实现权限管理的技术

简介: 本文介绍了权限管理的主流技术选型,对比了Apache Shiro、Spring Security及自定义ACL的优缺点,帮助开发者根据项目需求选择合适方案。

在了解完什么是权限管理之后,我们就可以考虑技术选型了。一个合理的技术选型往往需要多横向、纵向的多维度比较,最终才可以确定出最适用于自身项目的实际技术。好在权限管理的技术框架历经多年发展也就这么多的技术,下面我们看看大概有哪些技术可以帮助我们实现权限管理,又各自有什么优缺点。

技术

优点

缺点

Apache Shiro

配置简单,可以快速上手
不需要任何框架和容器,可以独立运行
适用于任意容器(tomcat、weblogic等)

安全维护较弱
如果是Spring框架则需要和 Spring 进行整合开发
微服务架构下稍显力不从心

Spring Security

对身份验证和授权的全面且可扩展的支持
防止会话固定、点击劫持、跨站点请求伪造等攻击
Servlet API 集成
与 Spring Web MVC 的可选集成

复杂度高,对于小型系统有点大材小用
重量级,配置繁琐,但是在SpringBoot之后就优化了很多

用户自定义ACL

实现成本低,高度契合项目

新人友好度低,不是业界通用的,有理解成本
实际都是对于ACL或RBAC的二次封装

在笔者写权限管理技术时,发现国内外已经有很多相关的权限管理技术,但基本都是基于ACL、RBAC模型的二次封装,所以这里就不再重复罗列,只阐述具有代表性的。

若有收获,就点个赞吧


相关文章
|
人工智能 数据库
GEE数据集——USGS全球地震数据集
GEE数据集——USGS全球地震数据集
1028 2
|
测试技术 领域建模 定位技术
基于事件风暴的需求分析 | 方法案例一
事件风暴(Event Storming)源自领域驱动设计社区,由 Alberto Brandolini 在2012 年发明[1]。 事件风暴最早的名字是基于事件的建模(Event-Based Modeling),正如这个名字所暗示的,事件风暴在发明之初的核心目的是领域建模,在今天的大多数文献和实践中,事件风暴的核心关注点都是领域模型和软件架构。
5169 2
基于事件风暴的需求分析 | 方法案例一
|
4月前
|
SQL 存储 安全
PHP应用安全防护——规避常见安全风险
PHP应用在开发和部署过程中,面临着多种安全风险,例如SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击、文件上传漏洞、代码注入等,这些安全漏洞可能导致数据泄露、网站被篡改、服务器被入侵等严重后果。
422 0
|
7月前
|
安全 小程序 Java
微信支付全流程实战指南
本文从底层逻辑到实战代码,完整覆盖了微信支付Native/JSAPI支付、异步回调、退款、对账等核心能力。在实际项目中,需结合业务场景补充异常监控、资金告警、日志审计等能力,进一步保障支付系统的稳定性和资金安全。
893 6
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
智能体来了:那个24小时不休息的《销冠》上线了
内容摘要:随着大模型进入应用爆发期,基于Coze开发的AI智能体正零售成交格局。论文深度拆解24小时“销冠”智能体的底层逻辑,从私域转化、实时触达达到模型,为您提供一套可落地的AI销售增长方案。
440 2
|
6月前
|
算法 搜索推荐
除了搜索,1688最大的免费流量在哪?运营一定要重视!
1688首页推荐是“货找人”的免费流量红利,依托算法将商品精准推给潜在买家。相比搜索,推荐流量更大、更持续,且竞争尚未固化。商家需打好数据基础、提升点击转化、优化买家体验,三步联动,才能抢占推荐入口,实现流量增长。
|
存储 关系型数据库 MySQL
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:开启数据宇宙的传奇之旅
本文全面剖析数据库课程设计 MySQL,展现其奇幻魅力与严峻挑战。通过实际案例凸显数据库设计重要性,详述数据安全要点及学习目标。深入阐述备份与恢复方法,并分享优秀实践项目案例。为开发者提供 MySQL 数据库课程设计的全面指南,助力提升数据库设计与管理能力,保障数据安全稳定。
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:开启数据宇宙的传奇之旅
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
大模型+BI:一场关乎企业未来生死的数据智能卡位战 | 【瓴羊数据荟】数据MeetUp第四期
随着大模型技术突破,全球企业迎来数据智能革命。Gartner预测,到2027年,中国80%的企业将采用多模型生成式AI策略。然而,数据孤岛与高门槛仍阻碍价值释放。
811 8
大模型+BI:一场关乎企业未来生死的数据智能卡位战 | 【瓴羊数据荟】数据MeetUp第四期
|
人工智能 弹性计算 自然语言处理
《AI剧本生成与动画创作》解决方案深度测评报告
该解决方案基于阿里云函数计算(FC)和百炼大模型平台,结合图像生成模型与语音合成技术,实现从剧本生成到动画渲染的自动化流程。核心步骤包括剧本生成、分镜设计和动画渲染,支持模块化扩展和低成本弹性伸缩。部署耗时约80分钟,首次部署需下载大模型文件。优势在于高效生成动画、低成本试错和丰富的动态效果,但也存在剧本逻辑跳跃、画面细节瑕疵等问题。综合评分为4/5,适用于短视频营销等场景。

热门文章

最新文章