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    UDP中转服务器

    UDP中转服务器: 这个中转服务器是通过UDP协议在一个有公网独立IP的服务器上进行转发消息,从而达到一种群聊的效果,让连接上这个中转服务器的客户端之间能够互相发消息。...首先编写UDP中转服务器类,这个服务器是线程池做的多线程服务器,这个服务器能记录连接的服务器客户端IP和端口。...UDP中转服务器类代码示例: ? ? ? 客户端信息封装类代码示例: ? ?...编写好服务器后,接下来就是编写客户端了,首先绘制一个图形界面,界面上会有两个按钮,一个按钮是用来连接服务器IP的,一个按钮是用来发送消息的。...然后还需要编写一个客户端服务类,这个类要完成向服务器发送心跳包数据还有消息数据和连接服务器的IP等业务,还有显示服务器上转发过来的消息,将消息显示到图形界面上。 图形界面代码示例: ? ? ?

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    Jtti:如何监控服务器流量?

    监控服务器流量是确保网络健康和性能的重要组成部分。以下是一些常用的方法和工具来监控服务器流量:1....日志分析工具:   - `AWStats`:分析Apache、Nginx等Web服务器的日志文件,提供详细的流量统计。   ...云服务监控工具:   - 如果服务器在云上,比如Jtti的云服务器可以使用各自的云监控工具。7. 网络设备:   - 许多网络设备(如路由器、交换机)都具有内置的流量监控功能,可以提供接口的流量统计。...流量分析器:   - `Wireshark`:一款流行的网络协议分析工具,可以捕获和交互式地浏览网络流量。9....监控服务器流量的步骤通常包括:- 选择合适的工具:根据需求选择适合的监控工具。- 部署和配置:安装并配置所选的监控工具,包括设置阈值、通知等。- 持续监控:持续监控流量,分析数据,识别异常或性能瓶颈。

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    服务器的流量是什么?

    服务器的流量是什么?服务器的流量是什么?服务器的流量其实就是站点被访问时,所进行传输消耗的数据大小。...类似于手机流量,比如一个月4G流量,在使用超过这个流量之后,要么被限制无法使用流量,要么继续使用就需要额外的支付流量付费。...当云服务器的流量当月不够用时,服务器商就会对这个站点进行限制,会导致网站因流量不够而无法正常打开。说到服务器的流量,不得不提到带宽。其实带宽的大小决定了云服务器能流通的最大值。...其实这个主要还是云服务器带宽采取的是峰值带宽,也就是说在峰值时候才会有这样流量大小。不限制流量是怎样操作的云服务商说不限制流量,一般就是说当月的总量不限制,而不是说不限制某一时刻的最大流通速度。...总的来说,带宽的大小决定了流量的最大流通速度,不限制流量并不是不限制流量速度,只是不限制整体的使用流量。

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    服务器应对大流量请求措施

    硬件升级 硬件是基础,如果流量级别真的到大流量级别了,那么硬件基础肯定不能差。 负载均衡 根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上,让整个服务器群来处理网站的请求。...硬件方面可以考虑专门负责负载均衡的硬件F5;对于大部分公司,会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构,来增加服务器的吞吐量和处理能力,以及承载能力。...服务器集群 用N台服务器构成一个松耦合的多处理器系统(对外来说,他们就是一个服务器),它们之间通过网络实现通信。让N台服务器之间相互协作,共同承载一个网站的请求压力。...禁止外部盗链 外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力,因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链 控制大文件的下载 大文件的下载会占用很大的流量,并且对于非SCSI硬盘来说,大量文件下载会消耗...因此,尽量不要提供超过2M的大文件下载,如果需要提供,建议将大文件放在另外一台服务器上。

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    致歉声明,Kafka数据中转传输

    所以增加了一个地区中转,该地区的网络情况到所有的节点的网络情况较好(厂商推荐)。 所以想把数据通过该地区做一次中转,再发送到上海。这样来看整体时延约120ms+。...所以在Kafka的producer直接把host配置为该中转节点。经过测试,发现数据能够到上海。所以,就有了刚才那篇文章中转传输到Kafka集群的过程>。...其他地区到中转地区节点的时延约90ms+,中转地区到上海节点的时延约30ms+。修改了ping数据包的大小,数量。发现丢包率,时延等一切都很正常。Kafka数据依然延迟。 网络原因基本排除。...Kafka压力测试 后来在某地区节点购买了一台服务器,使用 kafka-producer-perf-test进行压力测试,直接出现大量的timeout。网络情况非常不好。 ?...一脸懵逼,重启依然是这样...盯了一下nginx服务器的网络,最近几天的带宽太低了... 查找原因 基于以上问题,基本可以判断。producer发送的数据绝对没有通过nginx。查询相关文档发现。

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    通过Nethogs查看服务器网卡流量情况

    在日常运维工作中,会碰到服务器带宽飙升致使网站异常情况。作为运维人员,我们要能非常清楚地了解到服务器网卡的流量情况,观察到网卡的流量是由哪些程序在占用着。...今天介绍一款linux下查看服务器网卡流量占用情况的工具:Nethogs,来自github上的开源工具。 它不依赖内核中的模块。...当我们的服务器网络异常时,可以通过运行nethogs程序来检测是那个程序占用了大量带宽。节省了查找时间。...接下来就可以测试了: 命令:“nethogs 网卡设备” 检测 em1网卡的流量占用情况(),运行一下命令 [root@dev src]# nethogs em1 ?...如查看mysql端口 lsof -i:3306 当一台服务器uptime命令查看负载很高的时候,可以通过: top命令(按数字1可以查看到每颗CPU的使用情况;大写P降序查看CPU使用率,大写M降序查看内存使用率

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    使用 flask + selenium 中转 SQLmap 进行注入

    这里介绍的 flask + selenium 中转 SQLmap 的方式注入,可以解决上述的问题。...那么接下来,就是构造 flask+selenium 环境,用来中转 payload,从而绕过这个保护机制。...webdriver.Chrome() chrome.get("http://127.0.0.1") app = Flask(__name__) def send(payload): #起到中转...就这样,虽然 sqlmap 扫描的是 5000 端口的 flask 服务,但是 payload 就成功的被中转到了目标网站上,也能成功的识别出是否存在注入。 ?...最后 其实这里有个疑问,经过了中转 sqlmap 为什么还能识别出注入? 我猜测,上面的测试用例是基于时间的注入,也就是原本判断目标站点的执行时间,被转换成判断 send 函数的执行时间。

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