OrbStack 项目中关于 X-Forwarded-For 头部的技术解析
在本地开发环境中使用 TLS 时,OrbStack 项目近期修复了一个与反向代理相关的重要问题。这个问题主要影响了那些通常部署在反向代理(如 Traefik)后端的应用程序的正常运行。
问题的核心在于,当开发者在本地使用 TLS 进行开发时,许多应用程序(特别是 PHP 框架如 Symfony 和 Laravel)会依赖反向代理提供的 X-Forwarded-For 头部来正确生成 TLS 链接。在 OrbStack 的早期版本中,这个头部没有被自动传递,导致一些应用程序无法正确识别 HTTPS 连接。
Symfony 和 Laravel 等现代 PHP 框架通常会检查 X-Forwarded-Proto 头部来判断当前请求是否使用了 HTTPS。当这个头部缺失时,应用程序会错误地认为连接是通过 HTTP 建立的,从而导致各种问题,如生成的链接错误、重定向循环或安全功能失效。
OrbStack 团队在 1.4.0 版本中修复了这个问题。现在,当使用 TLS 进行本地开发时,OrbStack 会自动添加必要的 X-Forwarded-For 和 X-Forwarded-Proto 头部,使得应用程序能够正确识别 HTTPS 连接。这个改进使得 OrbStack 的行为与其他流行的反向代理(如 Traefik 或 Nginx)保持一致,为开发者提供了更加无缝的本地开发体验。
对于使用 PHP 框架的开发者来说,这个改进意味着他们现在可以在 OrbStack 中使用 TLS 进行本地开发,而无需额外的配置或变通方法。框架内置的安全检查、URL 生成和重定向功能现在都能正常工作,就像在生产环境中一样。
这个改进不仅影响 PHP 应用程序,任何依赖 X-Forwarded 头部来识别客户端协议或 IP 地址的应用程序都能从中受益。它使得从本地开发环境到生产环境的过渡更加平滑,减少了因环境差异导致的问题。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00