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...年来，随着云计算和大数据技术的快速发展，数据安全与隐私保护成为全球关注的焦点。特别是在跨境数据流动日益频繁的背景下，如何确保数据在不同系统间的高效迁移同时兼顾安全性，已经成为企业和政府必须面对的重大课题。就在上周，欧盟委员会发布了一份关于加强数据跨境传输监管的新提案，旨在强化GDPR（《通用数据保护条例》）的执行力度，尤其是针对云服务提供商的跨境数据处理活动提出了更为严格的审查标准。这一举措无疑将对依赖Hadoop等分布式系统的企业带来深远影响，尤其是在涉及跨国业务的数据处理环节中，如何平衡技术创新与法律合规将成为新的挑战。 与此同时，国内也在加速推进数据安全立法进程。近日，中国信通院发布了《中国数字经济发展白皮书》，其中特别提到，在数字经济快速发展的背景下，数据要素市场化配置改革亟需解决的关键问题之一便是如何构建统一的数据流通体系。报告建议，应加快制定和完善数据分级分类管理制度，鼓励采用先进的技术手段如区块链、联邦学习等，以提升数据流动的安全性和透明度。这表明，无论是在国际还是国内层面，围绕数据安全的技术创新与政策规范都呈现出同步加强的趋势。 值得注意的是，尽管Hadoop因其强大的分布式计算能力在全球范围内得到了广泛应用，但其在实际部署过程中仍面临诸多挑战，例如如何在满足业务需求的同时避免因权限配置不当而导致的数据泄露风险。对此，专家指出，企业应当加强对员工的数据安全意识培训，同时积极引入第三方审计机制，定期评估系统内的访问控制策略是否符合最新的行业标准。此外，随着量子计算等新兴技术的发展，未来的数据加密方案也需要重新审视，以应对潜在的安全威胁。 综上所述，无论是国际法规的变化还是国内政策的调整，都在推动数据安全领域发生深刻变革。对于那些希望借助Hadoop等工具实现高效数据迁移的企业而言，只有紧跟时代步伐，不断优化自身的数据管理体系，才能在未来竞争中立于不败之地。

...的全新功能以及对现有服务和安全性能的优化改进。 在新版本中，用户将体验到更为流畅的系统更新流程，针对“无法完成更新正在撤销更改”这类问题，微软不仅提供了更详尽的故障排查指南，并强化了更新失败时的自我修复机制，大幅减少了因更新导致的系统反复重启现象。此外，对于远程桌面连接与管理，微软增强了远程桌面服务的安全防护，通过改进身份验证方式确保远程操作的安全性。 值得注意的是，随着隐私保护意识的增强，微软也在此次更新中加入了更多有关用户数据控制和透明度的设置选项，用户可以更加灵活地管理自己的网络历史记录和系统更新缓存文件，更好地保障个人隐私不被泄露。 同时，针对企业用户，微软继续加强了组策略编辑器（如gpedit.msc）的功能，允许IT管理员更精细化地配置网络QoS、限制保留带宽等高级网络策略，以适应不同办公环境下的网络需求。 总之，Windows操作系统持续演进，每一次重大更新都旨在提升用户体验、解决已知问题并预防潜在安全隐患。因此，及时关注并安装官方发布的系统更新补丁，是保持系统健康稳定运行的关键。广大用户应当养成定期检查更新的习惯，紧跟时代步伐，充分挖掘和利用Windows系统的最新特性与安全防护能力。

...，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。 浅谈 前段时间有个客户问我，为啥你们项目都搞了好几年了，为啥线上还会经常反馈卡顿，呃呃呃。。 于是根据自己的理解以及网上大佬们的思路总结了一篇关于卡顿优化这块的文章。 卡顿问题是一个老生常谈的话题了，一个App的好坏，卡顿也许会占一半，它直接决定了用户的留存问题，各大app排行版上，那些知名度较高，但是排行较低的，可能就要思考思考是不是和你app本身有关系了。 卡顿一直是性能优化中相对重要的一个点，因为其涉及了UI绘制、垃圾回收(GC)、线程调度以及Binder，CPU，GPU方面等JVM以及FrameWork相关知识 如果能做好卡顿优化，那么也就间接证明你对Android FrameWork的理解之深。 接下来我们就来讲解下卡顿方面的知识。 什么是卡顿： 对用户来讲就是界面不流畅，滞顿。 场景如下： 1.视频加载慢，画面卡顿，卡死，黑屏 2.声音卡顿，音画不同步。 3.动画帧卡顿，交互响应慢 4.滑动不跟手，列表自动更新，滚动不流畅 5.网络响应慢，数据和画面展示慢、 6.过渡动画生硬。 7.界面不可交互，卡死，等等现象。 卡顿是如何发生的 卡顿产生的原因一般都比较复杂，如CPU内存大小，IO操作，锁操作，低效的算法等都会引起卡顿。 站在开发的角度看： 通常我们讲，屏幕刷新率是60fps，需要在16ms内完成所有的工作才不会造成卡顿。 为什么是16ms，不是17，18呢？ 下面我们先来理清在UI绘制中的几个概念： SurfaceFlinger： SurfaceFlinger作用是接受多个来源的图形显示数据Surface，合成后发送到显示设备,比如我们的主界面中：可能会有statusBar，侧滑菜单，主界面，这些View都是独立Surface渲染和更新，最后提交给SF后，SF根据Zorder，透明度，大小，位置等参数，合成为一个数据buffer，传递HWComposer或者OpenGL处理，最终给显示器。 在显示过程中使用到了bufferqueue，surfaceflinger作为consumer方，比如windowmanager管理的surface作为生产方产生页面，交由surfaceflinger进行合成。 VSYNC Android系统每隔16ms发出VSYNC信号，触发对UI进行渲染，VSYNC是一种在PC上很早就有应用，可以理解为一种定时中断技术。 tearing 问题： 早期的 Android 是没有 vsync 机制的，CPU 和 GPU 的配合也比较混乱，这也造成著名的 tearing 问题，即 CPU/GPU 直接更新正在显示的屏幕 buffer 造成画面撕裂。 后续 Android 引入了双缓冲机制，但是 buffer 的切换也需要一个比较合适的时机，也就是屏幕扫描完上一帧后的时机，这也就是引入 vsync 的原因。 早先一般的屏幕刷新率是 60fps，所以每个 vsync 信号的间隔也是 16ms，不过随着技术的更迭以及厂商对于流畅性的追求，越来越多 90fps 和 120fps 的手机面世，相对应的间隔也就变成了 11ms 和 8ms。 VSYNC信号种类： 1.屏幕产生的硬件VSYNC：硬件VSYNC是一种脉冲信号，起到开关和触发某种操作的作用。 2.由SurfaceFlinger将其转成的软件VSYNC信号，经由Binder传递给Choreographer Choreographer： 编舞者，用于注册VSYNC信号并接收VSYNC信号回调，当内部接收到这个信号时最终会调用到doFrame进行帧的绘制操作。 Choreographer在系统中流程： 如何通过Choreographer计算掉帧情况：原理就是: 通过给Choreographer设置FrameCallback，在每次绘制前后看时间差是16.6ms的多少倍，即为前后掉帧率。 使用方式如下： //Application.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析： 有了前面几个概念，这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程： 生产者：APP方构建Surface的过程。 消费者：SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因： 接下来，我们逐个分析，看看都会有哪些原因可能造成卡顿： 1.渲染流程 1.Vsync 调度：这个是起始点，但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑，有可能造成卡顿，但是一般可能性比较小，我们也基本无法介入； 2.消息调度：主要是 doframe Message 的调度，这就是一个普通的 Handler 调度，如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延，会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理：input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑，主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑，会造成当前帧的时长被拉大，造成卡顿，可以尝试通过事件采样的方案，减少 event 的处理 4.动画处理：主要是 animator 动画的更新，同理，动画数量过多，或者动画的更新中有比较耗时的逻辑，也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题； 5.view 处理：主要是接下来的三大流程，过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级，主要解决的就是这个问题； 6.measure/layout/draw：view 渲染的三大流程，因为涉及到遍历和高频执行，所以这里涉及到的耗时问题均会被放大，比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象等等； 7.DisplayList 的更新：这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射，一般不会存在卡顿问题，反而可能存在映射失败导致的显示问题； 8.OpenGL 指令转换：这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令，一般不存在问题 9.buffer 交换：这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU，这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理：顾名思义，这里是 GPU 对数据的处理，耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因； 11.layer 合成：Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display：这里暂时忽略，底层系统行为； Buffer 切换：主要是屏幕的显示，这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟，不过是系统行为，不能干预。 2.系统负载 内存：内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR，是造成卡顿的一个不可忽视的因素； CPU：CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争，比如 1.降频会直接导致应用卡顿； 2.后台活动进程太多导致系统繁忙，cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ，这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况： 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态，这种情况比较少见 4.System 锁：system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU：GPU 的影响见渲染流程，但是其实还会间接影响到功耗和发热； 功耗/发热：功耗和发热一般是不分家的，高功耗会引起高发热，进而会引起系统保护，比如降频、热缓解等，间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控： 我们知道卡顿问题的原因错综复杂，但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况，我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具，可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置： 1.Sample Java Methods：在应用程序基于Java的代码执行过程中，频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods：在运行时对应用程序进行检测，以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据，包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能，并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法，这一点甚至更为明显。此外，如果您的应用在短时间内执行大量方法，则探查器可能会很快超过其文件大小限制，并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 8.0（API级别26）或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息，使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间，可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置，并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时，此类信息可能至关重要。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 7.0（API级别24）或更高版本的设备。 使用方式： Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点：有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示，包含所有线程的情况 缺点：本身也会带来一点的性能开销，可能会带偏优化方向 火焰图：可以显示当前应用的方法堆栈： 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下： Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式： Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中： python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况： 优点： 1.轻量级，开销小，CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议，比如说，它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制，用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关： 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码： private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位，仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控： 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿，它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理： 采用拦截消息调度流程，在消息执行前埋点计时，当耗时超过阈值时，则认为是一次卡顿，会进行堆栈抓取和上报工作 首先，我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法，关键代码如下所示： / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中，在其执行每一个消息（注释2处）的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到，在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “，在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的，我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤： 1、首先，我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样，在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后，我们就可以执行一行代码：也就是在指定的时间阈值之后，我们在子线程去执行一个任务，这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息，比如：内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to "，那么说明message就被执行完成了，则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果，那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件，可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式： 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果： 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢，呵呵。有那么容易就好了 根据原理：我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息，如果msg中有几百上千个方法，就无法确认到底是哪个方法导致的耗时，也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中：堆栈信息是T2的，而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块？ 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案：基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图： 主要包含两个方面: 检测方案： 在监控卡顿时，首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力，Sliver 采样记录 trace 执行信息，对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值，以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截，在消息开始分发执行时埋点，在消息执行结束时计算消息执行耗时，当消息执行耗时超过阈值，则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略： 当卡顿发生时，我们需要为此次卡顿准备数据，这部分工作是在端上子线程中完成的，主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步： 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息，按照数据格式，从最近的方法栈向上追溯，找到当前 Message 包含的全部 trace 信息，并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中，删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace，按照（Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时）为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数，构成最后要上报的堆栈链路，这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的，且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后，将 trace 文件和堆栈一同上报，这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性，保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合，同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案，和前面BlockCanary不同之处就在于，其是定时存储堆栈，缓存，然后使用diff去重的方式，并上传到服务器，可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱，层级太深。 1.1：通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2：用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3：使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1：主线程中不要直接操作数据库，数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2：sharepreference尽量使用apply，少使用commit，可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3：网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中，不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4：不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作，比如大量的计算等。 2.5：不要在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制，减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式，如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化，使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后，对象分配和垃圾回收（GC）造成的卡顿已经显著降低了，但是由于对象分配和GC有额外的开销，它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方（比如按钮点击）分配对象是没有问题的，但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里，就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了，关于卡顿优化的问题就讲到这里，下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理，这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章，欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接： 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 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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尽量不要从 URL，document.referrer，document.forms 等这种 DOM API 中获取数据直接渲染。 尽量不要使用 eval, new Function()，document.write()，document.writeln()，window.setInterval()，window.setTimeout()，innerHTML，document.creteElement() 等可执行字符串的方法。 如果做不到以上几点，也必须对涉及 DOM 渲染的方法传入的字符串参数做 escape 转义。 前端渲染的时候对任何的字段都需要做 escape 转义编码。 escape 转义的目的是将一些构成 HTML 标签的元素转义，比如 <，>，空格 等，转义成 <，>， 等显示转义字符。有很多开源的工具可以协助我们做 escape 转义。 持久型 XSS 持久型 XSS 漏洞，也被称为存储型 XSS 漏洞，一般存在于 Form 表单提交等交互功能，如发帖留言，提交文本信息等，黑客利用的 XSS 漏洞，将内容经正常功能提交进入数据库持久保存，当前端页面获得后端从数据库中读出的注入代码时，恰好将其渲染执行。 主要注入页面方式和非持久型 XSS 漏洞类似，只不过持久型的不是来源于 URL，refferer，forms 等，而是来源于后端从数据库中读出来的数据。持久型 XSS 攻击不需要诱骗点击，黑客只需要在提交表单的地方完成注入即可，但是这种 XSS 攻击的成本相对还是很高。攻击成功需要同时满足以下几个条件： POST 请求提交表单后端没做转义直接入库。 后端从数据库中取出数据没做转义直接输出给前端。 前端拿到后端数据没做转义直接渲染成 DOM。 持久型 XSS 有以下几个特点： 持久性，植入在数据库中 危害面广，甚至可以让用户机器变成 DDoS 攻击的肉鸡。 盗取用户敏感私密信息 为了防止持久型 XSS 漏洞，需要前后端共同努力： 后端在入库前应该选择不相信任何前端数据，将所有的字段统一进行转义处理。 后端在输出给前端数据统一进行转义处理。 前端在渲染页面 DOM 的时候应该选择不相信任何后端数据，任何字段都需要做转义处理。 基于字符集的 XSS 其实现在很多的浏览器以及各种开源的库都专门针对了 XSS 进行转义处理，尽量默认抵御绝大多数 XSS 攻击，但是还是有很多方式可以绕过转义规则，让人防不胜防。比如「基于字符集的 XSS 攻击」就是绕过这些转义处理的一种攻击方式，比如有些 Web 页面字符集不固定，用户输入非期望字符集的字符，有时会绕过转义过滤规则。 以基于 utf-7 的 XSS 为例 utf-7 是可以将所有的 unicode 通过 7bit 来表示的一种字符集 (但现在已经从 Unicode 规格中移除)。 这个字符集为了通过 7bit 来表示所有的文字, 除去数字和一部分的符号,其它的部分将都以 base64 编码为基础的方式呈现。 <script>alert("xss")</script>可以被解释为：+ADw-script+AD4-alert(+ACI-xss+ACI-)+ADw-/script+AD4- 可以形成「基于字符集的 XSS 攻击」的原因是由于浏览器在 meta 没有指定 charset 的时候有自动识别编码的机制，所以这类攻击通常就是发生在没有指定或者没来得及指定 meta 标签的 charset 的情况下。 所以我们有什么办法避免这种 XSS 呢？ 记住指定 XML 中不仅要指定字符集为 utf-8，而且标签要闭合 牛文推荐：http://drops.wooyun.org/papers/1327 （这个讲的很详细） 基于 Flash 的跨站 XSS 基于 Flash 的跨站 XSS 也是属于反射型 XSS 的一种，虽然现在开发 ActionScript 的产品线几乎没有了，但还是提一句吧，AS 脚本可以接受用户输入并操作 cookie，攻击者可以配合其他 XSS（持久型或者非持久型）方法将恶意 swf 文件嵌入页面中。主要是因为 AS 有时候需要和 JS 传参交互，攻击者会通过恶意的 XSS 注入篡改参数，窃取并操作cookie。 避免方法： 严格管理 cookie 的读写权限 对 Flash 能接受用户输入的参数进行过滤 escape 转义处理 未经验证的跳转 XSS 有一些场景是后端需要对一个传进来的待跳转的 URL 参数进行一个 302 跳转，可能其中会带有一些用户的敏感（cookie）信息。如果服务器端做302 跳转，跳转的地址来自用户的输入，攻击者可以输入一个恶意的跳转地址来执行脚本。 这时候需要通过以下方式来防止这类漏洞： 对待跳转的 URL 参数做白名单或者某种规则过滤 后端注意对敏感信息的保护, 比如 cookie 使用来源验证。 CSRF CSRF（Cross-Site Request Forgery），中文名称：跨站请求伪造攻击 那么 CSRF 到底能够干嘛呢？你可以这样简单的理解：攻击者可以盗用你的登陆信息，以你的身份模拟发送各种请求。攻击者只要借助少许的社会工程学的诡计，例如通过 QQ 等聊天软件发送的链接(有些还伪装成短域名，用户无法分辨)，攻击者就能迫使 Web 应用的用户去执行攻击者预设的操作。例如，当用户登录网络银行去查看其存款余额，在他没有退出时，就点击了一个 QQ 好友发来的链接，那么该用户银行帐户中的资金就有可能被转移到攻击者指定的帐户中。 所以遇到 CSRF 攻击时，将对终端用户的数据和操作指令构成严重的威胁。当受攻击的终端用户具有管理员帐户的时候，CSRF 攻击将危及整个 Web 应用程序。 CSRF 原理 下图大概描述了 CSRF 攻击的原理，可以理解为有一个小偷在你配钥匙的地方得到了你家的钥匙，然后拿着要是去你家想偷什么偷什么。 csrf原理 完成 CSRF 攻击必须要有三个条件： 用户已经登录了站点 A，并在本地记录了 cookie 在用户没有登出站点 A 的情况下（也就是 cookie 生效的情况下），访问了恶意攻击者提供的引诱危险站点 B (B 站点要求访问站点A)。 站点 A 没有做任何 CSRF 防御 你也许会问：「如果我不满足以上三个条件中的任意一个，就不会受到 CSRF 的攻击」。其实可以这么说的，但你不能保证以下情况不会发生： 你不能保证你登录了一个网站后，不再打开一个 tab 页面并访问另外的网站，特别现在浏览器都是支持多 tab 的。 你不能保证你关闭浏览器了后，你本地的 cookie 立刻过期，你上次的会话已经结束。 上图中所谓的攻击网站 B，可能是一个存在其他漏洞的可信任的经常被人访问的网站。 预防 CSRF CSRF 的防御可以从服务端和客户端两方面着手，防御效果是从服务端着手效果比较好，现在一般的 CSRF 防御也都在服务端进行。服务端的预防 CSRF 攻击的方式方法有多种，但思路上都是差不多的，主要从以下两个方面入手： 正确使用 GET，POST 请求和 cookie 在非 GET 请求中增加 token 一般而言，普通的 Web 应用都是以 GET、POST 请求为主，还有一种请求是 cookie 方式。我们一般都是按照如下规则设计应用的请求： GET 请求常用在查看，列举，展示等不需要改变资源属性的时候（数据库 query 查询的时候） POST 请求常用在 From 表单提交，改变一个资源的属性或者做其他一些事情的时候（数据库有 insert、update、delete 的时候） 当正确的使用了 GET 和 POST 请求之后，剩下的就是在非 GET 方式的请求中增加随机数，这个大概有三种方式来进行： 为每个用户生成一个唯一的 cookie token，所有表单都包含同一个伪随机值，这种方案最简单，因为攻击者不能获得第三方的 cookie(理论上)，所以表单中的数据也就构造失败，但是由于用户的 cookie 很容易由于网站的 XSS 漏洞而被盗取，所以这个方案必须要在没有 XSS 的情况下才安全。 每个 POST 请求使用验证码，这个方案算是比较完美的，但是需要用户多次输入验证码，用户体验比较差，所以不适合在业务中大量运用。 渲染表单的时候，为每一个表单包含一个 csrfToken，提交表单的时候，带上 csrfToken，然后在后端做 csrfToken 验证。 CSRF 的防御可以根据应用场景的不同自行选择。CSRF 的防御工作确实会在正常业务逻辑的基础上带来很多额外的开发量，但是这种工作量是值得的，毕竟用户隐私以及财产安全是产品最基础的根本。 SQL 注入 SQL 注入漏洞（SQL Injection）是 Web 开发中最常见的一种安全漏洞。可以用它来从数据库获取敏感信息，或者利用数据库的特性执行添加用户，导出文件等一系列恶意操作，甚至有可能获取数据库乃至系统用户最高权限。 而造成 SQL 注入的原因是因为程序没有有效的转义过滤用户的输入，使攻击者成功的向服务器提交恶意的 SQL 查询代码，程序在接收后错误的将攻击者的输入作为查询语句的一部分执行，导致原始的查询逻辑被改变，额外的执行了攻击者精心构造的恶意代码。 很多 Web 开发者没有意识到 SQL 查询是可以被篡改的，从而把 SQL 查询当作可信任的命令。殊不知，SQL 查询是可以绕开访问控制，从而绕过身份验证和权限检查的。更有甚者，有可能通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令。 SQL 注入原理 下面将通过一些真实的例子来详细讲解 SQL 注入的方式的原理。 考虑以下简单的管理员登录表单： <form action="/login" method="POST"><p>Username: <input type="text" name="username" /></p><p>Password: <input type="password" name="password" /></p><p><input type="submit" value="登陆" /></p></form> 后端的 SQL 语句可能是如下这样的： let querySQL = SELECT FROM userWHERE username='${username}'AND psw='${password}'; // 接下来就是执行 sql 语句… 目的就是来验证用户名和密码是不是正确，按理说乍一看上面的 SQL 语句也没什么毛病，确实是能够达到我们的目的，可是你只是站在用户会老老实实按照你的设计来输入的角度来看问题，如果有一个恶意攻击者输入的用户名是 zoumiaojiang’ OR 1 = 1 --，密码随意输入，就可以直接登入系统了。WFT! 冷静下来思考一下，我们之前预想的真实 SQL 语句是: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' AND psw='mypassword' 可以恶意攻击者的奇怪用户名将你的 SQL 语句变成了如下形式： SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 --' AND psw='xxxx' 在 SQL 中，-- 是注释后面的内容的意思，所以查询语句就变成了： SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 这条 SQL 语句的查询条件永远为真，所以意思就是恶意攻击者不用我的密码，就可以登录进我的账号，然后可以在里面为所欲为，然而这还只是最简单的注入，牛逼的 SQL 注入高手甚至可以通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令，将你主机里的内容一览无余，这里我也没有这个能力讲解的太深入，毕竟不是专业研究这类攻击的，但是通过以上的例子，已经了解了 SQL 注入的原理，我们基本已经能找到防御 SQL 注入的方案了。 如何预防 SQL 注入 防止 SQL 注入主要是不能允许用户输入的内容影响正常的 SQL 语句的逻辑，当用户的输入的信息将要用来拼接 SQL 语句的话，我们应该永远选择不相信，任何内容都必须进行转义过滤，当然做到这个还是不够的，下面列出防御 SQL 注入的几点注意事项： 严格限制Web应用的数据库的操作权限，给此用户提供仅仅能够满足其工作的最低权限，从而最大限度的减少注入攻击对数据库的危害 后端代码检查输入的数据是否符合预期，严格限制变量的类型，例如使用正则表达式进行一些匹配处理。 对进入数据库的特殊字符（’，"，\，<，>，&，，; 等）进行转义处理，或编码转换。基本上所有的后端语言都有对字符串进行转义处理的方法，比如 lodash 的 lodash._escapehtmlchar 库。 所有的查询语句建议使用数据库提供的参数化查询接口，参数化的语句使用参数而不是将用户输入变量嵌入到 SQL 语句中，即不要直接拼接 SQL 语句。例如 Node.js 中的 mysqljs 库的 query 方法中的 ? 占位参数。 mysql.query(SELECT FROM user WHERE username = ? AND psw = ?, [username, psw]); 在应用发布之前建议使用专业的 SQL 注入检测工具进行检测，以及时修补被发现的 SQL 注入漏洞。网上有很多这方面的开源工具，例如 sqlmap、SQLninja 等。 避免网站打印出 SQL 错误信息，比如类型错误、字段不匹配等，把代码里的 SQL 语句暴露出来，以防止攻击者利用这些错误信息进行 SQL 注入。 不要过于细化返回的错误信息，如果目的是方便调试，就去使用后端日志，不要在接口上过多的暴露出错信息，毕竟真正的用户不关心太多的技术细节，只要话术合理就行。 碰到要操作的数据库的代码，一定要慎重，小心使得万年船，多找几个人多来几次 code review，将问题都暴露出来，而且要善于利用工具，操作数据库相关的代码属于机密，没事不要去各种论坛晒自家站点的 SQL 语句，万一被人盯上了呢？ 命令行注入 命令行注入漏洞，指的是攻击者能够通过 HTTP 请求直接侵入主机，执行攻击者预设的 shell 命令，听起来好像匪夷所思，这往往是 Web 开发者最容易忽视但是却是最危险的一个漏洞之一，看一个实例： 假如现在需要实现一个需求：用户提交一些内容到服务器，然后在服务器执行一些系统命令去产出一个结果返回给用户，接口的部分实现如下： // 以 Node.js 为例，假如在接口中需要从 github 下载用户指定的 repoconst exec = require('mz/child_process').exec;let params = {/ 用户输入的参数 /};exec(git clone ${params.repo} /some/path); 这段代码确实能够满足业务需求，正常的用户也确实能从指定的 git repo 上下载到想要的代码，可是和 SQL 注入一样，这段代码在恶意攻击者眼中，简直就是香饽饽。 如果 params.repo 传入的是 https://github.com/zoumiaojiang/zoumiaojiang.github.io.git 当然没问题了。 可是如果 params.repo 传入的是 https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / && 恰好你的服务是用 root 权限起的就惨了。 具体恶意攻击者能用命令行注入干什么也像 SQL 注入一样，手法是千变万化的，比如「反弹 shell 注入」等，但原理都是一样的，我们绝对有能力防止命令行注入发生。防止命令行注入需要做到以下几件事情： 后端对前端提交内容需要完全选择不相信，并且对其进行规则限制（比如正则表达式）。 在调用系统命令前对所有传入参数进行命令行参数转义过滤。 不要直接拼接命令语句，借助一些工具做拼接、转义预处理，例如 Node.js 的 shell-escape npm 包。 还是前面的例子，我们可以做到如下： const exec = require('mz/child_process').exec;// 借助 shell-escape npm 包解决参数转义过滤问题const shellescape = require('shell-escape');let params = {/ 用户输入的参数 /};// 先过滤一下参数，让参数符合预期if (!/正确的表达式/.test(params.repo)) {return;}let cmd = shellescape(['git','clone',params.repo,'/some/path']);// cmd 的值: git clone 'https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / &&' /some/path// 这样就不会被注入成功了。exec(cmd); DDoS 攻击 DDoS 又叫分布式拒绝服务，全称 Distributed Denial of Service，其原理就是利用大量的请求造成资源过载，导致服务不可用，这个攻击应该不能算是安全问题，这应该算是一个另类的存在，因为这种攻击根本就是耍流氓的存在，「伤敌一千，自损八百」的行为。出于保护 Web App 不受攻击的攻防角度，还是介绍一下 DDoS 攻击吧，毕竟也是挺常见的。 DDoS 攻击可以理解为：「你开了一家店，隔壁家点看不惯，就雇了一大堆黑社会人员进你店里干坐着，也不消费，其他客人也进不来，导致你营业惨淡」。为啥说 DDoS 是个「伤敌一千，自损八百」的行为呢？毕竟隔壁店还是花了不少钱雇黑社会但是啥也没得到不是？DDoS 攻击的目的基本上就以下几个： 深仇大恨，就是要干死你 敲诈你，不给钱就干你 忽悠你，不买我防火墙服务就会有“人”继续干你 也许你的站点遭受过 DDoS 攻击，具体什么原因怎么解读见仁见智。DDos 攻击从层次上可分为网络层攻击与应用层攻击，从攻击手法上可分为快型流量攻击与慢型流量攻击，但其原理都是造成资源过载，导致服务不可用。 网络层 DDoS 网络层 DDos 攻击包括 SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood 等。 SYN Flood 攻击 SYN flood 攻击主要利用了 TCP 三次握手过程中的 Bug，我们都知道 TCP 三次握手过程是要建立连接的双方发送 SYN，SYN + ACK，ACK 数据包，而当攻击方随意构造源 IP 去发送 SYN 包时，服务器返回的 SYN + ACK 就不能得到应答（因为 IP 是随意构造的），此时服务器就会尝试重新发送，并且会有至少 30s 的等待时间，导致资源饱和服务不可用，此攻击属于慢型 DDoS 攻击。 ACK Flood 攻击 ACK Flood 攻击是在 TCP 连接建立之后，所有的数据传输 TCP 报文都是带有 ACK 标志位的，主机在接收到一个带有 ACK 标志位的数据包的时候，需要检查该数据包所表示的连接四元组是否存在，如果存在则检查该数据包所表示的状态是否合法，然后再向应用层传递该数据包。如果在检查中发现该数据包不合法，例如该数据包所指向的目的端口在本机并未开放，则主机操作系统协议栈会回应 RST 包告诉对方此端口不存在。 UDP Flood 攻击 UDP flood 攻击是由于 UDP 是一种无连接的协议，因此攻击者可以伪造大量的源 IP 地址去发送 UDP 包，此种攻击属于大流量攻击。正常应用情况下，UDP 包双向流量会基本相等，因此发起这种攻击的攻击者在消耗对方资源的时候也在消耗自己的资源。 ICMP Flood 攻击 ICMP Flood 攻击属于大流量攻击，其原理就是不断发送不正常的 ICMP 包（所谓不正常就是 ICMP 包内容很大），导致目标带宽被占用，但其本身资源也会被消耗。目前很多服务器都是禁 ping 的（在防火墙在可以屏蔽 ICMP 包），因此这种攻击方式已经落伍。 网络层 DDoS 防御 网络层的 DDoS 攻击究其本质其实是无法防御的，我们能做得就是不断优化服务本身部署的网络架构，以及提升网络带宽。当然，还是做好以下几件事也是有助于缓解网络层 DDoS 攻击的冲击： 网络架构上做好优化，采用负载均衡分流。 确保服务器的系统文件是最新的版本，并及时更新系统补丁。 添加抗 DDos 设备，进行流量清洗。 限制同时打开的 SYN 半连接数目，缩短 SYN 半连接的 Timeout 时间。 限制单 IP 请求频率。 防火墙等防护设置禁止 ICMP 包等。 严格限制对外开放的服务器的向外访问。 运行端口映射程序或端口扫描程序，要认真检查特权端口和非特权端口。 关闭不必要的服务。 认真检查网络设备和主机/服务器系统的日志。只要日志出现漏洞或是时间变更,那这台机器就可能遭到了攻击。 限制在防火墙外与网络文件共享。这样会给黑客截取系统文件的机会，主机的信息暴露给黑客，无疑是给了对方入侵的机会。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层 DDoS 应用层 DDoS 攻击不是发生在网络层，是发生在 TCP 建立握手成功之后，应用程序处理请求的时候，现在很多常见的 DDoS 攻击都是应用层攻击。应用层攻击千变万化，目的就是在网络应用层耗尽你的带宽，下面列出集中典型的攻击类型。 CC 攻击 当时绿盟为了防御 DDoS 攻击研发了一款叫做 Collapasar 的产品，能够有效的防御 SYN Flood 攻击。黑客为了挑衅，研发了一款 Challenge Collapasar 攻击工具（简称 CC）。 CC 攻击的原理，就是针对消耗资源比较大的页面不断发起不正常的请求，导致资源耗尽。因此在发送 CC 攻击前，我们需要寻找加载比较慢，消耗资源比较多的网页，比如需要查询数据库的页面、读写硬盘文件的等。通过 CC 攻击，使用爬虫对某些加载需要消耗大量资源的页面发起 HTTP 请求。 DNS Flood DNS Flood 攻击采用的方法是向被攻击的服务器发送大量的域名解析请求，通常请求解析的域名是随机生成或者是网络世界上根本不存在的域名，被攻击的DNS 服务器在接收到域名解析请求的时候首先会在服务器上查找是否有对应的缓存，如果查找不到并且该域名无法直接由服务器解析的时候，DNS 服务器会向其上层 DNS 服务器递归查询域名信息。域名解析的过程给服务器带来了很大的负载，每秒钟域名解析请求超过一定的数量就会造成 DNS 服务器解析域名超时。 根据微软的统计数据，一台 DNS 服务器所能承受的动态域名查询的上限是每秒钟 9000 个请求。而我们知道，在一台 P3 的 PC 机上可以轻易地构造出每秒钟几万个域名解析请求，足以使一台硬件配置极高的 DNS 服务器瘫痪，由此可见 DNS 服务器的脆弱性。 HTTP 慢速连接攻击 针对 HTTP 协议，先建立起 HTTP 连接，设置一个较大的 Conetnt-Length，每次只发送很少的字节，让服务器一直以为 HTTP 头部没有传输完成，这样连接一多就很快会出现连接耗尽。 应用层 DDoS 防御 判断 User-Agent 字段（不可靠，因为可以随意构造） 针对 IP + cookie，限制访问频率（由于 cookie 可以更改，IP 可以使用代理，或者肉鸡，也不可靠) 关闭服务器最大连接数等，合理配置中间件，缓解 DDoS 攻击。 请求中添加验证码，比如请求中有数据库操作的时候。 编写代码时，尽量实现优化，并合理使用缓存技术，减少数据库的读取操作。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层的防御有时比网络层的更难，因为导致应用层被 DDoS 攻击的因素非常多，有时往往是因为程序员的失误，导致某个页面加载需要消耗大量资源，有时是因为中间件配置不当等等。而应用层 DDoS 防御的核心就是区分人与机器（爬虫），因为大量的请求不可能是人为的，肯定是机器构造的。因此如果能有效的区分人与爬虫行为，则可以很好地防御此攻击。 其他 DDoS 攻击 发起 DDoS 也是需要大量的带宽资源的，但是互联网就像森林，林子大了什么鸟都有，DDoS 攻击者也能找到其他的方式发起廉价并且极具杀伤力的 DDoS 攻击。 利用 XSS 举个例子，如果 12306 页面有一个 XSS 持久型漏洞被恶意攻击者发现，只需在春节抢票期间在这个漏洞中执行脚本使得往某一个小站点随便发点什么请求，然后随着用户访问的增多，感染用户增多，被攻击的站点自然就会迅速瘫痪了。这种 DDoS 简直就是无本万利，不用惊讶，现在大站有 XSS 漏洞的不要太多。 来自 P2P 网络攻击 大家都知道，互联网上的 P2P 用户和流量都是一个极为庞大的数字。如果他们都去一个指定的地方下载数据，成千上万的真实 IP 地址连接过来，没有哪个设备能够支撑住。拿 BT 下载来说，伪造一些热门视频的种子，发布到搜索引擎，就足以骗到许多用户和流量了，但是这只是基础攻击。 高级的 P2P 攻击，是直接欺骗资源管理服务器。如迅雷客户端会把自己发现的资源上传到资源管理服务器，然后推送给其它需要下载相同资源的用户，这样，一个链接就发布出去。通过协议逆向，攻击者伪造出大批量的热门资源信息通过资源管理中心分发出去，瞬间就可以传遍整个 P2P 网络。更为恐怖的是，这种攻击是无法停止的，即使是攻击者自身也无法停止，攻击一直持续到 P2P 官方发现问题更新服务器且下载用户重启下载软件为止。 最后总结下，DDoS 不可能防的住，就好比你的店只能容纳 50 人，黑社会有 100 人，你就换一家大店，能容纳 500 人，然后黑社会又找来了 1000 人，这种堆人头的做法就是 DDoS 本质上的攻防之道，「道高一尺，魔高一丈，魔高一尺，道高一丈」，讲真，必要的时候就答应勒索你的人的条件吧，实在不行就报警吧。 流量劫持 流量劫持应该算是黑产行业的一大经济支柱了吧？简直是让人恶心到吐，不吐槽了，还是继续谈干货吧，流量劫持基本分两种：DNS 劫持 和 HTTP 劫持，目的都是一样的，就是当用户访问 zoumiaojiang.com 的时候，给你展示的并不是或者不完全是 zoumiaojiang.com 提供的 “内容”。 DNS 劫持 DNS 劫持，也叫做域名劫持，可以这么理解，「你打了一辆车想去商场吃饭，结果你打的车是小作坊派来的，直接给你拉到小作坊去了」，DNS 的作用是把网络地址域名对应到真实的计算机能够识别的 IP 地址，以便计算机能够进一步通信，传递网址和内容等。如果当用户通过某一个域名访问一个站点的时候，被篡改的 DNS 服务器返回的是一个恶意的钓鱼站点的 IP，用户就被劫持到了恶意钓鱼站点，然后继而会被钓鱼输入各种账号密码信息，泄漏隐私。 dns劫持 这类劫持，要不就是网络运营商搞的鬼，一般小的网络运营商与黑产勾结会劫持 DNS，要不就是电脑中毒，被恶意篡改了路由器的 DNS 配置，基本上做为开发者或站长却是很难察觉的，除非有用户反馈，现在升级版的 DNS 劫持还可以对特定用户、特定区域等使用了用户画像进行筛选用户劫持的办法，另外这类广告显示更加随机更小，一般站长除非用户投诉否则很难觉察到，就算觉察到了取证举报更难。无论如何，如果接到有 DNS 劫持的反馈，一定要做好以下几件事： 取证很重要，时间、地点、IP、拨号账户、截屏、URL 地址等一定要有。 可以跟劫持区域的电信运营商进行投诉反馈。 如果投诉反馈无效，直接去工信部投诉，一般来说会加白你的域名。 HTTP 劫持 HTTP 劫持您可以这么理解，「你打了一辆车想去商场吃饭，结果司机跟你一路给你递小作坊的广告」，HTTP 劫持主要是当用户访问某个站点的时候会经过运营商网络，而不法运营商和黑产勾结能够截获 HTTP 请求返回内容，并且能够篡改内容，然后再返回给用户，从而实现劫持页面，轻则插入小广告，重则直接篡改成钓鱼网站页面骗用户隐私。能够实施流量劫持的根本原因，是 HTTP 协议没有办法对通信对方的身份进行校验以及对数据完整性进行校验。如果能解决这个问题，则流量劫持将无法轻易发生。所以防止 HTTP 劫持的方法只有将内容加密，让劫持者无法破解篡改，这样就可以防止 HTTP 劫持了。 HTTPS 协议就是一种基于 SSL 协议的安全加密网络应用层协议，可以很好的防止 HTTP 劫持。这里有篇 文章 讲的不错。HTTPS 在这就不深讲了，后面有机会我会单独好好讲讲 HTTPS。如果不想站点被 HTTP 劫持，赶紧将你的站点全站改造成 HTTPS 吧。 服务器漏洞 服务器除了以上提到的那些大名鼎鼎的漏洞和臭名昭著的攻击以外，其实还有很多其他的漏洞，往往也很容易被忽视，在这个小节也稍微介绍几种。 越权操作漏洞 如果你的系统是有登录控制的，那就要格外小心了，因为很有可能你的系统越权操作漏洞，越权操作漏洞可以简单的总结为 「A 用户能看到或者操作 B 用户的隐私内容」，如果你的系统中还有权限控制就更加需要小心了。所以每一个请求都需要做 userid 的判断 以下是一段有漏洞的后端示意代码： // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;mysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ?',[msgId]); 以上代码是任何人都可以查询到任何用户的消息，只要有 msg_id 就可以，这就是比较典型的越权漏洞，需要如下这么改进一下： // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;let userId = ctx.session.userId; // 从会话中取出当前登陆的 userIdmysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ? AND user_id = ?',[msgId, userId]); 嗯，大概就是这个意思，如果有更严格的权限控制，那在每个请求中凡是涉及到数据库的操作都需要先进行严格的验证，并且在设计数据库表的时候需要考虑进 userId 的账号关联以及权限关联。 目录遍历漏洞 目录遍历漏洞指通过在 URL 或参数中构造 …/，./ 和类似的跨父目录字符串的 ASCII 编码、unicode 编码等，完成目录跳转，读取操作系统各个目录下的敏感文件，也可以称作「任意文件读取漏洞」。 目录遍历漏洞原理：程序没有充分过滤用户输入的 …/ 之类的目录跳转符，导致用户可以通过提交目录跳转来遍历服务器上的任意文件。使用多个… 符号，不断向上跳转，最终停留在根 /，通过绝对路径去读取任意文件。 目录遍历漏洞几个示例和测试，一般构造 URL 然后使用浏览器直接访问，或者使用 Web 漏洞扫描工具检测，当然也可以自写程序测试。 http://somehost.com/../../../../../../../../../etc/passwdhttp://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini 借助 %00 空字符截断是一个比较经典的攻击手法http://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini%00.js 使用了 IIS 的脚本目录来移动目录并执行指令http://somehost.com/scripts/..%5c../Windows/System32/cmd.exe?/c+dir+c:\ 防御 方法就是需要对 URL 或者参数进行 …/，./ 等字符的转义过滤。 物理路径泄漏 物理路径泄露属于低风险等级缺陷，它的危害一般被描述为「攻击者可以利用此漏洞得到信息，来对系统进一步地攻击」，通常都是系统报错 500 的错误信息直接返回到页面可见导致的漏洞。得到物理路径有些时候它能给攻击者带来一些有用的信息，比如说：可以大致了解系统的文件目录结构；可以看出系统所使用的第三方软件；也说不定会得到一个合法的用户名（因为很多人把自己的用户名作为网站的目录名）。 防止这种泄漏的方法就是做好后端程序的出错处理，定制特殊的 500 报错页面。 源码暴露漏洞 和物理路径泄露类似，就是攻击者可以通过请求直接获取到你站点的后端源代码，然后就可以对系统进一步研究攻击。那么导致源代码暴露的原因是什么呢？基本上就是发生在服务器配置上了，服务器可以设置哪些路径的文件才可以被直接访问的，这里给一个 koa 服务起的例子，正常的 koa 服务器可以通过 koa-static 中间件去指定静态资源的目录，好让静态资源可以通过路径的路由访问。比如你的系统源代码目录是这样的： |- project|- src|- static|- ...|- server.js 你想要将 static 的文件夹配成静态资源目录，你应该会在 server.js 做如下配置： const Koa = require('koa');const serve = require('koa-static');const app = new Koa();app.use(serve(__dirname + '/project/static')); 但是如果配错了静态资源的目录，可能就出大事了，比如： // ...app.use(serve(__dirname + '/project')); 这样所有的源代码都可以通过路由访问到了，所有的服务器都提供了静态资源机制，所以在通过服务器配置静态资源目录和路径的时候，一定要注意检验，不然很可能产生漏洞。 最后，希望 Web 开发者们能够管理好自己的代码隐私，注意代码安全问题，比如不要将产品的含有敏感信息的代码放到第三方外部站点或者暴露给外部用户，尤其是前端代码，私钥类似的保密性的东西不要直接输出在代码里或者页面中。也许还有很多值得注意的点，但是归根结底还是绷住安全那根弦，对待每一行代码都要多多推敲。 请关注我的订阅号 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/MrCoderStack/article/details/88547919。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...启动和停止MySQL服务后，我们还可以进一步探究数据库管理的更多实用技巧与最新动态。近日，MySQL 8.0版本推出了多项重大更新，包括增强安全性、性能优化以及对JSON数据类型支持的改进。对于企业级用户而言，掌握新版本特性并进行升级迁移，能够有效提升数据处理效率和安全性。 与此同时，随着云计算和容器化技术的发展，越来越多的企业选择将MySQL部署在如Docker或云服务器上。例如，AWS RDS（Amazon Relational Database Service）提供了一键式部署MySQL服务的功能，并集成了自动备份、故障切换等高级特性，大大简化了数据库运维工作。 另外，针对数据库优化及安全防护方面，定期审计MySQL日志、合理设置索引策略、采用SSL加密通信协议以保护数据传输安全等也是现代数据库管理员必备的知识点。近期，业界还提出了通过机器学习算法预测数据库性能瓶颈，提前进行资源调度的新方法，这一创新研究为MySQL数据库的高效稳定运行提供了新的可能。 综上所述，在实际操作MySQL服务的基础上，关注其最新版本特性、云端部署趋势以及数据库优化和安全领域的前沿动态，将有助于我们在日常工作中更高效地利用MySQL这一强大而灵活的关系型数据库管理系统。

...进一步探讨MySQL数据库的管理与优化。近日，MySQL 8.0版本推出了一系列新特性，如窗口函数的增强、JSON功能的升级以及性能改进等，这为数据库管理员提供了更高效便捷的操作手段。例如，基于新的窗口函数，可以更轻松地进行复杂的数据分析和统计计算；而JSON字段类型的增强则顺应了现代应用中大量非结构化数据处理的需求。 同时，对于MySQL实例的运维管理，安全性和稳定性至关重要。定期检查并更新MySQL服务器的配置文件、确保数据目录的安全权限设置，并合理利用缓存机制以提升查询效率，是每一位数据库管理人员应熟练掌握的基本功。此外，针对线上大规模并发访问场景，深入理解并运用MySQL的InnoDB存储引擎的事务处理机制、锁机制及索引策略，有助于提升系统整体性能和用户体验。 另外，在云服务日益普及的今天，各大云服务商（如AWS RDS、阿里云RDS等）提供了托管型MySQL服务，用户无需关心底层MySQL实例的具体安装位置，即可享受到便捷的数据库创建、备份恢复及监控告警等功能。但这也要求DBA们熟悉云环境下的MySQL管理工具和服务接口，以便更好地适应云计算时代的新挑战。 总之，无论是对MySQL实例进行精细的本地部署维护，还是依托于云平台实现高效便捷的数据库管理，都需要不断跟进MySQL技术的发展动态，深入理解其核心原理，并结合实际业务场景灵活运用各种优化策略，从而确保数据库系统的稳定、安全、高效运行。

在当今的数字化时代，数据库安全日益成为企业和个人关注的重点，MySQL作为广泛应用的关系型数据库管理系统，在全球范围内承载着海量数据的安全存储与高效管理。近期，随着GDPR等数据保护法规的出台和实施，对于数据库密码安全管理提出了更为严格的要求。例如，MySQL 8.0版本以后已经不再以明文形式存储用户密码，而是采用更加安全的插件式身份验证方法，如caching_sha2_password，以增强密码安全性。 此外，为了应对潜在的密码遗忘或泄露问题，除了上述文章中提到的方法外，还可以利用现代化的身份验证工具，如LDAP、PAM（可插拔认证模块）集成进行统一身份验证管理，从而实现更高级别的密码策略和访问控制。同时，强烈建议定期更换MySQL密码，并启用二步验证机制以提高账户安全性。 最近的安全报告显示，针对数据库系统的攻击事件频发，其中不乏因弱口令、未更新补丁等原因导致的数据泄露。因此，无论是在查看还是重置MySQL密码的过程中，都必须遵循严格的权限管理和操作流程，确保在整个过程中数据的保密性和完整性得到保障。同时，运维人员也应持续关注MySQL官方的安全公告和技术文档，及时了解并修复可能存在的安全漏洞，全面提升MySQL数据库系统的安全保障能力。

...atax是一款开源的数据同步工具，广泛应用于数据迁移和数据清洗等领域。然而，在实际操作的过程中，咱们免不了会遇到一些磕磕绊绊的小问题，就比如这次我要和大家伙儿深入探讨的“连接源数据库时授权不给力”的状况。 二、授权失败的原因分析 当我们尝试使用Datax连接源数据库时，如果出现授权失败的情况，可能是因为以下几个原因： 1. 数据库用户名或密码错误 这是最常见的原因，也是最容易检查和修复的问题。 2. 数据库权限不足 例如，没有执行某些特定操作的权限（如INSERT, UPDATE, DELETE等）。 3. 数据库服务器设置问题 例如，数据库服务器的安全策略设置过严格，不允许从指定IP地址进行连接。 4. 数据库防火墙设置问题 例如，数据库防火墙阻止了Datax的连接请求。 三、解决方案 针对以上问题，我们可以采取以下措施来解决： 1. 检查并确认数据库用户名和密码是否正确。比如，咱们可以试试直接在数据库客户端里把这些信息敲进去登录一下，看看能不能顺利连上数据库。 2. 检查并确认Datax连接字符串中的用户名和密码是否正确。例如： python sourceDB = "mysql://username:password@host/database" 这里，username和password需要替换为你的实际用户名和密码，host需要替换为你的数据库服务器地址，database需要替换为你的目标数据库名称。 3. 如果数据库服务器设置了安全策略，需要确保你使用的用户名具有执行所需操作的权限。要解决这个问题，你只需要在数据库客户端里动动手，新建一个用户账号，然后给这个账号分配它所需要的权限就搞定了。就像是在手机上注册个新用户，然后赋予它特定的使用权限一样简单易懂。 4. 如果数据库防火墙阻止了Datax的连接请求，你需要调整防火墙规则，允许来自Datax运行机器的连接请求。 四、结论 总的来说，当我们在使用Datax连接源数据库时遇到授权失败的问题时，我们需要仔细检查我们的数据库配置和安全策略，以及我们的Datax配置文件。同时呢，我们还得翻翻Datax的官方文档，逛逛社区论坛啥的，这样才能捞到更多的帮助和解决方案。希望这篇文章能对你有所帮助！

...解了如何使用PHP将数据传输到MySQL数据库后，进一步探索数据库管理与优化领域具有重要意义。近日，MySQL官方发布了8.0.27版本，该版本在性能、安全性和兼容性上均有显著提升，特别是对于大量数据导入和处理的效率优化值得关注。例如，引入了新的批量插入机制，使得一次性上传大量数据时速度更快，这对于大数据应用和实时数据分析场景尤为关键。 此外，随着GDPR等数据保护法规的出台，对数据库操作的安全性和隐私保护提出了更高要求。开发者不仅需要关注SQL注入等传统安全问题，更要学会利用MySQL提供的加密功能对敏感数据进行存储和传输，比如透明数据加密（TDE）和列级别加密技术。同时，掌握错误日志分析、备份恢复策略也是数据库运维中不可或缺的知识点。 深入解读方面，理解数据库索引设计原理和查询优化器的工作机制能够有效提升数据查询效率。有经验的开发者会结合业务逻辑选择合适的索引类型（如B-Tree、哈希索引等），并适时调整SQL语句以充分利用索引优势。 总之，在实际开发过程中，无论是通过PHP与MySQL交互，还是深入探究数据库内核特性，都需持续关注数据库技术的新发展，确保数据处理的安全、高效与合规。

...的问题后，进一步提升数据库操作的安全性和优化性能至关重要。近期，随着PHP 8.1版本的发布，引入了更多关于错误处理和数据库查询增强的功能，例如nullsafe运算符和JIT编译器对数据库查询性能的潜在提升。同时，PDO扩展新增了一些安全特性，使得开发者在执行SQL查询时能够更好地预防SQL注入等安全风险。 此外，数据库最佳实践也建议采用预编译语句（ Prepared Statements）以提高查询效率并确保数据安全性。通过预编译，不仅可以有效防止SQL注入攻击，还能利用数据库缓存查询计划，从而加快后续同样结构查询的速度。 另外，针对数据库权限管理，应遵循最小权限原则，即为应用程序分配仅够完成其功能所需的最低限度数据库权限，以此降低因权限过高导致的数据泄露或破坏的风险。 总之，在实际项目开发中，除了掌握解决SQLQueryException的基本方法，还需紧跟技术发展动态，运用最新的安全策略和技术手段优化数据库操作，才能使项目在保证稳定性的前提下，实现更高的安全性与性能表现。

在大数据领域，Datax作为阿里云开源的数据同步工具，因其高效稳定的数据迁移能力广受业界认可。然而，在实际运维过程中，类似“读取HDFS文件时NameNode联系不上”的问题并非孤立事件。随着分布式存储和计算技术的不断发展，如何确保关键服务如NameNode的高可用性成为大数据从业者关注的重点。 近期，Apache Hadoop社区发布了最新的3.3.x版本，对HDFS的稳定性及容错性进行了显著提升，包括改进NameNode的故障切换机制、优化网络通信协议等，从而降低此类连接失败的风险。此外，对于复杂网络环境下的防火墙策略配置，有专家建议采用SDN（Software-Defined Networking）技术进行智能管理，以自动适应不同服务间的端口需求，避免因人为误配导致的服务中断。 同时，针对大规模数据迁移场景下的挑战，业内研究者正积极探索基于容器化和Kubernetes编排技术的新一代数据同步解决方案，旨在通过灵活调度和资源优化进一步提高Datax等工具的性能表现和容错能力。这些前沿动态和实践经验为我们解决类似Datax与HDFS交互中出现的问题提供了新的思路和方法论，值得广大技术人员深入学习和借鉴。

...向代理 , 在Web服务器技术中，反向代理是一种服务端架构设计模式，它的工作原理是接收客户端发送到特定域名或IP地址的请求，然后将这些请求转发到内部网络中的其他服务器。在本文的语境中，Nginx被用作反向代理服务器，它会根据配置规则，将用户对example.com的访问请求转发至实际运行在本地8080端口上的Spring Boot应用程序，从而对外隐藏了后端服务器的真实IP和端口信息，同时也便于负载均衡、缓存管理以及提供统一的安全策略。 SSL证书 , SSL（Secure Sockets Layer）证书，现已被TLS（Transport Layer Security）协议取代，但业界仍习惯称为SSL证书。这是一种数字证书，用于在网络上建立加密链接，确保数据传输安全。在本文中，为了实现HTTPS连接，需要在Nginx服务器上安装并配置SSL证书，使得用户与服务器之间的通信内容得以加密保护，防止被第三方窃取或篡改。自签名SSL证书是通过openssl等工具自己生成的一种证书，主要用于测试环境或内部系统，而正式环境下通常使用由受信任的证书颁发机构签发的SSL证书。 HttpServletRequest , 在Java Servlet规范中，HttpServletRequest是一个接口，代表HTTP请求信息，封装了所有HTTP请求的详细信息，包括请求方法（GET、POST等）、请求URI、HTTP头、Cookies以及其他与HTTP请求相关的属性。在Spring Boot应用中，开发者可以通过注入HttpServletRequest对象，调用其提供的getRequestURI()方法来获取请求的完整路径，这对于处理动态路由、权限控制、日志记录等方面具有重要作用。

...n”后，我们不难发现数据库权限管理对于数据安全与业务运行的重要性。近期，随着GDPR等全球数据保护法规的严格实施，数据库访问控制和权限分配成为了企业IT运维部门关注的重点。尤其在2022年，多家知名公司因数据泄露事件被处罚，进一步凸显了对数据库操作权限进行精细化、规范化管理的紧迫性。 例如，在实际应用中，企业可能需要采用基于角色的访问控制（RBAC）策略来细化用户权限，确保每个账户仅能访问完成其工作职责所必需的数据资源。此外，结合审计日志功能，可以追踪并记录用户的每一次数据库操作行为，以便在出现问题时迅速定位原因，并满足合规性要求。 另外，针对云环境下的PostgreSQL实例，云服务提供商如AWS RDS、阿里云等也提供了丰富的权限管理和安全防护功能，如VPC子网隔离、IP白名单、SSL加密连接等，这些技术手段都能有效防止未经授权的访问和操作，从而降低“permission denied”这类错误的发生概率，同时增强整体数据安全性。 因此，了解和掌握PostgreSQL的权限管理机制，并结合最新的数据安全实践和技术趋势，是每一位数据库管理员必须面对的挑战和任务。通过严谨的权限配置和持续的安全优化，我们可以确保数据库系统的稳定运行，并在日益严峻的信息安全环境下为企业的核心数据资产构筑一道坚固的防线。

...个集群范围内进行容器服务的部署、扩展和故障转移，以实现高可用性和水平扩展能力。 Docker Compose , Docker Compose是一种用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具，通过编写一个YAML格式的Compose文件，用户可以简洁明了地定义多个容器之间的关系和服务依赖，并一键启动所有相关容器。这使得开发者能够轻松地搭建和管理复杂的应用程序堆栈，包括数据库、Web服务器、缓存服务等多种微服务架构场景。

...采用HTTPS协议来保护用户的隐私数据，然而在实际开发过程中，我们常常会遇到一些与HTTPS协议相关的证书问题。在这篇文章里，我要跟大家伙儿详详细细地聊一聊，在我们使用Beego框架进行开发时，如果遇到了HTTPS协议相关的证书问题，到底应该如何顺顺利利地解决它们。 二、什么是HTTPS？ HTTPS（全称Hyper Text Transfer Protocol Secure）是一种通过SSL/TLS协议加密的网络通信协议。它可以在客户端和服务器之间建立起一条安全通道，保证传输的数据不被窃取或篡改。在HTTPS这个协议里头，客户端和服务器这两端的连接，就好比是你我之间的一场悄悄话。它们用的是一种“密码本”机制，公钥相当于公开给大家看的加密规则，而私钥则是只有特定的人（服务器）才能解密的秘密钥匙。这样一来，他们之间的信息传输就安全得像小秘密一样，只有指定的人能明白其中的内容。 三、HTTPS证书的基本概念 在HTTPS协议中，必须使用有效的SSL/TLS证书。SSL/TLS证书是一种数字证书，由可信的第三方机构（例如VeriSign、Comodo等）颁发。证书包含了网站的所有者信息、公钥以及过期日期等信息。当用户访问网站时，浏览器会先检查该证书的有效性和权威性，如果验证通过，则会建立一个安全的连接。 四、Beego中的HTTPS配置 在Beego框架中，可以通过修改配置文件的方式来启用HTTPS服务。具体步骤如下： 1. 修改配置文件bee.conf，将HTTP port改为HTTPS port，并增加Listen设置： bash http_port = ":8080" listen = ":443" ssl_cert_file = "/etc/nginx/ssl/server.crt" ssl_key_file = "/etc/nginx/ssl/server.key" 2. 使用OpenSSL生成自签名证书。运行以下命令： css openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout server.key -out server.crt 其中，-x509表示生成的是X.509类型的证书，-nodes表示不进行密码保护，-days指定证书的有效期（单位为天），-newkey指定密钥类型和大小，-keyout指定生成的密钥文件名，-out指定生成的证书文件名。 五、Beego中HTTPS证书的问题及解决方法 在使用Beego框架开发过程中，有时我们会遇到一些与HTTPS证书相关的问题。以下是常见的几种问题及其解决方法： 1. Beego无法启动，提示缺少SSL证书 解决方法：检查bee.conf文件中的SSL证书路径是否正确，确保证书文件存在并且可读。 2. SSL证书无效或者不受信任 解决方法：可以更换SSL证书，或者在浏览器中增加对该证书的信任。 3. HTTPS请求失败，错误信息显示“SSL Error” 解决方法：可能是因为使用的SSL证书没有正确地安装或者配置，或者是服务器的防火墙阻止了HTTPS请求。在这种情况下，需要仔细检查配置文件和防火墙规则。 六、结论 总的来说，在使用Beego框架开发过程中，处理HTTPS协议下的证书问题是不可避免的一部分。咱们得先把HTTPS协议那个基础原理摸清楚，再来说说如何在Beego框架里头给它配好HTTPS。而且啊，那些常遇到的小插曲、小问题，咱们也得心里有数，手到擒来地解决才行。只有这样，我们才能在实际开发过程中，更加轻松地应对各种证书问题。

...入理解了HBase的数据存储机制以及如何防止数据丢失之后，我们可以进一步关注大数据存储领域的最新进展和解决方案。近期，Apache HBase社区发布了其最新的2.4版本，引入了更先进的空间管理和优化功能，如改进的内存管理、读写性能提升以及增强的数据保护措施，有助于进一步降低由于系统资源限制导致的数据丢失风险。 同时，在全球范围内，众多企业正积极探索云原生环境下的HBase应用实践，例如阿里云推出的云HBase服务，不仅提供了自动备份与恢复机制，还集成了监控告警和智能运维功能，确保用户数据安全的同时简化了运维工作。 另外，随着GDPR（欧盟一般数据保护条例）等法规对数据保护要求的提高，数据生命周期管理成为业界焦点。一些研究者和专家正在探索将区块链技术与HBase结合，通过分布式账本实现数据不可篡改性和可追溯性，以满足日益严苛的数据完整性及合规性需求。 此外，对于希望深入了解HBase内部工作机制和最佳实践的读者，推荐阅读《HBase in Action》一书，作者细致剖析了HBase的设计原理，并结合实战案例给出了大量关于数据备份、恢复和优化的策略建议。 总之，随着技术的发展和法规的完善，HBase及其生态系统正在不断进化，为用户提供更为可靠和高效的大数据存储方案，而了解并掌握这些新趋势和工具将有利于我们在实际工作中更好地应对和预防数据丢失问题。

《存储过程在现代微服务架构中的新角色》 随着微服务架构的兴起，数据库操作的需求变得更为复杂且分散。传统的存储过程不再仅仅是单个应用程序的专属工具，而是开始在微服务环境中扮演重要角色。例如，Netflix在其Chaos Engineering实践中，就利用存储过程实现了服务间的断路和故障注入，以测试系统的弹性。同时，由于存储过程在数据库层面执行，减少了服务间通信的开销，符合微服务架构倡导的低延迟原则。 另一个趋势是使用云原生数据库，如AWS的RDS for PostgreSQL或Google Cloud的Cloud Spanner，这些数据库支持用户自定义存储过程，进一步增强了服务的可扩展性和定制性。在这些环境下，存储过程可以作为服务之间的API接口，提供统一的业务逻辑处理，简化服务之间的协作。 存储过程在数据治理和合规性方面也有所贡献。随着GDPR等数据保护法规的实施，存储过程可以用于执行数据清洗、脱敏等操作，确保数据处理过程透明且符合法规要求。 总的来说，存储过程在微服务架构中的角色正从传统的执行点扩展到服务间的交互、数据管理和合规性保障。开发者需要重新审视和学习如何在新的技术栈中有效地利用存储过程，以适应不断演进的软件开发环境。

...手脚或者不见了踪影，服务器很可能就认不出用户到底是谁了，这样一来，各种功能可能会乱套。比如，用户可能无缘无故就被踢下线，或者数据搞得一团糟。 php // 创建一个新的会话并获取当前的会话ID session_start(); $session_id = session_id(); // 假设非法篡改了会话ID $session_id = 'hacked_session_id'; // 尝试使用篡改后的会话ID恢复会话 session_id($session_id); session_start(); // 这可能导致错误的行为或失效的会话数据 - 解决方案：为了防止会话标记被篡改，我们可以采取以下措施： 1. 使用安全cookie选项（httponly和secure），以防止JavaScript访问和保护传输过程。 php ini_set('session.cookie_httponly', 1); // 防止JavaScript访问 ini_set('session.cookie_secure', 1); // 只允许HTTPS协议下传输 2. 定期更换会话ID，例如每次用户成功验证身份后。 php session_regenerate_id(true); // 创建新的会话ID并销毁旧的 3. 会话过期时间设置不当及其应对策略 - 问题阐述：PHP会话默认在用户关闭浏览器后结束。有时候呢，根据业务的不同需求，我们可能想自己来定这个会话的有效期。不过呐，要是没调校好这个时间，就有可能出岔子。比如，设得太短吧，用户可能刚聊得正嗨，突然就被迫中断了，体验贼不好；设得过长呢，又可能导致安全性减弱，就像把家门长期大敞四开一样，让人捏一把汗。 php // 错误的过期时间设置，仅设置了5秒 ini_set('session.gc_maxlifetime', 5); session_start(); $_SESSION['user'] = 'John Doe'; - 解决方案：合理设置会话过期时间，可以根据实际业务场景进行调整，如设定为用户最后一次活动后的一定时间。 php // 正确设置，设置为30分钟 ini_set('session.gc_maxlifetime', 1800); // 每次用户活动时更新最后活动时间 session_start(); $_SESSION['last_activity'] = time(); 为了确保即使服务器重启也能维持会话持续时间，可以在数据库中存储用户最后活动时间，并在验证会话有效时检查此时间。 4. 总结与探讨 面对PHP会话管理中的这些挑战，我们需要充分理解和掌握其内在机制，同时结合实际业务场景灵活应用各种安全策略。只有这样，才能在保证用户体验的同时，最大程度地保障系统的安全性。在实践中不断学习、思考和改进，是我们每一个开发者持续成长的重要过程。让我们共同在PHP会话管理这片技术海洋中扬帆远航，乘风破浪！

...，以及存储和处理实时数据流。其内置的跨数据中心复制功能能够确保在不同地理位置的数据中心之间实现数据的可靠同步。 Replication（复制）机制 , 在Kafka中，Replication机制是指为了提高系统可用性和数据持久性而设计的一种数据冗余策略。每个Topic分区的数据会在多个服务器上创建副本，其中有一个Leader节点负责接收和处理生产者发送的消息，而其他Follower节点则从Leader那里复制这些消息。当Leader节点出现故障时，系统会自动从Follower中选举出新的Leader，保证服务不间断，同时确保所有数据中心之间的数据一致性。 Zookeeper , Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它为大型分布式系统提供了配置维护、命名服务、分布式同步和组服务等关键功能。在Kafka的跨数据中心复制场景中，Zookeeper用于管理集群元数据，设置和维护复制组（Cluster），将参与跨数据中心同步的所有Kafka集群统一管理和协调，确保整个系统的稳定运行和正确配置。

...，我们不难发现，在大数据领域中，元数据管理的重要性以及其对系统资源的有效利用有着深远的影响。实际上，随着企业数字化转型的加速，大数据环境中的元数据规模呈指数级增长，使得如何优化资源配置、防止类似内存溢出等问题成为业界关注的焦点。 近期，Apache Atlas社区正积极推动项目升级与优化工作，发布了新版本以改善内存管理和扩展性。例如，新版本通过改进内部数据结构和算法，降低了在处理大规模元数据时的内存消耗，并引入了更灵活的分布式缓存策略，有效缓解了单一服务器内存压力。 同时，行业专家也在不断研究基于云原生架构下的元数据管理最佳实践，提倡采用容器化、微服务化等技术手段来分散系统负载，实现资源动态调度，从而避免因单点故障导致的服务中断。此外，结合AI和机器学习技术预测并优化元数据访问模式，也是当前研究的一个热门方向，有望在未来进一步提升Apache Atlas等元数据管理工具的性能和稳定性。 因此，对于正在使用或计划部署Apache Atlas的企业而言，除了掌握基础的故障排查和调优技巧，还应持续关注官方发布的最新动态和技术趋势，以便更好地适应快速变化的大数据环境，确保元数据管理系统的高效稳定运行。

...以进一步关注近期关于数据库管理系统日志管理和优化的实际案例与技术发展动态。 近日，业界对数据库运维中的日志管理问题提出了新的解决方案。例如，开源社区已研发出智能日志压缩工具，能够在不影响日志追溯和审计的前提下，通过高效的算法自动压缩旧日志，极大地缓解了磁盘空间压力。同时，一些云服务提供商如AWS、阿里云等在其托管的PostgreSQL服务中提供了动态调整日志级别的功能，让使用者可以根据实际需求实时调整日志生成策略，避免不必要的资源消耗。 另外，随着DevOps和SRE理念的普及，越来越多的企业开始重视日志监控与分析，将AI和机器学习技术应用到日志数据处理中，实现异常检测、性能瓶颈预测等功能。例如，通过对PostgreSQL日志进行深度挖掘和智能分析，可以提前预警潜在的系统故障，有效防止因日志文件过大引发的系统性能下降等问题。 此外，在安全合规领域，如何确保日志完整性和保护敏感信息不泄露也成为了热点话题。数据库厂商正不断强化日志加密存储及权限管控机制，以满足日益严格的法规要求，同时也保障了系统日志在出现问题时能够成为有效的排查依据。 综上所述，无论是从日志管理的技术革新，还是在日志安全与合规层面的探索实践，都显示出了行业对系统日志问题解决的持续关注度和努力方向。对于PostgreSQL用户来说，紧跟这些前沿技术和最佳实践，无疑将有助于提升系统的稳定性和安全性。

...轻松应对更多的用户和数据。简而言之，就是让系统变得更好用、更强大。ActiveMQ可是一款超火的开源消息代理软件，功能强大又灵活，各种场合都能见到它的身影。 不过，当我们谈论到ActiveMQ时，不得不提到的一个关键概念就是“持久化”。持久化存储意味着即使系统出现故障或重启，消息也不会丢失。这听起来很棒，但你知道吗？持久化也会对ActiveMQ的性能产生显著影响。嘿，今天我们来聊聊持久化存储是怎么影响ActiveMQ的性能的，顺便也分享几个能让你的ActiveMQ跑得更快的小技巧吧！ 2. 持久化存储的基础 在深入讨论之前，让我们先了解一下ActiveMQ支持的几种持久化存储方式。默认情况下，ActiveMQ使用KahaDB作为其持久化存储引擎。除此之外，还有JDBC和AMQ等其他选择。每种方式都有其特点和适用场景： - KahaDB：专为ActiveMQ设计，提供了高吞吐量和低延迟的特性。 - JDBC：允许你将消息持久化到任何支持JDBC的数据库中，如MySQL或PostgreSQL。 - AMQ：一种较老的存储机制，通常不推荐使用，除非有特殊需求。 3. 性能影响分析 现在，让我们来看看为什么持久化会对性能产生影响。 3.1 写入延迟 当你启用持久化时，每条消息在被发送到消费者之前都需要被写入磁盘。这个过程会引入额外的延迟，尤其是在高负载情况下。比如说，你要是正忙着处理一大堆实时数据，那这种延迟很可能让用户觉得体验变差了。 java // 示例代码：如何配置ActiveMQ使用KahaDB 3.2 磁盘I/O瓶颈 随着持久化消息数量的增加，磁盘I/O成为了一个潜在的瓶颈。特别是当你经常在本地文件系统里读写东西时，磁盘可能会扛不住，变得越来越慢。这不仅会影响消息的处理速度，还可能增加整体系统的响应时间。 3.3 内存消耗 虽然持久化可以减轻内存压力，但同时也需要一定的内存来缓存待持久化的消息。要是配置得不对，很容易搞得内存不够用，那系统就会变得不稳定，运行也不流畅了。 4. 如何优化 既然我们知道持久化对性能有影响，那么接下来的问题就是：我们该如何优化呢？ 4.1 选择合适的存储方式 根据你的应用场景选择最适合的存储方式至关重要。例如，对于需要高性能和低延迟的应用，可以选择KahaDB。而对于需要更复杂查询功能的应用，则可以考虑使用JDBC。 java // 示例代码：配置JDBC存储 4.2 调整持久化策略 ActiveMQ提供了多种持久化策略，你可以通过调整这些策略来平衡性能和可靠性之间的关系。比如说，你可以调整消息在内存里待多久才被清理，或者设定一个阈值，比如消息积累到一定数量了，才去存起来。 java // 示例代码：配置内存中的消息保留时间 4.3 使用硬件加速 最后，别忘了硬件也是影响性能的重要因素之一。使用SSD代替HDD可以显著减少磁盘I/O延迟。此外，确保你的服务器有足够的内存来支持缓存机制也很重要。 5. 结论 总之，持久化存储对ActiveMQ的性能确实有影响，但这并不意味着我们应该避免使用它。相反，只要我们聪明点选存储方式，调整下持久化策略，再用上硬件加速，就能把这些负面影响降到最低，还能保证系统稳定好用。 希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何问题或想分享自己的经验，请随时留言。我们一起学习，一起进步！ --- 希望这篇文章符合你的期待，如果有任何具体需求或想要进一步探讨的内容，请随时告诉我！