springboot中 toke 生成解析 校验 过期 刷新工具

springboot中提供了丰富的工具来实现token的生成、解析、校验、过期、刷新功能。

首先，springboot与许多主流的安全框架进行了整合，如SpringSecurity、Apache Shiro等，这些框架自带token生成、解析、校验等功能。

其次，springboot中还提供了一些第三方库来实现token的生成、解析、校验、过期、刷新功能，如JWT、JJWT等。这些库都能够提供安全可靠的token功能，并且具有易用性和灵活性，能够满足不同需求的实现。

在使用token的过程中，我们需要考虑到token的过期问题，springboot中提供了一些配置来控制token的过期时间，并且在过期之后，我们可以使用刷新token的方式来更新token有效期，避免使用过期的token来继续访问接口。

最后，在实现token功能的过程中，我们需要保证token的安全性，防止被伪造或者篡改，这就需要注意token的加密、解密机制，并且往往需要配合其他安全机制来确保token的安全性。

总的来说，springboot提供了完备的工具来实现token的生成、解析、校验、过期、刷新功能，并且在应对token安全性的问题上也提供了丰富的选择，能够满足不同场景的需求。

相关问题

axios拦截器判断toke是否过期

可以使用axios的拦截器来判断token是否过期，具体实现如下：

import axios from 'axios'

const instance = axios.create({
  baseURL: 'http://api.example.com',
  timeout: 5000
})

// 请求拦截器
instance.interceptors.request.use(
  config => {
    const token = localStorage.getItem('token')
    if (token) {
      // 如果token存在，则在请求头中添加token
      config.headers.Authorization = `Bearer ${token}`
    }
    return config
  },
  error => {
    return Promise.reject(error)
  }
)

// 响应拦截器
instance.interceptors.response.use(
  response => {
    return response
  },
  error => {
    const { response } = error
    if (response) {
      switch (response.status) {
        case 401:
          // 如果返回401错误，表示token过期或无效，跳转到登录页
          localStorage.removeItem('token')
          window.location.href = '/login'
          break
        // 其他错误处理
        default:
          // do something
          break
      }
    }
    return Promise.reject(error)
  }
)

export default instance

在请求拦截器中，我们通过localStorage获取token，并在请求头中添加token，这样每次请求都会自动携带token。在响应拦截器中，如果返回401错误，即表示token过期或无效，我们清除localStorage中的token，并跳转到登录页。其他错误可以根据实际情况进行处理。

服务器生成的toke该存在哪

在使用机器学习模型进行推理时，模型需要输入一些数据才能生成预测结果。这些数据通常被称为“输入数据”或“输入样本”，而为了让模型能够理解和处理这些数据，我们需要将其转换为模型能够处理的格式。在自然语言处理领域，我们通常将文本数据转换为数字化的表示形式，例如使用词向量或字符向量表示文本。

这些数字化的输入数据被组合成一个矩阵或张量，并且在模型进行推理时，它们被输入到模型的输入层。当模型开始进行推理时，它会生成一些输出数据，这些输出数据通常也以数字化的形式呈现，并且被组合成一个张量或矩阵。这些输出数据中的每个数字通常被称为“token”。

Tokens 通常存储在内存中，可以通过代码访问它们，并且在需要时可以保存到磁盘上。在训练机器学习模型时，通常会将训练数据和模型参数保存到磁盘上，以便在需要时重新加载和使用它们。同样，在使用模型进行推理时，生成的 tokens 也可以被保存到磁盘上，以便在需要时重新加载和使用它们。