nginx proxy_set_header设置、自定义header

树莓派4B:控制步进电机 文章目录准备阶段接线阶段树莓派程序 准备阶段 准备以下物品,淘宝都可以买到: 57步进电机 电源开关(220v转24v,3A,72W) 步进电机驱动器 电源线 电线 杜邦线 树莓派4B一套 具体型号如下: 接线阶段 整体:接线效果如下图 电源开关起220v转24v作用,很好接线,输出24v接入步进电机驱动器 步进电机驱动器的 A+ A- B+ B- 按提示接步进电机四线,步进电机上就会有说... 阅读详情

转自:https://blog.youkuaiyun.com/bao19901210/article/details/52537279

先来看下proxy_set_header的语法

语法:proxy_set_header field value;
默认值:

proxy_set_header Host $proxy_host;

proxy_set_header Connection close;

上下文:http, server, location

允许重新定义或者添加发往后端服务器的请求头,value可以包含文本,变量或者它们的组合。当且仅当当前配置级别中没有定义

proxy_set_header 时,会从上面的级别中继承。默认情况下,只有两个请求头会被重新定义:

proxy_set_header Host       $proxy_host;
proxy_set_header Connection close;

proxy_set_header也可以自定义参数,如:proxy_set_header test paroxy_test;

如果想要支持下划线的话,需要增加如下配置:

underscores_in_headers on;

 

可以加到http或者server中

语法:underscores_in_headers on|off
默认值:off
使用字段:http, server
是否允许在header的字段中带下划线

在java端,需要获取proxy_set_header的参数时,需要使用request.getHeader(field),一般用来获取真实ip地址

使用Nginx后如何在web应用中获取用户ip及原理解释

问题背景:

在实际应用中,我们可能需要获取用户的ip地址,比如做异地登陆的判断,或者统计ip访问次数等,通常情况下我们使用request.getRemoteAddr()就可以获取到客户端ip,但是当我们使用了nginx作为反向代理后,使用request.getRemoteAddr()获取到的就一直是nginx服务器的ip的地址,那这时应该怎么办?

part1:解决方案

我在查阅资料时,有一本名叫《实战nginx》的书,作者张晏,这本书上有这么一段话“经过反向代理后,由于在客户端和web服务器之间增加了中间层,因此web服务器无法直接拿到客户端的ip,通过$remote_addr变量拿到的将是反向代理服务器的ip地址”。这句话的意思是说,当你使用了nginx反向服务器后,在web端使用request.getRemoteAddr()(本质上就是获取$remote_addr),取得的是nginx的地址,即$remote_addr变量中封装的是nginx的地址,当然是没法获得用户的真实ip的,但是,nginx是可以获得用户的真实ip的,也就是说nginx使用$remote_addr变量时获得的是用户的真实ip,如果我们想要在web端获得用户的真实ip,就必须在nginx这里作一个赋值操作,如下:

proxy_set_header            X-real-ip $remote_addr;

其中这个X-real-ip是一个自定义的变量名,名字可以随意取,这样做完之后,用户的真实ip就被放在X-real-ip这个变量里了,然后,在web端可以这样获取:

request.getHeader("X-real-ip")

这样就明白了吧。

 

part2:原理介绍

这里我们将nginx里的相关变量解释一下,通常我们会看到有这样一些配置

server {

        listen       88;

        server_name  localhost;

        #charset koi8-r;

        #access_log  logs/host.access.log  main;

        location /{

            root   html;

            index  index.html index.htm;

           proxy_pass                  http://backend; 

           proxy_redirect              off;

           proxy_set_header            Host $host;

           proxy_set_header            X-real-ip $remote_addr;

           proxy_set_header            X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

                  

        }

我们来一条条的看

1. proxy_set_header    X-real-ip $remote_addr;

这句话之前已经解释过,有了这句就可以在web服务器端获得用户的真实ip

但是,实际上要获得用户的真实ip,不是只有这一个方法,下面我们继续看。

2.  proxy_set_header            X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

我们先看看这里有个X-Forwarded-For变量,这是一个squid开发的,用于识别通过HTTP代理或负载平衡器原始IP一个连接到Web服务器的客户机地址的非rfc标准,如果有做X-Forwarded-For设置的话,每次经过proxy转发都会有记录,格式就是client1, proxy1, proxy2,以逗号隔开各个地址,由于他是非rfc标准,所以默认是没有的,需要强制添加,在默认情况下经过proxy转发的请求,在后端看来远程地址都是proxy端的ip 。也就是说在默认情况下我们使用request.getHeader("X-Forwarded-For")获取不到用户的ip,如果我们想要通过这个变量获得用户的ip,我们需要自己在nginx添加如下配置:

proxy_set_header            X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

意思是增加一个$proxy_add_x_forwarded_for到X-Forwarded-For里去,注意是增加,而不是覆盖,当然由于默认的X-Forwarded-For值是空的,所以我们总感觉X-Forwarded-For的值就等于$proxy_add_x_forwarded_for的值,实际上当你搭建两台nginx在不同的ip上,并且都使用了这段配置,那你会发现在web服务器端通过request.getHeader("X-Forwarded-For")获得的将会是客户端ip和第一台nginx的ip。

那么$proxy_add_x_forwarded_for又是什么?

$proxy_add_x_forwarded_for变量包含客户端请求头中的"X-Forwarded-For",与$remote_addr两部分,他们之间用逗号分开。

举个例子,有一个web应用,在它之前通过了两个nginx转发,www.linuxidc.com 即用户访问该web通过两台nginx。

在第一台nginx中,使用

proxy_set_header            X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

现在的$proxy_add_x_forwarded_for变量的"X-Forwarded-For"部分是空的,所以只有$remote_addr,而$remote_addr的值是用户的ip,于是赋值以后,X-Forwarded-For变量的值就是用户的真实的ip地址了。

到了第二台nginx,使用

proxy_set_header            X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

现在的$proxy_add_x_forwarded_for变量,X-Forwarded-For部分包含的是用户的真实ip,$remote_addr部分的值是上一台nginx的ip地址,于是通过这个赋值以后现在的X-Forwarded-For的值就变成了“用户的真实ip,第一台nginx的ip”,这样就清楚了吧。

最后我们看到还有一个$http_x_forwarded_for变量,这个变量就是X-Forwarded-For,由于之前我们说了,默认的这个X-Forwarded-For是为空的,所以当我们直接使用proxy_set_header            X-Forwarded-For $http_x_forwarded_for时会发现,web服务器端使用request.getHeader("X-Forwarded-For")获得的值是null。如果想要通过request.getHeader("X-Forwarded-For")获得用户ip,就必须先使用proxy_set_header            X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;这样就可以获得用户真实ip。

couldn‘t upgrade db schema: insert into ACT_GE_PROPERTY values (‘common.sche[已解决] 启动整合了flowable的项目,初始化时报错。flowable没有自动建表, 原因 测试数据库版本是MySQL5.7。经过查询和尝试,原因是:在这个数据库里面,已经有一个数据库里面有activiti的这些表了,它检索的时候全库检索查到它了,所以flowable不去建表了,但是我们指定的这个schema里卖弄还是空的,所以它报了找不到表。解决方法:mysql的链接上加上参数如下,让本schema成为默认的schema。... 阅读详情

相关推荐

【毕设】基于LoRa的物联网控制器:从原理图到PCB的完整硬件设计指南

本文提供了一份完整的基于LoRa的物联网控制器硬件设计指南,涵盖从系统框图、原理图设计到PCB布局布线的全流程。详细讲解了电源电路、单片机最小系统、信号接口以及LoRa无线模块等核心模块的设计要点与抗干扰技巧,并分享了实用的调试心得,旨在帮助电子、物联网专业学生顺利完成毕业设计,掌握低功耗远距离物联网节点的硬件开发实践。

weixin_42126677的博客 306

nginx proxy_set_header设置,自定义header教程

现在,Nginx将在反向代理时传递自定义header到后端服务器,让后端服务器能够获取这些自定义header并根据需要进行处理。指令在Nginx中设置自定义header,并将其传递给后端服务器。这将帮助您根据实际需求在反向代理时自定义header的内容。指令可以自定义header并在反向代理时传递到后端服务器。例如,我们设置一个名为。在这个例子中,当Nginx反向代理请求到。您可以设置多个自定义header,只需在。的自定义header,并将其值设置为。时,它会将自定义header。在Nginx中,使用。

高性价比服务器就选:蓝易云 3674

Arxml文件可视化:当汽车软件架构遇见交互式设计工具

本文探讨了Arxml文件在汽车电子系统开发中的可视化技术,结合AUTOSAR架构标准,介绍了如何利用现代Web技术构建交互式设计工具。通过三维组件关系图、动态数据流展示和版本对比等功能,显著提升开发效率和架构评审质量,适用于MBD和ASPICE开发流程。

weixin_29050271的博客 427

Nginx设置之自定义请求头

在前后端分离的大超流下,前端单独布局势必会产生请求跨域的情况,那么通过Nginx代理转发可以帮助我们解决这个问题;在特定接口的转发中往往会有设置自定义请求的场景存在,接下来我们来看一个最简单的请求头配置方式。我们先来说明一下配置项的作用和用法:1、proxy_set_header用于设定自定义请求头,例如:keyid:81dcfe44-0e3f-4161-a6e6-******c30fb8的请求头该怎么配置呢? proxy_set_header keyid 81dcfe44-0e3f-4161-a6e6

LLG 1万+

MATLAB安装

Matlab 2016a 安装包及破解教程百度云分享链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1i6BgD8p       密码:17gg   Matlab安装教程: 1、下载文件,得到R2016a_win64.part1.rar、R2016a_win64.part2.rar两部分安装文件和Matlab 2016a Win64 Crack破解文件。 2、解压安装文件(解...

qq_36734094的博客 17万+

HCLR-Net: 混合对比学习正则化与局部随机扰动用于水下图像增强

独特贡献在于开发了一种处理负样本的新策略,既保留了负样本的统计特性,又防止网络过度剖析这些样本中的特征信息。通过根据每个通道特征的重要性对模型进行加权,我们可以增强富含上下文信息的通道,从而获得更准确、更详细的特征表示。AHA 模块利用垂直方向上的 Avgpool 和水平方向上的 Maxpool 来捕捉远程依赖关系和准确的位置信息,从而有效确定不同方向上的特征退化。对比学习策略通常旨在最小化正样本之间的欧氏距离,使预测图像更接近理想图像,同时最大化负样本与预测图像之间的距离,使它们进一步远离非理想表征。

G-Howe的博客 1456

nginx反向代理proxy_set_header自定义header头无效

公司使用nginx作为负载均衡,有时候需要自定义header头发送给后端的真实服务器. 想过去应该是非常的简单的事情. 例子如下: 设置代理服务器ip头 1 proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_...

cihongmo6452的博客 585

LeetCode 热题 100 回顾

力扣最受刷题发烧友欢迎的 100 道题 LeetCode 热题 100 : 题目回顾、解题思路、复杂度分析、代码实现、验证算法

曾经“等你生日那天”都遥远得像未来,如今却可欢愉的挥手说“下个十年见” 9万+

nginx通过自定义header属性来转发不同的服务

一、背景 因为需要上线灰度发布,只要nginx接收到头部为: wx_unionid:123456 就会跳转到另外一个url,比如: 127.0.0.1:8080 通过配置nginx 匹配请求头wx_unionid 来转发到灰度环境。核心:客户端自定义的http header,在nginx的配置文件里能直接读取到。条件:header必须用减号“-”分隔单词,ng...

shykevin的博客 5499

别再让 AI 瞎写 SAP 代码了!这套 Claude Code Skill 的验证机制才是关键

本文深入解析了专为SAP CAP开发设计的AI辅助工具sap-cap-capire的技术架构。该工具采用四层设计:协议层集成MCP和LSP实现实时模型访问与语法检查;智能层通过4个专业化Agent(数据建模、服务开发等)分工协作;验证层确保代码质量;知识层存储文档模板。这种工程化设计解决了通用AI在CAP开发中面临的上下文不足、专业性缺失和代码质量保证等核心问题,通过本地化服务和实时反馈机制显著提升了开发效率。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 880

【uni-app】PDA扫码枪获取扫码数据APP(通俗易懂),聚焦频繁弹软键盘输入法等各种坑完美解决方法,附完整代码

uniapp PDA扫码枪获取扫码数据APP(通俗易懂),频繁弹软键盘等各种坑完美解决方法

coderYYY的博客 7418

蓝易云 - nginx proxy_set_header设置,自定义header教程

现在,Nginx将在反向代理时传递自定义header到后端服务器,让后端服务器能够获取这些自定义header并根据需要进行处理。指令在Nginx中设置自定义header,并将其传递给后端服务器。这将帮助您根据实际需求在反向代理时自定义header的内容。指令可以自定义header并在反向代理时传递到后端服务器。例如,我们设置一个名为。在这个例子中,当Nginx反向代理请求到。您可以设置多个自定义header,只需在。的自定义header,并将其值设置为。时,它会将自定义header。在Nginx中,使用。

高性价比服务器就选:蓝易云 494

【MT7628】固件开发-SDK4320添加MT7612E WiFi驱动操作说明

【MT7628】固件开发-SDK4320添加MT7612E WiFi驱动操作说明

wgl307293845的博客 2079

nginx proxy_set_header设置,自定义header

在实际应用中,我们可能需要获取用户的ip地址,比如做异地登陆的判断,或者统计ip访问次数等,通常情况下我们使用request.getRemoteAddr()就可以获取到客户端ip,但是当我们使用了nginx作为反向代理后,使用request.getRemoteAddr()获取到的就一直是nginx服务器的ip的地址,那这时应该怎么办? 而且有些场景做了一些客户端浏览器url...

weixin_30319153的博客 508

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")

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

蓝易云服务器 - nginx proxy_set_header设置,自定义header教程

Nginx proxy_set_header设置,自定义header教程在Nginx中,使用proxy_set_header指令可以自定义header并在反向代理时传递到后端服务器。以下是如何使用proxy_set_header来设置自定义header的教程:步骤 1:打开Nginx配置文件打开Nginx配置文件,通常...

weixin_30445963的博客 295

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

通过Nginx的proxy_set_header设置请求头无效

nginx header参数无效

weixin_44798288的博客 6649

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

nginx 多域名指向多个根目录配置,设置自定义请求头 proxy_set_header,ssl 证书安装配置...

1.nginx.conf 配置文件引入子配置文件include vhost-server/*.conf; 关键在server_name 不同域名执行不同的根 user root; #user nobody; worker_processes 1; error_log logs/error.log; #...

weixin_30306905的博客 787

nginx自定义header支持

今天配置nginx的时候遇到一个问题,直接访问接口没有问题,但是通过nginx转发之后,总是报token失效,无法获取token值,发现请求头丢失了。 默认是不支持非nginx标准的用户自定义header的,如果需要 在http段或者server段加underscores_in_headers on; http { underscores_in_headers on; server { ...

yk10010的博客 5372
上一篇: 从头学习nginx(三)之window下使用命令杀死nginx进程
下一篇: springboot+mybatis出现数据库字段值为null时,map里面不显示key
若往夕之
博客等级 码龄9年 20粉丝 82原创
评论 2
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