面试题：微服务架构中JWT认证的性能优化

1. 缓存机制

原理：JWT 验证过程中，部分信息如密钥等验证信息可以缓存，避免每次验证都从存储介质读取。
实现：
- 选择缓存工具：可使用 Redis 作为缓存，它具有高性能和分布式特性。
- 缓存内容：将 JWT 的公钥（如果是基于公钥/私钥的验证方式）缓存起来。当收到 JWT 进行验证时，先从 Redis 中获取公钥，若存在则直接使用，不存在再从原始存储（如文件系统、数据库等）中读取并放入缓存。例如在 Java 中使用 Spring Boot 集成 Redis，代码如下：

@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;

public PublicKey getPublicKeyFromCache() {
    String key = "jwt_public_key";
    String publicKeyStr = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (publicKeyStr != null) {
        try {
            return KeyFactory.getInstance("RSA").generatePublic(new X509EncodedKeySpec(Base64.getDecoder().decode(publicKeyStr)));
        } catch (Exception e) {
            // 处理异常
        }
    }
    // 从原始存储读取公钥
    PublicKey publicKey = getPublicKeyFromOriginalSource();
    if (publicKey != null) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, Base64.getEncoder().encodeToString(publicKey.getEncoded()));
    }
    return publicKey;
}

2. 减少 JWT 负载

原理：JWT 负载包含的数据越多，生成、解析和传输的成本越高。减少不必要的数据可提升性能。
实现：
- 精简数据：只在 JWT 中包含绝对必要的用户信息，如用户 ID、角色等关键标识。例如，不要将用户的详细个人资料（如地址、电话等）放入 JWT 负载。
- 按需获取：对于非关键且不常使用的信息，在需要时通过用户 ID 从数据库或其他存储中按需获取，而不是放在 JWT 中。例如在一个用户管理微服务中，当需要展示用户详细信息时，使用 JWT 中的用户 ID 调用数据库查询接口获取详细信息，而不是将详细信息都放在 JWT 中。

3. 批量验证

原理：在某些场景下，如一个请求需要验证多个 JWT（例如一个请求涉及多个用户相关操作，每个操作都有对应的 JWT），批量验证可减少重复的验证开销。
实现：
- 设计批量验证方法：开发一个方法接收多个 JWT 进行验证。在验证过程中，复用一些验证步骤，如公钥读取（如果使用相同的公钥）等。例如在 Java 中可以设计如下方法：

public List<Boolean> batchVerifyJwt(List<String> jwtList) {
    List<Boolean> resultList = new ArrayList<>();
    PublicKey publicKey = getPublicKeyFromCache();
    for (String jwt : jwtList) {
        try {
            Jws<Claims> claimsJws = Jwts.parserBuilder().setSigningKey(publicKey).build().parseClaimsJws(jwt);
            resultList.add(true);
        } catch (JwtException e) {
            resultList.add(false);
        }
    }
    return resultList;
}

4. 优化算法

原理：JWT 签名算法不同，性能也有所差异。选择更高效的算法可提升验证性能。
实现：
- 比较算法：例如，HS256 算法相对 RSA 算法在性能上更快，因为它是对称加密算法，计算量较小。如果安全需求允许，可从 RSA 切换到 HS256 算法。在 Java 中使用 jjwt 库生成 JWT 时切换算法示例如下：

String compactJws = Jwts.builder()
       .setSubject("user1")
       .claim("role", "admin")
       .signWith(SignatureAlgorithm.HS256, "mySecretKey")
       .compact();

5. 分布式验证

原理：在高并发场景下，单个服务器验证 JWT 可能成为瓶颈。分布式验证可将验证负载分摊到多个服务器上。
实现：
- 使用负载均衡器：如 Nginx，将 JWT 验证请求均匀分配到多个验证服务器上。每个验证服务器可以是一个独立的微服务实例，负责处理部分 JWT 的验证。配置 Nginx 负载均衡示例如下：

upstream jwt_verification {
    server 192.168.1.10:8080;
    server 192.168.1.11:8080;
}

server {
    listen 80;
    location /verify_jwt {
        proxy_pass http://jwt_verification;
    }
}

面试题：微服务架构中JWT认证的性能优化

知识考点

面试题答案

1. 缓存机制

2. 减少 JWT 负载

3. 批量验证

4. 优化算法

5. 分布式验证