很多时候我们获得密码之后进入后台管理的界面,有些上传的漏洞或者sql注入无法getshell,但是如果发现连接mysql服务的数据包中可以传参,那么我们就可以尝试控制连接mysql服务器,反序列化代码来得到shell。所以该漏洞的关键只需要能够控制客户端的jdbc连接,在连接阶段就可以进行处发反序列化。这篇文章也不深入理解mysql的协议。使用idea maven项目创建,在pom中导入jdbc的坐标。(5版本的在5.1.40以下,8版本的在8.0.20以下)导入之后在右边点击maven图标导入。
如果前面有两条路,一条很长,但是能很平稳的走到终点,另一条需要飞檐走壁,但很快就能到终点。你跟混子说,让他走平稳的长路,但他不会听你的,他自以为自己可以飞檐走壁,结果不仅自己摔了,还把路给炸了。但用Java,在语言层面限制他只能走平稳的长路,让他没有办法做其它选择。这样对项目来说最安全。
这应该是一个很早以前就爆出来的漏洞,而我见到的时候是在TCTF2018 final线下赛的比赛中,是被 Dragon Sector 和 Cykor 用来非预期h4x0r’s club这题的一个技巧。
基本用法(导入文件test.txt到table1表中,txt文件中的行分隔符为\r\n,默认tab键为字段分隔符,txt文件中的每个字段按顺序对应column1、column2,。。。导入表中)
public class JDBCutil { private static final String DB_DRIVER = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"; private static final String DB_CONNECTION_URL = "jdbc:mysql://localhost/x"; private static final String DB_USERNAME = "root"; private static final S
上一篇文章已经编写了mysql查询以及生成请求api的body数据,那么本章节我们来继续编写解决body序列化json过程中的datetime转化问题。
这应该是一个很早以前就爆出来的漏洞,而我见到的时候是在TCTF2018 final线下赛的比赛中,是被 Dragon Sector 和 Cykor 用来非预期h4x0r's club这题的一个技巧。
本文演示了如何在Spring Boot中将Redis作为缓存使用,具体的内容包括:
Overthinking ruins you. Ruins the situation, twists it around, makes you worry and just makes everything much worse than it actually is.
在讲解sparkStreaming优化方法之前先看几个sparkStreaming的监控指标:
Redis和MySQL都是非常流行的开源数据库,各自有其独特的用途和优点。Redis是一个基于内存的键值存储系统,适用于缓存和高速读取操作。而MySQL是一种关系型数据库管理系统,适用于数据存储和复杂查询操作。在某些情况下,将两个数据库集成在一起可以实现更强大的功能。
在实际工作中,经常会遇到查询的任务,比如根据某些rs号,检索dbsnp数据库,提取这些snp位点的信息,对于这样的任务,最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典,然后检索特定的key即可。
面试过程:21届应届生,9月投的校招qax,10月笔试,11月简历被捞,通知一面。
本文转载java知音
其中 requests.get() 通过 GET 方法向靶机发起请求,res.text 则回去请求返回的文本,并且我们已知密码错误时返回的文本内容为『密码错误,为四位数字。』,因此直接比对即可。
说到数据库事务,大家脑子里一定很容易蹦出一堆事务的相关知识,如事务的ACID特性,隔离级别,解决的问题(脏读,不可重复读,幻读)等等,但是可能很少有人真正的清楚事务的这些特性又是怎么实现的,为什么要有四个隔离级别。
知识点:代码审计,phpmyadmin任意文件包含漏洞 参考:phpmyadmin 4.8.1任意文件包含
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称,使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游,供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等.
最近在读 《MySQL 技术内幕 InnoDB 存储引擎》,里面提到的各种概念都很新鲜,以前听说过脏读、幻读、不可重复读,但是对于概念不甚了解,于是查了一下,这里做个笔记。
关于时区的概念,想必大家都有些了解。我们的地球被划分为24个时区,北京时间为东八区,而美国的太平洋时间为西八区,和我们差了16个小时。
这周将会持续更新跟着官方文档学Python系列文章,主要是围绕web框架以及其他后端组件的官方文档展开学习。日拱一卒,让我们开始吧!
Redis 有五种常见的数据类型:string、list、hash、set、zset。讲真,我以前只用过 Redis 的 string 类型。
十多年来,NAS中已经存在的目录和文件达到10亿之多,在设计和开发备份系统的过程中碰到了很多挑战,本文将分享大量文件名记录的树形结构存储实践。
关系型数据库在TPS上的瓶颈往往会比其他瓶颈更容易暴露出来,尤其对于大型web系统,由于每天大量的并发访问,对数据库的读写性能要求非常高;而传统的关系型数据库的处理能力确实捉襟见肘;以我们常用的MySQL数据库为例,常规情况下的TPS大概只有1500左右(各种极端场景下另当别论)。
本文只是将学习过程中需要深刻记忆,在工作中常用的一些命令或者知识点进行一个罗列并阐释,不会全面的将所有内容进行讲解。大家可以在了解了Django框架和DRF框架之后再来看这篇文章。否则会有点不知所云。
一般我们搞定接口,都是用restful API. rest 指的是一组架构约束条件和原则,提供了一个新的架构设计思路,满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是 RESTful
本节的目的不在于去教大家理解docker容器(讲docker就脱离了我们课程的核心,我们的课程是Spring Boot 不是docker),而是希望通过docker的方式快速的为大家搭建一个redis数据库,从而方便大家学习使用。
事务就是应用程序中的一系列操作,所有操作必须都成功完成,否则,每个操作中所做的更改都必须被撤销到更改之前状态。也就是说事务的结束有两种情况,当事务中的所有操作全部执行成功时,事务提交;当事务中的操作部分执行成功,部分失败时,事务回滚。
以上所有的结构都可以采用redisObject来表示,redisObject中,type表示的是属于哪种数据类型,encoding表示底层实现的该数据类型的数据结构。
本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来,这些业务或多或少相信大家都遇到过,因此在这里分享给大家,大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下,
在开启DefaultTyping的情况下,jackson在反序列化json时,可以指定反序列化类,且可以指定一个基础类型的值作为这个类的构造函数的参数的值。
2016 年,我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文(一、二)。在这两篇博文中,我们介绍了 Schemaless 的设计,并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
迷你天猫商城是一个基于Spring Boot的综合性B2C电商平台,需求设计主要参考天猫商城的购物流程:用户从注册开始,到完成登录,浏览商品,加入购物车,进行下单,确认收货,评价等一系列操作。作为迷你天猫商城的核心组成部分之一,天猫数据管理后台包含商品管理,订单管理,类别管理,用户管理和交易额统计等模块,实现了对整个商城的一站式管理和维护。
因为业务需求的需要,我们需要在原来项目中的一个DTO类中新增两个字段(我们项目使用的是dubbo架构,这个DTO在A项目/服务的domain包中,会被其他的项目如B、C、D引用到)。但是这个DTO对象已经在Redis缓存中存在了,如果我们直接向类中增加字段而不做任何处理的话,那么查询操作查出来的缓存对象就会报反序列化失败的错误,从而影响正常的业务流程,那么来看一下我的解决方案吧。
并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时,产生了事务,因此产生写锁,每当一个获取了事务的线程把锁释放,另一个排队线程才能拿到写锁,QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系,事务执行时间越短,并发性越高,这也是要将费时的I/O操作移出事务的原因。
在了解完事务可能出现的问题之后,我们就来学习数据库系统中为了解决这些问题所提供的策略,那就是 事务隔离机制 。其实从名字中就可以看出来,这个功能的主要作用就是隔离不同的事务,从而达到最终的事务一致性。
项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时,产生了事务,因此产生写锁,当一个获取了事务的线程
最近笔者在搭一个自己的小框架,基于SpringBoot全家桶整合了SpringSecurity、Redis、MyBatis-Plus、RSA加密等,所以我打算将搭建过程记录下来以做学习只用,好了废话不多说,下面开始。
本文总结个人在使用Redis存储列表数据业务场景下的一些思路。平常在使用数据查询时,我们一般会将查询出来的数据使用json_encode()序列化一下,然后根据数据ID存储到Redis中。这样针对列表类的数据,或许就不是很好的实现了(因为涉及到分页计算)。本文使用String和zset类型实现这样的功能。
(2) 对于使用like的查询,查询如果是’%xx’不会使用到索引。而’xx%’会使用到索引。
Hive.png Hive 运行方式 命令行 脚本 jdbc webui 搭建模式 local 单用户模式 远程模式/多用户模式 一般模式 Beeline · 服务器hiveserver2启动 · 客户端beeline连接 HQL 建表(create) 内部表 · hive管理,删除表时源数据消失 外部表 · 非hive管理,删除表时源数据不消失 查看表描述(desc) DML 和sql基本类似,用到查询即可 分区 静态分区 动态分区 分桶 适用场景 抽样 map-join 索引 提高检索性能 SerDe
两个月没更新原创了,实在惭愧。没有借口,就是因为自己懒了。最近看了「刻意学习」,这本书谈的是学习与行动的关系,书中提到了「持续行动」 这个概念,意思就是:我们要去实实在在地去做一些事情,而且是每天都做,才能称之为「持续行动」。看完这本书以后,我意识到我必须要做些什么,那就是写作。
导语 | 伴随着Snowflake的成功,重新激活了数据分析市场,大大小小的创业公司不断创立,各种OLAP的开源产品层出不穷。其中,ClickHouse凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩,但其在功能特性、易用性等方面都还有较多不足。同时,在OLTP、对象存储、Elasticsearch、MongoDB等系统中累积了大量数据和分析需求,不能较好的得到满足。因此,我们希望以Clickhouse为基础,借鉴Snowflake的设计思路,打造一款高性能的云原生OLAP数仓,为用户提供多数据源、多场景下的一站式数据分析平台。
Redis作为最受欢迎的NoSQL数据库之一,包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库
SpringBoot项目使用redis非常简单,pom里面引入redis的场景启动器,在启动类上加@EnableCaching注解,项目启动会自动匹配上redis,这样项目中就可以愉快地使用了, 使用方法:要么使用@Cacheable一类的注解自动缓存,要么使用RedisTemplate手动缓存。 (前提是你的本机或者是远程主机要先搭好redis环境) 虽然SpringBoot好用,但这里也有好多坑,SpringBoot和MySQL一样,易学难精,阳哥说的对,练武不练功,到老一场空。 下面,我将详细记录整合步骤
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse,简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流,面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库,由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的,Yandex是做搜索引擎的,就类似与Google,百度等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云