gRPC 认证示例项目教程
2025-05-13 12:57:07作者:贡沫苏Truman
1、项目介绍
本项目是基于 gRPC 框架的认证示例,它展示了如何在 gRPC 服务中集成认证机制。本项目使用了 Go 语言进行开发,通过 JWT(JSON Web Tokens)来实现用户身份的验证和授权。项目旨在为开发者提供一个可参考的认证实现案例,帮助他们在自己的 gRPC 服务中快速集成认证功能。
2、项目快速启动
环境准备
- Go 1.12 或更高版本
- Protobuf 编译器
protoc和 gRPC 插件 - Docker(可选,用于运行数据库)
克隆项目
git clone https://github.com/johanbrandhorst/grpc-auth-example.git
cd grpc-auth-example
安装依赖
go mod tidy
编译协议文件
在项目目录中,使用 protoc 命令编译 .proto 文件,生成相应的 Go 代码。
protoc --go_out=. --grpc_out=. proto/*.proto
启动服务
在项目目录中,运行以下命令启动 gRPC 服务:
go run main.go
使用 Postman 测试服务
打开 Postman,创建一个新的请求,选择 gRPC 选项,输入服务地址(通常是 localhost:50051),并选择相应的服务方法进行测试。
3、应用案例和最佳实践
JWT 认证流程
- 客户端在请求时附加 JWT 令牌。
- 服务端验证 JWT 令牌的有效性。
- 如果令牌有效,服务端继续处理请求;如果无效,返回错误。
代码示例
以下是一个简化的 gRPC 服务端代码示例,展示了如何验证 JWT 令牌:
func (s *server) SayHello(ctx context.Context, req *pb.HelloRequest) (*pb.HelloResponse, error) {
md, ok := metadata.FromIncomingContext(ctx)
if !ok {
return nil, status.Errorf(codes.InvalidArgument, "missing metadata")
}
// 获取 JWT 令牌
var tokenStr string
if len(md["Authorization"]) > 0 {
tokenStr = md["Authorization"][0]
}
// 验证 JWT 令牌
claims, err := validateJWT(tokenStr)
if err != nil {
return nil, status.Errorf(codes.Unauthenticated, "invalid token")
}
// 处理请求
user := claims["user"].(string)
return &pb.HelloResponse{Message: fmt.Sprintf("Hello, %s!", user)}, nil
}
安全最佳实践
- 不要在客户端存储敏感信息。
- 使用 HTTPS 保护传输中的数据。
- 定期轮换密钥和令牌。
4、典型生态项目
- gRPC-Web:允许在浏览器中使用 gRPC。
- Envoy:作为代理,可以处理 gRPC 服务的负载均衡、认证等。
- Prometheus:用于监控 gRPC 服务的性能指标。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660