当前位置: 首页 > news >正文

基于位的权限系统

基于位的权限系统是一种利用二进制位运算进行权限管理的技术。在这种系统中,不同的权限被编码为2的幂次方 (例如1、2、4、8等),每个权限对应一个独立的二进制位(可想而知运算速度是非常快的)。通过将这些权限值组合在一起形成一个整数(比如1+2+4),可以表示用户所拥有的所有权限集合。

将不同的权限组合成一个整数,通过位运算来快速且方便地判断用户是否具有某种或某几种权限。

例如,在权限管理中: 

查看权限对应值为 1、添加权限对应值为 2

修改权限对应值为 4、删除权限对应值为 8
假设有一个用户,他拥有查看修改权限,那么他的权限值就是 1 + 4 = 5(二进制是 0101)。 

验证用户权限时:

  • 检查用户是否有查看权限:用户权限 & 1 是否等于 1。
  • 检查用户是否有修改权限:用户权限 & 4 是否等于 4。
  • 检查用户是否有查看和修改权限: 用户权限 &(1|4)是否等于(1 + 4) 。

如果要赋予用户所有权限,则权限值将是 1 + 2 + 4 + ..直到覆盖所有权限位,这样用户的权限值就是一个包含了所有有效权限位均为1的二进制数。
这种二进制算法用于权限管理既高效又节省存储空间,非常适合于大型系统的权限控制。

以下是实现代码示例:

const PERMISSINOS = {VIEW: { value: 1, name: "VIEW" },       // 权限值为 1,名称为 VIEWADD: { value: 2, name: "ADD" },         // 权限值为 2,名称为 ADDEDIT: { value: 4, name: "EDIT" },       // 权限值为 4,名称为 EDITDELETE: { value: 8, name: "DELETE" }    // 权限值为 8,名称为 DELETE
};// 获取用户拥有的权限列表
function getPermissions(userPermissions) {const userHasPermissions = [];for (let permission in PERMISSINOS) {if (hasPermission(userPermissions, PERMISSINOS[permission].value)) {userHasPermissions.push(PERMISSINOS[permission].name); // 将权限名称添加到数组}}return userHasPermissions;
}// 判断用户是否拥有某个权限
function hasPermission(userPermissions, permission) {return (userPermissions & permission) === permission;  // 进行位运算判断
}let userPermissions = 7;   // 用户权限值为 7,即二进制 0111console.log(getPermissions(userPermissions)); // 返回 ["VIEW", "ADD", "EDIT"],即用户拥有 VIEW、ADD、EDIT 三个权限

当userPermissions = 7;  则返回VIEW ADD EDIT三个权限内容

当userPermissions = 5   则返回VIEW  EDIT两个权限内容

 总结:

位的权限系统的优势在于存储效率是极高的,需要利用一个数字,就能够表示多种权限,极大的节省了空间,且处理速度是非常快的,因为位运算比传统的循环判断要来的快,尤其在处理数据时更为的高校(大数据)。

扩展性也是非常强的,添加新的权限只需要选择下一个未使用的2的幂次方即可。并不会影响现有的权限结构。

不足点:可读性并不良好,对于非程序员或对于未操作不熟悉开发者来说,直接查看权限数值可能难以理解这个数值所代表的具体的权限集合。而且如果要去处理非常复杂的权限模型,比如层级权限,动态权限,基于位的权限系统可能不是那么灵活。

对于边界的条件问题,也会存在一定障碍,如果权限的数量超出了一定的范围,例如32位或64位整数所代表的数量,那么则需要重新去计算我们的一个数据结构

相关文章:

基于位的权限系统

基于位的权限系统是一种利用二进制位运算进行权限管理的技术。在这种系统中,不同的权限被编码为2的幂次方 (例如1、2、4、8等),每个权限对应一个独立的二进制位(可想而知运算速度是非常快的)。通过将这些权限值组合在一起形成一个…...

[AIGC] Spring Boot Docker 部署指南

Spring Boot Docker 部署指南 引言 近年来,容器化部署成为了越来越流行的部署方式。Docker 是目前最受欢迎的容器化平台之一,它提供了一种将应用程序与其依赖项打包在一起,并以容器的形式运行的方法。Spring Boot 是一种用于快速开发和微服…...

图像处理------亮度

from PIL import Imagedef change_brightness(img: Image, level: float) -> Image:"""按照给定的亮度等级&#xff0c;改变图片的亮度"""def brightness(c: int) -> float:return 128 level (c - 128)if not -255.0 < level < 25…...

LeetCode刷题---基本计算器

解题思路&#xff1a; 根据题意&#xff0c;字符串中包含的运算符只有和- 使用辅助栈的方法来解决该问题 定义结果集res和符号位sign(用于判断对下一数的加减操作),接着对字符串进行遍历。 如果当前字符为数字字符&#xff0c;判断当前字符的下一个字符是否也是数字字符&#x…...

Kafka生产消费流程

Kafka生产消费流程 1.Kafka一条消息发送和消费的流程图(非集群) 2.三种发送方式 准备工作 创建maven工程&#xff0c;引入依赖 <dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>3.3.1…...

c 小熊猫 c++ IDE编译ffmpeg 设置

菜单-》运行-》运行参数->编译器->编译器配置集->链接时加入下列选项 &#xff1a; -I /usr/local/ffmpeg/include -L /usr/local/ffmpeg/lib -lavformat -lavdevice -lavfilter -lavcodec -lavutil -lswscale -lswresample -lm 本机ffmpeg存储位置&#xff1a;inclu…...

【Java】十年老司机转开发语言,新小白从学习路线图开始

欢迎来到《小5讲堂》 大家好&#xff0c;我是全栈小5。 这是《Java》序列文章&#xff0c;每篇文章将以博主理解的角度展开讲解&#xff0c; 特别是针对知识点的概念进行叙说&#xff0c;大部分文章将会对这些概念进行实际例子验证&#xff0c;以此达到加深对知识点的理解和掌握…...

5.3 Verilog 带参数例化

5.3 Verilog 带参数例化 分类 Verilog 教程 关键词&#xff1a; defparam&#xff0c;参数&#xff0c;例化&#xff0c;ram 当一个模块被另一个模块引用例化时&#xff0c;高层模块可以对低层模块的参数值进行改写。这样就允许在编译时将不同的参数传递给多个相同名字的模块…...

边缘计算的挑战和机遇

边缘计算是一种分布式计算框架&#xff0c;它将应用程序、数据和计算服务带离集中式数据中心&#xff0c;靠近用户和数据源的位置。这种方法可以减少延迟&#xff0c;提高服务速度&#xff0c;并可能改善数据安全性和隐私性。然而&#xff0c;边缘计算同时也面临着挑战&#xf…...

Mybatis基础---------增删查改

目录结构 增删改 1、新建工具类用来获取会话对象 import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory; import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder; import org.apache.ibatis.io.Resources;import java.io…...

CentOS查看修改时间

经常玩docker的朋友应该都知道&#xff0c;有很多的镜像运行起来后&#xff0c;发现容器里的系统时间不对&#xff0c;一般是晚被北京时间8个小时&#xff08;不一定&#xff09;。 这里合理怀疑是镜像给的初始时区是世界标准时间&#xff08;也叫协调世界时间&#xff09;。 有…...

Kafka消费流程

Kafka消费流程 消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。 1、多线程安全问题 2、群组协调 3、分区再均衡 1.多线程安全问题 当多个线程访问某个类时&#xff0c;这个类始终都能表现出正确的行为&#xff0c;那么就称这个类是线程安全的。 对于线程安全&…...

RPC原理介绍与使用(@RpcServiceAnnotation)

Java RPC&#xff08;Remote Procedure Call&#xff0c;远程过程调用&#xff09;是一种用于实现分布式系统中不同节点之间通信的技术。它允许在不同的计算机或进程之间调用远程方法&#xff0c;就像调用本地方法一样。 ** 一.Java RPC的原理如下&#xff1a; ** 定义接口&…...

力扣labuladong——一刷day94

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言二叉堆&#xff08;Binary Heap&#xff09;没什么神秘&#xff0c;性质比二叉搜索树 BST 还简单。其主要操作就两个&#xff0c;sink&#xff08;下沉&#xf…...

Vim 是一款强大的文本编辑器,广泛用于 Linux 和其他 Unix 系统。以下是 Vim 的一些基本用法

Vim 是一款强大的文本编辑器&#xff0c;广泛用于 Linux 和其他 Unix 系统。以下是 Vim 的一些基本用法&#xff1a; 打开文件&#xff1a; vim filename 基本移动&#xff1a; 使用箭头键或 h, j, k, l 分别向左、下、上、右移动。Ctrl f: 向前翻页。Ctrl b: 向后翻页。…...

软件工程:黑盒测试等价分类法相关知识和多实例分析

目录 一、黑盒测试和等价分类法 1. 黑盒测试 2. 等价分类法 二、黑盒测试等价分类法实例分析 1. 工厂招工年龄测试 2. 规定电话号码测试 3. 八位微机测试 4. 三角形判断测试 一、黑盒测试和等价分类法 1. 黑盒测试 黑盒测试就是根据被测试程序功能来进行测试&#xf…...

stable-diffusion 学习笔记

必看文档&#xff1a; 万字长篇&#xff01;超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解 - 知乎 &#xff08;提示词&#xff09;语法控制 常用语法&#xff1a; 加权&#xff1a;() 或 {} 降权&#xff1a;[](word)//将括号内的提示词权重提高 1.1 倍 ((word))//将括号内的提示…...

手写webpack核心原理,支持typescript的编译和循环依赖问题的解决

主要知识点 babel读取代码的import语句算法&#xff1a;bfs遍历依赖图为浏览器定义一个require函数的polyfill算法&#xff1a;用记忆化搜索解决require函数的循环依赖问题 Quick Start GitHub&#xff1a;https://github.com/Hans774882968/mini-webpack npm install npm…...

开箱即用之MyBatisPlus XML 自定义分页

调用方法 import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;public Page<User> queryListByPage(User user) { Page<User> page new Page<>(1, 12); return userMapper.queryListByPage(page, user); } mapper接口 import co…...

GPT应用开发:运行你的第一个聊天程序

本系列文章介绍基于OpenAI GPT API开发应用的方法&#xff0c;适合从零开始&#xff0c;也适合查缺补漏。 本文首先介绍基于聊天API编程的方法。 环境搭建 很多机器学习框架和类库都是使用Python编写的&#xff0c;OpenAI提供的很多例子也是Python编写的&#xff0c;所以为了…...

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇&#xff0c;在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下&#xff1a; 【Note】&#xff1a;如果你已经完成安装等操作&#xff0c;可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作&#xff0c;重…...

【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互

物理引擎&#xff08;Physics Engine&#xff09; 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律&#xff08;如力学、碰撞、重力、流体动力学等&#xff09;的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互&#xff0c;广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...

Python爬虫实战:研究feedparser库相关技术

1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的信息资源。RSS(Really Simple Syndication)作为一种标准化的信息聚合技术,被广泛用于网站内容的发布和订阅。通过 RSS,用户可以方便地获取网站更新的内容,而无需频繁访问各个网站。 然而,互联网…...

376. Wiggle Subsequence

376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...

深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南

&#x1f680; C extern 关键字深度解析&#xff1a;跨文件编程的终极指南 &#x1f4c5; 更新时间&#xff1a;2025年6月5日 &#x1f3f7;️ 标签&#xff1a;C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言&#x1f525;一、extern 是什么&#xff1f;&…...

(转)什么是DockerCompose?它有什么作用?

一、什么是DockerCompose? DockerCompose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用&#xff0c;而无需手动一个个创建和运行容器。 Compose文件是一个文本文件&#xff0c;通过指令定义集群中的每个容器如何运行。 DockerCompose就是把DockerFile转换成指令去运行。 …...

【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容

目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法&#xff0c;当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...

2025季度云服务器排行榜

在全球云服务器市场&#xff0c;各厂商的排名和地位并非一成不变&#xff0c;而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。以下是根据2025年市场趋势&#xff0c;对主要云服务器厂商在排行榜中占据重要位置的原因和优势进行深度分析&#xff1a; 一、全球“三巨头”…...

中医有效性探讨

文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学&#xff1f;传统医学奠基期&#xff08;远古 - 17 世纪&#xff09;近代医学转型期&#xff08;17 世纪 - 19 世纪末&#xff09;​现代医学成熟期&#xff08;20世纪至今&#xff09; 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

在 Spring Boot 项目里,MYSQL中json类型字段使用

前言&#xff1a; 因为程序特殊需求导致&#xff0c;需要mysql数据库存储json类型数据&#xff0c;因此记录一下使用流程 1.java实体中新增字段 private List<User> users 2.增加mybatis-plus注解 TableField(typeHandler FastjsonTypeHandler.class) private Lis…...