本文仅代表作者独立观点,本文提及的技术仅供安全研究和渗透测试用途 看Twitter发现CloudFlare总裁什么的最近很高调,北京、香港的跑着参加会议、发表演说什么的,CloudFlare似乎也没那么牛逼吧。前段就关注过比较火热的CloudFlare如何抵御住大流量的攻击。政治跟咱没毛线关系,但你说你那么牛,这就有点不太合适了吧。 目前大部分的网站都基于虚拟化部署,说的高大上一点就是云技术和CDN技术。在闲暇之余也关注过这个事情,毕竟是比较先进的技术,以前传统的入侵渗透都是基于单主机,最多就是作一下负载均
(1)是文档型的非关系型数据库,使用json结构。其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据,缺点是比较消耗内存。1.mongodb 端口(27017)
帅气迷人的面试官您好,我了解的,目前电商首页以及热点数据都会去做缓存 ,一般缓存都是定时任务去刷新,或者是查不到之后去更新的,定时任务刷新就有一个问题。
小孩子最好的地方在于,无论你对他怎么样,他一直对你还是怎么样,前一秒在哭,下一秒就会笑容满面,而成年人不同,别人的一句话,可能就是一把刀插进心脏,久久不能恢复。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法),打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚,在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写《吊打面试官》系列,希望能帮助各位读者以后面试势如破竹,对面试官进行360°的反击,吊打问你的面试官,让一同面试的同僚瞠目结舌,疯狂收割大厂offer!
我们小伙伴们在访问淘宝、网易等大型网站时有没有考虑到,网站首页、商品详情页以及新闻详情页面是如何处理的?怎么能够支撑这么大流量的访问呢?
性能优化可以从PLAN开始,但是不能以PLAN结束。对于一些优化需求,我们可以看看执行计划,不过加HINT一般不是办法,我们可以从应用、业务找突破口,甚至可以把自己当外行,突破自己的定式思维,或许能有意想不到的收获。 曾经的案例 某单位一套核心系统,业务量还比较可以的,为了更好吸引用户,做过一次秒杀活动。秒杀活动还没有正式开始前,相关业务单位做了一次压力测试,评估一下活动对数据库服务的杀伤力。 不过,经过好多次压测,CPU都是100%的使用率,让他们有了危机感,一怕活动不能正常进行,二怕把库搞死了影响其他业
之前我在文章中实现了用requests库爬取腾讯疫情数据的功能。但是我再Linux服务器上运行那个程序却出现了意想不到的情况。运行结果
小时候下围棋,总乐于持白子。因为我的打法是“从那里来我哪里堵”,在防守中寻找对方的漏洞。这种作战方法是有底层的思想根因的:就是懒惰。不愿意去主动思考布局。
本文列举了是十个免费工具,可以用来进行Web的负载/压力测试的。这样你就可以知道你的服务器以及你的WEB应用能够扛得住多少的并发量,以及网站性能。 0. Grinder – Grinder是一个开源的JVM负载测试框架,它通过很多负载注射器来为分布式测试提供了便利。 支持用于执行测试脚本的Jython脚本引擎HTTP测试可通过HTTP代理进行管理。根据项目网站的说法,Grinder的 主要目标用户是“理解他们所测代码的人——Grinder不仅仅是带有一组相关响应时间的‘黑盒’测试。由于测试过程可以进行编
本文列举了是十个免费工具,可以用来进行Web的负载/压力测试的。这样你就可以知道你的服务器以及你的WEB应用能够扛得住多少的并发量,以及网站性能。 0. Grinder – Grinder是一个开源的JVM负载测试框架,它通过很多负载注射器来为分布式测试提供了便利。 支持用于执行测试脚本的Jython脚本引擎HTTP测试可通过HTTP代理进行管理。根据项目网站的说法,Grinder的 主要目标用户是“理解他们所测代码的人——Grinder不仅仅是带有一组相关响应时间的‘黑盒’测试。由于测试过程可以进
背景 静儿在2017年8月25日怀着“再也不要下班时间收到报警”的美好期待加入美团金融智能支付负责核心交易,结果入职后收到的报警一天紧似一天。核心交易是整个智能支付的核心链路,承担着智能支付百分之
Team IDE Team IDE 工具 集成 MySQL、Oracle、金仓、达梦、神通等数据库、SSH、FTP、Redis、Zookeeper、Kafka、Elasticsearch 等管理工具。 使用 Apache-2.0 开源协议 📷 连接 Redis,支持单机、集群,增删改查等操作,批量删除等 📷 📷 📷 📷 📷 连接 Zookeeper,支持单机、集群,增删改查等操作,批量删除等 📷 连接 Kafka,增删改查主题,推送主题消息,自定义消费主题消息等 📷 📷 配置 Linux 服务器 SSH 连
参考1:https://blog.csdn.net/mingdsa/article/details/85319812
常用的为:db_datareader(查权限)db_datawriter(增删改权限)db_owner(完全权限)
小B是一名数据分析师,他问小A XXX的所有指标给我一下,小A“鄙视的”给了他一个文档。
随着大数据的爆红,数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注,千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”,可是,你们真的准备好了吗? 1、最早的数据分析可能就报表
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果,展示的形式很多,有各种图形以及报表,最早的应该是简单的几条数据,然后搞个web页面,展示一下数据。早期可能数据量也不大,随便搞个数据库,然后SQ
来继续学习MySQL啦,上次讲完基础知识后,下面就可以来实际上手操作,比如数据库的创建,增删改查(主要为库操作)等。
在Proxmox VE 5中的CT虚拟机(OpenVZ)创建CentOS的YUM 源服务器
一般我们业务在读多写少的场景下,遇到的第一个瓶颈就是数据库这块,大量的读请求会来到数据库,这样如果你初期部署的一个数据库就会造成IO大量增加,使得请求变慢,甚至会卡死整个数据库,到了这个阶段,我们一般会将读请求和写请求进行分开数据处理,即采用主从读写分离的方式。
📷 运维三件宝,重启应用、重启机器、重装系统 重启应用 重启大法好,问题解决了,如若还没好,再重启可好? 针对无状态应用 适用场景,代码bug,网络异常,傻逼应用重试搞死自己 重启机器 重启重启再重启。成功正在等着你。 如果重启不成功,还需放电再重启。 服务器负载过高无法进入排查,服务器假死 重装系统 重装重装再重装,重装路上好心伤。 重装之前做备份,重装之后部备份。 服务器被黑,最省力的解决办法 本文共 163 个字数,平均阅读时长 ≈ 1分钟
正常情况下,使用缓存的话,大部分数据都会命中缓存(缓存不存在或者过期的话,也只有一次会查询数据库),可以极大的减轻数据库的压力。
环境:两台联想R680的物理机搭建一套2节点RAC,数据库版本为ORACLE 11.2.0.4
通过MySQL复制可以实现读写分离,将读操作分布到多个不同的服务器上,减轻服务器的压力。
基于主从复制的读写分离,是我们在单机环境下,数据库的性能到瓶颈了,可以通过读写分离,提高后台服务性能。存储这一块的增删改查的并发的处理能力,主库专门负责相对少的写操作,从库专门负责相对多的读操作,主库的数据更改通过主从复制同步到从库
Redis 服务器将绝大部分的信息都保存在 server.h/redisServer。redis 的数据是保存在 redisServer 中的 redisDb 结构中。
数据必须存在服务器上,这样任何设备访问服务器都可以得到数据,如果存在客户端的本地,那么其他客户端设备无法读取到.所以数据必须存储在服务器的数据库上
读写 分离(Read/Write Splitting)。 1.原理:让主数据库(master)处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库(slave)处理SELECT查询操作。 2.诞生原因: 2.1 为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能。也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改查业务的生产服务器;第二台数据库服务器,仅仅接收来自第一台服务器的备份数据(注意,不同数据库产品,第一台数据库服务器,向第二台数据库服务器发送备份数据的方式不同)。当第一台
这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程.
本篇文章是之前一篇《大话高可用》的高可用心法的案例篇。 说实践之前先说概念。 业界可靠性和可用性的衡量标准: 将可用性做一个目标分解即为: MTBF:发生频率要低 MTTR
本人是一个测试工程师,主要负责接口以及性能方便的压测,目前在一家医疗数据公司任职,既然是做医疗数据,所以主要公司的主要业务就做是医疗软件。
我的 Django 项目做了一次实际的项目移植,就是把同一个项目连同数据库中存储的信息迁移到另外一个环境中。具体是把服务器上面的数据库迁移到了本地,也就是 Linux 服务器到本地 Windows,这篇文章就来简述一下我具体的操作过程。
有赞作为"新零售"的软件服务供应商,随着业务的不断发展,从第一批几十家商户到现在300万商家,涉及零售,美业,餐饮,自媒体等众多商家,业务规模以及访问量爆发式增长。一方面给后端数据库带来的影响是服务器数量和DB实例的数据量出现成倍增加。各种业务需求:快速交付实例,慢查询优化以及备份恢复管理等都给DBA的日常运维支持带来更高的要求。另一方面最开始以excel作为CMDB管理数据库实例的纯人肉运维又给高效的数据库运维带来阻碍。
我们都知道未来互联网最大的趋势就是大数据和AI人工智能。在大数据时代如果谁掌握了数据源谁就掌握了财富。像天某查、企某查、启某宝等这种大数据公司主要就是通过爬虫技术把政府公开的工商数据聚合集中起来,然后做成一个大数据库,提供给用户使用,来实现大数据商业化目的。
程序员在工作中避免不了要操作 myql、redis、Linux 等。所以要安装很多工具,Navicat、Xshell、RedisDesktopManager等,今天给大家推荐一款工具,可以代替这些常规工具,统一管理监控这些资源信息。
这天我在 Nginx 转发服务器上遇见了请求小空 ,我跟小空说有重要消息不方便在现在告诉他,下班再约,然后就都匆匆赶路了,因为我俩都要快速将请求数据运送到订单星球去。
说起缓存相关技术,老多了, memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门,但这些技术间有什么共性的地方,又有什么不同的地方呢?答案肯定是有的,这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术,主要分为三个系列展开:
电商兴起后,一群人根据自身的消费习惯,断言:实体店已死。的确,每年各个电商制造的各种购物狂欢节,直接抢夺了传统实体店的客源。业界甚至把2016年称为实体店“倒闭年”。
现在国家在鼓励做大数据、全面进行数字化中国建设,很多企业包括很多有前瞻性的创业人都开始进军大数据,各种根据自己的擅长领域开始储备数据源,我们需要做大数据第一步就是利用网络爬虫技术解决数据源聚合问题。我2018年主要利用python3+mysql+cookie池+代理IP池自己研发了一套AI智能深度数据挖掘系统,主要是解决企业工商数据源、商标数据源、专利数据源、招标中标数据源、土地数据源、食品药品数据源等多种国家开放的数据源的聚合。当时在做企业工商数据源聚合挖掘时候遇到了封IP、验证码、还有会员登陆等等各种反爬机制,最终我通过各种技术方式解决了所有问题,下面将分享一下个人的一些经验。
我们平时写一般的SQL语句的时候,可能不会用到系统表,不过在一些特殊的情况下就会用到了,比如说在系统运用的时候,我们根据日期动态创建的数据表,如果要从里面获取数据的时候最好需要加上判断这个表是否存在,如果存在我们就从表里面取数据,如果不存在就跳出。
摘 要:系统发挥Android 富有创造力和想象力的云应用开发,实现一套Android 客户端软件和完善的后台服务功能来完成点餐功能。该系统主要包括后台数据库服务器、WEB 服务器、无线网络、Android 前端等部分。客户端Android 系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过无线网络访问WEB 服务器,如果需要数据访问,则访问后台数据库。介绍了系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本实用的点餐功能的分析、设计与开发。本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/148487.htm
conn=connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='123456',database='student',charset='utf8')
redis适合放一些频繁使用,比较热的数据,因为是放在内存中,读写速度都非常快,一般会应用在下面一些场景,排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
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