展开

关键词

COS 数据工作流 + 云函数最佳实践:文件哈希值

用户痛点 COS 对象只提供 CRC64 校验码 由于对象存储的特殊性,COS 存储的对象,目前只提供 CRC64 校验值。 自定义哈希值有开发成本 有的开发者需要 MD5、SHA1、SHA256 等校验值,需要自行实现哈希过程。 03. 解决方案: COS 工作流 + 云函数,自定义 利用 COS 数据工作流 + 云函数新特性,COS 为开发者提供了文件哈希值模板。用户可轻松实现自定义 COS 文件哈希值函数。 ? 即刻触发工作流开始校验码; 04. 选择「 COS 对象的哈希值」模板;     B. 配置足够的内存、执行超时时间;     C.

19520

COS数据工作流+云函数最佳实践 - 文件哈希值

02 用户痛点COS 对象只提供 CRC64 校验码:由于对象存储的特殊性,COS 存储的对象,目前只提供 CRC64 校验值。 自定义哈希值有开发成本:有的开发者需要 MD5、SHA1、SHA256 等校验值,需要自行实现哈希过程。 03 解决方案COS工作流+云函数,自定义利用数据工作流+云函数新特性,COS 为开发者提供了文件哈希值模板。用户可轻松实现自定义 COS 文件哈希值函数。 选择“COS对象的哈希值”模板; B. 配置足够的内存、执行超时时间; C. 该函数模板支持两个环境变量;hashTypeList 指定要法,可选,默认caseType 指定哈希值大小写,可选默认 lowercase,可以传入 uppercase D.

13150
  • 广告
    关闭

    2021云+社区年度盘点发布

    动动手指转发活动或推荐好文,即可参与虎年公仔等百份好礼抽奖!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    使用boost库实现的CRC64示例

    网上比较多的CRC16,CRC32校验实现,但CRC64却很难找,最近也有用到,所以特意地写一个CRC64示例分享给大家。 示例#include string CRC64(const string &inputStr){ boost::crc_optimal crc; crc.process_bytes(str.c_str(

    34830

    Mac 安装 Redis: make install

    syncio.d cluster.d crc16.d endianconv.d slowlog.d scripting.d bio.d rio.d rand.d memtest.d crcspeed.d crc64 setcpuaffinity.d monotonic.d mt19937-64.d anet.d adlist.d dict.d redis-cli.d zmalloc.d release.d ae.d crcspeed.d crc64 cli_common.d mt19937-64.d ae.d anet.d redis-benchmark.d adlist.d dict.d zmalloc.d release.d crcspeed.d crc64 endianconv.o CC slowlog.o CC scripting.o CC bio.o CC rio.o CC rand.o CC memtest.o CC crcspeed.o CC crc64

    34010

    聊聊claudb的exportRDB

    FilterOutputStream,其构造器要求输入OutputStream及Checksum,每次write的时候都会执行cksum.update;其getChecksum方法直接返回cksumCRC64public class CRC64 } }​ @Override public long getValue() { return ~crc; }​ @Override public void reset() { crc = -1; }}CRC64

    15300

    聊聊claudb的exportRDB

    FilterOutputStream,其构造器要求输入OutputStream及Checksum,每次write的时候都会执行cksum.update;其getChecksum方法直接返回cksumCRC64public class CRC64 ; } } @Override public long getValue() { return ~crc; } @Override public void reset() { crc = -1; }}CRC64

    17520

    (一)Redis结构解析

    11个包,这样每个包中的文件就比较可接受了,但是分出这个类别,我也是花了一定时间,思考了下,Redis下的主要的一些文件的特征,最后定的,应该是比较全的了。 6.lzf_d.c 压缩法系列7.rand.c 用于产生随机数8.release.c 用于发步时使用9.sha1.c sha加密法的实现10.util.c 通用工具方法11.crc64.c 循环冗余校验 .latency.c 延迟类5.migrate.c 命令迁移类,包括命令的还原迁移等6.notify.c 通知类7.object.c 用于创建和释放redisObject对象8.pqsort.c 排序法类 10.rio.c redis定义的一个IO类11.slowlog.c 一种日志类型的,与hyperloglog.c类似12.sort.c 排序法类,与pqsort.c使用的场景不同13.syncio.c .sentinel.c2.setproctitle.c3.valgrind.sh4.redisassert.h 我分析的此Redis源代码是目前最新的代码redis-2.8.17,确保是最新的,新加了crc64

    43450

    COS 数据工作流 + Serverless云函数自定义处理能力发布!

    03 方案优势低成本:毫秒粒度按量费,在空闲时自动缩容,极大节省服务器成本。 与传统本地转码相比,成本可以降低 60% 以上;高并发:根据请求自动调整服务资源,支持上万台节点同时扩容,消除并发压力;灵活定制:可根据业务需要,自定义函数的处理逻辑,也可平滑迁移本地逻辑上云,满足开发者不同场景需求 最佳实践二:文件校验值COS 文件上传下载场景下,为保证文件完整性,用户需要文件的哈希值。 目前 COS 只提供 CRC64 值,当用户需要使用MD5、SHA1、SHA256值校验时 ,可使用工作流结合自定义函数模板。 操作说明:创建工作流的自定义函数节点时,选择“COS对象的哈希值”,即可自动执行文件哈希值。以下截图是后的哈希值示例。05 结语更多自定义处理能力,等你来实现!

    12210

    【推荐】腾讯云COS对象存储&音视图文内容审核&自动化云端审核热销中!

    可视化操作:一键配置,简化开发流程,无需编码工作,大幅提升研发效率多样化选择:支持 MD5 、SHA1 、SHA256、CRC64,满足各场景用户需求自动化执行:文件上传 COS 后,即刻触发自动化工作流开始校验

    13640

    COS 数据工作流 + Serverless云函数自定义处理能力发布!

    03方案优势低成本:毫秒粒度按量费,在空闲时自动缩容,极大节省服务器成本。 与传统本地转码相比,成本可以降低 60% 以上;高并发:根据请求自动调整服务资源,支持上万台节点同时扩容,消除并发压力;灵活定制:可根据业务需要,自定义函数的处理逻辑,也可平滑迁移本地逻辑上云,满足开发者不同场景需求 最佳实践二:文件校验值COS 文件上传下载场景下,为保证文件完整性,用户需要文件的哈希值。 目前 COS 只提供 CRC64 值,当用户需要使用MD5、SHA1、SHA256值校验时 ,可使用工作流结合自定义函数模板。 操作说明:创建工作流的自定义函数节点时,选择“COS对象的哈希值”,即可自动执行文件哈希值。以下截图是后的哈希值示例。05结语更多自定义处理能力,等你来实现!

    11250

    CRC32法冲突概率测试和分析

    最近因为某个业务需要用到CRC32法,但业务又不能容忍重复的数值出现,于是自然就想了解一下CRC32法的冲突概率(或者叫碰撞概率)。 enter image description here既然网上的不靠谱,那就自己来验证吧,写个php脚本很简单,我的第1次验证模型是这样的: 取1个整型值作为初始值,然后递增1000W次,每次crc32 ): CRC16 - CRC64 test results on 18.2M dataset 结果摘要如下:Summary, 18.2 million sample test dataset, number 由于CRC32法是通用的,因此也就不存在不同语言实现机制不同的问题,于是我把目光转向了测试模型,问题果然在这里。 我的测试模型:crc32(i++),这个模型输入进去的原值只是某个范围内连续的数据,并不是完全随机的. 于是我稍微修改一下:crc32(md5(i++)),这样就保证输入的原值是完全随机的。

    2.2K90

    Redis源码解析——前言

    在没有源码的情况下,可以想象出它应该是通过网络服务、指令解析、特殊的内存结构设(方便增删改查)、持久化等技术构成。然后我们在战术上要重视它各个技术的实现,特别是一些我们没想到的一些技术。 很多技术细节、法等都是一带而过。这个过程只为了达到一个效果:大致清楚每个文件都是为了解决哪类问题的。其实第一遍“扫”代码并不能完全达到这个效果,但是能预判出我们确定需要使用的技术对应的文件就行了。 Geohash-int是一种地理编码法。它将二维经纬度信息转换成Int型数据。        上面这些第三方库,我们不会全部去看。 Geohash-int是一套法,除非它提供的特性对redis非常重要,否则之后应该也不会去阅读。Linenoise是用于命令行编辑的,它也非Redis主要功能,可以不用去看。 intset.o syncio.o cluster.o crc16.o endianconv.o slowlog.o scripting.o bio.o rio.o rand.o memtest.o crc64

    41920

    COS 数据工作流 + Serverless云函数自定义处理能力发布!

    与传统本地转码相比,成本可以降低 60% 以上; 高并发 根据请求自动调整服务资源,支持上万台节点同时扩容,消除并发压力; 灵活定制 可根据业务需要,自定义函数的处理逻辑,也可平滑迁移本地逻辑上云, 文件校验值 COS 文件上传下载场景下,为保证文件完整性,用户需要文件的哈希值。 目前 COS 只提供 CRC64 值,当用户需要使用 MD5、SHA1、SHA256 值校验时 ,可使用工作流结合自定义函数模板。 操作说明 创建工作流的自定义函数节点时,选择「 COS 对象的哈希值」,即可自动执行文件哈希值,以下截图是后的哈希值示例。 ? 还有更多自定义处理能力,等你来实现! 04. CDN 日志备份 支持将 CDN 访问日志转储至指定存储桶中,以便于用户通过日志进行热门资源分析、活跃用户分析或用于平均响应时间、平均下载速度等指标。 3.

    12130

    Redis持久化 aof和rdb的原理配置(上)

    4)子进程创建RDB文件,根据父进程内存生成临时快照文件,完成后对原有文件进行原子替换 执行lastsave命令可以获取最后一次生成RDB的时间,对应info统的rdb_last_save_time选项 5)进程发送信号给父进程表示完成,父进程更新统信息,具体见info Persistence下的rdb_*相关选项。 #yes是开启,no是关闭,默认开启stop-writes-on-bgsave-error yes#是否压缩rdb文件,rdb文件压缩使用LZF压缩法,压缩会消耗一些cpu,不压缩文件会很大#yes开启 ,no关闭,默认开启rdbcompression yes#使用CRC64法来进行数据校验,防止RDB是错误的,但是这样做会增加大约10%的性能消耗#yes开启,no关闭,默认开启rdbchecksum

    16320

    Redis 持久化之RDB持久化

    如果是的话,redis会采用LZF法进行压缩。如果你不想消耗CPU来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能,但是存储在磁盘上的快照会比较大。rdbchecksum :默认值是yes。 在存储快照后,我们还可以让redis使用CRC64法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能。

    19320

    对atbus的小数据包的优化

    如果说对比大部分其他开源的类似的库,这个QPS应该还还可以。虽然现在忘记了那些个框架的名字,我以前接触过的一些用于游戏的通信中间件,QPS在10w-20ws之间已经是比较高的了。 所以也是这些原因,要不是看了一下以前跑的腾讯的tbus的压力测试,还真没优化的划。 这显然很不正常,后来用valgrind做了下cpu profile,发现90%的CPU耗费在数据块的hash值上。 因为atbus里所有类型的通道都会有催数据做hash而后校验。 而这个hash最早是我自己乱搞的一个很简单的法,很容易碰撞,后来为了严谨一些则换成了CRC32和CRC64。而替换之前是没有这个问题的。 问题就在于这里,使用map方式实现的CRC32和CRC64性能太差了。我还不清楚具体的原因,不过猜测可能和CPU命中率有关。后来看了下jemalloc的源码,里面用了MurmurHash V3法。

    29520

    、雾、边缘、霾、海......

    都是为了应用服务!物联网的发展极大的促进了各种形式的!我们都很熟悉云,一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享设施、存储设备、应用程序等资源的模式。 作为云延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题的补充:边缘和雾甚至海等等开始被提出,以弥补云的一些短板问题! 雾可理解为本地化的云边缘(Edge Computing)边缘可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运程序。 还有:霾:霾可以简单理解为垃圾云或雾,就是云和雾的对立面。 认知:人工智能领域的概念了,认知的一个目标是让机系统能够像人的大脑一样学习、思考,并做出正确的决策。

    1.4K20

    聊聊claudb的importRDB

    CheckedInputStream in; public RDBInputStream(InputStream in) { this.in = new CheckedInputStream(in, new CRC64

    18010

    聊聊claudb的importRDB

    CheckedInputStream in;​ public RDBInputStream(InputStream in) { this.in = new CheckedInputStream(in, new CRC64

    15900

    扩展Redis:增加Redis命令

    intset.o syncio. o cluster.o crc16.o endianconv.o slowlog.o scripting.o bio.o rio.o rand.o memtest.o crc64

    17720

    相关产品

    • 高性能计算平台

      高性能计算平台

      弹性灵活、性能卓越、自助化的计算资源管理服务,实现弹性使用云上高性能计算资源的需求。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券