JeecgBoot项目中积木报表与积本BI的Token传递问题分析
问题背景
在JeecgBoot 3.43版本中,当用户在使用积木报表(JimuReport)和积本BI两个功能模块之间进行切换时,出现了Token传递不一致的问题。具体表现为从积木报表切换到积本BI时Token能够正常传递,但从积本BI切换回积木报表时Token却丢失了。
技术分析
这种Token传递问题通常涉及以下几个方面:
-
前端路由跳转机制:两个模块间的切换方式可能采用了不同的路由跳转策略,导致Token传递行为不一致。
-
Token存储与传递机制:JeecgBoot框架通常使用JWT Token进行身份验证,Token可能存储在localStorage或sessionStorage中。不同模块对Token的读取方式可能存在差异。
-
跨域问题:如果两个模块部署在不同的域名或端口下,可能会触发浏览器的同源策略限制,导致Token无法自动传递。
-
菜单集成方式:从技术专家的回复可以看出,推荐的做法是为两个功能分别创建独立的菜单项,而不是使用跳转模式,这样可以避免Token传递问题。
解决方案
针对这一问题,开发团队已经确认将在下一个版本中修复。对于当前版本,用户可以采取以下临时解决方案:
-
独立菜单方案:按照技术专家的建议,为积木报表和积本BI分别创建独立的菜单项,避免使用跳转模式。
-
Token手动传递:在跳转时手动将Token作为参数传递,并在目标页面中重新获取和设置。
-
统一Token管理:确保两个模块使用相同的Token存储和读取机制,避免不一致的情况。
最佳实践建议
对于类似的多模块集成场景,建议:
-
采用统一的身份验证机制,确保Token在整个应用生命周期内有效。
-
避免使用页面跳转方式集成不同功能模块,而是采用独立的菜单入口。
-
对于必须使用跳转的场景,确保Token传递机制的可靠性和一致性。
-
在开发过程中,加强对跨模块交互的测试,特别是身份验证相关功能。
总结
JeecgBoot框架中积木报表与积本BI的Token传递问题是一个典型的前端路由和身份验证集成问题。通过理解其背后的技术原理,开发者可以更好地规划系统架构,避免类似问题的发生。即将发布的修复版本将解决这一问题,同时开发者也应遵循框架推荐的最佳实践来构建更稳定的应用。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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