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...码量，并且可能会引发bug。这时候，我们需要一个强大的工具来帮助我们解决这个问题。这就是我们今天的主角——Fody。 二、什么是Fody？ Fody是一个基于Mono.Cecil的开源工具包，它可以帮助我们在运行时修改.NET程序集的行为。它的核心特性是可以插入元数据，如属性、事件和方法。这就意味着，我们能够超级轻松地给.NET类库塞进新的行为特性，而且完全不需要动原始的源代码一根汗毛。 三、如何使用Fody解决代码重复问题？ 使用Fody解决代码重复问题非常简单。首先，你需要在你的项目中安装Fody NuGet包。接着，你可以在你的项目里头捣鼓出一个崭新的属性，这个属性会在编译时悄无声息地自动“粘贴”到你所有的类上面，就像魔法一样。 下面是一个简单的示例： csharp using Fody; [ConfigureAwait(false)] public class MyClass { // ... } 在这个示例中，ConfigureAwait(false)属性是在编译时被自动应用到MyClass上的。这就意味着，当你在MyClass里调用任意一个方法时，.NET Framework不会慢悠悠地把执行权交给用户线程，等待它来处理，而是会瞬间蹦出结果，一点儿不耽误工夫。这样，你可以避免因为多线程并发操作而导致的死锁和阻塞。 四、更多的例子 除了上述示例，Fody还可以用于解决其他类型的代码重复问题。例如，你可以使用Fody来自动注入依赖关系，或者为你的类添加日志记录功能。 下面是一些更复杂的示例： csharp using Fody; [UseLogMethod(typeof(MyClass), "myMethod")] public class MyClass { public void myMethod() { // ... } } public static class MyClassExtensions { [LogToConsole] public static void Log(this MyClass myClass) { Console.WriteLine($"MyClass.Log() is called."); } } 在这个示例中，UseLogMethod和LogToConsole属性是自定义的Fody属性。这其实是在说，这两个家伙分别代表着需要在类上施展特定的魔法，让它们能够自动记录日志；还有另一个功能，就是能把类里头的方法运行的结果，像变戏法一样直接显示到控制台里。 五、总结 总的来说，Fody是一个非常强大且灵活的工具，它可以帮助我们解决各种代码重复问题。无论你是想自动注入依赖关系，还是为你的类添加日志记录功能，甚至是移除代码中的循环，Fody都能帮你轻松完成。 如果你还没有尝试过Fody，那么我强烈建议你试一试。我相信你会发现，它不仅可以提高你的开发效率，而且可以让你的代码更加简洁、清晰。

...称。这样一来，不论是调试日志还是异常处理，都能瞬间如虎添翼，让咱的工作效率嗖嗖提升！ 2. __FUNCTION__的魔力揭秘 __FUNCTION__是一个神奇的预定义宏，它在编译时期会被自动替换为当前函数的名字。这个特性使得我们在编写代码时，无需手动输入函数名就能获取到准确的信息，大大提升了代码的可读性和维护性。下面让我们通过一个简单的示例来看看它是如何工作的： cpp include void myFunction() { std::cout << "Current function: " << __FUNCTION__ << std::endl; } int main() { myFunction(); return 0; } 当你运行这段代码时，输出将是："Current function: myFunction"，这就是__FUNCTION__的魅力所在。 3. 将__FUNCTION__嵌入宏定义 现在，假设我们需要创建一个自定义的日志宏，用于在调用特定函数时打印出相关信息，包括函数名。那么，如何将__FUNCTION__纳入宏定义呢？ cpp define LOG(msg) do { \ std::cout << "[" << __FILE__ << ":" << __LINE__ << "] [" << __FUNCTION__ << "] " << msg << std::endl; \ } while (0) void anotherFunction() { LOG("Something happened here!"); } 在上述代码中，我们定义了一个名为LOG的宏，当调用该宏时，它会在控制台输出包含文件名、行号以及函数名的详细信息，加上你提供的消息内容。这样，在anotherFunction中使用LOG宏，不仅能够记录下函数内部的行为，而且能明确指出问题发生在哪个函数内，这对于调试和问题定位非常有帮助。 4. 深入思考与讨论 尽管__FUNCTION__为我们提供了极大的便利，但我们也需要注意一些细节。首先，由于__FUNCTION__是编译器预处理阶段解析的，所以它的值并不会随函数重载或模板实例化而改变。接着说第二个点，虽然现在大部分主流的C++编译器都很与时俱进地支持这个__FUNCTION__玩意儿，但是在某些老掉牙或者非主流的编译器上，它可能就闹脾气、不工作了。所以呢，在咱们搞跨平台开发的时候，对这个小特性可得悠着点儿用，别一不留神踩到坑里。 总的来说，熟练掌握并灵活运用__FUNCTION__这一预定义宏，无疑会使我们的C++编程之旅更加轻松愉快，同时也能显著提升代码的可读性和调试效率。当我们深入探索其背后的机制，你会发现，这不仅仅是一种技术实现，更是一种对编程艺术的理解和诠释。 结语：让__FUNCTION__成为你的调试良伴 编程是一门艺术，也是一项挑战，而善用工具则是我们应对挑战的关键。就如同在漆黑夜晚点亮一盏明灯，__FUNCTION__作为C++世界中的一个小却实用的功能，能够在复杂的程序逻辑中为你清晰地指明每一步执行路径。希望你通过认真学习和动手实践本文的内容，能够顺顺利利地把__FUNCTION__这个小家伙融入到你的编程日常里，让它成为你在解决bug、调试程序时的超级好帮手，让编程过程更加得心应手。

...我们编的代码里有语法bug，那很可能让Flink运算器没法好好干活儿，执行起来就会出岔子。在这种情况下，我们需要仔细检查我们的代码，确保其没有错误。 三、如何处理Flink算子执行异常？ 1. 检查数据 首先，我们需要检查我们的数据。我们需要确保我们的数据是正确的，并且是符合我们的预期的。我们可以使用Flink的调试工具来进行数据检查。 java DataStream data = env.addSource(new StringSource()); data.print(); 在这个例子中，我们添加了一个字符串源，并将其输出到控制台。这样，我们就可以看到我们的数据是否正确。 2. 优化系统 其次，我们需要优化我们的系统。我们需要确保我们的系统稳定，并且能够正常地运行Flink算子。我们可以使用Flink的监控工具来监控我们的系统。 java env.getExecutionEnvironment().enableSysoutLogging(); 在这个例子中，我们开启了Flink的sysout日志，这样我们就可以通过查看日志来监控我们的系统。 3. 修复代码 最后，我们需要修复我们的代码。我们需要找出我们的代码中的错误，并且修复它们。我们可以使用Flink的调试工具来调试我们的代码。 java DataStream> result = env.fromElements(1, 2, 3) .keyBy(0) .sum(1); result.print(); 在这个例子中，我们创建了一个包含三个元素的数据集，并对其进行分组和求和操作。然后，我们将结果输出到控制台。如果我们在代码中犯了错误，那么Flink就会抛出一个异常。 四、总结 总的来说，Flink算子执行异常是一个常见的问题。然而，只要我们掌握了正确的处理方法，就能够有效地解决这个问题。因此，我们应该多学习，多实践，不断提高我们的技能和能力。只有这样，我们才能在大数据处理领域取得成功。

...查并搞定条件表达式的bug，防止程序陷入无限循环的漩涡，还是仔细审查命令执行的结果反馈，我们都能运用这些小妙招，手到病除地解决各类问题，让咱们的shell编程稳如磐石，靠得住得很。同时呢，咱们也得养成棒棒的编程习惯了，就像定期给车子做保养一样，时不时地给咱的代码做个“体检”和“调试”，这样一来，就能有效地防止这类问题再冒出来捣乱啦。

...n-Based Debugging in Modern Software Development》，作者详细阐述了断言在现代软件开发调试过程中的价值，并结合实例探讨了如何根据项目特性和需求合理运用断言以提升代码健壮性。 综上所述，无论是紧跟Go语言新特性的发展，还是借鉴更为严谨的程序验证手段，都有助于我们在实践中更好地运用断言，乃至其他方法来规避逻辑错误，不断提升代码质量和可靠性。

...利的wa了，找了很久bug也不知道。终于在某次中发现了，原来我直接用x了，竟然能对6个case，可怕！改了后果断ac，经典prim算法，我就不说了，自己看书去。 View Code 1 include<stdio.h> 2 include<string.h> 3 include<math.h> 4 include<stdlib.h> 5 define max(a,b) a>b?a:b 6 define min(a,b) a>b?b:a 7 define INF 0x3f3f3f3f 8 define Maxin 10000 9 int fang[4][2]={ {-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1} };10 int map[105][105],n;11 int in[105],inn=0,notin[105];//in是已经被用过的点，notin是还没用的点12 int get()13 {14 int x,ans=INF;15 int ay;16 for(x=0;x<inn;x++)//在已经用的点里找一个距离最小的边来用17 {18 int y;19 for(y=0;y<n;y++)20 if(notin[y]!=-1&&map[in[x]][y]<ans&&in[x]!=y)//notin！=-1表示还没被用21 {22 ans=map[in[x]][y];23 ay=y;24 }25 }26 in[inn++]=ay;27 notin[ay]=-1;28 return ans;29 }30 31 int main()32 {33 int x,y,ans=0;34 scanf("%d",&n);35 for(x=0;x<n;x++)36 {37 for(y=0;y<n;y++)38 scanf("%d",&map[x][y]);39 notin[x]=x;40 }41 in[inn++]=0;42 notin[0]=-1;43 while(inn!=n)44 ans+=get();45 printf("%d\n",ans);46 return 0;47 } 转载于:https://www.cnblogs.com/usp10/archive/2012/05/26/2519690.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30239339/article/details/96526588。 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。

...务代码不小心蹦出了个bug，那就会有点尴尬。这篇文章将带你深入理解这些问题，并给出解决方案。 二、Cron表达式的理解与配置 1.1 Cron表达式简介 Cron表达式是一种用于描述时间规律的字符串，它由六个或七个字段组成，用来定义任务的执行周期。例如，"0 0 ?" 表示每天的0点0分执行。理解Cron表达式对于正确配置定时任务至关重要。 1.2 Beego中Cron表达式的配置 在Beego中，你可以通过/app/controllers/cron.go文件来配置Cron任务。下面是一个简单的例子： go package controllers import ( "github.com/astaxie/beego" "time" ) func init() { beego.AddFuncTask("DailyReport", func() { // 你的任务代码 log.Println("每日报告执行") }, "0 0 ") // 每天0点0分执行 } 如果配置出错，如误写为"0 0 ??"，程序可能无法按照预期执行，导致任务丢失。 三、任务代码错误分析 2.1 错误类型 任务代码错误可以分为语法错误、逻辑错误和运行时错误。打个比方，就像这样，假如你的程序像小孩子没吃饱饭一样，依赖一个还没填满的“变量”玩具，或者你试图打开一个压根不存在的“数据宝箱”，那这整个任务啊，铁定会玩不转。 2.2 示例代码 go func DailyReport() { // 假设db没有被初始化 db := GetDB() // 这里会抛出错误，因为GetDB函数可能尚未被调用 // ... } 2.3 解决策略 检查代码是否遵循了正确的编程规范，确保所有的依赖都已初始化。同时，使用调试工具（如Beego的内置日志）来追踪错误，找出问题所在。 四、异常处理与调试 3.1 异常捕获 在任务函数中添加适当的错误处理，可以让你更好地追踪到问题。例如： go func DailyReport() error { // ... if db == nil { return errors.New("数据库连接未初始化") } // ... } 3.2 调试技巧 使用beego.BeeApp.SetDebug(true)开启调试模式，这将显示详细的错误堆栈信息。另外，你还可以利用Go的断点和日志功能进行调试。 五、总结与展望 定时任务是现代应用不可或缺的一部分，但它们的稳定性和准确性同样重要。通过理解Cron表达式和任务代码，我们可以避免很多常见的问题。你知道的，哥们，遇到麻烦别急，就像侦探破案一样，冷静分析，一步一步来，答案肯定会出现的！在Beego的天地里，搞定定时任务就像演奏一曲动听的交响乐，得把每个细节、每一步都精准地安排好，就像指挥家挥舞着魔杖，让时间的旋律流畅自如。祝你在探索Beego定时任务的道路上越走越远！

Ruby的调试技巧：深入探索与实践 Ruby，作为一门充满魅力的开源脚本语言，以其简洁优雅的语法和强大的元编程特性赢得了全球开发者的青睐。在咱们平常编写代码的时候，甭管你是刚入门的小白，还是身经百战的老司机，都逃不过要和调试代码打交道的时刻。这篇文章会手牵手带你畅游Ruby的奇妙天地，通过一些超级实用且充满智慧的调试秘籍，让你在解决bug和定位问题时，效率嗖嗖往上涨，轻松又愉快！ 1. 使用puts或pp: 最基础的调试手段 在Ruby中，最简单直接的调试方式就是使用内置的puts方法输出变量值。例如： ruby def calculate_sum(a, b) puts "Values are: a={a}, b={b}" result = a + b puts "The sum is: {result}" result end calculate_sum(3, 5) 输出 Values are: a=3, b=5 和 The sum is: 8 不过，当处理复杂的数据结构（如Hash、Array）时，pp（pretty print）方法能提供更美观易读的输出格式： ruby require 'pp' complex_data = { user: { name: 'Alice', age: 25 }, hobbies: ['reading', 'coding'] } pp complex_data 2. 利用byebug进行断点调试 byebug是Ruby社区广泛使用的源码级调试器，可以让你在代码任意位置设置断点并逐行执行代码以观察运行状态。 首先确保已经安装了byebug gem： bash gem install byebug 然后在你的代码中插入byebug语句： ruby def calculate_average(array) total = array.reduce(:+) size = array.size byebug 设置断点 average = total / size.to_f average end numbers = [1, 2, 3, 4, 5] calculate_average(numbers) 运行到byebug处，程序会暂停并在控制台启动一个交互式调试环境，你可以查看当前上下文中的变量值，执行单步调试，甚至修改变量值等。 3. 使用IRB（Interactive Ruby Shell） IRB是一个强大的工具，允许你在命令行环境中实时编写和测试Ruby代码片段。在排查问题时，可以直接在IRB中模拟相关场景，快速验证假设。 比如，对于某个方法有疑问，可以在IRB中加载环境并尝试调用： ruby require './your_script.rb' 加载你的脚本文件 some_object = MyClass.new some_object.method_in_question('test_input') 4. 利用Ruby的异常处理机制 Ruby异常处理机制也是调试过程中的重要工具。通过begin-rescue-end块捕获和打印异常信息，有助于我们快速定位错误源头： ruby begin risky_operation() rescue => e puts "An error occurred: {e.message}" puts "Backtrace: {e.backtrace.join("\n")}" end 总结 调试Ruby代码的过程实际上是一场与代码逻辑的对话，是一种抽丝剥茧般探求真理的过程。从最基础的用puts一句句敲出结果，到高端大气上档次的拿byebug设置断点一步步调试，再到在IRB这个互动环境中实现实时尝试和探索，甚至巧妙借助异常处理机制来捕获并解读错误信息，这一系列手段相辅相成，就像是Ruby开发者手中的多功能工具箱，帮助他们应对各种编程挑战，无往不利。只有真正把这些调试技巧学得透彻，像老朋友一样熟练运用，才能让你在Ruby开发这条路上走得顺溜儿，轻轻松松解决各种问题，达到事半功倍的效果。

...，及时更新依赖以获取bug修复和安全补丁等。 另外，对于大型项目或企业级应用，越来越多的团队开始采用私有包管理方案，如Satis和Toran Proxy，它们能帮助企业构建自己的私有Composer仓库，既保障代码资产的安全性，又方便内部组件复用与维护。 总之，在实际开发过程中，理解并灵活运用Composer是每一位PHP开发者必备技能，同时紧跟Composer及PHP社区的最新发展动态，将有助于我们不断提升项目的可维护性和开发效率。

...践出真知，多动手、多调试、多总结，方能在实际项目中游刃有余地处理此类问题。另外，我真心建议大家伙儿，在修改SQL时，不妨试试用单元测试来给它做个“体检”，确保每次改动都能精准无误地达到咱想要的结果。这样一来，就能有效防止因为一时手滑写错SQL语句，而带来的那些看不见的风险啦！ 因此，让我们在享受MyBatis带来的便利的同时，也要注重细节，让每一段精心编写的SQL语句都在XML配置中熠熠生辉，切实保障系统的稳定性和数据的安全性。毕竟，在每个程序员的成长旅程中，都少不了那些看似不起眼却能让人焦头烂额的小bug。这些小错误就像磨刀石，虽然微不足道，但却满载挑战，让每一个码农在解决它们的过程中不断磨砺、不断成长。

...外，文章还推荐了一些调试工具和最佳实践，帮助开发者在开发过程中更好地监控和管理内存使用情况。 另一篇值得关注的文章来自知名开源项目开发者，他分享了自己在实际项目中应用Lua C API的经验教训。这位开发者提到，虽然Lua C API功能强大，但在处理复杂业务逻辑时，如果不谨慎使用，很容易出现难以排查的问题。他建议新手开发者多阅读官方文档，熟悉各个函数的功能和使用场景，并在实践中不断积累经验。他还特别强调了单元测试的重要性，认为通过编写单元测试可以有效地提高代码质量，减少潜在的bug。 这两篇文章不仅提供了理论指导，也为实际开发提供了宝贵的实践经验，对于正在学习和使用Lua C API的开发者来说，都是非常值得阅读的参考资料。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以从中获得启发，提升自己的技术水平。

... 4. 进阶调试与求助 当上述方法都无法解决问题时，可能需要进一步深入DorisDB的内部逻辑进行调试。这时候，可以考虑加入DorisDB社区或者寻求官方支持，提供详尽的问题描述和日志信息。同时，自行研究源码也是一个很好的学习和解决问题的方式。 5. 结语 面对DorisDB启动失败或崩溃这样的挑战，最重要的是保持冷静与耐心，遵循科学的排查思路，结合实际场景逐一检验。瞧，阅读和理解日志信息就像侦探破案一样重要，通过它，你可以找到问题的关键线索。然后，像调音师调整乐器那样精细地去调节配置参数，确保一切运行流畅。如果需要的话，你甚至可以像个技术大牛那样深入源代码的世界，揪出那个捣蛋的小bug。相信我，按照这个步骤来，你绝对能把这个问题给妥妥地搞定！记住，每一次的故障排除都是技术能力提升的过程，让我们一起在DorisDB的世界里不断探索，勇攀高峰！ 以上所述仅为常见问题及其解决方案的概述，实际情况可能更为复杂多变。因此，建议各位在日常运维中养成良好的维护习惯，定期备份数据、监控系统状态，确保DorisDB稳定、高效地运行。

C++ 调试器：从初学者到高手的进阶之路 引言 在编程的世界里，C++ 是一种强大的语言，它提供了对底层资源的直接控制，同时也带来了复杂性和挑战。哎呀，编程的时候啊，调试就是那必经的磨难之一啦！就像你做菜时总得尝尝味道对不对一样，咱们写代码也要时不时地检查一下，看看有没有哪里出错了，或者是逻辑上不太通顺的地方。通过这个过程，咱们能及时发现那些隐藏在代码深处的小bug，然后把它们一一揪出来，修复好，让程序跑起来更顺畅，用户体验也更好！这可是程序员们日常工作中非常重要的一部分呢！本文将深入探讨如何有效地使用调试器来解决 C++ 程序中的问题，从理解基本概念到掌握高级技巧，逐步带你成为 C++ 调试的大师。 第一部分：了解调试器的基本概念 在开始之前，我们需要明确几个关键概念： - 调试器：一种工具，用于在程序运行时观察其内部状态，包括变量值、执行路径等。 - 断点：在代码中设置的标记，当程序执行到该点时会暂停，允许我们检查当前状态。 - 单步执行：逐行执行程序，以便仔细观察每一步的变化。 - 条件断点：在满足特定条件时触发断点。 第二部分：配置与启动调试器 假设你已经安装了支持 C++ 的调试器，如 GDB（GNU Debugger）。哎呀，小伙伴们！在咱们动手调bug之前，得先确保咱们的项目已经乖乖地被编译了，对吧？而且呢，咱们的调试神器得能认出这个项目才行！这样子，咱们才能顺利地找到那些藏在代码里的小秘密，对不对？别忘了，准备工作做好了，调试起来才更顺畅嘛！ cpp include int main() { int x = 5; if (x > 10) { std::cout << "x is greater than 10" << std::endl; } else { std::cout << "x is not greater than 10" << std::endl; } return 0; } 第三部分：设置断点并执行调试 打开你的调试器，加载项目。哎呀，兄弟，找找看，在编辑器里，你得瞄准那个 if 语句的起始位置，记得要轻轻点一下左边。瞧见没？那边有个小红点，对，就是它！这就说明你成功地设了个断点，可以慢慢享受代码跳动的乐趣啦。 现在，启动调试器，程序将在断点处暂停。通过单步执行功能，你可以逐行检查代码的执行情况。在 if 语句执行前暂停，你可以观察到变量 x 的值为 5，从而理解程序的执行逻辑。 第四部分：利用条件断点进行深入分析 假设你怀疑某个条件分支的执行路径存在问题。可以设置条件断点，仅在特定条件下触发： cpp include int main() { int x = 5; if (x > 10) { std::cout << "x is greater than 10" << std::endl; } else { std::cout << "x is not greater than 10" << std::endl; } return 0; } 设置条件断点时，在断点上右击选择“设置条件”，输入 x > 10。现在，程序只有在 x 大于 10 时才会到达这个断点。 第五部分：调试多线程程序 对于 C++ 中的多线程应用，调试变得更加复杂。GDB 提供了 thread 命令来管理线程： cpp include include void thread_function() { std::cout << "Thread executing" << std::endl; } int main() { std::thread t(thread_function); t.join(); return 0; } 在调试时，你可以使用 thread 命令查看当前活跃的线程，或者使用 bt（backtrace）命令获取调用堆栈信息。 第六部分：调试异常处理 C++ 异常处理是调试的重点之一。通过设置断点在 try 块的开始，你可以检查异常是否被正确捕获，并分析异常信息。 cpp include include void throw_exception() { throw std::runtime_error("An error occurred"); } int main() { try { throw_exception(); } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Caught exception: " << e.what() << std::endl; } return 0; } 结语 调试是编程旅程中不可或缺的部分，它不仅帮助我们发现并解决问题，还促进了对代码更深入的理解。随着经验的积累，你将能够更高效地使用调试器，解决更复杂的程序问题。嘿，兄弟！记住啊，每次你去调试程序的时候，那都是你提升技能、长见识的绝佳时机。别怕犯错，知道为啥吗？因为每次你摔个大跟头，其实就是在为成功铺路呢！所以啊，大胆地去试错吧，失败了就当是交学费了，下回就能做得更好！加油，程序员！

...对，或者是逻辑有点小bug，得把这些问题一个个揪出来解决才行。这通常涉及到了几个关键因素： - 默认值冲突：当组件的默认属性与传入的Props发生冲突时，可能导致某些属性未被应用。 - 属性覆盖：在嵌套组件中，如果直接覆盖了父组件的属性，可能会影响到Props的传播。 - React生命周期方法：在某些生命周期方法内处理Props，可能会影响其后续传播。 实例一：默认值冲突导致的传播问题 假设我们有一个Button组件，它有一个默认的color属性为primary： jsx import React from 'react'; import Button from '@material-ui/core/Button'; const MyComponent = () => { return ( Secondary Button ); }; export default MyComponent; 如果我们在渲染MyComponent时，直接传入了一个color属性，那么这个属性将覆盖掉Button组件的默认color属性： jsx 此时，按钮将显示为默认的primary颜色，而不是预期的secondary颜色。这是因为Props的覆盖关系导致了默认值的丢失。 解决方案：避免覆盖默认值 要解决这个问题，确保传入的Props不会覆盖组件的默认属性。可以采用以下策略： - 使用对象解构：在函数组件中，通过对象解构来明确指定需要覆盖的属性，其他默认属性保持不变。 jsx const MyComponent = ({ color }) => { return ( Custom Color Button ); }; 实例二：属性覆盖与正确传播 现在，我们定义一个包含color属性的MyComponent函数组件，并尝试通过传入不同的参数来观察Props的正确传播： jsx const MyComponent = ({ color }) => { return ( {color} Button ); }; 在这里，我们可以清晰地看到，无论传入secondary还是primary作为color值，按钮都正确地显示了所选颜色，因为我们在MyComponent中明确地控制了color属性的值，从而避免了默认值的覆盖问题。 总结与建议 在使用Material UI时，确保对Props的管理足够细致是关键。为了避免那些让人头疼的默认值冲突，咱们得好好规划一下控件属性怎么传递。就像是给家里的水管线路做个清晰的指引图，确保每一滴水都流向该去的地方，而不是乱窜。这样一来，咱就能大大降低出错的概率，让程序运行得更顺畅，用户体验也更好。哎呀，用React的时候啊，记得好好管理Props这玩意儿！别让它乱跑，要不然后面可就一团糟了。每次组件活蹦乱跳的生命周期里，都得仔细盯着Props，确保它们乖乖听话，既不逃也不躲，一直稳稳当当地在你掌控之中。这样，你的代码才不会像无头苍蝇一样乱撞，保持清爽整洁，运行起来也顺畅多了！ 结语：从困惑到掌握 面对Props传播的问题，通过实践和理解背后的工作原理，我们能够逐步克服挑战，提升在Material UI项目中的开发效率和质量。记住，每一次调试和解决问题的过程都是学习和成长的机会。在未来的开发旅程中，相信你会更加熟练地驾驭Material UI，创造出更多令人惊艳的应用。

...样专业。有了它们，找bug、修bug的过程变得快捷又高效，简直就像开了挂一样爽快！哎呀，咱们这篇文章啊，就是要好好聊聊在Spark这个超级棒的大数据处理工具里，咱们可能会遇到的各种小麻烦，还有呢，怎么用那些日志记录来帮咱们找到问题的根儿。你想象一下，就像你在厨房里做饭，突然发现菜炒糊了，这时候你就会看看锅底，找找是火开太大了还是调料放多了，对吧？这文章呢，就是想教你用同样的方法，在大数据的世界里，通过查看日志，找出你的Spark程序哪里出了问题，然后迅速解决它，让一切恢复正常。是不是听起来既实用又有趣？咱们这就开始吧！ 二、Spark错误类型概述 Spark应用程序可能遭遇多种错误类型，从内存溢出、任务失败到网络通信异常等。这些错误通常由日志系统捕获并记录下来，为后续分析提供依据。下面，我们将通过几个具体的错误示例来了解如何阅读和解析Spark日志文件。 三、实例代码 简单的Spark Word Count应用 首先，让我们构建一个简单的Spark Word Count应用作为起点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时，如果输入文本文件过大，可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息： org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因（OutOfMemoryError: Java heap space），并提供了关键细节，包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题，可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别（如INFO、DEBUG）可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件，可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面，直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略，避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具（如Prometheus、Grafana）有助于实时监控系统性能，预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀，你知道吗？程序员们在遇到bug（小错误）的时候，那可是得使出浑身解数了！他们可不是对着电脑屏幕发呆，而是会仔细地分析问题，就像侦探破案一样。找到问题的源头后，他们就开始了他们的“调试大作战”，就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力，他们能优化代码，让程序跑得更顺畅，就像给汽车加了润滑剂，不仅跑得快，还稳当当的。这样，我们的应用就能更加可靠，用户用起来也更舒心啦！哎呀，你懂的，随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流，那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统，不仅要快得跟闪电一样，操作起来还得像玩手机游戏一样简单，最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样，未来日志记录这事儿就不仅仅是记录，还能帮我们找到问题、优化流程，简直就是一大神器嘛！所以，你看，这发展方向就是越来越智能、好用、高效，让科技真正服务于人，而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨，我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题，还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序，确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。

...。 记得有一次，我在调试一个 Beego 项目的时候，遇到了一个恼人的错误：“configuration file parsing error”。我当时那个心情啊，简直就像被人突然浇了一脑袋凉水，懵圈了，心里直嘀咕：“这是啥妖蛾子呀？”后来我就自己琢磨来琢磨去，费了好大劲儿，总算把问题给摆平了。嘿，今天就想跟大家聊聊我的经历，说不定对碰上同样麻烦的小伙伴们有点儿用呢！ 2. 配置文件解析错误是什么？ 首先，我们需要明确什么是“configuration file parsing error”。简单说吧，就是程序打开配置文件的时候，发现里面有些东西跟它想的不一样，有点懵圈了。可能是语法错误，也可能是格式不正确，甚至可能是文件路径不对。总之，这种错误会让程序无法正常运行。 让我举个例子吧。假设你有一个 conf/app.conf 文件，里面的内容是这样的： ini appname = myapp port = 8080 如果你不小心把 port 写成了 porr，那么 Beego 就会报出 “configuration file parsing error”。这就怪不得了，Beego 在读取配置文件的时候，就想着你给它整点正规的键值对呢。结果你这输入一看，唉，这不是闹着玩的嘛，明显不按规矩出牌啊！ 3. 如何正确处理配置文件解析错误？ 3. 1. 第一步 检查配置文件的格式 当遇到 “configuration file parsing error” 时，第一步当然是检查配置文件的格式。这听起来很简单，但实际上需要仔细观察每一个细节。 比如说，你的配置文件可能有空行或者多余的空格。Beego 对这些细节是非常敏感的。再比如，有些键值对之间可能没有等号（=），这也是一个常见的错误。所以，在处理这个问题之前，先用文本编辑器打开配置文件，仔细检查每一行。 bash 打开配置文件进行检查 vim conf/app.conf 3. 2. 第二步 使用 Beego 提供的工具 Beego 为我们提供了一个非常方便的工具，叫做 beego.AppConfig。这个工具可以帮助我们轻松地读取和解析配置文件。要是你检查完配置文件，发现格式啥的都没毛病，可还是报错的话，那八成是代码里头哪里出岔子了。 下面是一个简单的代码示例，展示如何使用 beego.AppConfig 来读取配置文件： go package main import ( "fmt" "github.com/beego/beego/v2/server/web" ) func main() { // 初始化 Beego 配置 web.SetConfigName("app") web.AddConfigPath("./conf") err := web.LoadAppConfig("ini", "./conf/app.conf") if err != nil { fmt.Println("Error loading configuration:", err) return } // 读取配置项 appName := web.AppConfig.String("appname") port := web.AppConfig.String("port") fmt.Printf("Application Name: %s\n", appName) fmt.Printf("Port: %s\n", port) } 在这个例子中，我们首先设置了配置文件的名字和路径，然后通过 LoadAppConfig 方法加载配置文件。要是加载的时候挂了，就会蹦出个错误信息。咱们可以用 fmt.Println 把这个错误打出来，这样就能知道到底哪里出问题啦！ 3. 3. 第三步 日志记录的重要性 在处理配置文件解析错误时，日志记录是一个非常重要的环节。通过记录详细的日志信息，我们可以更好地追踪问题的根源。 Beego 提供了强大的日志功能，我们可以很容易地将日志输出到控制台或文件中。下面是一个使用 Beego 日志模块的例子： go package main import ( "github.com/beego/beego/v2/server/web" "log" ) func main() { // 设置日志级别 log.SetFlags(log.Ldate | log.Ltime | log.Lshortfile) // 加载配置文件 err := web.LoadAppConfig("ini", "./conf/app.conf") if err != nil { log.Fatalf("Failed to load configuration: %v", err) } // 继续执行其他逻辑 log.Println("Configuration loaded successfully.") } 在这个例子中，我们设置了日志的格式，并在加载配置文件时使用了 log.Fatalf 来记录错误信息。这样，即使程序崩溃，我们也能清楚地看到哪里出了问题。 4. 我的经验总结 经过多次实践，我发现处理配置文件解析错误的关键在于耐心和细心。很多时候，问题并不是特别复杂，只是我们一时疏忽导致的。所以啊，在写代码的时候，得养成好习惯，像时不时瞅一眼配置文件是不是整整齐齐的，别让那些键值对出问题，不然出了bug找起来可够呛。 同时，我也建议大家多利用 Beego 提供的各种工具和功能。Beego 是一个非常成熟的框架，它已经为我们考虑到了很多细节。只要我们合理使用这些工具，就能大大减少遇到问题的概率。 最后，我想说的是，编程其实是一个不断学习和成长的过程。当我们遇到困难时，不要气馁，也不要急于求成。静下心来，一步步分析问题，总能找到解决方案。这就跟处理配置文件出错那会儿似的，说白了嘛，只要你能沉住气，再琢磨出点门道来，这坎儿肯定能迈过去！ 5. 结语 好了，今天的分享就到这里了。希望能通过这篇文章，让大家弄明白在 Beego 里怎么正确解决配置文件出错的问题，这样以后遇到类似情况就不会抓耳挠腮啦！如果你还有什么疑问或者更好的方法，欢迎随时跟我交流。我们一起进步，一起成为更优秀的开发者！ 记住，编程不仅仅是解决问题，更是一种艺术。愿你在编程的道路上越走越远，越走越宽广！

...个信息里面记录能帮助调试问题的详细文字信息。 StackTrace 包含用来确定错误位置的堆栈跟踪（当有调试信息如 PDB 时，这里就会包含源代码文件名和源代码行号） InnerException 包含内部异常信息 Source 这个属性包含导致错误的应用程序或对象的名称 Data 这是一个字典，可以存放基于键值的任意数据，帮助在异常信息中获得更多可以用于调试的数据 HelpLink 这是一个 url，这个 url 里可以提供大量用于说明此异常原因的信息 如果你自己写一个自定义异常类，那么你可以在自定义的异常类中记录更多的信息。然而大多数情况下我们都考虑使用 .NET 中自带的异常类，因此可以充分利用 Exception 类中的已有属性在特殊情况下报告更详细的利于调试的异常信息。 捕捉异常 捕捉异常的基本语法是： try{// 可能引发异常的代码。}catch (FileNotFoundException ex){// 处理一种类型的异常。}catch (IOException ex){// 处理另一种类的异常。} 除此之外，还有 when 关键字用于筛选异常： try{// 可能引发异常的代码。}catch (FileNotFoundException ex) when (Path.GetExtension(ex.FileName) is ".png"){// 处理一种类型的异常，并且此文件扩展名为 .png。}catch (FileNotFoundException ex){// 处理一种类型的异常。} 无论是否有带 when 关键字，都是前面的 catch 块匹配的时候执行匹配的 catch 块而无视后面可能也匹配的 catch 块。 如果 when 块中抛出异常，那么此异常将被忽略，when 中的表达式值视为 false。有个但是，请看：.NET Framework 的 bug？try-catch-when 中如果 when 语句抛出异常，程序将彻底崩溃 - walterlv。 引发异常 引发异常使用 throw 关键字。只是注意如果要重新抛出异常，请使用 throw; 语句或者将原有异常作为内部异常。 创建自定义异常 如果你只是随便在业务上创建一个异常，那么写一个类继承自 Exception 即可： public class MyCustomException : Exception{public string MyCustomProperty { get; }public MyCustomException(string customProperty) => MyCustomProperty = customProperty;} 不过，如果你需要写一些比较通用抽象的异常（用于被继承），或者在底层组件代码中写自定义异常，那么就建议考虑写全异常的所有构造函数，并且加上可序列化： [Serializable]public class InvalidDepartmentException : Exception{public InvalidDepartmentException() : base() { }public InvalidDepartmentException(string message) : base(message) { }public InvalidDepartmentException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }// 如果异常需要跨应用程序域、跨进程或者跨计算机抛出，就需要能被序列化。protected InvalidDepartmentException(SerializationInfo info, StreamingContext context) : base(info, context) { } } 在创建自定义异常的时候，建议： 名称以 Exception 结尾 Message 属性的值是一个句子，用于描述异常发生的原因。 提供帮助诊断错误的属性。 尽量写全四个构造函数，前三个方便使用，最后一个用于序列化异常（新的异常类应可序列化）。 finally 异常堆栈跟踪 堆栈跟踪从引发异常的语句开始，到捕获异常的 catch 语句结束。 利用这一点，你可以迅速找到引发异常的那个方法，也能找到是哪个方法中的 catch 捕捉到的这个异常。 异常处理原则 try-catch-finally 我们第一个要了解的异常处理原则是——明确 try catch finally 的用途！ try 块中，编写可能会发生异常的代码。 最好的情况是，你只将可能会发生异常的代码放到 try 块中，当然实际应用的时候可能会需要额外放入一些相关代码。但是如果你将多个可能发生异常的代码放到一个 try 块中，那么将来定位问题的时候你就会很抓狂（尤其是多个异常还是一个类别的时候）。 catch 块的作用是用来 “恢复错误” 的，是用来 “恢复错误” 的，是用来 “恢复错误” 的。 如果你在 try 块中先更改了类的状态，随后出了异常，那么最好能将状态改回来——这可以避免这个类型或者应用程序的其他状态出现不一致——这很容易造成应用程序“雪崩”。举一个例子：我们写一个程序有简洁模式和专业模式，在从简洁模式切换到专业模式的时候，我们设置 IsProfessionalMode 为 true，但随后出现了异常导致没有成功切换为专业模式；然而接下来所有的代码在执行时都判断 IsProfessionalMode 为 true 状态不正确，于是执行了一些非预期的操作，甚至可能用到了很多专业模式中才会初始化的类型实例（然而没有完成初始化），产生大量的额外异常；我们说程序雪崩了，多数功能再也无法正常使用了。 当然如果任务已全部完成，仅仅在对外通知的时候出现了异常，那么这个时候不需要恢复状态，因为实际上已经完成了任务。 你可能会有些担心如果我没有任何手段可以恢复错误怎么办？那这个时候就不要处理异常！——如果不知道如何恢复错误，请不要处理异常！让异常交给更上一层的模块处理，或者交给整个应用程序全局异常处理模块进行统一处理（这个后面会讲到）。 另外，异常不能用于在正常执行过程中更改程序的流程。异常只能用于报告和处理错误条件。 finally 块的作用是清理资源。 虽然 .NET 的垃圾回收机制可以在回收类型实例的时候帮助我们回收托管资源（例如 FileStream 类打开的文件），但那个时机不可控。因此我们需要在 finally 块中确保资源可被回收，这样当重新使用这个文件的时候能够立刻使用而不会被占用。 一段异常处理代码中可能没有 catch 块而有 finally 块，这个时候的重点是清理资源，通常也不知道如何正确处理这个错误。 一段异常处理代码中也可能 try 块留空，而只在 finally 里面写代码，这是为了“线程终止”安全考虑。在 .NET Core 中由于不支持线程终止因此可以不用这么写。详情可以参考：.NET/C 异常处理：写一个空的 try 块代码，而把重要代码写到 finally 中（Constrained Execution Regions） - walterlv。 该不该引发异常？ 什么情况下该引发异常？答案是——这真的是一个异常情况！ 于是，我们可能需要知道什么是“异常情况”。 一个可以参考的判断方法是——判断这件事发生的频率： 如果这件事并不常见，当它发生时确实代表发生了一个错误，那么这件事情就可以认为是异常。 如果这件事经常发生，代码中正常情况就应该处理这件事情，那么这件事情就不应该被认为是异常（而是正常流程的一部分）。 例如这些情况都应该认为是异常： 方法中某个参数不应该传入 null 时但传入了 null 这是开发者使用这个方法时没有遵循此方法的契约导致的，让开发者改变调用此方法的代码就可以完全避免这件事情发生 而下面这些情况则不应该认为是异常： 用户输入了一串字符，你需要将这串字符转换为数字 用户输入的内容本身就千奇百怪，出现非数字的输入再正常不过了，对非数字的处理本就应该成为正常流程的一部分 对于这些不应该认为是异常的情况，编写的代码就应该尽可能避免异常。 有两种方法来避免异常： 先判断再使用。 例如读取文件之前，先判断文件是否存在；例如读取文件流时先判断是否已到达文件末尾。 如果提前判断的成本过高，可采用 TryDo 模式来完成，例如字符串转数字中的 TryParse 方法，字典中的 TryGetValue 方法。 对极为常见的错误案例返回 null（或默认值），而不是引发异常。极其常见的错误案例可被视为常规控制流。通过在这些情况下返回 NULL（或默认值），可最大程度地减小对应用的性能产生的影响。（后面会专门说 null） 而当存在下列一种或多种情况时，应引发异常： 方法无法完成其定义的功能。 根据对象的状态，对某个对象进行不适当的调用。 请勿有意从自己的源代码中引发 System.Exception、System.SystemException、System.NullReferenceException 或 System.IndexOutOfRangeException。 该不该捕获异常？ 在前面 try-catch-finally 小节中，我们提到了 catch 块中应该写哪些代码，那里其实已经说明了哪些情况下应该处理异常，哪些情况下不应该处理异常。一句总结性的话是——如果知道如何从错误中恢复，那么就捕获并处理异常，否则交给更上层的业务去捕获异常；如果所有层都不知道如何处理异常，就交给全局异常处理模块进行处理。 应用程序全局处理异常 对于 .NET 程序，无论是 .NET Framework 还是 .NET Core，都有下面这三个可以全局处理的异常。这三个都是事件，可以自行监听。 AppDomain.UnhandledException 应用程序域未处理的异常，任何线程中未处理掉的异常都会进入此事件中 当这里能够收到事件，意味着应用程序现在频临崩溃的边缘（从设计上讲，都到这里了，也再没有任何代码能够使得程序从错误中恢复了） 不过也可以配置 legacyUnhandledExceptionPolicy 防止后台线程抛出的异常让程序崩溃退出 建议在这个事件中记录崩溃日志，然后对应用程序进行最后的拯救恢复操作（例如保存用户的文档数据） AppDomain.FirstChanceException 应用程序域中的第一次机会异常 我们前面说过，一个异常被捕获时，其堆栈信息将包含从 throw 块到 catch 块之间的所有帧，而在第一次机会异常事件中，只是刚刚 throw 出来，还没有被任何 catch 块捕捉，因此在这个事件中堆栈信息永远只会包含一帧（不过可以稍微变通一下在第一次机会异常 FirstChanceException 中获取比较完整的异常堆栈） 注意第一次机会异常事件即便异常会被 catch 也会引发，因为它引发在 catch 之前 不要认为异常已经被 catch 就万事大吉可以无视这个事件了。前面我们说过异常仅在真的是异常的情况才应该引发，因此如果这个事件中引发了异常，通常也真的意味着发生了错误（差别只是我们能否从错误中恢复而已）。如果你经常在正常的操作中发现可以通过此事件监听到第一次机会异常，那么一定是应用程序或框架中的异常设计出了问题（可能把正常应该处理的流程当作了异常，可能内部实现代码错误，可能出现了使用错误），这种情况一定是要改代码修 Bug 的。而一些被认为是异常的情况下收到此事件则是正常的。 TaskScheduler.UnobservedTaskException 在使用 async / await 关键字编写异步代码的时候，如果一直有 await 传递，那么异常始终可以被处理到；但中间有异步任务没有 await 导致异常没有被传递的时候，就会引发此事件。 如果在此事件中监听到异常，通常意味着代码中出现了不正确的 async / await 的使用（要么应该修改实现避免异常，要么应该正确处理异常并从中恢复错误） 对于 GUI 应用程序，还可以监听 UI 线程上专属的全局异常： WPF：Application.DispatcherUnhandledException 或者 Dispatcher.UnhandledException Windows Forms：Application.ThreadException 关于这些全局异常的处理方式和示例代码，可以参阅博客： WPF UnhandledException - Iron 的博客 - CSDN博客 抛出哪些异常？ 任何情况下都不应该抛出这些异常： 过于抽象，以至于无法表明其含义 Exception 这可是顶级基类，这都抛出来了，使用者再也无法正确地处理此异常了 SystemException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 ApplicationException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 由 CLR 引发的异常 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 .NET 设计失误 FormatException 因为当它抛出来时无法准确描述到底什么错了 首先是你自己不应该抛出这样的异常。其次，你如果在运行中捕获到了上面这些异常，那么代码一定是写得有问题。 如果是捕获到了上面 CLR 的异常，那么有两种可能： 你的代码编写错误（例如本该判空的代码没有判空，又如索引数组超出界限） 你使用到的别人写的代码编写错误（那你就需要找到它改正，或者如果开源就去开源社区中修复吧） 而一旦捕获到了上面其他种类的异常，那就找到抛这个异常的人，然后对它一帧狂扁即可。 其他的异常则是可以抛出的，只要你可以准确地表明错误原因。 另外，尽量不要考虑抛出聚合异常 AggregateException，而是优先使用 ExceptionDispatchInfo 抛出其内部异常。详见：使用 ExceptionDispatchInfo 捕捉并重新抛出异常 - walterlv。 异常的分类 在 该不该引发异常 小节中我们说到一个异常会被引发，是因为某个方法声称的任务没有成功完成（失败），而失败的原因有四种： 方法的使用者用错了（没有按照方法的契约使用） 方法的执行代码写错了 方法执行时所在的环境不符合预期 简单说来，就是：使用错误，实现错误、环境错误。 使用错误： ArgumentException 表示参数使用错了 ArgumentNullException 表示参数不应该传入 null ArgumentOutOfRangeException 表示参数中的序号超出了范围 InvalidEnumArgumentException 表示参数中的枚举值不正确 InvalidOperationException 表示当前状态下不允许进行此操作（也就是说存在着允许进行此操作的另一种状态） ObjectDisposedException 表示对象已经 Dispose 过了，不能再使用了 NotSupportedException 表示不支持进行此操作（这是在说不要再试图对这种类型的对象调用此方法了，不支持） PlatformNotSupportedException 表示在此平台下不支持（如果程序跨平台的话） NotImplementedException 表示此功能尚在开发中，暂时请勿使用 实现错误： 前面由 CLR 抛出的异常代码主要都是实现错误 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 环境错误： IOException 下的各种子类 Win32Exception 下的各种子类 …… 另外，还剩下一些不应该抛出的异常，例如过于抽象的异常和已经过时的异常，这在前面一小结中有说明。 其他 一些常见异常的原因和解决方法 在平时的开发当中，你可能会遇到这样一些异常，它不像是自己代码中抛出的那些常见的异常，但也不包含我们自己的异常堆栈。 这里介绍一些常见这些异常的原因和解决办法。 AccessViolationException 当出现此异常时，说明非托管内存中发生了错误。如果要解决问题，需要从非托管代码中着手调查。 这个异常是访问了不允许的内存时引发的。在原因上会类似于托管中的 NullReferenceException。 参考资料 Handling and throwing exceptions in .NET - Microsoft Docs Exceptions and Exception Handling - C Programming Guide - Microsoft Docs 我的博客会首发于 https://blog.walterlv.com/，而 CSDN 会从其中精选发布，但是一旦发布了就很少更新。 如果在博客看到有任何不懂的内容，欢迎交流。我搭建了 dotnet 职业技术学院 欢迎大家加入。 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名吕毅（包含链接：https://walterlv.blog.csdn.net/），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问，请与我联系。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/WPwalter/article/details/94610764。 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。

...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。

...vel认为，这些代码bug“如此明显，让人无法相信之前没被人发现过……也许是因为某些特殊理由才始终没得到修复”。 事实上，我们都知道目前存在一些对开源基础软件进行安全扫描的大型项目，例如Google的OSS；同时，仍然存活的开源项目也越来越注重自身代码发布前的安全扫描，Fortify、Coverity的扫描也成为很多项目和平台的标配。在这样一些眼睛注视下，为什么还有这样的问题？我认为就这个具体事例来说，可能有如下两个因素： ·上游已死。仍然在被维护的代码，存在版本更迭，也存在外界的持续关注、漏洞报告和修复、开发的迭代，对于负责人的开发者，持续跟进、评估、同步代码的改动是可能的。但是一旦一份代码走完了生命周期，就像一段史实一样会很少再被改动。 ·对第三方上游代码的无条件信任。我们很多人都有过基础组件、中间件的开发经历，不乏有人使用Coverity开启全部规则进行代码扫描、严格修复所有提示的问题甚至编程规范warning；报告往往很长，其中也包括有源码形式包含的第三方代码中的问题。但是，我们一方面倾向于认为这些被广泛使用的代码不应存在问题（不然早就被人挖过了），一方面考虑这些引用的代码往往是组件或库的形式被使用，应该有其上下文才能认定是否确实有可被利用的漏洞条件，现在单独扫描这部分代码一般出来的都是误报。所以这些代码的问题都容易被忽视。 但是透过这个具体例子，再延伸思考相关的实践，这里最根本的问题可以总结为一个模式： 复制粘贴风险。复制粘贴并不简单意味着剽窃，实际是当前软件领域、互联网行业发展的基础模式，但其中有一些没人能尝试解决的问题： ·在传统代码领域，如C代码中，对第三方代码功能的复用依赖，往往通过直接进行库的引入实现，第三方代码独立而完整，也较容易进行整体更新；这是最简单的情况，只需要所有下游使用者保证仅使用官方版本，跟进官方更新即可；但在实践中很难如此贯彻，这是下节讨论的问题。 ·有些第三方发布的代码，模式就是需要被源码形式包含到其他项目中进行统一编译使用（例如腾讯的开源Json解析库RapidJSON，就是纯C++头文件形式）。在开源领域有如GPL等规约对此进行规范，下游开发者遵循协议，引用代码，强制或可选地显式保留其GPL声明，可以进行使用和更改。这样的源码依赖关系，结合规范化的changelog声明代码改动，侧面也是为开发过程中跟进考虑。但是一个成型的产品，比如企业自有的服务端底层产品、中间件，新版本的发版更新是复杂的过程，开发者在旧版本仍然“功能正常”的情况下往往倾向于不跟进新版本；而上游代码如果进行安全漏洞修复，通常也都只在其最新版本代码中改动，安全修复与功能迭代并存，如果没有类似Linux发行版社区的努力，旧版本代码完全没有干净的安全更新patch可用。 ·在特定场景下，有些开发实践可能不严格遵循开源代码协议限定，引入了GPL等协议保护的代码而不做声明（以规避相关责任），丢失了引入和版本的信息跟踪；在另一些场景下，可能存在对开源代码进行大刀阔斧的修改、剪裁、定制，以符合自身业务的极端需求，但是过多的修改、人员的迭代造成与官方代码严重的失同步，丧失可维护性。 ·更一般的情况是，在开发中，开发者个体往往心照不宣的存在对网上代码文件、代码片段的复制-粘贴操作。被参考的代码，可能有上述的开源代码，也可能有各种Github作者练手项目、技术博客分享的代码片段、正式开源项目仅用来说明用法的不完备示例代码。这些代码的引入完全无迹可寻，即便是作者自己也很难解释用了什么。这种情况下，上面两条认定的那些与官方安全更新失同步的问题同样存在，且引入了独特的风险：被借鉴的代码可能只是原作者随手写的、仅仅是功能成立的片段，甚至可能是恶意作者随意散布的有安全问题的代码。由此，问题进入了最大的发散空间。 在Synopsys下BLACKDUCK软件之前发布的《2018 Open Source Security and Risk Analysis Report》中分析，96%的应用中包含有开源组件和代码，开源代码在应用全部代码中的占比约为57%，78%的应用中在引用的三方开源代码中存在历史漏洞。也就是说，现在互联网上所有厂商开发的软件、应用，其开发人员自己写的代码都是一少部分，多数都是借鉴来的。而这还只是可统计、可追溯的；至于上面提到的非规范的代码引用，如果也纳入进来考虑，三方代码占应用中的比例会上升到多少？曾经有分析认为至少占80%，我们只期望不会更高。 Ⅱ. 从碎片到乱刃：OpenSSH在野后门一览 在进行基础软件梳理时，回忆到反病毒安全软件提供商ESET在2018年十月发布的一份白皮书《THE DARK SIDE OF THE FORSSHE: A landscape of OpenSSH backdoors》。其站在一个具有广泛用户基础的软件提供商角度，给出了一份分析报告，数据和结论超出我们对于当前基础软件使用全景的估量。以下以我的角度对其中一方面进行解读。 一些必要背景 SSH的作用和重要性无需赘言；虽然我们站在传统互联网公司角度，可以认为SSH是通往生产服务器的生命通道，但当前多样化的产业环境已经不止于此（如之前libssh事件中，不幸被我言中的，SSH在网络设备、IoT设备上（如f5）的广泛使用）。 OpenSSH是目前绝大多数SSH服务端的基础软件，有完备的开发团队、发布规范、维护机制，本身是靠谱的。如同绝大多数基础软件开源项目的做法，OpenSSH对漏洞有及时的响应，针对最新版本代码发出安全补丁，但是各大Linux发行版使用的有各种版本的OpenSSH，这些社区自行负责将官方开发者的安全补丁移植到自己系统搭载的低版本代码上。天空彩 白皮书披露的现状 如果你是一个企业的运维管理人员，需要向企业生产服务器安装OpenSSH或者其它基础软件，最简单的方式当然是使用系统的软件管理安装即可。但是有时候，出于迁移成本考虑，可能企业需要在一个旧版本系统上，使用较新版本的OpenSSL、OpenSSH等基础软件，这些系统不提供，需要自行安装；或者需要一个某有种特殊特性的定制版本。这时，可能会选择从某些rpm包集中站下载某些不具名第三方提供的现成的安装包，或者下载非官方的定制化源码本地编译后安装，总之从这里引入了不确定性。 这种不确定性有多大？我们粗估一下，似乎不应成为问题。但这份白皮书给我们看到了鲜活的数据。 ESET研究人员从OpenSSH的一次历史大规模Linux服务端恶意软件Windigo中获得启示，采用某种巧妙的方式，面向在野的服务器进行数据采集，主要是系统与版本、安装的OpenSSH版本信息以及服务端程序文件的一个特殊签名。整理一个签名白名单，包含有所有能搜索到的官方发布二进制版本、各大Linux发行版本各个版本所带的程序文件版本，将这些标定为正常样本进行去除。最终结论是： ·共发现了几百个非白名单版本的OpenSSH服务端程序文件ssh和sshd； ·分析这些样本，将代码部分完全相同，仅仅是数据和配置不同的合并为一类，且分析判定确认有恶意代码的，共归纳为 21个各异的恶意OpenSSH家族； ·在21个恶意家族中，有12个家族在10月份时完全没有被公开发现分析过；而剩余的有一部分使用了历史上披露的恶意代码样本，甚至有源代码； ·所有恶意样本的实现，从实现复杂度、代码混淆和自我保护程度到代码特征有很大跨度的不同，但整体看，目的以偷取用户凭证等敏感信息、回连外传到攻击者为主，其中有的攻击者回连地址已经存在并活跃数年之久； ·这些后门的操控者，既有传统恶意软件黑产人员，也有APT组织； ·所有恶意软件或多或少都在被害主机上有未抹除的痕迹。ESET研究者尝试使用蜜罐引诱出攻击者，但仍有许多未解之谜。这场对抗，仍未取胜。 白皮书用了大篇幅做技术分析报告，此处供细节分析，不展开分析，以下为根据恶意程序复杂度描绘的21个家族图谱： 问题思考 问题引入的可能渠道，我在开头进行了一点推测，主要是由人的原因切入的，除此以外，最可能的是恶意攻击者在利用各种方法入侵目标主机后，主动替换了目标OpenSSH为恶意版本，从而达成攻击持久化操作。但是这些都是止血的安全运维人员该考虑的事情；关键问题是，透过表象，这显露了什么威胁形式？ 这个问题很好回答，之前也曾经反复说过：基础软件碎片化。 如上一章节简单提到，在开发过程中有各种可能的渠道引入开发者不完全了解和信任的代码；在运维过程中也是如此。二者互相作用，造成了软件碎片化的庞杂现状。在企业内部，同一份基础软件库，可能不同的业务线各自定制一份，放到企业私有软件仓库源中，有些会有人持续更新供自己产品使用，有些由系统软件基础设施维护人员单独维护，有些则可能是开发人员临时想起来上传的，他们自己都不记得；后续用到的这个基础软件的开发和团队，在这个源上搜索到已有的库，很大概率会倾向于直接使用，不管来源、是否有质量背书等。长此以往问题会持续发酵。而我们开最坏的脑洞，是否可能有黑产人员入职到内部，提交个恶意基础库之后就走人的可能？现行企业安全开发流程中审核机制的普遍缺失给这留下了空位。 将源码来源碎片化与二进制使用碎片化并起来考虑，我们不难看到一个远远超过OpenSSH事件威胁程度的图景。但这个问题不是仅仅靠开发阶段规约、运维阶段规范、企业内部管控、行业自查、政府监管就可以根除的，最大的问题归根结底两句话： 不可能用一场战役对抗持续威胁；不可能用有限分析对抗无限未知。 Ⅲ. 从自信到自省：RHEL、CentOS backport版本BIND漏洞 2018年12月20日凌晨，在备战冬至的软件供应链安全大赛决赛时，我注意到漏洞预警平台捕获的一封邮件。但这不是一个漏洞初始披露邮件，而是对一个稍早已披露的BIND在RedHat、CentOS发行版上特定版本的1day漏洞CVE-2018-5742，由BIND的官方开发者进行额外信息澄(shuǎi)清(guō)的邮件。 一些必要背景 关于BIND 互联网的一个古老而基础的设施是DNS，这个概念在读者不应陌生。而BIND“是现今互联网上最常使用的DNS软件，使用BIND作为服务器软件的DNS服务器约占所有DNS服务器的九成。BIND现在由互联网系统协会负责开发与维护参考。”所以BIND的基础地位即是如此，因此也一向被大量白帽黑帽反复测试、挖掘漏洞，其开发者大概也一直处在紧绷着应对的处境。 关于ISC和RedHat 说到开发者，上面提到BIND的官方开发者是互联网系统协会（ISC）。ISC是一个老牌非营利组织，目前主要就是BIND和DHCP基础设施的维护者。而BIND本身如同大多数历史悠久的互联网基础开源软件，是4个UCB在校生在DARPA资助下于1984年的实验室产物，直到2012年由ISC接管。 那么RedHat在此中是什么角色呢？这又要提到我之前提到的Linux发行版和自带软件维护策略。Red Hat Enterprise Linux（RHEL）及其社区版CentOS秉持着稳健的软件策略，每个大的发行版本的软件仓库，都只选用最必要且质量久经时间考验的软件版本，哪怕那些版本实在是老掉牙。这不是一种过分的保守，事实证明这种策略往往给RedHat用户在最新漏洞面前提供了保障——代码总是跑得越少，潜在漏洞越多。 但是这有两个关键问题。一方面，如果开源基础软件被发现一例有历史沿革的代码漏洞，那么官方开发者基本都只为其最新代码负责，在当前代码上推出修复补丁。另一方面，互联网基础设施虽然不像其上的应用那样爆发性迭代，但依然持续有一些新特性涌现，其中一些是必不可少的，但同样只在最新代码中提供。两个刚需推动下，各Linux发行版对长期支持版本系统的软件都采用一致的策略，即保持其基础软件在一个固定的版本，但对于这些版本软件的最新漏洞、必要的最新软件特性，由发行版维护者将官方开发者最新代码改动“向后移植”到旧版本代码中，即backport。这就是基础软件的“官宣”碎片化的源头。 讲道理，Linux发行版维护者与社区具有比较靠谱的开发能力和监督机制，backport又基本就是一些复制粘贴工作，应当是很稳当的……但真是如此吗？ CVE-2018-5742漏洞概况 CVE-2018-5742是一个简单的缓冲区溢出类型漏洞，官方评定其漏洞等级moderate，认为危害不大，漏洞修复不积极，披露信息不多，也没有积极给出代码修复patch和新版本rpm包。因为该漏洞仅在设置DEBUG_LEVEL为10以上才会触发，由远程攻击者构造畸形请求造成BIND服务崩溃，在正常的生产环境几乎不可能具有危害，RedHat官方也只是给出了用户自查建议。 这个漏洞只出现在RHEL和CentOS版本7中搭载的BIND 9.9.4-65及之后版本。RedHat同ISC的声明中都证实，这个漏洞的引入原因，是RedHat在尝试将BIND 9.11版本2016年新增的NTA机制向后移植到RedHat 7系中固定搭载的BIND 9.9版本代码时，偶然的代码错误。NTA是DNS安全扩展（DNSSEC）中，用于在特定域关闭DNSSEC校验以避免不必要的校验失败的机制；但这个漏洞不需要对NTA本身有进一步了解。 漏洞具体分析 官方没有给出具体分析，但根据CentOS社区里先前有用户反馈的bug，我得以很容易还原漏洞链路并定位到根本原因。 若干用户共同反馈，其使用的BIND 9.9.4-RedHat-9.9.4-72.el7发生崩溃（coredump），并给出如下的崩溃时调用栈backtrace： 这个调用过程的逻辑为，在9 dns_message_logfmtpacket函数判断当前软件设置是否DEBUG_LEVEL大于10，若是，对用户请求数据包做日志记录，先后调用8 dns_message_totext、7 dns_message_sectiontotext、6 dns_master_rdatasettotext、5 rdataset_totext将请求进行按协议分解分段后写出。 由以上关键调用环节，联动RedHat在9.9.4版本BIND源码包中关于引入NTA特性的源码patch，进行代码分析，很快定位到问题产生的位置，在上述backtrace中的5，masterdump.c文件rdataset_totext函数。漏洞相关代码片段中，RedHat进行backport后，这里引入的代码为： 这里判断对于请求中的注释类型数据，直接通过isc_buffer_putstr宏对缓存进行操作，在BIND工程中自定义维护的缓冲区结构对象target上，附加一字节字符串（一个分号）。而漏洞就是由此产生：isc_buffer_putstr中不做缓冲区边界检查保证，这里在缓冲区已满情况下将造成off-by-one溢出，并触发了缓冲区实现代码中的assertion。 而ISC上游官方版本的代码在这里是怎么写的呢？找到ISC版本BIND 9.11代码，这里是这样的： 这里可以看到，官方代码在做同样的“附加一个分号”这个操作时，审慎的使用了做缓冲区剩余空间校验的str_totext函数，并额外做返回值成功校验。而上述提到的str_totext函数与RETERR宏，在移植版本的masterdump.c中，RedHat开发者也都做了保留。但是，查看代码上下文发现，在RedHat开发者进行代码移植过程中，对官方代码进行了功能上的若干剪裁，包括一些细分数据类型记录的支持；而这里对缓冲区写入一字节，也许开发者完全没想到溢出的可能，所以自作主张地简化了代码调用过程。 问题思考 这个漏洞本身几乎没什么危害，但是背后足以引起思考。 没有人在“借”别人代码时能不出错 不同于之前章节提到的那种场景——将代码文件或片段复制到自己类似的代码上下文借用——backport作为一种官方且成熟的做法，借用的代码来源、粘贴到的代码上下文，是具有同源属性的，而且开发者一般是追求稳定性优先的社区开发人员，似乎质量应该有足够保障。但是这里的关键问题是：代码总要有一手、充分的语义理解，才能有可信的使用保障；因此，只要是处理他人的代码，因为不够理解而错误使用的风险，只可能减小，没办法消除。 如上分析，本次漏洞的产生看似只是做代码移植的开发者“自作主张”之下“改错了”。但是更广泛且可能的情况是，原始开发者在版本迭代中引入或更新大量基础数据结构、API的定义，并用在新的特性实现代码中；而后向移植开发人员仅需要最小规模的功能代码，所以会对增量代码进行一定规模的修改、剪裁、还原，以此适应旧版本基本代码。这些过程同样伴随着第三方开发人员不可避免的“望文生义”，以及随之而来的风险。后向移植操作也同样助长了软件碎片化过程，其中每一个碎片都存在这样的问题；每一个碎片在自身生命周期也将有持续性影响。 多级复制粘贴无异于雪上加霜 这里简单探讨的是企业通行的系统和基础软件建设实践。一些国内外厂商和社区发布的定制化Linux发行版，本身是有其它发行版，如CentOS特定版本渊源的，在基础软件上即便同其上游发行版最新版本间也存在断层滞后。RedHat相对于基础软件开发者之间已经隔了一层backport，而我们则人为制造了二级风险。 在很多基础而关键的软件上，企业系统基础设施的维护者出于与RedHat类似的初衷，往往会决定自行backport一份拷贝；通过早年心脏滴血事件的洗礼，即暴露出来OpenSSL一个例子。无论是需要RHEL还没来得及移植的新版本功能特性，还是出于对特殊使用上下文场景中更高执行效率的追求，企业都可能自行对RHEL上基础软件源码包进行修改定制重打包。这个过程除了将风险幂次放大外，也进一步加深了代码的不可解释性（包括基础软件开发人员流动性带来的不可解释）。 Ⅳ. 从武功到死穴：从systemd-journald信息泄露一窥API误用 1月10日凌晨两点，漏洞预警平台爬收取一封漏洞披露邮件。披露者是Qualys，那就铁定是重型发布了。最后看披露漏洞的目标，systemd？这就非常有意思了。 一些必要背景 systemd是什么，不好简单回答。Linux上面软件命名，习惯以某软件名后带个‘d’表示后台守护管理程序；所以systemd就可以说是整个系统的看守吧。而即便现在描述了systemd是什么，可能也很快会落伍，因为其初始及核心开发者Lennart Poettering（供职于Red Hat）描述它是“永无开发完结完整、始终跟进技术进展的、统一所有发行版无止境的差异”的一种底层软件。笼统讲有三个作用：中央化系统及设置管理；其它软件开发的基础框架；应用程序和系统内核之间的胶水。如今几乎所有Linux发行版已经默认提供systemd，包括RHEL/CentOS 7及后续版本。总之很基础、很底层、很重要就对了。systemd本体是个主要实现init系统的框架，但还有若干关键组件完成其它工作；这次被爆漏洞的是其journald组件，是负责系统事件日志记录的看守程序。 额外地还想简单提一句Qualys这个公司。该公司创立于1999年，官方介绍为信息安全与云安全解决方案企业，to B的安全业务非常全面，有些也是国内企业很少有布局的方面；例如上面提到的涉及碎片化和代码移植过程的历史漏洞移动，也在其漏洞管理解决方案中有所体现。但是我们对这家公司粗浅的了解来源于其安全研究团队近几年的发声，这两年间发布过的，包括有『stack clash』、『sudo get_tty_name提权』、『OpenSSH信息泄露与堆溢出』、『GHOST：glibc gethostbyname缓冲区溢出』等大新闻（仅截至2017年年中）。从中可见，这个研究团队专门啃硬骨头，而且还总能开拓出来新的啃食方式，往往爆出来一些别人没想到的新漏洞类型。从这个角度，再联想之前刷爆朋友圈的《安全研究者的自我修养》所倡导的“通过看历史漏洞、看别人的最新成果去举一反三”的理念，可见差距。 CVE-2018-16866漏洞详情 这次漏洞披露，打包了三个漏洞： ·16864和16865是内存破坏类型 ·16866是信息泄露 ·而16865和16866两个漏洞组和利用可以拿到root shell。 漏洞分析已经在披露中写的很详细了，这里不复述；而针对16866的漏洞成因来龙去脉，Qualys跟踪的结果留下了一点想象和反思空间，我们来看一下。 漏洞相关代码片段是这样的（漏洞修复前）： 读者可以先肉眼过一遍这段代码有什么问题。实际上我一开始也没看出来，向下读才恍然大悟。 这段代码中，外部信息输入通过buf传入做记录处理。输入数据一般包含有空白字符间隔，需要分隔开逐个记录，有效的分隔符包括空格、制表符、回车、换行，代码中将其写入常量字符串；在逐字符扫描输入数据字符串时，将当前字符使用strchr在上述间隔符字符串中检索是否匹配，以此判断是否为间隔符；在240行，通过这样的判断，跳过记录单元字符串的头部连续空白字符。 但是问题在于，strchr这个极其基础的字符串处理函数，对于C字符串终止字符'\0'的处理上有个坑：'\0'也被认为是被检索字符串当中的一个有效字符。所以在240行，当当前扫描到的字符为字符串末尾的NULL时，strchr返回的是WHITESPACE常量字符串的终止位置而非NULL，这导致了越界。 看起来，这是一个典型的问题：API误用（API mis-use），只不过这个被误用的库函数有点太基础，让我忍不住想是不是还会有大量的类似漏洞……当然也反思我自己写的代码是不是也有同样情况，然而略一思考就释然了——我那么笨的代码都用for循环加if判断了:) 漏洞引入和消除历史 有意思的是，Qualys研究人员很贴心地替我做了一步漏洞成因溯源，这才是单独提这个漏洞的原因。漏洞的引入是在2015年的一个commit中： 在GitHub中，定位到上述2015年的commit信息，这里commit的备注信息为： journald: do not strip leading whitespace from messages. Keep leading whitespace for compatibility with older syslog implementations. Also useful when piping formatted output to the logger command. Keep removing trailing whitespace. OK，看起来是一个兼容性调整，对记录信息不再跳过开头所有连续空白字符，只不过用strchr的简洁写法比较突出开发者精炼的开发风格（并不），说得过去。 之后在2018年八月的一个当时尚未推正式版的另一次commit中被修复了，先是还原成了ec5ff4那次commit之前的写法，然后改成了加校验的方式： 虽然Qualys研究者认为上述的修改是“无心插柳”的改动，但是在GitHub可以看到，a6aadf这次commit是因为有外部用户反馈了输入数据为单个冒号情况下journald堆溢出崩溃的issue，才由开发者有目的性地修复的；而之后在859510这个commit再次改动回来，理由是待记录的消息都是使用单个空格作为间隔符的，而上一个commit粗暴地去掉了这种协议兼容性特性。 如果没有以上纠结的修改和改回历史，也许我会倾向于怀疑，在最开始漏洞引入的那个commit，既然改动代码没有新增功能特性、没有解决什么问题（毕竟其后三年，这个改动的代码也没有被反映issue），也并非出于代码规范等考虑，那么这么轻描淡写的一次提交，难免有人为蓄意引入漏洞的嫌疑。当然，看到几次修复的原因，这种可能性就不大了，虽然大家仍可以保留意见。但是抛开是否人为这个因素，单纯从代码的漏洞成因看，一个传统但躲不开的问题仍值得探讨：API误用。 API误用：程序员何苦为难程序员 如果之前的章节给读者留下了我反对代码模块化和复用的印象，那么这里需要正名一下，我们认可这是当下开发实践不可避免的趋势，也增进了社会开发速度。而API的设计决定了写代码和用代码的双方“舒适度”的问题，由此而来的API误用问题，也是一直被当做单纯的软件工程课题讨论。在此方面个人并没有什么研究，自然也没办法系统地给出分类和学术方案，只是谈一下自己的经验和想法。 一篇比较新的学术文章总结了API误用的研究，其中一个独立章节专门分析Java密码学组件API误用的实际，当中引述之前论文认为，密码学API是非常容易被误用的，比如对期望输入数据（数据类型，数据来源，编码形式）要求的混淆，API的必需调用次序和依赖缺失（比如缺少或冗余多次调用了初始化函数、主动资源回收函数）等。凑巧在此方面我有一点体会：曾经因为业务方需要，需要使用C++对一个Java的密码基础中间件做移植。Java对密码学组件支持，有原生的JDK模块和权威的BouncyCastle包可用；而C/C++只能使用第三方库，考虑到系统平台最大兼容和最小代码量，使用Linux平台默认自带的OpenSSL的密码套件。但在开发过程中感受到了OpenSSL满满的恶意：其中的API设计不可谓不反人类，很多参数没有明确的说明（比如同样是表示长度的函数参数，可能在不同地方分别以字节/比特/分组数为计数单位）；函数的线程安全没有任何解释标注，需要自行试验；不清楚函数执行之后，是其自行做了资源释放还是需要有另外API做gc，不知道资源释放操作时是否规规矩矩地先擦除后释放……此类问题不一而足，导致经过了漫长的测试之后，这份中间件才提供出来供使用。而在业务场景中，还会存在比如其它语言调用的情形，这些又暴露出来OpenSSL API误用的一些完全无从参考的问题。这一切都成为了噩梦；当然这无法为我自己开解是个不称职开发的指责，但仅就OpenSSL而言其API设计之恶劣也是始终被人诟病的问题，也是之后其他替代者宣称改进的地方。 当然，问题是上下游都脱不了干系的。我们自己作为高速迭代中的开发人员，对于二方、三方提供的中间件、API，又有多少人能自信地说自己仔细、认真地阅读过开发指南和API、规范说明呢？做过通用产品技术运营的朋友可能很容易理解，自己产品的直接用户日常抛出不看文档的愚蠢问题带来的困扰。对于密码学套件，这个问题还好办一些，毕竟如果在没有背景知识的情况下对API望文生义地一通调用，绝大多数情况下都会以抛异常形式告终；但还是有很多情况，API误用埋下的是长期隐患。 不是所有API误用情形最终都有机会发展成为可利用的安全漏洞，但作为一个由人的因素引入的风险，这将长期存在并困扰软件供应链（虽然对安全研究者、黑客与白帽子是很欣慰的事情）。可惜，传统的白盒代码扫描能力，基于对代码语义的理解和构建，但是涉及到API则需要预先的抽象，这一点目前似乎仍然是需要人工干预的事情；或者轻量级一点的方案，可以case by case地分析，为所有可能被误用的API建模并单独扫描，这自然也有很强局限性。在一个很底层可信的开发者还对C标准库API存在误用的现实内，我们需要更多的思考才能说接下来的解法。 Ⅴ. 从规则到陷阱：NASA JIRA误配置致信息泄露血案 软件的定义包括了代码组成的程序，以及相关的配置、文档等。当我们说软件的漏洞、风险时，往往只聚焦在其中的代码中；关于软件供应链安全风险，我们的比赛、前面分析的例子也都聚焦在了代码的问题；但是真正的威胁都来源于不可思议之处，那么代码之外有没有可能存在来源于上游的威胁呢？这里就借助实例来探讨一下，在“配置”当中可能栽倒的坑。 引子：发不到500英里以外的邮件？ 让我们先从一个轻松愉快的小例子引入。这个例子初见于Linux中国的一篇译文。 简单说，作者描述了这么一个让人啼笑皆非的问题：单位的邮件服务器发送邮件，发送目标距离本地500英里范围之外的一律失败，邮件就像悠悠球一样只能飞出一定距离。这个问题本身让描述者感到尴尬，就像一个技术人员被老板问到“为什么从家里笔记本上Ctrl-C后不能在公司台式机上Ctrl-V”一样。 经过令人窒息的分析操作后，笔者定位到了问题原因：笔者作为负责的系统管理员，把SunOS默认安装的Senmail从老旧的版本5升级到了成熟的版本8，且对应于新版本诸多的新特性进行了对应配置，写入配置文件sendmail.cf；但第三方服务顾问在对单位系统进行打补丁升级维护时，将系统软件“升级”到了系统提供的最新版本，因此将Sendmail实际回退到了版本5，却为了软件行为一致性，原样保留了高版本使用的配置文件。但Sendmail并没有在大版本间保证配置文件兼容性，这导致很多版本5所需的配置项不存在于保留下来的sendmail.cf文件中，程序按默认值0处理；最终引起问题的就是，邮件服务器与接收端通信的超时时间配置项，当取默认配置值0时，邮件服务器在1个单位时间（约3毫秒）内没有收到网络回包即认为超时，而这3毫秒仅够电信号打来回飞出500英里。 这个“故事”可能会给技术人员一点警醒，错误的配置会导致预期之外的软件行为，但是配置如何会引入软件供应链方向的安全风险呢？这就引出了下一个重磅实例。 JIRA配置错误致NASA敏感信息泄露案例 我们都听过一个事情，马云在带队考察美国公司期间问Google CEO Larry Page自视谁为竞争对手，Larry的回答是NASA，因为最优秀的工程师都被NASA的梦想吸引过去了。由此我们显然能窥见NASA的技术水位之高，这样的人才团队大概至少是不会犯什么低级错误的。 但也许需要重新定义“低级错误”……1月11日一篇技术文章披露，NASA某官网部署使用的缺陷跟踪管理系统JIRA存在错误的配置，可分别泄漏内部员工（JIRA系统用户）的全部用户名和邮件地址，以及内部项目和团队名称到公众，如下： 问题的原因解释起来也非常简单：JIRA系统的过滤器和配置面板中，对于数据可见性的配置选项分别选定为All users和Everyone时，系统管理人员想当然地认为这意味着将数据对所有“系统用户”开放查看，但是JIRA的这两个选项的真实效果逆天，是面向“任意人”开放，即不限于系统登录用户，而是任何查看页面的人员。看到这里，我不厚道地笑了……“All users”并不意味着“All ‘users’”，意不意外，惊不惊喜？ 但是这种字面上把戏，为什么没有引起NASA工程师的注意呢，难道这样逆天的配置项没有在产品手册文档中加粗标红提示吗？本着为JIRA产品设计找回尊严的态度，我深入挖掘了一下官方说明，果然在Atlassian官方的一份confluence文档（看起来更像是一份增补的FAQ）中找到了相关说明： 所有未登录访客访问时，系统默认认定他们是匿名anonymous用户，所以各种权限配置中的all users或anyone显然应该将匿名用户包括在内。在7.2及之后版本中，则提供了“所有登录用户”的选项。 可以说是非常严谨且贴心了。比较讽刺的是，在我们的软件供应链安全大赛·C源代码赛季期间，我们设计圈定的恶意代码攻击目标还包括JIRA相关的敏感信息的窃取，但是却想不到有这么简单方便的方式，不动一行代码就可以从JIRA中偷走数据。 软件的使用，你“配”吗？ 无论是开放的代码还是成型的产品，我们在使用外部软件的时候，都是处于软件供应链下游的消费者角色，为了要充分理解上游开发和产品的真实细节意图，需要我们付出多大的努力才够“资格”？ 上一章节我们讨论过源码使用中必要细节信息缺失造成的“API误用”问题，而软件配置上的“误用”问题则复杂多样得多。从可控程度上讨论，至少有这几种因素定义了这个问题： ·软件用户对必要配置的现有文档缺少了解。这是最简单的场景，但又是完全不可避免的，这一点上我们所有有开发、产品或运营角色经验的应该都曾经体会过向不管不顾用户答疑的痛苦，而所有软件使用者也可以反省一下对所有软件的使用是否都以完整细致的文档阅读作为上手的准备工作，所以不必多说。 ·软件拥有者对配置条目缺少必要明确说明文档。就JIRA的例子而言，将NASA工程师归为上一条错误有些冤枉，而将JIRA归为这条更加合适。在边角但重要问题上的说明通过社区而非官方文档形式发布是一种不负责任的做法，但未引发安全事件的情况下还有多少这样的问题被默默隐藏呢？我们没办法要求在使用软件之前所有用户将软件相关所有文档、社区问答实现全部覆盖。这个问题范围内一个代表性例子是对配置项的默认值以及对应效果的说明缺失。 ·配置文件版本兼容性带来的误配置和安全问题。实际上，上面的SunOS Sendmail案例足以点出这个问题的存在性，但是在真实场景下，很可能不会以这么戏剧性形式出现。在企业的系统运维中，系统的版本迭代常见，但为软件行为一致性，配置的跨版本迁移是不可避免的操作；而且软件的更新迭代也不只会由系统更新推动，还有大量出于业务性能要求而主动进行的定制化升级，对于中小企业基础设施建设似乎是一个没怎么被提及过的问题。 ·配置项组合冲突问题。尽管对于单个配置项可能明确行为与影响，但是特定的配置项搭配可能造成不可预知的效果。这完全有可能是由于开发者与用户在信息不对等的情况下产生：开发者认为用户应该具有必需的背景知识，做了用户应当具备规避配置冲突能力的假设。一个例子是，对称密码算法在使用ECB、CBC分组工作模式时，从密码算法上要求输入数据长度必须是分组大小的整倍数，但如果用户搭配配置了秘钥对数据不做补齐（nopadding），则引入了非确定性行为：如果密码算法库对这种组合配置按某种默认补齐方式操作数据则会引起歧义，但如果在算法库代码层面对这种组合抛出错误则直接影响业务。 ·程序对配置项处理过程的潜在暗箱操作。这区别于简单的未文档化配置项行为，仅特指可能存在的蓄意、恶意行为。从某种意义上，上述“All users”也可以认为是这样的一种陷阱，通过浅层次暗示，引导用户做出错误且可能引起问题的配置。另一种情况是特定配置组合情况下触发恶意代码的行为，这种触发条件将使恶意代码具有规避检测的能力，且在用户基数上具有一定概率的用户命中率。当然这种情况由官方开发者直接引入的可能性很低，但是在众包开发的情况下如果存在，那么扫描方案是很难检测的。 Ⅵ. 从逆流到暗流：恶意代码溯源后的挑战 如果说前面所说的种种威胁都是面向关键目标和核心系统应该思考的问题，那么最后要抛出一个会把所有人拉进赛场的理由。除了前面所有那些在软件供应链下游被动污染受害的情况，还有一种情形：你有迹可循的代码，也许在不经意间会“反哺”到黑色产业链甚至特殊武器中；而现在研究用于对程序进行分析和溯源的技术，则会让你陷入百口莫辩的境地。 案例：黑产代码模块溯源疑云 1月29日，猎豹安全团队发布技术分析通报文章《电信、百度客户端源码疑遭泄漏，驱魔家族窃取隐私再起波澜》，矛头直指黑产上游的恶意信息窃取代码模块，认定其代码与两方产品存在微妙的关联：中国电信旗下“桌面3D动态天气”等多款软件，以及百度旗下“百度杀毒”等软件（已不可访问）。 文章中举证有三个关键点。 首先最直观的，是三者使用了相同的特征字符串、私有文件路径、自定义内部数据字段格式； 其次，在关键代码位置，三者在二进制程序汇编代码层面具有高度相似性； 最终，在一定范围的非通用程序逻辑上，三者在经过反汇编后的代码语义上显示出明显的雷同，并提供了如下两图佐证（图片来源）： 文章指出的涉事相关软件已经下线，对于上述样本文件的相似度试验暂不做复现，且无法求证存在相似、疑似同源的代码在三者中占比数据。对于上述指出的代码雷同现象，猎豹安全团队认为： 我们怀疑该病毒模块的作者通过某种渠道(比如“曾经就职”)，掌握有中国电信旗下部分客户端/服务端源码，并加以改造用于制作窃取用户隐私的病毒，另外在该病毒模块的代码中，我们还发现“百度”旗下部分客户端的基础调试日志函数库代码痕迹，整个“驱魔”病毒家族疑点重重，其制作传播背景愈发扑朔迷离。 这样的推断，固然有过于直接的依据（例如三款代码中均使用含有“baidu”字样的特征注册表项）；但更进一步地，需要注意到，三个样本在所指出的代码位置，具有直观可见的二进制汇编代码结构的相同，考虑到如果仅仅是恶意代码开发者先逆向另外两份代码后借鉴了代码逻辑，那么在面临反编译、代码上下文适配重构、跨编译器和选项的编译结果差异等诸多不确定环节，仍能保持二进制代码的雷同，似乎确实是只有从根本上的源代码泄漏（抄袭）且保持相同的开发编译环境才能成立。 但是我们却又无法做出更明确的推断。这一方面当然是出于严谨避免过度解读；而从另一方面考虑，黑产代码的一个关键出发点就是“隐藏自己”，而这里居然如此堂而皇之地照搬了代码，不但没有进行任何代码混淆、变形，甚至没有抹除疑似来源的关键字符串，如果将黑产视为智商在线的对手，那这里背后是否有其它考量，就值得琢磨了。 代码的比对、分析、溯源技术水准 上文中的安全团队基于大量样本和粗粒度比对方法，给出了一个初步的判断和疑点。那么是否有可能获得更确凿的分析结果，来证实或证伪同源猜想呢？ 无论是源代码还是二进制，代码比对技术作为一种基础手段，在软件供应链安全分析上都注定仍然有效。在我们的软件供应链安全大赛期间，针对PE二进制程序类型的题目，参赛队伍就纷纷采用了相关技术手段用于目标分析，包括：同源性分析，用于判定与目标软件相似度最高的同软件官方版本；细粒度的差异分析，用于尝试在忽略编译差异和特意引入的混淆之外，定位特意引入的恶意代码位置。当然，作为比赛中针对性的应对方案，受目标和环境引导约束，这些方法证明了可行性，却难以保证集成有最新技术方案。那么做一下预言，在不计入情报辅助条件下，下一代的代码比对将能够到达什么水准？ 这里结合近一年和今年内，已发表和未发表的学术领域顶级会议的相关文章来简单展望： ·针对海量甚至全量已知源码，将可以实现准确精细化的“作者归属”判定。在ACM CCS‘18会议上曾发表的一篇文章《Large-Scale and Language-Oblivious Code Authorship Identification》，描述了使用RNN进行大规模代码识别的方案，在圈定目标开发者，并预先提供每个开发者的5-7份已知的代码文件后，该技术方案可以很有效地识别大规模匿名代码仓库中隶属于每个开发者的代码：针对1600个Google Code Jam开发者8年间的所有代码可以实现96%的成功识别率，而针对745个C代码开发者于1987年之后在GitHub上面的全部公开代码仓库，识别率也高达94.38%。这样的结果在当下的场景中，已经足以实现对特定人的代码识别和跟踪（例如，考虑到特定开发人员可能由于编码习惯和规范意识，在时间和项目跨度上犯同样的错误）；可以预见，在该技术方向上，完全可以期望摆脱特定已知目标人的现有数据集学习的过程，并实现更细粒度的归属分析，例如代码段、代码行、提交历史。 ·针对二进制代码，更准确、更大规模、更快速的代码主程序分析和同源性匹配。近年来作为一项程序分析基础技术研究，二进制代码相似性分析又重新获得了学术界和工业界的关注。在2018年和2019（已录用）的安全领域四大顶级会议上，每次都会有该方向最新成果的展示，如S&P‘2019上录用的《Asm2Vec: Boosting Static Representation Robustness for Binary Clone Search against Code Obfuscation and Compiler Optimization》，实现无先验知识的条件下的最优汇编代码级别克隆检测，针对漏洞库的漏洞代码检测可实现0误报、100%召回。而2018年北京HITB会议上，Google Project Zero成员、二进制比对工具BinDiff原始作者Thomas Dullien，探讨了他借用改造Google自家SimHash算法思想，用于针对二进制代码控制流图做相似性检测的尝试和阶段结果；这种引入规模数据处理的思路，也可期望能够在目前其他技术方案大多精细化而低效的情况下，为高效、快速、大规模甚至全量代码克隆检测勾出未来方案。 ·代码比对方案对编辑、优化、变形、混淆的对抗。近年所有技术方案都以对代码“变种”的检测有效性作为关键衡量标准，并一定程度上予以保证。上文CCS‘18论文工作，针对典型源代码混淆（如Tigress）处理后的代码，大规模数据集上可有93.42%的准确识别率；S&P‘19论文针对跨编译器和编译选项、业界常用的OLLVM编译时混淆方案进行试验，在全部可用的混淆方案保护之下的代码仍然可以完成81%以上的克隆检测。值得注意的是以上方案都并非针对特定混淆方案单独优化的，方法具有通用价值；而除此以外还有很多针对性的的反混淆研究成果可用；因此，可以认为在采用常规商用代码混淆方案下，即便存在隐藏内部业务逻辑不被逆向的能力，但仍然可以被有效定位代码复用和开发者自然人。 代码溯源技术面前的“挑战” 作为软件供应链安全的独立分析方，健壮的代码比对技术是决定性的基石；而当脑洞大开，考虑到行业的发展，也许以下两种假设的情景，将把每一个“正当”的产品、开发者置于尴尬的境地。 代码仿制 在本章节引述的“驱魔家族”代码疑云案例中，黑产方面通过某种方式获得了正常代码中，功能逻辑可以被自身复用的片段，并以某种方法将其在保持原样的情况下拼接形成了恶意程序。即便在此例中并非如此，但这却暴露了隐忧：将来是不是有这种可能，我的正常代码被泄漏或逆向后出现在恶意软件中，被溯源后扣上黑锅？ 这种担忧可能以多种渠道和形式成为现实。 从上游看，内部源码被人为泄漏是最简单的形式（实际上，考虑到代码的完整生命周期似乎并没有作为企业核心数据资产得到保护，目前实质上有没有这样的代码在野泄漏还是个未知数），而通过程序逆向还原代码逻辑也在一定程度上可获取原始代码关键特征。 从下游看，则可能有多种方式将恶意代码伪造得像正常代码并实现“碰瓷”。最简单地，可以大量复用关键代码特征（如字符串，自定义数据结构，关键分支条件，数据记录和交换私有格式等）。考虑到在进行溯源时，分析者实际上不需要100%的匹配度才会怀疑，因此仅仅是仿造原始程序对于第三方公开库代码的特殊定制改动，也足以将公众的疑点转移。而近年来类似自动补丁代码搜索生成的方案也可能被用来在一份最终代码中包含有二方甚至多方原始代码的特征和片段。 基于开发者溯源的定点渗透 既然在未来可能存在准确将代码与自然人对应的技术，那么这种技术也完全可能被黑色产业利用。可能的忧患包括强针对性的社会工程，结合特定开发者历史代码缺陷的漏洞挖掘利用，联动第三方泄漏人员信息的深层渗透，等等。这方面暂不做联想展开。 〇. 没有总结 作为一场旨在定义“软件供应链安全”威胁的宣言，阿里安全“功守道”大赛将在后续给出详细的分解和总结，其意义价值也许会在一段时间之后才能被挖掘。 但是威胁的现状不容乐观，威胁的发展不会静待；这一篇随笔仅仅挑选六个侧面做摘录分析，可即将到来的趋势一定只会进入更加发散的境地，因此这里，没有总结。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/systemino/article/details/90114743。 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。

...戏编程所需的数学 供调试、源代码控制及性能剖析的游戏开发工具 引擎基础系统、渲染、碰撞、物理、角色动画、游戏世界对象模型等引擎子系统 多平台游戏引擎 多处理器环境下的游戏编程 工作管道及游戏资产数据库 作者／译者简介 作者介绍：Jason Gregory在1994年开始任职专业软件工程师，自1999年3月开始在游戏产业中任职软件工程师。在圣迭哥Midway Home Entertainment公司开始游戏编程的他，为《疯狂飞行员（Freaky Flyers）》及《Crank the Weasel》开发PlayStation 2/Xbox上的动画系统。在2003年，他转到洛杉矶艺电，为《荣誉勋章：血战太平洋（Medal of Honor: Pacific Assault）》开发游戏引擎及游戏性技术，并在《荣誉勋章：空降神兵（Medal of Honor: Airborne）》中担任首席工程师。他现时是顽皮狗公司的通才程序员，为《神秘海域：德雷克船长的宝藏（Uncharted: Drake's Fortune）》及《神秘海域：纵横四海（Uncharted: Among Thieves）》开发引擎及游戏性软件。他也在南加州大学教授游戏技术的课程。 译者简介：叶劲峰（Milo Yip）从小自习编程，并爱好计算机图形学。上中学时兼职开发策略RPG《王子传奇》，该游戏在1995年于台湾发行。其后他获取了香港大学认知科学学士、香港中文大学系统工程及工程管理哲学硕士。毕业后在香港理工大学设计学院从事游戏引擎及相关技术的研发，职至项目主任。除发表学术文章外，也曾合著《DirectX9游戏编程实务》。2008年往上海育碧担任引擎工程师开发《美食从天而降（Cloudy with a Chance of Meatballs）》Xbox360/PS3/Wii/PC，2009年起于麻辣马开发《爱丽丝：疯狂回归（Alice: Madness Returns）》Xbox360/PS3/PC，2011年加入腾讯互动娱乐引擎技术中心担任专家工程师，所研发的技术已用于《斗战神》、《天涯明月刀》、《众神争霸》等项目中。 推荐序1 最初拿到《Game Engine Architecture》一书的英文版，是编辑侠少邮寄给我的打印版。他建议我接下翻译此书的合同。当时我正在杭州带领一个团队开发3D游戏引擎，我和我的同事都对这本书的内容颇有兴趣，两大本打印的英文书立刻在同事间传开。可惜那段时间个人精力顾及不来，把近千页的英文读物精读而后翻译成中文对个人的业余时间是个极大的挑战，不能担此翻译任务颇为遗憾。 不久以后听说Milo Yip（叶劲峰）已开始着手翻译，甚为欣喜。翻译此巨著，他一定是比我更合适的人选。我和Milo虽未曾蒙面，但神交已久。在网络上读过一些他的成长经历，和我颇为相似，心有戚戚。他对游戏3D实时渲染技术研究精深为我所不及，我们曾通过Google Talk讨论过许多技术问题，他都有独到的见解。翻译工作开始后，Milo是香港人，英文技术术语在香港的中文译法和大陆的有许多不同。但此书由大陆出版社出版，考虑到面对的读者主要是大陆程序员，Milo希望能更符合大陆程序员的用词习惯，所以在翻译一开始就通过Google Docs创建了协作页面，邀请大家共同探讨书中技术名词的中译名。从中我们可以一窥他作为译者的慎重。 三年之后，有幸在出版之前就拿到了完整的译本。这是一本用LaTeX精心排版的800页的电子书，我只花了一周时间，几乎是一口气读完。流畅的阅读享受，绝对不仅仅是因为原著精彩的内容，精美的版面和翔实的译注也加了不少分。 在阅读本书的过程中，我不只一次地获得共鸣。例如在第5章的内存管理系统的介绍中，作者介绍的几种游戏特有的内存管理方法我都曾在项目中用过，而这是第一次有书籍专门将这些方法详尽记录；又如第11章动画系统的介绍，我们也同样在3D引擎开发过程中改进原有动画片段混合方法的经历。虽然书中介绍的每个技术点，都可能可以在某篇论文，某本其他的书的章节，某篇网络blog上见过，但之前却无一本书可以把这些东西放在一起相互参照。对于从事游戏引擎开发的程序员来说，了解各种引擎在处理每个具体问题时的方案是相当重要的。而每种方案又各有利弊，即使不做引擎开发工作而是在某一特定游戏引擎上做游戏开发，从中也可以理解引擎的局限性以及可能的改进方法。尤其是第14章介绍的对游戏性相关系统的设计，各个开发人员几乎都是凭经验设计，很少见有书籍对这些做总结。对于基于渲染引擎做开发的游戏程序员，这是必须面对的工作，这一章会有很大的借鉴意义。 本书作者是业内资深的游戏引擎开发人，他所参于的《神秘海域》和《最后生还者》都是我的个人最爱。在玩游戏的过程中，作为游戏程序员的天性，自然会不断地猜想各个技术点是如何实现的，背后需要怎样的工具支持。能在书中一一得到印证是件特别开心的事情。作者反复强调代码实践的重要性，在书中遍布着C++代码。我不认为这些代码有直接取来使用的价值，但它们极大地帮助了读者理解书中的技术点。书中列出的顽皮狗工作室用lisp方言作为游戏配置脚本的范例也给我很大的启发，有了这些具体的代码示例以及作者本身的一线工程师背景，也让我确信书中那些关于主机游戏开发相关等，我所没有接触过的内容都也绝非泛泛而谈。 国内的游戏开发社区的壮大，主要是随最近十年的MMO风潮而生。而就在大型网络游戏在中国有些畸形发展，让这类游戏偏离电子游戏游戏性的趋势时，我们有幸迎来了为移动设备开发游戏的大潮。游戏开发的重心重新回到游戏性本身。我们更需要去借鉴单机游戏是如何为玩家带来更纯粹的游戏体验，我相信书中记录的各种技术点会变的更有帮助。 资深游戏开发及创业者 云风 @简悦云风 推荐序2 在我认识的许多游戏业开发同仁中，只有少数香港同胞，Milo Yip（叶劲峰）却正是这样一位给我印象非常深刻的优秀香港游戏开发者。我俩认识，是在Milo加入腾讯互动娱乐研发部引擎技术中心后，说来到现在也只是两年多时间。其间，他为人的谦逊务实，对待技术问题的严谨求真态度，对算法设计和性能优化的娴熟技术，都为人所称道。Milo一丝不苟的工作风格，甚至表现在对待技术文档排版这类事情上（Milo常执著地用LaTeX将技术文档排到完美），我想这一定是他在香港读大学、硕士及在香港理工大学的多媒体创新中心从事研究员，一贯沿袭至今的好作风。 我很高兴腾讯游戏有实力吸引到这样优秀的技术专家；即使在其已从上海迁回香港家中，依然选择到深圳腾讯互动娱乐总部工作。叶兄从此工作日每天早晚过关，来往香港和深圳两地，虽有舟车劳顿，但是兼顾了对家庭的照顾和在游戏引擎方面的专业研究，希望这样的状况是令他满意的。 认识叶兄当时，我便知道他在进行Jason Gregory所著《游戏引擎架构》一书的中译工作。因为自己从前也有业余翻译游戏开发有关书籍的经历，所以我能理解其中的辛苦和责任重大，对叶兄也更多一分钦佩。我以为，本书以及本书的中文读者最大的幸运便是，遇到叶兄这位对游戏有着如同对家对国般强烈责任感，犹如“游戏科学工作者”般的专业译者！ 现在（2013年年末）无疑是游戏史上对独立游戏制作者最友好的年代。开发设备方便获得（相对过往仅由主机厂商授权才能获得专利开发设备，现在有一台智能手机和一台个人电脑就可以开发）、技术工具友好、调试过程简单方便，且互联网上有丰富的例程和开源代码参考，也有网上社区便于交流。很多爱好者能够很快地制作出可运行的游戏原型，其中一些也能发布到应用商店。 但是不全面掌握各方面知识，尤其是游戏引擎架构知识，往往只能停留在勉强修改、凑合重用别人提供的资源的应用程度上，难以做极限的性能改进，更妄谈革命式的架构创新。这样的程度是很难在成千上万的游戏中脱颖而出的。我们所认可的真正的游戏大作，必定是在某方面大幅超越用户期待的产品。为了打造这样的产品，游戏内容创作者（策划、美术等）需要“戴着镣铐跳舞”（在当前的机能下争取更多的创作自由度），而引擎架构合理的游戏可以经得起──也值得进行──反复优化，最终可以提供更多的自由度，这是大作出现的技术前提。 书的作者、译者、出版社的编者，加上读者，大家是因书而结缘的有缘人。因叶兄这本《游戏引擎架构》译著而在线上线下相识的读者们，你们是不是因“了解游戏引擎架构，从而制作/优化好游戏”这样的理想而结了缘呢？ 亲爱的读者，愿你的游戏有一天因谜题巧妙绝伦、趣味超凡、虚拟世界气势磅礴、视觉效果逼真精美等专业因素取得业界褒奖，并得到玩家真诚的赞美。希望届时曾读叶兄这本《游戏引擎架构》译作的你，也可以回馈社会，回馈游戏开发的学习社区，帮助新人。希望你也可以建立微信公众号、博客等，或翻译游戏开发书籍，造福外语不好的读者，所以如果你的外语（英语、日语、韩语之于游戏行业比较重要）水平仍需精进，现在也可以同步加油了！ 腾讯《天天爱消除》游戏团队Leader 沙鹰 @也是沙鹰 译序 数千年以来，艺术家们通过文学、绘画、雕塑、建筑、音乐、舞蹈、戏剧等传统艺术形式充实人类的精神层面。自20世纪中叶，计算机的普及派生出另一种艺术形式──电子游戏。游戏结合了上述传统艺术以及近代科技派生的其他艺术（如摄影、电影、动画），并且完全脱离了艺术欣赏这种单向传递的方式──游戏必然是互动的，“玩家”并不是“读者”、“观众”或“听众”，而是进入游戏世界、感知并对世界做出反应的参与者。 基于游戏的互动本质，游戏的制作通常比其他大众艺术复杂。商业游戏的制作通常需要各种人才的参与，而他们则需要依赖各种工具及科技。游戏引擎便是专门为游戏而设计的工具及科技集成。之所以称为引擎，如同交通工具中的引擎，提供了最核心的技术部分。因为复杂，研发成本高，人们不希望制作每款游戏（或车款）时都重新设计引擎，重用性是游戏引擎的一个重要设计目标。 然而，各游戏本身的性质以及平台的差异，使研发完全通用的游戏引擎变得极困难，甚至不可能。市面上出售的游戏引擎，有一些虽然已经达到很高的技术水平，但在商业应用中，很多时候还是需要因应个别游戏项目对引擎改造、整合、扩展及优化。因此，即使能使用市面上最好的商用引擎或自研引擎，我们仍需要理解当中的架构、各种机制和技术，并且分析及解决在制作中遇到的问题。这些也是译者曾任于上海两家工作室时的主要工作范畴。 选择翻译此著作，主要原因是在阅读中得到共鸣，并且能知悉一些知名游戏作品实际上所采用的方案。有感坊间大部分游戏开发书籍并不是由业内人士执笔，内容只足够应付一些最简单的游戏开发，欠缺宏观比较各种方案，技术与当今实际情况也有很大差距。而一些Gems类丛书虽然偶有好文章，但受形式所限欠缺系统性、全面性。难得本书原作者身为世界一流游戏工作室的资深游戏开发者（注1），在繁重的游戏开发工作外，还在大学教授游戏开发课程以至编写本著作。此外，从与内地同事的交流中，了解到许多从业者不愿意阅读外文书籍。为了普及知识及反馈业界社会，希望能尽绵力。 或许有些人以为本著作是针对单机／游戏机游戏的，并不适合国内以网游为主的环境。但译者认为这是一种误解，许多游戏本身所涉及的技术是具通用性的。例如游戏性相关的游戏性系统、场景管理、人工智能、物理模拟等部分，许多时候也会同时用于网游的前台和后台。现时，一些动作为主、非MMO的国内端游甚至会直接在后台运行传统意义上的游戏引擎。至于前台相关的技术，单机和端游的区别更少。此外，随着近年移动终端的兴起，其硬件性能已超越传统掌上游戏机，开发手游所需的技术与传统掌上游戏机并无太大差异。还可预料，现时单机／游戏机的一些较高级的架构及技术，将在不远的未来着陆移动终端平台。 译者认为，本书涵括游戏开发技术的方方面面，同时适合入门及经验丰富的游戏程序员。书名中的架构二字，并不单是给出一个系统结构图，而是描述每个子系统的需求、相关技术及与其他子系统的关系。对译者本人而言，本书的第11章（动画系统）及第14章（运行时游戏性基础系统）是本书特別精彩之处，含有许多少见于其他书籍的内容。而第10章（渲染引擎）由于是游戏引擎中的一个极大的部分，有限的篇幅可能未能覆盖广度及深度，推荐读者参考[1]（注2），人工智能方面也需参考其他专著。 本译作采用LaTeX排版（注3），以Inkscape编译矢量图片。为了令阅读更流畅，内文中的网址都统一改以脚注标示。另外，由于现时游戏开发相关的文献以英文为主，而且游戏开发涉及的知识面很广，本译作尽量以括号形式保留英文术语。为了方便读者查找内容，在附录中增设中英文双向索引（索引条目与原著的不同）。 本人在香港成长学习及工作，至2008年才赴内地游戏工作室工作，不黯内地的中文写作及用字习惯，翻译中曾遇到不少困难。有幸得到出版社人员以及良师益友的帮助，才能完成本译作。特别感谢周筠老师支持本作的提案，并耐心地给予协助及鼓励。编辑张春雨老师和卢鸫翔老师，以及好友余晟给予了大量翻译上的知识及指导。也感谢游戏业界专家云风、大宝和Dave给予了许多宝贵意见。此书的翻译及排版工作比预期更花时间，感谢妻子及儿女们的体谅。此次翻译工作历时三年半，因工作及家庭事宜导致严重延误，唯有在翻译及排版工作上更尽心尽力，希望求得等待此译作的读者们谅解。无论是批评或建议，诚希阁下通过电邮miloyip@gmail.com、新浪微博、豆瓣等渠道不吝赐教。 叶劲峰（Milo Yip） 2013年10月 原作者是顽皮狗（Naughty Dog）《神秘海域（Uncharted）》系列的通才程序员、《最后生还者（The Last of Us）》的首席程序员，之前还曾在EA和Midway工作。 中括号表示引用附录中的参考文献。一些参考条目加入了其中译本的信息。 具体是使用CTEX套装，它是在MiKTeX的基础上增加中文的支持。 前言 最早的电子游戏完全由硬件构成，但微处理器（microprocessor）的高速发展完全改变了游戏的面貌。现在的游戏是在多用途的PC和专门的电子游戏主机（video game console）上玩的，凭借软件带来绝妙的游戏体验。从最初的游戏诞生至今已有半个世纪，但很多人仍然认为游戏是一个未成熟的产业。即使游戏可能是个年轻的产业，若仔细观察，也会发现它正在高速发展。 现时游戏已成为一个上百亿美元的产业，覆盖不同年龄、性别的广泛受众。 千变万化的游戏，可以分为从纸牌游戏到大型多人在线游戏（massively multiplayer online game，MMOG）等多个种类（category）和“类型（genre）”（注1），也可以运行在任何装有微芯片（microchip）的设备上 。你现在可以在PC、手机及多种特别为游戏而设计的手持/电视游戏主机上玩游戏。家用电视游戏通常代表最尖端的游戏科技，又由于它们是周期性地推出新版本，因此有游戏机“世代”（generation）的说法。最新一代（注2）的游戏机包括微软的Xbox 360和索尼的PlayStation 3，但一定不可忽视长盛不衰的PC，以及最近非常流行的任天堂Wii。 最近，剧增的下载式休闲游戏，使这个多样化的商业游戏世界变得更复杂。虽然如此，大型游戏仍然是一门大生意。今天的游戏平台非常复杂，有难以置信的运算能力，这使软件的复杂度得以进一步提升。所有这些先进的软件都需要由人创造出来，这导致团队人数增加，开发成本上涨。随着产业变得成熟，开发团队要寻求更好、更高效的方式去制作产品，可复用软件（reusable software）和中间件（middleware）便应运而生，以补偿软件复杂度的提升。 由于有这么多风格迥异的游戏及多种游戏平台，因此不可能存在单一理想的软件方案。然而，业界已经发展出一些模式 ，也有大量的潜在方案可供选择。现今的问题是如何找到一个合适的方案去迎合某个项目的需要。再进一步，开发团队必须考虑项目的方方面面，以及如何把各方面集成。对于一个崭新的游戏设计，鲜有可能找到一个完美搭配游戏设计各方面的软件包。 现时业界内的老手，入行时都是“开荒牛”。我们这代人很少是计算机科学专业出身（Matt的专业是航空工程、Jason的专业是系统设计工程），但现时很多学院已设有游戏开发的课程和学位。时至今日，为了获取有用的游戏开发信息，学生和开发者必须找到好的途径。对于高端的图形技术，从研究到实践都有大量高质量的信息。可是，这些信息经常不能直接应用到游戏的生产环境，或者没有一个生产级质量的实现。对于图形以外的游戏开发技术，市面上有一些所谓的入门书籍，没提及参考文献就描述很多内容细节，像自己发明的一样。这种做法根本没有用处，甚至经常带有不准确的内容。另一方面，市场上有一些高端的专门领域书籍，例如物理、碰撞、人工智能等。可是，这类书或者啰嗦到让你难以忍受，或者高深到让部分读者无法理解，又或者内容过于零散而难于融会贯通。有一些甚至会直接和某项技术挂钩，软硬件一旦改动，其内容就会迅速过时。 此外，互联网也是收集相关知识的绝佳工具。可是，除非你确实知道要找些什么，否则断链、不准确的资料、质量差的内容也会成为学习障碍。 好在，我们有Jason Gregory，他是一位拥有在顽皮狗（Naughty Dog）工作经验的业界老手，而顽皮狗是全球高度瞩目的游戏工作室之一。Jason在南加州大学教授游戏编程课程时，找不到概括游戏架构的教科书。值得庆幸的是，他承担了这个任务，填补了这个空白。 Jason把应用到实际发行游戏的生产级别知识，以及整个游戏开发的大局编集于本书。他凭经验，不仅融汇了游戏开发的概念和技巧，还用实际的代码示例及实现例子去说明怎样贯通知识来制作游戏。本书的引用及参考文献可以让读者更深入探索游戏开发过程的各方面。虽然例子经常是基于某些技术的，但是概念和技巧是用来实际创作游戏的，它们可以超越个别引擎或API的束缚。 本书是一本我们入行做游戏时想要的书。我们认为本书能让入门者增长知识，也能为有经验者开拓更大的视野。 Jeff Lander（注3） Matthew Whiting（注4） 译注：Genre一词在文学中为体裁。电影和游戏里通常译作类型。不同的游戏类型可见1.2节。 译注：按一般说法，2005年至今属于第7个游戏机世代。这3款游戏机的发行年份为Xbox 360（2005）、PlayStation 3（2006）、Wii（2006）。有关游戏机世代可参考维基百科。 译注：Jeff Lander现时为Darwin 3D公司的首席技术总监、Game Tech公司创始人，曾为艺电首席程序员、Luxoflux公司游戏性及动画技术程序员。 译注：Matthew Whiting现时为Wholesale Algorithms公司程序员，曾为Luxoflux公司首席软件工程师、Insomniac Games公司程序员。 序言 欢迎来到《游戏引擎架构》世界。本书旨在全面探讨典型商业游戏引擎的主要组件。游戏编程是一个庞大的主题，有许多内容需要讨论。不过相信你会发现，我们讨论的深度将足以使你充分理解本书所涵盖的工程理论及常用实践的方方面面。话虽如此，令人着迷的漫长游戏编程之旅其实才刚刚启程。与此相关的每项技术都包含丰富内容，本书将为你打下基础，并引领你进入更广阔的学习空间。 本书焦点在于游戏引擎的技术及架构。我们会探讨商业游戏引擎中，各个子系统的相关理论，以及实现这些理论所需要的典型数据结构、算法和软件接口。游戏引擎与游戏的界限颇为模糊。我们将把注意力集中在引擎本身，包括多个低阶基础系统（low-level foundation system）、渲染引擎（rendering engine）、碰撞系统（collision system）、物理模拟（physics simulation）、人物动画（character animation），及一个我称为游戏性基础层（gameplay foundation layer）的深入讨论。此层包括游戏对象模型（game object model）、世界编辑器（world editor）、事件系统（event system）及脚本系统（scripting system）。我们也将会接触游戏性编程（gameplay programming）的多个方面，包括玩家机制（player mechanics）、摄像机（camera）及人工智能（artificial intelligence，AI）。然而，这类讨论会被限制在游戏性系统和引擎接口范围。 本书可以作为大学中等级游戏程序设计中两到三门课程的教材。当然，本书也适合软件工程师、业余爱好者、自学的游戏程序员，以及游戏行业从业人员。通过阅读本书，资历较浅的游戏程序员可以巩固他们所学的游戏数学、引擎架构及游戏科技方面的知识。专注某一领域的资深程序员也能从本书更为全面的介绍中获益。 为了更好地学习本书内容，你需要掌握基本的面向对象编程概念并至少拥有一些C++编程经验。尽管游戏行业已经开始尝试使用一些新的、令人兴奋的编程语言，然而工业级的3D游戏引擎仍然是用C或C++编写的，任何认真的游戏程序员都应该掌握C++。我们将在第3章重温一些面向对象编程的基本原则，毫无疑问，你还会从本书学到一些C++的小技巧，不过C++的基础最好还是通过阅读[39]、[31]及[32]来获得。如果你对C++已经有点生疏，建议你在阅读本书的同时，最好能重温这几本或者类似书籍。如果你完全没有C++经验，在看本书之前，可以考虑先阅读[39]的前几章，或者尝试学习一些C++的在线教程。 学习编程技能最好的方法就是写代码。在阅读本书时，强烈建议你选择一些特别感兴趣的主题付诸实践。举例来说，如果你觉得人物动画很有趣，那么可以首先安装OGRE，并测试一下它的蒙皮动画示范。接着还可以尝试用OGRE实现本书谈及的一些动画混合技巧。下一步你可能会打算用游戏手柄控制人物在平面上行走。等你能玩转一些简单的东西了，就应该以此为基础，继续前进！之后可以转移到另一个游戏技术范畴，周而复始。这些项目是什么并不重要，重要的是你在实践游戏编程的艺术，而不是纸上谈兵。 游戏科技是一个活生生、会呼吸的家伙 ，永远不可能将之束缚于书本之上 。因此，附加的资源、勘误、更新、示例代码、项目构思等已经发到本书的网站。 目录 推荐序1 iii推荐序2 v译序 vii序言 xvii前言 xix致谢 xxi第一部分 基础 1第1章 导论 31.1 典型游戏团队的结构 41.2 游戏是什么 71.3 游戏引擎是什么 101.4 不同游戏类型中的引擎差异 111.5 游戏引擎概观 221.6 运行时引擎架构 271.7 工具及资产管道 46第2章 专业工具 532.1 版本控制 532.2 微软Visual Studio 612.3 剖析工具 782.4 内存泄漏和损坏检测 792.5 其他工具 80第3章 游戏软件工程基础 833.1 重温C++及最佳实践 833.2 C/C++的数据、代码及内存 903.3 捕捉及处理错误 118第4章 游戏所需的三维数学 1254.1 在二维中解决三维问题 1254.2 点和矢量 1254.3 矩阵 1394.4 四元数 1564.5 比较各种旋转表达方式 1644.6 其他数学对象 1684.7 硬件加速的SIMD运算 1734.8 产生随机数 180第二部分 低阶引擎系统 183第5章 游戏支持系统 1855.1 子系统的启动和终止 1855.2 内存管理 1935.3 容器 2085.4 字符串 2255.5 引擎配置 234第6章 资源及文件系统 2416.1 文件系统 2416.2 资源管理器 251第7章 游戏循环及实时模拟 2777.1 渲染循环 2777.2 游戏循环 2787.3 游戏循环的架构风格 2807.4 抽象时间线 2837.5 测量及处理时间 2857.6 多处理器的游戏循环 2967.7 网络多人游戏循环 304第8章 人体学接口设备（HID） 3098.1 各种人体学接口设备 3098.2 人体学接口设备的接口技术 3118.3 输入类型 3128.4 输出类型 3168.5 游戏引擎的人体学接口设备系统 3188.6 人体学接口设备使用实践 332第9章 调试及开发工具 3339.1 日志及跟踪 3339.2 调试用的绘图功能 3379.3 游戏内置菜单 3449.4 游戏内置主控台 3479.5 调试用摄像机和游戏暂停 3489.6 作弊 3489.7 屏幕截图及录像 3499.8 游戏内置性能剖析 3499.9 游戏内置的内存统计和泄漏检测 356第三部分 图形及动画 359第10章 渲染引擎 36110.1 采用深度缓冲的三角形光栅化基础 36110.2 渲染管道 40410.3 高级光照及全局光照 42610.4 视觉效果和覆盖层 43810.5 延伸阅读 446第11章 动画系统 44711.1 角色动画的类型 44711.2 骨骼 45211.3 姿势 45411.4 动画片段 45911.5 蒙皮及生成矩阵调色板 47111.6 动画混合 47611.7 后期处理 49311.8 压缩技术 49611.9 动画系统架构 50111.10 动画管道 50211.11 动作状态机 51511.12 动画控制器 535第12章 碰撞及刚体动力学 53712.1 你想在游戏中加入物理吗 53712.2 碰撞/物理中间件 54212.3 碰撞检测系统 54412.4 刚体动力学 56912.5 整合物理引擎至游戏 60112.6 展望：高级物理功能 616第四部分 游戏性 617第13章 游戏性系统简介 61913.1 剖析游戏世界 61913.2 实现动态元素：游戏对象 62313.3 数据驱动游戏引擎 62613.4 游戏世界编辑器 627第14章 运行时游戏性基础系统 63714.1 游戏性基础系统的组件 63714.2 各种运行时对象模型架构 64014.3 世界组块的数据格式 65714.4 游戏世界的加载和串流 66314.5 对象引用与世界查询 67014.6 实时更新游戏对象 67614.7 事件与消息泵 69014.8 脚本 70714.9 高层次的游戏流程 726第五部分 总结 727第15章 还有更多内容吗 72915.1 一些未谈及的引擎系统 72915.2 游戏性系统 730参考文献 733中文索引 737英文索引 755 参考文献 Tomas Akenine-Moller, Eric Haines, and Naty Hoffman. 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San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 1995. C. Michael Pilato, Ben Collins-Sussman, and Brian W. Fitzpatrick. Version Control with Subversion (2nd Edition). Sebastopol , CA: O'Reilly Media, 2008. （常被称作“The Subversion Book”，线上版本.） 国内英文版：《使用Subversion进行版本控制》，开明出版社，2009. Matt Pharr (editor). GPU Gems 2: Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation. Reading, MA: Addison-Wesley, 2005. 中译本：《GPU精粹2：高性能图形芯片和通用计算编程技巧》，龚敏敏译，清华大学出版社，2007. Bjarne Stroustrup. The C++ Programming Language, Special Edition (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2000. 中译本《C++程序设计语言（特别版）》，裘宗燕译，机械工业出版社，2010. Dante Treglia (editor). Game Programming Gems 3. Hingham, MA: Charles River Media, 2002. 中译本：《游戏编程精粹3》，张磊译，人民邮电出版社，2003. Gino van den Bergen. Collision Detection in Interactive 3D Environments. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2003. Alan Watt. 3D Computer Graphics (3rd Edition). Reading, MA: Addison Wesley, 1999. James Whitehead II, Bryan McLemore and Matthew Orlando. World of Warcraft Programming: A Guide and Reference for Creating WoW Addons. New York, NY: John Wiley & Sons, 2008. 中译本：《魔兽世界编程宝典：World of Warcraft Addons完全参考手册》，杨柏林/张卫星/王聪译，清华大学出版社，2010. Richard Williams. The Animator's Survival Kit. London, England: Faber & Faber, 2002. 中译本：《原动画基础教程：动画人的生存手册》，邓晓娥译，中国青年出版社，2006. 勘误 第1次印册（2014年2月） P.xviii: 译注中 Wholesale Algoithms -> Wholesale Algorithms P.10: 最后一段第一行 微软的媒体播放器 -> 微软的Windows Media Player (多谢读者OpenGPU来函指正) P.15: 1.4.3节第三点 按妞 -> 按钮 (多谢读者一个小小凡人来函指正) P.40: 正文最后一行 按扭 -> 按钮 P.50: 1.7.8节第二节第一行 同是 -> 同时 (多谢读者czfdd来函指正) P.98: 代码 writeExampleStruct(Example& ex, Stream& ex) 中 Stream& ex -> Stream& stream (多谢读者Snow来函指正) P.106: 第一段中有六处 BBS -> BSS，最后一段代码的注释也有同样错误 (多谢读者trout来函指正) P.119: 译注中 软体工程 -> 软件工程 (多谢读者Snow来函指正) P.214: 正文第一段有两处 虚内存 -> 虚拟内存 (多谢读者Snow来函指正) P.216: 脚注24应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.221: 第一段代码的第二个断言应为 ASSERT(link.m_pPrev != NULL); (多谢读者Snow来函指正) P.230: 5.4.4.1节 第二段 软体 -> 软件 P.286: 脚注4应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.322: 第二段 按扭事件字 -> 按钮事件 P.349: 9.8节第二段第二行两处 部析器 -> 剖析器 (多谢读者Snow来函指正) P.738-572: 双数页页眉 参考文献 -> 中文索引 P.755-772: 双数页页眉 参考文献 -> 英文索引 P.755: kd tree项应归入K而不是Symbols 以上的错误已于第2次印册中修正。 第2次印册及之前 P.11: 第四行 细致程度 -> 层次细节 (这是level-of-detail/LOD的内地通译，多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段及图1.2标题 使命之唤 -> 使命召唤 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段 战栗时空 -> 半条命 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.16: 第一点 表面下散射 -> 次表面散射 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.17: 1.4.4节第五行 次文化 -> 亚文化 (此译法在内地更常用。多谢读者OpenGPU来函提示) P.22: 战栗时空 -> 半条命 P.24: 战栗时空2 -> 半条命2 P.34: 1.6.8.2节第一行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.35: 第七行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.50: 战栗时空2 -> 半条命2 P.365: 第四段第二行: 细致程度 -> 层次细节 P.441: 10.4.3.2节第三行 细致程度 -> 层次细节 P.494: sinusiod -> sinusoid (多谢读者OpenGPU来函指正) P.511: 11.10.4节第一行 谈入 -> 淡入 (多谢读者Snow来函指正) P.541: 战栗时空2 -> 半条命2 P.627: 战栗时空2 -> 半条命2 P.654: 第二行 建康值 -> 血量 (原来是改正错别字，但译者发现应改作前后统一使用的“血量”。多谢读者Snow来函指正) P.692: 第二行 内部分式 -> 内部方式 (多谢读者Snow来函指正) P.696: 14.7.6节第四行 不设实际 -> 不切实际 (多谢读者Snow来函指正) 以上的错误已于第3次印册中修正。 其他意见 P.220: 正文第一段 m_root.m_pElement 和 P.218 第一段代码中的 m_pElem 不统一。原文有此问题，但因为它们是不同的struct，暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.331: 8.5.8节第二段中 “反覆”较常见的写法为“反复”，但前者也是正确的，暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.390: 10.1.3.3节静态光照第二段中“取而代之，我们会使用一张光照纹理贴到所有受光源影响范围内的物体上。这样做能令动态物体经过光源时得到正确的光照。” 后面的一句与前句好像难以一起理解。译者认为，作者应该是指，使用同一静态光源去为静态物件生成光照纹理，以及用于动态对象的光照，能使两者的效果维持一致性。译者会考虑对译文作出改善或加入译注解译。（多谢读者店残来函查询） P.689: 第五行 并行处理世代 -> 并行处理时代 是对era较准确的翻译。 (多谢读者Snow来函提示) 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/mypongo/article/details/38388381。 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。

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