前段时间学习群中有朋友在询问线上 Linux 主机的命令行操作审计方案时,当时给了一个用 rsyslog + elasticsearch 的方案简单搪塞过去了,并没有对方案的细节进行说明。要命的是当时立了个 flag 说在下次公众号文章更新中推送,时间一晃快 2 个月过去了,今天终于来把之前的挖的坑给填上。
找到socketIO_client的安装路径,例中跟six.py在同一目录下,路径是/usr/local/lib/python3.5/site-packages/socketIO_client/.
Python Redis 的客户端使用了链接池机制,通过复用链接可以减低服务器的压力并在失败时重试。连接池其实是一种很通用的机制,在实现客户端是是一个经常需要(或许其实不需要)重复发明的轮子。
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概述 http.client模块定义和实现了一系列类用于实现客户端HTTP和HTTPS协议。 一句话说明: HTTP/1.1 client library 注: 支持HTTP/1.1版本的协议 HTTPS的支持需要安装SSL才行 http.client工作流程 下面我们看一下http.client工作流程机制,以便加深在原理的理解。 (null) | | HTTPConnection() 建立HTTP链接 v Idle | | putrequest() 准备请求内容
通常, TCP接收为210字节(1024 bytes, 213bits), 包括了4 字节的消息头和 1020字节的消息. 那如果超出这个范围呢? 分多次发, python提供了一个接口python.
代理服务的介绍: 我们在做爬虫的过程中经常最初爬虫都正常运行,正常爬取数据,一切看起来都是美好,然而一杯茶的功夫就出现了错误。 如:403 Forbidden错误,“您的IP访问频率太高”错误,或者跳出一个验证码让我们输入,之后解封,但过一会又出现类似情况。 出现这个现象的原因是因为网站采取了一些反爬中措施,如:服务器检测IP在单位时间内请求次数超过某个阀值导致,称为封IP。 为了解决此类问题,代理就派上了用场,如:代理软件、付费代理、ADSL拨号代理,以帮助爬虫脱离封IP的苦海。 测试HTTP请求及响应的
淘宝的Tedis组件究竟是个啥呢?可能有一些朋友没有听过这个名字,有一些朋友会经常使用,那么今天我就来和大家深入分析一下,它的使用和原理。
前言:这两天的事情不多,为了避免之前学习的一点点Python知识遗忘,我在Github上找了一些小项目跟着实践。之前的工作有写过相关的Python处理redis处理数据的脚本,但之前没有养成记录积累的习惯,所以~~~~(遗忘了),所以趁此机会学习一下Python操作redis。 安装:
grpc是一个通用的rpc框架,用google实现,当然也有go语言的版本。在工作中主要用到这个库,所以看看源码加强自己对框架的了解。目前来说主要分析的都以go版本为主(并没有看其他语言版本).由于个人水平有限,代码中的有些思想也是个人揣测,难免有些错误,如果发现错误,还望帮忙指出。
一、超时 可以告诉 requests 在经过以 timeout 参数设定的秒数时间之后停止等待响应。 连接超时指的是在你的客户端实现到远端机器端口的连接时Request 会等待的秒数。一个很好的实践方法是把连接超时设为比 3 的倍数略大的一个数值,因为 TCP 数据包重传窗口 (TCP packet retransmission window) 的默认大小是 3
Created with Raphaël 2.1.0 MyCat接受客户端连接并为之建立唯一绑定的Session MyCat接受客户端的请求,计算路由 根据请求和路由创建合适的handler,这里为SingleNodeHandler 从PhysicalDBNode中获取后端连接 尝试获取连接,连接够用? 将请求发送给对应连接,处理完之后归还连接 尝试异步创建新的连接 通过DelegateResponseHandler将连接与之前的Handler,这里是SingleNodeHandler绑定 yes no
在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝,而在服务器端没有错误显示,则有可能是Weblogic中的server元素的AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息,说明应提高该值,每次增加25%
Spring Data 是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问,并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷,并支持 map-reduce 框架和云计 算数据服务。Spring Data 可以极大的简化 JPA(Elasticsearch ......)的写法,可以在几乎不用写实现的情况下,实现对数据的访问和操作。除了 CRUD 外,还包括如分页、排序等一些常用的功能。
常见的有可能导致的原因: 1、客户端和服务端机器无法互通。 2、服务端Address already in use,本机上有已经在同一个端口跑的程序,需要lsof -i :{port} 查看一下,如果有的话停了,然后重试。 3、服务端或客户端的端口没有暴露,或者被防火墙拦截。
调试Python程序时,经常会报出一些异常,异常的原因一方面可能是写程序时由于疏忽或者考虑不全造成了错误,这时就需要根据异常Traceback到出错点,进行分析改正;另一方面,有些异常是不可避免的,但我们可以对异常进行捕获处理,防止程序终止。
有时,我们会发现服务器的操作系统、web应用程序常使用的库或比较活跃的服务中存在的漏洞,或者可能存在浏览器或web代理无法利用的其他安全问题。
网页开发每天与浏览器相伴,一切展示来自于各类资源的加载。性能优化一定要有衡量指标,所谓“一切有据(数据)可循”,那么 PerformanceResourceTiming 则是你不容错过的一个官方 API。
v1.27 的 K8s,在 kube-apiserver 的日志中会看到 “etcd event received with PrevKv=nil” 的字样,资源对象被删除后在 Etcd 中已经不存在了但在 Reflector store 中仍然存在,可以在 Informer 或者 watchCache 中看到对应的对象,依赖 Informer 的组件也不会感知到资源对象被删除,通过 List API 设置 RV=“0” 去 kube-apiserver 的 watchCache 中获取的话也可以看到已经被删除的对象仍然存在。
本文承接上文,主要讲解Logging Operator中除logging外的CRD应用。在开始之前,我们还是先看下Logging Operator对K8S中处理容器日志流向的逻辑图。
在使用Python的requests库调用另一台机器上的web API时,出现了ConnectionError问题,错误提示为"Address family not supported by protocol"。这个问题发生在运行IIS Express的情况下,可能会导致应用程序无法正常工作。在这篇文章中,我们将深入探讨这个问题的原因以及可能的解决方案。
Flink的Elasticsearch Sink是用于将Flink数据流(DataStream)中的数据发送到Elasticsearch的组件。它是Flink的一个连接器(Connector),用于实现将实时处理的结果或数据持续地写入Elasticsearch集群中的索引中。
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Java 是当前非常流行的开发语言,很多 TiDB 用户的业务层都是使用 Java 开发的,本文将从 Java 数据库交互组件开发的角度出发,介绍各组件的推荐配置和推荐使用方式,希望能帮助 Java 开发者在使用 TiDB 时能更好的发挥数据库性能。
现在使用Scrapy进行爬取数据已经轻车熟路了,那这篇文章中就讲述了一下将爬虫部署到生产环境中。scrapy官方提供了爬虫管理工具scrapyd来方便的部署爬虫。 操作环境: Python 3.6.3 pip 9.0.1 curl 7.57.0 一.scrapyd1.1使用scrapyd的好处? 最大的好处就是方便使用,我们可以使用它来方便地运用 JSON API来部署爬虫、控制爬虫以及查看运行日志。 1.2.scrapyd工作原理 当在一个服务器上安装并运行scrapyd服务的时候,scrapyd会以
因特网联系的是世界各地的计算机(通过电缆),万维网联系的是网上的各种各样资源(通过超文本链接),如静态的HTML文件,动态的软件程序······。由于万维网的存在,处于因特网中的每台计算机可以很方便地进行消息交流、文件资源交流······。基于因特网的帮助,我们可以在web客户端(如浏览器等)通过HTTP访问或者下载web服务端(如网站服务器)上面的web资源。
github:https://github.com/L-codes/Neo-reGeorg
Python机制设置了异常机制。异常指的是运行时程序遇到的可以被捕捉的错误。程序捕捉了异常,而不至于让程序运行错误而crash。异常增强了程序的运行可靠性。
由于现在 ORM 框架的成熟运用,很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱,ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
在受支持的 SDK 中,可以覆盖 Sentry 的默认分组,该分组将 fingerprint 属性作为字符串数组传递。fingerprint 数组的长度不受限制。这类似于 fingerprint rules functionality,它总是可用的,并可以实现类似的结果。
$ go get -u google.golang.org/grpc@v1.29.1
SearchRequest可用于与搜索文档、聚合、建议有关的任何操作,还提供请求突出显示结果文档的方法。
今天,我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列,处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。
ElasticSearch 作为一个分布式的开源搜索和分析引擎,不仅能够进行全文匹配搜索,还可以进行聚合分析。
Elasticsearch 软件是由 Java 语言开发的,所以也可以通过 Java API 的方式对 Elasticsearch 服务进行访问
近期对平台安全渗透测试中遇到有JAVA+mysql架构的网站,针对此架构我们Sine安全渗透工程师整理了下具体的漏洞检测方法和防护修复方法,很多像执行框架漏洞获取到系统权限,以及跨权限写入木马后门等等操作,希望大家在渗透测试的道路中发现更多的知识和经验。
所谓爬虫就是模拟客户端发送网络请求,获取网络响应,并按照一定的规则解析获取的数据并保存的程序。要说 Python 的爬虫必然绕不过 Requests 库。
最新的Jaeger v1.35 版本[1]引入了通过OpenTelemetry 协议(OTLP)[2]接收 OpenTelemetry 追踪数据的能力,所有 OpenTelemetry SDK 都需要支持该协议。这是之前宣布淘汰 Jaeger“经典”客户端库[3]的后续。
requests 是Python里面的一个爬虫模块,它可以进行一个简单的get和post请求,它是对Python基础爬虫模块urllib的一个封装,所以,学爬虫学他就好了,高效易学。安装方式也很简单,只需运行下面的安装命令:
有没有想到小夕今天会发文章呢?( ̄∇ ̄)有木有超级想小夕呢( ̄∇ ̄) 小夕在前面写了一堆纯理论和半理论的文章,不要怕,这次来一篇纯工程的tricks集合! 如果有人问小夕:"小夕,要是人工智能的就业岗位一夜之间消失了,你会去转行做什么呢?" 答曰:"当然是去做Linux运维啊23333" 小夕有一台自己负责的GPU服务器,她可让小夕操碎了心呐。最近好不容易把这娇气的小公举拉扯大了,下面就向各位服务器宝宝的爸爸妈妈们传授一下育女经验,让她早日成长为一个省心的深度学习服务器。 下面小夕将依次介绍: 操作系统建议
本月,HStreamDB 团队主要在进行 v0.9 的最后开发和发布准备工作,对 v0.9 即将带来的 stream 分区模型改进、新集群机制、HStream IO 等新特性进行了进一步的完善和测试,同时也将主要的客户端升级到适配 v0.9。
Navigation Timing 是一个可以在web中精确测量性能的javascript API。这个API提供了一个简单的方法来获得页面导航、加载事件的精确而又详细的时间状态。目前在 IE9、Chrome、Firefox nightly builds 中可用
你好,我是 aoho,今天我和你分享的主题是 etcd watch:etcd 如何实现 watch 机制?
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