JeecgBoot项目中仪表盘API基础路径配置问题解析
2025-06-02 21:41:10作者:尤峻淳Whitney
问题背景
在JeecgBoot 1.9.1版本中,用户反馈在yml配置文件中设置了jeecg.jmreport.apiBasePath参数,但在仪表盘设计页面中该配置并未生效。项目部署在内网服务器上,通过公网服务器的Nginx进行转发。
配置分析
用户提供的配置如下:
jeecg:
jmreport:
apiBasePath: https://www.nbmssoft.com
这个配置的目的是为了设置报表API的基础路径,理论上应该影响仪表盘设计页面中所有API请求的基础URL。
问题现象
从截图可以看出:
- 仪表盘设计页面中发起的API请求仍然使用了原始的服务器地址,而非配置的
https://www.nbmssoft.com - 请求路径中包含了
/ms-api/ruoyi-admin这样的前缀 - 请求中携带了有效的JWT token
技术原理
在JeecgBoot项目中,apiBasePath配置应该影响以下方面:
- 报表设计器生成的API调用地址
- 仪表盘组件获取数据的请求地址
- 报表预览和导出的基础URL
当这个配置不生效时,通常有以下几种可能原因:
- 配置项名称错误或层级不正确
- 配置未正确加载到Spring环境中
- 前端代码中硬编码了API路径
- 存在其他拦截器或过滤器修改了请求URL
解决方案
根据开发者的回复,此问题已在后续版本中修复。对于遇到类似问题的用户,可以尝试以下解决方案:
-
检查配置加载:确保配置已正确加载到Spring环境中,可以通过
@Value注解或Environment对象验证。 -
版本升级:考虑升级到最新版本的JeecgBoot,该问题已在后续版本中修复。
-
临时解决方案:如果无法立即升级,可以考虑以下替代方案:
- 使用Nginx的rewrite规则统一修改API路径
- 自定义拦截器修改请求URL
- 在前端代码中全局替换API基础路径
-
配置验证:确保配置的格式正确,特别是URL不应以斜杠结尾。
最佳实践
对于需要配置API基础路径的场景,建议:
- 在开发、测试和生产环境使用不同的配置文件
- 使用环境变量来管理敏感配置
- 在应用启动时打印关键配置值以便验证
- 对于前后端分离项目,确保前端也使用相同的配置基础
总结
JeecgBoot项目中仪表盘API基础路径配置问题是一个典型的配置加载问题。通过理解配置加载机制和请求处理流程,可以更好地诊断和解决类似问题。对于1.9.1版本的用户,建议升级到包含修复的版本,或者采用临时解决方案确保系统正常运行。
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217