https webservice通讯 参考网址 http://blog.csdn.net/small____fish/article/details/8214938
一、生成密钥库和证书
可参考以下密钥生成脚本,根据实际情况做必要的修改,其中需要注意的是:服务端的密钥库参数“CN”必须与服务端的IP地址相同,否则会报错,客户端的任意。
1、生成服务器证书库
keytool -validity 365 -genkey -v -alias server -keyalg RSA -keystore E:\ssl\server.keystore -dname "CN=127.0.0.1,OU=icesoft,O=icesoft,L=Haidian,ST=Beijing,c=cn" -storepass 123456 -keypass 123456

2、生成客户端证书库
keytool -validity 365 -genkeypair -v -alias client -keyalg RSA -storetype PKCS12 -keystore E:\ssl\client.p12 -dname "CN=client,OU=icesoft,O=icesoft,L=Haidian,ST=Beijing,c=cn" -storepass 123456 -keypass 123456

3、从客户端证书库中导出客户端证书
keytool -export -v -alias client -keystore E:\ssl\client.p12 -storetype PKCS12 -storepass 123456 -rfc -file E:\ssl\client.cer

4、从服务器证书库中导出服务器证书
keytool -export -v -alias server -keystore E:\ssl\server.keystore -storepass 123456 -rfc -file E:\ssl\server.cer

5、生成客户端信任证书库(由服务端证书生成的证书库)
keytool -import -v -alias server -file E:\ssl\server.cer -keystore E:\ssl\client.truststore -storepass 123456

6、将客户端证书导入到服务器证书库(使得服务器信任客户端证书)
keytool -import -v -alias client -file E:\ssl\client.cer -keystore E:\ssl\server.keystore -storepass 123456

7、查看证书库中的全部证书
keytool -list -keystore E:\ssl\server.keystore -storepass 123456
二、Tomat配置
使用文本编辑器编辑${catalina.base}/conf/server.xml
找到Connector port="8443"的标签,取消注释,并修改成如下:
<Connector port="8443" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" SSLEnabled="true"
maxThreads="150" scheme="https" secure="true"
clientAuth="true" sslProtocol="TLS"
keystoreFile="${catalina.base}/key/server.keystore" keystorePass="123456"
truststoreFile="${catalina.base}/key/server.keystore" truststorePass="123456"/># truststoreFile、keystoreFile为已经生成的服务器证书的地址
# truststorePass、keystorePass为自定义的服务器证书的密码
备注:
keystoreFile:指定服务器密钥库,可以配置成绝对路径,如“D:/key/server.keystore”,本例中是在Tomcat目录中创建了一个名称为key的文件夹,仅供参考。
keystorePass:密钥库生成时的密码
truststoreFile:受信任密钥库,和密钥库相同即可
truststorePass:受信任密钥库密码
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https://blog.csdn.net/qq_22706515/article/details/52595027 包含直播,即时通讯. 大平台都有免费版或基础版,对于需求不大的情况比较适合.
- https://blog.csdn.net/blmoistawinde/article/details/84329103
背景 很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离:比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高(正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近),或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征 ...
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