Spring Authorization Server 新增 OAuth2Token 失效的便捷方法
2025-06-10 17:54:11作者:温艾琴Wonderful
背景介绍
在 OAuth2 授权框架中,令牌(Token)的管理是安全性的重要环节。当需要撤销或使某个令牌失效时,开发者通常需要手动更新授权记录。Spring Authorization Server 作为 OAuth2 授权服务器的实现,近期计划新增一个便捷方法来简化这一常见操作。
现有实现分析
目前,在 Spring Authorization Server 中,如果要使一个访问令牌失效,开发者需要执行以下步骤:
- 获取现有的授权记录(OAuth2Authorization)
- 基于现有授权创建新的构建器
- 手动设置令牌为失效状态
- 保存更新后的授权记录
这种操作方式虽然可行,但不够直观且容易出错,特别是对于新手开发者而言。
新增功能详解
新版本将引入 invalidate() 方法,该方法可以:
- 接收令牌值作为参数
- 自动识别并标记对应令牌为失效状态
- 保留授权记录中的其他信息不变
使用示例代码如下:
// 获取现有的授权记录
OAuth2Authorization existingAuthorization = authorizationService.findById(authorizationId);
// 使用便捷方法使令牌失效
OAuth2Authorization updatedAuthorization =
OAuth2Authorization.from(existingAuthorization)
.invalidate(existingAuthorization.getAccessToken().getToken())
.build();
// 保存更新后的授权记录
authorizationService.save(updatedAuthorization);
技术实现原理
在底层实现上,invalidate() 方法会:
- 检查传入的令牌值是否匹配授权记录中的访问令牌或刷新令牌
- 将匹配到的令牌标记为已撤销状态
- 更新令牌的相关元数据(如失效时间等)
- 保持授权记录中其他信息不变
这种方法封装了令牌失效的标准处理逻辑,减少了开发者的重复代码。
最佳实践建议
在实际应用中,建议:
- 在令牌失效后,应立即通知相关客户端
- 考虑实现令牌撤销列表(Token Revocation List)机制
- 对于敏感操作,建议记录令牌失效的审计日志
- 结合短期令牌和刷新令牌机制使用,提高系统安全性
总结
Spring Authorization Server 新增的 invalidate() 方法简化了令牌管理操作,使开发者能够更便捷地实现令牌撤销功能。这一改进不仅提高了开发效率,也增强了代码的可读性和可维护性,是框架对开发者友好性的又一次提升。
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