使用js-cookie实现跨子域共享Cookie的最佳实践
2025-05-09 06:07:47作者:温艾琴Wonderful
跨域Cookie共享的挑战
在现代Web开发中,经常需要实现主域名与子域名之间的用户状态共享。例如,当用户在example.com登录后,希望其登录状态能自动同步到dashboard.example.com子域。这种场景下,Cookie的跨域共享就变得尤为重要。
js-cookie库的基本用法
js-cookie是一个轻量级的JavaScript库,用于简化Cookie操作。基本用法包括:
// 设置Cookie
Cookies.set('key', 'value');
// 获取Cookie
const value = Cookies.get('key');
// 删除Cookie
Cookies.remove('key');
实现跨子域共享的关键参数
要实现Cookie在子域间的共享,关键在于设置Cookie时的domain参数。正确的做法是:
// 在主域设置Cookie时指定顶级域
Cookies.set("authToken", "value", {
expires: 7, // 7天有效期
domain: ".example.com" // 注意前面的点号
});
几点重要说明:
- 域名参数前必须加
.,表示该Cookie可用于当前域及其所有子域 - 只需在设置Cookie时指定domain,读取时无需指定
- 删除Cookie时也需要指定相同的domain参数
常见问题解决方案
-
本地开发有效但生产环境无效
- 检查生产环境的域名配置是否正确
- 确保SSL证书覆盖所有子域(HTTPS对Cookie安全很重要)
-
Cookie无法在子域读取
- 确认domain参数格式正确(包含前导点)
- 检查浏览器是否阻止第三方Cookie
-
安全注意事项
- 敏感Cookie应设置HttpOnly和Secure标志
- 考虑使用SameSite属性防止CSRF攻击
完整实现示例
// 在主域example.com设置共享Cookie
function setSharedCookie() {
Cookies.set("user-auth", "token123", {
expires: 7,
domain: ".example.com",
secure: true,
sameSite: 'lax'
});
}
// 在子域dashboard.example.com读取Cookie
function getSharedCookie() {
return Cookies.get("user-auth"); // 无需指定domain
}
通过以上方法,开发者可以轻松实现主域与子域之间的状态共享,为用户提供无缝的跨子域体验。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868