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如何基于Security实现OIDC单点登录?

一、说明 本文主要是给大家介绍 OIDC 的核心概念以及如何通过对 Spring Security 的授权码模式进行扩展来实现 OIDC 的单点登录。 OIDC 是 OpenID Connect 的简称,OIDC=(Identity, Authentication) + OAuth 2.0。它在 OAuth2 上构建了一个身份层,是一个基于 OAuth2 协议的身份认证标准协议。我们都知道 OAuth2 是一个授权协议,它无法提供完善的身份认证功能,OIDC 使用 OAuth2 的授权服务器来为第三方客户端提供用户的身份认证,并把对应的身份认证信息传递给客户端,且完全兼容 OAuth2。 PS:理解 OIDC 的前提是需要理解 OAuth2,如果对 OAuth2 的单点登录的原理和流程还不太了解的可以看我之前的文章《Spring Security基于Oauth2的SSO单点登录怎样做?一个注解搞定》 二、OIDC核心概念 OAuth2 提供了 Access Token 来解决授权第三方 客户端 访问受保护资源的问题;OIDC 在这个基础上提供了 ID Token 来解决第三方客户端标...

【月光宝盒get√】用时间置换空间,聊聊稀疏数组的那些事儿

背景 数据结构是指带有结构特性的数据元素的集合。在数据结构中,数据之间通过一定的组织结构关联在一起,便于计算机存储和使用。从大类划分,数据结构可以分为线性结构和非线性结构,适用于不同的应用场景。 线性结构: 线性结构作为最常用的数据结构,它的特点是单个数据之间存在一对一的线性关系。包含两种不同的存储结构:顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的。 (线性结构) 链式存储的线性表被叫做链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息 线性结构常见的有:数组、队列、链表和栈。 非线性结构: 除了线性结构,其他的数据结构均为非线性结构,特点是单个数据之间存在多个对应关系,常见的有:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构 (常见的非线性结构) 稀疏数组(Sparse Array) 在各种各样的数据结构中,最基础、最常用的是数组。数组可以非常直观的表示数据在一维或多维空间中的关系,与现实中的情形更接近,所以被大多数程序员当做首选的数据结构,然而,在部分应用场景中使用数组存储数据时会出现各种各样的情况,这是就需要在数组...

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