JeecgBoot项目中Token类型转换问题的分析与解决
2025-05-02 01:41:37作者:魏侃纯Zoe
问题背景
在JeecgBoot 3.7.3版本中,开发者在进行多租户功能测试时遇到了一个典型的Token类型转换异常问题。具体表现为系统在调用获取用户信息的接口时,Redis缓存中存储的用户对象类型与预期不符,导致类型转换失败。
问题现象
系统在调用/sys/user/getUserInfo接口时,后台日志中出现了java.lang.ClassCastException异常,提示无法将SysUser对象转换为LoginUser对象。通过检查Redis缓存发现,同一个用户键下存储了两种不同类型的用户对象:SysUser和LoginUser。
问题原因分析
经过深入分析,这个问题主要由以下几个因素导致:
-
多分支开发环境切换:开发者可能在master、sas或springboot3等不同分支间切换开发,而这些分支对用户信息的处理方式可能存在差异。
-
Redis缓存未及时清理:当切换分支后,原有的Redis缓存未被清除,导致新分支运行时读取到了旧分支存储的不兼容数据类型。
-
用户信息封装不一致:不同分支可能采用了不同的用户信息封装策略,有的直接存储
SysUser实体,有的则使用LoginUserDTO对象。
解决方案
针对这个问题,可以采取以下解决方案:
-
清理Redis缓存:这是最直接的解决方法,执行
redis-cli flushall命令或通过可视化工具清空所有缓存数据。 -
规范开发流程:
- 在切换分支前,应当先清理Redis缓存
- 建立分支切换的标准化操作流程
- 考虑使用不同的Redis数据库或前缀来隔离不同分支的缓存
-
代码层面改进:
- 统一用户信息的封装方式
- 增加类型检查逻辑,在转换前先验证对象类型
- 实现缓存数据的版本控制,避免数据类型冲突
最佳实践建议
为了避免类似问题再次发生,建议开发者:
- 在切换开发分支时,养成清理缓存的习惯
- 考虑使用Docker容器隔离不同分支的开发环境
- 在团队内部建立统一的开发规范
- 重要操作前进行数据备份
- 在代码中加入防御性编程,对关键数据转换进行类型验证
总结
JeecgBoot项目中的这个Token类型转换问题,本质上是一个环境管理问题。它提醒我们在进行多分支开发时,不仅要关注代码本身的兼容性,还需要注意运行环境的隔离和清理。通过建立规范的开发流程和增加必要的防御性代码,可以有效避免这类问题的发生。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
246
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++
135
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