SuperTokens核心库修复会话作用域与Cookie域重复问题
问题背景
在Web应用开发中,会话管理和Cookie处理是保障用户身份认证安全性的重要环节。SuperTokens作为一个开源的认证解决方案,其核心库近期修复了一个关于会话作用域和Cookie域设置的重复问题。
技术细节
该修复主要涉及以下几个方面:
-
会话作用域优化:修复了会话作用域设置中可能出现的重复配置问题,确保会话在不同子域间正确共享。
-
Cookie域处理:解决了Cookie域设置中可能出现的重复问题,特别是针对刷新令牌的Cookie处理。
-
跨语言一致性:该修复在SuperTokens的多个语言实现中同步进行,包括:
- Node.js版本
- Golang版本
- Python版本
- 前端JavaScript库(Web和React Native)
- 移动端(Android和iOS)
- Flutter版本
测试验证
为确保修复质量,开发团队进行了全面的测试验证:
-
集成测试:特别关注了与supertokens-website的集成测试,验证"Testing duplicate refresh cookies"日志输出。
-
跨浏览器兼容性:在Safari、Firefox、Chrome和Edge等主流浏览器中验证了修复效果。
-
移动端适配:确保修复在移动设备上的响应式表现正常。
-
类型安全:对于TypeScript项目,验证了所有新暴露的配置项类型定义正确。
影响范围
该修复影响SuperTokens的多个组件,包括核心认证逻辑和前端集成库。特别值得注意的是:
-
Web应用:修复了可能导致重复Cookie设置的问题,提升了认证流程的稳定性。
-
移动应用:确保React Native、Android和iOS平台的会话管理一致性。
-
跨域场景:优化了在复杂域名结构下的Cookie处理逻辑。
升级建议
对于使用SuperTokens的开发者,建议:
-
检查项目中使用的SuperTokens各组件版本。
-
按照官方文档的升级指南逐步更新相关依赖。
-
特别注意前端和后端组件的版本兼容性。
-
在测试环境中充分验证新版本的行为是否符合预期。
该修复体现了SuperTokens团队对产品质量的持续追求,为开发者提供了更加稳定可靠的认证解决方案。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00