去年写过一篇文章『中小团队落地配置中心详解』,介绍了我们借助etcd+confd实现的配置中心方案,这是一个对运维友好,与开发解耦的极佳方案,经过了一年多的实践也确实帮我们解决了配置文件无版本、难回滚、更新复杂等问题
如果你删除了数据表中的多条记录,并希望对剩下数据的AUTO_INCREMENT列进行重新排列,那么你可以通过删除自增的列,然后重新添加来实现。 不过该操作要非常小心,如果在删除的同时又有新记录添加,有可能会出现数据混乱。操作如下所示:
SSL通信涉及两方的参与者,通常采用的模型是Client/Server。如果我们开发Client端产品(比如浏览器),可能会和多方的Server产品对接。那么问题来了,双方是如何知道对方使用了国密算法呢?这个问题非常重要,只有双方采用同样的加密标准,才能正常通信。难道采用“天王盖地虎,宝塔镇河妖”的接头暗号?
MySQL 序列是一组整数:1, 2, 3, ...,由于一张数据表只能有一个字段自增主键, 如果你想实现其他字段也实现自动增加,就可以使用MySQL序列来实现。
与单页应用程序一样,移动应用程序也无法维护客户机密。因此,移动应用程序还必须使用不需要客户端密码的 OAuth 流程。当前的最佳做法是将授权流程与 PKCE 一起使用,同时启动外部浏览器,以确保本机应用程序无法修改浏览器窗口或检查内容。
在当前的形势下,各种国产技术的需求,比以往都要紧迫,借鉴徐老师的这篇文章《国密算法 + MySQL》,学习创建使用国密算法的MySQL数据库。
中国加密标准的SM1、SM2、SM3、SM4、SM7、SM9等。 借助国际加密标准,我们可以利用来自开源的加密库, 例如,最常用和最流行的加密库之一是 OpenSSL。
而我负责的产品,就是桌面的客户端,抓包很困难,有时候想看看问题出现在什么地方,很难看到,完全纯黑盒测试。
更新后 1.x 的 nacos-server 无法直接升级到 2.2.0 ,只能从 2.0.0 进行升级。这些修改并不会影响 1.x 的 nacos-client,还是可以使用 1.X 的客户端 2.2.0 的服务端。
AI 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在成为解决机器人、零售、医疗保健、工业等各个领域的各种计算问题的有效工具。对低延迟、实时响应和隐私的需求已经推动了在边缘运行 AI 应用程序。
在如今的互联网当中,Socket 协议是最重要的基础之一。本文涵盖了在 Python 中处理 Socket 编程的所有领域。
正文之前 昨天终于把我苦命的毕业设计审批表送出去了。结果暑假的生产实习开始对账,我这儿又开始忙活了,还要签字,我有时候都在想要不全班代签一遍算了。不然真的揪心啊!mmp,就学校这些东西破事多!!虽然合
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HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,底层基大数据存储与管理于Hadoop的HDFS来存储数据。 HBase的系统架构包括客户端、Zookeeper服务器、HMaster服务器、和RegionServer服务器这些组件。HBase集群也是主从模式,HMaster是主服务器,regionServer是从服务器,在集群中可允许有多个regionserver。
trtc的实践功能主要谈及两个模块,一个是web端,另一个为小程序端。这二者分别阐述了trtc的通话模式、直播模式、实时屏幕分享、云端流录制与回放CDN直播回放。
由于HTTP协议内容都是按照文本形式 明文传输的,就导致在传输过程中出现一些篡改的情况
有没有那么一个人,几乎每天都在你身边,但某天发生一些事情后你会突然发现,自己完全不了解对方。对于笔者而言,这个人就是 TLS,虽然每天都会用到,却并不十分清楚其中的猫腻。因此在碰壁多次后,终于决定认真学习一下 TLS,同时还是奉行 Learning by Teaching 的原则,因此也就有了这篇稍显啰嗦的文章。
本文是关于SSL/TLS的 CipherSuite 的信息摘录,翻译。如有疑问,欢迎指出。
本文包含三部分内容:1)简单介绍 ECC 证书是什么;2)介绍如何申请 ECC 证书;3)以 Nginx 为例介绍如何使用 ECC 证书。
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前,需要大家深入了解phoenix的架构,这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析,实现低延迟应用是通过结合下面两个优势: 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储,为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成,如Spark,Hive,Pig,Flume和Map
in_forward插件通常用于从其他节点接收日志事件,这些节点包括其他Fluentd实例、fluent-cat命令行或者Fluentd客户端程序。这是目前效率最高的日志事件接收方法。
目前我们采用TiledMap的菱形模式来编辑地形,然后再导入到Unity, 将TiledMap的每一个菱形以Unity中的Quad为单位来拼出来。
Openssl是通过“握手“建立加密信道,在该信道双方的身份都是合法的,并且传输数据都是密文传输。Openssl握手通过客户端和服务端互相交换信息计算出secret。计算出密钥的方式有很多种。这中间可能需要几个RTT来回。状态机需要针对约定好的加密算法按照一定的步骤执行。所以需要状态机保存握手过程中的参数。
在SEM广告投放当中,难免会有一些问题,在此特感谢恒凯网络的大佬指点 如果账号明显是移动消费,并且电脑端没有自己的推广页面,使用是移动推广页面,完全可以把电脑端推广关掉,只推广移动端。 账户需要重点设置高转化时段和高转化地区,推广策略不明确,证明没有针对账户进行过数据分析,找到高转化时段和地区可以有效提高获客咨询率。 账户需设置ip屏蔽策略,比如一个ip多次点击广告,就会重复扣费,也不能有效屏蔽推广中的恶意点击ip。 计划推广中的无关人群屏蔽,只有否词在添加。例如:我是做大车轮胎的,在自动匹配当中,用户搜索
Tair是由淘宝网自主开发的Key/Value结构数据存储系统,在淘宝网有着大规模的应用。 在登录淘宝、查看商品详情页面或者在淘江湖和好友“捣浆糊”的时候,都在直接或间接地和Tair交互。
Hadoop集群其中一个优点就是可伸缩性(横向扩展),通过增加计算节点使服务容量产生线性增长的能力。可伸缩的应用程序的主要特点是:只需要增加资源,而不需要对应用程序本身进行大量修改。在集群资源紧张的情况下可通过动态的扩容节点来增加集群的计算能力,前面Fayson的文章讲过《如何在非Kerberos环境下对CDH进行扩容》、《如何使用Cloudera Manager在线为集群减容》。本篇文章主要介绍如何为Kerberos环境的CDH集群在线扩容数据节点。Kerberos和非Kerberos的集群减容步骤是一样的,Fayson不会专门用文章来介绍。
让我们设计一个文件托管服务,比如Dropbox或Google Drive。云文件存储允许用户在远程服务器上存储数据。通常,这些服务器由云存储提供商维护,并通过网络(通常通过互联网)提供给用户。用户每月支付云数据存储费用。类似服务:OneDrive、Google Drive
我们通过上几篇的介绍已经初步的掌握了Redis集群的相关内容,但这都是针对Redis服务端来说。我们还没有使用客户端去操作Reids集群。Redis为了追求性能的最大化,对集群环境的客户端通信协议做了非常大的修改,也就是说如果我们要从单节点连接Redis切换到连接集群环境Redis,那么客户端的代码需要做出相应的修改。
Microsoft 365 E5 Renew X Microsoft 365 E5 Renew X是一款网页版的E5续订服务,其依赖网页浏览器呈现支持用户多端操作,完全将E5账户API调用托管在了服务器端因此用户无需电脑也可使用。
1 同步容器类 同步容器类包括Vector和HashTable,二者是早期JDK一部分,此外还包括在JDK 1.2中添加的一些功能相似的类,这些的同步封装器类是由Collections.synchronizedXxx等工厂方法创建的。这些类实现线程安全的方式是:将他们的状态封装起来,并对每个共有方法进行同步,使得每次只有一个线程能访问容器的状态。 1.1 同步容器类的问题 同步容器类都是线程安全的,但在某些情况可能需额外客户端加锁来保护复合操作。 容器上常见的复合操作包括: 迭代(反复访问元素,直到遍历完
这篇博客文章是CDP中Cloudera的操作数据库(OpDB)系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始,请参阅《CDP中的运营数据库》,《运营数据库系列之可访问性》,《运营数据库系列之管理篇》。
1减少RPC调用的方法 1.1.问题提出 HBase中rowkey是索引,任何对全表的扫描或是统计都需要用到scan接口,一般都是通过next()方法获取数据。而每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独的RPC请求,这样会产生大量的RPC请求,性能不会很好。 1.2.解决思路 如果执行一次RPC请求就可以获取多行数据,那肯定会大大提高系统的性能。这一块主要分为面向行级的缓存以及面向列级的缓存: 1)面向行级的缓存 我们可以通过使用扫描缓存方法来实现,不过这个缓存默认是关闭的,要用得打开。在表的层
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求。
之前看到研究院的同学写了一篇关于今年 Blackhat 议题的分析https://mp.weixin.qq.com/s/GT3Wlu_2-Ycf_nhWz_z9Vw,对其中的原理比较感兴趣,再结合自己之前在审计 DiscuzQ 代码时发现的一个 HTTP/HTTPS 的无回显SSRF 点结合宝塔的 WAF 所依赖的 Memcache 形成一套完整的题目,也算是该种利用方式的复现环境了。
一、linux 系统内核参数 /etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目 net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小 net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大小 net.core.somaxconn = 32768 #系统中每一个端口最大的监听队列的长度 net.core.
QUIC 是基于 UDP 的多路复用、安全传输协议。可以简单理解为在用户空间将 TCP 里的机制实现了一遍,比如拥塞控制、流量控制等。好处是升级比较方便,TCP 协议栈是内核中实现的,只能随内核升级,而 QUIC 可灵活升级。
Bigtable 是一个用来管理结构化数据的分布式存储系统,具有很好的伸缩性,能够在几千台应用服务器上处理PB数量级数据。谷歌有许多项目都把数据存储在Bigtable中,包括web indexing,Google Earth, and Google Finance. 这些应用对Bigtable的侧重点不同,但是他们都是海量数据和实时性的应用。尽管需求变化多端,Bigtable很好的提供了一个灵活多变,高性能额解决方案。
介绍 作者:Elli Androulaki,Christian Cachin,Konstantinos Christidis,Chet Murthy,Binh Nguyen和MarkoVukolić 该页面记录了块链基础架构的架构,其中块链节点的角色分为对等体(维护状态/分类帐)和排序者(根据分类帐中包含的事务顺序的同意)角色。在通用的块链体系结构(包括Hyperledger Fabric v0.6及更早版本)中,这些角色是统一的(参见Hyperledger Fabric v0.6中的验证对等体)。该体系结
什么是URL 统一资源定位符是对可以从互联网得到的资源的位置和访问方法的一种简介的表示,是互联网上标准资源的地址。互联网上的每一个文件都有一个唯一的URL,它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎样处理它。
一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了。
你是否真的理解这些优化技巧?是否理解它背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。
Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,专门为了对快速变化的数据进行快速的分析。 在国内,小米和神策都已经采用了kudu。 我们使用了kudu 1.3.0版本存储用户行为数据,现在已经使用了一段时间。 首先它的插入性能还是不错的,设置足够的内存以后,插入速度轻轻松松就达到了百万条每秒。 查询速度还算中规中矩,用spark SQL或者impala在上面都有不错的查询速度,至少比hbase快多了,当然前提是要合理设置range分区,让每次的查询进行提前剪枝。 当然在使用过程中遇到了几个小坑,
几周前,比特币黄金被对外宣布。对于许多新手比特币用户和投资者来说,这更像是比特币现金发生了重复,本质上看来是给你“自由币(free coins)”。 在这篇文章中,我将解释区块链是如何工作的,以及我对
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
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