JeecgBoot微服务模式下Sign校验失败问题分析与解决方案
2025-05-02 01:02:04作者:宣海椒Queenly
问题背景
在JeecgBoot 3.7版本的微服务架构中,当开发者自定义了Sign校验方式后,系统在进行字典翻译时会自动通过Feign调用/sys/api/translateDictFromTableByKeys接口。此时系统会按照默认方式自动加签,导致与开发者自定义的Sign校验方式不匹配,最终引发校验失败的问题。
问题分析
该问题的核心在于JeecgBoot微服务架构中的签名机制存在以下特点:
- 自动加签机制:系统内置的Feign客户端在调用特定接口时会自动添加签名
- 字典翻译依赖:系统在进行字典翻译时,会通过Feign自动调用翻译接口
- 签名校验冲突:开发者自定义的签名校验方式与系统默认方式不一致
从技术实现层面来看,签名相关的核心逻辑封装在jeecg-boot-starter-cloud组件中,这是导致问题难以直接修改的根本原因。
解决方案
方案一:修改jeecg-boot-starter-cloud源码
- 获取jeecg-boot-starter-cloud项目源码
- 定位到Feign相关的签名处理逻辑
- 修改签名生成算法,使其与自定义校验方式匹配
- 重新打包并发布到私有仓库
- 在项目中引用修改后的版本
方案二:反编译并重构(实际采用方案)
- 反编译jeecg-boot-starter-cloud的jar包
- 将相关class文件转换为Java源代码
- 创建新的项目模块存放修改后的代码
- 修改Feign签名相关逻辑
- 让其他模块引用这个自定义模块
技术细节
在实施解决方案时,需要重点关注以下技术点:
- Feign拦截器:JeecgBoot通过自定义Feign拦截器实现自动签名
- 签名算法:默认使用MD5等算法生成签名
- 参数处理:签名时会处理请求参数、时间戳等要素
- 校验流程:服务端对接收到的请求进行签名验证
最佳实践建议
- 统一签名机制:建议在项目初期就确定签名方案,避免后期修改
- 文档记录:对自定义签名方案进行详细文档记录
- 测试验证:修改后需全面测试所有依赖签名的接口
- 版本管理:对修改后的组件做好版本管理
总结
JeecgBoot微服务架构中的签名校验问题是一个典型的框架定制需求与默认实现冲突的案例。通过分析问题本质,开发者可以选择直接修改源码或反编译重构的方式来解决。无论采用哪种方案,都需要深入理解框架的签名机制,并确保修改后的实现与项目其他部分协调一致。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 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 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
217