推荐:Apollo Link - Token Refresh库,自动刷新JWT令牌
2024-05-20 19:00:23作者:江焘钦
1、项目介绍
apollo-link-token-refresh是一个专门为Apollo GraphQL客户端设计的链接组件,旨在处理JWT(JSON Web Tokens)的过期问题。这个库允许你无缝地在后台刷新过期的访问令牌,确保你的GraphQL请求始终携带有效的身份验证信息。
2、项目技术分析
该项目利用了Apollo Link的概念,这是一种用于构建Apollo Client请求处理链的模块化方式。TokenRefreshLink是一个非终止链接,意味着它应该被插入到其他链接中,而不是链条的最后。它的主要功能包括:
- 自动检查JWT的过期状态。
- 当检测到令牌即将过期时,异步获取新的访问令牌。
- 提供了一套可配置的选项以适应不同场景下的认证逻辑。
3、项目及技术应用场景
适用于任何使用JWT进行身份验证,并希望在后台无感知地处理令牌刷新的Web应用或API客户端。特别适合于React、Angular等前端框架结合Apollo Client使用的情况,例如:
- 用户登录后,服务端返回带有JWT的响应。
- 应用利用
apollo-link-token-refresh监控每个GraphQL请求,当发现令牌快过期时,自动刷新令牌并更新存储。 - 在刷新过程中,即使网络出现问题,也可以通过自定义错误处理器控制用户体验,如提示重新登录或保持在线状态而不立即登出。
4、项目特点
- 灵活性:提供了多个配置选项,如自定义令牌字段名、验证函数、错误处理等,以便适应各种API和应用需求。
- 异步处理:在不影响主业务流程的情况下,异步处理令牌的刷新,保证用户体验流畅。
- 兼容性:支持Apollo Client v2,同时有详细的使用示例和文档。
- 类型安全:对于TypeScript用户,支持传递自定义类型以处理复杂返回结构。
结语
如果你正在寻找一个能够简化JWT管理的解决方案,apollo-link-token-refresh绝对值得尝试。它将帮助你在处理权限验证时节省大量的代码,使你的应用程序更加健壮。现在就安装并开始使用吧!
npm install apollo-link-token-refresh --save
探索更多可能性,让这个库为你的身份验证策略保驾护航!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218