backend-v1部署完成之后，它会立即分走50%的流量，为了测试istio流控，我们需要在不改变任何配置的情况下实现9:1分流，也就是90%进入原backend，10%进入新的backend-v1。这样也可以解决问题，不过坑点也来了，年久失修，从无数前人继承的祖传代码，就需要好好的梳理到底有哪些host来访问，否则漏掉host的话，就会出现配置问题。如果是/test/v1，就访问v1版本，/t

在这个方案中，我们只利用后端来处理最敏感的"密钥交换"环节（OAuth callback），获取到 Token 后，直接存在浏览器的 localStorage 里。Token 存储隔离：Token 仅存储在浏览器的 localStorage 中，利用同源策略（Same-Origin Policy），只有 HagiCode 的脚本才能读取，避免了服务器端数据库泄露波及用户。||直连|||+-----

OpenLum项目展示了如何用 .NET 技术栈构建一个功能强大、可扩展的 AI 助手工具。通过插件化的架构设计，它既保持了核心的简洁性，又提供了无限的扩展可能。

好了，现在你的电脑已经变身为一台AI绘画服务器，全家桶设备都能随时调用。你可以把它集成到家庭助理、微信机器人，或者干脆给朋友炫耀一下。如果你也动手试了，欢迎在评论区告诉我你生成的第一个图是什么？有没有遇到奇怪的bug？