众所周知，在 OAuth2 体系中认证通过后返回的令牌信息分为两大类：不透明令牌（opaque tokens） 和 透明令牌（not opaque tokens）。
不透明令牌 是一种无可读性的令牌，一般来说就是一段普通的 UUID 字符串。使用不透明令牌时资源服务不知道这个令牌是什么，代表谁，需要调用认证服务器校验、获取用户信息。使用不透明令牌采用的是 中心化 的架构。
透明令牌 一般指的是我们常说的JWT Token，用户信息保存在 JWT 字符串中，资源服务器自己可以解析令牌不再需要去认证服务器校验令牌。使用JWT是属于 无状态、去中心化的架构。
一旦我们选择了使用JWT，就需要明确一点：在不借助外力的情况下，让JWT失效的唯一途径就是等token自己过期，无法做到主动让JWT失效。非要让JWT有主动失效的功能只能借助外力，即在服务端存储JWT的状态，在请求时添加判断逻辑，这个与JWT的无状态化、去中心化特性是矛盾的。但是，既然选择了JWT这条路，那就只能接受这个现实。
解决思路tips：我们目前项目使用的是JWT Token这种去中心化的架构，并且独立出了一个统一的资源服务器配置模块，详情可见：SpringCloud Alibaba微服务实战三十 | 统一资源服务器配置模块。
上面说了，要实现JWT的主动失效需要借助外力，在服务端存储JWT的状态，一般使用Redis等高速缓存。而存储JWT状态又分为两种方案：
- 白名单机制认证通过时，把JWT存到Redis中。注销时，从缓存移除JWT。请求资源添加判断JWT在缓存中是否存在，不存在拒绝访问。这种方式和cookie/session机制中的会话失效删除session基本一致。
- 黑名单机制注销登录时，缓存JWT至Redis，且缓存有效时间设置为JWT的有效期，请求资源时判断是否存在缓存的黑名单中，存在则拒绝访问。
白名单和黑名单的实现逻辑差不多，黑名单不需每次登录都将JWT缓存，仅仅在某些特殊场景下需要缓存JWT，给服务器带来的压力要远远小于白名单的方式。
我更倾向于使用黑名单机制，有两个原因：
一是会大大节省Redis的存储空间，我们甚至都不需要存储完整的jwt，只需要存储jwt中的唯一id jti即可。
二是我们有独立的资源服务器配置模块，使用白名单的话那就要求所有依赖的业务模块必须加入Redis依赖、添加Redis的配置，不太友好。采用黑名单的话我们只需要在网关层做校验，也就是只要网关和认证服务器添加redis依赖即可。
OK，既然确定了使用黑名单机制，那我们最后再来梳理一下完整的实现流程：
- 认证服务器需要添加一个退出登录接口，在退出登录时将jwt 的唯一id jti添加进redis，并设置有效时间为token的剩余时间。
- 所有请求需要经过网关，网关层通过Filter添加校验逻辑，解析并判断用户携带的token jti是否在redis中。若存在，说明该token已失效，拒绝访问；否则放行。
梳理好了实现流程，我们开始代码改造。
代码改造注意，为了不影响阅读，文中展示的代码仅为与此文主题相关的代码，其他无关代码以...代替。
认证服务器改造- 由于需要用到redis存储黑名单，所以需要引入redis依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
</dependency>
- 修改nacos配置中心auth-service.yml，配置redis相关属性
spring:
redis:
host: localhost
password: xxxxxx
port: 6379
timeout: 3000
- 编写退出接口，将token插入黑名单
@RestController
@RequestMapping("/token")
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor(onConstructor = @__(@Autowired))
public class AuthController {
private final TokenStore tokenStore;
private final redisTemplate<String,String> redisTemplate;
/**
* 用户退出登录
* @param authHeader 从请求头获取token
*/
@DeleteMapping("/logout")
public ResultData<String> logout(@RequestHeader(value = HttpHeaders.AUTHORIZATION) String authHeader){
//获取token，去除前缀
String token = authHeader.replace(OAuth2AccessToken.BEARER_TYPE,"").trim();
// 解析Token
OAuth2AccessToken oAuth2AccessToken = tokenStore.readAccessToken(token);
//token 已过期
if(oAuth2AccessToken.isExpired()){
return ResultData.fail(ReturnCode.INVALID_TOKEN_OR_EXPIRED.getCode(),ReturnCode.INVALID_TOKEN_OR_EXPIRED.getMessage());
}
if(StringUtils.isBlank(oAuth2AccessToken.getValue())){
//访问令牌不合法
return ResultData.fail(ReturnCode.INVALID_TOKEN.getCode(),ReturnCode.INVALID_TOKEN.getMessage());
}
OAuth2Authentication oAuth2Authentication = tokenStore.readAuthentication(oAuth2AccessToken);
String userName = oAuth2Authentication.getName();
//获取token唯一标识
String jti = (String) oAuth2AccessToken.getAdditionalInformation().get("jti");
//获取过期时间
Date expiration = oAuth2AccessToken.getExpiration();
long exp = expiration.getTime() / 1000;
long currentTimeSeconds = System.currentTimeMillis() / 1000;
//设置token过期时间
redisTemplate.opsForValue().set(CloudConstant.TOKEN_BLACKLIST_PREFIX jti, userName, (exp - currentTimeSeconds), TimeUnit.SECONDS);
return ResultData.success("退出成功");
}
}
在认证服务器可以通过OAuth2AccessToken直接解析token，对token的有效性做一些基本校验，计算token的剩余有效时间并通过redisTemplate加入redis。
插入黑名单的时候并没有把完整的jwt token直接插入，而是使用了jwt的唯一标识jti，用于节省redis存储空间。
- 修改认证服务器配置文件WebSecurityConfig，给退出接口放行
@EnableWebSecurity
@EnableGlobalMethodSecurity(prePostEnabled = true)
//@Configuration
public class WebSecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
...
/**
* http安全配置
* @param http http安全对象
* @throws Exception http安全异常信息
*/
@Override
protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
// 加入验证码登陆
http.apply(smsCodeSecurityConfig);
http
.authorizeRequests().requestMatchers(EndpointRequest.toAnyEndpoint()).permitAll()
.and()
.authorizeRequests().antMatchers("/token/**","/sms/**").permitAll()
.anyRequest().authenticated()
.and()
.csrf().disable();
}
...
}
至此认证服务器改造完毕，接下来对网关进行改造。
网关改造网关层不再引入oauth2相关的依赖，所以就不能使用认证服务器的方法来解析token了，这里我使用的是nimbus-jose-jwt这个工具类。
- 引入nimbus-jose-jwt依赖
<dependency>
<groupId>com.nimbusds</groupId>
<artifactId>nimbus-jose-jwt</artifactId>
<version>9.13</version>
</dependency>
- 引入Redis 依赖并且配置Redis相关属性
这个已经在认证服务器改造的时候配置过，就不重复了。
- 修改网关过滤器GatewayRequestFilter，判断token是否存在于黑名单
@Component
@Order(0)
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor(onConstructor = @__(@Autowired))
public class GatewayRequestFilter implements GlobalFilter {
private final RedisTemplate<String,String> redisTemplate;
@SneakyThrows
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
...
//获取请求头的token
String headerToken = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst(CloudConstant.JWT_HEADER_KEY);
if (StrUtil.isNotEmpty(headerToken)) {
// 是否在黑名单
if(isBlack(headerToken)){
throw new HttpServerErrorException(HttpStatus.FORBIDDEN,"该令牌已过期，请重新获取令牌");
}
}
...
return chain.filter(newExchange);
}
/**
* 通过redis判断token是否为黑名单
* @param headerToken 请求头
* @return boolean
*/
private boolean isBlack(String headerToken) throws ParseException {
//todo 移除所有oauth2相关代码，暂时使用 OAuth2AccessToken.BEARER_TYPE 代替
String token = headerToken.replace(OAuth2AccessToken.BEARER_TYPE, StrUtil.EMPTY).trim();
//解析token
JWSObject jwsObject = JWSObject.parse(token);
String payload = jwsObject.getPayload().toString();
JSONObject jsonObject = JSONUtil.parseObj(payload);
// JWT唯一标识
String jti = jsonObject.getStr("jti");
return redisTemplate.hasKey(CloudConstant.TOKEN_BLACKLIST_PREFIX jti);
}
...
}
至此网关层也改造完毕，接下来我们测试一下完整流程。
测试- 执行退出登录
退出登录后在Redis中可以看到黑名单，key为jti，value为登录用户。
- 使用过期的token访问其他接口会被网关拦截
一般来说，既然选择了jwt那就要接受jwt这个不允许主动失效的约定，如果考虑到安全性，可以通过缩短jwt有效时间，采用https等手段进行防护。虽然我们通过代码改造让其实现了主动失效的功能，但最终还是失去了jwt 无状态化、去中心化的特性。当然了，所有的方案都不可能十全十美，主要是看哪种更符合你们的业务场景。
如果，你有更好的实现方式，欢迎留言告知，不胜感激！
