在传统的RBAC机制中，接口权限是基于令牌中的角色来获取的，与令牌的生命周期或状态无关。事实上，token本身是无状态的。然而，系统开发通常需要一个状态来进行维护，因此在大多数项目中，通常会为无状态的token增加一个有状态的身份标识。
通常，获取数据的access_token的有效时间很短，例如十分钟以内，然后通过动态拉取业务数据来获取；负责刷新的refresh_token则可以设置为2个小时或更长时间。这种方式虽然能在一定程度上缓解问题，但无法彻底解决，因为refresh_token同样存在于前端，仍然可能生成新的令牌。
那么，如何真正限制某个令牌的使用呢？以下我将从架构角度，列举五种方式。
这是最大程度的拦截，即使是当前有效的token，在整个系统层面也将全部失效。
应用场景：如数据安全问题、商品超卖等异常情况。
操作方式：采取暴力拦截的方式，直接修改JWT的私钥，或更改发行人、订阅人等核心配置，使得即便是当前有效的令牌也无法请求加权接口，从而要求用户重新登录并获取符合新规则的token。
如果系统级别的问题确实出现，拦截token可能不是最优解，因为此时密码也可能已被泄露。为了进一步保护安全，可以将用户信息标记为异常，强制用户修改密码，并通过手机号或邮箱等个人专属信息来验证用户身份。因此，在用户系统的架构设计之初，必须确保收集到足够的基础用户信息。
当然，如果不想采取如此激进的措施，也可以在权限拦截器中，通过过滤令牌claim中的创建时间，令所有创建时间早于当前时间的token失效，并直接返回拒绝请求。
"Audience": {"Secret": "sdfsdfsrty45634kkhllghtdgdfss345t678fs", //不要太短，16位+"SecretFile": "C:\\my-file\\blog.core.audience.secret.txt", //安全。内容就是Secret"Issuer": "Blog.Core", //这个值一定要在自己的项目里修改！！"Audience": "wr" //这个值一定要在自己的项目里修改！！},
在系统级别失效的基础上，可以缩小失效范围，仅针对特定范围的token进行失效处理。
应用场景：例如，某段时间内，特定区域（如华北区或华南区）的token需要失效，或者针对特定角色、某个自定义属性的用户进行失效处理。这种场景在区域性限流、局部问题排查或特定业务需求中较为常见。
实现方式：这种设计思路与系统级别的失效类似，都是通过令牌的创建时间或其他特定条件来筛选和拦截token。通过对符合条件的token进行批量失效，可以实现更精细化的控制，确保在出现问题时仅影响特定范围内的用户，不会波及全局。
在实际应用中，可以通过在权限拦截器中，配置区域、角色或自定义属性的过滤条件，来动态拦截特定批次的token。此外，还可以结合定时任务或触发器机制，定期或实时地更新失效策略，以应对快速变化的业务需求。
进一步缩小失效范围，可以针对特定的某个用户，使其名下的所有token失效。
应用场景：这种策略类似于黑名单功能，适用于当用户出现异常日志、修改密码或其他重要信息时，系统需要强制其重新登录，并确保其所有token失效，以防止冒名顶替的风险。这对于账号安全尤为重要，尤其是在用户敏感信息变更的情况下。
实现方式：由于一个用户可能会生成多个token，因此需要在权限拦截器中，根据token中的用户ID，查询用户表中的状态信息（如禁用、修改密码、强制退出等）。一旦发现用户状态异常，则直接对该用户名下的所有token进行拦截，强制失效。
为了提高效率，避免每次请求都进行数据库查询，可以使用缓存机制。常见的做法是将用户的状态信息缓存至Redis中，当用户状态发生变更时，更新缓存。结合Redis的hash缓存结构，可以实现快速的用户状态查询，从而减少数据库的压力，并提升系统的响应速度。
扩展建议：在大型系统中，结合消息队列（如Kafka或RabbitMQ）与缓存机制，可以在用户状态变更时实时广播通知相关服务，确保所有节点都能同步更新用户状态，进一步提升系统的响应效率与一致性。
//应该要先校验用户的信息 再校验菜单权限相关的// JWT模式下校验当前用户状态// IDS4也可以校验，可以通过服务或者接口形式SysUserInfo user = new();if (!Permissions.IsUseIds4){//校验用户user = await _userServices.QueryById(_user.ID, true);if (user == null){_user.MessageModel = new ApiResponse(StatusCode.CODE401, "用户不存在或已被删除").MessageModel;context.Fail(new AuthorizationFailureReason(this, _user.MessageModel.msg));return;}if (user.IsDeleted){_user.MessageModel = new ApiResponse(StatusCode.CODE401, "用户已被删除,禁止登录!").MessageModel;context.Fail(new AuthorizationFailureReason(this, _user.MessageModel.msg));return;}if (!user.Enable){_user.MessageModel = new ApiResponse(StatusCode.CODE401, "用户已被禁用!禁止登录!").MessageModel;context.Fail(new AuthorizationFailureReason(this, _user.MessageModel.msg));return;}}
继续缩小范围，针对具体某个令牌进行失效操作，这是最小颗粒度的限制措施。
应用场景：这种方式适用于需要针对某个特定token进行处理的场景，如在线用户管理、异常活动检测或强制下线等。例如，当发现某个token存在异常活动时，可以立即失效该token，确保账户安全。
实现方式：通常通过Redis将token进行hash或MD5加密，作为key来记录一个有状态的身份，从而实现对单个token的精确控制。当需要失效某个token时，只需删除或修改对应的Redis记录，即可使该token失效，迫使用户重新登录。
扩展建议：在某些高级应用场景中，还可以结合行为分析和机器学习模型，对token的使用情况进行实时监控。一旦检测到异常行为，可以自动触发失效机制，确保系统安全。这种方式适用于需要高安全性的场景，如金融系统或企业级应用。
一种常见的场景是令牌的互斥，即新生成的token会使旧的失效。
应用场景：这种方式通常应用于同一账号只能单设备登录的场景，或在在线答题、考试等需要强制单设备登录的场景中，每次新登录都会将旧的token挤下线，确保同一时间内只有一个token有效。
实现方式：用户登录时，在用户表中记录当前时间A，并生成新的token，该token中的claim会包含生成时间B。每次验证token时，系统会比较数据库中的时间A与token中的时间B。如果A > B，则表明该token已经失效，系统会拒绝操作，并提示用户重新登录。
扩展建议：为了进一步提升系统的安全性和用户体验，可以在实现互斥失效的基础上，增加通知机制。当用户在另一台设备上登录时，可以通过短信、邮件或APP推送通知用户，提醒其当前账号在另一设备上登录，是否需要确认。如果用户确认是本人操作，则无需修改密码；否则，可以立即采取措施如锁定账号或强制修改密码。
这种互斥原则失效的方式不仅提高了系统的安全性，也能够有效防止账号共享或盗用的情况，适用于需要严格控制用户登录设备的场景。
