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分布式解决方案

下面说一下分布式实现的几种方式: 一、数据库悲观 所谓的悲观:顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次拿数据的时候都会上锁。 该方案,在高并发时显然不适用,依赖于数据库的性能以及机制,会造成无法释放。 所以可以设置一个标识来作为一把,只有获取了该之后,才能对共享的资源进行操作,没有拿到的线程处于不断去取的状态,直到等到上一个线程释放(即后一个线程可以取到)或者超过规定超时时间不再取。 通过setnx尝试设置某个key的值,成功(当前没有这个)则返回,成功获得 * 2.已经存在则获取的到期时间,和当前时间比较,超时的话,则设置新的值 * * @return 等待监听事件的发生,获得控制权。 5.当调用完共享资源后,调用unlock()方法,关闭zk,进而可以引发监听事件,释放该。 实现的分布式是严格的按照顺序访问的并发

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JAVA中解决方案

前言 在上一节中,我们给大家介绍了什么是,以及的使用场景,我相信大家对的定义,以及的重要性都有了比较清晰的认识。 在这一节中,我们会给大家继续做深入的介绍,介绍JAVA为我们提供的不同种类的。 JAVA为我们提供了种类丰富的,每种都有不同的特性,的使用场景也各不相同。 乐观 与 悲观 乐观与悲观应该是每个开发人员最先接触的两种。小编最早接触的就是这两种,但是不是在JAVA中接触的,而是在数据库当中。 公平 与 非公平 前面我们介绍了乐观与悲观,这一小节我们将从另外一个维度去讲解锁——公平与非公平。从名字不难看出,公平锁在多线程情况下,对待每一个线程都是公平的;而非公平恰好与之相反。 从公平与非公平这个维度上看,大家平时使用的都是非公平,这也是默认的的类型。

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    分布式解决方案

    基于数据库实现分布式 在数据库中创建一个表,表中包含方法名等字段,并在方法名字段上创建唯一索引,想要执行某个方法,就使用这个方法名向表中插入数据,成功插入则获取,执行完成后删除对应的行数据释放。 基于Redis实现分布式 获取的时候,使用setnx加锁,并使用expire命令为添加一个超时时间,超过该时间则自动释放的value值可以为一个随机生成的UUID,通过此在释放的时候进行判断 获取的时候还设置一个获取的超时时间,若超过这个时间则放弃获取。 释放的时候,通过UUID判断是不是该,若是该,则执行delete进行释放。 另外基于Redission也可以实现分布式。 3. 基于Zookeeper实现分布式 基于ZooKeeper实现分布式的步骤如下: (1)创建一个目录mylock。 (5)线程A处理完,删除自己的节点,线程B监听到变更事件,判断自己是不是最小的节点,如果是则获得。 4. 总结 ZooKeeper版本的分布式问题相对比较来说少。

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    JAVA中解决方案

    前言 在上一节中,我们给大家介绍了什么是,以及的使用场景,我相信大家对的定义,以及的重要性都有了比较清晰的认识。 在这一节中,我们会给大家继续做深入的介绍,介绍JAVA为我们提供的不同种类的。 JAVA为我们提供了种类丰富的,每种都有不同的特性,的使用场景也各不相同。 乐观 与 悲观 乐观与悲观应该是每个开发人员最先接触的两种。小编最早接触的就是这两种,但是不是在JAVA中接触的,而是在数据库当中。 公平 与 非公平 前面我们介绍了乐观与悲观,这一小节我们将从另外一个维度去讲解锁——公平与非公平。从名字不难看出,公平锁在多线程情况下,对待每一个线程都是公平的;而非公平恰好与之相反。 从公平与非公平这个维度上看,大家平时使用的都是非公平,这也是默认的的类型。

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    分布式解决方案

    下面说一下分布式实现的几种方式: 一、数据库悲观 所谓的悲观:顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次拿数据的时候都会上锁。这样别人拿数据的时候就要等待直到的释放。 该方案,在高并发时显然不适用,依赖于数据库的性能以及机制,会造成无法释放。 所以可以设置一个标识来作为一把,只有获取了该之后,才能对共享的资源进行操作,没有拿到的线程处于不断去取的状态,直到等到上一个线程释放(即后一个线程可以取到)或者超过规定超时时间不再取。 通过setnx尝试设置某个key的值,成功(当前没有这个)则返回,成功获得 * 2.已经存在则获取的到期时间,和当前时间比较,超时的话,则设置新的值 * * @return 等待监听事件的发生,获得控制权。 5.当调用完共享资源后,调用unlock()方法,关闭zk,进而可以引发监听事件,释放该。 实现的分布式是严格的按照顺序访问的并发

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    分布式通用解决方案

    分布式的解决方式: 基于数据库: 基于数据库表做乐观,用于分布式。 没有获得的线程并不会进入排队队列,要想再次获得就要再次触发获得操作。 4、这把是非重入的,同一个线程在没有释放之前无法再次获得该。因为数据中数据已经存在了。 可以通过数据库的排他来实现分布式。 即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表添加一个 “VERSION”字段来实现读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加1。 在使用 SETNX 获得时,我们将键 lock.id 的值设置为的有效时间,线程获得后,其他线程还会不断的检测是否已超时,如果超时,等待的线程也将有机会获得

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    Redis分布式解决方案

    如果是,获取成功。当被监听的节点释放了(也就是被删除),会通知当前节点。然后当前节点再尝试获取,如此反复) ? redis.png 本篇文章,主要讲如何用Redis的形式实现分布式。 后续文章会讲解热点KEY读取,缓存穿透和缓存雪崩的场景和解决方案、缓存更新策略等等知识点,理论知识点较多。 这时候A客户端执行释放的操作,那么有可能释放掉其他客户端的。 我这里设置的客户端等待的时间是200ms。这里通过轮询的方式去让客户端获取。 2.当某个客户端过期时,多个客户端开始争抢。虽然最后只有一个客户端能成功,但是获取失败的客户端能覆盖获取成功客户端的过期时间。 3.当客户端的过期时间被覆盖,会造成不具有标识性,会造成客户端没有释放。 所以我们要重写lock与unlock()的逻辑,看到网上已经有很多的解决方案

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    分布式介绍及解决方案

    分布式介绍及解决方案 什么是分布式? 在分布式系统中,多个节点可能同时操作同一资源,此时需要使用分布式来保护共享资源的访问。 常用的分布式实现方式 ZooKeeper 实现分布式 ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务框架,其提供了分布式的实现。 Redis 分布式实现步骤 使用 Redis 的 SETNX (set if not exists) 命令来尝试获取,如果返回值为 1 则说明获取成功,否则说明已经被其他节点占用 为了避免死锁情况 ,需要为每个设置过期时间(expire),确保即使持有的节点出现故障或崩溃,也不会一直持有而导致系统无法继续运行。 参考资料 深入浅出分布式 使用 Redis 实现分布式

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    超卖和分布式解决方案

    超卖和分布式解决方案 背景 要说现在在高并发场景中,哪个概念最火,那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的: 大量用户同一时间访问,造成瞬时访问量激增。 这种方案,算是最常见的解决方案了。而且也能够保证订单不会超卖,因为创建订单之后就减库存,已经封装成了一个原子操作。 key 是的唯一标识,可以按照业务需要锁定的资源来命名。 这种方式比较简单,但也存在弊端,三大核心要素的超时给漏了。一旦业务在释放之前,出现了问题,就可能导致无法释放,从而导致死锁。 但是线程 A 依旧释放了,也就导致了错误释放了。 但是也不是无法解决的,我们可以给每个设置一个唯一的标记。别忘了 redis 是 key-value 形式的。 然后在释放之前验证一下,如果当前的 value 和我加上去的 value 一样,那我们就释放。

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    实战 | BypassMySQL注入总结

    from(information_schema.tables)limit 0,1%23 实验环境 靶场:DVWA(low级别) 数据库:MySQL 5.5 Web脚本:PHP 5.4.19 WAF: pyhton2 fuzz.py 将返回的内容粘贴至BurpSuite 从响应内容可以看出,我们构造好的脏数据已经成功绕过了WAF 然而又有一个问题,当我们想要查询数据时,仍然被WAF拦截 这是因为对 然而,在构造payload进行爆账号密码时,却被拦截 查看后台告警信息 会自动将注释符转换为空格,从而判断是否存在违规操作。 在尝试多次后,这种方法终究不能完美绕过。但在测试的过程中却意外发现了另外一种简单的绕过方式。 %0d还有哪些字符可以绕过,可以编写一个简单的python脚本进行FUZZ #!

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