博客
关于我
前端提高篇(115):简单了解CORS跨域资源共享
阅读量:142 次
发布时间:2019-02-26

本文共 1371 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

跨域资源共享(CORS)详解

跨域资源共享(CORS)是一种允许不同域名或子域名之间进行资源交互的技术,通过设置特定的HTTP首部字段来实现。这种机制解决了传统的AJAX请求中跨域问题,特别是在JSONP的局限性无法支持所有HTTP方法的情况下。

CORS的基本概念

CORS的核心机制是通过HTTP请求头中的Access-Control-Allow-Origin字段来指定允许请求的来源。当服务器接收到一个请求时,会检查请求头中的Origin字段。如果该字段的值与服务器配置的允许来源一致,才会继续处理请求;否则,浏览器会阻止该请求。

AJAX请求在不符合CORS条件时,会被浏览器拦截并报错,提示“No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource”。为了防止这种情况,服务器需要正确配置CORS响应头。

配置CORS响应头

在PHP文件中,可以通过添加以下代码来启用CORS:

header('Access-Control-Allow-Origin:*');header('Access-Control-Allow-Method: POST, GET, OPTIONS');header('Access-Control-Allow-Header: Content-Type, X-User');header('Access-Control-Allow-Max-Age: 86400');

*表示允许所有域名访问资源,但也可以指定特定的域名。默认情况下,只有与服务器相同的域名才能访问资源。

CORS的分类

CORS请求可以分为两种类型:简单请求和预检请求。

简单请求

简单请求包括以下HTTP方法:GET、POST、HEAD。这些方法在未设置CORS限制时,浏览器会自动允许,除非服务器禁止了该域名。

预检请求

预检请求通过HTTP OPTIONS方法向服务器询问支持的HTTP方法和首部字段。服务器如果允许,会返回相应的CORS响应头,并允许后续的实际请求。

预检请求的条件

服务器需要发送预检响应的条件包括:

  • 请求方法为POST、PUT、DELETE等非简单方法
  • 请求内容类型不为text/plainmultipart/form-dataapplication/x-www-form-urlencoded
  • 请求头中包含额外的首部字段(如X-User
  • 实际应用中的CORS配置

    在实际项目中,除了允许所有来源外,通常会针对特定首部字段进行限制。例如:

    header('Access-Control-Allow-Origin:*');header('Access-Control-Allow-Method: POST, GET, OPTIONS');header('Access-Control-Allow-Header: Content-Type, X-User');header('Access-Control-Allow-Max-Age: 86400');

    总结

    CORS是一种简便且强大的跨域解决方案,通过配置服务器响应头即可实现对不同域名的资源访问控制。理解并正确配置CORS,对于构建高效且稳定的前后端应用至关重要。

    转载地址:http://pspk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NIS服务器的配置过程
    查看>>
    Nitrux 3.8 发布!性能全面提升,带来非凡体验
    查看>>
    NiuShop开源商城系统 SQL注入漏洞复现
    查看>>
    NI笔试——大数加法
    查看>>
    NLog 自定义字段 写入 oracle
    查看>>
    NLog类库使用探索——详解配置
    查看>>
    NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
    查看>>
    NLP 模型中的偏差和公平性检测
    查看>>
    Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>