Ring-Clojure项目中304响应头的优化实践
2025-06-18 07:14:24作者:袁立春Spencer
在Web开发中,HTTP状态码304(Not Modified)是一个重要的缓存控制机制。当客户端发送带有条件请求头(如If-Modified-Since)的请求时,服务器可以返回304状态码表示资源未被修改,客户端可以使用本地缓存版本。本文将深入探讨Ring-Clojure项目中关于304响应头处理的优化实践。
304响应头的Content-Length问题
在Ring-Clojure项目的(wrap-not-modified)中间件实现中,当返回304响应时,会显式设置Content-Length头为0。这种做法虽然技术上可行,但与主流Web实践存在差异。
通过分析RFC规范(包括RFC 2616、RFC 7230和RFC 7232)可以发现,虽然规范没有明确禁止在304响应中包含Content-Length头,但建议省略该头更为合适。这一观点得到了业界的广泛认同。
主流实践分析
对主流Web服务器和大型网站的调研显示,它们普遍选择完全省略304响应中的Content-Length头:
- 主流Web服务器(如Apache HTTPD和Nginx)在304响应中不包含Content-Length头
- 大型网站(如Google、GitHub、Reddit和Microsoft)的304响应也遵循这一实践
- 中间设备(如防火墙和缓存服务器)通常期望304响应不包含Content-Length头
这种一致性表明,省略Content-Length头已成为事实标准,能够确保最佳的互操作性和兼容性。
Ring-Clojure的优化方案
针对这一问题,Ring-Clojure项目提出了优化方案:
- 移除304响应中的Content-Length头,而不是将其设置为0
- 实现一个辅助函数来安全地移除指定头:
(defn- remove-header [response header]
(dissoc-in response [:headers (key (find-header response header))]))
这种修改虽然简单,但能更好地遵循HTTP最佳实践,提高与其他系统的兼容性。
技术实现考量
在实现这一优化时,需要考虑几个技术细节:
- 头名称处理:HTTP头名称是大小写不敏感的,需要正确处理不同大小写形式的头名
- 性能影响:虽然头操作对性能影响很小,但仍需保持高效
- API稳定性:作为内部修改,不应影响现有公共API
这种优化体现了Ring-Clojure项目对细节的关注和对标准遵循的重视,有助于提升整个生态系统的质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
598
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
230
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
671
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
615
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
196
72
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
672