(token);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            return false;
        }
    }
}

测试与部署

使用Postman或类似的工具测试API端点。确保未授权的请求被拒绝,而授权的请求能够正常访问。最后,将项目打包并部署到服务器或云平台。

总结

通过本文,我们学习了如何使用Spring Boot和Spring Security构建安全的RESTful API,并整合JWT实现身份验证与授权。希望这对你的项目有所帮助!

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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