当 Redis 用作缓存时,其目的就是为了减少数据库访问频率,降低数据库压力,但是假如我们某些数据并不存在于 Redis 当中,那么请求还是会直接到达数据库,而一旦在同一时间大量缓存失效或者一个不存在缓存的请求被恶意攻击访问,这些都会导致数据库压力骤增,这又该如何防止呢?
今天跟一个同事聊了一个问题,说最近在做推荐,如何判断用户是否看过这个片段呢?想了一下,正好可以使用布隆过滤器来完成这个需求。
生日悖论: 是指在不少于 23 个人中至少有两人生日相同的概率大于 50%。例如在一个 30 人的小学班级中,存在两人生日相同的概率为 70%。对于 60 人的大班,这种概率要大于 99%。从引起逻辑矛盾的角度来说,生日悖论并不是一种 “悖论”。但这个数学事实十分反直觉,故称之为一个悖论。
不知道从什么时候开始,本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥,在面试中面试官问到怎么避免缓存穿透,你的第一反应可能就是布隆过滤器,缓存穿透=布隆过滤器成了标配,但具体什么是布隆过滤器,怎么使用布隆过滤器不是很清楚,那今天我们就来把他说清楚,讲明白。。
大家看下这幅图,用户可能进行了一次条件错误的查询,这时候 redis 是不存在的,按照常规流程就是去数据库找了,可是这是一次错误的条件查询,数据库当然也不会存在,也不会往 redis 里面写值,返回给用户一个空,这样的操作一次两次还好,可是次数多了还了得,我放 redis 本来就是为了挡一挡,减轻数据库的压力,现在 redis 变成了形同虚设,每次还是去数据库查找了,这个就叫做缓存穿透,相当于 redis 不存在了,被击穿了,对于这种情况很好解决,我们可以在 redis 缓存一个空字符串或者特殊字符串,比如 &&,下次我们去 redis 中查询的时候,当取到的值是空或者 &&,我们就知道这个值在数据库中是没有的,就不会在去数据库中查询。
了解我们如何为 PostgreSQL 配备高级索引技术,使其与其他专门的向量数据库(如 Pinecone)一样快。
上一篇文章中,讲了Zuul 转发,动态路由,负载均衡,等等一些Zuul 的特性,这个一篇文章,讲Zuul Filter 使用,关于网关的作用,这里就不再次赘述了,重点是zuul的Filter ,我们可
「 傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
好吧我有点标题党,其实本期要说的是 bloom 过滤器的问题,但题目为什么是这样,一般来说我们如果要给一个大表来加索引,并且这个查询还要加挺多列的时候,是蛮头疼的问题,PostgreSQL 中有一种索引叫 BLOOM INDEX ,而这个索引有什么好处,我们来看看。
在SpringCloud中网关作为一个重要的组成部分,网关的角色是作为一个 API 架构,用来保护、增强和控制对于 API 服务的访问。
Windows 防火墙可以限制对 RPC 接口的访问。这很有趣,因为人们对 RPC 重新产生了兴趣,尤其是PetitPotam技巧。例如,您可以使用使用netsh命令运行的以下脚本来阻止对EFSRPC接口的任何访问。
每一个进入Zuul的HTTP请求都会经过一系列的过滤器处理链得到请求响应并返回给客户端。
Harbor 开源项目在加入 CNCF 基金会后,发布了最新版本 1.6.0 。在此版本中,增加了多项新功能和重要的更新及增强,如 Helm Charts 管理、LDAP 功能改进、镜像复制增强以及数据库的整合等。
作为学院派的数据库,postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。
源码地址:https://github.com/springsecuritydemo/microservice-auth-center04
LogQL在很大程度上受Prometheus的PromQL启发。但是,当涉及到在过滤海量日志时,我们就像面临在大海捞针一样复杂。LogQL是Loki特有的语句,在本文中,我们将提供LogQL的快速过滤器查询技巧,这些查询可以在几秒钟内过滤掉数TB的数据。
如果在缓存中查询不到数据,会直接到 DB 中查询,查询的数据再插入到缓存中。例如我们根据 orderId 查询对应的订单,具体伪代码如下:
通过这本书我学到了 五种数据结构的高级用法,如:批量存取、延时队列等、redis的其他特性,如:节省空间的BitMap、四两拨千斤的HyperLogLog、布隆过滤器、漏斗限流、GeoHash、Scan、Stream等以及源码等。
Spring Security 对Servlet的安全认证是基于包含一系列的过滤器对请求进行层层拦截处理实现的,多个过滤器组成过滤器链。处理单个http 请求的过滤链角色示意图如下所示:
从上图中可以看到,Zuul是我们整个系统的入口。当我们有参数校验的需求时,我们就可以利用Zuul的Pre过滤器,进行参数的校验。例如我现在希望请求都一律带上token参数,否则拒绝请求。在项目中创建一个filter包,在该包中新建一个TokenFilter劳累并继承ZuulFilter,代码如下:
这是我们小群的聊天记录,鸡蛋回家后就一直感冒没好,之前都是我和他还有歪歪密切接触,一起吃饭啥的,所以我们都很慌。
描述:”过滤器(filters)”可以帮助我们对数据进行处理,ansible中的过滤器功能来自于jinja2模板引擎,我们可以借助jinja2的过滤器功能在ansible中对数据进行各种处理;很多其他的过滤器有些是jinja2内置的有些是ansible特有,变量和过滤器之间采用类似于管道符进行拼接;
假设有两个服务提供者:service1和service2,它们都提供了一个名为hello的接口。
导入config.py后app.config.from_object(config)
文章目录 1. Zuul 1.1. 简介 1.2. 使用 1.3. 路由映射规则 1.3.1. 代理名称 1.4. 设置统一前缀 1.5. 某个uri取消路由 1.6. 传递敏感头信息 1.7. 过滤器 1.7.1. 生命周期 1.7.2. 前置过滤器的使用 1.7.3. 后置过滤器的使用 1.8. 禁用某种过滤器 1.9. 限流 1.9.1. 令牌桶算法 1.9.1.1. 实现 1.9.2. 多维度限流 1.10. 鉴权 1.10.1. 实现 1.11. 跨域 1.12. 超时时间设置 1.13. 服
在开发中用到过滤器、监听器、拦截器的场景非常多,今天就来聊聊这三者在日常开发中是如何使用的。
布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。
这种认证方法操作起来类似于password,只不过它使用 LDAP 作为密码验证方法。LDAP 只被用于验证用户名/口令对。因此,在使用 LDAP 进行认证之前,用户必须已经存在于数据库中。
(图片来源于 Google Dapper 的一篇论文,这是链路追踪理论基础的鼻祖)这张图看上去感觉很高大上的样子 ,但精髓在于日志追踪架构设计思维。即设计思维很重要!设计思维很重要!设计思维很重要!设计思维很重要![重要的话说四遍 ] —— 思路和方案设计指导可落地的开发实现
今天由叶秋学长来介绍如何通过 Aeraki 来在服务网格中为 Dubbo、Thrift 等协议的服务提供七层流量路由、本地限流、全局限流,以及如何基于 Aeraki Protocol快速开发一个自定义协议,并在 Istio 服务网格中对采用自定义协议的服务进行管理。
SAOMS系统搭建 采用python3.6 + django2.1 + pycharm Django采用M(model: 数据存取层) T(template: 业务逻辑层) V(views: 表现层) 初始化项目 1. 首先要确保有pip包管理工具 2. virtualenv: pip install virtualenv, python虚拟环境 3. mkvirtualenv <project_name>创建虚拟环境 4. workon <env_name> 进入虚拟环境 5. pip install x
在流模式(Streaming mode)下,SkyWalking 提供了 观测分析语言(Observability Analysis Language,OAL) 来分析流入的数据。
关于 JWT,松哥之前其实写过相关的教程。最近有小伙伴在微信上发消息,问松哥能不能分析一下若依项目中 JWT 登录流程,因为这个项目现在有不少人将之作为脚手架来开发商业项目。我周末抽空看了下,感觉还蛮简单的,于是整一篇文章和大家分享一下这里的 JWT 登录是咋玩的。 本文我将从如下几个方面来和大家分析: 验证码分析 登录流程分析 认证校验流程分析 好啦,不废话了,咱们开整吧! 1. 准备工作 若依这个项目有单体版的也有微服务版的,我这里以单体版的为例来和小伙伴们分享,微服务版的以后有空了也可以整一篇文章和大
前几天在公众号看到AJ-Report未授权远程命令执行,这个洞还挺通杀的。今天看了下命令执行似乎已经修复了,但是这里的patch可以绕过。另外最关键的TokenFilter中的鉴权绕过漏洞没修,其实鉴权修复了也会有默认key导致鉴权绕过的问题。文末给出了利用工具,实测好用。
统计 特使的主要目标之一是使网络可以理解。特使根据配置如何发出大量的统计数据。一般来说,统计分为两类: 下游:下游统计涉及传入的连接/请求。它们由侦听器,HTTP连接管理器,TCP代理过滤器等发出 上游:上游统计涉及传出连接/请求。它们由连接池,路由器过滤器,TCP代理过滤器等发出 单个代理场景通常涉及下游和上游统计信息。这两种类型可以用来获得特定网络跳跃的详细图片。来自整个网格的统计数据给出了每一跳和整体网络健康状况的非常详细的图片。所发出的统计数据在操作指南中详细记录。 特使使用statsd作为统计
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随着使用数据库的深度和理解能力的提升,有一个问题硬件的提升,与数据量的变化是否对数据库底层的架构有冲击。 我们公认的BTREE B+TREE 是否还能面对现在的硬件的变化。
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作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 赵钰莹 本文最初发布于 Uber 官方博客,InfoQ 经授权翻译如下 Uber 的目的就是要让全世界变得更好,而大数据是一个非常重要的部分。Presto 和 Apache Kafka 在 Uber 的大数据栈中扮演了重要角色。Presto 是查询联盟的事实标准,它已经在交互查询、近实时数据分析以及大规模数据分析中得到应用。Kafka 是一个支持很多用例的数据流中枢,比如 pub/sub、流处理等。在这篇文章中,我们
本篇中 Zuul 版本为 1.x,目前最新的是 2.x,二者在过滤器的使用上有较大区别
正如 这里 和 这里所描述的, Go语言原生的map类型并不支持并发读写。concurrent-map提供了一种高性能的解决方案:通过对内部map进行分片,降低锁粒度,从而达到最少的锁等待时间(锁冲突)
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1.对一部分平台组件的FIPS 140-2合规性支持,通过使用FIPS 140-2验证的加密模块,并在启用了FIPS模式的Redhat和CentOS操作系统上进行部署,现在可以配置CDP Private Cloud Base组件使用符合FIPS的加密技术;
通过BLE扫描和广播提供的开放能力,可以根据指定状态获取外围设备、启动或停止BLE扫描、广播。
Route 主要由 路由id、目标uri、断言集合和过滤器集合组成,那我们简单看看这些属性到底有什么作用。
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