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OAuth 2 讓網路服務可以存取第三方的受保護資源，因此，有些開發者會進一步利用 OAuth 2 來進行使用者認證。但這中間存在著一些語義落差，因為 OAuth 2 當初設計目的是「授權」而不是「認證」，兩者關注的焦點會有些不同。OpenID Connect 是基於 OAuth 2 的一套身份認證協定，讓開發者可以在 OAuth 2 授權的基礎上，再加入標準的認證流程。在這篇文章中，我會說明授權跟認證的場景有何差異，並講解 OpenID Connect 如何滿足認證需求。 因為 OpenID Connect 是建構在 OAuth 2 的基礎上，我會假設這篇文章的讀者已經知道 OAuth 2 的組件與流程，如果你不熟悉，可以先閱讀另外兩篇文章 * OAuth 2.0：
Security
因為 HTTP 是無狀態協定，為了保持使用者狀態，需要後端實作 Session 管理機制。在早期方式中，使用者狀態會跟 HTTP 的 Cookie 綁定，等到有需要的時候，例如驗證身份，就能使用 Cookie 內的資訊搭配後端 Session 來進行。但自從 JWT 出現後，使用者資訊可以編碼在 JWT 內，也開始有人用它來管理使用者身份。前些日子跟公司的資安團隊討論，發現 JWT 用來管理身份認證會有些風險。在這篇文章中，我會比較原本的 Session 管理跟 JWT 的差異，並說明可能的風險所在。 Session 管理 Session 是什麼意思？為什麼需要管理？我們可以從 HTTP 無狀態的特性聊起。所謂的無狀態，翻譯成白話，就是後面請求不會受前面請求的影響。想像現在有個朋友跟你借錢，
Go
從併發的角度來看，Goroutine 跟 Thread 的概念很類似，都是將任務交給一個執行單元來處理。然而不同的是，Goroutine 將調度放在用戶態，因此更加輕量，也能避免多餘的 Context Switch。我們可以說，Go 的併發處理是由語言原生支援，有著更好的開發者體驗，但也因此更容易忘記底層仍存在著輕量成本，當這些成本積沙成塔，就會造成 Out of Memory。這篇文章會從 Goroutine 的生命週期切入，試著說明在併發的情境中，應該如何保持 Goroutine 的正常運作。 因為這篇講的內容會比較底層，如果對應用情境不熟的人，建議先看過同系列 * Goroutine 的併發治理：由錯誤處理談起 * Goroutine 的併發治理：值是怎麼傳遞？ * Goroutine 的併發治理：管理 Worker Pool 再回來看這篇，應該會更容易理解。 Goroutine 的資源使用量 讓我們看個最簡單的例子，假設現在同時開
Go
併發會需要多個 Goroutine 來同時執行任務，Goroutine 雖然輕量，也還是有配置成本，如果每次新的任務進來，都需要重新建立並配置 Goroutine，一方面不容易管理 Goroutine 的記憶體，一方面也會消耗 CPU 的運算效能。這時 Worker Pool 就登場了，我們可以在執行前，先將 Goroutine 配置好放到資源池中，要用時再調用閒置資源來處理，藉此資源回收重複利用。這篇文章會從 0 開始建立 Work Pool，試著丟進不同的場景需求，看看如何實現。 基本的 Worker Pool Worker Pool 的概念可以用這張圖來解釋 Job 會放在 Queue 中送給 Pool 內配置好的 Worker，Worker 處理完後再將結果送到另一個 Queue 內。因為這是很常見的併發模式，
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當併發時，每個 Goroutine 可以看成是一個個單獨的個體，他們維護著自己的 Call Stack，彼此互不干涉。如果希望這些默默運行的 Goroutine 攜手完成任務，就要在他們之間建立一種通訊方式。在 Go 中，資訊應該如何被傳遞？其中的權衡又有哪些？這篇文章會介紹 Goroutine 常用的三種值的傳遞方式，以及相關衍生議題。 使用閉包取得值 第一種方式是使用閉包。先來想想輸出應該要長怎樣，假設建立 100 個 Goroutine，每個 Goroutine 會收到一個值並印出來，傳給 Goroutine 的值應該都要不同，最後印出來的結果會是 0 到 99。這裡用 time.Sleep 模擬長時間的處理，用 println 印出值來觀察操作結果。程式碼是 func main() { var wg
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當需要同時執行多個任務時，Go 開發者會多開 Goroutine 來分擔任務，這稱為併發。併發聽起來似乎很理想，能其他任務等待時，照樣執行需要運算的任務，有效利用 CPU 資源，但如果要用在生產環境，它也需要完善的管理機制。想想看，Goroutine 在哪個情況下會被啟動？哪個情況下會結束？如果任務需要回傳結果，它應該要怎麼回傳？而如果執行中發生錯誤，又應該怎麼處理？ 我們可以稱呼這類主題為「併發治理」，需要開發者理解執行期的運作，而如何處理好 Goroutine 的開始與結束，讓錯誤能被意識到，可說是併發治理的第一關。 基本併發 來看個基本的併發操作。我們起 100 個 Goroutine，讓它們處理任務。如果執行時發生 error，就呼叫 HandleError 處理錯誤。 func main() { var wg sync.WaitGroup for i
Design Pattern
「設計模式」這個詞出自 Christopher Alexander 的《建築模式語言》，這本書出版於 1977 年，主題圍繞著建築，城市設計和社區宜居性。作者 Alexander 是一名建築師，他在意的是，能不能找到一種切實可行的模式語言，讓讀者用以設計辦公室、車庫或公共建築。 儘管這樣的期待難免於可操作性，但在另一方面，Alexander 同時是名評論家跟創作者，在創作的過程中，他也想知道，現實繁複的表象下，是不是存在某種共通性，能用於解釋建築間特定的規律？我們可以看到作者羅列出 253 個模式，像是活動中心(30)、墓地(70)與啤酒館(90)，Alexander 說：「每一模式描述我們周圍環境中一再發生的某項問題，接著描述解決該問題的關鍵所在，如此一來，你就能上萬次利用這種解決方式，而不必每次從頭來過。」 如同描述資料的資料稱為「後設資料(metadata)」，描述語言的語言稱為後設語言，而 Alexander 給這套後設語言起的名字是「
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在上一篇的結論中，我們講到開發者通常最想知道，開發 OAuth 2.0 客戶端需要什麼知識。後端工程師要實現 OAuth 2.0，最常見的情境是開發一個客戶端應用，用來存取資源擁有者的受保護資源。因此在這篇中，我們將用 Go 來牛刀小試一番，開發一個網路應用，它會取得使用者同意後，跟 Google 拿取使用者姓名並顯示出來。 註冊客戶端 不是隨便哪個應用都能跟 Google 授權伺服器申請授權，要跟授權伺服器互動，首先要人家願意信任你。因此，在開始寫程式前，要先到 GCP 的 APIs & Services 中註冊客戶端，連結是這個 點選 CREATE CREDENTIALS 並選擇 OAuth client ID，創造一個新的客戶端憑證 我們要開發的是個網路應用，Application type 選
在前一篇中，我們討論了 OAuth 2.0 的角色與信道，知道 OAuth 2.0 將授權模型劃分為四個角色，讓它們經由前／後端信道交流，完成整個授權許可流程。在這篇中，我們要進一步來討論，具體的授權許可是什麼？我們將改由時序的角度出發，探討模型中的物件如何交換訊息。如果覺得這段話太抽象，可以理解成，上一篇介紹了遊戲中的角色與道具，而在這篇，我們將來介紹遊戲的流程與規則。 底下的介紹會著重在授權碼許可(Authorization Code Grant)跟隱式許可(Implicit Grant)兩種 Web 應用場景的授權許可。至於資源擁有者憑證許可(Resource Owner Password Credentials)跟客戶端憑證許可(Client Credentials)，雖然在 RFC 6749 有提到，但因資安風險較高，需要資源擁有者非常信賴客戶端且沒有其他方式情況下，才會拿來使用。 Authorization
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使用者體驗是 B2C 重要的產品面向。通常一個網路服務，會要求使用者註冊帳戶後才能開始使用——以台灣金融保險法規為例，使用者需要建立帳戶後，才能得到報價。站在行銷觀點，註冊會降低用戶的轉換率，因為它需要填寫姓名、暱稱、生日、信箱等資料，步驟相當繁瑣，對行動場景，這百分百是個負面體驗。這讓人不禁想問，這個環節是可以優化的嗎？ 事實上，我們可以合理假設使用者資訊已經存在社群媒體中，例如 Google、Facebook、Twitter、GitHub，而我們需要的只是請求使用者同意，讓我們可以代表使用者，存取社群媒體中受限制的資源。也就是，我們關注的是有沒有一個授權框架，可以讓第三方應用取得對資源的訪問權限。 OAuth 2.0 這就帶到 OAuth 2.0 想要解決的問題。在傳統的 Client-Server 認證架構中，當客戶端要存取伺服端資源時，需要提供使用者的帳號密碼。如果發起請求的是第三方應用，則資源擁有者要將帳號密碼提供給第三方應用。可以想像，你需要請人幫你收信，就需要把家裡鑰匙交給對方。
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在雲原生的環境中，程式通常採用容器部署，而不同環境間所需要的配置也會不同，像是開發環境的資料需要與生產環境分離；金絲雀部署要分流生產環境的流量，但不會寫資料到生產環境中；開發環境為了除錯，要印出 level 低的 log；開發環境跟生產環境要拿取的 key vault 的 key 跟 version 不同；等等。在雲原生的時代前，開發人員或維運人員通常會各自維護一份執行的程式，開發在開發環境中驗證後，交付維運部署上線，一次性處理好配置；但在雲原生時代，部署變得越來越頻繁，幾乎不太可能手動管理。這時要把問題倒過來想，不是因應開發出來的程式來設定配置，而是有沒有可能，因應部署會遇到的問題來設計開發？ Store config in the environment Heroku 基於 SaaS(Software-as-a-Service) 實踐，歸納出 12 條雲原生應用的設計原則，稱為 The Twelve-Factor App，其中關於配置，
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對分散式系統來說，消息的可靠性非常重要，想想一個金融應用的場景，如果在支付時，消息遺失了，或是重複遞送了，都會造成使用者的困擾。當我們在系統中引入消息隊列時，我們同時引入了複雜度，這意思是，系統的「處理消息」跟你想的不一定是同一件事。從可靠性的角度來看，「處理消息」的語義可以分為三個層次，第一層是「最多一次」，當你請系統處理消息時，它會幫你進行，但最多一次，並且不保證是否完成；第二層是「最少一次」，系統會幫你處理消息，而且附帶必要的錯誤處理，確保消息至少被完成一次；第三層是「準確一次」，意指消息不多不少，恰恰好被準確處理並完成了一次。 當試著從語言學的角度來看待系統時，我們才能規劃出系統的整體面貌。儘管「準確處理一次」有最佳的可靠性，但因為其處理成本，降低了系統整體的吞吐量。在〈Starbucks Does Not Use Two-Phase Commit〉一文中，Gregor Hohpe 精確描繪了星巴克的異步系統。收銀員收費後，