JeecgBoot多线程调用微服务时的Token传递问题解析
2025-05-02 15:21:56作者:裘旻烁
问题背景
在JeecgBoot 3.6.0版本中,开发者在使用线程池异步调用其他微服务时遇到了身份认证失败的问题。具体表现为:主线程可以正常调用systemApi获取用户信息,但在子线程中调用同样的接口却提示"Token无效"。
问题本质
这个问题本质上是一个典型的微服务架构中的上下文传递问题。在Spring Cloud微服务架构中,认证信息通常通过请求头中的Token进行传递。当使用多线程时,线程间的上下文信息(包括认证Token)不会自动传递,导致子线程调用服务时丢失了认证信息。
技术原理
JeecgBoot基于Spring Cloud实现微服务架构,其认证流程如下:
- 用户登录后,前端会获取一个JWT Token
- 后续请求中,Token会被放在请求头中传递
- 服务间调用时,Feign客户端会自动携带当前请求的Token
- 被调用服务通过拦截器验证Token的有效性
在多线程场景下,由于线程切换会导致ThreadLocal中的上下文信息丢失,因此子线程中的Feign调用无法获取到主线程的Token信息。
解决方案
方案一:手动传递Token
在创建子线程前,先获取当前线程的Token,然后在子线程中手动设置:
String token = RequestContextHolder.getRequestAttributes().getToken();
ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
taskExecutor.execute(() -> {
RequestContextHolder.setToken(token);
LoginUser user = systemApi.getUserById("10076211");
String username = user.getUsername();
});
方案二:使用Hystrix线程隔离策略
如果项目使用了Hystrix,可以配置Hystrix使用信号量隔离策略,这样就不会创建新线程:
hystrix:
command:
default:
execution:
isolation:
strategy: SEMAPHORE
方案三:自定义Feign拦截器
创建一个自定义的Feign拦截器,在子线程中手动注入Token:
public class CustomFeignInterceptor implements RequestInterceptor {
@Override
public void apply(RequestTemplate template) {
String token = RequestContextHolder.getToken();
if (StringUtils.isNotBlank(token)) {
template.header("Authorization", token);
}
}
}
最佳实践建议
- 对于频繁的异步服务调用,建议使用方案三,统一处理Token传递
- 在微服务架构中,尽量避免在业务代码中直接使用多线程调用其他服务
- 考虑使用消息队列(MQ)来实现异步服务调用,解耦服务间的直接依赖
- 对于必须使用多线程的场景,确保所有必要的上下文信息都正确传递
总结
JeecgBoot微服务架构中的Token传递问题是一个典型的线程上下文传递问题。理解Spring Cloud的认证机制和线程模型是解决这类问题的关键。通过合理的架构设计和代码实现,可以确保在多线程环境下也能正确地进行服务间认证。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
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
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210