IdentityServer 6.0预览版2发布:关键改进与新特性解析
IdentityServer作为.NET生态系统中最重要的身份认证与授权解决方案之一,其6.0版本的开发正在稳步推进。本次发布的预览版2带来了多项重要改进,涉及性能优化、架构调整和功能增强等多个方面,为正式版的发布奠定了坚实基础。
核心架构改进
本次版本对缓存机制进行了多项优化。资源存储缓存采用了全新的设计架构,显著提升了缓存效率。分布式缓存实现中引入了更符合Redis使用习惯的键分隔符,同时新增了防止缓存并发重载的功能特性,这些改进共同提升了系统在高并发场景下的稳定性。
针对多租户场景,本次更新调整了依赖注入容器中嵌套选项的生命周期管理,使其能够更好地适应多租户环境的需求。这一改进使得IdentityServer在SaaS类应用中的集成更加顺畅。
安全性与可靠性增强
在安全性方面,新版本引入了身份提供者验证器(IdentityProvider validator),为外部身份提供者的集成提供了更严格的验证机制。同时修复了分布式缓存授权参数消息存储中的缓存移除问题,以及刷新令牌中会话ID存储的缺陷,进一步提升了系统的安全边界。
针对持久化授权机制,本次更新对持久授权句柄进行了编码处理,有效避免了排序规则导致的潜在问题。前端通道注销iframe功能也得到了显著增强,提供了更可靠的用户会话终止机制。
数据持久层优化
Entity Framework集成方面进行了多项重要改进:
- 优化了DbContext构造函数以支持连接池
- 实现了客户端查询的单次数据库往返优化
- 为操作数据库中的"Keys"表添加了表配置
- 在所有EF实体中添加了创建时间、更新时间等审计字段
- 在不允许重复记录的表中添加了唯一约束
这些改进共同提升了数据访问效率,降低了数据库负载,同时为系统运维提供了更好的可观测性。
开发者体验提升
新版本在API设计上进行了多项改进以提升开发者体验:
- 增加了更细粒度的IdentityServerBuilder扩展方法用于注册cookie认证服务
- 在关键边界添加了取消令牌支持
- 减少了HttpContext扩展方法的使用
- 替换Uri.TryCreate为Uri.IsWellformedUriString以提高URI验证效率
- 改进了ConsentResponse对temporarily_unavailable错误的支持
快速入门UI模板已更新为使用Razor Pages,这符合ASP.NET Core的最新开发模式,降低了新用户的学习曲线。
内部实现优化
在内部实现上,移除了对AuthenticationProperties的自定义序列化处理,简化了代码结构。同时针对ISV许可证,将启动时的许可证日志级别调整为跟踪级别,减少了生产环境中的日志噪音。
这些改进虽然对最终用户不可见,但提升了系统的整体健壮性和可维护性,为未来的功能扩展奠定了更好的基础。
IdentityServer 6.0预览版2的这些改进展示了项目团队对性能、安全性和开发者体验的不懈追求。随着这些变更逐步稳定,我们可以期待在正式版中看到一个更强大、更可靠的IdentityServer。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00