Dispatcher Dispatcher 提供了一个 REST 接口，用来提交 Flink 应用程序执行，并为每个提交的作业启动一个新的 JobMaster。...Flink是如何处理反压的 Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink的反压设计也是基于这个模型。...反压问题定位和处理 Flink会因为数据堆积和处理速度变慢导致checkpoint超时，而checkpoint是Flink保证数据一致性的关键所在，最终会导致数据的不一致发生。...代码本身：开发者错误地使用 Flink 算子，没有深入了解算子的实现机制导致性能问题。我们可以通过查看运行机器节点的 CPU 和内存情况定位问题。 13....如何处理生产环境中的数据倾斜问题 1. flink数据倾斜的表现： 任务节点频繁出现反压，增加并行度也不能解决问题； 部分节点出现OOM异常，是因为大量的数据集中在某个节点上，导致该节点内存被爆，任务失败重启
RESTful风格下，比较充分的利用了HTTP1.1标准中规定的集中请求方式 l GET:用于提交向服务器获取数据的请求 l POST:用于提交数据给服务器进行数据更新的请求 l PUT:用于提交数据给服务器进行数据添加的请求...数据模型定义 打开snippet应用的数据模型定义模块models.py，添加一个定义代码描述的类型 from django.db import models from pygments.lexers...数据模型序列化处理 在snippet应用中，添加一个序列化模块，用于进行数据模型对象的序列化操作 在myrest_ex02/snippet/目录下创建文件：serializers.py # coding...model = Snippet fields = ['id', 'title', 'code', 'linenos', 'language', 'style'] PS:序列化操作本身提供了一个基本接口...视图函数：API数据接口 经过第5步的交互测试，已经完成了对数据的处理方式的基本操作测试 接下来开始开发视图交互函数，也就是给其他调用的客户端提供数据的API接口函数！
ACK(ack=k+1),此包发送完毕,客户端和服务器进入ESTABLISHED状态,完成三次握手 七层模型？...开启了怎么绕过 GPC： php.ini配置文件中的magic_quotes_gpc，实现为get、post、cookie传入的单引号、双引号、反斜线、NULL字符添加反斜线\ 绕过： PHP5的GPC...参数拼接方式皆有可能产生SQL注入（老生常谈） 全局变量注册导致的变量覆盖 fwrite参数未过滤导致的代码执行 权限校验疏漏导致的后台功能访问 接口任意文件上传 unserialize反序列化漏洞...红蓝对抗中蓝队反杀红队场景和姿势？...、目录遍历 Nginx： 配置错误导致的解析漏洞、目录遍历 Tomcat: 配置错误导致的任意代码执行、任意文件写入漏洞 弱口令+管理后台war包部署getshell manager/html管理后台弱口令爆破
在《Python自动化测试实战》的书籍里面系统的介绍了基于Python语言的接口自动化测试实战和基于Python语言的UI自动化测试实战，特别是接口测试部分，详细的介绍了HTTP的协议原理，序列化与反序列化...虽然我们很清晰的测试“测试金字塔”的模型，也系统完善的介绍了API的知识体系。但是接口测试的维度到底是什么，在UI和API的测试之间选择什么，如何选择？...，另外一个业务逻辑是当添加用户的时候，实际XX用户已经存在（不能重复添加），那么也就需要在对象层对添加用户的接口进行判断，当添加用户存在的时候，怎么处理，不存在当然是继续添加和走业务场景，这中间也许有人反驳说我执行添加前看一下...，如果存在手动删除，这样不智能，另外一个观点是每次执行后都会删除，这是必须的，但是我们无法保证每次测试用例执行创建的用户就删除，比如某次执行的时候，删除的接口出了问题，导致没删除，在这中间，程序不能有太多的假设...在实践中学习，在学习中实践的思考模式，把理论知识与实际应用相结合，举出真实的案例，让读者学会举一反三。也欢迎需要的同学购买。
除了对State中数据的访问之外，还提供内部运行时信息，如State中数据的序列化器，命名空间（namespace）、命名空间的序列化器、命名空间合并的接口。...简单来说就是下游处理速率 跟不上 上游发送数据的速率，下游来不及消费，导致队列被占满后，上游的生产会被阻塞，最终导致数据源的摄入被阻塞。 34、Flink反压的影响有哪些？...TypeInformation 是 Flink 类型系统的核心类在Flink中，当数据需要进行序列化时，会使用TypeInformation的生成序列化器接口调用一个 createSerialize()...OutOfMemoryError 是分布式计算框架经常会遇到的问题， 当JVM中所有对象大小超过分配给JVM的内存大小时，就会发生OutOfMemoryError错误， 导致 JVM 崩溃，分布式框架的健壮性和性能都会受到影响...Flink总体内存类图如下： 主要包含JobManager内存模型和TaskManager内存模型 JobManager内存模型 在 1.10 中，Flink 统一了 TM 端的内存管理和配置，相应的在
注意:假设当接收到实验者信息,没有（反）序列化器被注册,此库将抛出IllegalArgumentException. 基本原理 为了使用扩展需要增加现有模型和注册新(反)序列化器. 增加模型: 1....增加如下: 我们完成了模型的改变. 运行mvn clean编译生成源代码.生成后，我们需要实现我们的（反）序列化....(反)序列化器....实例，（反）序列化器被检查.如果它是这个接口的实例,注册表被注入进（反）序列化实现....获得(De)Serializer(key) 方法 强制转换super接口为所需的类型.从注册表接收有一个null检查为（反）序列化器.如果反序列化器没有找到, NullPointerException
这里个人作为接口小兵，简单整理几点，如果要进行系统的接口测试以下几点个人觉得是很有必要的： 1.被测对象业务充分熟悉 2.完备的接口文档/对象模型 3.自己至少有基础的接口测试功底(至少要会使用工具进行单...自动化测试实战，特别是接口测试部分，详细的介绍了HTTP的协议原理，序列化与反序列化，主流测试工具(Postman和JMeter)在接口测试实战中的应用， 以及Requests的接口测试实战，和接口测试框架的设计...虽然我们很清晰的测试“测试金字塔”的模型，也系统完善的介绍了API的知识体系。但是接口测试的维度到底是什么，在UI和API的测试之间选择什么，如何选择？...， 另外一个业务逻辑是当添加用户的时候，实际XX用户已经存在（不能重复添加），那么也就需要在对象层对添加用户的接口进行判断，当添加用户存在的时候，怎么处理，不存在当然是继续添加和走业务场景，这中间也许有人反驳说我执行添加前看一下...，如果存在手动删除，这样不智能， 另外一个观点是每次执行后都会删除，这是必须的，但是我们无法保证每次测试用例执行创建的用户就删除，比如某次执行的时候，删除的接口出了问题，导致没删除，在这中间，程序不能有太多的假设
使用序列化器进行反序列化时，需要对数据进行验证后，才能获取验证成功的数据或保存成模型类对象。...验证失败，可以通过序列化器对象的errors属性获取错误信息，返回字典，包含了字段和字段的错误提示。...from . import views urlpatterns = [ path("books/", views.BookInfoView.as_view()), ] 利用postman测试向此接口提交数据...validated_data无法得到当前字段的结果 利用postman测试向此接口提交数据 ?...serializers.ValidationError("对不起，阅读量必须比评论量大") # 验证密码和确认密码 # 验证方法必须要有返回值 return data 利用postman测试向此接口提交数据
下面列举常用的方法 太多不写 注意： Windows的路径分隔符使用反斜线()，而java程序中的反斜线表示转义字符，所以如果需要在Windows的路径下包括反斜线，则应该使用两条反斜线，如F:\abc...流的概念模型 java把所有设备里的有序数据抽象成流模型，简化了输入/输出处理，理解了流的概念模型也就了解了javaIO。...在System类里提供了如下重定向标准输入/输出的方法： static void setErr(PrintStream err)：重定向"标准"错误输出流。...接口强制自定义序列化。...虽然实现Externalizable接口能带来一定的性能提示，但由于实现Externalizable接口导致了编程复杂度的增加，所以大部分时候都是采用实现Serializable接口方式来实现序列化。
内存管理及配置优化 Flink 目前的 TaskExecutor 内存模型存在着一些缺陷，导致优化资源利用率比较困难，例如： 流和批处理内存占用的配置模型不同 流处理中的 RocksDB state backend...这导致用户需要针对不同环境保留多套配置，增加了管理的成本。 在 Flink 1.10 中，作业提交逻辑被抽象到了通用的 Executor 接口。...128、Flink是如何处理反压的？ Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink的反压设计也是基于这个模型。...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。...部署和资源问题 (0) JDK版本过低 这不是个显式错误，但是JDK版本过低很有可能会导致Flink作业出现各种莫名其妙的问题，因此在生产环境中建议采用JDK 8的较高update（我们使用的是181）
在阅读本文之前，你应该阅读过的系列： 《Flink重点难点：时间、窗口和流Join》 《Flink重点难点：网络流控和反压》 《Flink重点难点：维表关联理论和Join实战》 前言 在介绍内存模型之前的基础知识...OutOfMemoryError 是分布式计算框架经常会遇到的问题，当JVM中所有对象大小超过分配给JVM的内存大小时，就会发生OutOfMemoryError错误，导致 JVM 崩溃，分布式框架的健壮性和性能都会受到影响...1 内存模型 1.1 JobManager 内存模型 JobManagerFlinkMemory.java 在 1.10 中，Flink 统一了 TM 端的内存管理和配置，相应的在 1.11 中，Flink...1.2 TaskManager 内存模型 Flink 1.10 对 TaskManager 的内存模型和 Flink 应用程序的配置选项进行了重大更改，让用户能够更加严格地控制其内存开销。...反压的过程 1）记录“A”进入了 Flink 并且被 Task 1 处理。（这里省略了 Netty 接收、反序列化等过程） 2）记录被序列化到 buffer 中。
第二类: 实现了阻塞接口,concurrent包中引入了BlockQueue接口和五个阻塞队列，他们不是操作就立即向队列中添加或者删除元素,而是线程执行阻塞操作,直至队列有空间可以添加或者有元素可以删除...put操作:队列满时阻塞 二: 简单描述下JVM内存模型以及它们的作用 注: 该图是jdk1.7时对应的JVM内存模型 1、程序计数器 用来标识下一条需要执行指令的位置,它是线程私有的...java.util: 包含集合框架、遗留的 collection 类、事件模型、日期和时间设施、国际化和各种实用工具类 java.io.*: Java的核心库java.io提供了全面的IO接口。...水平拆分: 根据一定的规则,将同一个业务单元的数据分配存储在不同的数据库中,防止单表的数据量太大,导致查询速率降低。...序列化保存的是对象的状态，静态变量是以类的状态，因此序列化并不保存静态变量。
例如 Epoll Bug，它会导致 Selector 空轮询，最终导致 CPU 100%。...方法，最终向客户端返回”success“即可。...那么客户端的编码器与服务端的解码器需重新设置 示例： pipeline.addLast(new RpcDecoder(RpcRequest.class, new JSONSerializer())); 具体协议对象、序列化接口及实现类...groupId> fastjson 1.2.41 序列化接口...，可以自行实现序列化接口） public class JSONSerializer implements Serializer{ @Override public byte[] serialize
我们没有认证的时候，直接访问接口就可以返回数据，比如访问/books/发送GET请求就可以获取所有book信息，那么现在添加认证，需要访问通过才能访问才更合理 步骤： 视图中配置，必须配置认证类和权限类...这也是默认的配置，我们如果想签发token后返回更多数据需要我们自定制 步骤 写一个函数，返回什么格式，前端就能看见什么格式 在配置文件中配置JWT_AUTH utils.py # 定义签发token(登陆接口...源码中签发校验都在序列化类中完成，这种写法确实比较常用，我们来使用这种方式自定义，将上面视图的校验逻辑写到序列化类中，这个序列化类只用来做反序列化，这样我们就可以利用 反序列化 的字段校验功能来帮助我们校验...(模型中的条件)，但是我们不做保存操作 视图 from .serializer import UserInfoSerializer class UserView(ViewSetMixin,APIView...UserInfoSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = UserInfo # 根据模型里的字段写
存根是一个小程序，通常用作较大程序的替代程序(或接口)。客户端存根向客户端例程公开服务器例程提供的功能，而服务器存根向服务器例程提供类似于客户端的程序。...这个存根还序列化客户端例程发送到存根的输入参数。类似地，服务器存根为服务器例程提供客户端接口，并处理发送到客户端的数据序列化。 当客户端例程执行远程过程时，它调用客户端存根，该存根序列化输入参数。...异步消息传递，或者显示的声明什么时候需要同步等待消息返回应该是一个更好的模型。 从这几点出发，关于这个编程范型的担忧成了RPC40多年历史中一个永恒的话题，即： 故障或错误后怎么恢复？...另一种可能是让客户端存根在向服务器发送消息时启动计时器。如果在某个时间间隔之后没有响应，它会一次又一次地尝试。在 n 次重试之后，依然失败那么则返回一个错误码标识服务不可用。...如果一个新服务或接口添加到了系统，客户端是不能发现的。这就要求开发客户端和服务端的需要是同一批人，或者至少要有密切的交流。
核心部分其实在于服务系统之间的远程通讯，包括多种线程模型、序列化以及“请求-响应”模式的信息交换方式；提供基于接口方法的透明远程调用，包括多协议支持以及负载均衡，失败容错、地址路由、动态配置等集群支持；...，会导致反序列化漏洞；由于代码层的过滤器过滤不够严格，攻击者可以构造恶意请求调用恶意方法，造成远程代码执行漏洞；由于Dubbo中的某些组件会尝试打印输入参数的格式化字符串，攻击者可以利用自定义带有特殊toString...Dubbo格式化字符串错误漏洞CVE-2021-36162Apache Dubbo YAML反序列化漏洞CVE-2021-43297Apache Dubbo Hessian2 异常处理时反序列化漏洞CVE...-23638为例：两个漏洞产生的本质都是利用了Dubbo泛化调用功能，用户可以向Dubbo服务端传入任意类，这就导致攻击者可以通过反序列化的方式，来触发特定Gadget，达到远程命令执行的目的。...为基础的微服务生态中，存在各类其他开源组件，而这些组件本身可能存在一定的漏洞风险，比如：Zookeeper作为Dubbo的注册中心，可能存在未授权漏洞；Nacos作为Dubbo的注册中心，可能存在未授权、任意用户添加
Flink 计算模型 Flink 计算模型分为逻辑层和执行层，逻辑层主要用于描述业务逻辑，而执行层则负责作业具体的分布式执行。...图3.网络传输物理视图 这种实现的问题在于当某个 Subtask 出现反压时，反压不仅会作用于该 Subtask 的 Channel，还会误伤到这个 TaskManager 上的其他 Subtask，因为整个...接收端收到 Backlog Size 之后会向 Buffer Pool 申请 Buffer 以将队列拓展至可以容纳 Backlog Size 的数据，但不一定能全部拿到。...，但是这也会导致延时更高，因为数据需要在缓存中等待的时间越久。...，导致性能上的浪费。
漏洞介绍 Google Play Core Library是针对安卓系统的一个主流应用库，该库可通过Google API接口在后台动态向用户APP应用实现推送更新、优化存储、自适应调整等功能。...漏洞代码片段分析 通过反混淆等技术，Oversecured测试人员对Google Chrome App应用进行了反编译，然后发现了以下问题： 1、在代码文件com/google/android/play.../core/splitinstall/C3748l.java中存在一个未经保护的广播接收器（broadcast receiver），攻击者可以经由第三方app应用向其其中发送构造内容，并迫使原APP向任意位置拷贝任意文件...，尤其是向可导致目录遍历的参数split_id位置。...基于此隐患，攻击者可以创建一个实现类，如在Parcelable接口中包含进恶意代码，然后把其实例发送到存在漏洞的APP应用去，这样的话，利用createFromParcel方法的反序列化操作即可实现本地代码执行
反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。...还记得经典的线程间通信案例：生产者消费者模型吗？使用 BlockingQueue 的话，一个较慢的接受者会降低发送者的发送速率，因为一旦队列满了（有界队列）发送者会被阻塞。...（这里省略了 Netty 接收、反序列化等过程） 记录被序列化到 buffer 中。 该 buffer 被发送到 Task 2，然后 Task 2 从这个 buffer 中读出记录。...如果缓冲池1中有空闲可用的 buffer 来序列化记录 “A”，我们就序列化并发送该 buffer。...Flink 在这里使用了一个 trick 来实现对反压的监控。如果一个 Task 因为反压而降速了，那么它会卡在向 LocalBufferPool 申请内存块上。
许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或遇到大促、秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。...19.1 反压现象及定位 Flink 的反压太过于天然了，导致无法简单地通过监控 BufferPool 的使用情况来判断反压状态。...Flink 通过对运行中的任务进行采样来确定其反压，如果一个 Task 因为反压导致处理速度降低了，那么它肯定会卡在向 LocalBufferPool 申请内存块上。...下面列出从最基本到比较复杂的一些反压潜在原因。 注意：反压可能是暂时的，可能是由于负载高峰、CheckPoint 或作业重启引起的数据积压而导致反压。如果反压是暂时的，应该忽略它。...如果声明为 LIKE ‘%seller_id%’，则不单会匹配seller_id还会匹配seller#id、sellerxid或seller1id 等，导致结果错误。
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