OpenFeign 13.6 版本发布:增强安全性与 Vertx 集成
项目简介
OpenFeign 是一个基于 Java 的声明式 HTTP 客户端框架,它通过简单的接口和注解简化了 HTTP API 的调用。作为 Netflix 开源的项目,现已成为 Spring Cloud 生态中的重要组件。OpenFeign 让开发者能够像调用本地方法一样调用远程服务,极大提升了微服务间通信的开发效率。
版本亮点
OpenFeign 13.6 版本带来了多项重要更新,主要集中在安全性增强和新功能集成方面。这个版本不仅修复了多个潜在的安全问题,还正式将 Vertx 模块集成到主项目中,为开发者提供了更多选择。
安全性增强
本次版本修复了多个跨站脚本(XSS)问题,这些修复确保了在使用 OpenFeign 时的安全性:
- 对用户输入进行了更严格的过滤和转义处理
- 增强了参数验证机制
- 改进了响应处理中的安全防护
这些改进使得 OpenFeign 在面对潜在的安全风险时更加健壮,特别是在处理用户提供的动态内容时能够有效防止恶意脚本注入。
Vertx 模块集成
13.6 版本的一个重大变化是将 Feign Vertx 模块正式集成到主项目中。这一集成带来了以下优势:
- 基于 Vertx WebClient 重构实现,性能更优
- 提供了响应式编程支持
- 简化了 Vertx 生态系统的集成难度
开发者现在可以更便捷地在 Vertx 应用中使用 OpenFeign,享受声明式 HTTP 客户端的便利性。
HTTP/2 压缩支持
Http2Client 现在支持 gzip 和 deflate 压缩算法,这一改进能够:
- 减少网络传输数据量
- 提升请求响应速度
- 降低带宽消耗
对于传输大量数据的场景,这一功能将显著提升性能表现。
其他重要改进
- 可选请求体支持:允许开发者更灵活地处理可能为空的请求体
- 路径表达式修复:修正了 PathStyleExpression.getValue 方法的问题
- 测试优化:改进了测试框架的可靠性和日志处理
- 构建系统升级:迁移到 GitHub Actions 构建管道,提升 CI/CD 效率
依赖项更新
13.6 版本包含了大量依赖库的版本升级,包括但不限于:
- Kotlin 升级到 2.1.x 系列
- Micrometer 升级到 1.14.x
- Reactor 升级到 3.7.x
- Netty 升级到 4.1.x/4.2.x
- Vert.x 升级到 4.5.x
这些依赖更新带来了性能改进、bug 修复和新功能支持。
开发者建议
对于正在使用或考虑使用 OpenFeign 的开发者,13.6 版本值得升级,特别是:
- 关注安全性的项目应尽快升级以获取 XSS 防护改进
- 使用 Vertx 生态的项目可以尝试新的集成模块
- 传输大量数据的应用可受益于 HTTP/2 压缩支持
升级时建议全面测试现有功能,特别是涉及路径表达式和请求体处理的代码部分。
总结
OpenFeign 13.6 版本在保持框架简洁易用的同时,增强了安全性和功能性。通过集成 Vertx 模块和支持 HTTP/2 压缩,为开发者提供了更多选择和性能优化空间。这个版本体现了 OpenFeign 项目持续改进的承诺,也展示了其在 Java 微服务通信领域的重要地位。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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