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5.access_token和refresh_token时效如何设置
access_token和refresh_token实效如何设置 什么时候需要用户跳转到登录页面重新登录？ token 过期了就需要用户跳转到等页面重新登录？ 时效设置 为了保证能够刷新用户端的 access_token ，refresh_token 的有效时间不能小于 用户活跃时间点，假设 access_token 有效时间为et，那么用户在[access_token 起始时间，2 * et]时间内用户都是活跃的，因此 refresh_token 的有效时间 >= 2 * access_token 一般,refresh_token 的有效时间 > 2 * access_token 的有效时间 比如，access_token 实效7天，那么 refresh_token 实效可以给15天,也可以给30天 当然，access_token和refresh_token 的时长具体多少 刷新refresh_token 每次 刷新access_token 时判断 refresh_token 是否快过期 [ refresh_token 剩余有效时间 <= 2*access_token实效
2.7K10发布于 2020-02-14 - 来自专栏苏三说技术
Token续期的5种方案
如何续期：单Token还是双Token？有状态还是无状态？ 安全防控：如何防止令牌劫持和并发风暴？ 下面我跟大家一起聊聊工作中最常用的5种主流方案，希望对你会有所帮助。 （安全黑洞） 多个请求同时触发刷新会导致多个有效Token并存（并发灾难） 无法强制下线用户（状态失控） 2.2 黑名单优化方案 代码实现： public String safeRefresh(String oldToken) { // 旧Token加入黑名单（有效期比Token长5分钟） redis.setex("blacklist:"+oldToken, "1", 35 * 60); = token.getTotalValidTime(); // 双阈值策略：绝对时间（5分钟）和相对时间（30%有效期） return remainTime <= Math.min getCurrentUser())) { throw new SecurityException("需要短信验证"); } } // 执行操作 } 8.2 性能优化关键
1.2K10编辑于 2025-08-24 - 来自专栏AI SPPECH
Token Runtime：成本控制与性能优化
目录 1 引言：为什么Token管理是AI IDE的生命线 2 Token计数：文本到Token的映射与优化 2.1 Tokenization的数学原理 2.2 主流模型的Token计数差异 2.3 Token 计数器的工程实现 2.4 Token计数的精确度优化 2.5 Token计数与成本模型 3 使用量追踪：多维度统计体系设计 3.1 追踪架构设计 3.2 追踪数据模型 4 预算控制：多层次成本约束机制 2 Token计数：文本到Token的映射与优化 本节为你提供的核心技术价值：掌握主流模型的Token计数原理，理解不同编码方式的差异与优化策略 2.1 Tokenization的数学原理 Token是 线程安全：支持高并发场景 9.3 未来演进方向 智能化增强 基于强化学习的自适应压缩策略 更精准的任务复杂度预测 用户习惯学习与个性化路由 多模态扩展 图像Token的计量与优化 音视频内容的上下文管理 Runtime Complete - 完整代码请参见本文各章节实现") 关键词： Token Runtime, AI IDE, 成本控制, 性能优化, 预算管理, 上下文压缩, 缓存策略, 模型选择,
24510编辑于 2026-05-27 - 来自专栏养虾记
优化 OpenClaw Heartbeat，大幅减少 Token 消耗
────────────────────┐│优化前的Token消耗结构│├──────────────────────────────────────────────────────────────── -1559-4f77-8ea5-edf4bd5fd42eclawhub-skill-analyzercron0*/6***@Asia/Shanghaiin2h4hagookisolated--可以看到已经有两个任务在运行 ***每天8:00每周一早上08**1周一8:00每月1号001**每月1号0:00工作日（周一至周五）09**1-5工作日9:005.3使用--light-context进一步节省Token对于简单的 7.1Token消耗对比优化前（每日）：项目次数单次Token总计TokenHeartbeat484,000192,000任务执行48包含在心跳中-总计--192,000优化后（每日）：项目次数单次Token $1.92$0.26$1.66每月$57.60$7.80$49.80每年$691.20$93.60$597.607.3性能对比指标优化前优化后提升心跳响应时间5-10秒1-2秒5x上下文长度5000+Token1800Token64%
4.1K21编辑于 2026-03-24 Claude Code 省钱指南：Token 成本优化实战
+ 文件 + 系统提示） 较低 输出 Token Claude 生成的回复 较高（约 3-5 倍） 关键认知：让 Claude「多说」，成本会比「多读」更高。 1.3 缓存计费规则 Prompt Caching 的核心逻辑： 首次请求：完整输入 token 计费 5 分钟内再次请求：缓存命中，只计费 10% 缓存过期（5 分钟）：重新完整计费 省钱关键：让「固定的内容 二、零成本优化：用好免费额度 2.1 识别高消耗场景 消耗 token 的「大户」： 场景 典型消耗 说明 读取大文件 10-100K+ 一次请求就消耗大量输入 token 长对话历史 累计增长 每轮对话都带上之前的内容 5.5 精简指令 输出 token 价格是输入的 3-5 倍，让 Claude 少说话： 你：详细解释一下这个函数是做什么的 你：这个函数的作用是什么？一句话回答 你：有什么建议？ 6.3 MCP 服务选择 每个 MCP 服务都有工具定义开销（1-5K token）。
23210编辑于 2026-06-15Claude Code 省钱指南：Token 成本优化实战
1.3缓存计费规则PromptCaching的核心逻辑：展开代码语言：TXTAI代码解释首次请求：完整输入token计费5分钟内再次请求：缓存命中，只计费10%缓存过期（5分钟）：重新完整计费省钱关键： 二、零成本优化：用好免费额度2.1识别高消耗场景消耗token的「大户」：场景典型消耗说明读取大文件10-100K+一次请求就消耗大量输入token长对话历史累计增长每轮对话都带上之前的内容反复读取相同文件浪费没有利用缓存输出生成高额输出 token价格更高MCP工具定义每个1-5K每个MCP都有固定的工具定义开销2.2建立监控习惯展开代码语言：TXTAI代码解释#开始任务前/context#完成任务后/cost#长会话中定期/context &&/cost知道钱花在哪，才能有针对性地优化。 5.5精简指令输出token价格是输入的3-5倍，让Claude少说话：展开代码语言：TXTAI代码解释#差：触发长篇大论你：详细解释一下这个函数是做什么的#好：只要关键信息你：这个函数的作用是什么？
1.6K12编辑于 2026-05-24- 来自专栏站长的编程笔记
jwt token 鉴权验证 【firebase 5.x】
JWT 功能封装类 5. JWT 鉴权控制器 1. JWT 功能封装类 安装扩展包 composer require firebase/php-jwt:'5.*' <? = JWT::encode($token, $this->key); // 创建token $this->cache($data['uid'], $token); // 将token存入缓存 return $token; // 返回token } /** * 解析token * * @param string $token 前端请求携带的token string $token 前端请求携带的token * @return boolean true token 有效 false 已过期 */ public function
4.4K20编辑于 2022-12-31 多模态理解模型的Token消耗优化策略
摘要： 多模态理解模型按Token消耗量计费，优化Token使用是控制成本的关键。 token消耗 其中： 指令token即对应的prompt部分，不同长度prompt消耗不一样 图片数向上取偶：例如3张图片按4张计算，5张图片按6张计算 2.2 不同分辨率对应的单图Token消耗 VITA 这意味着： 1张或2张图片，按2张计算Token消耗 3张或4张图片，按4张计算Token消耗 5张或6张图片，按6张计算Token消耗 这种计算规则下，如果一次请求中恰好传入奇数张图片，会多计算一张图片的 6.3 定期评估优化效果 Token消耗优化是一个持续的过程。 建议定期（如每月）对优化措施的效果进行评估，包括： 平均单次调用的Token消耗量是否下降 不同优化措施的实际降本效果 优化措施是否对理解准确性产生影响 基于定期评估的结果，持续调整和优化Token消耗策略
11910编辑于 2026-06-18- 来自专栏mathor
枚举+优化（5）——双指针优化1
从上面的代码我们能看出时间复杂度是O(N^2^) 双指针优化 在某些情况下，根据题目要求，j下标并不需要从i+1重新往后枚举一遍，而是跟随着i向后移动，j也向后移动 ? ,x + k - 1) return x + k - 1 以题目样例为例，由于k=5，现有最大整数是13。 Hashtable.find(i) need_card++; return need_card <= M 这样整个算法的时间复杂度是O(PK)，P是这个数组的最大值，所以有可能有10^8^这么大，K最大10^5^ ，显然会超时 优化1 第一个能优化的地方是对于X的枚举，也就是顺子开头的数值。 ,X+K) 优化2 第二个可以优化的地方就是判断能不能凑出X开头的顺子。我们利用双指针可以把这一步均摊时间复杂度降到O(1)。
69130发布于 2018-06-19 - 来自专栏后端精进之路
JVM性能优化系列-(5) 早期编译优化
5. 早期编译优化 早期编译优化主要指编译期进行的优化。 javac这类编译器对代码的运行效率几乎没有任何优化措施，但javac做了许多针对java语言代码过程的优化措施来改善程序员的编码风格和提高编码效率，java许多的语法特性都是靠编译器的语法糖来实现的。 词法、语法分析：词法分析是将源代码的字符流转变为标记（Token）集合，单个字符是程序编写过程的最小元素，而标记则是编译过程的最小元素，关键字、变量名、字面量、运算符都可以成为标记 语法分析是根据Token 遍历循环 遍历循环语句是java5的新特征之一，在遍历数组、集合方面，为开发人员提供了极大的方便。 变长参数 Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); 条件编译 条件编译也是java语言的一种语法糖，根据布尔常量值的真假，编译器将会把分支中不成立的代码块消除掉。
58920编辑于 2023-10-19 - 来自专栏技术人生
使用JWT实现Token认证，前端H5登录加密
JSON Web Tokens 随着技术的发展，分布式web应用的普及，通过session管理用户登录状态成本越来越高，因此慢慢发展成为token的方式做登录身份校验，然后通过token去取redis中的缓存的用户信息 ，随着之后jwt的出现，校验方式更加简单便捷化，无需通过redis缓存，而是直接根据token取出保存的用户信息，以及对token可用性校验，单点登录更为简单。 array_merge($data, $ext); $ret = base64_encode(json_encode($ret)); $sign = hash_hmac('md5' ', $auth); $sign = hash_hmac('md5', $data[0], '12D&(HS^H!
1.4K40编辑于 2022-01-04 - 来自专栏GiantPandaCV
解析 Token to Token Vision Transformer
最后看下T2T，通过Token to Token结构（下文会讲），它在浅层的时候也能建模出结构信息，同时也避免了极值的出现。 Token To Token结构 ? 这样会逐渐减少token的数量，但随之而来token的长度会增加很多（因为多个tokens连接在一个token），因此后续模型也降低了维度数目，以平衡计算量。 下面是一段测试代码 import torch import numpy as np np_input = np.array([[[[1, 2, 3], [4, 5, padding=0, stride=1) unfolded = unfold(torch_input) print(unfolded) # 输出为 tensor([[[ 1., 2., 4., 5. ], [ 2., 3., 5., 6.], [ 4., 5., 7., 8.], [ 5., 6., 8., 9.],
8.1K10发布于 2021-03-11 - 来自专栏GiantPandaCV
原理&图解vLLM Automatic Prefix Cache(RadixAttention)首Token时延优化
每条树边都带有一个标签，表示子字符串或token序列。节点用颜色编码以反映不同的状态: 绿色表示新添加的节点，蓝色表示缓存的节点，红色表示已被驱逐的节点。这里讲解一下前面的5个步骤。 步骤(5)，第二个聊天继续。然而，由于内存限制，(4)中的节点“c”必须被清除。新的对话被缓存到新的节点"d"。 直观上来说，Radix Tree与Prefix Tree有许多相似之处。 Ummer||\n|F E B|5|5|Amma|Madhu, Srividya|M. Krishnan Nair|M. K. Shekhar||\n|M A R|5|11|Seemantha Puthran|Prem Nazir, Jayabharathi|A. B. Raj|M. K. Prefix Caching的优化思路，并非只有SGLang RadixAttention以及vLLM中的实现。
15K32编辑于 2024-06-04 - 来自专栏云攻略专区
Openlaw 网关 Token 激增与成本超标问题及优化研究方向
Tokens 消耗指数级增长Tokens 资源供应严重不足模型调用费用持续超标二、研究方向（4 大核心）上游多种模型轮询调度技术多模型负载均衡、故障转移、优先级路由按任务复杂度自动分配大 / 小模型，降低整体 Token 消耗提升服务可用性，避免单点瓶颈模型 Prompt 提示词限制与 Token 节省技术精简指令、结构化提示、冗余信息剔除上下文压缩、历史对话摘要、长度硬限制优雅截断与缓存复用，在不降低效果前提下大幅省 Token中间件与 CodingPlan 共享消耗池技术构建 Token 共享消耗池，统一配额与限流中间件统一鉴权、计费、监控、熔断CodingPlan 任务编排与复用，减少重复调用与浪费本地化基础模型私有轻量化部署小 AI 多模型、AI 音视频数字人硬件智能方案多模型协同推理、音视频实时生成优化、数字人硬件加速方案、端云协同智能架构，提升表现力与运行效率。
35810编辑于 2026-03-16 - 来自专栏AustinDatabases
PolarDB MySQL SQL 优化指南 （SQL优化系列 5）
PolarDB for MySQL 云原生数据库的SQL优化，这集一定有人说，和MySQL优化有区别吗？你把那个吗去了，一样我写他做什么。 那么在掌握了MySQL的基本SQL优化手段这个咱们不提了，咱们今天只说PolarDB for MySQL 自己的优化方式。 CONCAT('user_', n), CONCAT('user_', n, '@example.com'), ELT(1 + FLOOR(RAND()*5) MongoDB 查询 优化指南 四句真言 （查询 优化系列 4） 沧海要，《SQL SERVER 运维之道》，清风笑，竟惹寂寥 MySQL SQL 优化指南 SQL 四句真言（优化系列 3） 沧海要， 《SQL SERVER 运维之道》，清风笑，竟惹寂寥 SQL SERVER SQL 优化指南 四句真言 （SQL 优化系列 2） PostgreSQL SQL 优化指南 四句真言（SQL 优化系列 1
16310编辑于 2026-03-12 - 来自专栏全栈程序员必看
小米 token(token在哪里获取)
小米设备token获取&HomeAssistant安装部署 小米智能设备token获取 miIO-discovery获取token与控制 app直接token获取 DB获取token 开源智能家居平台HomeAssistant 在使用这个局域网控制协议之前需要获取到设备token，接下来介绍小米设备获取token的一些方法。 -dev sqlite3 bzip2 libbz2-dev libssl-dev openssl libgdbm-dev liblzma-dev libreadline-dev libncursesw5- 接下来还有一种方法可以直接从app获取token。以小米绿米网关为例，首先下载米家app，将绿米网关配置入网后，点击网关设备。接下来步骤如下组图，最后的密码即为网关的token。 / 第4步，拷贝miio2.db，下载到电脑 第5步，前往网站（http://miio2.yinhh.com/），上传miio2.db，点击提交，即可获得token。
10.7K10编辑于 2022-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
token身份认证机制(token怎么获取)
这个token 我不保存，当小F把这个token 给我发过来的时候，我再用同样的HMAC-SHA256 算法和同样的密钥，对数据再计算一次签名， 和token 中的签名做个比较， 如果相同， 我就知道小 客户端储存 token, 并且每次请求都会附带它。 服务端验证 token 并返回数据。 每一次请求都需要Token。Token 应该在 HTTP的头部发送从而保证了 Http 请求无状态。 校验成功则返回请求数据，校验失败则返回错误码 当我们在程序中认证了信息并取得 token 之后，我们便能通过这个 token 做许多的事情。 我们也不一定需要等到token自动失效，token有撤回的操作，通过 token revocataion可以使一个特定的 token 或是一组有相同认证的 token 无效。 Access-Control-Allow-Origin: * （5）基于标准 有几种不同方式来创建 token。最常用的标准就是 JSON Web Tokens。很多语言都支持它。
7.3K10编辑于 2022-07-29 - 来自专栏datartisan
5G NSA优化方法
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1.1K21发布于 2019-12-26 - 来自专栏蝉沐风的码场
MySQL优化的5个维度
面试官如果问你：你会从哪些维度进行MySQL性能优化？你会怎么回答？ 所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。 SQL查询的环节 下面从5个角度介绍一下MySQL优化的一些策略。 image-20220405204100602 1. 优化器——SQL分析与优化 处理完连接、优化完缓存等架构的事情，SQL查询语句来到了解析器和优化器的地盘了。在这一步如果出了任何问题，那就只能是SQL语句的问题了。 3.1.2 慢日志分析 MySQL不仅为我们保存了慢日志文件，还为我们提供了慢日志查询的工具mysqldumpslow，为了演示这个工具，我们先构造一条慢查询： mysql> SELECT sleep(5) 因此针对业务逻辑适当做一定程度的冗余也是一种比较好的优化技巧。 5.
72510编辑于 2022-08-22 - 来自专栏全栈程序员必看
token实现验证登录(token如何使用)
1.场景还原 可能还有很多小伙伴对token概念朦朦胧胧，今天笔者以项目中的用户登录的token验证需求跟大家讲讲其中的来龙去脉，希望能够理清大伙的思路。 3.实现方案 ①token生成方法 /** * Created by zhangxing on 2017/6/12. */ public class Token { //随机数发生器 String tokenMd5=""; try { MessageDigest md = MessageDigest.getInstance(" md5"); byte[] md5 = md.digest(token.getBytes()); BASE64Encoder base = new BASE64Encoder (); tokenMd5 = base.encode(md5); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { 发布者：全栈程序员栈长
4.6K10编辑于 2022-07-29
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