NelmioCorsBundle中如何集成Monolog日志记录
在使用NelmioCorsBundle处理跨域资源共享(CORS)时,开发者可能会遇到需要记录相关日志的需求。本文将详细介绍如何在该Bundle中集成Monolog日志功能。
问题背景
NelmioCorsBundle默认提供了CORS请求处理功能,但其内置的CorsListener类虽然支持日志记录功能,却没有自动注入日志服务。这导致开发者无法直接使用Monolog来记录CORS相关的日志信息。
解决方案
要解决这个问题,我们需要手动配置服务容器,将Monolog日志服务注入到CorsListener中。以下是具体实现步骤:
-
理解服务定义:NelmioCorsBundle的原始服务定义中,CorsListener类确实预留了logger参数,但默认没有注入。
-
自定义服务配置:在项目的服务配置文件(通常是config/services.yaml或services.php)中,我们需要重新定义CorsListener服务。
-
具体配置代码:以下是完整的服务配置代码示例:
services:
nelmio_cors.cors_listener:
class: Nelmio\CorsBundle\EventListener\CorsListener
arguments:
$configurationResolver: '@nelmio_cors.options_resolver'
$logger: '@Psr\Log\LoggerInterface'
tags:
- { name: kernel.event_listener, event: kernel.request, method: onKernelRequest, priority: 250 }
- { name: kernel.event_listener, event: kernel.response, method: onKernelResponse, priority: 0 }
public: true
或者使用PHP配置方式:
use Nelmio\CorsBundle\EventListener\CorsListener;
use Psr\Log\LoggerInterface;
use Symfony\Component\DependencyInjection\Loader\Configurator\ContainerConfigurator;
return function(ContainerConfigurator $configurator) {
$services = $configurator->services();
$services->set('nelmio_cors.cors_listener')
->class(CorsListener::class)
->arg('$configurationResolver', service('nelmio_cors.options_resolver'))
->arg('$logger', service(LoggerInterface::class))
->tag('kernel.event_listener', [
'event' => 'kernel.request',
'method' => 'onKernelRequest',
'priority' => 250
])
->tag('kernel.event_listener', [
'event' => 'kernel.response',
'method' => 'onKernelResponse',
'priority' => 0
])
->public();
};
实现原理
这种解决方案的核心在于:
-
服务覆盖:通过重新定义同名服务,我们覆盖了Bundle默认的服务配置。
-
依赖注入:明确指定了logger参数,将其绑定到PSR-3标准的LoggerInterface服务。
-
保持原有功能:同时保留了原始配置中的所有其他参数和标签,确保CORS功能不受影响。
注意事项
-
版本兼容性:此解决方案适用于NelmioCorsBundle 2.4及以上版本,以及Symfony 4.3+。
-
日志级别:CorsListener内部会根据不同情况记录不同级别的日志,开发者可以在Monolog配置中设置适当的日志级别来过滤这些记录。
-
性能考虑:在生产环境中,过多的日志记录可能会影响性能,建议根据实际需求调整日志级别。
通过以上配置,开发者现在可以在NelmioCorsBundle中充分利用Monolog的强大日志功能,更好地监控和调试CORS相关请求。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









