写了这么多年爬虫了，经常还是会撞上反爬机制。虽然大多数时候都能解决，但是毕竟反爬机制多种多样，有时候遇到一个许久不见的反爬机制，也会感到手生，一时想不上来应对方法，而浪费不少时间。...开章明义，当遇到反爬机制时，想要做到把数据爬下来，无非四个方法： 加代理 降速度 破解接口 多注册几个账户 好多文章为了显示自己高大上，吹些什么高并发呀，分布式，机器学习破解验证码的幺蛾子，都是扯淡。...**作为一个合格的爬虫编写者，你肯定已经擅长伪造各种 HTTP headers, 破解 JS 的加密参数，但是唯独一个 -- 来源 IP -- 你是无法伪造的。...拿到抓取任务时的思路 言归正传，我们开始说当拿到一个站点需要爬取时该如何处理。 数据量较小的爬取 首先开始 easy 模式。如果你要抓的网站结构比较简单，而你要的数据也比较少。...通过收集验证这些 IP, 可以构造一个代理池子。如果实在很穷，或者抓取量不是很大，可以用这种 IP. 虽然这些 IP 特别慢，失败率特别高，总比用自己的一个出口 IP 要好一些。
如何排查生产环境中的反压问题 1. 反压出现的场景 反压经常出现在促销、热门活动等场景。短时间内流量陡增造成数据的堆积或者消费速度变慢。 它们有一个共同的特点：数据的消费速度小于数据的生产速度。...当消费者的阻塞队列满时，则会降低生产者的数据生产速度 4....Flink的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...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...Flink的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。
最后针对一个反压案例进行分析，介绍了如何进行反压定位和资源调优，并展示了调优结果。...动态反馈可以分为以下两种： 正向反馈：当Producer的发送速率 小于 Consumer的接受速率时，需要通知 Producer可以提高发送速率 负向反馈：当Producer的发送速率 大于 Consumer...的接受速率时，需要通知 Producer可以降低发送速率 2.2 何为「反压」 通过上小节的介绍，我们了解到，当上游生产数据和下游消费数据速率不一致时，会导致一些问题，这时候需要一种「动态反馈」机制，下面引入...3.1.6 TCP反压机制的问题 当一个 Task 的缓冲池用尽之后，网络连接就处于阻塞状态，上游 Task 无法产出数据，下游 Task 无法接收数据，也就是我们所说的「反压」状态。...但是基于TCP的反压机制有以下问题： 一个 TaskManager 内通常会有多个Task，它们底层会复用同一个Socket，一旦某个Task反压导致Socket阻塞不可用，即便其它 Task 关联的缓冲池仍然存在空余
分析： 全局并行度为1，对于简单ETL任务会有operator chain，在一个task(线程)中运行、减少线程切换、减少消息序列化/反序列化等，该类问题的瓶颈一般在下游写入端。...二、实时任务运维 1、配置反压告警 场景：反压导致cp失败，数据出现延迟或者不产出。 排查方法： 1）借助Flink web-ui 提供的的反压功能查找具体的operatorChain。...2）查询Flink metric 'inPoolUsage、outPoolUsage' 来确定具体的反压算子。 2、配置cp失败告警 场景：cp失败导致数据无法真正落地，任务恢复间隔太长。...3、拆分实时任务日志 场景: Flink实时任务运行时间长之后导致日志占用磁盘大，另外一个大的日志文件不利于排查问题。...当异常数据达到一定的量时，告警通知。线下离线修正结果数据。
状态后端必须是高可用的，否则我们的状态后端经常出现故障，会导致无法通过checkpoint来恢复我们的应用程序）。...即当作业失败后，写入部分结果，但是当重新写入全部结果时，不会带来负面结果，重复写入不会带来错误结果。 29、什么是两阶段提交协议？...37、Flink如何进行序列和反序列化的？ 所谓序列化和反序列化的含义： 序列化：就是将一个内存对象转换成二进制串，形成网络传输或者持久化的数据流。 反序列化：将二进制串转换为内存对。...JobManager JM负责决定应用何时调度task，在task执行结束或失败时如何处理，协调检查点、故障恢复。...比如读取并行度为1的数据源，但是map映射时使用并行度2，那么这样map算子就存在两个subtask，可以数据源读取时只有一个subtask，那么就会导致其中一个subtask无法链接成task，就需要在其他
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 消息的值的序列化器...会给cloud-stream 装载绑定中间件的配置，而spring cloud stream默认使用的序列化方式为ByteArraySerializer,这就导致stream 在发送数据时使用l了服务装载...StringSerializer序列化方式，从而导致了java.lang.ClassCastException: [B > cannot be cast to java.lang.String的问题出现...混合着玩要特别注意springboot 自动装配kafka生产者消费者的消息即value的序列化反系列化默认为string，而springcloud-stream默认为byteArray，需要统一序列化反系列化方式否则乱码或类型转化报错...参考： 1、kafka和Spring Cloud Stream 混用导致stream 发送消息出现序列化失败问题: java.lang.ClassCastException:：https://blog.csdn.net
参数的设置以达到最好的反压效果，设小了会导致吞吐上不去，设大了会导致worker OOM；有震荡，数据流会处于一个颠簸状态，效果不如逐级反压；另外对于关闭acker机制的程序无效； 1.2 Storm...Automatic Backpressure 新的storm自动反压机制(Automatic Back Pressure)通过监控bolt中的接收队列的情况，当超过高水位值时专门的线程会将反压信息写到...当 Task 线程写数据到 ResultPartition 时，也会向缓冲池请求内存块，如果没有可用内存块时，会阻塞在请求内存块的地方，达到暂停写入的目的。...当一个内存块被消费完成之后（在输入端是指内存块中的字节被反序列化成对象了，在输出端是指内存块中的字节写入到 Netty Channel 了），会调用 Buffer.recycle() 方法，会将内存块还给...5.4 Flink 反压监控 在 Storm/JStorm 中，只要监控到队列满了，就可以记录下拓扑进入反压了。但是 Flink 的反压太过于天然了，导致我们无法简单地通过监控队列来监控反压状态。
Transformer 的 Array 时，就会报一个找不到 Class 的错误，从而中断反序列化流程，而这就是 CommonsCollections 的大部分利用链都不可用的关键原因。...openConnection().getContent(); 当漏洞存在时，反连平台就会收到一条 HTTP 的请求。...可惜的是，这些方法在目标网站无法出网时都束手无策，而漏洞回显是解决这个问题的不二法门。 与 Shiro 搭配最多的 Web 中间件是 Tomcat，因此我们的注意力就转移到了 Tomcat 回显上。...在学习了各位师傅的成果后，我发现公开的 Payload 都有这样一个问题——无法做到全版本 Tomcat 回显。...倘若目标站点部署了 RASP 等主机防护手段，很有可能导致反序列化中断而与 RCE 擦肩而过，有没有什么办法能够像 xss 一样大幅的提高其检测能力的下限呢？
如上图所示，当下游输入端local buffer pool中的资源耗尽时，网络端的netty线程无法申请到flink buffer来拷贝接收到的数据，为了避免把数据spill到磁盘，出于内存资源的保护而被迫临时关闭...buffer无法继续输出数据被block停止工作，这样一层层反压直到整个拓扑的source节点。...反压虽然是很难避免的，但现有的流控机制加剧了反压的影响： 由于进程间的TCP共享复用，一个task线程的瓶颈会导致整条链路上所有task线程都不能接收数据，影响整体tps； 一旦数据传输通道临时关闭，checkpoint...Flink为每个sub partition单独创建一个serializer，每个serializer内部维护两个临时ByteBuffer，一个用来存储record序列化后的长度信息，一个用来存储序列化后的数据信息...； Serializer数量和sub partition数量成正比，每个serializer内部又需要维护两个临时数组，尤其当record size比较大时，存储数据的临时数组膨胀会比较大，这部分内存overhead
第一个是auto_unbox参数，这个参数控制json对象中值（value）在长度为1时，是否强制转换为数组。...反序列化： 这里的反序列化就是指如何将一组json字符串反序列化为R语言中的list结构，这种需求在网络数据抓取中使用的及其频繁。...json字串整体作为一个长度为1的原子型字符串向量，但是在R语言中，字符串向量默认使用双引号进行分割，这样就导致json内层的双引号与外侧字符串向量的分割符出现冲突，如果不做任何更改，这样的格式是R语言无法识别的...这才是在R语言中，json返回值中出现大量反斜杠的原因。 Python: Python中主要使用json包进行json的序列化与反序列化。...好在requests函数有一个默认的json方法用于直接处理json返回值。
13、面试题十三：数据高峰的处理 问题：Flink 程序在面对数据高峰期时如何处理？...22、说说 Flink的内存管理是如何做的? Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...23、说说 Flink的序列化如何做的? Java本身自带的序列化和反序列化的功能，但是辅助信息占用空间比较大，在序列化对象时记录了过多的类信息。...Storm 是通过监控 Bolt 中的接收队列负载情况，如果超过高水位值就会将反压信息写到 Zookeeper ，Zookeeper 上的 watch 会通知该拓扑的所有 Worker 都进入反压状态，...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。
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....[4]注册时, 库检查是否反序列化器是一个 DeserializerRegistryInjector接口的实例....当序列化器需要访问其他反序列化器时特别有用.例如IntructionsSerializer为了能够处理OFPIT_WRITE_ACTIONS/OFPIT_APPLY_ACTIONS指令需要访问ActionsSerializer...(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.
1、Storm如何处理反压问题 对于开启了acker机制的Storm程序，可以通过设置conf.setMaxSpoutPending参数来实现反压效果，如果下游bolt处理速度跟不上导致spout发送的...task出现阻塞时，将自己的执行线程时间传递给TM（topology master），当启动反向限流后，TM把这个执行时间传递给spout。这样spout每次发送一个tuple，就会等待这个执行时间。...配置示例如下所示： ## 反压总开关 topology.backpressure.enable: true ## 高水位 －－ 当队列使用量超过这个值时，认为阻塞 topology.backpressure.water.mark.high...／这个component并发 的比例高于这值时，触发反压 topology.backpressure.coordinator.trigger.ratio: 0.1 ## 反压采样周期， 单位ms topology.backpressure.check.interval...Spark Streaming程序中当计算过程中出现batch processing time 大于 batch interval的情况时，(其中batch processing time为实际计算一个批次花费时间
当Flink程序失败时，可以从最近的这个Checkpoint来进行恢复。但是，如果我们希望保留多个Checkpoint，并能够根据实际需要选择其中一个进行恢复，这样会更加灵活。...用户可自定义对整个Job进行快照的时间间隔，当任务失败时，Flink会将整个Job恢复到最近一次快照，并从数据源重发快照之后的数据。 ?...124、说说 Flink的序列化如何做的? Java本身自带的序列化和反序列化的功能，但是辅助信息占用空间比较大，在序列化对象时记录了过多的类信息。...有可能是TaskManager已经失败，如果没有失败，那么有可能是因为网络不好导致JobManager没能收到心跳信号，或者TaskManager忙于GC，无法发送心跳信号。...如果负载或网络问题无法彻底缓解，需考虑调大akka.ask.timeout参数的值（默认只有10秒）；另外，调用外部服务时尽量异步操作（Async I/O）。
9.3 Checkpoint的参数设置 1）间隔、语义： 1min~10min，3min，语义默认精准一次 因为一些异常原因可能导致某些barrier无法向下游传递，造成job失败，对于一些时效性要求高...当一个 TaskManager 包含 3 个 slot 时，那么单个服务器上的三个并行度都对磁盘造成频繁读写，从而导致三个并行度的之间相互争抢同一个磁盘 io，这样务必导致三个并行度的吞吐量都会下降。...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。...反压时，可以看到遇到瓶颈的该Task的inPoolUage为1。 19.2 反压的原因及处理 先检查基本原因，然后再深入研究更复杂的原因，最后找出导致瓶颈的原因。...19.2.3 CPU/线程瓶颈 有时，一个或几个线程导致 CPU 瓶颈，而整个机器的CPU使用率仍然相对较低，则可能无法看到 CPU 瓶颈。
但是当我使用json.loads(s)时，却会报错？ 你别不信，我们来做一个实验。...大家注意下图两个字符串的区别： 当我从文件里面读取JSON字符串时，字符串中的\n变成了\\n，所以解析正常。但是当我直接把字符串赋值给变量时，换行符是\n，于是解析失败。...所以当我们鼠标选中这个打印出来的字符串并hardcode写到代码里面，变量赋值时，这个字符串已经不是原来的字符串了。所以当有反斜杠时，就会出现报错的情况。...我知道有不少同学写代码时喜欢使用print大法来调试，那么一定要小心这个问题。当你定义一个字符串变量时，如果有字符串需要直接写死到代码里面，那么你需要注意反斜杠的问题。...当字符串有反斜杠时，要不你就在定义的前面加上r。写成变量 = r'hardcode的字符串'，要不你就把字符串先写到文件里面，然后用Python来读文件，获得这个字符串，从而规避掉反斜杠的问题。
当遇到双引号 "(表示字符串的结束)，并返回复制的字符数。当遇到反斜杠 \(转义字符)时。...然后调用deserializeObject方法获取对应的值，这里会根据 JSON 值的类型,调用相应的反序列化逻辑,将 JSON 值转换为相应的 Java 对象，例如如果是"开头的话，会调用com.dslplatform.json.JsonReader...数据类型是LinkedHashMap，也就是说，如果在put操作时使用了已存在的键,则新值会替换旧值,原有的键值对会被新的键值对覆盖。...,则调用 calcWeakHashAndCopyName 方法计算最终的哈希值并复制属性名称 这里有一个比较关键的节点是，当遇到反斜杠\时，不会进一步对类似Unicod等字符进行额外的处理，直接跳过下一个字节...那么是否说明当使用这种方式进行JSON解析时，无法识别Unicode编码的key呢？
）是指将字节流转位Java对象 一般情况下，Java Object Serialization指的是利用JDK自带的功能对对象进行序列化/反序列化，而不是使用其他的序列化库进行（反）序列化 JDK 序列化中...，如果不一致会导致序列化失败，抛出InvalidClassException异常 默认情况下，JVM 为每一个实现了 Serializable 的接口的类生成一个 serialVersionUID（long...而且考虑到实际业务场景，变更属性是常有的事，如果使用自动生成的版本号很容易造成 serialVersionUID 不一致的问题，导致反序列化失败 serialVersionUID 不一致兼容处理 处理这个不一致也很简单...，既然反序列化时使用 ObjectInputStream 来实现，那么这里自定义一个 CompatibleInputStream 继承 ObjectInputStream，然后重写 readClassDescriptor...方法即可 当遇到目标数据 Class 版本号和本地 Class 版本号不一致时，默认使用本地版本的 Class public class CompatibleInputStream extends ObjectInputStream
）是指将字节流转位Java对象 一般情况下，Java Object Serialization指的是利用JDK自带的功能对对象进行序列化/反序列化，而不是使用其他的序列化库进行（反）序列化 JDK 序列化中...，如果不一致会导致序列化失败，抛出InvalidClassException异常 默认情况下，JVM 为每一个实现了 Serializable 的接口的类生成一个 serialVersionUID（long...），这个 ID 的计算规则是通过当前类信息（类名、属性等）去生成的，所以当属性有变更时这个serialVersionUID 也一定会发生变更 这个 serialVersionUID 的生成，和所使用的JDK...不一致的问题，导致反序列化失败 serialVersionUID 不一致时的兼容处理 处理这个不一致也很简单，既然反序列化时使用 ObjectInputStream 来实现，那么这里自定义一个 CompatibleInputStream...继承 ObjectInputStream，然后重写 readClassDescriptor 方法即可 当遇到目标数据 Class 版本号和本地 Class 版本号不一致时，默认使用本地版本的 Class
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