以下是我们最喜欢的两个理由： 快速、方便、安全地将多个用户和大数据量迁移到Microsoft。 通过我们基于web的服务复制文件而不是使用桌面同步工具来节省带宽。 使用方法 注册成功后，进入网页，务必使用电脑打开网页，手机打开网页可能会被折叠，导致文件夹打不开，如下图，电脑打开网页和手机打开的网页(手机Chrome已开启桌面版网页)。 ? 数据源 数据源基本上 连接器 支持的云服务商都支持！只要授权登录即可！非常方便！ 目的地 Mover的主打是将数据迁移到OneDrive，所以支持的目标源全是微软的产品，不支持迁移到其它网盘，如下图。 使用优点 免费(不知道什么时候会收费，现在没有)。 不限制网盘数，不限制总流量。 可以自动跳过同目录重复文件。 支持不同域的OneDrive。 官宣是使用的Windows Azure来传输的。
Spring 使用 RequestBodyAdvice 来实现请求参数的预处理 ? ，这里主要说一下第二个问题 常见解决方案 针对对上面对入参进行解密和验签问题一般可以使用以下几种方案： 使用 HandlerInterceptor来做 使用 HttpMessageConverter 在消息转换的时候进行加解密操作 * * 在这里可以通过解析 inputMessage 的 body ，对原 body 进行解密， * 将解密的数据重新构建一个 HttpInputMessage，来实现加解密操作 * * 在这里因为已经转换成了对象，到了这一步已经不能修改对应的类型了，但是可以修改对象里面的属性 * 如果在这里处理，可以通过继承的关系来实现加解密 */ ，来达到修改参数的目的，当然我们也可以通过这个来实现打日志，参数校验等功能
腾讯云图是一站式数据可视化展示平台，旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据，低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起，轻松搞定数据可视化
但这种方法比较粗暴，有可能导致某些正在处理中的客户端请求失败，如果请求正在写数据，那么还有可能导致数据丢失或者数据不一致等。 那么有什么方式可以优雅的重启服务呢？ 使用Go实现优雅重启 下面我们使用Go语言来演示怎么实现优雅启动功能，我们先来看看原理图： ? () 方法来关闭当前进程。 exec 包的 Command() 方法来创建一个 Cmd 对象，然后调用其 Start() 方法来启动一个新进。 至此，优雅重启服务的实现就完成。 当然，本篇文章主要介绍的是优雅重启的原理，完成的源码实现还是要查看 endless 这个库。
可视化这方面的开源产品还是相当的多，总体的方向都是借助于丰富的前端方案来联动，如今很大的特点是不光让数据显示出来，还让数据动起来。 假设每天存在着大量的备份任务，每天备份了多少，产生了多大备份集，备份花了多少时间，在这个基础上我又提了一个并行备份的概念，比如40个数据库从1:00开始备份，不管中间是如何调度的，如果是在5:00结束， 如何显示呢，我们在html中需要一个div来衬托。比如下面的div,我们可以根据id来在JS中绑定Echarts的代码。 然后使用echarts的对象在这个基础上初始化,我们可以伪造一些数据。 我们来看看后端和前端是如何衔接的，也是做Echarts出图的难点吧。 从后端来说，我们通过Django API或者raw SQL来得到数据结果。
如何使用数组和链表来实现“队列” 与栈一样，队列（Queue）也是一种数据结构，它包含一系列元素。但是，队列访问元素的顺序不是后进先出（LIFO)，而是先进先出（FIFO）。 ? ? 实现一个队列的数据结构，使其具有入队列、出队列、查看队列首尾元素、查看队列大小等功能。与实现栈的方法类似，队列的实现也有两种方法，分别为采用数组来实现和采用链表来实现。下面分别详细介绍这两种方法。 数组实现 分析 下图给出了一种最简单的实现方式，用front来记录队列首元素的位置，用rear来记录队列尾元素往后一个位置。 ? 链表实现 分析 采用链表实现队列的方法与实现栈的方法类似，分别用两个指针指向队列的首元素与尾元素，如下图所示。用pHead来指向队列的首元素，用pEnd来指向队列的尾元素。 ? OK，使用链表实现队列到此就搞定。 总结 显然用链表来实现队列有更好的灵活性，与数组的实现方法相比，它多了用来存储结点关系的指针空间。
一、对称加密与非对称加密 对称加密：加密和解密使用的是同一个密钥，加解密双方必须使用同一个密钥才能进行正常的沟通。 非对称加密：需要两个密钥来进行加密和解密，公开密钥（public key，简称公钥）和私有密钥（private key，简称私钥） ，公钥加密的信息只有私钥才能解开，私钥加密的信息只有公钥才能解开。 需要注意的一点，这个公钥和私钥必须是一对的，如果用公钥对数据进行加密，那么只有使用对应的私钥才能解密，所以只要私钥不泄露，那么我们的数据就是安全的。 DSA（数字签名用） Hash 算法：MD2、MD4、MD5、HAVAL、SHA-1、SHA256、SHA512、RipeMD、WHIRLPOOL、SHA3、HMAC 二、非对称加密工作过程 甲乙双方使用非对称加密算法的方式进行数据传输 乙方生成一对密钥（公钥与私钥），并将公钥向甲方公开 甲方获取到公钥后，将需要传输的数据用公钥进行加密发送给乙方 乙方获取到甲方加密数据后，用私钥进行解密 在数据传输过程中，即使数据被攻击者截取并获取了公钥
暂时就只有这个解密代码，完整的java会话还是过段时间有心情再放出吧，反正这个有了，小伙伴们估计很快也能完成自己的，而且。。毕竟公司都没来得及用上呢（不服？来咬我呀= =）。 ? > </dependency> 非maven，可直接下载 下载地址：http://www.bouncycastle.org/archive/139/bcprov-jdk16-139.jar 加解密类代码 填充，需要用到bouncycastle组件来实现 */ public class Pkcs7Encoder { // 算法名称 static final String KEY_ALGORITHM * --使用默认iv时 * @param encryptedData * 要解密的字符串 * @param keyBytes 附录 参考资料 Java 使用AES/CBC/PKCS7Padding 加解密字符串
一、定义Apache的日志格式 在将Apache日志导入到MySQL数据库之前，要确保Apache的日志格式是我们可以识别的。如何才能保证这个格式是可以的识别的呢?那不如我们事先定义好一套日志格式。 二、把Apache日志导入MySQL数据库 根据我们指定的格式生成了日志后，要想把它导入到MySQL中就简单了。 我们可以使用如下语句来完成导入Apache日志的工作： LOAD DATA INFILE '/local/access_log' INTO TABLE tbl_name FIELDS TERMINATED 三、对Apache日志进行分析 我们已经将Apache日志导入到MySQL数据库中的tbI_name这张表了，现在就可以使用SQL语句来对Apache的日志事件进行分析、统计等工作了。
关于游戏排行榜设计开发的一些总结 游戏排行榜-跳表实现原理分析 那么这篇文章将给大家带来如何使用redis来实现常见的游戏排行榜功能。 当然你如果想要了解更多的关于redis的使用你可以查看往期文章： Redis :01---Redis简介和安装 ->Redis:23---info命令总结 Redis的特点： 内存数据库，速度快， 也支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 比如“昨日积分榜”： ZREVRANGE rank:20150331 0 9 withscores 利用并集实现多天的积分总和，实现“上周积分榜”： ZUNIONSTORE rank:last_week 由于是分布式服务，所以需要决定由哪个服务来保存数据，并且需要在redis里记录上次保存时间 这里使用了一个分布式锁，每个服务定时拉取排行榜数据到内存，然后竞争分布式锁，如果获取到锁并且判断上次保存的时间
ReconFTW ReconFTW是一个简单且功能强大的脚本，ReconFTW能够通过各种技术实现子域名枚举的自动化，并进一步扫描其中可能存在的安全漏洞。 Docker使用 docker run --rm reconftw/reconftw -h 完整扫描 docker run --rm reconftw/reconftw -d target.tld -a targets.txt reconftw/reconftw -l /app/targets.txt -a Pages 1 Find a Page… Home Clone this wiki locally 工具使用
数据异构有两种方式： 1、写入DB订单表时，采用双写模式，买家表创建完后，然后在卖家表也创建一份数据记录，可以采用不用的分表键，写入不同的数据分片中。 为了能够支撑下游众多的数据库，从 Canal 出来的 Binlog 数据肯定不能直接去写下游那么多数据库，一是写不过来，二是对于每个下游数据库，它可能还有一些数据转换和过滤的工作要做。 所以需要增加一个 MQ 来解耦上下游。 ? MQ 的topic也必须设置为只有 1 个分区（队列），这样才能保证数据同步过程中的 Binlog 是严格有序的，写到目标数据库的数据才能是正确的。 关于canal的快速使用，可参考下面的文章 https://github.com/alibaba/canal/wiki/Canal-Kafka-RocketMQ-QuickStart ?
100倍,每秒可以加解密数M比特数据),适合大数据量的加解密处理 非对称算法 密钥容易管理 高 慢,适合小数据量加解密或数据签名 算法选择(从性能和安全性综合) 对称加密: AES(128位), 非对称加密 <GASTI28<GOST<AES<RC4<TEA<Blowfish 简单的加密设计： 用密钥对原文做 异或，置换，代换，移位 名称 数据大小(MB) 时间(s) 平均速度MB/S 评价 DES Rijndael 算法； 8、BLOWFISH，它使用变长的密钥，长度可达448位，运行速度很快； 9、MD5：严格来说不算加密算法，只能说是摘要算法； 10、PKCS:The Public-Key 11、SSF33，SSF28，SCB2(SM1)：国家密码局的隐蔽不公开的商用算法，在国内民用和商用的，除这些都不容许使用外，其他的都可以使用； 12、ECC（Elliptic Curves Cryptography 13、TEA(Tiny Encryption Algorithm)简单高效的加密算法，加密解密速度快，实现简单。
0x01：对接加密简述 对称加密最直接的一句话概述就是：加密密钥与解密密钥完全相等，所以叫对称加密。常见的对称加密有DES、Triple DES、AES、PBE等。 0x02：数据加密标准（Data Encryption Standard，简称DES） Java标准实现情况： 密钥长度：56 默认密钥长度：56 工作模式：ECB、CBC、PCBC、CTR、CTS、CFB X932Padding、ISO7816d4Padding、ZeroBytePadding 0x04：高级加密标准（Advanced Encryption Standard，简称AES） AES加密算法是目前使用最多的对称加密算法 128 填充方式：PKCS7Padding、ZeroBytePadding 0x05： 基于口令加密(Password Based Encryption，简称PBE) 是一种基于口令的加密算法，其特点是使用口令代替了密钥 ，而口令由用户自己掌管，采用随机数杂凑多重加密等方法保证数据的安全性。
前言 Java 中使用密码算法、摘要算法是很常见的，而且自行实现也是门槛较高的，除了需要对对应算法的规则了如执掌之外还要使用诸如位运算、十六进制、八进制等来回转换。你以为这样就完了？ Bouncy Castle 提供的一部分算法实现 上图看上去不少，其实只占了很少一部分。这里就简单演示两个经常使用的算法，一种摘要算法，一种加密算法。 MD5 摘要算法。 /** * bouncyCastle md5摘要. AES")); // 对加密过的进行16进制解码 byte[] decode = Hex.decode(encrypt.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); // 执行解密 AES 算法将felord.cn加密然后在解密。
本节目标: 通过DMA,无需中断,接收不定时长的串口数据 描述: 当在串口多数据传输下,CPU会产生多次中断来接收串口数据,这样会大大地降低CPU效率,同时又需要CPU去做其它更重要的事情,我们应该如何来优化 答:使用DMA,无需CPU中断便能实现接收串口数据 1.DMA介绍 DMA，全称为： Direct Memory Access，即直接存储器访问， DMA 传输方式无需 CPU 直接 控制传输，通过硬件为 2在main()中调用串口配置函数，初始化串口后，然后使能UART1_RX的DMA接收 2.1在main()函数中，使用以下函数来调用配置函数: uart_init(115200); //串口初始化为 所以使用库函数中变量DMA1_Channel5 来配置UART1_RX. 3.2在main()函数中，定义一个接收数组,使用以下3个参数来调用配置函数: u8 USART_RX_BUF[35]; //接收缓冲 那么10ms,可以接受128个数据,如果数据数组较大,可以适当的提高延时时间 5.测试效果 如下图所示,输入多少就回显多少，说明已经成功,我这里是设置的接收数组大小为35,如果需要更长的数据，就改变数组大小即可
.NET Core上面的DES等加密算法要等到1.2 才支持，我们可是急需这个算法的支持，文章《使用 JavaScriptService 在.NET Core 里实现DES加密算法》需要用Nodejs， 很多人觉得这个有点不好，今天就给大家介绍下BouncyCastle （Portable.BouncyCastle）https://www.nuget.org/packages/Portable.BouncyCastle BouncyCastle的文档比较少，折腾了好久才写出了.NET 代码等价的一个封装。 DES解密，key输入密码的时候，必须使用英文字符，区分大小写，且字符数量是8个，不能多也不能少 /// /// <param name="cipherText ">需要加密的字符串</param> /// <param name="keys">加密字符串的密钥</param> /// <returns>解密后的字符串</returns
Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 本文主要描述如何使用Sentry实现数据的脱敏 灵活的数据脱敏方案应该是底层数据真实的值没有被脱敏，当有用户查询数据时则判断是否屏蔽，取决于用户的具体权限。我们可以使用Sentry控制视图的权限来实现数据脱敏。 本文Fayson会以一个简单的实操例子来介绍如何使用Sentry实现Hive/Impala的数据脱敏。 Hive的超级管理用户来创建employees表及employees_mask视图。 regexp_replace()函数通过正则表达式的方式敏感数据屏蔽，也可以通过自定义的UDF函数来等方式来实现敏感数据脱敏。
异步source的缺点 execsource和异步的source一样，无法在source向channel中放入event故障时(比如channel的容量满了)，及时通知客户端，暂停生成数据，容易造成数据丢失 如果客户端无法暂停，必须有一个数据的缓存机制！ 如果希望数据有强的可靠性保证，可以考虑使用SpoolingDirSource或TailDirSource或自己写Source自己控制！ 即使flume被杀死或重启，依然不丢数据！ 使用 必需配置： type – The component type name, needs to be spooldir. 配置文件 使用TailDirSource和logger sink #a1是agent的名称，a1中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔 a1.sources = r1 a1.sinks
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