背景介绍

        项目初期（项目为微服务）为了快速开发使用了jwt生成token的无状态开发（未进行存储）并为生成的token指定一个过期时间为第二天的04:30，这样只要拿着今天生成的token就都可以用，这样不仅不利于项目自身安全，并且也无法实现以下功能。

        需求一：是否支持并发登录

        需求二：超时无操作过期设置

        需求三：记录在线人数

为解决上述问题，微服务下需要管理有状态的token，并进行数据格式管理，实现上述需求。

1.token数据存储位置

token数据存储位置，首选当然是redis

2.微服务下的token一致性问题

         一般情况下，生成并存储token的步骤都放在登录环节，一开始我也这么想的，后面在设计过程中，发现一个问题，在一套微服务集群下，有些微服务使用着不同的redis，这对于管理一致性的token有点困难。后面的解决办法是，在拦截部件（其实就是所有微服务都有的一个拦截器token验证有效性的拦截器）上进行token管理，并记录下所有token（为判断是否是第一次生成的token）。

3.token数据格式与存储格式

一、考虑不同设备的登录

由于现在存储token的位置是在拦截器上，是没有办法知道过来的请求是从哪个设备发来的，所以需要用到jwt的Claim，为了后期扩展，将Claim对象用一个map存储。代码如下

   /**
     * 生成签名
     *
     * @param userId 用户Id
     * @param secret 用户密码
     * @return 加密的token
     */
    public static String sign(Long userId, String userName, String secret, Map map) {
        try {
            Algorithm algorithm = Algorithm.HMAC256(secret);
 
            JWTCreator.Builder builder = JWT.create()
                    .withClaim(CLAIM_USER_ID, userId)
                    .withClaim(CLAIM_USER_NAME, userName)
                    .withClaim(CLAIM_LOGIN_TIME, System.currentTimeMillis());
            for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
                builder.withClaim(entry.getKey(), entry.getValue());
            }
            return builder.withExpiresAt(getExpiresTime())
                    .sign(algorithm);
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            return null;
        }
    }

这样token内就存在我们需要的信息，并且可以动态的获取，这边我们存在了一个设备信息，放在map中，后期如果想加其他的，就可以通过map来扩展。 

二、考虑是否支持并发登录

这部分比较简单，即在不允许并发登录的情况下，建立一个映射对象，用户id->token集合的数据格式，当不允许并发登录开启时，获取id对应的token集合，并主动将对应的token状态变成顶下线，以下是部分代码，提供思路。

if (!configurationFile.isConcurrent()) {
    String deviceEnums = getMapKey(tokenValue, JwtClaimKey.DEVICEENUMS);
    // --- 如果不允许并发登录，则将这个账号的历史登录标记为：被顶下线
    replaced(userId, deviceEnums);
    // ------ 开启session记录-获取 User-Session , 续期
    TokenSession session = getSessionByUserId(userId, true);
    // 在 User-Session 上记录token签名
    session.addTokenSign(tokenValue, deviceEnums);
    getSaasTokenDao().updateSession(session);
}
 
/**
 * 顶人下线，根据账号id 和 设备类型
 * 
 当对方再次访问系统时，会抛出NotLoginException异常，场景值=-4 
 *
 * @param userId     账号id
 * @param deviceType 设备类型 (填null代表顶替所有设备类型)
 */
private void replaced(Long userId, String deviceType) {
    TokenSession session = getSessionByUserId(userId, false);
    if (session != null) {
        for (TokenSign tokenSign : session.tokenSignListCopyByDevice(deviceType)) {
            // 清理： token签名、token最后活跃时间
            String tokenValue = tokenSign.getValue();
            if (session.removeTokenSign(tokenValue)) {
                getSaasTokenDao().updateSession(session);
            }
            // 将此 token 标记为已被顶替
            updateTokenToOffline(tokenValue, Authorize.BE_REPLACED);
        }
    }
}

三、海量登录下的数据格式构造

由于现在存储token的位置是在拦截器上，所以是没办法对token进行redis的ttl(设置过期时间，自动消失)，所以需要有一个统一的管理键。使用redis的hash格式

 将过期的token放到 键为tokenOffline中进行统一管理。上面有说过，我们生成的token设定的过期时间是第二天的04:30，这个是不变的，所以我们需要管理的数据只是一天内的即可。这就是为什么我们的键值后面还上时间的原因。

四、超时无操作过期设置

判断出该token为第一次登录的前提下，进行 （ token - > 设定的过期时间除2 ）    的映射生成。

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并且设置ttl为设定的过期时间。

我们来说一说为什么设定（ token - > 设定的过期时间除2+当前时间戳 ）这一个映射，（设定的过期时间除2+当前时间戳 = faultToleranceTime）是一个容错时间，每次访问时，获取这个映射，并与当前时间戳（current）进行判断，如果faultToleranceTime<=current则进行，更新（ token - > 设定的过期时间除2+当前时间戳 ）往后推。并且重新更新这个键值对的ttl为设定的过期时间。

五、记录在线人数

判断出该token为第一次登录的前提下，将新的token放到 键为tokenOnline中进行统一管理。

上面有说过，我们生成的token设定的过期时间是第二天的04:30，这个是不变的，所以我们需要管理的数据只是一天内的即可。这就是为什么我们的键值后面还上时间的原因。这个键值对，放着所有在线的集合。

问题：这样数据设计会出现一个问题，也就是token过期了，但是并没有放到tokenOffline的情况，这个时候就可以用上tokenOnline键值的value，与当前时间判断如果超过了时间，即认为已经离线即可。

4.考虑频繁访问redis问题

token验证存在问题有一个页面存在好几个请求，一起发过来，这样redis就获取几次，为了降低redis的获取频率，我们可以使用项目的内存，并且可以自动过期那种。我们这里使用的是谷歌guava

设置了30秒过期，这样在30秒内访问的请求都不会去连接redis。

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5.考虑使用单独的redis连接

由于有可能存在数据量上大，并且访问量大的问题，所以作为扩展，我们还专门弄了为token管理的redis连接，这样也能在一定程度上分压。

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisProperties;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStandaloneConfiguration;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.util.StringUtils;
 
/**
 * @author kaixin
 * @version 1.0
 * @date 2022/7/27
 */
@Configuration
@EnableConfigurationProperties({TokenRedisProperties.class, RedisProperties.class})
public class TokenRedisTemplateManager {
 
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TokenRedisTemplateManager.class);
 
    private final TokenRedisProperties tokenRedisProperties;
    private final RedisProperties redisProperties;
    private RedisTemplate tokenRedisTemplate;
 
    public TokenRedisTemplateManager(TokenRedisProperties tokenRedisProperties, RedisProperties redisProperties) {
        this.tokenRedisProperties = tokenRedisProperties;
        this.redisProperties = redisProperties;
        buildRedisTemplate();
    }
 
    private void buildRedisTemplate() {
        //单机模式
        RedisStandaloneConfiguration rsc = new RedisStandaloneConfiguration();
        if (!StringUtils.isEmpty(tokenRedisProperties.getHost())) {
            rsc.setPort(tokenRedisProperties.getPort());
            rsc.setPassword(tokenRedisProperties.getPassword());
            rsc.setHostName(tokenRedisProperties.getHost());
            rsc.setDatabase(tokenRedisProperties.getDatabase());
            LOGGER.info("==============token管理-启动token自带redis配置=============");
        } else {
            rsc.setPort(redisProperties.getPort());
            rsc.setPassword(redisProperties.getPassword());
            rsc.setHostName(redisProperties.getHost());
            rsc.setDatabase(redisProperties.getDatabase());
            LOGGER.info("==============token管理-启动spring默认redis配置=============");
        }
        RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
        //单机模式
        JedisConnectionFactory fac = new JedisConnectionFactory(rsc);
        fac.afterPropertiesSet();
        template.setDefaultSerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(fac);
        template.afterPropertiesSet();
        tokenRedisTemplate = template;
    }
 
    public RedisTemplate get() {
        return tokenRedisTemplate;
    }
}

该方式把RedisTemplate作为类的内部实现，并不会影响到全局的redis使用（这个方法其实我找了好久）

使用的时候，按照以下代码即可。

 @Resource
 private TokenRedisTemplateManager redisTemplateConcetion;
 
 
 /**
     * 获得在线token集合
     *
     * @return
     */
public boolean checkOnlineByToken(String token) {
        return redisTemplateConcetion.get().opsForHash().hasKey(splicingLineTokenValue(ONLINE), token);
    }

作为自己的一个分享并记录，有什么意见或者建议可以留言跟我说。谢谢大家！！！

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