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随着服务化的普及，直接维护session的越来越困难，现在一般来说都会使用一个token来表示用户的登录状态，用来标识这个用户的身份，这就是登录态。
登录态的解析一般就是入参是token，而返回结果是userId的方法（或服务、接口）。
一般来说，登录态校验的服务，QPS都会很大，因为大部分请求都需要依赖这个校验结果来做自己的业务逻辑。所以如果保证登录态解析的可靠性，和低延时是相当重要的。
这里我简单描述下我所知道的几种常见的实现方式。
1.存储型
存储型token，就是根据token这个字符串，可以在服务端存储上查到用户信息，那就是校验成功，如果查不到，那就是校验失败。
对于QPS很低的应用，可以使用MySQL来做存储，对于QPS很高的，可以使用Redis来做存储。这个方案的优势是，简单清晰，易于实现，且很自由，逻辑控制完全在服务端，比如踢谁下线、统计多少人登录，都一目了然；缺点是，这个解析的强依赖于这个存储，存储响应慢，那解析延时就高，存储可靠性低，那解析可靠性就不会高。虽说MySQL Cluster或者Redis Cluster已经很可靠的，但网络抖动，就真的无能为力了，网络一抖，解析就失败或超时。
且，成本其实很高的，每个用户的每次登陆，都需要在存储中记录一个数据，如果是MySQL还好，如果是Redis，那内存成本其实不小，感兴趣的可以自己算下。
2.计算型
计算型token，就是把用户信息如userId加密成一个字符串，这个字符串就是token，那么每次解析其实就是解密，解密出明文，比如userId,generateTimestamp，那么再根据generateTimestamp判断是否过期，如果解析都失败了，那就直接失败。
这个方案的优点是，性能很好，延时极低，且做到了真正的服务端无状态，不依赖任何外部存储，单看服务的话，可靠性几乎是最高的；但是缺点也很明显，完全依赖加密算法，那如果被破解，就完蛋了，这个可以考虑定期更换密钥，但是登录态信息完全放在客户端，服务端对的登录态的控制就很难了，比如踢谁下线，统计登录用户几乎不可能。
3.计算+存储
考虑到计算和存储的优劣势，我们可以考虑结合他们。这里举个例子token是个加密后的密文，解密后可以分成好几个字段，分别代表userId,generateTime,randomString。那么，如果解析都失败了，那就直接失败了，如果解析成功了，再根据generateTime来判断是否过期，如果过期了，那也直接失败了，如果都通过了，在拿randomString去存储中查询，以Redis为例，我们的存储结构可以设计成key是userId，value是sorted set，其中每个元素就是randomString，查得到就是合法，查不到就是非法。
优点是，那么在极端情况下，如果Redis访问失败/超时，那也可以退回成纯计算型token，暂时不去校验randomString，等Redis恢复后继续校验；缺点是，实现复杂。
说到这里可靠性其实已经很高了，但延时呢？
4.长短token
这里借鉴了缓存的概念，当然这里的缓存不是Redis。以PC为例，cookie里可以set两个，longToken,shortToken，其中longToken可以使用第三步说的计算+存储来实现，那么shortToken呢？每次校验登录态时，同时传入longToken,shortToken，如果没有shortToken，那么就去解析longToken，解析完之后如果成功，就生成一个新的shortToken给客户端；如果有shortToken，那么就去解析shortToken，shortToken完全使用加密的方式，如果shortToken解析成功就算成功。
需要注意shortToken的有效期一定要合适，这里的shortToken其实就是缓存，如果有效期合适的话，大部分请求都会由shortToken解析出来，避免了对存储的网络调用。如果有效期太长，会不安全，且踢出某个用户可能会有延时才能生效，有效期如果太短的话，那缓存效果可能不明显，所以需要结合业务特性来做决定。
