Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Остановить прокси-сервер Google, удаляющий пользовательские заголовки

Только что запустил новый мобильный сайт AngluarJs, который прошел тестирование разработчиков и QA, и теперь небольшой процент пользователей получает ошибки (не может найти ожидаемое значение).

Отследили это до пользователей Android Chrome, у которых включен параметр «Уменьшение использования данных», который затем направляет запросы через прокси-сервер сжатия данных Google.

Причина, по которой возникает ошибка, заключается в том, что сервер не получает настраиваемый заголовок http, который передается от клиента. Мы можем ясно видеть, что прокси Google зачищает его.

Как мы можем остановить прокси-сервер Google, удаляющий пользовательские заголовки, и является ли это ожидаемым поведением? Я не смог найти ничего связанного с документами разработчика.

android proxy google-chrome http-headers
29.01.2015

  • На всякий случай название заголовка было SiteHost 29.01.2015

Ответы:


1

Google Compression Proxy не удаляет заголовки ответов, по крайней мере те, которые начинаются с X-. См. ниже заголовки ответа этой веб-страницы с использованием прокси-сервера сжатия:

cache-control: public, max-age=60
content-encoding: gzip
content-length: 15283
content-type: text/html; charset=utf-8
date: Sat, 31 Jan 2015 20:17:30 GMT
expires: Sat, 31 Jan 2015 20:18:30 GMT
last-modified: Sat, 31 Jan 2015 20:17:30 GMT
server: GFE/2.0
status: 200 OK
vary: *
version: HTTP/1.1
via: 1.1 Chrome-Compression-Proxy
x-frame-options: SAMEORIGIN
x-original-content-length: 15283
x-request-guid: 719ab2fb-7f3b-4296-b6fd-497997ffe761

Таким образом, возможным решением является использование имени заголовка X-SiteHost.

31.01.2015
  • Это заголовок запроса от клиента. Но то, что вы говорите, интересно, поскольку я только что читал о том, как предваряемый x- теперь обесценивается stackoverflow.com/questions/22847182/ и это решение было принято еще в 2012 году. Странно, если Google разрешает только x-заголовки. 01.02.2015
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..