跨域问题与SpringBoot解决方案

浪潮服务器ESXI6.7部署实战:手动集成RAID驱动避坑指南 本文详细介绍了在浪潮服务器上部署ESXI6.7时手动集成RAID驱动的完整流程和避坑指南。从驱动获取、解压技巧到封装实战,逐步解决国产服务器常见的驱动缺失问题,特别针对PM8060 RAID卡提供具体解决方案,帮助IT运维人员顺利完成ESXI部署。 阅读详情

什么是跨域

定义:浏览器从一个域名的网页取请求另一个域名下的东西。通俗点说,浏览器直接从A域访问B域中的资源是不被允许的,如果想要访问,就需要进行一步操作,这操作就叫“跨域”。例如,你从百度的页面,点击一个按钮,请求了新浪的一个接口,这就进行了跨域。不单单只有域名不同就是跨域,域名、端口、协议其一不同就是不同的域,请求资源需要跨域。

为什么要跨域

为什么需要跨域,而不直接访问其他域下的资源呢?这是浏览器的限制,专业点说叫浏览器同源策略限制。主要是为了安全考虑。现在的安全框架,一般请求的时候header中不是都存个token嘛,你要是用这个token去正常访问A域下的东西是没问题的,然后又去访问了B域,结果阴差阳错的还带着这个token,那么B域,或者说B网站是不是就可以拿着你的token去A域下做点什么呢,这就相当危险了。所以浏览器加上了所谓的浏览器同源策略限制。但是为了我们真的需要从A域下访问B的资源(正常访问),就需要用到跨域,跨越这个限制了。、

SpringBoot解决跨域问题

SpringBoot可以基于Cors解决跨域问题,Cors是一种机制,告诉我们的后台,哪边(origin )来的请求可以访问服务器的数据。

实现WebMvcConfigurer接口

1、全局配置

配置实例如下:

@Configuration
public class CorsConfig implements WebMvcConfigurer {

    @Override
    public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
        registry.addMapping("/**")
            .allowedOrigins("*")
            .allowCredentials(true)
            .allowedMethods("GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS")
            .maxAge(3600);
    }
}

首先实现了WebMvcConfigurer接口,重写addCorsMappings()方法,是专门为开发人员解决跨域问题而诞生的接口。其中构造参数为CorsRegistry。

看一下CorsRegistry源码:

public class CorsRegistry {

   private final List<CorsRegistration> registrations = new ArrayList<>();

   public CorsRegistration addMapping(String pathPattern) {
      CorsRegistration registration = new CorsRegistration(pathPattern);
      this.registrations.add(registration);
      return registration;
   }
   
   protected Map<String, CorsConfiguration> getCorsConfigurations() {
      Map<String, CorsConfiguration> configs = new LinkedHashMap<>(this.registrations.size());
      for (CorsRegistration registration : this.registrations) {
         configs.put(registration.getPathPattern(), registration.getCorsConfiguration());
      }
      return configs;
   }

} 

可以看出CorsRegistry 有个属性registrations ,按道理可以根据不同的项目路径进行定制访问行为,但是我们示例直接将pathPattern 设置为 /**,也就是说已覆盖项目所有路径,只需要创建一个CorsRegistration就好。

getCorsConfigurations(),这个方法是获取所有CorsConfiguration的Map集合,key值为传入路径pathPattern。

回到示例代码CorsConfig中,registry对象addMapping()增加完传入路径pathPattern之后,return了一个CorsRegistration对象,是进行更多的配置,看一下CorsRegistration的代码,看看我们能配些什么?

public class CorsRegistration {
    //传入的路径
   private final String pathPattern;
    //配置信息实体类
   private final CorsConfiguration config;
    //构造方法
   public CorsRegistration(String pathPattern) {
      this.pathPattern = pathPattern;
      //原生注释看到了一个 @CrossOrigin 这个注解,待会看看是什么
      // Same implicit default values as the @CrossOrigin annotation + allows simple methods
      this.config = new CorsConfiguration().applyPermitDefaultValues();
   }
    //允许哪些源网站访问,默认所有
   public CorsRegistration allowedOrigins(String... origins) {
      this.config.setAllowedOrigins(Arrays.asList(origins));
      return this;
   }
    //允许何种方式访问,默认简单方式,即:GET,HEAD,POST
   public CorsRegistration allowedMethods(String... methods) {
      this.config.setAllowedMethods(Arrays.asList(methods));
      return this;
   }
    //设置访问header,默认所有
   public CorsRegistration allowedHeaders(String... headers) {
      this.config.setAllowedHeaders(Arrays.asList(headers));
      return this;
   }
    //设置response headers,默认没有(什么都不设置)
   public CorsRegistration exposedHeaders(String... headers) {
      this.config.setExposedHeaders(Arrays.asList(headers));
      return this;
   }
    //是否浏览器应该发送credentials,例如cookies Access-Control-Allow-Credentials
   public CorsRegistration allowCredentials(boolean allowCredentials) {
      this.config.setAllowCredentials(allowCredentials);
      return this;
   }
    //设置等待时间,默认1800秒
   public CorsRegistration maxAge(long maxAge) {
      this.config.setMaxAge(maxAge);
      return this;
   }

   protected String getPathPattern() {
      return this.pathPattern;
   }

   protected CorsConfiguration getCorsConfiguration() {
      return this.config;
   }

}
2、局部配置

@CrossOrigin注解实现局部配置,如果只是想部分接口跨域,且不想使用配置来管理的话,可以使用这种方式
在具体接口上使用

@CrossOrigin
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

	@GetMapping("/{id}")
	public User get(@PathVariable Long id) {
		
	}

	@DeleteMapping("/{id}")
	public void remove(@PathVariable Long id) {

	}
}

具体源码:

@Target({ ElementType.METHOD, ElementType.TYPE })
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface CrossOrigin {

   /** @deprecated as of Spring 5.0, in favor of {@link CorsConfiguration#applyPermitDefaultValues} */
   @Deprecated
   String[] DEFAULT_ORIGINS = { "*" };

   /** @deprecated as of Spring 5.0, in favor of {@link CorsConfiguration#applyPermitDefaultValues} */
   @Deprecated
   String[] DEFAULT_ALLOWED_HEADERS = { "*" };

   /** @deprecated as of Spring 5.0, in favor of {@link CorsConfiguration#applyPermitDefaultValues} */
   @Deprecated
   boolean DEFAULT_ALLOW_CREDENTIALS = false;

   /** @deprecated as of Spring 5.0, in favor of {@link CorsConfiguration#applyPermitDefaultValues} */
   @Deprecated
   long DEFAULT_MAX_AGE = 1800

   /**
    * Alias for {@link #origins}.
    */
   @AliasFor("origins")
   String[] value() default {};

   @AliasFor("value")
   String[] origins() default {};

   String[] allowedHeaders() default {};

   String[] exposedHeaders() default {};

   RequestMethod[] methods() default {};

   String allowCredentials() default "";

   long maxAge() default -1;
}

这个注解可以作用于方法或者类上,实现局部跨域,你会发现除了设置路径(因为没必要了,都定位到局部了)其他的参数与全局类似。

使用Nginx配置

location / {
   add_header Access-Control-Allow-Origin *;
   add_header Access-Control-Allow-Headers X-Requested-With;
   add_header Access-Control-Allow-Methods GET,POST,PUT,DELETE,OPTIONS;

   if ($request_method = 'OPTIONS') {
     return 204;
   }
}
复制代码

小结

SpringBoot可以基于Cors解决跨域问题,可以设置全局跨域,也可以实现局部跨域,灵活配置方便使用。还可以通过再Nginx的配置文件中添加跨域的配置。

Spring Boot 实现多图片上传并回显,涨姿势了~ 上传 Controller的代码非常简单,由于用了SpringMVC框架,所以直接用MultipartFile来接即可。由于是多图片上传所以用数组来接。此处应该注意参数名应该和<input>中的name值相对应: @RequestMapping("/pic") @ResponseBody publicResponseEntity<String>pic(MultipartFile[]pictures)throwsException{ ResponseEnti... 阅读详情

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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跨域问题解决方案~

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程序员老石
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