NGINX JavaScript (njs) 项目教程
2024-09-18 13:08:21作者:侯霆垣
1. 项目介绍
NGINX JavaScript (njs) 是一个动态模块,允许使用熟悉的 JavaScript 语法扩展 NGINX 的内部功能。njs 是 JavaScript 语言的一个子集,符合 ECMAScript 5.1(严格模式),并包含一些 ECMAScript 6 及更高版本的扩展。njs 的主要目标是提供一种简单且高效的方式来编写复杂的访问控制、安全检查、响应头操作以及灵活的异步内容处理程序和过滤器。
2. 项目快速启动
安装 njs
首先,确保你已经安装了 NGINX。然后,你可以通过以下命令安装 njs 模块:
# 对于 Ubuntu 或 Debian 系统
sudo apt install nginx-module-njs
# 对于 RHEL、CentOS 或其他 RedHat 衍生系统
sudo yum install nginx-module-njs
# 对于 Alpine 或其他类似系统
sudo apk add nginx-module-njs@nginx
# 对于 SuSE 或其他类似系统
sudo zypper install nginx-module-njs
配置 NGINX 使用 njs
- 创建一个 njs 脚本文件,例如
http.js:
function hello(r) {
r.return(200, "Hello world\n");
}
export default { hello };
- 在 NGINX 配置文件中启用 njs 模块并指定脚本文件:
load_module modules/ngx_http_js_module.so;
events {}
http {
js_import http.js;
server {
listen 8000;
location / {
js_content http.hello;
}
}
}
- 启动或重新加载 NGINX:
sudo nginx -s reload
- 访问
http://localhost:8000,你应该会看到 "Hello world" 的响应。
3. 应用案例和最佳实践
复杂访问控制和安全检查
njs 可以用于在请求到达上游服务器之前执行复杂的访问控制和安全检查。例如,你可以编写一个脚本来验证请求的来源 IP 地址是否在允许的列表中。
function check_ip(r) {
const allowed_ips = ["192.168.1.1", "10.0.0.1"];
if (!allowed_ips.includes(r.remoteAddress)) {
r.return(403, "Forbidden\n");
} else {
r.internalRedirect("@backend");
}
}
export default { check_ip };
响应头操作
你可以使用 njs 来动态修改响应头,例如添加或删除特定的头信息。
function modify_headers(r) {
r.headersOut["X-Custom-Header"] = "MyValue";
r.internalRedirect("@backend");
}
export default { modify_headers };
异步内容处理
njs 支持异步操作,可以用于处理需要等待外部资源的情况。
async function async_handler(r) {
const response = await fetch("https://api.example.com/data");
const data = await response.json();
r.return(200, JSON.stringify(data));
}
export default { async_handler };
4. 典型生态项目
NGINX OpenID Connect
该项目扩展了 NGINX Plus 的功能,使其能够直接与 OIDC 兼容的身份提供者通信,验证用户并授权通过 NGINX Plus 提供的内容。
NGINX SAML
这是一个参考实现,将 NGINX Plus 作为 SAML 认证的服务提供者。
njs-prometheus-module
该项目提供了一个 Prometheus 指标端点,可以直接从 NGINX Plus 暴露 Prometheus 指标。
通过这些生态项目,njs 不仅扩展了 NGINX 的功能,还为开发者提供了丰富的工具和资源来构建复杂的应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492