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手把手教大家在 gRPC 中使用 JWT 完成身份校验

@[toc] 上篇文章松哥和小伙伴们聊了在 gRPC 中如何使用拦截器,这些拦截器有服务端拦截器也有客户端拦截器,这些拦截器的一个重要使用场景,就是可以进行身份的校验。当客户端发起请求的时候,服务端通过拦截器进行身份校验,就知道这个请求是谁发起的了。今天松哥就来通过一个具体的案例,来和小伙伴们演示一下 gRPC 如何结合 JWT 进行身份校验。 1. JWT 介绍 1.1 无状态登录 1.1.1 什么是有状态 有状态服务,即服务端需要记录每次会话的客户端信息,从而识别客户端身份,根据用户身份进行请求的处理,典型的设计如 Tomcat 中的 Session。例如登录:用户登录后,我们把用户的信息保存在服务端 session 中,并且给用户一个 cookie 值,记录对应的 session,然后下次请求,用户携带 cookie 值来(这一步有浏览器自动完成),我们就能识别到对应 session,从而找到用户的信息。这种方式目前来看最方便,但是也有一些缺陷,如下: 服务端保存大量数据,增加服务端压力 服务端保存用户状态,不支持集群化部署 1.1.2 什么是无状态 微服务集群中的每个服务,对外...

详解神经网络基础部件BN层

摘要:在深度神经网络训练的过程中,由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移(Internal Covariate Shift),而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》,作者:嵌入式视觉 。 一,数学基础 1.1,概率密度函数 随机变量(random variable)是可以随机地取不同值的变量。随机变量可以是离散的或者连续的。简单起见,本文用大写字母 XX表示随机变量,小写字母 xx表示随机变量能够取到的值。例如,x1x1​ 和 x2x2​ 都是随机变量 XX可能的取值。随机变量必须伴随着一个概率分布来指定每个状态的可能性。 概率分布(probability distribution)用来描述随机变量或一簇随机变量在每一个可能取到的状态的可能性大小。我们描述概率分布的方式取决于随机变量是离散的还是连续的。 当我们研究的对象是连续型随机变量时,我们用概率密度函数(probability density function, PDF)而不是概率质量函数来描述它的概率分布。 更多内容请阅读《花书》第三章-概率与...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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