刷新令牌允许用户无需重新进行身份验证即可获取新的访问令牌，从而确保更加无缝的身份验证体验。这是通过使用长期刷新令牌来获取新的访问令牌来完成的，即使原始访问令牌已过期也是如此。
无论您使用哪种授权类型或是否使用客户端密码，您现在都拥有一个可与 API 一起使用的 OAuth 2.0 Bearer Token。
在本文中，Curity的Daniel Lindau概述了重要的OAuth授权流程和能力。
资源服务器是 API 服务器的 OAuth 2.0 术语。资源服务器在应用程序获得访问令牌后处理经过身份验证的请求。
一开始，有一些专有方法可以与外部身份提供者合作进行身份验证和授权。然后是 SAML（安全断言标记语言）——一种使用 XML 作为其消息交换类型的开放标准。然后，出现了 OAuth 和 OAuth 2.0——同样是开放的，也是一种使用 JSON 作为媒介的现代 RESTful 授权方法。现在，“安全委托访问”的圣杯 OpenID Connect（以下简称 OIDC）运行在 OAuth 2.0 之上。
从高层次开始，OAuth 不是API或服务：它是授权的开放标准，任何人都可以实施它。
Spring Cloud Gateway 作为新一代网关，在性能上有很大提升，并且附加了诸如限流等实用的功能。
例如由于日志文件过大导致硬盘无法写入、网络路由无效等可以通过调整硬件状态进行恢复的失败情况。
单页应用程序（也称为基于浏览器的应用程序）在从网页加载 JavaScript 和 HTML 源代码后完全在浏览器中运行。由于浏览器可以使用整个源代码，因此它们无法维护客户端机密的机密性，因此这些应用程序不使用机密。因为他们不能使用客户端密码，所以最好的选择是使用 PKCE 扩展来保护重定向中的授权代码。这类似于也不能使用客户端密码的移动应用程序的解决方案。
仅从设计优化、服务拆分、自动扩容等方面进行优化，有时候并不能完全解决问题。比如，有时流量增长过快，扩容流程还来不及完成，服务器可能就已经抗不住了
传统的client-server授权模型，客户端通过使用凭证（通常的用户名和明文密码）访问服务端受保护的资源，为了能够让第三方应用程序访问受保护的资源，需要将凭证共享给第三方。
CAP定理指出，一个分布式系统不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。具体含义如下：
仅从设计优化、服务拆分、自动扩容等方面进行优化，有时候并不能完全解决问题。 比如，有时流量增长过快，扩容流程还来不及完成，服务器可能就已经抗不住了
通常，在开始使用新框架或新语言工作时，我会尝试查找尽可能多的最佳实践，而我更喜欢从一个易于理解，维护和升级的良好结构开始。在这篇文章中，我将尝试解释自己的想法，并将过去几年中获得的所有知识与最新，最好的Web开发实践结合起来。
Amazon Web Services，Microsoft Azure，Google Compute Engine等云服务提供商以及OpenStack，vCloud，OnApp等平台经过API或Web服务正变得日益可编程。若要使用这些API / Web服务，我们需要开发一个连接器。我们有开发当今几乎所有云平台或服务的API连接器的经验。本博客旨在分享我们的经验，并提供开发云服务或平台Web服务连接器所需的一些最佳练习。
英文 | I'm not feeling the async pressure 原作 | Armin Ronacher，2020.01.01 译者 | 豌豆花下猫@Python猫 声明 ：本翻译基于CC BY-NC-SA 4.0授权协议，内容略有改动，转载请保留原文出处，请勿用于商业或非法用途。
OAuth（开放授权）是一个开放标准，允许用户让第三方应用访问该用户在某一网站上存储的私密的资源（如照片，视频，联系人列表），而无需将用户名和密码提供给第三方应用。
如何让您的开发人员使用刷新令牌来获取新的访问令牌。如果您的服务随访问令牌一起发出刷新令牌，则您需要实现此处描述的刷新授权类型。
Linkerd 提供了许多功能，如：自动 mTLS、自动代理注入、分布式追踪、故障注入、高可用性、HTTP/2 和 gRPC 代理、负载均衡、多集群通信、重试和超时、遥测和监控、流量拆分(金丝雀、蓝/绿部署)等。
书接上文，上次我们说到了最终选用Blazor.Server来实现了我们的MVP项目，额其实就是博客的增删改查，不过运行还是很爽的，不过是一个小demo，脑子里一直有个声音，说把Blog.Admin项目给做个Blazor版本，以后再说吧，一个人毕竟是有限的。
高可用，英文单词High Availability，缩写HA，它是分布式系统架构设计中一个重要的度量。业界通常用多个9来衡量系统的可用性，如下表：
小明今天上班，看到最近开的促销活动，发现后台日志有很多重复调用的请求数据，而且还是同个用户的，这个人也抢了很多活动商品，导致其他用户都没法购买到。很显热，活动接口被刷爆了，马上跟大佬商量，十分慌张，大佬说，要加一下限流，做一下防刷处理，缓解一下后台服务。但是，刚入职场的小明，还不了解限流是个啥，无从下手。
3 月份，eKuiper 团队主要进行了 1.9.0 版本的开发，增加了一些重要的功能，进一步提高了 eKuiper 的性能和可用性：
消息队列作为服务解耦、异步收发消息的组件，如今已经广泛应用于各大互联网公司，具备一定规模的公司会有专门的团队负责维护消息队列。当我们需要使用消息队列时，得写专门的代码进行连接，比如若用Golang编码，当需要使用Kafka消息队列时可能会使用 sarama库。这意味着需要在业务代码中写一些与业务无关的kafka配置与连接代码。
除了命令行选项之外，配置还可以放入文件中。在某些情况下，这可能更容易，例如使用配置管理系统配置Consul时。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在网络应用程序开发中，安全性和用户身份验证是至关重要的方面。OAuth2（开放授权2.0）是一种广泛应用于网络身份验证和授权的标准协议。它允许客户端应用程序以安全且受控的方式访问受保护资源，而无需用户提供其凭据。
在分布式系统中，由于网络延迟、节点宕机等各种原因，会出现一些异常情况，如某个服务的响应时间变慢或者宕机。这时候如果不采取措施，可能导致整个系统的性能下降或者不可用。本文主要介绍如何使用服务雪崩、服务限流、服务熔断和服务降级等技术手段来解决这些异常情况。
经过上一篇文章的简单介绍，我们已经了解了目前常见的统一认证与鉴权的方案，接下来我们将基于 OAuth2 协议和 JWT 实现一套简单的认证和授权系统。系统主要由两个服务组成，授权服务器和资源服务器，它们之间的交互图 11-4 所示：
限流，也叫速率限制（Rate Limiting），是一种限制请求速率的技术。通常用于保护服务自身，或在下游服务已知无法保护自身的情况下，保护下游服务
服务雪崩是指一个服务的不可用导致了其他服务也不可用，最终导致整个系统崩溃。通常发生在高并发场景下，例如秒杀活动、双十一购物节等。
隐式授权类型是单页 JavaScript 应用程序无需中间代码交换步骤即可获取访问令牌的一种方式。它最初是为 JavaScript 应用程序（无法安全存储机密）而创建的，但仅在特定情况下才推荐使用。
Spring基于OAuth2协议编写的spring-oauth2实现，是行业级的接口资源安全解决方案，我们可以基于该依赖配置不同客户端的不同权限来访问接口数据。
浏览器提供了各种持久化数据的解决方案。当存储令牌时，您应该权衡存储选择与安全风险。
常用限流算法有漏桶算法和令牌桶算法，本文借助Redis的redis_cell模块来实现令牌桶算法限流。
一些云服务提供商及其OpenStack，vCloud，OnApp等服务提供平台正越来越多地通过API或Web服务进行编程。要使用这些API / Web服务，我们需要开发一个接口。对于如今大部分的云平台或者云服务，我们在开发API接口方面有着丰富的经验。本博客旨在分享我们的经验，并提供为云服务或者云平台开发web服务接口的一些方案
在《芋道 Spring Boot 安全框架 Spring Security 入门》文章中，艿艿分享了如何使用 Spring Security 实现认证与授权的功能，获得广大女粉丝的好评。
Resilience4J 是一个针对 Java 8 应用程序的轻量级容错和弹性库。它设计用于在分布式系统中的服务之间提供弹性和容错性。Resilience4J 的名字来源于它提供的核心功能，即让系统（服务）能够“弹性”（resilient）地应对各种失败情况，包括网络问题、第三方服务故障等。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯云游戏后台开发工程师孙锦。 限流在确保现代分布式系统的稳定运行中，发挥了至关重要的作用。本文试图对这项技术做一个梳理，以便更好地了解并应用它。 什么是限流？ 限流，也叫速率限制（Rate Limiting），是一种限制请求速率的技术。通常用于保护服务自身，或在下游服务已知无法保护自身
微服务化产品线，每一个服务专心于自己的业务逻辑，并对外提供相应的接口，看上去似乎很明了，其实还有很多的东西需要考虑，比如：服务的自动扩充，熔断和限流等，随着业务的扩展，服务的数量也会随之增多，逻辑会更加复杂，一个服务的某个逻辑需要依赖多个其他服务才能完成。一但一个依赖不能提供服务很可能会产生雪崩效应，最后导致整个服务不可访问。 微服务之间进行rpc或者http调用时，我们一般都会设置调用超时，失败重试等机制来确保服务的成功执行，看上去很美，如果不考虑服务的熔断和限流，就是雪崩的源头。 假设我们有两个访问量比较大的服务A和B，这两个服务分别依赖C和D,C和D服务都依赖E服务
随着微服务的流行，服务之间的稳定性变得越发重要，往往我们会花很多经历在维护服务的稳定性上，限流和熔断降级是我们最常用的两个手段。前段时间在群里有些小伙伴对限流的使用些疑问，再加上最近公司大促也做了限流相关的事，所以在这里总结一下写写自己对限流的一些看法。
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