Reqwest WASM跨域请求中的凭证传递问题解析
在使用Reqwest库进行WASM环境下的网络请求时,开发者可能会遇到跨域请求中凭证传递的问题。本文将从技术角度深入分析这一问题及其解决方案。
问题背景
在WebAssembly(WASM)环境中,当需要向不同域的服务器发送请求并携带凭证信息(如cookies)时,浏览器默认不会自动包含这些凭证。特别是在Chrome浏览器中,跨域请求必须显式设置credentials: include选项,否则服务器设置的cookies将不会被保存。
Reqwest的WASM支持
Reqwest库为WASM环境提供了专门的实现。在源码中可以看到,Reqwest确实提供了设置凭证包含的功能,但这一特性可能不太容易被开发者发现和使用。
解决方案
要解决这个问题,开发者需要使用fetch_credentials_include()方法。这个方法专门用于WASM环境,可以确保跨域请求中包含凭证信息。正确的使用方式如下:
#[cfg(target_arch = "wasm32")]
{
let client = reqwest::Client::new();
client.get("example.com").fetch_credentials_include();
}
注意事项
-
文档查看:由于这个方法特定于WASM目标,需要使用专门的命令查看文档:
cargo doc --package reqwest --target wasm32-unknown-unknown --open -
条件编译:务必使用
#[cfg(target_arch = "wasm32")]条件编译指令,确保代码只在WASM环境下编译。 -
浏览器安全策略:即使设置了凭证包含,仍然需要服务器配置正确的CORS策略,包括
Access-Control-Allow-Credentials头部。
技术原理
在Web平台,Fetch API的credentials选项控制着是否在跨域请求中发送cookies等凭证信息。Reqwest的WASM实现底层也是基于Fetch API,因此需要类似的机制来控制凭证行为。
总结
Reqwest库已经为WASM环境下的凭证传递提供了完善的解决方案,开发者只需正确使用fetch_credentials_include()方法即可。理解这一机制对于开发需要跨域认证的WASM应用至关重要。
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