JeecgBoot项目Shiro加密异常问题分析与解决方案
问题现象
在JeecgBoot 3.7.3版本(Spring Boot 3分支)中,本地启动时出现Shiro加密相关的异常。系统日志显示以下错误信息:
org.apache.shiro.crypto.CryptoException: Unable to correctly extract the Initialization Vector or ciphertext.
进一步查看堆栈跟踪,可以发现这是由于CookieRememberMeManager在尝试获取记住的凭证时发生的解密失败。错误根源是一个ArrayIndexOutOfBoundsException,表明在解密过程中数组拷贝操作超出了边界。
问题原因分析
这个问题的根本原因在于Shiro的CookieRememberMeManager组件在解密rememberMe cookie时出现了异常。具体来说:
-
加密机制问题:Shiro默认使用AES加密算法来加密rememberMe cookie,需要正确的初始向量(IV)和密钥。
-
Cookie数据损坏:当浏览器中的rememberMe cookie损坏或不完整时,解密过程会失败。
-
密钥不一致:如果服务器重启后加密密钥发生变化,之前生成的cookie将无法解密。
-
数组越界:从错误堆栈看,系统尝试从长度为3的字节数组中拷贝16个字节的数据,这显然是不可能的。
解决方案
针对这个问题,有以下几种解决方法:
1. 清除浏览器Cookie
最简单的解决方法是清除浏览器中与当前应用相关的所有cookie。这将移除可能损坏的rememberMe cookie,让系统生成新的有效cookie。
2. 配置固定加密密钥
在application.yml或application.properties中配置固定的加密密钥:
shiro:
rememberMe:
cipherKey: 你的固定密钥(建议32位以上)
3. 禁用rememberMe功能
如果不需要记住我功能,可以直接在配置中禁用:
shiro:
rememberMe:
enabled: false
4. 自定义RememberMeManager
实现自定义的RememberMeManager,覆盖默认的解密逻辑:
public class CustomRememberMeManager extends CookieRememberMeManager {
@Override
protected byte[] decrypt(byte[] encrypted) {
try {
return super.decrypt(encrypted);
} catch (CryptoException e) {
// 处理解密失败的情况
return null;
}
}
}
然后在Shiro配置中使用这个自定义实现。
最佳实践建议
-
生产环境:务必配置固定的加密密钥,避免服务器重启后无法解密之前的cookie。
-
开发环境:可以考虑定期清除cookie或使用无痕模式开发,减少此类问题发生。
-
错误处理:在自定义RememberMeManager中增加更健壮的错误处理逻辑。
-
密钥管理:加密密钥应该足够复杂,建议使用32位以上的随机字符串。
总结
JeecgBoot项目中出现的这个Shiro加密异常主要是由于rememberMe cookie解密失败导致的。通过清除浏览器cookie、配置固定密钥或禁用该功能都可以解决问题。在开发和生产环境中,采取适当的配置和错误处理策略可以避免此类问题的发生。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00