在go-gost中实现Bypasser的"或"逻辑规则配置
2025-06-09 10:50:26作者:申梦珏Efrain
go-gost作为一款功能强大的网络工具,其Bypasser功能允许用户通过规则来控制流量的转发行为。在实际使用中,我们经常需要实现复杂的规则逻辑,比如"或"条件判断。本文将深入探讨如何在go-gost中实现这种逻辑。
Bypasser基础概念
Bypasser是go-gost中用于控制流量是否通过网络传输的核心组件。它支持两种基本模式:
- 黑名单模式:匹配规则的流量将被阻止或特殊处理
- 白名单模式:只有匹配规则的流量才会被允许
默认情况下,当多个Bypasser规则应用于同一节点时,它们之间是"与"的关系,即所有规则都必须满足才会触发相应动作。
实现"或"逻辑的挑战
在实际场景中,我们可能需要实现"或"逻辑。例如:
- 允许访问特定域名(白名单)
- 阻止访问国内域名(黑名单)
- 其他情况默认放行
这种需求本质上是一个"或"逻辑:满足任一条件即可触发相应动作。
解决方案实现
go-gost提供了几种方式来实现这种逻辑:
1. 使用多个节点配合虚拟连接器
chains:
- name: chain-0
hops:
- name: hop-0
nodes:
- name: node-0 # 白名单节点
bypass: bypass-0
connector:
type: virtual
dialer:
type: virtual
- name: node-1 # 黑名单节点
bypass: bypass-1
connector:
type: virtual
dialer:
type: virtual
- name: node-2 # 默认处理节点
addr: :1
connector:
type: tcp
dialer:
type: tcp
这种方案通过将不同规则分配到不同节点,利用节点选择机制实现"或"逻辑。当请求不匹配任何规则时,会落到最后的无效地址节点,实现阻止效果。
2. 使用虚拟连接器的拒绝动作
最新版本中,virtual connector增加了action元数据选项,可以直接拒绝连接:
nodes:
- name: reject-node
connector:
type: virtual
metadata:
action: reject
dialer:
type: virtual
这种方式更加清晰和高效,是推荐的实现方案。
最佳实践建议
- 对于简单规则,优先使用virtual connector的reject动作
- 复杂规则组合时,可以采用多节点分层处理
- 注意规则顺序,更具体的规则应放在前面
- 测试时确保所有可能的分支都被覆盖
通过合理组合这些技术,可以在go-gost中实现各种复杂的流量控制逻辑,满足不同场景下的网络传输需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
296
2.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
128
149
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++
607
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
228
307
暂无简介
Dart
588
127
🎉 (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
1.05 K
611
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
467
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
46
77
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
178
62
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
454