SpringBoot项目中实现跨域的解决方案

公文派2025:免费社区版重大安装更新! 距离上一次更新已经过去了将近一年的时间,今天我们带来了全新的免费2025社区版,该版本也是目前最新的版本,无需授权即可使用所有的功能。 阅读详情

}

}

3、使用注解(局部跨域)

在方法上(@RequestMapping)使用注解 @CrossOrigin :

package com.riemann.springbootdemo.common.cors;

import org.springframework.stereotype.Controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.CrossOrigin;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

/**

  • @author riemann

  • @date 2019/08/26 23:16

*/

// 2、在方法上注解

@Controller

public class MethodAnnotationCors {

@RequestMapping(“/hello”)

@ResponseBody

@CrossOrigin(“http://localhost:8080”)

public String index( ){

return “Hello World”;

}

}

或者在控制器(@Controller)上使用注解 @CrossOrigin :

package com.riemann.springbootdemo.common.cors;

import org.springframework.stereotype.Controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.CrossOri 《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》无偿开源 威信搜索公众号【编程进阶路】 gin;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

/**

  • @author riemann

  • @date 2019/08/26 23:13

*/

// 1、在控制器上注解

@Controller

@CrossOrigin(origins = “http://xx-domain.com”, maxAge = 3600)

public class ControllerAnnotationCors {

@RequestMapping(“/hello”)

@ResponseBody

public String index( ){

return “Hello World”;

}

}

4、手工设置响应头(局部跨域 )

使用HttpServletResponse对象添加响应头(Access-Control-Allow-Origin)来授权原始域,这里Origin的值也可以设置为"*" ,表示全部放行。

package com.riemann.springbootdemo.common.cors;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

/**

  • @author riemann

  • @date 2019/08/26 23:21

*/

// 第四种方式:手工设置响应头(局部跨域)

public class ManualSettingCors {

@RequestMapping(“/hello”)

@ResponseBody

public String index(HttpServletResponse response){

response.addHeader(“Access-Control-Allow-Origin”, “http://localhost:8080”);

return “Hello World”;

}

}

[](()四、测试跨域访问


首先使用 Spring Initializr 快速构建一个Maven工程,什么都不用改,在static目录下,添加一个页面:index.html 来模拟跨域访问。目标地址: http://localhost:8090/hello

Page Index

前台系统

然后创建另一个工程,在Root Package添加Config目录并创建配置类来开启全局CORS。

@Configuration

public class GlobalCorsConfig {

@Bean

public WebMvcConfigurer corsConfigurer() {

return new WebMvcConfigurer() {

@Override

public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {

registry.addMapping(“/**”);

}

};

}

}

接着,简单编写一个Rest接口 ,并指定应用端口为8090。

@SpringBootApplication

@RestController

public class YyWebApplication {

@Bean

public TomcatServletWebServerFactory tomcat() {

TomcatServletWebServerFactory tomcatFactory = new TomcatServletWebServerFactory();

tomcatFactory.setPort(8090); //默认启动8090端口

return tomcatFactory;

}

@RequestMapping(“/hello”)

public String index() {

return “Hello World”;

}

Geant4学习一:写一个简单程序 1、 基本介绍 阅读详情

相关推荐

详细解读文字识别工具———Tesseract-OCR

   在尝试破解12306验证码的时候,提前了解了一下应对各种验证码的解决方案,这里主要是学习到了面对文字图片验证码,例如亚马逊、豆瓣等平台的登录时会遇到的情况,效果还不错。 一、工具介绍 ​    Tesseract-OCR 是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition...

别看我只是一只羊 2万+

SpringBoot 实现前后端分离的跨域访问(CORS)

一、基本介绍 简单来说,CORS是一种访问机制,英文全称是Cross-Origin Resource Sharing,即我们常说的跨域资源共享,通过在服务器端设置响应头,把发起跨域的原始域名添加到Access-Control-Allow-Origin 即可。 1. CORS工作原理 CORS实现跨域访问并不是一蹴而就的,需要借助浏览器的支持,从原理题图我们可以清楚看到,简单的请求(通常指GE...

遥望...... 1339

Excel基金净值自动更新:手把手教你用Power Query抓取天天基金网数据(含常见错误修复)

本文详细介绍了如何利用Excel内置的Power Query工具,从天天基金网自动抓取基金净值数据,实现表格数据的自动刷新。通过手把手教程,您将学会构建参数化查询、整合多基金数据、计算持仓盈亏,并解决网页结构变动等常见错误,最终打造一个专属的、可自动更新的基金监控仪表盘,彻底告别手动更新。

xx56789的博客 728

spring无法引入注解及import org.springframework.web.bind.annotation.报错

如图所示,spring的注解报红,无法引入包,推测是spring-web和spring-webmvc这两个包的问题,去看pom.xml, 显示没有问题 进入maven库,两个包都存在 那么,问题在哪里呢? 扫了一眼project里面的External libraries,发现并没有spring-web和spring-webmvc,尝试手动添加 找到maven库里面的包 添加到对应的模块 添加成功 注意:选择的时候要选择到包里面的jar文件。 x ...

m0_67403240的博客 1715

[CTFSHOW]JWT

文章目录前言JWT简介CTFSHOW Web345CTFSHOW Web346前置知识开始做题CTFSHOW Web347CTFSHOW Web348CTFSHOW Web349CTFSHOW Web350前置知识利用WP如何防御 前言 有些师傅向我咨询WP,索性就发了吧,其实早就写好了,只是懒,在github仓库里囤着 JWT简介 可以看看我的Github总结给自己看的,Y4tacker CTFSHOW Web345 首先打开题目,查看源码,接下来访问/admin被跳转回主页啥也没有发生 where is

Y4tacker的博客 6044

matlab/simulink saw谐振器仿真,基于Matlab的SAW模态耦合模型的仿真研究

第32卷 第 4 期Vol. 32 No. 4重 庆 理 工 大 学 学 报 (自然科学)Journal of Chongqing University of Technology( Natural Science)2 0 1 8年 4 月Apr. 2018doi : 10.3969/j . issn. 1674-8425(z). 2018.04.002本文引用格式 :李志鹏,马龙祥,孟旭,等•基...

weixin_36192634的博客 1385

SpringBoot学习(黑马),基础篇

1.SpringBoot 项目创建 1.1.IDEA的SpringBoot 项目创建 这里我们的jdk,安装的是8,所以版本选成8. 如果是mvc项目,这里要用web。选这个。 写个入门案例 package com.itheima.controller; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation..

m0_47113287的博客 1756

(2024,DDPM,DDIM,流匹配,SDE,ODE)扩散:基础教程

本文的目标是尽可能简单地教授扩散。第一节介绍扩散的基本原理。第二节和第三节展示如何构建随机和确定性扩散采样器。第四部分介绍了密切相关的流匹配,可看作是扩散的推广。​第五节,强调实践中最重要的一些设计选择,包括采样器、噪声时间表和参数化方法。

qq_44681809的博客 1万+

Spring Boot项目中解决跨域问题(四种方式)

开发项目的时候因为浏览器同源策略的限制,经常会遇到跨域问题,本篇文章对常见的跨域解决方案做一个记录。

weixin_44924882的博客 1万+

DDR5中的On-Die Termination(ODT)详解:电阻值支持及其背后的秘密

DDR5支持多档ODT电阻值,范围从40Ω到480Ω,均基于240Ω标准参考电阻RZQR_{ZQ}RZQ​。不同电阻档位对应不同的信号负载和功耗需求。校准电压点关键,常用0.8×VDD进行精准调校。CA信号间ODT匹配必须严格控制,保证命令总线稳定。选择合适的ODT值是高速内存设计中不可忽视的细节。

weixin_43199439的博客 2096

国科大《人工智能原理与算法》2021年期末试题+2024经验(2025指南)

2021年期末试题+24年复习指南

MatsumotoChrikk 2926

SpringBoot 解决跨域问题的 5 种方案!

跨域问题的本质是浏览器为了保证用户的一种安全拦截机制,想要解决跨域问题,只需要告诉浏览器“我是自己人,不要拦我”就行。通过注解实现局部跨域、通过配置文件实现全局跨域、通过 CorsFilter 对象实现全局跨域、通过 Response 对象实现局部跨域,通过 ResponseBodyAdvice 实现全局跨域。

qq_39093474的博客 9553

信息传输仿真:卫星通信系统仿真_(12).卫星通信系统仿真软件介绍

卫星通信系统仿真软件是进行卫星通信系统设计和性能优化的重要工具。通过这些软件,用户可以模拟和分析各种通信场景,验证不同的通信协议和算法,优化系统参数和配置。本节介绍了 MATLAB Simulink、NS-3、OPNET 和 SystemVue 的基本功能、特点和配置方法,希望对读者在选择和使用仿真软件时提供参考。在实际应用中,建议根据项目需求和团队能力,综合考虑选择合适的仿真软件。

2401_87715305的博客 1278

SpringBoot解决跨域问题

前言 跨域问题,是web开发都绕不开的难题。但我们首先要明确以下几点 跨域只存在于浏览器端,不存在于安卓/ios/Node.js/python/ java等其它环境 跨域请求能发出去,服务端能收到请求并正常返回结果,只是结果被浏览器拦截了。 之所以会跨域,是因为受到了同源策略的限制,同源策略要求源相同才能正常进行通信,即协议、域名、端口号都完全一致。 浏览器出于安全的考虑,使用 XMLHt...

仰起嘴角 1万+

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

SpringBoot项目针对跨域问题的三种解决方案

1. 什么是跨域 2. 解决跨域的几种方案 方法一:注解 方法二:实现 WebMvcConfigurer 方法三:Nginx 配置解决跨域问题

明月安的博客 5334

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

【day35】SpringBoot项目解决跨域问题

域:协议 + 域名 + 端口;三者完全相同则为同域,反之有其一不同均为不同域。 跨域请求:当前【发起请求】的域和【请求指向】的域属于不同域时,该次请求称之为跨域请求。 跨域问题: 同一域名下允许通信 同一域名下不同文件夹允许通信 同一域名不同端口不允许通信 同一域名不同协议不允许通信 域名和域名对应IP不允许通信 主域名相同,子域名不同不允许通信 同一域名,不同二级域名不允许通信 不同域名不允许通信 springboot项目通过注解方式解决跨域问题 使用 @CrossOrigin 注解:Controlle.

m0_46953020的博客 158

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

springboot测试跨域的例子

这是前端 <html> <head> <script src="http://code.jquery.com/jquery-latest.js"></script> <script type="text/javascript"> $(document).ready(function(){ $("#b01").click(funct...

177qq的博客 789

聊一聊SpringBoot中使用CROS实现跨域请求

在了解SpringBoot使用CROS实现跨域问题之前,我们先聊聊什么是跨域? 举个简单例子:比如我是中国人,我想出国去另一个国家,但是第一次出国要办理一系列手续,办理完手续后才能出国去到另一个国家,这是现实中的跨域问题,同理,作为开发人员,我们日常的系统资源访问多多少少也会存在跨域问题,比如我的网站要获取另一个网站的资源,但是这是两个不同的站点,这样我们要获取所需资源就需要跨域。 为什么会有跨域...

Wanik666 478

SpringBoot从入门到放弃-跨域问题解决方案

要解决浏览器的跨域问题,则需要了解什么是跨域。在了解跨域概念的基础上,才能从根本寻找解决方案,本文将从跨域的原因以及在springboot中如何解决跨域进行展开。 1.什么是跨域 由于浏览器具有同源策略,同源策略是一个重要的安全策略,它用于限制一个源的文档或者其加载的脚本如何与另一个源的资源进行交互。它能够帮助阻隔恶意的文档,减少被攻击的可能。 ...

qq_33479841的博客 1518

springboot+ngnix的跨域session不一致问题

文章目录问题描述仅在springboot配置跨域在springboot和ngnix均配置跨域仅在ngnix配置跨域是因为withCredentials设置为true,Origin不能为*?猜想为cookie的samesite的问题解决办法总结 问题描述 前后端分离页面,Vue+springboot均配置跨域,并访问成功。 ngnix代理项目,Vue访问遇到session不一致的问题,session取值为null(使用springSession进行分布式session共享)。 仅在springboot配置

qq_43050847的博客 888

SpringBoot应用跨域访问解决方案

说到跨域访问,必须先解释一个名词:同源策略。所谓同源策略就是在浏览器端出于安全考量,向服务端发起请求必须满足:协议相同、Host(ip)相同、端口相同的条件,否则访问将被禁止,该访问也就被称为跨域访问。虽然跨域访问被禁止之后,可以在一定程度上提高了应用的安全性,但也为开发带来了一定的麻烦。比如:我们开发一个前后端分离的易用,页面及js部署在一个主机的nginx服务中,后端接口部署在一个tomcat应用容器中,当前端向后端发起请求的时候一定是不符合同源策略的,也就无法访问。那么我们如何解决这个问题?

后端小白个人学习记录 1220

SpringBoot之vue访问shiro时出现的跨域问题的解决(前后端分离项目)

1.声明 当前的内容用于记录当前前后端分离的vue项目,并且在SpringBoot中开启了Shiro进行权限控制,此时出现的跨域的问题,以及当前的解决方法 2.一般的跨域请求 1.基于WebMvcConfigurer是实现的 @Configuration public class CorsConfig implements WebMvcConfigurer { private Log log...

编程学习者的博客 2778

Springboot解决项目中跨域问题

Springboot解决项目中跨域问题 在项目实际开发中,前后端分离情况下,我们后端开发就要注意跨域问题导致请求失败。 比如:前端vue请求接口,就出现下面的情况: 解决方案 前端解决: 如果让vue前端来解决这个问题怎么办?vue采用axios请求,我们可以改变它的请求方式来达到我们的目的。 这里不再讲解使用jsonp的方式来解决跨域,因为jsonp方式只能通过get请求方式来传递参数,而...

qq_29998003的博客 977

【SpringBoot学习 | 4】添加支持CORS跨域访问

目录一、跨域概念1. 跨域分类2. 跨域解决方案二、Cors跨域配置三、初次测试四、cors跨域原理解析 一、跨域概念 1. 跨域分类 URL 说明 是否允许通信 http://www.demo.com/a.js http://www.demo.com/b.js 同一域名,不同文件或路径 允许 http://www.demo.com/lab/c.js – – –...

cungudafa的博客 830

Springboot实现跨域请求

之所以需要用到跨域请求,目的在于现在的Java项目,几乎基本上都前后端分离,除一些较老的维护项目外(通常是单体或者是maven多模块形式,不过本质上还是将前端放在webapps下)。 SpringBoot实现跨域其实和Spring是一样,区别不大,如果要说区别的话,Spring需要在对应的xml文件中配置bean,而SpringBoot则通过注解的方式。 Spring配置跨域请求可参考我的这篇...

weixin_30339969的博客 101

SpringBoot解决跨域请求拦截

前言 同源策略:判断是否是同源的,主要看这三点,协议,ip,端口。 同源策略就是浏览器出于网站安全性的考虑,限制不同源之间的资源相互访问的一种政策。 比如在域名https://www.baidu.com下,脚本不能够访问https://www.sina.com源下的资源,否则将会被浏览器拦截。 注意两点: 1.必须是脚本请求,比如AJAX请求。 但是如下情况不会...

dianruipai1258的博客 377
上一篇: SpringBoot下如何配置实现跨域请求?
下一篇: Canvas 实现钟表
java100001
博客等级 码龄5年 4粉丝 47原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值