Keycloak令牌交换中离线访问导致客户端会话丢失问题分析
在Keycloak身份认证与授权管理系统中,令牌交换(Token Exchange)是一个重要功能,它允许客户端将获得的令牌交换为其他类型的令牌。近期发现了一个值得注意的技术问题:当初始令牌包含offline_access
作用域时,在多级令牌交换过程中会出现客户端会话丢失的情况。
问题现象
在多级令牌交换场景中,典型的流程如下:
- 前端服务获取初始令牌
- 前端将令牌交换给后端服务
- 后端服务再次将令牌交换给其他服务
当初始令牌包含offline_access
作用域时,第二次交换过程会失败,系统无法找到相关的客户端会话。这个问题在Keycloak 26.1.4版本中被发现并验证。
技术背景
offline_access
是OAuth 2.0中的一个特殊作用域,它允许客户端获取刷新令牌(refresh token),以便在访问令牌过期后能够获取新的访问令牌而不需要用户重新认证。这种机制对于需要长期保持会话的应用非常有用。
令牌交换功能则允许客户端将一种令牌转换为另一种令牌,通常用于服务间的安全通信。例如,前端服务可以将用户令牌交换为服务令牌,后端服务再将该服务令牌交换为其他服务的访问令牌。
问题根源
经过分析,当初始令牌包含offline_access
时,Keycloak在处理令牌交换时会创建特殊的会话结构。在第二次交换过程中,系统无法正确关联到之前创建的客户端会话,导致交换失败。
这个问题可能与Keycloak内部会话管理机制有关,特别是处理离线会话(offline session)和常规会话(regular session)时的差异。当令牌包含offline_access
时,系统会创建额外的会话信息,这些信息在后续的令牌交换过程中没有被正确传递或查找。
解决方案
在Keycloak的最新夜间构建版本中,这个问题已经通过新的标准令牌交换(Standard Token Exchange)功能得到解决。新实现改进了会话管理机制,确保在多级令牌交换过程中能够正确跟踪和维护客户端会话状态。
对于使用旧版本的用户,建议:
- 尽量避免在多级令牌交换链路的初始令牌中使用
offline_access
- 考虑升级到包含标准令牌交换功能的新版本
- 如果必须使用离线访问令牌,可以在第一次交换后就转换为不包含
offline_access
的令牌
最佳实践
在设计基于Keycloak的多服务架构时,应当注意:
- 明确区分用户令牌和服务令牌的使用场景
- 谨慎使用
offline_access
作用域,仅在确实需要长期会话的场景下使用 - 对于服务间通信,考虑使用客户端凭证流而非令牌交换
- 在实施多级令牌交换前,充分测试各种边界情况
Keycloak作为成熟的身份认证解决方案,其令牌交换功能仍在不断演进。理解这些技术细节有助于开发者构建更安全、更可靠的分布式系统。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









