NetBox附件查看功能异常分析与解决方案
2025-05-13 08:26:45作者:滑思眉Philip
问题背景
在使用NetBox自托管版本(v4.2.3-Docker-3.2.0)时,用户发现了一个关于附件查看功能的异常现象:当用户上传附件(如图片)到某个对象(如站点)后,首次点击附件可以正常查看,但在刷新页面后却会出现404错误,并提示引用了一个不存在的ServerError.aspx页面。
问题现象详细描述
- 用户上传附件到NetBox中的任意对象
- 首次点击附件链接时,附件能够正常加载和显示
- 当用户刷新附件查看页面时,系统返回404错误
- 错误信息中提到了一个不存在的ServerError.aspx文件
问题分析
经过深入排查,发现该问题并非NetBox本身的缺陷,而是与部署环境中的CDN Worker配置有关。CDN Worker是一种在CDN边缘网络上运行的JavaScript服务,可以对经过CDN的HTTP请求进行拦截和修改。
在这个案例中,CDN Worker可能对NetBox的附件请求进行了不恰当的拦截或修改,导致以下情况发生:
- 首次请求时,Worker可能没有完全拦截或修改请求,附件能够正常加载
- 刷新时,Worker的某些规则被触发,导致请求被错误处理
- 系统返回404错误,并显示不相关的ServerError.aspx引用
解决方案
解决此问题的关键在于正确配置CDN Worker的排除规则:
- 登录CDN控制面板
- 导航到Worker配置部分
- 为NetBox的附件路径添加排除规则
- 通常NetBox的附件路径包含
/extras/attachments/等类似路径
- 通常NetBox的附件路径包含
- 确保Worker不会对这些路径的请求进行拦截或修改
实施建议
对于使用CDN的NetBox管理员,建议:
- 仔细审查所有CDN Worker规则
- 为NetBox的关键路径(如API、静态文件、附件等)设置适当的排除规则
- 测试排除规则是否生效,确保所有功能正常
- 考虑使用CDN的"开发模式"进行测试,避免影响生产环境
总结
这个案例展示了基础设施组件(如CDN Worker)如何影响应用功能。虽然问题表现看起来像是NetBox的缺陷,但实际上根源在于部署环境的配置。这提醒我们在排查问题时需要全面考虑整个技术栈,而不仅仅是应用本身。
对于NetBox管理员来说,了解如何正确配置周边基础设施(如内容分发网络、反向代理等)与NetBox的集成至关重要,这可以避免许多看似是应用问题实则是配置问题的故障。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1