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格式为 应用名-IP-小时正点数-递增号 MessageId每个 应用 + IP + 整点小时 对应: 一个索引文件 和 一个数据文件经过编码后,首4字节为该的大小,从文件中读的时候会用到这个特性 写过程获取MessageBlock中的MessageTree个数,进行遍历获得每个MessageTree的index(索引递增号) 和 每个MessageTree的size(数据大小)设置索引文件的起始位置 索引递增号*6 将该该所对应block数据文件中的起始地址写到索引文件(4字节)将该该block中的偏移量写入索引文件(2字节)将block的内容长度写入数据文件将block的内容写入dataFile MessageBlockWriter.javapublic synchronized void writeBlock(MessageBlock block) throws IOException { block中条数 = null) { try { 跳到block中的偏移量 in.skip(blockOffset); 该值代表长度 int len = in.readInt(); byte; 从block中读取

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PostgreSQL 辟谣任意代码执行漏洞:

近期互联网媒体上流传 PostgreSQL 任意代码执行的漏洞:拥有‘pg_read_server_files’权限的攻击者可利用此漏洞获取超级用户权限,执行任意系统命令。 针对此言论,PostgreSQL 官方2019年4月4日发表声明如下:互联网媒体上报导的有关 PostgreSQL 方面的安全漏洞 CVE-2019-9193,PostgreSQL 安全团队强调这是一个安全漏洞 根据设计,数据库超级用户与运行数据库服务所的操作系统的用户之间同的安全边界,另外 PostgreSQL 服务器允许作为操作系统超级用户(例如“root”)运行。 PROGRAM 的功能并未改变上述设计原则,只是现有的安全边界内添加了一个功能。 我们鼓励 PostgreSQL 的所有用户遵循最佳实践方案,即永远要向远程用户或其他受信任的用户授予超级用户的访问权限。这是系统管理中应遵循的安全操作标准,对于数据库管理也需要遵循。

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    收集?的!

    测试同的平台都要进行信收集,当然,收集这些信是为了进行其它用途而是为了利用这些信去挖掘更深的潜危害的漏洞。  0x05  字典收集软件是帮你自动化,其关键成功的因素,是靠你的字典全全根据企业信和挖掘过程中产生的信以及网上公布的信进行同组合,然后测试同平台的时候再从其中筛选出可靠的,然后组成一个迷你的强悍字典 App方面的信收集 0x01  利用同App市场大家想要测试App问题的时候,思路要扩大化,管App是否还维护 只要还线上,只要域名还可以访问,那么就要去进行测试,大家要学会找同平台搜索App App,因为一个App平台并会包含企业以前和现的所有App,所以要去同的App市场进行收集App。  方面的信收集总结:信的收集就是挖掘漏洞的一个基础步骤,学会同方向进行信收集是决定你能否挖掘出漏洞的一个关键因素

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    架构:看代表

    但是信架构的实践绝对无法简化成一些数据;到处都着模糊性和复杂性。信架构必须依赖于经验、直觉和创造力。我们必须愿意冒险并相信我们的直觉。这就是信架构的“艺术”。 看代表 人们架构中遇到的一个挑战是他们无法轻易地指出它。你有多少次听到有人说:“这个网站的信架构太棒了!”或者“我这个应用程序中找到任何东西!它的信结构实是太糟糕了!” 你敢打赌次数是太多吗?但事实是:你无法轻易看到其中的信架构并意味着它。正如Saint-Exupéry 所说,有时眼睛是无法看到事情本质的。为了说明这一点,考虑一下国际象棋游戏。? 同类型的棋子这个棋盘上以同的方式移动和交互;很多决定这些棋子如何交互的规则。这些棋子范围、数量的同决定了它们对每个军队的相对价值。?现回想一下这套漂亮的木质棋具。 当然,还很多同材质的棋局:既有我们漂亮的木质棋具,又有廉价的、只对磁铁材质的棋具进行了最低限度渲染的“旅行”套装,还有价值数千万美元的“JewelRoyale Chess Set”。 ?

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    如何tweet上识别(一)

    分析线实信等方面的微博记录中打开了新的维度。1.导论我们的方法中,我们解决了两个基本问题。第一个问题涉及谣言相关的线微博。 此外,tweets之间,关于特定的谣言,几乎43%显示发送者相信谣言,这证明了识别实信和被误导人的重要性。表2显示从注释中提取的每个故事的基本统计信。? 第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能,并建立2种捕获他们的特征。Twitter使用户可以重新发送给其他人。 这种交互通常容易检测,因为转发的通常开始具体模式为:RT @user。我们使用这个属性来推断重新发送的。让我们假设一个用户ui从用户uj(ui:”RT @ujt”)转发tweet t。 发布用户和重新推特的用户的区别很重要,因为有些时候用户以某种方式修改重新发送的改变了其意义和意图。下面的例子中,原来的用户引用奥巴马总统。

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    如何tweet上识别(二)

    第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能,并建立2种捕获他们的特征。Twitter使用户可以重新发送给其他人。 这种交互通常容易检测,因为转发的通常开始具体模式为:RT @user。我们使用这个属性来推断重新发送的。让我们假设一个用户ui从用户uj(ui:”RT @ujt”)转发tweet t。 发布用户和重新推特的用户的区别很重要,因为有些时候用户以某种方式修改重新发送的改变了其意义和意图。下面的例子中,原来的用户引用奥巴马总统。 5.3.2网址以前的工作已经讨论了URLTwitter上的信传播的作用。Twitter用户tweet其中共享URL是指外部源或可以解决由Twitter强制的长度限制。 第一个实验中,所采用的方法的有效性用于信检索(IR)框架检索谣言。我们采用的第二个实验里测试了各种特征,以检测用户谣言中的信念。

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    Kafka储原理

    Kafka储格式 储位置及储文件划分 文件储概述   Kafka作为一个高性能的队列中间件,有着高效的储方式。 我们知道Kafka中,是以topic的形式进行逻辑上的隔离,一个topic又可以分为多个分区,当我们发送的时候,会根据某种规则(可以是默认规则,也可以是自定义规则),把储到某个分区当中, LogSegment并是一个文件,而是指多个,kafka中,每个LogSegment对应一个日志文件和两个索引文件,以及可能的其他文件,比如.txnindex后缀的事务日志索引文件。 下面的图片描述了kafka的文件储的构成: 举个例子说明一个,比如我们通过命令行创建了一个topic,名字叫做topic-log-format,这个topic有两个分区,那么就会储文件目录中 文件储示例展示 1.下载kafka,本文下载的是kafka_2.11-1.1.1,然后放置opt目录。

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    Kafka储原理

    Kafka储格式储位置及储文件划分文件储概述  Kafka作为一个高性能的队列中间件,有着高效的储方式。 我们知道Kafka中,是以topic的形式进行逻辑上的隔离,一个topic又可以分为多个分区,当我们发送的时候,会根据某种规则(可以是默认规则,也可以是自定义规则),把储到某个分区当中, LogSegment并是一个文件,而是指多个,kafka中,每个LogSegment对应一个日志文件和两个索引文件,以及可能的其他文件,比如.txnindex后缀的事务日志索引文件。 下面的图片描述了kafka的文件储的构成:举个例子说明一个,比如我们通过命令行创建了一个topic,名字叫做topic-log-format,这个topic有两个分区,那么就会储文件目录中,有两个文件夹 如果到这里对储文件的划分还是清楚也没关系,后面实际操作讲解中,看一遍就知道是怎么回事了。文件储示例展示1.下载kafka,本文下载的是kafka_2.11-1.1.1,然后放置opt目录。

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    队列:Rabbitmq如何保证

    的流程:是由生产者生产了之后,上报给exchange,exchange绑定并储到queue中,再传递给最终的费者手里。 到达了rabbitmq之后,会将数据保到queue里面,queue是到内里面的,过rabbitmq提供了持久化的操作,这个策略如下所示: 1.buffer大约1M左右,写满之后,就会写到磁盘中 对于费者来说,同样也是采用了响应的方式来防止丢失,这一层使用的是ack机制来处理,过这里的ack可以设置成等待ack和等待ack两种,这里我们使用的是设置ack。 问题2:就算费者有超时机制,可是一旦费者发送ack给rabbitmq的时候,丢失,rabbitmq这个一直收到响应的话,会怎么办呢? 这里我们可以采用这个策略,变成死之后,我们可以让生产者再次生产相同的放到rabbitmq当中,如果确定这个使用了,就直接丢弃这个

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    Kafka 储及检索

    Kafka是一个分布式的队列系统,集群服务器的硬盘 Kafka中可以创建多个队列,称为topic,的生产者向topic中发布费者从topic中获取 是海量的, 为了的读写性能,topic被分为多个部分,称为partition,kafka把每个topic的每个partition均匀的分布集群中的同服务器上 所以从整体来看,Kafka的逻辑关系就是:生产者向 实际的储结构中,partition并的物理文件,而是一个目录,命名规则是topic名称加上partition序号,其中包含了这个partition的N个分段储文件segment 分段储也是因为 segment也是一个文件,是由两个物理文件构成:.index索引文件、.log内容文件这两个文件是成对出现,名称一样,只是后缀同 实际的储结构就是这样的 ? 区间的起始值命名,长度固定20位,足的位用0填充 例如储了第0-20条的,segment文件就是: 00000000000000000000.index00000000000000000000.

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    RocketMQ学习六-

    此时的放入是CommitLog中会进行转发到ConsumerQueue和IndexFile中。当然这个过程中,会对文件进行人工干预,进行的修复和恢复。 接着会进入到费端,此时的费者会费者启动之后,进行的核心实现中,进行费,此时的费者会进行费,进入到pullMessageProcessor中,此时会根据费记录好偏移量信 ,同时每天的凌晨4点会启动定时任务将费的文件进行删除。 储的代码store模块中,而store中,我们需要关注的一个类:DefaultMessageStore默认储,它实现了MessageStore储。 销毁储,通常,调用之后所有持久化文件将被移除 * void destroy(); ** * 将以异步方式储到储器中,处理器可以处理下一个请求,而结果完成后等待结果,以异步方式通知客户端

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    你可能并懂 Apache Pulsar 的储模型

    导读:Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目,是下一代云原生分布式流平台,集储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与储分离架构设计,支持多租户、持久化储、多机房跨区域数据复制 目前,Pulsar 支持如下四种订阅模型:ExclusiveFailoverSharedKey_Shared 储模型 每个 Partition Topic 的分布式日志中只储一次这就意味着 ,当 Producer 成功发送到 Topic 之后,这个只会储层储一次,无论你有多少个 Subscription 订阅到这个 Topic 中,实际上操作的都是同一份数据。 Retention 机制 Apache Pulsar 中,使用了 BookKeeper 来作为储层,允许用户将持久化,为了确保会无限期的持久化下去,Pulsar 引入了 Retention 会去更新 Topic 中 Cursor 的位置当某条被所有订阅者都 Ack 之后,这条进入【可以被删除】的状态所有没有被确认的会一直保 Subscription backlog 中TTL

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    通知Notificatio8.0上显示,适配Android8.0

    if (Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.O) { String channelId = chat; String channelName = 聊天 channelName, importance); notificationManager.createNotificationChannel(notificationchannel); } ** * 发送通知 true) .setContentIntent(intentPend) .build(); notificationManager.notify(1, notification); } ** * 发送通知

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    中间件—RocketMQ储(一)一、MQ队列的一般储方式二、RocketMQ储整体架构三、RocketMQ文件储模型层次结构四、总结

    文章摘要:MQ分布式队列大致流程的一发一收一,本篇将为大家主要介绍下RocketMQ储部分的架构 储是MQ队列中最为复杂和最为重要的一部分,所以小编也就放RocketMQ系列篇幅中最后一部分来进行阐述和介绍 : (1)分布式KV储:这类MQ一般会采用诸如levelDB、RocksDB和Redis来作为持久化的方式,由于分布式缓的读写能力要优于DB,所以的读写能力要求都是比较高的情况下,采用这种方式倒也失为一种可以替代的设计方案 小编认为,刷盘为储提供了一种高效率、高可靠性和高性能的数据持久化方式。除非部署MQ机器本身或是本地磁盘挂了,否则一般是会出现无法持久化的故障问题。 )数据(ps:对于该服务线程费篇幅也有过介绍,清楚的童鞋可以跳至费篇幅再理解下)。 RocketMQ中,ConsumeQueue逻辑费队列储的数据较少,并且是顺序读取,page cache机制的预读取作用下,Consume Queue的读性能会比较高近乎内,即使堆积情况下也会影响性能

    1.8K51

    面试题:如何保证丢失?处理重复有序性?堆积处理?

    上面的定义没有错,但就现而言我们日常所说的队列常常指代的是中间件,它的仅仅只是为了通信这个问题。 这样就能保证生产阶段会丢失。阶段需要刷盘之后再给生产者响应,假设写入缓中就返回响应,那么机器突然断电这就没了,而生产者以为已经发送成功了。 这里经常会有同学犯错,有些同学当费者拿到之后直接入内队列中就直接返回给Broker费成功,这是对的。你需要考虑拿到之后费者就宕机了怎么办。 但是一般情况我们是允许这样的,这样就完全可靠了,我们的基本需求是至少得发到Broker上,那就得等Broker的响应,那么就可能Broker已经写入了,当时响应由于网络原因生产者没有收到 过要注意上面提到的丢失的问题,如果你是将接受到的写入内队列之后,然后就返回响应给Broker,然后多线程向内队列,假设此时费者宕机了,内队列里面还未费的也就丢了。

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    天天队列,却知为啥要用?

    面试官心理分析其实面试官主要是想看看:第一,你知知道你们系统里为什么要用队列这个东西?少候选人,说自己项目里用了 Redis、MQ,但是其实他并知道自己为什么要用这个东西。 你要是没考虑过引入一个技术可能的弊端和风险,面试官把这类候选人招进来了,基本可能就是挖坑型选手。就怕你干 1 年挖一堆坑,自己跳槽了,给公司留下无穷后患。 剖析其实就是问问你队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你这个场景里用队列是什么? 要要重发,要要把起来?头发都白了啊!如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面费。 如果新系统需要数据,直接从 MQ 里费即可;如果某个系统需要这条数据了,就取对 MQ 费即可。

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    QT中处理windows

    http:blog.csdn.netsryanarticledetails6744070 为了能处理某些qt无法处理的事件,或者Qt将封装之前能做某些操作等等,我们可以自己处理windows事件。 假如我们想捕获所有窗体上的鼠标中键按下的,我们可以继承一下QApplication类: view plaincopy class MyApplication:public QApplication

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    Kafka 储与索引设计

    中间件的性能好坏,它的储的机制是衡量该性能的最重要指标之一,而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点,动动可以上到几十上百万 TPS,离开它优秀的储设计。 如上图所示,严格按照顺序进行追加,一般来说,左边的储时间都要小于右边的,需要注意的一点是, 0.10.0.0 以后的版本中,Kafka 的体中增加了一个用于记录时间戳的字段,而这个字段可以有 Kafka 的储会按照该主题的分区进行隔离保,即每个分区都有属于自己的的日志, Kafka 中被称为分区日志(partition log),每条发送前计算到被发往的分区中,broker 以上简单介绍了 Kafka 的是如何追加储的,那么具体的储文件中,日志的文件是怎么样的呢? 文件物理位置: log 文件中保的位置,也就是说 Kafka 可根据位移,通过位移索引文件快速找到 log 文件中的物理位置,有了该物理位置的值,我们就可以快速地从 log 文件中找到对应的

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    《RabbitMQ》如何保证被重复

    一 重复为什么会出现重复?重复的原因有两个:1.生产时重复,2.费时重复。 1.1 生产时重复 由于生产者发送给MQ,MQ确认的时候出现了网络波动,生产者没有收到确认,实际上MQ已经接收到了。这时候生产者就会重新发送一遍这条。 max-attempts: 5 # 最大重试次数 initial-interval: 3000 # 重试时间间隔由于重复是由于网络原因造成的,因此可避免重复。 但是我们需要保证的幂等性。二 如何保证幂等性 让每个携带一个全局的唯一ID,即可保证的幂等性,具体费过程为:费者获取到后先根据id去查询redisdb是否。 如果,则正常费,费完毕后写入redisdb。如果,则证明费过,直接丢弃。

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    大数据开发:队列如何确保丢失?

    队列大数据技术生态当中,一直都是值得重视的,开源的队列产品,市面上也少,基于同的场景,需要去匹配同的解决方案。 2、确保可靠传递一条从生产到费完成这个过程,可以划分为三个阶段:生产阶段:这个阶段,从Producer创建出来,经过网络传输发送到Broker端储阶段:这个阶段,Broker 端储,如果是集群,这个阶段被复制到其他的副本上费阶段:这个阶段,Consumer从Broker上拉取,经过网络传输发送到Consumer上①生产阶段生产阶段,队列通过最常用的请求确认机制 ②储阶段储阶段正常情况下,只要Broker正常运行,就会出现丢失的问题,但是如果Broker出现了故障,比如进程死掉了或者服务器宕机了,还是可能会丢失的。 3、小结生产阶段,需要捕获发送的错误,并重发储阶段,可以通过配置刷盘和复制相关的参数,让写入到多个副本的磁盘上,来确保会因为某个Broker宕机或者磁盘损坏而丢失;费阶段,

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    • 消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

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