本次我们将采用两种方法实现登录的安全性，首先介绍拦截器和过滤器。 一、 过滤器和拦截器： 过滤器产生的时间/开始工作的时间： 进入Tomcat之后，但是在进servlet之前。Interceptor进入了servlet 所以拦截器拦截的是动作，而过滤器拦截的是不合理的跳转页面。
什么是“中间人攻击”？ 中间人攻击（Man-in-the-Middle Attack，简称“MiTM攻击”）是一种“间接”的入侵攻击，这种攻击模式是通过各种技术手段将受入侵者控制的一台计算机虚拟放置在网络连接中的两台通信计算机之间，这台计算机就称为“中间人”。入侵者把这台计算机模拟一台或两台原始计算机，使“中间人”能够与原始计算机建立活动连接并允许其读取或篡改传递的信息，然而两个原始计算机用户却认为他们是在互相通信，因而这种攻击方式并不很容易被发现。所以中间人攻击很早就成为了黑客常用的一种古老的攻击手段，并
Wireshark的作者Gerald Combs，于1998年由于在校项目需求而开发，早期名为Ethereal。Wireshark是世界上最重要和最广泛使用的网络协议分析仪。
Java程序员面试题集（86-115） 摘要：下面的内容包括Struts 2和Hibernate的常见面试题，虽然Struts 2在2013年6月曝出高危漏洞后已经显得江河日下，而Spring MVC的异军突起更加加速了Struts 2的陨落，但面试中仍然有可能被问及和此框架相关的内容，毕竟Struts 2曾经被阿里巴巴、京东以及政府企业门户网站广泛采用。另一方面，Hibernate目前仍然是ORM框架中的中坚力量，MyBatis在此领域也有不容忽视的一席之地，因此了解这两个ORM框架对Java程序员
Mac哪款数据库管理工具好用呢？DBeaverEE for Mac是一款运行在MacOS上通用的数据库管理工具。易用性是DBeaverEE的主要目标，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle等常用数据库。操作简单，功能强大。
**Zuul 的核心技术就是过滤器，该框架提供了 ZuulFilter 接口让开发者可以自定义过滤规则。
当您的应用程序运行缓慢时，反射操作是指责数据库查询。 毫无疑问，一些更为奢侈的拖延可能会因为缺失的指数或不必要的锁定而被指责，但还有其他潜在恶作剧，包括网络和应用本身。 Dan Turner指出，你可以节省大量的时间和金钱，通过努力确定问题所在的位置，然后潜入细节。 低应用程序首先影响终端用户，但是整个团队很快就会感受到影响，包括DBA，Dev团队，网络管理员以及照管硬件的系统管理员。 有这么多人参与，每个人都有自己的看法，可能的原因，可能很难确定瓶颈在哪里。 一般来说，SQL Server应用程序的性能问
一套分布式微服务集群可能会运行几个或者几十个网关（gateway），以及几十个甚至几百个Provider微服务提供者。如果集群的节点规模较小，那么在会话共享关系上，同一个用户在所有的网关和微服务提供者之间共享同一个分布式Session是可行的，如图6-8所示。
Grafana能够支持各种类型的数据源，提供对应数据源的查询编辑器，通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。
安全框架，简单说是对访问权限进行控制，应用的安全性包括用户认证（Authentication）和用户授权（Authorization）两个部分。
本文介绍了永洪BI在创建数据集模块中的常见设置，包括新建层次、新建文件夹、设置字段别名、设置字段可见性、设置数据加载条数以及数据级别的权限设置。同时，本文还提供了相应的示例和截图，以帮助用户更好地理解设置的方法和意义。通过这些设置，用户可以更好地组织和管理数据，并利用永洪BI的强大分析功能进行数据分析。
在 Zabbix 中，一直是根据配置的更新轮询时间，周期性检查新的监控项的值。大多数更新轮询周期非常短，但仍有一些更新轮询周期较长的（包括低级别发现规则），因此，在实际场景中，可能需要更快速地检查新的监控项值，比如立即收集可发现资源的变化。
一.模型级查询过滤器（Model-level query filters） ef core2.0包含了一个新特性，我们叫他模型级查询过滤器（Model-level query filters）。此特性允许使用Linq查询表达式直接定义在实体类型的元数据模型上。这样的过滤器会自动应用到任何LINQ查询所涉及的那些实体类型，包括间接引用的实体类型（对象引用，导航属性）。这个特性的一些常见应用是： 软删除-定义一个 IsDeleted 属性 多租户-定义一个 TenantId 属性 示例代码： 1 pub
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Apache Shiro是一个功能强大、灵活的，开源的安全框架。它可以干净利落地处理身份验证、授权、企业会话管理和加密。越来越多的企业使用Shiro作为项目的安全框架，保证项目的平稳运行。
任务要求如下：(下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_43753724/12559096?spm=1001.2014.3001.5503) 大作用题目:
面大厂环节中，手撕算法是特别重要的一个考察环节，基本每一轮都有算法题需要在面试中现场写，不过也不是所有公司都要求，有一些中小公司，不要求算法。
前言 本文主要讲解的知识点有以下： Shiro授权的方式简单介绍 与Spring整合 初始Shiro过滤器 一、Shiro授权 上一篇我们已经讲解了Shiro的认证相关的知识了，现在我们来弄Shiro
Idera, Inc.一直专注于用户，并帮助软件用户在业务中做出实时技术决策。在过去的20年中，Idera, Inc.为更多人提供了更多工具和创新，并通过扩展Idera, Inc.品牌组合将自己确立为值得信赖的顾问。
MongoDB相对于RDBMS的优势 模式少 -MongoDB是一个文档数据库，其中一个集合包含不同的文档。一个文档之间的字段数，内容和文档大小可能会有所不同。 单个对象的结构清晰。 没有复杂的联接。 深入的查询能力。MongoDB支持使用与SQL几乎一样强大的基于文档的查询语言对文档进行动态查询。 sql Tuning(优化) 易于扩展 不需要将应用程序对象转换/映射到数据库对象。 使用内部存储器存储（窗口式）工作集，从而可以更快地访问数据 RDBMS:关系数据库管理系统 为什么要使用MongoDB 面
我们最近发布了 Jmix 的 2.1 版本。这篇文章中，我们将介绍这个新版本中增加的新功能和改进。
hbase是一款分布式数据库. 其对数据的索引只通过row key进行. 在存储数据的时候, 通过row key的排序进行存储. 在面对一个新的数据库时, 深究其原理并不知一个明智的选择, 正如开车一般, 大多数人都是先学会开车, 然后在开车的过程中车子出故障了, 再慢慢学着去修理. 不管怎么说, 第一步都是要先会使用.
基本上涉及到用户参与的系统都要进行权限管理，权限管理属于系统安全的范畴，权限管理实现对用户访问系统的控制，按照安全规则或者安全策略控制用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源。
在shiro.ini 中配置的结点urls可能是shiro中处理web项目比较核心的部分，在这里边配置各个过滤器的规则。 如果你想使用需要在web.xml中配置 <filter> <filter-name>ShiroFilter</filter-name> <filter-class>org.apache.shiro.web.servlet.ShiroFilter</filter-class> </filter> <filter-mapping> <filter-name>Shir
git社区有很多好用的开源脚手架项目，一般都是后台管理系统，比如renren-fast、guns等。这里我有两个疑问：
当下流行的两种企业开发MVC开源框架，是我们Java程序猿必备知识能力。MVC，即模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。框架之所以流行，在于其易复用和简化开发，精髓在思想，掌握了核心思想，我们掌握其他类似框架也不会有问题，建议大家有精力的话读一下框架源码，尤其是Spring。 1SSH和SSM定义 SSH 通常
在上篇教程中，学院君给大家介绍了 UV 统计功能的实现思路，如果访问量较小，使用 SET 即可，如果访问量很大，可以使用 HyperLogLog 来降低存储空间和优化性能。
flask默认提供模型操作，但是并没有提供ORM，所以一般开发的时候我们会采用flask-SQLAlchemy模块来实现ORM操作。 SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy 是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展。 SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/
级联故障是高吞吐量分布式系统中不可用的主要原因之一。在过去的四年中，Lyft 已从单体架构转变为数百种微服务。随着微服务数量的增加，由于级联故障或意外内部拒绝服务导致的中断次数也在增加。今天，这些故障情况在 Lyft 基础设施中基本上已经解决。Lyft 部署的每项服务都会自动获得吞吐量和并发保护。通过对我们最关键的服务进行一些有针对性的配置更改，基于负载的事件减少了 95％，从而影响了用户体验。
在Flask-SQLAlchemy中，插入、修改、删除操作，均由数据库会话管理。 会话用 db.session 表示。在准备把数据写入数据库前，要先将数据添加到会话中然后调用 commit() 方法提交会话。 在 Flask-SQLAlchemy 中，查询操作是通过 query 对象操作数据。 最基本的查询是返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。 在视图函数中定义模型类 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import S
大三学期渐末，事情也挺多的，上周就开始着手整合SSH框架，到现在才真正的完成，过程中碰到了许多小问题（小问题大折腾，哭脸.jpg）。本着善始善终的原则，最终把它给完成了。 本篇文章就在： win7
要在 Windows 系统上安装 MongoDB，首先需要在 MongoDB 的官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载 MongoDB 的安装包，如下图所示：
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 大家都知道，在计算机中，IO一直是一个瓶颈，很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生，今天聊一聊过滤器，先说一个场景： 业务后端涉及数据库，当请求消息查询某些信息时，可能先检查缓存中是否有相关信息，有的话返回；如果没有的话可能就要去数据库里面查询，这时候有一个问题，如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据，那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询。如果再多一些，数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作，那么如何将
首先，Spring Boot 2.0 需要 Java 8 或更高版本。不再支持 Java 6 和 7 了。
课程内容 Ø本地数据库 Ø在应用程序中处理数据 Baby Name Eliminator是一种通过输入性格特征而获取婴儿名字的应用程序（我和我的妻子用这种方法来为两个儿子取名字）。与采用头脑风暴的方式取名字、而后又担心错过了最好的名字不同，本应用程序使得我们利用淘汰法为婴儿取名。 Baby Name Eliminator建立在一个巨大的数据库之上，它存放了美国范围内使用的36,065个男孩名字和60,438个女孩名字。在我们选定性别以后，应用程序会使用多种过滤器来缩小名字列表。这些过
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，支持多个EB级数据源的分析工作负载。Presto用于低延迟的交互式用例以及Meta的长时间运行的ETL作业。它最初于2013年在Meta推出，并于2019年捐赠给Linux基金会。在过去的十年中，随着Meta数据量的超级增长以及新的SQL分析需求，维护查询延迟和可扩展性对Presto提出了令人印象深刻的挑战。其中一个最重要的优先事项是确保查询可靠性不会随着向更小、更弹性的容器分配的转变而退化，这需要查询在显著较小的内存余量下运行，并且可以随时被抢占。此外，来自机器学习、隐私政策和图形分析的新需求已经促使Presto维护者超越传统的数据分析。在本文中，我们讨论了近年来几个成功的演变，这些演变在Meta的生产环境中将Presto的延迟和可扩展性提高了数个数量级。其中一些值得注意的是分层缓存、本地矢量化执行引擎、物化视图和Presto on Spark。通过这些新的能力，我们已经弃用了或正在弃用各种传统的查询引擎，以便Presto成为为整个数据仓库服务的单一组件，用于交互式、自适应、ETL和图形处理工作负载。
HBase 数据库默认的客户端程序是 HBase Shell，它是一个封装了 Java 客户端 API 的 JRuby 应用软件。用户可以在 HBase 的 HMaster 主机上通过命令行输入 hbase shell，即可进入 HBase 命令行环境，以命令行的方式与 HBase 进行交互。使用 quit 或 exit 命令可退出 HBase 命令行环境。
用户的数据一般都是存储于数据库，数据库的数据是落在磁盘上的，磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。
JDK 16 刚发布半年（2021/03/16），JDK 17 又如期而至（2021/09/14），这个时间点特殊，蹭苹果发布会的热度？记得当年 JDK 15 的发布也是同天
Jdk 是 java 开发人员在开发过程使用的软件开发包，他提供了 java 的开发环境和运行环境 JRE 是 Java Runtime Enviroment 是指 Java 的运行环境
来源：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html
博客：https://www.jianshu.com/u/9fcd71535294
我们可以以shell的方式来维护和管理HBase。例如：执行建表语句、执行增删改查操作等等。 4.1 需求 有以下订单数据，我们想要将这样的一些数据保存到HBase中。 订单ID 订单状态 支付金额 支付方式ID 用户ID 操作时间 商品分类 001 已付款 200.5 1 001 2020-5-2 18:08:53 手机; 接下来，我们将使用HBase shell来进行以下操作： 1.创建表 2.添加数据 3.更新数据 4.删除数据 5.查询数据 4.2 创建表 在HBase中，所有的数据也都是保存在表中的。要将订单数据保存到HBase中，首先需要将表创建出来。 4.2.1 启动HBase Shell HBase的shell其实JRuby的IRB（交互式的Ruby），但在其中添加了一些HBase的命令。 启动HBase shell： hbase shell 4.2.2 创建表
至于性能和运维成本，则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护，单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
管道和过滤器 管道和过滤器是八种体系结构模式之一，这八种体系结构模式是：层、管道和过滤器、黑板、代理者、模型-视图-控制器（MVC） 表示-抽象-控制（PAC）、微核、映像。 管道和过滤器适用于需要渐增式处理数据流的领域，而常见的“层”模式它 能够被分解成子任务组，其中每个子任务组处于一个特定的抽象层次上。 按照《POSA(面向模式的软件架构)》里的说法，管道过滤器（Pipe-And-Filter）应该属于架构模式，因为它通常决定了一个系统的基本架构。管道过滤器和生产流水线类似，在生产流水线上，原材料在流水
大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景:
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