[数据传输工具最大行数限制调优]的搜索结果

在处理大数据传输和交换任务时，Datax作为一款高效的数据同步工具，其最大行数限制问题的解决方案具有广泛的应用价值。近期，随着数据量爆炸式增长，越来越多的企业和团队在使用Datax进行大规模数据迁移或整合过程中，可能会频繁遭遇此类问题。因此，深入理解和灵活应对这一限制显得尤为重要。 在实际操作中，不仅需要根据数据量合理分批处理，还应关注Datax的并发配置优化以及数据库表结构设计，如MySQL、Oracle等目标库可能存在的max insert row count参数设置。同时，通过实时监控系统性能与资源占用情况，可以更精准地调整Datax作业参数，以适应不断变化的数据处理需求。 此外，随着技术的发展，不少云服务商也针对此类场景推出了更高级别的数据迁移服务，支持自动分片、动态扩容等功能，从而有效避免单次操作的数据量限制问题。例如，阿里云推出的DTS（Data Transmission Service）就提供了超大数据量下的稳定、高效迁移方案，用户无需过于关注底层细节，即可实现大规模数据的无缝迁移。 总之，在面对Datax或其他数据同步工具的最大行数限制挑战时，一方面要掌握并运用现有工具的高级配置技巧，另一方面也要关注业界最新的数据迁移服务和技术趋势，以提升整体数据处理效率和可靠性，更好地满足业务发展对数据处理能力的需求。

...理 引言 在大数据处理中，数据迁移是一个必不可少的环节。DataX作为阿里巴巴开源的一款大数据工具，可以有效地完成这个任务。不过，在实际操作的时候，咱们可能免不了会遇到一些小插曲。就拿DataX来说吧，如果它的并行度设置得不够科学合理，那可能会让数据迁移的速度慢得像蜗牛一样，让人干着急。 本文将深入探讨如何合理设置DataX的并行度，以提高数据迁移效率。 数据迁移的重要性 随着大数据的发展，数据量的增长速度远超过我们的想象。这就需要我们在数据迁移时尽可能地提高效率，减少数据迁移的时间成本。 DataX并行度设置的影响因素 DataX的并行度设置直接影响到数据迁移的速度。一般来说，并行度越大，数据迁移速度越快。但是呢，如果我们一股脑儿地随便增加并行度，可能不仅白白浪费资源，还会引发数据不一致这类头疼的问题。 因此，我们需要根据实际情况来调整并行度的设置。 如何合理设置DataX的并行度 那么，如何合理设置DataX的并行度呢？这里，我们将从以下几个方面进行探讨： 数据库容量 首先，我们需要考虑的是数据库的容量。如果数据库是个大胖子，那咱们就可以给它多分几条跑道，让数据迁移跑得飞快。换句话说，就是当数据库容量超级大的时候，我们可以适当提升并行处理的程度，这样一来，数据迁移的速度就能噌噌噌地往上窜了。 例如，如果我们有一个包含1TB数据的大规模数据库，我们可以设置并行度为1000。 java // 设置并行度为1000 dataxConf.setParallelNum(1000); 网络带宽 其次，我们需要考虑的是网络带宽。假如网络带宽不够宽裕，咱们就不能任性地提高并行处理的程度，不然的话，可能会让数据传输直接扑街。 例如，如果我们所在的数据中心的网络带宽只有1Gbps，那么我们应该将并行度设置在50以下。 java // 设置并行度为50 dataxConf.setParallelNum(50); CPU和内存资源 最后，我们还需要考虑的是CPU和内存资源。如果CPU和内存资源有限，那么我们也应该限制并行度。 例如，如果我们有一台8核CPU，32GB内存的服务器，那么我们可以将并行度设置在50以下。 java // 设置并行度为50 dataxConf.setParallelNum(50); 总结 通过以上分析，我们可以看出，DataX的并行度设置并不是一个简单的问题，它需要考虑到多个因素，包括数据库容量、网络带宽、CPU和内存资源等。 因此，我们在使用DataX时，一定要根据实际情况来调整并行度的设置，才能最大程度地提高数据迁移效率。 尾声 总的来说，DataX是一款功能强大的大数据工具，它的并行度设置是影响数据迁移效率的一个重要因素。要是我们给数据迁移设定个合适的并行处理级别，嘿，就能嗖嗖地提升速度，这样一来，既省了宝贵的时间，又缩减了成本开支，一举两得！

... 1. 引言 在当今数据驱动的世界中，数据库作为信息存储和处理的核心组件，其性能直接影响着整个系统的响应速度和服务质量。PostgreSQL，这个牛气哄哄的开源关系型数据库系统，靠的就是它那坚若磐石的可靠性以及琳琅满目的功能，在江湖上赢得了响当当的好口碑，深受大家的喜爱和推崇。不过，当碰上那种用户挤爆服务器、数据量大到离谱的场景时，怎样把PostgreSQL这个数据库网络连接的速度给提上去，就成了我们不得不面对的一项重点挑战。本文将深入探讨这一主题，通过实际操作与代码示例来揭示优化策略。 2. 网络连接性能瓶颈分析 首先，我们需要理解影响PostgreSQL网络连接性能的主要因素，这包括但不限于： - 连接池管理：频繁地创建和销毁数据库连接会消耗大量资源。 - 网络延迟：物理距离、带宽限制以及TCP/IP协议本身的特性都可能导致网络延迟。 - 数据包大小和传输效率：如批量处理能力、压缩设置等。 3. 连接池优化（示例） 为解决连接频繁创建销毁的问题，我们可以借助连接池技术，例如使用PgBouncer或pgpool-II等第三方工具。下面是一个使用PgBouncer配置连接池的例子： ini [databases] mydb = host=127.0.0.1 port=5432 dbname=mydb user=myuser password=mypassword [pgbouncer] pool_mode = transaction max_client_conn = 100 default_pool_size = 20 上述配置中，PgBouncer以事务模式运行，最大允许100个客户端连接，并为每个数据库预设了20个连接池，从而有效地复用了数据库连接，降低了开销。 4. TCP/IP参数调优 PostgreSQL可以通过调整TCP/IP相关参数来改善网络性能。比如说，为了让连接不因为长时间没动静而断开，咱们可以试着调大tcp_keepalives_idle、tcp_keepalives_interval和tcp_keepalives_count这三个参数。这就像是给你的网络连接按个“心跳检测器”，时不时地检查一下，确保连接还活着，即使在传输数据的间隙也不会轻易掉线。修改postgresql.conf文件如下： conf tcp_keepalives_idle = 60 tcp_keepalives_interval = 15 tcp_keepalives_count = 5 这里表示如果60秒内没有数据传输，PostgreSQL将开始发送心跳包，每隔15秒发送一次，最多发送5次尝试维持连接。 5. 数据传输效率提升 5.1 批量处理 尽量减少SQL查询的次数，利用PostgreSQL的批量插入功能提高效率。例如，原来逐行插入的代码： sql INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2'); INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES ('value3', 'value4'); ... 可以改为批量插入： sql INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2'), ('value3', 'value4'), ... 5.2 数据压缩 PostgreSQL支持对客户端/服务器之间的数据进行压缩传输，通过设置client_min_messages和log_statement参数开启日志记录，观察并决定是否启用压缩。若网络带宽有限且数据量较大，可考虑开启压缩： conf client_min_messages = notice log_statement = 'all' Compression = on 6. 结论与思考 优化PostgreSQL的网络连接性能是一项涉及多方面的工作，需要我们根据具体应用场景和问题特点进行细致的分析与实践。要是我们能灵活运用连接池，巧妙调整个网络参数，再把数据传输策略优化得恰到好处，就能让PostgreSQL在网络环境下的表现嗖嗖提升，效果显著得很！在这个过程中，不断尝试、犯错、反思再改进，就像一次次打怪升级，这正是我们在追求超神表现的旅程中寻觅的乐趣源泉。

...负载过高？ (1) 数据量过大：当我们的业务增长，缓存的数据量也随之暴增，Memcached的内存空间可能达到极限，频繁的读写操作使CPU负载升高，从而引发响应延迟。 python import memcache mc = memcache.Client(['localhost:11211'], debug=0) 假设大量并发请求都在向Memcached写入或获取数据 for i in range(500000): mc.set('key_%s' % i, 'a_large_value') (2) 键值过期策略不当：如果大量的键在同一时刻过期，Memcached需要同时处理这些键的删除和新数据的写入，可能导致瞬时负载激增。 (3) 网络带宽限制：数据传输过程中，若网络带宽成为瓶颈，也会使得Memcached响应变慢。 2. 影响与后果 高负载下的Memcached响应延迟不仅会影响用户体验，如页面加载速度变慢，也可能进一步拖垮整个系统的性能，甚至引发雪崩效应，让整个服务瘫痪。如同多米诺骨牌效应，一环出错，全链受阻。 3. 解决方案与优化策略 (1)扩容与分片：根据业务需求合理分配和扩展Memcached服务器数量，进行数据分片存储，分散单个节点压力。 bash 配置多个Memcached服务器地址 memcached -p 11211 -d -m 64 -u root localhost server1 memcached -p 11212 -d -m 64 -u root localhost server2 在客户端代码中配置多个服务器 mc = memcache.Client(['localhost:11211', 'localhost:11212'], debug=0) (2)调整键值过期策略：避免大量键值在同一时间点过期，采用分散式的过期策略，比如使用随机过期时间。 (3)增大内存与优化网络：提升Memcached服务器硬件配置，增加内存容量以应对更大规模的数据缓存；同时优化网络设备，提高带宽以减少数据传输延迟。 (4)监控与报警：建立完善的监控机制，对Memcached的各项指标（如命中率、内存使用率等）进行实时监控，并设置合理的阈值进行预警，确保能及时发现并解决问题。 4. 结语 面对Memcached服务器负载过高、响应延迟的情况，我们需要像侦探一样细致观察、精准定位问题所在，然后采取针对性的优化措施。每一个技术难题，对我们来说，都是在打造那个既快又稳的系统的旅程中的一次实实在在的锻炼和成长机会，就像升级打怪一样，让我们不断强大。要真正玩转这个超牛的缓存神器Memcached，让它为咱们的应用程序提供更稳、更快的服务，就得先彻底搞明白它的运行机制和可能遇到的各种潜在问题。只有这样，才能称得上是真正把Memcached给“驯服”了，让其在提升应用性能的道路上发挥出最大的能量。

一、引言 在大数据时代，数据的清洗和过滤是非常重要的一个环节。而Datax作为一个强大的数据传输工具，不仅可以用来进行数据同步，也可以用于数据过滤处理。本篇文章将带大家了解如何在Datax中实现数据的过滤处理。 二、基本概念介绍 首先，我们需要明确什么是数据过滤。数据过滤是指根据某些特定条件对数据进行筛选，保留符合条件的数据，删除不符合条件的数据的过程。在Datax中，我们可以使用IF判断语句来实现数据过滤。 三、IF判断语句的基本语法 在Datax中，IF判断语句的基本语法如下： IF [condition] THEN [true part] ELSE [false part] 其中，[condition]是我们要判断的条件，[true part]是当条件为真时执行的操作，[false part]是当条件为假时执行的操作。 四、实例分析 下面我们就通过一个具体的实例来学习如何在Datax中实现数据的过滤处理。 假设我们有一个订单表，包含字段id, name, amount, status等，我们想要找出所有状态为"已完成"的订单。 1. 首先，我们在配置文件中添加以下内容 2. 在上述配置文件中，我们首先定义了一个源通道（in_channel）和目标通道（out_channel）。源通道通过SQL查询获取所有的订单，然后目标通道通过IF判断语句筛选出状态为"已完成"的订单，并将其插入到新的表filtered_orders中。 五、总结 以上就是在Datax中实现数据过滤处理的一个简单例子。瞧瞧这个例子，咱们就能明白，在Datax这玩意儿里头，咱能够超级轻松地用IF判断语句给数据做个筛选处理，简直不要太方便！如果你也想在你的项目中实现数据过滤处理，不妨试试看Datax吧！

...on库是处理JSON数据的首选工具，它提供了高效且功能丰富的API进行对象与JSON之间的转换。 近年来，随着API经济的发展，JSON作为HTTP请求和响应的标准格式，其重要性进一步提升。例如，GraphQL这一现代API查询语言就以JSON格式传递查询和结果，提供了一种更灵活、高效的客户端与服务器间数据交互方式。 此外，在数据存储领域，MongoDB等NoSQL数据库更是直接以内置支持JSON的BSON格式存储文档型数据，极大地简化了数据模型设计和查询过程。 值得注意的是，随着JSON Web Tokens（JWT）的普及，JSON还在安全认证方面发挥着关键作用。JWT利用JSON格式封装用户信息，通过加密算法保证数据传输的安全性，被广泛应用于无状态、跨域的身份验证场景。 总之，从数据交换、API设计到数据存储和安全认证，JSON已成为现代软件开发不可或缺的一部分。深入理解和掌握JSON及其相关工具和技术，对于提升开发者工作效率和应用性能具有重要意义。未来，随着技术演进及新应用场景的拓展，JSON的作用和影响力预计将进一步增强。

在深入理解JSON数据交换格式及其在图表绘制中的应用后，我们不妨将视线转向近期关于数据可视化和JSON技术的最新发展动态。据2023年的一项报道，随着大数据和云计算技术的不断进步，JSON作为轻量级的数据传输工具，在实时数据分析与可视化场景中的应用愈发广泛。例如，Apache Kafka等流处理平台已实现对JSON格式的原生支持，使得从海量数据流中筛选、解析JSON数据并实时生成交互式图表变得更为高效便捷。 同时，一些前沿的前端可视化库，如Vega-Lite和ECharts，也在持续优化对JSON配置项的支持，开发者只需编写简洁清晰的JSON配置文件，就能快速创建出复杂且美观的数据可视化作品，大大提升了开发效率和用户体验。 此外，业界对于JSON安全性和隐私保护的关注度也日益增强。最新的研究和实践探索了如何在保证数据交互便利性的同时，通过加密算法或零知识证明技术来保障JSON数据在传输过程中的安全性，从而满足日趋严格的数据保护法规要求。 综上所述，无论是技术演进还是实际应用场景拓展，JSON都在不断展现其在数据处理和可视化领域的核心价值，并持续推动相关行业的创新与发展。进一步了解这些最新趋势和技术实践，无疑将有助于我们在日常开发工作中更好地利用JSON，解锁更多数据潜能。

一、引言 在数据处理的世界里，MongoDB以其强大的灵活性和无模式的文档存储能力，赢得了众多开发者的青睐。作为其核心功能之一的聚合框架，更是让数据分析变得简单高效。嘿伙计们，今天我要来吹吹水，聊聊我亲身经历的MongoDB聚合框架那些事儿。咱们一起探索如何让它发挥出惊人的威力，说不定还能给你带来点灵感呢！ 二、MongoDB基础知识 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库系统，它的数据模型是键值对形式的文档，非常适合处理非结构化的数据。让我们先来回顾一下如何连接和操作MongoDB： javascript const MongoClient = require('mongodb').MongoClient; const uri = "mongodb+srv://:@cluster0.mongodb.net/test?retryWrites=true&w=majority"; MongoClient.connect(uri, { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }, (err, client) => { if (err) throw err; console.log("Connected to MongoDB"); const db = client.db('test'); // ...接下来进行查询和操作 }); 三、聚合框架基础 MongoDB的聚合框架（Aggregation Framework）是一个用于处理数据流的强大工具，它允许我们在服务器端进行复杂的计算和分析，而无需将所有数据传输回应用。基础的聚合操作包括$match、$project、$group等。例如，我们想找出某个集合中年龄大于30的用户数量： javascript db.users.aggregate([ { $match: { age: { $gt: 30 } } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } } ]).toArray(); 四、管道操作与复杂查询 聚合管道是一系列操作的序列，它们依次执行，形成了一个数据处理流水线。比如，我们可以结合$sort和$limit操作，获取年龄最大的前10位用户： javascript db.users.aggregate([ { $sort: { age: -1 } }, { $limit: 10 } ]).toArray(); 五、自定义聚合函数 MongoDB提供了很多预定义的聚合函数，如$avg、$min等。然而，如果你需要更复杂的计算，可以使用$function，定义一个JavaScript函数来执行自定义逻辑。例如，计算用户的平均购物金额： javascript db.orders.aggregate([ { $unwind: "$items" }, { $group: { _id: "$user_id", avgAmount: { $avg: "$items.price" } } } ]); 六、聚合管道优化 在处理大量数据时，优化聚合管道性能至关重要。你知道吗，有时候处理数据就像打游戏，我们可以用"$lookup"这个神奇的操作来实现内连，就像角色之间的无缝衔接。或者，如果你想给你的数据找个新家，别担心内存爆炸，用"$out"就能轻松把结果导向一个全新的数据仓库，超级方便！记得定期检查$explain()输出，了解每个阶段的性能瓶颈。 七、结论 MongoDB的聚合框架就像一把瑞士军刀，能处理各种数据处理需求。亲身体验和深度研习后，你就会发现这家伙的厉害之处，不只在于它那能屈能伸的灵巧，更在于它处理海量数据时的神速高效，简直让人惊叹！希望这些心得能帮助你在探索MongoDB的路上少走弯路，享受数据处理的乐趣。 记住，每一种技术都有其独特魅力，关键在于如何发掘并善用。加油，让我们一起在MongoDB的世界里探索更多可能！

一、引言 数据传输是我们日常生活中的常见操作，尤其是在商业环境中，大量的数据需要在各种设备、系统之间传递。不过，这些数据里面常常隐藏着一些要紧的隐私内容，比如你的个人信息啦、财务账单啥的，都是些敏感玩意儿。因此，保证数据的安全传输就显得尤为重要。 二、SeaTunnel简介 SeaTunnel是阿里云推出的一款大数据实时处理工具。它能够提供低延迟、高吞吐量、高可用性和强一致性的数据传输服务。SeaTunnel采用了流式处理的方式，就像把大块头的数据切分成一小块一小块的“数据碎片”，然后逐个击破进行高效处理，这样一来，处理速度嗖嗖地提升，效果那是相当显著！ 三、如何在SeaTunnel中安全地传输数据？ 3.1 使用加密传输 SeaTunnel提供了SSL/TLS协议的支持，可以在传输过程中对数据进行加密。这样即使数据被截获，也无法直接阅读其内容。下面是一个使用SSL/TLS进行加密传输的例子： python import seata.tunnel as tunnel 创建一个通道 channel = tunnel.Channel('localhost', 8091) 创建一个请求，指定加密方式为SSL/TLS request = tunnel.Request() request.set_encryption_type(tunnel.EncryptionType.SSL_TLS) 发送请求 response = channel.send(request) 3.2 数据脱敏 除了加密传输外，我们还可以对数据进行脱敏处理，例如将敏感信息替换为模拟值。下面是一个使用Python进行数据脱敏的例子： python def desensitize_data(data): 这里只是一个简单的例子，实际的脱敏策略会更复杂 if isinstance(data, str): return '' else: return data 对数据进行脱敏 sensitive_data = {'name': 'John Doe', 'ssn': '123-45-6789'} desensitized_data = {k: desensitize_data(v) for k, v in sensitive_data.items()} 四、结论 在SeaTunnel中，我们可以利用加密传输和数据脱敏两种方法来保护我们的敏感信息。这两种方法虽然各有优缺点，但结合起来可以大大提高数据的安全性。在实际应用中，我们需要根据具体的需求和环境选择合适的方法。 五、后续研究 随着数据泄露事件的频发，数据安全性的重要性日益凸显。今后的研究重点，很可能就是琢磨怎么把数据安全这块搞得更上一层楼。比如捣鼓出全新的加密技术，构思出更加机智的数据脱敏方案啥的，这些都是大有搞头的方向！ 以上就是本文的内容了，希望通过这篇文章，读者们能更好地了解如何在SeaTunnel中安全地传输数据。

...e Kafka实时流数据集成：探索与实践 1. 引言 在大数据时代，实时数据分析已经成为企业决策的重要支撑。Superset，这款由Airbnb大神们慷慨开源的数据可视化和BI工具，可厉害了！它凭借无比强大的数据挖掘探索力，以及那让人拍案叫绝的灵活仪表板定制功能，早就赢得了大家伙儿的一致喜爱和热捧啊！而Apache Kafka作为高吞吐量、分布式的消息系统，被广泛应用于实时流数据处理场景中。将这两者有机结合，无疑能够为企业的实时业务分析带来巨大价值。本文将以“Superset与Apache Kafka实时流数据集成”为主题，通过实例代码深入探讨这一技术实践过程。 2. Superset简介与优势 Superset是一款强大且易于使用的开源数据可视化平台，它允许用户通过拖拽的方式创建丰富的图表和仪表板，并能直接查询多种数据库进行数据分析。其灵活性和易用性使得非技术人员也能轻松实现复杂的数据可视化需求。 3. Apache Kafka及其在实时流数据中的角色 Apache Kafka作为一个分布式的流处理平台，擅长于高效地发布和订阅大量实时消息流。它的最大亮点就是，能够在多个生产者和消费者之间稳稳当当地传输海量数据，尤其适合用来搭建那些实时更新、数据流动如飞的应用程序和数据传输管道，就像是个超级快递员，在各个角色间高效地传递信息。 4. Superset与Kafka集成 技术实现路径 (1) 数据摄取： 首先，我们需要配置Superset连接到Kafka数据源。这通常需要咱们用类似“kafka-python”这样的工具箱，从Kafka的主题里边捞出数据来，然后把这些数据塞到Superset能支持的数据仓库里，比如PostgreSQL或者MySQL这些数据库。例如： python from kafka import KafkaConsumer import psycopg2 创建Kafka消费者 consumer = KafkaConsumer('your-topic', bootstrap_servers=['localhost:9092']) 连接数据库 conn = psycopg2.connect(database="your_db", user="your_user", password="your_password", host="localhost") cur = conn.cursor() for message in consumer: 解析并处理Kafka消息 data = process_message(message.value) 将数据写入数据库 cur.execute("INSERT INTO your_table VALUES (%s)", (data,)) conn.commit() (2) Superset数据源配置： 在成功将Kafka数据导入到数据库后，需要在Superset中添加对应的数据库连接。打开Superset的管理面板，就像装修房子一样，咱们得设定一个新的SQLAlchemy链接地址，让它指向你的数据库。想象一下，这就是给Superset指路，让它能够顺利找到并探索你刚刚灌入的那些Kafka数据宝藏。 (3) 创建可视化图表： 最后，你可以在Superset中创建新的 charts 或仪表板，利用SQL Lab查询刚刚配置好的数据库，从而实现对Kafka实时流数据的可视化展现。 5. 实践思考与探讨 将Superset与Apache Kafka集成的过程并非一蹴而就，而是需要根据具体业务场景灵活设计数据流转和处理流程。咱们不光得琢磨怎么把Kafka那家伙产生的实时数据，嗖嗖地塞进关系型数据库里头，同时还得留意，在不破坏数据“新鲜度”的大前提下，确保这些数据的完整性和一致性，可马虎不得啊！另外，在使用Superset的时候，咱们可得好好利用它那牛哄哄的数据透视和过滤功能，这样一来，甭管业务分析需求怎么变，都能妥妥地满足它们。 总结来说，Superset与Apache Kafka的结合，如同给实时数据流插上了一双翅膀，让数据的价值得以迅速转化为洞见，驱动企业快速决策。在这个过程中，我们将不断探索和优化，以期在实践中发掘更多可能。

...sh是开源的服务器端数据处理管道，适用于各类日志、事件和一般数据的收集、过滤、转换和输出。在Elastic Stack（原ELK Stack）中，Logstash作为数据输入层的核心组件，可以从多种来源接收数据，通过插件机制实现灵活的数据解析、转换与清洗，并将处理后的数据发送至Elasticsearch等存储或分析系统。 Sortfilter , Sortfilter是Logstash中的一种内置过滤器，用于对事件中的指定字段进行排序操作。它允许用户根据字段值的大小关系调整事件的顺序，对于时间戳不连续或者需要按照特定字段排序的日志数据处理尤为实用。然而，Sortfilter要求待排序字段的所有元素必须为同一类型，若遇到不同类型混合的数组字段，则无法直接进行排序操作。 Elastic Stack , Elastic Stack是一套开源的大数据搜索、分析和可视化平台，由Elasticsearch、Logstash、Kibana以及Beats等组件组成。其中，Logstash负责数据收集与预处理；Elasticsearch用作分布式搜索引擎及数据分析引擎；Kibana则提供基于Web的数据可视化界面；而Beats则是轻量级的数据传输工具。这些组件协同工作，共同实现了从数据收集、存储、检索到展示的一站式解决方案，在日志管理、监控报警、应用程序性能监控等多个场景下广泛应用。

JSON：网站数据导入源的利器 在当今的Web开发世界中，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，凭借其简洁的语法、易于人阅读和编写以及机器解析的特点，在网站数据交互、API接口设计等方面扮演着举足轻重的角色。这篇文会手把手地带你潜入JSON如何充当网站数据搬运工的内部世界，并且，咱还会通过一些超实用的代码实例，让你亲身体验一把这个过程有多酷炫！ 1. 初识JSON 一种易读易写的格式 首先，让我们回顾一下JSON的基本结构。JSON这家伙，可厉害了，它用的是一种跟任何编程语言都“不粘锅”的文本格式，能够超级给力地把那些乱七八糟、复杂无比的数据结构，比如数组、对象什么的，整得清清楚楚、明明白白。例如： json { "users": [ { "id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com" }, { "id": 2, "name": "Bob", "email": "bob@example.com" } ] } 这段JSON数据清晰地展现了用户列表信息，每个用户都有自己的ID、姓名和邮箱地址。这正是JSON让人着迷的地方，它能用咱们人类看得懂的方式去表达数据，而且机器也能轻松解析理解，真可谓“人机对话”的小能手。 2. JSON与网站数据导入 在实际的网站开发场景中，我们经常需要从外部源导入数据，如API接口、文件或数据库。JSON格式因其通用性，成为理想的数据传输媒介。以下是一个典型的网站导入JSON数据的例子： javascript // 假设我们从某个API获取到了上述JSON数据 fetch('https://example.com/api/users') .then(response => response.json()) .then(data => { // 解析并处理JSON数据 const users = data.users; users.forEach(user => { console.log(User ID: ${user.id}, Name: ${user.name}); // 这里可以将用户数据插入到网站DOM或其他存储中 }); }) .catch(error => console.error('Error fetching data:', error)); 在这段代码中，我们通过fetch函数请求一个返回JSON数据的API，然后利用.json()方法将其转化为JavaScript对象，进而进行数据处理和展示。这便是JSON在网站数据导入中的核心应用。 3. JSON的应用深度探讨 - 数据交互：JSON不仅适用于前后端数据交换，也常用于客户端和服务端之间、甚至不同系统之间的数据传递。它减少了数据转换的成本，简化了开发流程。 - 兼容性：由于JSON是基于JavaScript的对象字面量，因此在浏览器环境中可以直接转化为JavaScript对象，无需额外的库或工具支持。 - 灵活性：JSON结构灵活多变，可以表示复杂的嵌套数据结构，适应各种业务场景的需求。 - 性能优化：相对于XML等其他数据格式，JSON的体积更小，解析速度更快，有利于提升网站性能。 4. 结语 拥抱JSON，让数据流动更自由 随着Web技术的发展，JSON已经深入到我们日常开发的方方面面。它如同一条无形的信息高速公路，承载着网站间、系统间的数据流通。作为开发者，咱们得把JSON的使用窍门玩得贼溜，可别浪费了它的那些个优点。把它用得风生水起，让它在咱们的项目里发光发热，发挥出最大的价值，这才是正经事！当我们面对网站数据导入这样的需求时，不妨试着借助JSON的力量，你会发现，数据的搬运原来可以如此轻松自如，充满了无限可能！

如何限制Hessian服务的调用频率或QPS？ 在分布式系统中，HessianRPC作为一种轻量级、高性能的远程服务调用框架被广泛应用。不过，在实际情况里头，我们可能得对服务的呼叫次数或者每秒查问数量（QPS）动手脚，好比调节个阀门，防止一下子涌进来的超高流量把服务给压垮了，甚至闹出崩溃这种大动静。本文将探讨如何实现这一目标，并通过实例代码展示具体操作过程。 1. HessianRPC简介 首先，我们简要回顾一下HessianRPC。这个东西，是Caucho Technology公司精心研发的一种利用HTTP协议的二进制RPC传输技术。说白了，就是一种能让数据以超快的速度进行打包和解包的黑科技，特别适合在微服务架构这种环境下用来远程“召唤”其他服务，效率贼高！但在默认情况下，HessianRPC并不提供对服务调用频率或QPS的直接限制功能。 2. 为何需要限制QPS？ 在高并发环境下，服务端如果没有适当的保护措施，可能会因短时间内接收到过多请求而超负荷运转，进而影响系统的稳定性和响应速度。因此，为HessianRPC服务设置合理的QPS限制是保障系统健康运行的重要手段之一。 3. 实现方案 使用RateLimiter进行限流 Google Guava库中的RateLimiter组件可以很好地帮助我们实现QPS的限制。下面是一个使用Guava RateLimiter配合HessianRPC进行限流的示例： java import com.caucho.hessian.client.HessianProxyFactory; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; public class HessianServiceCaller { private final HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10); // 每秒最大10个请求 public void callService() { if (rateLimiter.tryAcquire()) { // 尝试获取令牌，成功则执行调用 SomeService service = (SomeService) factory.create(SomeService.class, "http://localhost:8080/someService"); service.someMethod(); // 调用远程方法 } else { System.out.println("调用过于频繁，请稍后再试"); // 获取令牌失败，提示用户限流 } } } 在这个示例中，我们创建了一个RateLimiter实例，设定每秒最多允许10次请求。在打算呼唤Hessian服务之前，咱们先来个“夺令牌大作战”，从RateLimiter那里试试能不能拿到通行证。如果幸运地拿到令牌了，那太棒了，咱们就继续下一步，执行服务调用。但如果不幸没拿到，那就说明现在请求的频率已经超过我们预先设定的安全值啦，这时候只好对这次请求说抱歉，暂时不能让它通过。 4. 进阶策略 结合服务熔断与降级 单纯依赖QPS限制还不够全面，通常还需要结合服务熔断和服务降级机制，例如采用Hystrix等工具来增强系统的韧性。在咱们实际做项目的时候，完全可以按照业务的具体需求，灵活设计些更高级、更复杂的限流方案。比如说，就像“滑动窗口限流”这种方式，就像是给流量装上一个可以灵活移动的挡板；又或者是采用“漏桶算法”，这就如同你拿个桶接水，不管水流多猛，都只能以桶能承受的速度慢慢流出。这样的策略，既实用又能精准控制流量，让我们的系统运行更加稳健。 5. 总结 在面对复杂多变的生产环境时，理解并合理运用HessianRPC的服务调用频率控制至关重要。使用Guava的RateLimiter或者其他的限流神器，我们就能轻松把控服务的每秒请求数（QPS），这样一来，就算流量洪水猛兽般袭来，也能保证咱的服务稳如泰山，不会被冲垮。同时呢，我们也要像鹰一样，始终保持对技术的锐利眼光，瞅准业务的特点和需求，灵活机动地挑选并运用那些最适合的限流策略。这样一来，咱们就能让整个分布式系统的稳定性和健壮性蹭蹭往上涨，就像给系统注入了满满的活力。

一、引言 在大数据时代，数据是企业的核心资产，而DataX作为一款阿里巴巴开源的数据传输工具，凭借其高效稳定的特点，被广泛应用于企业级的数据同步和迁移任务中。这篇指南将手把手地带您探索DataX的核心概念，像是您的私人小助手一样，陪您一步步走过DataX的安装过程，再到搞定基本环境配置的每一步。这样一来，您的数据迁移之路绝对能走得更加顺风顺水，轻松愉快！ 二、DataX简介 DataX，全称Data eXchange，是由阿里巴巴开发的一款基于Java语言编写的分布式任务调度系统，主要功能是对不同数据源（如MySQL, Oracle, HDFS等）进行数据的抽取、转换和加载（ETL），以及在不同的数据存储服务间进行数据同步。DataX这家伙，靠着他那身手不凡的高并发处理能力，还有稳如磐石的高可靠性，再加上他那广泛支持多种数据源和目标端的本领，在咱们这个行业里，可以说是混得风生水起，赚足了好口碑！ 三、DataX安装准备 1. 确认操作系统兼容性 DataX支持Windows, Linux, macOS等多个主流操作系统。首先，亲，咱得先瞅瞅你电脑操作系统是啥类型、啥版本的，然后再确认一下，你的JDK版本是不是在1.8及以上哈，这一步很重要~ 2. 下载DataX 访问DataX官网（https://datax.apache.org/）下载对应的操作系统版本的DataX压缩包。比如说，如果你正在用的是Linux系统，就可以考虑下载那个最新的“apache-datax-最新版本-number.tar.gz”文件哈。 bash wget https://datax.apache.org/releases/datax-最新版本-number.tar.gz 3. 解压DataX 使用tar命令解压下载的DataX压缩包： bash tar -zxvf apache-datax-最新版本-number.tar.gz cd apache-datax-最新版本-number 四、DataX环境配置 1. 配置DataX主目录 DataX默认将bin目录下的脚本添加至系统PATH环境变量中，以便于在任何路径下执行DataX命令。根据上述解压后的目录结构，设置如下环境变量： bash export DATAX_HOME=绝对路径/to/datax-最新版本-number/bin export PATH=$DATAX_HOME:$PATH 2. 配置DataX运行时依赖 在conf目录下找到runtime.properties文件，配置JVM参数及Hadoop、Spark等运行时依赖。以下是一份参考样例： properties JVM参数配置 设置内存大小为1G yarn.appMaster.resource.memory.mb=1024 yarn.appMaster.heap.memory.mb=512 executor.resource.memory.mb=512 executor.heap.memory.mb=256 executor.instances=1 如果有Hadoop环境 hadoop.home.dir=/path/to/hadoop hadoop.security.authentication=kerberos hadoop.conf.dir=/path/to/hadoop/conf 如果有Spark环境 spark.master=local[2] spark.executor.memory=512m spark.driver.memory=512m 3. 配置DataX任务配置文件 在conf目录下创建一个新的XML配置文件，例如my_data_sync.xml，用于定义具体的源和目标数据源、数据传输规则等信息。以下是简单的配置示例： xml 0 0 五、启动DataX任务 配置完成后，我们可以通过DataX CLI命令行工具来启动我们的数据同步任务： bash $ ./bin/datax job submit conf/my_data_sync.xml 此时，DataX会按照my_data_sync.xml中的配置内容，定时从MySQL数据库读取数据，并将其写入到HDFS指定的路径上。 六、总结 通过本文的介绍，相信您已经对DataX的基本安装及配置有了初步的认识和实践。在实际操作的时候，你可能还会碰到需要根据不同的业务情况，灵活调整DataX任务配置的情况。这样一来，才能让它更好地符合你的数据传输需求，就像是给它量身定制了一样，更加贴心地服务于你的业务场景。不断探索和实践，DataX将成为您数据处理与迁移的强大助手！

...款强大的开源OLAP数据可视化工具的配置和使用攻略后，读者们或许会对大数据分析领域的最新发展、相关工具的优化升级以及更广泛的行业应用案例产生浓厚兴趣。近期，《InfoWorld》发布了一篇题为“2023年顶级开源商业智能和数据分析工具”的报道，文中详细列举了当前市场中与Saiku功能互补或有竞争关系的一系列热门工具，如Apache Superset、Pentaho BI Suite等，并对其最新特性、社区活跃度及实际应用场景进行了深度剖析。 与此同时，随着云原生技术的飞速发展，如何在Kubernetes集群上部署和优化Saiku服务成为了业界关注的焦点。一篇发表在Dzone的技术博客《利用Kubernetes实现Saiku Server的高可用部署》详尽介绍了如何借助容器化技术，使Saiku在云端环境下的部署更为灵活高效，同时确保服务稳定性和资源利用率的最大化。 此外，对于Saiku背后的Mondrian OLAP引擎，也有专家撰写了关于其在多维数据分析性能提升方面的研究论文，通过引经据典，从理论层面解析Mondrian的查询优化算法，以及未来可能影响Saiku性能表现的技术趋势。此类专业解读不仅能够帮助用户进一步挖掘Saiku潜力，也为开发者提供了改进与创新的方向。 总之，紧跟大数据分析行业的前沿动态，深入了解相关工具和技术的发展历程与最新实践，将有助于您更好地运用Saiku进行数据探索与决策支持，从而在数字化转型的大潮中抢占先机，创造更多价值。

... 引言 在大数据时代，高效的数据分析成为企业决策的重要支撑。Apache Impala，这个家伙可真不简单！它就像个超级英雄，专门负责搞定那些海量数据的大任务。别看数据量大得能装满好几座山（PB级别），Impala一上阵，立马就能飞快地帮我们查询到需要的信息，而且还是那种边聊天边玩手机也能随时翻阅数据的那种速度，简直不要太爽！所以，如果你想找一个既能快速响应又能处理大数据的小伙伴，Impala绝对是你的菜！嘿，你知道吗？Impala的厉害之处在于它有个超酷的设计理念！那就是不让那些中间的数据白白地躺在那儿不动，而是尽可能地让所有的任务一起并肩作战。这样一来，不管你的数据有多大，Impala都能像小菜一碟一样，高效地完成查询，让你的数据分析快人一步！是不是超级牛逼啊？然而，要充分发挥Impala的潜力，硬件配置的选择与优化至关重要。嘿，兄弟！这篇大作就是要好好扒一扒 Impala 这个家伙的查询速度和咱们硬件设备之间的那点事儿。咱们要拿真实的代码例子来说明，怎么才能把这事儿给整得既高效又顺溜。咱们得聊聊，怎么根据你的硬件配置，调整 Impala 的设置，让它跑起来更快，效率更高。别担心，咱们不会用一堆干巴巴的术语让你头疼，而是用一些接地气的语言，让你一看就懂，一学就会的那种。准备好了吗？咱们这就开始，探索这个神秘的关系，找出最佳的优化策略，让你的查询快如闪电，流畅如丝！ 1. Impala查询性能的关键因素 Impala的性能受到多种因素的影响，包括但不限于硬件资源、数据库架构、查询优化策略等。硬件配置作为基础，直接影响着查询的响应时间和效率。 - 内存：Impala需要足够的内存来缓存查询计划和执行状态，同时存储中间结果。内存的大小直接影响到并行度和缓存效果，进而影响查询性能。 - CPU：CPU的计算能力决定了查询执行的速度，尤其是在多线程环境下。合理的CPU分配可以显著提升查询速度。 - 网络：数据存储和计算之间的网络延迟也会影响查询性能，尤其是在分布式环境中。优化网络配置可以减少数据传输时间。 2. 实例代码 配置与优化 接下来，我们通过一段简单的代码实例，展示如何通过配置和优化来提升Impala的查询性能。 示例代码：查询性能调优配置 python 假设我们正在使用Cloudera Manager进行配置管理 调整Impala节点的内存配置 cloudera_manager.set_impala_config('memory', { 'query_mem_limit': '2GB', 根据实际需求调整查询内存限制 'coordinator_memory_limit': '16GB', 协调器的最大内存限制 'executor_memory_limit': '16GB' 执行器的最大内存限制 }) 调整CPU配额 cloudera_manager.set_impala_config('cpu', { 'max_threads_per_node': 8, 每个节点允许的最大线程数 'max_threads_per_core': 2 每个核心允许的最大线程数 }) 开启并行查询功能 cloudera_manager.set_impala_config('parallelism', { 'default_parallelism': 'auto' 自动选择最佳并行度 }) 运行查询前，确保表数据更新已同步到Impala cloudera_manager.refresh_table('your_table_name') cloudera_manager.compute_stats('your_table_name') print("配置已更新，查询性能调优已完成。") 这段代码展示了如何通过Cloudera Manager调整Impala节点的内存限制、CPU配额以及开启自动并行查询功能。通过这样的配置，我们可以针对特定的查询场景和数据集进行优化，提高查询性能。 3. 性能监控与诊断 为了确保硬件配置达到最佳状态，持续的性能监控和诊断至关重要。利用Impala自带的诊断工具，如Explain Plan和Profile，可以帮助我们深入了解查询执行的详细信息，包括但不限于执行计划、CPU和内存使用情况、I/O操作等。 Examine Plan 示例 bash 使用Explain Plan分析查询执行计划 impala-shell> EXPLAIN SELECT FROM your_table WHERE column = 'value'; 输出的结果将展示查询的执行计划，帮助识别瓶颈所在，为后续的优化提供依据。 4. 结语 Impala的查询性能与硬件配置息息相关，合理的配置不仅能提升查询效率，还能优化资源利用，降低运行成本。通过本文的探讨和示例代码的展示，希望能够激发读者对Impala性能优化的兴趣，并鼓励大家在实践中不断探索和尝试，以实现大数据分析的最佳效能。嘿，兄弟！你得明白，真正的硬仗可不只在找答案，而是在于找到那个对特定工作环境最合适的平衡点。这事儿啊，一半靠的是技巧，另一半还得靠点智慧。就像调鸡尾酒一样，你得知道加多少冰，放什么酒，才能调出那个完美的味道。所以，别急着去死记硬背那些公式和规则，多琢磨琢磨，多试试错，慢慢你会发现，找到那个平衡点，其实挺像在创作一首诗，又像是在解一道谜题。

...》 引言：数据之海的波涛 在数据管理的世界里，DorisDB无疑是一艘载满现代数据处理技术的巨轮。哎呀，这家伙可真是个宝啊！不仅性能杠杠的，稳定性也是没得说，而且还能轻松升级扩容，怪不得那么多大公司都离不开它，用它来做数据的存储和分析，简直是如虎添翼！然而，就像任何航海之旅，DorisDB航行中也会遭遇风浪——“写入失败”。嘿，兄弟！这篇文章就像是一场探险之旅，带你深入揭秘这个棘手问题的真相。咱们不只停留在表面，而是要挖出问题的根儿，然后一起找寻解决的钥匙。想象一下，我们是在大海捞针，但有了指南针和渔网，这场寻找就变得既刺激又充满乐趣。跟着我，咱们在数据的汪洋里畅游，找到属于你的那片宁静海港，让你不再被信息的洪流淹没，而是能稳稳驾驭，轻松自在地航行。准备好了吗？出发吧！ 第一章：写入失败的初探 现象描述：当你尝试向DorisDB表中插入数据时，突然间，一切变得静止。查询返回一个错误信息，告诉你“写入失败”。这不仅让你感到沮丧，还可能影响了业务流程的连续性。 原因分析：写入失败可能是由多种因素引起的，包括但不限于网络延迟、资源限制（如磁盘空间不足）、事务冲突、以及数据库配置问题等。理解这些原因有助于我们对症下药。 第二章：案例研究：网络延迟引发的写入失败 场景还原：假设你正使用Python的dorisdb库进行数据插入操作。代码如下： python from dorisdb import DorisDBClient client = DorisDBClient(host='your_host', port=your_port, database='your_db') cursor = client.cursor() 插入数据 cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')") 问题浮现：执行上述代码后，你收到了“写入失败”的消息，同时发现网络连接偶尔会中断。 解决方案：首先，检查网络连接稳定性。确保你的服务器与DorisDB实例之间的网络畅通无阻。其次，优化SQL语句的执行效率，减少网络传输的数据量。例如，可以考虑批量插入数据，而不是逐条插入。 第三章：资源限制：磁盘空间不足的挑战 场景还原：你的DorisDB实例运行在一个资源有限的环境中，某天，当你试图插入大量数据时，系统提示磁盘空间不足。 问题浮现：尽管你已经确保了网络连接稳定，但写入仍然失败。 解决方案：增加磁盘空间是显而易见的解决方法，但这需要时间和成本。哎呀，兄弟，你得知道，咱们手头的空间那可是个大问题啊！要是想在短时间内搞定它，我这儿有个小妙招给你。首先，咱们得做个大扫除，把那些用不上的数据扔掉。就像家里大扫除一样，那些过时的文件、照片啥的，该删就删，别让它占着地方。其次呢，咱们可以用更牛逼的压缩工具，比如ZIP或者RAR，它们能把文件压缩得更小，让硬盘喘口气。这样一来，不仅空间大了，还能节省点资源，挺划算的嘛！试试看，说不定你会发现自己的设备运行起来比以前流畅多了！嘿，兄弟！你听说过 DorisDB 的分片和分布式功能吗？这玩意儿超级厉害！它就像个大仓库，能把咱们的数据均匀地摆放在多个小仓库里（那些就是节点），这样不仅能让数据更高效地存储起来，还能让我们的系统跑得更快，用起来更顺畅。试试看，保管让你爱不释手！ 第四章：事务冲突与并发控制 场景还原：在高并发环境下，多个用户同时尝试插入数据到同一表中，导致了写入失败。 问题浮现：即使网络连接稳定，磁盘空间充足，事务冲突仍可能导致写入失败。 解决方案：引入适当的并发控制机制是关键。在DorisDB中，可以通过设置合理的锁策略来避免或减少事务冲突。例如，使用行级锁或表级锁，根据具体需求选择最合适的锁模式。哎呀，兄弟，咱们在优化程序的时候，得注意一点，别搞那些没必要的同时进行的操作，这样能大大提升系统的稳定性。就像是做饭，你要是同时炒好几个菜，肯定得忙得团团转，而且容易出错。所以啊，咱们得一个个来，稳扎稳打，这样才能让系统跑得又快又稳！ 结语：从困惑到解决的旅程 面对“写入失败”，我们需要冷静分析，从不同的角度寻找问题所在。哎呀，你知道嘛，不管是网速慢了点、硬件不够给力、操作过程中卡壳了，还是设置哪里没对劲，这些事儿啊，都有各自的小妙招来解决。就像是遇到堵车了，你得找找是哪段路的问题，然后对症下药，说不定就是换个路线或者等等红绿灯，就能顺畅起来呢！哎呀，你知道不？咱们要是能持续地学习和动手做，那咱处理问题的能力就能慢慢上个新台阶。就像给水管通了塞子，数据的流动就更顺畅了。这样一来，咱们的业务跑起来也快多了，就像是有了个贴身保镖，保护着业务高效运转呢！嘿！听好了，每回遇到难题都不是白来的，那可是让你升级打怪的好机会！咱们就一起手牵手，勇闯数据的汪洋大海，去发现那些藏在暗处的新世界吧！别怕，有我在你身边，咱俩一起探险，一起成长！

...对：设计、实施部署、数据安全、故障排除等4个方面进行考核 AWS的架构师考试重点需要掌握7大“云设计架构”如：弹性原则、最小授权原则等等，熟悉这些非常有助于答题（就好比当初考车的文科一样，是有规律可循的） 多动手非常有助于通过考试，同时也是熟练掌握的不二法宝 助理架构师考试，建议考生拥有6个月AWS实战经验 专家级架构师考试，建议考生拥有2年的实战经验 2. 概述 2.1 AWS的服务列表概览 2.2 需要确定好自己的定位与方向 包括三个维度： - 什么行业 – （移动？视频？互联网？企业？金融？） - 解决什么问题 – 大规模分发？大数据？混合网络？ - 使用哪些服务 – 虚拟主机？虚拟网络和安全？hadoop集群？数据仓库？ 2.3 学习方法是以赛代练（步步实践，边学边用） 首先【观看自学视频】 然后听取【在线课堂】 理论差不多有，开始【动手实验室】（15个免费实验） 深入了解需要【详细查看文档】建议至少先从FAQ阅读，可以缩短很长时间 利用【免费AWS套餐】注意平时的理解和学习 再进行高级实验 需要了解各个服务之间的关联等，【听取讲师指导课程】，就可以高层次的了解服务内容 参加认证考试 2.4 AWS导师课程分类和级别 人员分类：解决方案师、开发人员、系统操作人员 课程分类：入门级、基础级、高级、专项 3. AWS认证的背景信息 3.1 认证的类型 助理级 – 助理架构师 – 助理开发人员 – 助理系统管理员 专家级 – 专家架构师 – 专家开发运维 认证共有5个，如果要参加专家级认证必须先通过助理级认证，其中“专家开发运维(devops)”的认证则通过任意(开发 or 运维)的助理级认证即可 3.2 获得认证后的收益？ 对个人 – 可以证明个人在AWS平台上具备设计、部署和管理高可用、低成本、安全应用的能力 – 在工作上或社区中得到尊重和认可 – 可以把认证放到简历中，linkedin中整合了AWS认证徽章 对企业雇主 – 具备AWS上服务和工具的使用的认可 – 客户认可，降低AWS项目实施风险 – 增加客户满意度 3.3 再认证模式 因为AWS的服务在更新，因此每两年要重新认证（证件的有效期2年），再次参加考试时，题目、时间将会更少，且认证费用更低 3.4 助理架构师认证的知识领域 四大知识域 1 设计：高可用、高效率、可容错低、可扩展的系统 2 实施和部署：强调部署操作能力 3 数据安全性：在部署操作时，始终保持数据保存和传输的安全 4 排除故障：在系统出现问题时，可以快速找到问题并解决问题 知识权重 - 设计：60%的题目 - 实施和部署：10%的题目 - 数据安全：20%的题目 - 排除故障：10%的题目 PS：考试不会按照上面的次序、考试不会注明考试题目的分类 3.5 认证过程 需要在网上注册，找到距离家里比较近的地方考试（考点） 到了现场需要携带身份证，证明自己 并不允许带手机入场 证件上必须有照片 签署NDA保证不会泄露考题 考试中心的电脑中考试（80分钟，55个考题） 考试后马上知道分数和是否通过（不会看到每道题目是否正确） 通过后的成绩、认证证书等将发到email邮箱中 3.6 考试机制 助理级别考试的重点是：单一服务和小规模的组合服务的掌握程度 所有题目都是选择题（多选或单选） 不惩罚打错，所以留白没意义，可以猜一个 55道题 可以给不确定的题目打标签，没提交前都可以回来改答案 3.7 题目示例 单选题 多选题（会告诉你有多少个答案） 汇总查看答案以及mark（标记） 4 AWS架构的7大设计原则 4.1 松耦合 松耦合是容错、运维自动扩容的基础，在设计上应该尽量减少模块间的依赖性，将不会成为未来应用调整、发展的阻碍 松耦合模式的情况 不要标示（依赖）特定对象，依赖特定对象耦合性将非常高 – 使用负载均衡器 – 域名解析 – 弹性IP – 可以动态找到配合的对象，为松耦合带来方便，为应用将来的扩展带来好处 不要依赖其他模块的正确处理或及时的处理 – 使用尽量使用异步的处理，而不是同步的（SQS可以帮到用户） 4.2 模块出错后工作不会有问题 问问某个模块出了问题，应用会怎么样？ 在设计的时候，在出了问题会有影响的模块，进行处理，建立自动恢复性 4.3 实现弹性 在设计上，不要假定模块是正常的、始终不变的 – 可以配合AutoScaling、EIP和可用区AZ来满足 允许模块的失败重启 – 无状态设计比有状态设计好 – 使用ELB、云监控去检测“实例”运行状态 有引导参数的实例（实现自动配置） – 例如：加入user data在启动的时候，告知它应该做的事情 在关闭实例的时候，保存其配置和个性化 – 例如用DynamoDB保存session信息 弹性后就不会为了超配资源而浪费钱了 4.4 安全是整体的事，需要在每个层面综合考虑 基础架构层 计算/网络架构层 数据层 应用层 4.5 最小授权原则 只付于操作者完成工作的必要权限 所有用户的操作必须授权 三种类型的权限能操作AWS – 主账户 – IAM用户 – 授权服务(主要是开发的app） 5 设计：高可用、高效率、可容错、可扩展的系统 本部分的目标是设计出高可用、高效率低成本、可容错、可扩展的系统架构 - 高可用 – 了解AWS服务自身的高可靠性（例如弹性负载均衡）—-因为ELB是可以多AZ部署的 – 用好这些服务可以减少可用性的后顾之忧 - 高效率(低成本) – 了解自己的容量需求，避免超额分配 – 利用不同的价格策略，例如：使用预留实例 – 尽量使用AWS的托管服务（如SNS、SQS） - 可容错 – 了解HA和容错的区别 – 如果说HA是结果，那么容错则是保障HA的一个重要策略 – HA强调系统不要出问题，而容错是在系统出了问题后尽量不要影响业务 - 可扩展性 – 需要了解AWS哪些服务自身就可以扩展，例如SQS、ELB – 了解自动伸缩组（AS） 运用好 AWS 7大架构设计原则的：松耦合、实现弹性 6 实施和部署设计 本部分的在设计的基础上找到合适的工具来实现 对比第一部分“设计”，第一章主要针对用什么，而第二章则讨论怎么用 主要考核AWS云的核心的服务目录和核心服务，包括： 计算机和网络 – EC2、VPC 存储和内容分发 – S3、Glacier 数据库相关分类 – RDS 部署和管理服务 – CloudFormation、CloudWatch、IAM 应用服务 – SQS、SNS 7 数据安全 数据安全的基础，是AWS责任共担的安全模型模型，必须要读懂 数据安全包括4个层面：基础设施层、计算/网络层、数据层、应用层 - 基础设施层 1. 基础硬件安全 2. 授权访问、流程等 - 计算/网络层 1. 主要靠VPC保障网络（防护、路由、网络隔离、易管理） 2. 认识安全组和NACLs以及他们的差别 安全组比ACL多一点，安全组可以针对其他安全组，ACL只能针对IP 安全组只允许统一，ACL可以设置拒绝 安全组有状态！很重要（只要一条入站规则通过，那么出站也可以自动通过），ACL没有状态（必须分别指定出站、入站规则） 安全组的工作的对象是网卡（实例）、ACL工作的对象是子网 认识4种网关，以及他们的差别 共有4种网关，支撑流量进出VPC internet gatway：互联网的访问 virtual private gateway：负责VPN的访问 direct connect：负责企业直连网络的访问 vpc peering：负责VPC的peering的访问 数据层 数据传输安全 – 进入和出AWS的安全 – AWS内部传输安全 通过https访问API 链路的安全 – 通过SSL访问web – 通过IP加密访问VPN – 使用直连 – 使用OFFLINE的导入导出 数据的持久化保存 – 使用EBS – 使用S3访问 访问 – 使用IAM策略 – 使用bucket策略 – 访问控制列表 临时授权 – 使用签名的URL 加密 – 服务器端加密 – 客户端加密 应用层 主要强调的是共担风险模型 多种类型的认证鉴权 给用户在应用层的保障建议 – 选择一种认证鉴权机制（而不要不鉴权） – 用安全的密码和强安全策略 – 保护你的OS（如打开防火墙） – 用强壮的角色来控制权限（RBAC） 判断AWS和用户分担的安全中的标志是，哪些是AWS可以控制的，那些不能，能的就是AWS负责，否则就是用户（举个例子：安全组的功能由AWS负责—是否生效，但是如何使用是用户负责—自己开放所有端口跟AWS无关） AWS可以保障的 用户需要保障的 工具与服务 操作系统 物理内部流程安全 应用程序 物理基础设施 安全组 网络设施 虚拟化设施 OS防火墙 网络规则 管理账号 8 故障排除 问题经常包括的类型： - EC2实例的连接性问题 - 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 - 服务使用限制问题 8.1 EC2实例的连接性问题 经常会有多个原因造成无法连接 外部VPC到内部VPC的实例 – 网关（IGW–internet网关、VPG–虚拟私有网关）的添加问题 – 公司网络到VPC的路由规则设置问题 – VPC各个子网间的路由表问题 – 弹性IP和公有IP的问题 – NACLs（网络访问规则） – 安全组 – OS层面的防火墙 8.2 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 注意EBS或EC2没有任何强绑定关系 – EBS是可以从旧实例上分离的 – 如有必要尽快做 将EBS卷挂载到新的、健康的实例上 执行流程可以针对恢复没有工作的启动卷（boot volume） – 将root卷分离出来 – 像数据一样挂载到其他实例 – 修复文件 – 重新挂载到原来的实例中重新启动 8.3 服务使用限制问题 AWS有很多软性限制 – 例如AWS初始化的时候，每个类型的EBS实例最多启动20个 还有一些硬性限制例如 – 每个账号最多拥有100个S3的bucket – …… 别的服务限制了当前服务 – 例如无法启动新EC2实例，原因可能是EBS卷达到上限 – Trusted Advisor这个工具可以根据服务水平的不同给出你一些限制的参考（从免费试用，到商业试用，和企业试用的建议） 常见的软性限制 公共的限制 – 每个用户最多创建20个实例，或更少的实例类型 – 每个区域最多5个弹性ip – 每个vpc最多100个安全组 – 最多20个负载均衡 – 最多20个自动伸缩组 – 5000个EBS卷、10000个快照，4w的IOPS和总共20TB的磁盘 – …更多则需要申请了 你不需要记住限制 – 知道限制，并保持数值敏感度就好 – 日后遇到问题时可以排除掉软限制的相关的问题 9. 总结 9.1 认证的主要目标是： 确认架构师能否搜集需求，并且使用最佳实践，在AWS中构建出这个系统 是否能为应用的整个生命周期给出指导意见 9.2 希望架构师(助理或专家级)考试前的准备： 深度掌握至少1门高级别语言（c，c++，java等） 掌握AWS的三份白皮书 – aws概览 – aws安全流程 – aws风险和应对 – 云中的存储选项 – aws的架构最佳实践 按照客户需求，使用AWS组件来部署混合系统的经验 使用AWS架构中心网站了解更多信息 9.3 经验方面的建议 助理架构师 – 至少6个月的实际操作经验、在AWS中管理生产系统的经验 – 学习过AWS的基本课程 专家架构师 – 至少2年的实际操作经验、在AWS中管理多种不同种类的复杂生产系统的经验（多种服务、动态伸缩、高可用、重构或容错） – 在AWS中执行构建的能力，架构的高级概念能力 9.4 相关资源 认证学习的资源地址 - 可以自己练习，模拟考试需要付费的 接下来就去网上报名参加考试 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/QXK2001/article/details/51292402。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...le 表名(属性名 数据类型[约束条件],…); Paimary key 主键 auto_increment自增 foreign key 外键 references 另一表名(字段名).–>外键这个表连接着另外一个表的哪个键. 删除表: drop table 表名;–>表结构也删除了(也即是这个表没了) Truncate table 表名 --> 只删除表中数据,表结构不会删除. 2.In 与 not in 在或不在这个(1,3)里面,单个查询,只会查询(1或者3) 3.Between and 与 not … 和上面差不多,Between 1 and 3 但是这个是范围查询(1,3) 1-3 之间(包含1,3) 4.Like,模糊查询 “%” 代表任意字符,”_”代表单个字符. 5.Is Not null 与 is null 是否为空 6.And 与 or 一个是所有条件都要完成,or则是任何一个条件完成即可 7.Distinct 去重 8.Order by age asc 与 desc 排序,假如根据age排序,asc正序(升序默认),desc倒叙(降序) 9.Gruop by 分组查询,单独使用无意义,group_concat(字段),拼接,若是根据age group by 则会发现age一样的会出现在同一字段内 例如: : 最后要注意group by 后面的字段与所查字段的关系(一对一),当然还有having,having和where基本一样,只不过跟在group by后面. 10.Limit 分页查询 limit 0,5 .查询前5条数据,从0开始,5结束,但是5取不到,也即是取头不取尾. 11.聚合函数:count() 查询数据的总数据量 经常使用别名 例如:as total sum(字段)函数:求和…若字段为成绩,where条件或gruop by 为个人的id,那么查出的就是个人的成绩总分. AVG(字段),但是查的是平均分,min(字段)与max(字段) 查出最小或最大. 三者都类似sum(),当然max()与min()若是在最前面使用,就会当条件查询只会出来这一笔数据.例如: 12.Sql多表查询,内连接不只是inner join,平时写的from a表,b表 where 条件这也是内连接,意思就是两张表中数据都有才可以查询出来 13.而外连接分为左连接和右连接,意思是以左表或右表为主,假如两张表,左表数据多,右表数据少,且条件符合,则左连接的时候左表数据全部出来,右表没有的为null,反之也是一样. 14.Exist() 与 not exist() …()内的数据是否为空,若是为空则代表false,返回数据为空,若不为空,则代表true,正常查询. 15.Any 与 all 例如 age > any(age1,age2) 大于两者中的一个就可以,但是all的情况下则是全部大于.也就是相当于,any为大于最小的,all则是大于最大的就行了,当然若是小于号那就是另外一种情况了,另外分析. 16.Union,(也就是联合的意思,自带distinct,重复的去除)用法,例如两张表的id要全部查出来,则:select id from A union select id from B ,若Aid为1,2,3,Bid为1,2,4.则查出来的数据为1.2.3.4,若是union all,则不带distinct,用法一样,查出来以后为1.2.3.1.2.4. 17.给表取别名,表名 空格 别名 给字段取别名 字段名 as 别名. 18.Insert插入数据时若是使用insert into 表名 values();主键必须到写进去,当然与其他数据不相同即可,若是自增,可以写null.若是insert into 表名(字段)values(值),这时插入数据,字段不用写主键字段,写入其他数据字段名与值就可以完成数据的添加.(主键自己生成为前提,UUID,auto_increament都可以). 19.Insert into 插入多条数据时,其他与18一样,只不过由values()变成了values(),(),(); 20.索引是由数据库表中一列或多列组合而成,其作用提高对表数据的查询速度.像图书目录. 优缺点:优:提高了查询数据的效率.缺:创建和维护索引的时间增加了(内容改了,目录也要改). 21.索引分类:普通索引,唯一性索引UNIQUE(unique修饰,例如主键),全文索引FULLTEXT(创建在文本上,例如:char,varchar,varchar2等,mysql默认引擎不支持,),单列索引:单个字段建立索引,多列索引:多个字段创建一个索引,空间索引SPATIAL:不常用(mysql默认引擎不支持) 22.创建索引: index为关键字,或者key (1)可以index(字段名)–>普通索引 (2)Unique index(字段名)–>唯一索引 (3)Unique index 别名(字段名)–>取别名的唯一索引 (4)index 别名(字段名1,字段名2)–>取别名的多列索引 1.创建表的时候创建索引, 前三个为参数修饰,唯一性,全文,空间索引; 2.在已存在的表上创建索引,或者用ALTER TABLE 表名 ADD 索引,也就是用修改表的形式来创建索引 Create index 索引别名 on 表名(字段名) -->普通单列索引 Create index 索引别名 on 表名(字段名1,字段名2) -->多列索引 Create unique index 索引别名 on 表名(字段名) -->唯一单列索引 Alter table 表名 add +(1)|(2)|(3)|(4)即可. 23.删除索引: drop index 索引名 on 表名. 24.NOW(); mysql的函数,表示当前时间 25.视图:是一个虚拟的表,没有物理数据,是从其他表中导出的数据,当原表数据发生改变时,视图数据也会发生改变,反之也一样. (1)作用:操作简单化;增加数据安全性:不直接对表进行操作;提高表的逻辑性:原表修改字段对视图无影响. (2)创建视图:语法:create view 视图名 as 查询语句. 例如:create view vi as select id,name from user;–>这是把user中id,name字段的数据写入到vi视图中. 若是想自己定义字段名不用查出的字段名,可以如下面这样写. 例如:create view vi(vi_id,vi_name) as select id,name from user;–>这样的话id对应vi_id,name对应vi_name; 上面的都是单表的视图,多表的视图也是一样的,只不过后面的单表查询变成多表查询了. 建议创建视图后自己定义字段名,也即是定义别名. (3)查看视图: Describe(desc) 视图名–>查看视图基本信息 Show table status like ‘视图名’ --> 查看视图基本信息 Show create view 视图名 --> 视图详细信息,建表具体信息. 在view表中查看视图详细信息–>view 系统表 自带的. (4)修改视图:修改使徒的定义 Create or replace view 没有的话就创建,有的话就替换 例如:Create or replace view vi(id,name) as select语句. Alter view 只修改不能创建(也就是说视图必须存在的情况下才可修改) Alter view vi as select语句 (5)更新视图:视图是虚拟的,对视图进行的crud操作都会对原表的数据产生影响. 也就是说对视图的操作最后都会转换为对视图所连接那个表的操作. (6)删除视图:删除数据库中已存在的视图,视图为虚表,因此只会删除结构,不会删除数据. Drop view if exist 视图名. 26.触发器:由事件来触发某个操作,这些事件包括insert语句,update语句和delete语句.当数据库系统执行这些事件时,就会激活触发器执行相应的方法. 创建触发器:create trigger 触发器名 (before/after) 触发事件 on 表名 for each row sql语句. 这里的new是指代新插入的拿一条数据(更新的也算),若是old的话,指的是删除的那一条数据(更新之前的数据).(new和old属于过渡变量) 这条触发器的意思时:当t_book有插入数据时,就会根据新插入数据的id找到t_bookType的id,并试该条数据的bookNum加1. Begin与end写sql语句,中间可以写多条sql语句用分号;分隔开…也即是说语句要写完成,不能少分号. Delimiter | 设置分隔符,要不然好像只会执行begin与and之间的第一条sql语句. 查看触发器: 1.show triggers; 语句查看触发器信息.(查询所有的触发器) 2.在triggers表中查看触发器信息.(在数据库原始表triggers中可以查看) 删除触发器: Drop trigger 触发器名称 ; 27.函数: (1)日期函数: CURDATE()当前日期,CURTIME()当前时间,MONTH(d):返回日期d中的月份值,范围试1-12 (2)字符串函数:CHAR_LENGTH(s) 计算字段s值->字符串的长度.UPPER(s) 把该字段的值中所有英文都变成大写,LOWER(s) 和相面相反->把英文都变成小写. (3)数学函数:sum():求和,ABS(s) 求绝对值,SQRT(s):求平方根,mod(x,y),求余x/y (4)加密函数:PASSWORD(STR) 一般对密码加密 不可逆… MD5(STR) 普通加密 ,不可逆. ENCODE(str,pswd_str) 加密函数,结果是一个二进制文件,用blob类型的字段保存,pswd_str类似一个加密的钥匙,可以随便写. DECODE(被加密的值,pswd_str)–>对encode进行解密. 28.存储过程: (1)存储过程和函数:两者是在数据库中定义一些SQL语句的集合,然后直接调用这些存储过程和函数来执行已经定义好的SQL语句.存储过程和函数可以避免重复的写一些sql语句,而且存储过程是在mysql服务器中存储和执行的,减少客户端和服务器端的数据传输.(类似于java代码写的工具类.) (2)创建存储过程和函数: Create procedure 关键字 pro_book 存储过程名称, in 输入 bT 输入参数名称 int 输入参数类型 out 输出 count_num 输出参数名称 int 输入参数类型 Begin 过程开始 end过程结束 中间是sql语句, Delimiter 默认是分号,而他的作用就是若是遇见分号时就开始执行该过程(语句),但是一个存储过程可能有很多sql语句且以分号结束,若这样的情况下当第一条sql语句结束后就会开始执行该过程,产生的后果是创建过程时,执行到第一个分号就会开始创建,导致存储过程创建错误.(若是有多个参数,在多条sql中均有参数,第一条设置完执行了,而这时第二条的参数有可能还么有设置完成,导致sql执行失败.)因此,需要把默认执行过程的demiliter关键字的默认值改为其他的字符,例如上面的就是改为&&,(当然我认为上面就一条sql语句,改不改默认的demiliter的默认值都一样.) . 使用navicat的话不使用delimiter好像也是可以的. Reads sql data则是上面图片所提到的参数指定存储过程的特性.(这个是指读数据,当然还有写输入与读写数据专用的参数类型.)看下图 经常用contains sql (应该是可以读,) 这个是调用上面的存储过程,1为入参,@total相当于全局变量,为出参. 这是一个存储函数,create function 为关键字,fun_book为函数名称, 括号里面为传入的参数名(值)以及入参的类型.RETURNS 为返回的关键字,后面接返回的类型. BEGIN函数开始,END函数结束.中间是return 以及查询数据的sql语句, 这里是指把bookId 传进去,通过存储函数返回对应的书本名字, ---------存储函数的调用和调用系统函数一样 例如:select 存储函数名称(入参值) Select 为查询 func_book 为存储函数名 2为入参值. (3)变量的使用:declaer:声明变量的值 Delimiter && Create procedure user() Begin Declare a,b varchar2(20) ; — a,b有默认的值,为空 Insert into user values(a,b); End && Delimiter ; Set 可以用来赋值,例如: 可以从其他表中查询出对应的值插入到另一个表中.例如: 从t_user2中查询出username2与password2放入到变量a,b中,然后再插入到t_user表中.(当然这只是创建存储过程),创建完以后,需要用CALL 存储过程名(根据过程参数描写.)来调用存储过程.注意:这一种的写法只可以插入单笔数据,若是select查询出多笔数据,因为无循环故而会插入不进去语句,会导致倒致存储过程时出错.下面的游标也是如此. (4)游标的使用.查询语句可能查询出多条记录,在存储过程和函数中使用游标逐条读取查询结果集中的记录.游标的使用包括声明游标,打开游标,使用游标和关闭游标.游标必须声明到处理程序之前,并且声明在变量和条件之后. 声明:declare 游标名 curson for 查询sql语句. 打开:open 游标名 使用:fetch 游标名 into x, 关闭:close 游标名 ----- 游标只能保存单笔数据. 类似于这一个,意思就是先查询出来username2,与password2的值放入到cur_t_user2的游标中(声明,类似于赋值),然后开启->使用.使用的意思就是把游标中存储的值分别赋值到a,b中,然后执行sql语句插入到t_user表中.最后关闭游标. (5)流程控制的使用:mysql可以使用:IF 语句 CASE语句 LOOP语句 LEAVE语句 ITERATE 语句 REPEAT语句与WHILE语句. 这个过程的意思是,查询t_user表中是否存在id等于我们入参时所写的id,若有的情况下查出有几笔这样的数据并且把数值给到全局变量@num中,if判断是否这样的数据是否存在,若是存在执行THEN后面的语句,即使更新该id对应的username,若没有则插入一条新的数据,最后注意END IF. 相当于java中的switch case.例如: 这里想当然于,while(ture){ break; } 这里的意思是,参数一个int类型的参数,loop aaa循环,把参数当做主键id插入到t_user表中,每循环一次参入的参数值减一,直到参数值为0,跳出循环(if判断,leave实现.) 相当于java的continue. 比上面的多了一个当totalNum = 3时,结束本次循环,下面的语句不在执行,直接执行下一次循环,也即是说插入的数据没有主键为3的数据. 和上面的差不多,只不过当执行到UNTIL时满足条件时,就跳出循环.就如上面那一个意思就是当执行到totalNum = 1时,跳出循环,也就是说不会插入主键为0的那一笔数据 当while条件判断为true时,执行do后面的语句,否则就不再执行. (6)调用存储过程和函数 CALL 存储过程名字(参数值1,参数值2,…) 存储函数名称(参数值1,参数值2,…) (7)查看存储过程和函数. Show procedure status like ‘存储过程名’ --只能查看状态 Show create procedure ‘存储过程名’ – 查看定义(使用频率高). 存储函数查看也和上面的一样. 当然还可以从information_schema.Routines中(系统数据库表)查看存储过程与函数. (8)修改存储过程与函数: 修改存储过程comment属性的值 ALTER procedure 存储过程名 comment ‘新值’; (9)删除存储过程与函数: DROP PROCEDURE 存储过程名; DROP function 存储函数名; 29.数据备份与还原: (1)数据备份:数据备份可以保证数据库表的安全性,数据库管理员需要定期的进行数据库备份. 命令:使用mysqldump(下图),或者使用图形工具 Mysqldump在msql文件夹+bin+mysqldump.exe中,相当于一个小软件.执行的话是在dos命令窗操作的. 其实就是导出数据库数据,在navacat中可以如下图导出 (2)数据还原: 若是从navacat中就是把外部的.sql文件数据导入到数据库中去.如下图 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42847571/article/details/102686087。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...} } 得到秒杀商品数据： 3、前端显示数据 ①、编辑跳转秒杀界面 goodList.ftl: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"><style>.layui-this{background: deepskyblue !important;}</style></head><body class="layui-container layui-bg-orange"><div class="layui-tab"><ul class="layui-tab-title"><li class="layui-this">普通商品</li><li>秒杀商品</li></ul><-- 普通商品--><div class="layui-tab-content"><div class="layui-tab-item layui-show"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="normal_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_add">增加</button></div></div><table id="normal_goods" lay-filter="normal_goods"></table><script type="text/html" id="button_1"><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_del">删除</a><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_edit">编辑</a></script></div><--秒杀界面--><div class="layui-tab-item"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="seckill_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_add">增加</button></div></div><table id="seckill_goods" lay-filter="seckill_goods"></table></div></div></div></div><--引入js--><script src="/static/asset/js/project/goodsList.js"></script></body></html> ②、获取数据 goodList.js: // 秒杀商品let seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]}); 呈现界面： 二、秒杀商品添加 1、后端：接收前端添加秒杀商品的数据 ①、实体类vo：SeckillGoodsVo private List<Map<String,Object>> goods; 修改实体类时间的类型：SeckillGoods @ApiModelProperty("秒杀开始时间")@TableField("start_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp startDate;@ApiModelProperty("秒杀结束时间")@TableField("end_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp endDate; ②、mapper层：SeckillGoodsMapper int addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层：SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句： <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService： ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl： @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js： var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} var layer,row,seckill_tablelayui.define(()=>{let table=layui.tablelayer=layui.layerlet $=layui.jquerylet normal_table=table.render({elem: 'normal_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数：page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称，默认：page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名，默认：limit},cols: [[ //表头{field: 'gid', title: '商品编号', width:80, sort: true, fixed: 'left'},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsImg',title: '商品图片',width:200,templet: (goods) => <b onmouseover='showImg("${goods.goodsImg}",this)'> + goods.goodsImg + </b> },{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true},{field: 'operate', title: '商品操作',toolbar: 'button_1'}]]});// 刷新表格let reloadTable=()=>{let goodsName=$("normal_value").val()// 【JS】自动化渲染的重载,重载表格normal_table.reload({where: {//设定异步数据接口的额外参数,height: 300goodsName},page:{curr:1 //current} });}// 搜索$("normal_search").click(reloadTable)// 增加$("normal_add").click(()=>{row = nullopenDialog()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注：tool 是工具条事件名，test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值（也可以是表头的 event 参数对应的值）let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象（如果有的话）if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗？',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL，如果你不想让iframe出现滚动条，你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数：page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称，默认：page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名，默认：limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功： 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper： Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件：SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService： Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl： @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层：SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 ：goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现：goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀： 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包：SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内，序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内，序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService ： package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl ： package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品（拿名字）Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController ： package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数： 本期内容结束，下期内容更完善！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...次攻击，拿到用户隐私数据。 攻击者需要诱骗点击 反馈率低，所以较难发现和响应修复 盗取用户敏感保密信息 为了防止出现非持久型 XSS 漏洞，需要确保这么几件事情： Web 页面渲染的所有内容或者渲染的数据都必须来自于服务端。 尽量不要从 URL，document.referrer，document.forms 等这种 DOM API 中获取数据直接渲染。 尽量不要使用 eval, new Function()，document.write()，document.writeln()，window.setInterval()，window.setTimeout()，innerHTML，document.creteElement() 等可执行字符串的方法。 如果做不到以上几点，也必须对涉及 DOM 渲染的方法传入的字符串参数做 escape 转义。 前端渲染的时候对任何的字段都需要做 escape 转义编码。 escape 转义的目的是将一些构成 HTML 标签的元素转义，比如 <，>，空格 等，转义成 <，>， 等显示转义字符。有很多开源的工具可以协助我们做 escape 转义。 持久型 XSS 持久型 XSS 漏洞，也被称为存储型 XSS 漏洞，一般存在于 Form 表单提交等交互功能，如发帖留言，提交文本信息等，黑客利用的 XSS 漏洞，将内容经正常功能提交进入数据库持久保存，当前端页面获得后端从数据库中读出的注入代码时，恰好将其渲染执行。 主要注入页面方式和非持久型 XSS 漏洞类似，只不过持久型的不是来源于 URL，refferer，forms 等，而是来源于后端从数据库中读出来的数据。持久型 XSS 攻击不需要诱骗点击，黑客只需要在提交表单的地方完成注入即可，但是这种 XSS 攻击的成本相对还是很高。攻击成功需要同时满足以下几个条件： POST 请求提交表单后端没做转义直接入库。 后端从数据库中取出数据没做转义直接输出给前端。 前端拿到后端数据没做转义直接渲染成 DOM。 持久型 XSS 有以下几个特点： 持久性，植入在数据库中 危害面广，甚至可以让用户机器变成 DDoS 攻击的肉鸡。 盗取用户敏感私密信息 为了防止持久型 XSS 漏洞，需要前后端共同努力： 后端在入库前应该选择不相信任何前端数据，将所有的字段统一进行转义处理。 后端在输出给前端数据统一进行转义处理。 前端在渲染页面 DOM 的时候应该选择不相信任何后端数据，任何字段都需要做转义处理。 基于字符集的 XSS 其实现在很多的浏览器以及各种开源的库都专门针对了 XSS 进行转义处理，尽量默认抵御绝大多数 XSS 攻击，但是还是有很多方式可以绕过转义规则，让人防不胜防。比如「基于字符集的 XSS 攻击」就是绕过这些转义处理的一种攻击方式，比如有些 Web 页面字符集不固定，用户输入非期望字符集的字符，有时会绕过转义过滤规则。 以基于 utf-7 的 XSS 为例 utf-7 是可以将所有的 unicode 通过 7bit 来表示的一种字符集 (但现在已经从 Unicode 规格中移除)。 这个字符集为了通过 7bit 来表示所有的文字, 除去数字和一部分的符号,其它的部分将都以 base64 编码为基础的方式呈现。 <script>alert("xss")</script>可以被解释为：+ADw-script+AD4-alert(+ACI-xss+ACI-)+ADw-/script+AD4- 可以形成「基于字符集的 XSS 攻击」的原因是由于浏览器在 meta 没有指定 charset 的时候有自动识别编码的机制，所以这类攻击通常就是发生在没有指定或者没来得及指定 meta 标签的 charset 的情况下。 所以我们有什么办法避免这种 XSS 呢？ 记住指定 XML 中不仅要指定字符集为 utf-8，而且标签要闭合 牛文推荐：http://drops.wooyun.org/papers/1327 （这个讲的很详细） 基于 Flash 的跨站 XSS 基于 Flash 的跨站 XSS 也是属于反射型 XSS 的一种，虽然现在开发 ActionScript 的产品线几乎没有了，但还是提一句吧，AS 脚本可以接受用户输入并操作 cookie，攻击者可以配合其他 XSS（持久型或者非持久型）方法将恶意 swf 文件嵌入页面中。主要是因为 AS 有时候需要和 JS 传参交互，攻击者会通过恶意的 XSS 注入篡改参数，窃取并操作cookie。 避免方法： 严格管理 cookie 的读写权限 对 Flash 能接受用户输入的参数进行过滤 escape 转义处理 未经验证的跳转 XSS 有一些场景是后端需要对一个传进来的待跳转的 URL 参数进行一个 302 跳转，可能其中会带有一些用户的敏感（cookie）信息。如果服务器端做302 跳转，跳转的地址来自用户的输入，攻击者可以输入一个恶意的跳转地址来执行脚本。 这时候需要通过以下方式来防止这类漏洞： 对待跳转的 URL 参数做白名单或者某种规则过滤 后端注意对敏感信息的保护, 比如 cookie 使用来源验证。 CSRF CSRF（Cross-Site Request Forgery），中文名称：跨站请求伪造攻击 那么 CSRF 到底能够干嘛呢？你可以这样简单的理解：攻击者可以盗用你的登陆信息，以你的身份模拟发送各种请求。攻击者只要借助少许的社会工程学的诡计，例如通过 QQ 等聊天软件发送的链接(有些还伪装成短域名，用户无法分辨)，攻击者就能迫使 Web 应用的用户去执行攻击者预设的操作。例如，当用户登录网络银行去查看其存款余额，在他没有退出时，就点击了一个 QQ 好友发来的链接，那么该用户银行帐户中的资金就有可能被转移到攻击者指定的帐户中。 所以遇到 CSRF 攻击时，将对终端用户的数据和操作指令构成严重的威胁。当受攻击的终端用户具有管理员帐户的时候，CSRF 攻击将危及整个 Web 应用程序。 CSRF 原理 下图大概描述了 CSRF 攻击的原理，可以理解为有一个小偷在你配钥匙的地方得到了你家的钥匙，然后拿着要是去你家想偷什么偷什么。 csrf原理 完成 CSRF 攻击必须要有三个条件： 用户已经登录了站点 A，并在本地记录了 cookie 在用户没有登出站点 A 的情况下（也就是 cookie 生效的情况下），访问了恶意攻击者提供的引诱危险站点 B (B 站点要求访问站点A)。 站点 A 没有做任何 CSRF 防御 你也许会问：「如果我不满足以上三个条件中的任意一个，就不会受到 CSRF 的攻击」。其实可以这么说的，但你不能保证以下情况不会发生： 你不能保证你登录了一个网站后，不再打开一个 tab 页面并访问另外的网站，特别现在浏览器都是支持多 tab 的。 你不能保证你关闭浏览器了后，你本地的 cookie 立刻过期，你上次的会话已经结束。 上图中所谓的攻击网站 B，可能是一个存在其他漏洞的可信任的经常被人访问的网站。 预防 CSRF CSRF 的防御可以从服务端和客户端两方面着手，防御效果是从服务端着手效果比较好，现在一般的 CSRF 防御也都在服务端进行。服务端的预防 CSRF 攻击的方式方法有多种，但思路上都是差不多的，主要从以下两个方面入手： 正确使用 GET，POST 请求和 cookie 在非 GET 请求中增加 token 一般而言，普通的 Web 应用都是以 GET、POST 请求为主，还有一种请求是 cookie 方式。我们一般都是按照如下规则设计应用的请求： GET 请求常用在查看，列举，展示等不需要改变资源属性的时候（数据库 query 查询的时候） POST 请求常用在 From 表单提交，改变一个资源的属性或者做其他一些事情的时候（数据库有 insert、update、delete 的时候） 当正确的使用了 GET 和 POST 请求之后，剩下的就是在非 GET 方式的请求中增加随机数，这个大概有三种方式来进行： 为每个用户生成一个唯一的 cookie token，所有表单都包含同一个伪随机值，这种方案最简单，因为攻击者不能获得第三方的 cookie(理论上)，所以表单中的数据也就构造失败，但是由于用户的 cookie 很容易由于网站的 XSS 漏洞而被盗取，所以这个方案必须要在没有 XSS 的情况下才安全。 每个 POST 请求使用验证码，这个方案算是比较完美的，但是需要用户多次输入验证码，用户体验比较差，所以不适合在业务中大量运用。 渲染表单的时候，为每一个表单包含一个 csrfToken，提交表单的时候，带上 csrfToken，然后在后端做 csrfToken 验证。 CSRF 的防御可以根据应用场景的不同自行选择。CSRF 的防御工作确实会在正常业务逻辑的基础上带来很多额外的开发量，但是这种工作量是值得的，毕竟用户隐私以及财产安全是产品最基础的根本。 SQL 注入 SQL 注入漏洞（SQL Injection）是 Web 开发中最常见的一种安全漏洞。可以用它来从数据库获取敏感信息，或者利用数据库的特性执行添加用户，导出文件等一系列恶意操作，甚至有可能获取数据库乃至系统用户最高权限。 而造成 SQL 注入的原因是因为程序没有有效的转义过滤用户的输入，使攻击者成功的向服务器提交恶意的 SQL 查询代码，程序在接收后错误的将攻击者的输入作为查询语句的一部分执行，导致原始的查询逻辑被改变，额外的执行了攻击者精心构造的恶意代码。 很多 Web 开发者没有意识到 SQL 查询是可以被篡改的，从而把 SQL 查询当作可信任的命令。殊不知，SQL 查询是可以绕开访问控制，从而绕过身份验证和权限检查的。更有甚者，有可能通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令。 SQL 注入原理 下面将通过一些真实的例子来详细讲解 SQL 注入的方式的原理。 考虑以下简单的管理员登录表单： <form action="/login" method="POST"><p>Username: <input type="text" name="username" /></p><p>Password: <input type="password" name="password" /></p><p><input type="submit" value="登陆" /></p></form> 后端的 SQL 语句可能是如下这样的： let querySQL = SELECT FROM userWHERE username='${username}'AND psw='${password}'; // 接下来就是执行 sql 语句… 目的就是来验证用户名和密码是不是正确，按理说乍一看上面的 SQL 语句也没什么毛病，确实是能够达到我们的目的，可是你只是站在用户会老老实实按照你的设计来输入的角度来看问题，如果有一个恶意攻击者输入的用户名是 zoumiaojiang’ OR 1 = 1 --，密码随意输入，就可以直接登入系统了。WFT! 冷静下来思考一下，我们之前预想的真实 SQL 语句是: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' AND psw='mypassword' 可以恶意攻击者的奇怪用户名将你的 SQL 语句变成了如下形式： SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 --' AND psw='xxxx' 在 SQL 中，-- 是注释后面的内容的意思，所以查询语句就变成了： SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 这条 SQL 语句的查询条件永远为真，所以意思就是恶意攻击者不用我的密码，就可以登录进我的账号，然后可以在里面为所欲为，然而这还只是最简单的注入，牛逼的 SQL 注入高手甚至可以通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令，将你主机里的内容一览无余，这里我也没有这个能力讲解的太深入，毕竟不是专业研究这类攻击的，但是通过以上的例子，已经了解了 SQL 注入的原理，我们基本已经能找到防御 SQL 注入的方案了。 如何预防 SQL 注入 防止 SQL 注入主要是不能允许用户输入的内容影响正常的 SQL 语句的逻辑，当用户的输入的信息将要用来拼接 SQL 语句的话，我们应该永远选择不相信，任何内容都必须进行转义过滤，当然做到这个还是不够的，下面列出防御 SQL 注入的几点注意事项： 严格限制Web应用的数据库的操作权限，给此用户提供仅仅能够满足其工作的最低权限，从而最大限度的减少注入攻击对数据库的危害 后端代码检查输入的数据是否符合预期，严格限制变量的类型，例如使用正则表达式进行一些匹配处理。 对进入数据库的特殊字符（’，"，\，<，>，&，，; 等）进行转义处理，或编码转换。基本上所有的后端语言都有对字符串进行转义处理的方法，比如 lodash 的 lodash._escapehtmlchar 库。 所有的查询语句建议使用数据库提供的参数化查询接口，参数化的语句使用参数而不是将用户输入变量嵌入到 SQL 语句中，即不要直接拼接 SQL 语句。例如 Node.js 中的 mysqljs 库的 query 方法中的 ? 占位参数。 mysql.query(SELECT FROM user WHERE username = ? AND psw = ?, [username, psw]); 在应用发布之前建议使用专业的 SQL 注入检测工具进行检测，以及时修补被发现的 SQL 注入漏洞。网上有很多这方面的开源工具，例如 sqlmap、SQLninja 等。 避免网站打印出 SQL 错误信息，比如类型错误、字段不匹配等，把代码里的 SQL 语句暴露出来，以防止攻击者利用这些错误信息进行 SQL 注入。 不要过于细化返回的错误信息，如果目的是方便调试，就去使用后端日志，不要在接口上过多的暴露出错信息，毕竟真正的用户不关心太多的技术细节，只要话术合理就行。 碰到要操作的数据库的代码，一定要慎重，小心使得万年船，多找几个人多来几次 code review，将问题都暴露出来，而且要善于利用工具，操作数据库相关的代码属于机密，没事不要去各种论坛晒自家站点的 SQL 语句，万一被人盯上了呢？ 命令行注入 命令行注入漏洞，指的是攻击者能够通过 HTTP 请求直接侵入主机，执行攻击者预设的 shell 命令，听起来好像匪夷所思，这往往是 Web 开发者最容易忽视但是却是最危险的一个漏洞之一，看一个实例： 假如现在需要实现一个需求：用户提交一些内容到服务器，然后在服务器执行一些系统命令去产出一个结果返回给用户，接口的部分实现如下： // 以 Node.js 为例，假如在接口中需要从 github 下载用户指定的 repoconst exec = require('mz/child_process').exec;let params = {/ 用户输入的参数 /};exec(git clone ${params.repo} /some/path); 这段代码确实能够满足业务需求，正常的用户也确实能从指定的 git repo 上下载到想要的代码，可是和 SQL 注入一样，这段代码在恶意攻击者眼中，简直就是香饽饽。 如果 params.repo 传入的是 https://github.com/zoumiaojiang/zoumiaojiang.github.io.git 当然没问题了。 可是如果 params.repo 传入的是 https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / && 恰好你的服务是用 root 权限起的就惨了。 具体恶意攻击者能用命令行注入干什么也像 SQL 注入一样，手法是千变万化的，比如「反弹 shell 注入」等，但原理都是一样的，我们绝对有能力防止命令行注入发生。防止命令行注入需要做到以下几件事情： 后端对前端提交内容需要完全选择不相信，并且对其进行规则限制（比如正则表达式）。 在调用系统命令前对所有传入参数进行命令行参数转义过滤。 不要直接拼接命令语句，借助一些工具做拼接、转义预处理，例如 Node.js 的 shell-escape npm 包。 还是前面的例子，我们可以做到如下： const exec = require('mz/child_process').exec;// 借助 shell-escape npm 包解决参数转义过滤问题const shellescape = require('shell-escape');let params = {/ 用户输入的参数 /};// 先过滤一下参数，让参数符合预期if (!/正确的表达式/.test(params.repo)) {return;}let cmd = shellescape(['git','clone',params.repo,'/some/path']);// cmd 的值: git clone 'https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / &&' /some/path// 这样就不会被注入成功了。exec(cmd); DDoS 攻击 DDoS 又叫分布式拒绝服务，全称 Distributed Denial of Service，其原理就是利用大量的请求造成资源过载，导致服务不可用，这个攻击应该不能算是安全问题，这应该算是一个另类的存在，因为这种攻击根本就是耍流氓的存在，「伤敌一千，自损八百」的行为。出于保护 Web App 不受攻击的攻防角度，还是介绍一下 DDoS 攻击吧，毕竟也是挺常见的。 DDoS 攻击可以理解为：「你开了一家店，隔壁家点看不惯，就雇了一大堆黑社会人员进你店里干坐着，也不消费，其他客人也进不来，导致你营业惨淡」。为啥说 DDoS 是个「伤敌一千，自损八百」的行为呢？毕竟隔壁店还是花了不少钱雇黑社会但是啥也没得到不是？DDoS 攻击的目的基本上就以下几个： 深仇大恨，就是要干死你 敲诈你，不给钱就干你 忽悠你，不买我防火墙服务就会有“人”继续干你 也许你的站点遭受过 DDoS 攻击，具体什么原因怎么解读见仁见智。DDos 攻击从层次上可分为网络层攻击与应用层攻击，从攻击手法上可分为快型流量攻击与慢型流量攻击，但其原理都是造成资源过载，导致服务不可用。 网络层 DDoS 网络层 DDos 攻击包括 SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood 等。 SYN Flood 攻击 SYN flood 攻击主要利用了 TCP 三次握手过程中的 Bug，我们都知道 TCP 三次握手过程是要建立连接的双方发送 SYN，SYN + ACK，ACK 数据包，而当攻击方随意构造源 IP 去发送 SYN 包时，服务器返回的 SYN + ACK 就不能得到应答（因为 IP 是随意构造的），此时服务器就会尝试重新发送，并且会有至少 30s 的等待时间，导致资源饱和服务不可用，此攻击属于慢型 DDoS 攻击。 ACK Flood 攻击 ACK Flood 攻击是在 TCP 连接建立之后，所有的数据传输 TCP 报文都是带有 ACK 标志位的，主机在接收到一个带有 ACK 标志位的数据包的时候，需要检查该数据包所表示的连接四元组是否存在，如果存在则检查该数据包所表示的状态是否合法，然后再向应用层传递该数据包。如果在检查中发现该数据包不合法，例如该数据包所指向的目的端口在本机并未开放，则主机操作系统协议栈会回应 RST 包告诉对方此端口不存在。 UDP Flood 攻击 UDP flood 攻击是由于 UDP 是一种无连接的协议，因此攻击者可以伪造大量的源 IP 地址去发送 UDP 包，此种攻击属于大流量攻击。正常应用情况下，UDP 包双向流量会基本相等，因此发起这种攻击的攻击者在消耗对方资源的时候也在消耗自己的资源。 ICMP Flood 攻击 ICMP Flood 攻击属于大流量攻击，其原理就是不断发送不正常的 ICMP 包（所谓不正常就是 ICMP 包内容很大），导致目标带宽被占用，但其本身资源也会被消耗。目前很多服务器都是禁 ping 的（在防火墙在可以屏蔽 ICMP 包），因此这种攻击方式已经落伍。 网络层 DDoS 防御 网络层的 DDoS 攻击究其本质其实是无法防御的，我们能做得就是不断优化服务本身部署的网络架构，以及提升网络带宽。当然，还是做好以下几件事也是有助于缓解网络层 DDoS 攻击的冲击： 网络架构上做好优化，采用负载均衡分流。 确保服务器的系统文件是最新的版本，并及时更新系统补丁。 添加抗 DDos 设备，进行流量清洗。 限制同时打开的 SYN 半连接数目，缩短 SYN 半连接的 Timeout 时间。 限制单 IP 请求频率。 防火墙等防护设置禁止 ICMP 包等。 严格限制对外开放的服务器的向外访问。 运行端口映射程序或端口扫描程序，要认真检查特权端口和非特权端口。 关闭不必要的服务。 认真检查网络设备和主机/服务器系统的日志。只要日志出现漏洞或是时间变更,那这台机器就可能遭到了攻击。 限制在防火墙外与网络文件共享。这样会给黑客截取系统文件的机会，主机的信息暴露给黑客，无疑是给了对方入侵的机会。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层 DDoS 应用层 DDoS 攻击不是发生在网络层，是发生在 TCP 建立握手成功之后，应用程序处理请求的时候，现在很多常见的 DDoS 攻击都是应用层攻击。应用层攻击千变万化，目的就是在网络应用层耗尽你的带宽，下面列出集中典型的攻击类型。 CC 攻击 当时绿盟为了防御 DDoS 攻击研发了一款叫做 Collapasar 的产品，能够有效的防御 SYN Flood 攻击。黑客为了挑衅，研发了一款 Challenge Collapasar 攻击工具（简称 CC）。 CC 攻击的原理，就是针对消耗资源比较大的页面不断发起不正常的请求，导致资源耗尽。因此在发送 CC 攻击前，我们需要寻找加载比较慢，消耗资源比较多的网页，比如需要查询数据库的页面、读写硬盘文件的等。通过 CC 攻击，使用爬虫对某些加载需要消耗大量资源的页面发起 HTTP 请求。 DNS Flood DNS Flood 攻击采用的方法是向被攻击的服务器发送大量的域名解析请求，通常请求解析的域名是随机生成或者是网络世界上根本不存在的域名，被攻击的DNS 服务器在接收到域名解析请求的时候首先会在服务器上查找是否有对应的缓存，如果查找不到并且该域名无法直接由服务器解析的时候，DNS 服务器会向其上层 DNS 服务器递归查询域名信息。域名解析的过程给服务器带来了很大的负载，每秒钟域名解析请求超过一定的数量就会造成 DNS 服务器解析域名超时。 根据微软的统计数据，一台 DNS 服务器所能承受的动态域名查询的上限是每秒钟 9000 个请求。而我们知道，在一台 P3 的 PC 机上可以轻易地构造出每秒钟几万个域名解析请求，足以使一台硬件配置极高的 DNS 服务器瘫痪，由此可见 DNS 服务器的脆弱性。 HTTP 慢速连接攻击 针对 HTTP 协议，先建立起 HTTP 连接，设置一个较大的 Conetnt-Length，每次只发送很少的字节，让服务器一直以为 HTTP 头部没有传输完成，这样连接一多就很快会出现连接耗尽。 应用层 DDoS 防御 判断 User-Agent 字段（不可靠，因为可以随意构造） 针对 IP + cookie，限制访问频率（由于 cookie 可以更改，IP 可以使用代理，或者肉鸡，也不可靠) 关闭服务器最大连接数等，合理配置中间件，缓解 DDoS 攻击。 请求中添加验证码，比如请求中有数据库操作的时候。 编写代码时，尽量实现优化，并合理使用缓存技术，减少数据库的读取操作。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层的防御有时比网络层的更难，因为导致应用层被 DDoS 攻击的因素非常多，有时往往是因为程序员的失误，导致某个页面加载需要消耗大量资源，有时是因为中间件配置不当等等。而应用层 DDoS 防御的核心就是区分人与机器（爬虫），因为大量的请求不可能是人为的，肯定是机器构造的。因此如果能有效的区分人与爬虫行为，则可以很好地防御此攻击。 其他 DDoS 攻击 发起 DDoS 也是需要大量的带宽资源的，但是互联网就像森林，林子大了什么鸟都有，DDoS 攻击者也能找到其他的方式发起廉价并且极具杀伤力的 DDoS 攻击。 利用 XSS 举个例子，如果 12306 页面有一个 XSS 持久型漏洞被恶意攻击者发现，只需在春节抢票期间在这个漏洞中执行脚本使得往某一个小站点随便发点什么请求，然后随着用户访问的增多，感染用户增多，被攻击的站点自然就会迅速瘫痪了。这种 DDoS 简直就是无本万利，不用惊讶，现在大站有 XSS 漏洞的不要太多。 来自 P2P 网络攻击 大家都知道，互联网上的 P2P 用户和流量都是一个极为庞大的数字。如果他们都去一个指定的地方下载数据，成千上万的真实 IP 地址连接过来，没有哪个设备能够支撑住。拿 BT 下载来说，伪造一些热门视频的种子，发布到搜索引擎，就足以骗到许多用户和流量了，但是这只是基础攻击。 高级的 P2P 攻击，是直接欺骗资源管理服务器。如迅雷客户端会把自己发现的资源上传到资源管理服务器，然后推送给其它需要下载相同资源的用户，这样，一个链接就发布出去。通过协议逆向，攻击者伪造出大批量的热门资源信息通过资源管理中心分发出去，瞬间就可以传遍整个 P2P 网络。更为恐怖的是，这种攻击是无法停止的，即使是攻击者自身也无法停止，攻击一直持续到 P2P 官方发现问题更新服务器且下载用户重启下载软件为止。 最后总结下，DDoS 不可能防的住，就好比你的店只能容纳 50 人，黑社会有 100 人，你就换一家大店，能容纳 500 人，然后黑社会又找来了 1000 人，这种堆人头的做法就是 DDoS 本质上的攻防之道，「道高一尺，魔高一丈，魔高一尺，道高一丈」，讲真，必要的时候就答应勒索你的人的条件吧，实在不行就报警吧。 流量劫持 流量劫持应该算是黑产行业的一大经济支柱了吧？简直是让人恶心到吐，不吐槽了，还是继续谈干货吧，流量劫持基本分两种：DNS 劫持 和 HTTP 劫持，目的都是一样的，就是当用户访问 zoumiaojiang.com 的时候，给你展示的并不是或者不完全是 zoumiaojiang.com 提供的 “内容”。 DNS 劫持 DNS 劫持，也叫做域名劫持，可以这么理解，「你打了一辆车想去商场吃饭，结果你打的车是小作坊派来的，直接给你拉到小作坊去了」，DNS 的作用是把网络地址域名对应到真实的计算机能够识别的 IP 地址，以便计算机能够进一步通信，传递网址和内容等。如果当用户通过某一个域名访问一个站点的时候，被篡改的 DNS 服务器返回的是一个恶意的钓鱼站点的 IP，用户就被劫持到了恶意钓鱼站点，然后继而会被钓鱼输入各种账号密码信息，泄漏隐私。 dns劫持 这类劫持，要不就是网络运营商搞的鬼，一般小的网络运营商与黑产勾结会劫持 DNS，要不就是电脑中毒，被恶意篡改了路由器的 DNS 配置，基本上做为开发者或站长却是很难察觉的，除非有用户反馈，现在升级版的 DNS 劫持还可以对特定用户、特定区域等使用了用户画像进行筛选用户劫持的办法，另外这类广告显示更加随机更小，一般站长除非用户投诉否则很难觉察到，就算觉察到了取证举报更难。无论如何，如果接到有 DNS 劫持的反馈，一定要做好以下几件事： 取证很重要，时间、地点、IP、拨号账户、截屏、URL 地址等一定要有。 可以跟劫持区域的电信运营商进行投诉反馈。 如果投诉反馈无效，直接去工信部投诉，一般来说会加白你的域名。 HTTP 劫持 HTTP 劫持您可以这么理解，「你打了一辆车想去商场吃饭，结果司机跟你一路给你递小作坊的广告」，HTTP 劫持主要是当用户访问某个站点的时候会经过运营商网络，而不法运营商和黑产勾结能够截获 HTTP 请求返回内容，并且能够篡改内容，然后再返回给用户，从而实现劫持页面，轻则插入小广告，重则直接篡改成钓鱼网站页面骗用户隐私。能够实施流量劫持的根本原因，是 HTTP 协议没有办法对通信对方的身份进行校验以及对数据完整性进行校验。如果能解决这个问题，则流量劫持将无法轻易发生。所以防止 HTTP 劫持的方法只有将内容加密，让劫持者无法破解篡改，这样就可以防止 HTTP 劫持了。 HTTPS 协议就是一种基于 SSL 协议的安全加密网络应用层协议，可以很好的防止 HTTP 劫持。这里有篇 文章 讲的不错。HTTPS 在这就不深讲了，后面有机会我会单独好好讲讲 HTTPS。如果不想站点被 HTTP 劫持，赶紧将你的站点全站改造成 HTTPS 吧。 服务器漏洞 服务器除了以上提到的那些大名鼎鼎的漏洞和臭名昭著的攻击以外，其实还有很多其他的漏洞，往往也很容易被忽视，在这个小节也稍微介绍几种。 越权操作漏洞 如果你的系统是有登录控制的，那就要格外小心了，因为很有可能你的系统越权操作漏洞，越权操作漏洞可以简单的总结为 「A 用户能看到或者操作 B 用户的隐私内容」，如果你的系统中还有权限控制就更加需要小心了。所以每一个请求都需要做 userid 的判断 以下是一段有漏洞的后端示意代码： // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;mysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ?',[msgId]); 以上代码是任何人都可以查询到任何用户的消息，只要有 msg_id 就可以，这就是比较典型的越权漏洞，需要如下这么改进一下： // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;let userId = ctx.session.userId; // 从会话中取出当前登陆的 userIdmysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ? AND user_id = ?',[msgId, userId]); 嗯，大概就是这个意思，如果有更严格的权限控制，那在每个请求中凡是涉及到数据库的操作都需要先进行严格的验证，并且在设计数据库表的时候需要考虑进 userId 的账号关联以及权限关联。 目录遍历漏洞 目录遍历漏洞指通过在 URL 或参数中构造 …/，./ 和类似的跨父目录字符串的 ASCII 编码、unicode 编码等，完成目录跳转，读取操作系统各个目录下的敏感文件，也可以称作「任意文件读取漏洞」。 目录遍历漏洞原理：程序没有充分过滤用户输入的 …/ 之类的目录跳转符，导致用户可以通过提交目录跳转来遍历服务器上的任意文件。使用多个… 符号，不断向上跳转，最终停留在根 /，通过绝对路径去读取任意文件。 目录遍历漏洞几个示例和测试，一般构造 URL 然后使用浏览器直接访问，或者使用 Web 漏洞扫描工具检测，当然也可以自写程序测试。 http://somehost.com/../../../../../../../../../etc/passwdhttp://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini 借助 %00 空字符截断是一个比较经典的攻击手法http://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini%00.js 使用了 IIS 的脚本目录来移动目录并执行指令http://somehost.com/scripts/..%5c../Windows/System32/cmd.exe?/c+dir+c:\ 防御 方法就是需要对 URL 或者参数进行 …/，./ 等字符的转义过滤。 物理路径泄漏 物理路径泄露属于低风险等级缺陷，它的危害一般被描述为「攻击者可以利用此漏洞得到信息，来对系统进一步地攻击」，通常都是系统报错 500 的错误信息直接返回到页面可见导致的漏洞。得到物理路径有些时候它能给攻击者带来一些有用的信息，比如说：可以大致了解系统的文件目录结构；可以看出系统所使用的第三方软件；也说不定会得到一个合法的用户名（因为很多人把自己的用户名作为网站的目录名）。 防止这种泄漏的方法就是做好后端程序的出错处理，定制特殊的 500 报错页面。 源码暴露漏洞 和物理路径泄露类似，就是攻击者可以通过请求直接获取到你站点的后端源代码，然后就可以对系统进一步研究攻击。那么导致源代码暴露的原因是什么呢？基本上就是发生在服务器配置上了，服务器可以设置哪些路径的文件才可以被直接访问的，这里给一个 koa 服务起的例子，正常的 koa 服务器可以通过 koa-static 中间件去指定静态资源的目录，好让静态资源可以通过路径的路由访问。比如你的系统源代码目录是这样的： |- project|- src|- static|- ...|- server.js 你想要将 static 的文件夹配成静态资源目录，你应该会在 server.js 做如下配置： const Koa = require('koa');const serve = require('koa-static');const app = new Koa();app.use(serve(__dirname + '/project/static')); 但是如果配错了静态资源的目录，可能就出大事了，比如： // ...app.use(serve(__dirname + '/project')); 这样所有的源代码都可以通过路由访问到了，所有的服务器都提供了静态资源机制，所以在通过服务器配置静态资源目录和路径的时候，一定要注意检验，不然很可能产生漏洞。 最后，希望 Web 开发者们能够管理好自己的代码隐私，注意代码安全问题，比如不要将产品的含有敏感信息的代码放到第三方外部站点或者暴露给外部用户，尤其是前端代码，私钥类似的保密性的东西不要直接输出在代码里或者页面中。也许还有很多值得注意的点，但是归根结底还是绷住安全那根弦，对待每一行代码都要多多推敲。 请关注我的订阅号 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/MrCoderStack/article/details/88547919。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...实现AES加密算法对数据进行加密，PHP后端则利用phpseclib库解密AES加密后的密文，从而保障了数据传输的安全性。 crypto-js , crypto-js是一个JavaScript加密库，提供了一系列常用的加密、哈希、编码等功能。在本文中，开发人员通过npm安装crypto-js并引入到Vue项目中，用于对前端的数据进行AES加密处理，确保敏感信息在传输过程中得到保护。 phpseclib , phpseclib是一个纯PHP编写的加密库，支持多种加密算法，包括RSA、AES等。在文章的情境下，PHP后端使用phpseclib中的Crypt\\AES类来解密由Vue前端加密的数据，实现了前后端之间安全的数据交换。 npm , npm（Node Package Manager）是Node.js的包管理器，用于管理和共享Node.js的开源代码。在本文中，开发者通过运行npm install命令来安装crypto-js插件，以便在Vue前端项目中实现数据加密功能。 Composer , Composer是PHP语言中的一款依赖管理工具，允许用户声明项目所需的依赖关系，并自动解决和安装这些依赖。在本文所述情境中，PHP开发者通过Composer require命令安装phpseclib库，为PHP后端提供AES解密能力。