JeecgBoot自动锁屏功能输入超长数字的BUG分析与修复方案
问题背景
在JeecgBoot 3.7.1版本中,用户反馈了一个关于自动锁屏功能的异常行为:当系统处于未设置密码的状态下,如果用户在自动锁屏界面输入"999999"这样的超长数字,系统会立即锁定且无法通过常规方式解锁,甚至清理浏览器缓存也无法解决该问题。
技术分析
问题根源
经过技术团队分析,这个问题主要由两个技术因素导致:
-
setTimeout函数的数值限制:JavaScript中的setTimeout函数最大只能接受2^31-1(2147483647)毫秒的延迟时间。当用户输入"999999"这样的超长数字时,实际上传入的数值超过了这个限制,导致setTimeout立即执行,触发了锁屏机制。
-
本地存储清除不彻底:当系统异常锁定后,部分关键的localStorage数据未被正确清除,导致用户即使清理浏览器缓存后,系统仍然保持锁定状态。
技术细节
在JeecgBoot的实现中,自动锁屏功能依赖于以下两个关键文件:
- persistent.ts:负责处理本地存储的持久化操作
- InputNumberItem.vue:处理数字输入组件的逻辑
当用户输入超长数字时,系统没有对输入值进行合理的数值范围验证,直接将用户输入的值传递给setTimeout函数,触发了上述异常行为。
解决方案
技术团队已经针对这个问题提出了修复方案,主要包括以下两个方面:
-
输入值范围验证:在InputNumberItem.vue组件中增加对输入值的校验逻辑,确保传入setTimeout的数值不超过JavaScript允许的最大值(2147483647毫秒)。
-
本地存储处理优化:在persistent.ts文件中完善本地存储的清除逻辑,确保当系统异常锁定时,所有相关的本地存储数据都能被正确清除。
临时解决方案
对于正在使用受影响版本的用户,可以采取以下临时解决方案:
- 手动修改persistent.ts文件,增加对本地存储的完整清除逻辑
- 修改InputNumberItem.vue组件,添加输入值的范围验证
总结
这个案例提醒我们在前端开发中需要注意几个关键点:
- JavaScript内置函数的数值限制
- 用户输入的范围验证
- 本地存储的完整清除机制
JeecgBoot团队已经将该修复方案纳入下一版本发布计划,建议用户关注官方更新,及时升级到修复后的版本。对于前端开发者而言,这个案例也提供了一个很好的学习机会,展示了在实际开发中如何考虑边界条件和异常处理。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~050CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0302- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









