SST v3中Nextjs站点多域名配置的演进与实践
2025-05-09 03:42:04作者:胡易黎Nicole
在AWS Serverless Stack (SST)框架的版本迭代中,Nextjs站点自定义域名配置方式发生了显著变化。本文将深入分析SST v2到v3版本中多域名支持的演进过程,并详细介绍当前最佳实践方案。
从SST v2到v3的配置变化
在SST v2版本中,开发者可以通过alternateNames参数为Nextjs站点配置额外的域名别名。这种配置方式直观明了,开发者只需在主域名之外提供一个字符串数组即可实现多域名绑定。
随着SST v3的发布,框架对域名配置进行了重构,采用了更加结构化的方式。新的配置方案将域名相关参数整合到一个对象中,通过name属性指定主域名,aliases数组指定附加域名。
v3版本的多域名配置实践
当前SST v3推荐的多域名配置语法如下:
new sst.aws.Nextjs('MyWeb', {
domain: {
name: 'primary-domain.com',
aliases: ['alias1.domain.com', 'alias2.domain.com']
}
})
这种配置方式相比v2版本有几个优势:
- 结构更加清晰,所有域名相关配置集中在一个对象中
- 语义更明确,
name表示主域名,aliases表示别名 - 扩展性更好,未来可以方便地添加其他域名相关参数
实现原理与注意事项
在底层实现上,SST会为配置的每个域名创建相应的Route53记录和CloudFront分配。主域名和别名域名都会指向同一个Nextjs应用,但会共享相同的SSL证书和内容分发配置。
开发者在使用时需要注意:
- 所有域名必须使用相同的顶级域或子域
- 需要确保DNS解析已正确配置
- 证书验证过程可能需要额外步骤
- 部署后可能需要等待DNS传播完成
总结
SST v3通过重构域名配置接口,提供了更加清晰和可扩展的多域名支持方案。虽然语法发生了变化,但核心功能得到了保留和增强。开发者只需调整配置方式,即可继续享受SST框架带来的便捷部署体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5暂无简介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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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