springboot前后端整合登录

时间: 2023-08-12 22:05:58 浏览: 48
对于Spring Boot前后端的整合登录,一般可以使用JSON Web Token(JWT)来实现身份验证和授权。下面是一个简单的示例: 1. 创建一个Spring Boot项目,添加所需的依赖,包括Spring Security和JWT相关的库。 2. 创建一个User实体类,用于表示用户信息,包括用户名和密码等字段。 3. 创建一个UserDetailsService实现类,用于根据用户名加载用户信息,并实现UserDetailsService接口的loadUserByUsername方法。 4. 创建一个AuthenticationController类,用于处理用户身份验证相关的请求。 a. 在该类中,添加一个/login接口,用于接收用户的登录请求。在该方法中,通过调用UserDetailsService的loadUserByUsername方法加载用户信息,并使用PasswordEncoder对密码进行校验。 b. 如果用户名和密码验证通过,生成JWT并返回给客户端。 5. 创建一个JwtTokenUtil类,用于生成和解析JWT。 a. 在该类中,定义一些常量,如密钥、过期时间等。 b. 实现生成JWT的方法,可以使用第三方库进行实现。 c. 实现解析JWT的方法,验证JWT的有效性,并从中获取用户信息。 6. 在Spring Security的配置类中,配置JWT相关的过滤器和权限设置。 a. 添加一个JwtAuthenticationFilter过滤器,在请求到达控制器之前验证JWT的有效性。 b. 配置授权规则,例如哪些接口需要登录才能访问等。 7. 在前端页面中,实现用户登录的表单和相应的请求发送。 以上是一个简单的Spring Boot前后端整合登录的示例,需要根据具体的业务需求进行适当的调整和扩展。希望对你有所帮助!

相关推荐

最新推荐

recommend-type

spring boot+vue 的前后端分离与合并方案实例详解

主要介绍了spring boot+vue 的前后端分离与合并方案实例详解,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Shiro+Cas微服务化及前后端完全分离

主要为大家详细介绍了Shiro+Cas微服务化及前后端完全分离,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

springboot整合mybatis-plus逆向工程的实现

主要介绍了springboot整合mybatis-plus逆向工程的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

SpringBoot中获取微信用户信息的方法

主要介绍了SpringBoot中获取微信用户信息的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依