[Memcached touch命令更新缓...]的搜索结果

...种基于HTTP协议的应用程序编程接口设计风格，允许软件应用通过标准HTTP方法（如GET、POST、PUT、DELETE等）与服务器进行交互，以获取或修改资源状态。在本文中，Apache Atlas的REST API是开发者与Atlas服务之间进行通信的关键桥梁，通过发送JSON格式的数据来创建、读取、更新和删除Atlas中的实体对象。 元数据 , 元数据是对数据的数据，即关于数据的信息。在大数据环境中，元数据可以描述数据集的结构、来源、所有权、生命周期、安全性要求等多种属性。例如，在Apache Atlas中，一个Hive表的元数据可能包括表名、列名、表的创建时间、所属数据库、表的所有者以及表的权限信息等，这些信息有助于用户理解和管理实际的数据内容。 实体模型 , 在Apache Atlas中，实体模型是用来描述和管理不同类型的业务对象或IT组件的抽象框架。每个实体类型都有特定的一组属性和关系，比如Hive表实体类型就包含了名称、描述、所属数据库等属性。实体模型允许用户根据实际业务需求定义和扩展不同的实体类型，并通过实体之间的关联关系构建出丰富的元数据图谱。 访问控制列表（ACL） , 访问控制列表是一种安全机制，用于指定哪些用户或角色有权访问特定的系统资源或执行特定的操作。在Apache Atlas中，ACL用于管理用户的权限，确保只有具备足够权限的用户才能成功地执行诸如创建实体之类的操作。通过调整和配置ACL，管理员可以精细地控制各个用户或角色在Atlas平台上的操作权限，从而保障系统的安全性和数据的完整性。

...署、扩展和管理容器化应用程序的方法。在文章语境中，Kubernetes集群用于管理和调度多个节点上的Pod资源，以确保整个系统的稳定运行。 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) , HPA是Kubernetes中的一种自动化工具，它可以动态调整Pod的数量以应对负载变化。根据用户设置的CPU利用率、内存使用量或其他自定义度量指标，HPA会自动增加或减少指定Deployment或StatefulSet中的Pod数量，从而实现集群资源的有效利用和负载均衡。 Node , 在Kubernetes集群中，Node是指一个物理机或虚拟机，它是工作负载运行的地方，承载着Pod实例。每个Node都运行着一系列的服务和代理，如kubelet、container runtime等，负责与Master节点通信，管理Pod的生命周期及资源分配。 Pod , Pod是Kubernetes中最基本的部署单元，可以理解为运行在Node上的一组紧密相关的容器集合。Pod内的所有容器共享网络命名空间、存储卷以及其他相关资源，保证了容器间的高效通信和数据共享。在处理节点资源不足问题时，合理安排和优化Pod的资源配置至关重要。

...安全、数据隐私、数据生命周期管理以及数据价值实现等。数据治理的目标是通过有效的管理和控制机制，确保数据在整个企业范围内被正确地处理和使用，从而支持业务决策的科学性和有效性。 元数据管理 , 元数据管理是指对描述数据的数据进行管理和控制的过程，这些数据描述了数据的特征、属性和结构。元数据管理涉及记录和维护数据的来源、位置、格式、更新时间等信息，帮助用户理解和使用数据。在Apache Atlas中，元数据管理是核心功能之一，它允许企业追踪数据的源头、监控数据质量，并执行数据安全策略，从而提升数据管理的效率和效果。 数据目录 , 数据目录是一种系统化的信息资源，用于记录和索引企业内所有可用数据资产的位置、描述及其相互关系。它通常包含数据的名称、类型、描述、所有权、访问路径等信息，使得用户可以方便快捷地查找和理解数据。在文中提到的例子中，通过使用Apache Atlas建立统一的数据目录，企业能够使所有员工快速找到所需的各类数据，提高数据发现能力和数据使用效率。

...a社区发布了一项重大更新，对表的生命周期管理和跨数据库查询性能进行了显著提升。新版本不仅强化了错误提示机制，使得用户在遇到类似InvalidTableIdOrNameInDatabaseException这样的问题时能更快定位原因，还提供了更精细的权限控制和元数据管理功能。 此外，随着企业级数据仓库技术的发展，如何有效避免由于表的误删、移动或命名不规范导致的查询异常，已成为众多企业和数据工程师关注的重点。为此，业内专家建议采取一系列最佳实践，例如建立严格的表命名规范、定期进行数据资产审计以确保表结构完整性和一致性，以及利用Kerberos等安全认证方式防止未经授权的表操作。 同时，对于分布式系统中的数据查询优化，研究者们正在探索新的理论和技术手段。比如，通过改进查询计划生成算法，结合成本模型精确估算不同执行路径的成本，从而降低因表访问异常带来的性能损耗。而实时监控工具如Cloudera Manager和Impala的Profile API则为企业提供了可视化的查询诊断界面，便于快速识别并解决诸如InvalidTableIdOrNameInDatabaseException之类的运行时错误。 总之，在实际应用Impala或其他大数据处理工具时，理解并熟练应对各类查询异常是至关重要的，这要求我们不仅要掌握基础的数据表管理知识，更要紧跟技术发展趋势，不断提升数据治理与运维能力。

...考量：深入理解与实战应用 DataX，作为阿里巴巴开源的一款高性能、稳定且易用的数据同步工具，以其强大的异构数据源处理能力广受业界好评。然而，在大规模数据迁移和同步过程中，安全性问题同样是我们不容忽视的关键要素。这篇东西，咱们主要就来掰扯掰扯Datax在安全性这块的那些门道，我将带你通过一些实打实的代码例子，一块儿抽丝剥茧看看它的安全机制到底是怎么运作的。同时，咱也不光讲理论，还会结合实际生活、工作中的应用场景，实实在在地讨论讨论这个话题。 1. 数据传输安全 在跨系统、跨网络的数据同步场景中，Datax的通信安全至关重要。Datax默认会用类似HTTPS这样的加密协议，给传输的数据穿上一层厚厚的保护壳，就像是数据的“加密铠甲”，这样一来，甭管数据在传输过程中跑得多远、多快，都能确保它的内容既不会被偷窥，也不会被篡改，完完整整、安安全全地到达目的地。 json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "", "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://source-db:3306/mydb?useSSL=true&serverTimezone=UTC"], "table": ["table1"] } ], // 配置SSL以保证数据传输安全 "connectionProperties": "useSSL=true" } }, "writer": {...} } ], "setting": { // ... } } } 上述示例中，我们在配置MySQL读取器时启用了SSL连接，这是Datax保障数据传输安全的第一道防线。 2. 认证与授权 Datax服务端及各数据源间的认证与授权也是保障安全的重要一环。Datax本身并不内置用户权限管理功能，而是依赖于各个数据源自身的安全机制。例如，我们可以通过配置数据库的用户名和密码实现访问控制： json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "datax_user", // 数据库用户 "password": "", // 密码 // ... } } 在此基础上，企业内部可以结合Kerberos或LDAP等统一身份验证服务进一步提升Datax作业的安全性。 3. 敏感信息处理 Datax配置文件中通常会包含数据库连接信息、账号密码等敏感内容。为防止敏感信息泄露，Datax支持参数化配置，通过环境变量或者外部化配置文件的方式避免直接在任务配置中硬编码敏感信息： json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "${db_user}", "password": "${}", // ... } } 然后在执行Datax任务时，通过命令行传入环境变量： bash export db_user='datax_user' && export db_password='' && datax.py /path/to/job.json 这种方式既满足了安全性要求，也便于运维人员管理和分发任务配置。 4. 审计与日志记录 Datax提供详细的运行日志功能，包括任务启动时间、结束时间、状态以及可能发生的错误信息，这对于后期审计与排查问题具有重要意义。同时呢，我们可以通过企业内部那个专门用来收集和分析日志的平台，实时盯着Datax作业的执行动态，一旦发现有啥不对劲的地方，就能立马出手解决，保证整个流程顺顺利利的。 综上所述，Datax的安全性设计涵盖了数据传输安全、认证授权机制、敏感信息处理以及操作审计等多个层面。在用Datax干活的时候，咱们得把这些安全策略整得明明白白、运用自如。只有这样，才能一边麻溜儿地完成数据同步任务，一边稳稳当当地把咱的数据资产保护得严严实实，一点儿风险都不冒。这就像是现实生活里的锁匠师傅，不仅要手到擒来地掌握开锁这门绝活儿，更得深谙打造铜墙铁壁般安全体系的门道，确保我们的“数据宝藏”牢不可破，固若金汤。

...功能，使得在整个数据生命周期管理中，数据工程师能够更加便捷地实现异构数据源之间的同步与融合。 此外，针对电商领域的数据分析实战，可参考某电商平台公开的年度报告，了解其如何运用Spark SQL结合各类大数据技术挖掘用户行为模式、预测销售趋势，并依据地区、时间等维度精细化运营策略，从而提升整体业务表现。这将有助于读者对照实际案例，深化对文中所述统计分析方法在实际场景中的应用理解。 综上所述，紧跟大数据技术和应用的发展趋势，持续探索Spark SQL在数据处理及跨系统迁移方面的最佳实践，结合行业实例深入解析，将助力我们更好地应对日益增长的数据挑战，为企业决策提供强有力的数据支撑。

...且用户体验良好的网页应用至关重要。随着Web技术的快速发展，表单处理和用户交互设计也在不断进化。例如，在Vue.js、React等现代前端框架中，通过声明式的数据绑定和组件化的设计，开发者能够更便捷地管理和操作表单元素状态，同时结合最新的HTML5表单特性（如required属性进行非空验证、pattern属性进行自定义正则表达式合法性校验），进一步简化了表单验证的过程。 近期，GitHub上开源了一款名为“Formik”的库，专门针对React应用中的表单处理，它提供了一套完整的解决方案，包括字段管理、错误处理、异步提交和表单生命周期钩子等功能，极大地提升了开发效率和代码可读性。此外，随着Web API接口的丰富和完善，原生Ajax已经逐渐被Fetch API取代，Fetch提供了更强大的功能和更好的错误处理机制，使得前端与后端数据交互更为流畅。 对于想要进一步提升前端技能的开发者来说，紧跟时下热门的前端UI库如Ant Design、Element UI等对表单组件的封装与优化也是必不可少的学习内容。这些库不仅提供了丰富的表单样式，还内置了诸多实用的功能，如联动选择器、动态加载选项等，有助于打造更为复杂的业务场景表单。 综上所述，前端表单处理是一个持续演进的话题，从基础的DOM操作到利用现代框架和API提升开发体验，再到借鉴优秀开源项目的设计思想，都是值得前端开发者关注并深入探索的方向。

...-- 随着Unity更新或在一些可选的Package中，可能有更多。。。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 8、yield return + “任意继承了 YieldInstruction 类 ([UsedByNativeCode]，源码C层中无具体实现) 的对象”。重要！（可嵌套） Unity 中，常见的、直接或间接继承了 YieldInstruction 类的类有： ------------------------------------------------------------------------------------------------ WaitForSeconds (sealed) ——|> YieldInstruction Coroutine (sealed) ——|> YieldInstruction (Coroutine 是 StartCoroutine方法的返回值，意味着协程中可嵌套协程) WaitForEndOfFrame (sealed) ——|> YieldInstruction WaitForFixedUpdate (sealed) ——|> YieldInstruction AsyncOperation ——|> YieldInstruction ------------------------------------------------------------------------------------------------ AssetBundleCreateRequest (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation AssetBundleRecompressOperation (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation AssetBundleRequest (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation ResourceRequest (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation UnityEngine.Networking.UnityWebRequestAsyncOperation (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation UnityEngine.iOS.OnDemandResourcesRequest (sealed) ——|> AsyncOperation ------------------------------------------------------------------------------------------------ 随着Unity更新或在一些可选的Package中，可能有更多。。。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 测试验证 第2、3、4、5、6条 如下： using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){StartCoroutine(Func1());}IEnumerator Func1(){Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return null;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 0;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 1;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 99; //其他整数Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 0.5f; //浮点数值Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return false; //bool值Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return "Hi NRatel!"; //字符串Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return new Object(); //任意对象Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);} } 测试验证 第7条 如下： using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){StartCoroutine(Func1());}IEnumerator Func1(){Debug.Log("Func1");yield return Func2();}IEnumerator Func2(){Debug.Log("Func2");yield return Func3();}IEnumerator Func3(){Debug.Log("Func3");yield return null;} } 三、Unity协程实现原理 1、C 的迭代器。 现在已经知道：协程肯定与IEnumerator有关，因为启动协程时需要一个 IEnumerator 对象。 而 IEnumerator 是C实现的 迭代器模式 中的 枚举器（用于迭代的游标）。 迭代器相关接口定义如下： namespace System.Collections{//可枚举（可迭代）对象接口public interface IEnumerable{IEnumerator GetEnumerator();}//迭代游标接口public interface IEnumerator{object Current { get; }bool MoveNext();void Reset();} } 参考 MSDN C文档中对于 IEnumerator、IEnumerable、迭代器 的描述。 利用 IEnumerator 对象，可以对与之关联的 IEnumerable 集合 进行迭代： 1)、通过 IEnumerator 的 Current 方法，可以获取集合中位于枚举数当前位置的元素。 2)、通过 IEnumerator 的 MoveNext 方法，可以将枚举数推进到集合的下一个元素。如果 MoveNext 越过集合的末尾, 则枚举器将定位在集合中最后一个元素之后, 同时 MoveNext 返回 false。 当枚举器位于此位置时, 对 MoveNext 的后续调用也将返回 false 。如果最后一次调用 MoveNext 时返回 false，则 Current 未定义（结果为null）。 3)、通过 IEnumerator 的 Reset 方法，可以将“迭代游标” 设置为其初始位置，该位置位于集合中第一个元素之前。 2、C 的 yield 关键字。 C编译器在生成IL代码时，会将一个返回值类型为 IEnumerator 的方法（其中包含一系列的 yield return 语句），构建为一个实现了 IEnumerator 接口的对象。 注意，yield 是C的关键字，而非Unity定义！IEnumerator 对象 也可以直接用于迭代，并非只能被Unity的 StartCoroutine 使用！ using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){IEnumerator e = Func();while (e.MoveNext()){Debug.Log(e.Current);} }IEnumerator Func(){yield return 1;yield return "Hi NRatel!";yield return 3;} } 对上边C代码生成的Dll进行反编译，查看IL代码： 3、Unity 的协程。 Unity 协程是在逐帧迭代的，这点可以从 Unity 脚本生命周期 中看出。 可以大胆猜测一下，实现出自己的协程（功能相似，能够说明逐帧迭代的原理，不是Unity源码）： using System;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{private Dictionary<IEnumerator, IEnumerator> recoverDict; //key:当前迭代器 value:子迭代器完成后需要恢复的父迭代器private IEnumerator enumerator;private void Start(){//Unity自身的协程//StartCoroutine(Func1());//自己实现的协程StarMyCoroutine(Func1());}private void StarMyCoroutine(IEnumerator e){recoverDict = new Dictionary<IEnumerator, IEnumerator>();enumerator = e;recoverDict.Add(enumerator, null); //完成后不需要恢复任何迭代器}private void LateUpdate(){if (enumerator != null){DoEnumerate(enumerator);} }private void DoEnumerate(IEnumerator e){object current;if (e.MoveNext()){current = e.Current;}else{//迭代结束IEnumerator recoverE = recoverDict[e];if (recoverE != null){recoverDict.Remove(e);}//恢复至父迭代器, 若没有则会至为nullenumerator = recoverE;return;}//null，什么也不做，下一帧继续if (current == null) { return; }Type type = current.GetType();//基础类型，什么也不做，下一帧继续if (current is System.Int32) { return; }if (current is System.Boolean) { return; }if (current is System.String) { return; }//IEnumerator 类型, 等待内部嵌套的IEnumerator迭代完成再继续if (current is IEnumerator){//切换至子迭代器enumerator = current as IEnumerator;recoverDict.Add(enumerator, e);return;}//YieldInstruction 类型, 猜测也是类似IEnumerator的实现if (current is YieldInstruction){//省略实现return;} }IEnumerator Func1(){Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return null;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return "Hi NRatel!";Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 3;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return new WaitUntil(() =>{return Time.frameCount == 20;});Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return Func2();Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);}IEnumerator Func2(){Debug.Log("XXXXXXXXX");yield return null;Debug.Log("YYYYYYYYY");yield return Func3(); //嵌套 IEnumerator}IEnumerator Func3(){Debug.Log("AAAAAAAA");yield return null;Debug.Log("BBBBBBBB");yield return null;} } 对比结果，基本可以达成协程作用，包括 IEnumerator 嵌套。 但是 Time.frameCount 的结果不同，想来实现细节必然是有差别的。 四、部分Unity源码分析 1、CustomYieldInstruction 类 可以继承该类，并实现自己的、需要异步等待的类。 原理： 当协程中 yield return “一个CustomYieldInstruction的子类”; 其实就相当于在原来的 迭代器A 中，插入了一个 新的迭代器B。 当迭代程序进入 B ，如果 keepWaiting 为 true，MoveNext() 就总是返回 true。 上面已经说过，迭代器在迭代时，MoveNext() 返回false 才标志着迭代完成！ 那么，B 就总是完不成，直到 keepWaiting 变为 false。 这样 A 运行至 B处就 处于了 等待B完成的状态，相当于A挂起了。 猜测 YieldInstruction 也是类似的实现。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System.Collections;namespace UnityEngine{public abstract class CustomYieldInstruction : IEnumerator{public abstract bool keepWaiting{get;}public object Current{get{return null;} }public bool MoveNext() { return keepWaiting; } public void Reset() {} }} 2、WaitUntil 类 语义为 “等待...直到满足...” 继承自 CustomYieldInstruction，需要等待时让 m_Predicate 返回 false (keepWating为true)。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitUntil : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return !m_Predicate(); } }public WaitUntil(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 3、WaitWhile 类 语义为 “等待...如果满足...” 继承自 CustomYieldInstruction，需要等待时让 m_Predicate 返回 true (keepWating为true)。 与 WaitUntil 的实现恰好相反。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitWhile : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return m_Predicate(); } }public WaitWhile(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/NRatel/article/details/102870744。 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。

...，显著提升了大数据量场景下的备份效率（来源：MySQL官方文档，2023年更新）。对于企业级用户来说，结合云存储服务实现自动化、周期性的mysqldump备份任务已成为标准实践，例如阿里云RDS就提供了基于mysqldump的全量与增量备份方案。 此外，数据安全在备份过程中是不可忽视的一环。《InfoWorld》杂志在一篇深度报道中指出，尽管mysqldump具备众多实用选项，但在处理包含敏感信息的大规模数据库时，建议采用加密传输或配合SSL配置以确保数据在传输过程中的安全性。同时，也有专家提倡利用像Percona Xtrabackup这样的第三方工具进行物理备份，特别是在InnoDB存储引擎下，它能提供更细粒度的热备份与恢复操作。 另外值得注意的是，针对数据库性能优化，业界倡导将备份时间安排在业务低峰期，并结合缓存技术与索引调整等手段减少备份期间对在线服务的影响。随着容器化和Kubernetes等云原生技术的发展，如何在分布式环境下高效运用mysqldump进行数据迁移与灾备也成为IT专业人士关注的新课题。 综上所述，掌握mysqldump的基本操作仅仅是开始，不断跟进最新的数据库管理技术和最佳实践，深入理解和灵活应用不同备份恢复策略，才能确保在复杂多变的业务场景中，有效保障数据的安全性和系统的稳定性。

...常适合大规模数据处理场景。将Kylin与云原生数据库相结合，可以在保证数据处理效率的同时，降低运维成本。 Kubernetes与数据仓库的协同 Kubernetes作为容器编排平台，为数据仓库和数据库提供了灵活的部署环境。通过Kubernetes，企业可以轻松实现数据仓库和数据库的水平扩展、自动故障恢复和资源调度优化。结合云原生数据库的特性，可以进一步优化Kylin与MySQL的联接，提升数据处理性能。 实时数据处理与批处理的融合 随着业务对实时性需求的增加，传统的批处理模式已难以满足需求。引入流处理技术，如Apache Flink或Kafka，可以实现实时数据接入和处理，与Kylin和MySQL的联接优化相辅相成。通过将实时数据与历史数据结合分析，企业可以实现更快速、更准确的决策支持。 安全与合规性考量 在数据处理和分析过程中，安全和合规性是不容忽视的因素。随着GDPR、CCPA等全球数据保护法规的实施，企业必须确保数据的隐私保护和合规操作。在Kylin与MySQL联接优化的过程中，应充分考虑数据传输的安全性、访问控制的严密性以及数据生命周期管理的合规性。 结论 在云原生时代，通过结合云原生数据库技术、Kubernetes容器编排、实时数据处理和严格的安全合规措施，企业可以进一步优化Kylin与MySQL的联接，提升数据处理效率，满足日益增长的数据分析需求。这一过程不仅涉及到技术层面的创新，还需兼顾业务需求、资源管理和法律法规的要求，形成一套完整的解决方案，以推动企业的数字化转型和可持续发展。 --- 本文旨在探讨在云原生环境下，如何通过综合运用现代数据库技术、云平台管理和实时数据处理策略，进一步优化Kylin与MySQL的联接，以适应大数据时代的挑战。通过深度挖掘云技术的潜力，企业不仅能够提升数据处理效率，还能够在保障数据安全与合规性的前提下，实现业务的敏捷响应和创新。

...sable接口的对象生命周期，以确保其Dispose方法在适当的时候被调用，从而释放非托管资源或执行其他清理任务。在本文中，通过将SqlConnection对象置于using语句中，可以自动在离开using代码块时关闭数据库连接，即使在执行过程中遇到异常也能确保资源得到释放。 SqlDataReader , SqlDataReader是.NET框架中System.Data.SqlClient命名空间下的一个类，它提供了一种只进、只读、高性能的方式从SQL Server数据库获取查询结果。在文中，SqlDataReader被用来执行SQL命令并逐行读取返回的数据集，进而将这些数据转换为CategoryInfo对象，并添加到IList集合中进行后续操作。它的特点是按需读取数据，而不是一次性加载所有数据到内存，因此适用于处理大量数据的情形。 CommandBehavior.CloseConnection , 这是SqlCommand.ExecuteReader方法的一个可选参数，当设置此标志时，在SqlDataReader关闭时，会同时关闭与之关联的SqlConnection。在文章中，作者建议通过设置CommandBehavior.CloseConnection，确保在完成数据读取后能自动关闭数据库连接，从而简化了代码并降低了资源泄漏的风险。

...并掌握依赖注入的实际应用。这款教程结合了理论讲解与动手实践，让用户可以在真实的开发环境中体验如何正确配置DI容器。例如，用户可以通过模拟不同生命周期的场景来观察Singleton、Transient和Scoped三种模式的具体表现，还可以尝试修复一些常见的配置错误，如服务注册遗漏或生命周期设置不当等问题。 此外，微软近期更新了其官方文档，新增了关于ASP.NET Core中DI容器高级特性的章节。这部分内容详细介绍了如何自定义DI容器的行为，包括拦截器机制、动态代理生成以及跨模块的依赖解析策略。这对于构建大型分布式系统尤其有用，因为它允许开发者在不影响现有业务逻辑的前提下，实现更复杂的依赖关系管理。 值得注意的是，谷歌也在其开源项目中大力推广依赖注入的理念。例如，Flutter团队推出了一套名为GetIt的新一代DI库，它不仅支持多种平台（Web、Mobile、Desktop），还提供了更为简洁的API设计。相比传统的Dagger或Hilt，GetIt更适合小型项目或快速原型开发，其轻量化的特点使得开发者能够迅速上手并提升生产力。 与此同时，国内的一些技术社区也开始关注这一领域的发展趋势。例如，InfoQ最近发表了一篇深度解读文章，分析了国内企业在采用DI模式时面临的挑战，特别是如何平衡灵活性与稳定性之间的关系。文章指出，尽管DI能够显著改善代码结构，但在实际落地过程中仍需谨慎权衡，尤其是在高并发场景下，不恰当的配置可能导致资源浪费甚至系统崩溃。 综上所述，无论是国际巨头还是本土企业，都在积极拥抱依赖注入技术，并探索适合自身需求的最佳实践。对于开发者而言，持续关注行业动态和技术演进，及时调整学习方向，无疑是保持竞争力的关键所在。

...以及关键Docker命令之后，我们发现Docker技术在现代云原生应用开发和部署中的地位日益凸显。近日，Docker公司发布了Docker Desktop 4.0版本，进一步优化了开发者体验，提供了对Kubernetes集群更便捷的管理支持，并增强了对macOS Monterey和Windows 11操作系统的兼容性。 此外，随着容器安全问题受到越来越多的关注，Docker也正在强化其安全特性。2022年，Docker宣布将与Snyk等安全工具进行深度集成，以实现容器镜像漏洞扫描及修复的一体化流程。同时，业界也在探索零信任安全模型如何应用于容器领域，以确保容器在整个生命周期内的安全性。 另一方面，考虑到容器编排的重要性，Kubernetes作为主流的容器编排平台，其与Docker的协同使用愈发紧密。通过学习官方文档或社区教程，用户可以深入了解如何利用Docker构建并推送镜像至私有仓库，再由Kubernetes调度器拉取这些镜像以部署复杂的应用服务网格。 综上所述，掌握Docker不仅是了解基础容器技术的关键，而且还需要关注其最新发展动态和技术生态演进，例如新版本特性、安全增强措施以及与Kubernetes等生态系统组件的深度融合。对于希望进一步提升DevOps能力的专业人士来说，持续跟进Docker相关领域的前沿研究与实践案例，无疑能为自身技术栈的丰富与完善提供强大支撑。

...触发通知。也就是说，应用程序可以随时检查文件描述符的状态，然后再根据状态，进行 I/O 操作。 边缘触发：只有在文件描述符的状态发生改变（也就是 I/O 请求达到）时，才发送一次通知。这时候，应用程序需要尽可能多地执行 I/O，直到无法继续读写，才可以停止。如果 I/O 没执行完，或者因为某种原因没来得及处理，那么这次通知也就丢失了。 I/O 多路复用的方法有很多实现方法，我带你来逐个分析一下。 第一种，使用非阻塞 I/O 和水平触发通知，比如使用 select 或者 poll。 根据刚才水平触发的原理，select 和 poll 需要从文件描述符列表中，找出哪些可以执行 I/O ，然后进行真正的网络 I/O 读写。由于 I/O 是非阻塞的，一个线程中就可以同时监控一批套接字的文件描述符，这样就达到了单线程处理多请求的目的。所以，这种方式的最大优点，是对应用程序比较友好，它的 API 非常简单。 但是，应用软件使用 select 和 poll 时，需要对这些文件描述符列表进行轮询，这样，请求数多的时候就会比较耗时。并且，select 和 poll 还有一些其他的限制。 select 使用固定长度的位相量，表示文件描述符的集合，因此会有最大描述符数量的限制。比如，在 32 位系统中，默认限制是 1024。并且，在 select 内部，检查套接字状态是用轮询的方法，再加上应用软件使用时的轮询，就变成了一个 O(n^2) 的关系。 而 poll 改进了 select 的表示方法，换成了一个没有固定长度的数组，这样就没有了最大描述符数量的限制（当然还会受到系统文件描述符限制）。但应用程序在使用 poll 时，同样需要对文件描述符列表进行轮询，这样，处理耗时跟描述符数量就是 O(N) 的关系。 除此之外，应用程序每次调用 select 和 poll 时，还需要把文件描述符的集合，从用户空间传入内核空间，由内核修改后，再传出到用户空间中。这一来一回的内核空间与用户空间切换，也增加了处理成本。 有没有什么更好的方式来处理呢？答案自然是肯定的。 第二种，使用非阻塞 I/O 和边缘触发通知，比如 epoll。既然 select 和 poll 有那么多的问题，就需要继续对其进行优化，而 epoll 就很好地解决了这些问题。 epoll 使用红黑树，在内核中管理文件描述符的集合，这样，就不需要应用程序在每次操作时都传入、传出这个集合。 epoll 使用事件驱动的机制，只关注有 I/O 事件发生的文件描述符，不需要轮询扫描整个集合。 不过要注意，epoll 是在 Linux 2.6 中才新增的功能（2.4 虽然也有，但功能不完善）。由于边缘触发只在文件描述符可读或可写事件发生时才通知，那么应用程序就需要尽可能多地执行 I/O，并要处理更多的异常事件。 第三种，使用异步 I/O（Asynchronous I/O，简称为 AIO）。 在前面文件系统原理的内容中，我曾介绍过异步 I/O 与同步 I/O 的区别。异步 I/O 允许应用程序同时发起很多 I/O 操作，而不用等待这些操作完成。而在 I/O 完成后，系统会用事件通知（比如信号或者回调函数）的方式，告诉应用程序。这时，应用程序才会去查询 I/O 操作的结果。 异步 I/O 也是到了 Linux 2.6 才支持的功能，并且在很长时间里都处于不完善的状态，比如 glibc 提供的异步 I/O 库，就一直被社区诟病。同时，由于异步 I/O 跟我们的直观逻辑不太一样，想要使用的话，一定要小心设计，其使用难度比较高。 工作模型优化 了解了 I/O 模型后，请求处理的优化就比较直观了。 使用 I/O 多路复用后，就可以在一个进程或线程中处理多个请求，其中，又有下面两种不同的工作模型。 第一种，主进程 + 多个 worker 子进程，这也是最常用的一种模型。这种方法的一个通用工作模式就是：主进程执行 bind() + listen() 后，创建多个子进程；然后，在每个子进程中，都通过 accept() 或 epoll_wait() ，来处理相同的套接字。 比如，最常用的反向代理服务器 Nginx 就是这么工作的。它也是由主进程和多个 worker 进程组成。主进程主要用来初始化套接字，并管理子进程的生命周期；而 worker 进程，则负责实际的请求处理。我画了一张图来表示这个关系。 这里要注意，accept() 和 epoll_wait() 调用，还存在一个惊群的问题。换句话说，当网络 I/O 事件发生时，多个进程被同时唤醒，但实际上只有一个进程来响应这个事件，其他被唤醒的进程都会重新休眠。 其中，accept() 的惊群问题，已经在 Linux 2.6 中解决了； 而 epoll 的问题，到了 Linux 4.5 ，才通过 EPOLLEXCLUSIVE 解决。 为了避免惊群问题， Nginx 在每个 worker 进程中，都增加一个了全局锁（accept_mutex）。这些 worker 进程需要首先竞争到锁，只有竞争到锁的进程，才会加入到 epoll 中，这样就确保只有一个 worker 子进程被唤醒。 不过，根据前面 CPU 模块的学习，你应该还记得，进程的管理、调度、上下文切换的成本非常高。那为什么使用多进程模式的 Nginx ，却具有非常好的性能呢？ 这里最主要的一个原因就是，这些 worker 进程，实际上并不需要经常创建和销毁，而是在没任务时休眠，有任务时唤醒。只有在 worker 由于某些异常退出时，主进程才需要创建新的进程来代替它。 当然，你也可以用线程代替进程：主线程负责套接字初始化和子线程状态的管理，而子线程则负责实际的请求处理。由于线程的调度和切换成本比较低，实际上你可以进一步把 epoll_wait() 都放到主线程中，保证每次事件都只唤醒主线程，而子线程只需要负责后续的请求处理。 第二种，监听到相同端口的多进程模型。在这种方式下，所有的进程都监听相同的接口，并且开启 SO_REUSEPORT 选项，由内核负责将请求负载均衡到这些监听进程中去。这一过程如下图所示。 由于内核确保了只有一个进程被唤醒，就不会出现惊群问题了。比如，Nginx 在 1.9.1 中就已经支持了这种模式。 不过要注意，想要使用 SO_REUSEPORT 选项，需要用 Linux 3.9 以上的版本才可以。 C1000K 基于 I/O 多路复用和请求处理的优化，C10K 问题很容易就可以解决。不过，随着摩尔定律带来的服务器性能提升，以及互联网的普及，你并不难想到，新兴服务会对性能提出更高的要求。 很快，原来的 C10K 已经不能满足需求，所以又有了 C100K 和 C1000K，也就是并发从原来的 1 万增加到 10 万、乃至 100 万。从 1 万到 10 万，其实还是基于 C10K 的这些理论，epoll 配合线程池，再加上 CPU、内存和网络接口的性能和容量提升。大部分情况下，C100K 很自然就可以达到。 那么，再进一步，C1000K 是不是也可以很容易就实现呢？这其实没有那么简单了。 首先从物理资源使用上来说，100 万个请求需要大量的系统资源。比如， 假设每个请求需要 16KB 内存的话，那么总共就需要大约 15 GB 内存。 而从带宽上来说，假设只有 20% 活跃连接，即使每个连接只需要 1KB/s 的吞吐量，总共也需要 1.6 Gb/s 的吞吐量。千兆网卡显然满足不了这么大的吞吐量，所以还需要配置万兆网卡，或者基于多网卡 Bonding 承载更大的吞吐量。 其次，从软件资源上来说，大量的连接也会占用大量的软件资源，比如文件描述符的数量、连接状态的跟踪（CONNTRACK）、网络协议栈的缓存大小（比如套接字读写缓存、TCP 读写缓存）等等。 最后，大量请求带来的中断处理，也会带来非常高的处理成本。这样，就需要多队列网卡、中断负载均衡、CPU 绑定、RPS/RFS（软中断负载均衡到多个 CPU 核上），以及将网络包的处理卸载（Offload）到网络设备（如 TSO/GSO、LRO/GRO、VXLAN OFFLOAD）等各种硬件和软件的优化。 C1000K 的解决方法，本质上还是构建在 epoll 的非阻塞 I/O 模型上。只不过，除了 I/O 模型之外，还需要从应用程序到 Linux 内核、再到 CPU、内存和网络等各个层次的深度优化，特别是需要借助硬件，来卸载那些原来通过软件处理的大量功能。 C10M 显然，人们对于性能的要求是无止境的。再进一步，有没有可能在单机中，同时处理 1000 万的请求呢？这也就是 C10M 问题。 实际上，在 C1000K 问题中，各种软件、硬件的优化很可能都已经做到头了。特别是当升级完硬件（比如足够多的内存、带宽足够大的网卡、更多的网络功能卸载等）后，你可能会发现，无论你怎么优化应用程序和内核中的各种网络参数，想实现 1000 万请求的并发，都是极其困难的。 究其根本，还是 Linux 内核协议栈做了太多太繁重的工作。从网卡中断带来的硬中断处理程序开始，到软中断中的各层网络协议处理，最后再到应用程序，这个路径实在是太长了，就会导致网络包的处理优化，到了一定程度后，就无法更进一步了。 要解决这个问题，最重要就是跳过内核协议栈的冗长路径，把网络包直接送到要处理的应用程序那里去。这里有两种常见的机制，DPDK 和 XDP。 第一种机制，DPDK，是用户态网络的标准。它跳过内核协议栈，直接由用户态进程通过轮询的方式，来处理网络接收。 说起轮询，你肯定会下意识认为它是低效的象征，但是进一步反问下自己，它的低效主要体现在哪里呢？是查询时间明显多于实际工作时间的情况下吧！那么，换个角度来想，如果每时每刻都有新的网络包需要处理，轮询的优势就很明显了。比如： 在 PPS 非常高的场景中，查询时间比实际工作时间少了很多，绝大部分时间都在处理网络包； 而跳过内核协议栈后，就省去了繁杂的硬中断、软中断再到 Linux 网络协议栈逐层处理的过程，应用程序可以针对应用的实际场景，有针对性地优化网络包的处理逻辑，而不需要关注所有的细节。 此外，DPDK 还通过大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制，优化网络包的处理效率。 第二种机制，XDP（eXpress Data Path），则是 Linux 内核提供的一种高性能网络数据路径。它允许网络包，在进入内核协议栈之前，就进行处理，也可以带来更高的性能。XDP 底层跟我们之前用到的 bcc-tools 一样，都是基于 Linux 内核的 eBPF 机制实现的。 XDP 的原理如下图所示： 你可以看到，XDP 对内核的要求比较高，需要的是 Linux 4.8 以上版本，并且它也不提供缓存队列。基于 XDP 的应用程序通常是专用的网络应用，常见的有 IDS（入侵检测系统）、DDoS 防御、 cilium 容器网络插件等。 总结 C10K 问题的根源，一方面在于系统有限的资源；另一方面，也是更重要的因素，是同步阻塞的 I/O 模型以及轮询的套接字接口，限制了网络事件的处理效率。Linux 2.6 中引入的 epoll ，完美解决了 C10K 的问题，现在的高性能网络方案都基于 epoll。 从 C10K 到 C100K ，可能只需要增加系统的物理资源就可以满足；但从 C100K 到 C1000K ，就不仅仅是增加物理资源就能解决的问题了。这时，就需要多方面的优化工作了，从硬件的中断处理和网络功能卸载、到网络协议栈的文件描述符数量、连接状态跟踪、缓存队列等内核的优化，再到应用程序的工作模型优化，都是考虑的重点。 再进一步，要实现 C10M ，就不只是增加物理资源，或者优化内核和应用程序可以解决的问题了。这时候，就需要用 XDP 的方式，在内核协议栈之前处理网络包；或者用 DPDK 直接跳过网络协议栈，在用户空间通过轮询的方式直接处理网络包。 当然了，实际上，在大多数场景中，我们并不需要单机并发 1000 万的请求。通过调整系统架构，把这些请求分发到多台服务器中来处理，通常是更简单和更容易扩展的方案。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_23864697/article/details/114626793。 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。

...先我们来回顾一下软件生命周期中各个阶段的成本消耗占比。以下是来一个知名统计机构的分析报告。我们可以看到占比最大的是维护部分，对于这一部分的简化将最具有全局意义。 我曾经开发过一个设备管理系统，移动运营商通过这个系统来管理移动设备，实现包括设备的自动注册、固件和软件的同步等管理功能。这些功能是通过一些管理系统与移动设备间的预定义的交互协议来完成的。 电信专家们会根据业务场景及需求来调整和新增这些交互协议。起初我们采用了一种容易实现的方式，即团队中的软件工程会根据电信专家的说明，将协议实现为对应代码。 之后我们很快发现这样的方式，让我们的工作变得没那么简单。 “I believe that the hardest part of software projects, the most common source of project failure, is communication with the customers and users of that software.” –Martin Fowler 正如软件开发大师 MartinFowler 提到的，“沟通”往往是导致软件项目失败的主要原因。前面这个项目最大的问题是在系统上线后的运行维护阶段，电信专家和开发工程师之间会不断就新的协议修改和增加进行持续的沟通，而他们的领域知识和词汇都有很大的差别，这会大大影响沟通的效率。因此这期间系统的运行维护（协议的修改）变得十分艰难，不仅协议更新上线时间慢，而且由于软件工程对于电信协议理解程度有限，很多问题都要在实际上线使用后才能被电信专家发现，导致了很多的交换和反复。 针对上面提到的问题，后来我们和电信专家一起设计了一种协议设计语言（并提供可视化的工具），这种设计语言使用的电信专家所熟悉的词汇。然后通过一个类似于编译器的程序将电信专家定义好的协议模型转换为内存中的 Java 结构。这样整个项目的运行和维护就变得简单高效了，省去了低效的交流和不准确人工转换。 我们可以看到一开始按电信专家的说明直接实现协议是更为容易的办法，但就整个软件生命周期来看却并不是一个简单高效的方法。 永远不要停止编码 架构师也是程序员，代码是软件的最终实现形态，停止编程会逐渐让你忘记作为程序员的感受，更重要的是忘记其中的“痛”，从而容易产生一些不切实际的设计。 大家可能听说过在 Amazon，高级副总裁级别的 Distinguish Engineer（如：James Gosling，Java 之父），他们每年的编码量也非常大，常在 10 万行以上。 风险优先 架构设计很重要的一点是识别可能存在的风险，尤其是非功能性需求实现的风险。因为这些风险往往没有功能性需求这么容易在初期被发现，但修正的代价通常要比修正功能性需求大非常多，甚至可能导致项目的失败，前面我们也提到了非功能性需求决定了架构，如数据一致性要求、响应延迟要求等。 我们应该通过原型或在早期的迭代中确认风险能够通过合理的架构得以解决。 绝对不要把风险放到最后，就算是一个项目要失败也要让它快速失败，这也是一种敏捷。 从“问题”开始，而不是“技术” 技术人员对于新技术的都有着一种与身俱来的激情，总是乐于去学习新技术，同时也更有激情去使用新技术。但是这也同样容易导致一个通病，就是“当我们有一个锤子的时候看什么都是钉子”，使用一些不适合的技术去解决手边的问题，常常会导致简单问题复杂化。 我曾经的一个团队维护过这样一个简单的服务，起初就是一个用 MySQL 作数据存储的简单服务，由团队的一个成员来开发和维护。后来，这位成员对当时新出的 DynamoDB 产生了兴趣，并学习了相关知识。 然后就发生下面这样的事： 用DynamoDB替换了MySQL。 很快发现DynamoDB并不能很好的支持事务特性，在当时只有一个性能极差的客户端类库来支持事物，由于采用客户端方式，引入了大量的额外交互，导致性能差别达7倍之多。这时候，这个同学就采用了当时在NoSQL领域广泛流行的最终一致技术，通过一个Pub-Sub消息队列来实现最终一致（即当某对象的值发生改变后会产生一个事件，然后关注这一改变的逻辑，就会订阅这个通知，并改变于其相关数据，从而实现不同数据的最终一致）。 接着由于DynamoDB无法提供SQL那样方便的查询机制，为了实现数据分析就又引入了EMR/MapReduceJob。 到此，大家可以看到实现一样的功能，但是复杂性大大增加，维护工作也由一个人变成了一个团队。 过度忙碌使你落后 对于 IT 人而言忙碌已成为了习惯，加班常挂在嘴边。“996”工作制似乎也变成了公司高效的标志。而事实上过度的忙碌使你落后。经常遇见一些朋友，在一个公司没日没夜的干了几年，没有留一点学习时间给自己。几年之后倒是对公司越来越“忠诚”了，但忙碌的工作同时也导致了没有时间更新知识，使得自己已经落后了，连跳槽的能力和勇气都失去了。 过度忙碌会导致没有时间学习和更新自己的知识，尤其在这个高速发展的时代。我在工作经历中发现过度繁忙通常会带来以下问题： 缺乏学习导致工作能力没有提升，而面对的问题却变得日益复杂。 技术和业务上没有更大的领先优势，只能被动紧紧追赶。试想一下，要是你都领先同行业五年了，还会在乎通过加班来早一个月发布吗？ 反过来上面这些问题会导致你更加繁忙，进而更没有时间提高自己的技术技能，很快就形成了一个恶性循环。 练过健身的朋友都知道，光靠锻炼是不行的，营养补充和锻炼同样重要。个人技术成长其实也一样，实践和学习是一样重要的，当你在一个领域工作了一段时间以后，工作对你而言就主要是实践了，随着你对该领域的熟悉，能学习的到技术会越来越少。所以每个技术人员都要保证充足的学习时间，否则很容易成为井底之蛙，从而陷入前面提到的恶性循环。 最后，以伟大诗人屈原的诗句和大家共勉：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索“。希望我们大家都可以不忘初心，保持匠心！ 作者简介： 蔡超，Mobvista 技术 VP 兼首席架构师，SpotMax 云服务创始人。拥有超过 15 年的软件开发经验，其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师/首席软件架构师。2017 年加入 Mobvista，任公司技术副总裁及首席架构师，领导公司的数字移动营销平台的开发，该平台完全建立于云计算技术之上，每天处理来自全球不同 region 的超过 600 亿次的请求。 在加入 Mobvista 之前，曾任亚马逊全球直运平台首席架构师，亚马逊（中国）首席架构师，曾领导了亚马逊的全球直运平台的开发，并领导中国团队通过 AI 及云计算技术为中国客户打造更好的本地体验；曾任 HP（中国）移动设备管理系统首席软件架构师，该系统曾是全球最大的无线设备管理系统（OMA DM）（客户包括中国移动，中国联通，中国电信等）；曾任北京天融信网络安全技术公司，首席软件架构师，领导开发的网络安全管理系统（TopAnalyzer）至今仍被政府重要部门及军队广为采用，该系统也曾成功应用于 2008 北京奥运，2010 上海世博等重要事件的网络安全防护。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Honnyee/article/details/111896981。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...高可用、低成本、安全应用的能力 – 在工作上或社区中得到尊重和认可 – 可以把认证放到简历中，linkedin中整合了AWS认证徽章 对企业雇主 – 具备AWS上服务和工具的使用的认可 – 客户认可，降低AWS项目实施风险 – 增加客户满意度 3.3 再认证模式 因为AWS的服务在更新，因此每两年要重新认证（证件的有效期2年），再次参加考试时，题目、时间将会更少，且认证费用更低 3.4 助理架构师认证的知识领域 四大知识域 1 设计：高可用、高效率、可容错低、可扩展的系统 2 实施和部署：强调部署操作能力 3 数据安全性：在部署操作时，始终保持数据保存和传输的安全 4 排除故障：在系统出现问题时，可以快速找到问题并解决问题 知识权重 - 设计：60%的题目 - 实施和部署：10%的题目 - 数据安全：20%的题目 - 排除故障：10%的题目 PS：考试不会按照上面的次序、考试不会注明考试题目的分类 3.5 认证过程 需要在网上注册，找到距离家里比较近的地方考试（考点） 到了现场需要携带身份证，证明自己 并不允许带手机入场 证件上必须有照片 签署NDA保证不会泄露考题 考试中心的电脑中考试（80分钟，55个考题） 考试后马上知道分数和是否通过（不会看到每道题目是否正确） 通过后的成绩、认证证书等将发到email邮箱中 3.6 考试机制 助理级别考试的重点是：单一服务和小规模的组合服务的掌握程度 所有题目都是选择题（多选或单选） 不惩罚打错，所以留白没意义，可以猜一个 55道题 可以给不确定的题目打标签，没提交前都可以回来改答案 3.7 题目示例 单选题 多选题（会告诉你有多少个答案） 汇总查看答案以及mark（标记） 4 AWS架构的7大设计原则 4.1 松耦合 松耦合是容错、运维自动扩容的基础，在设计上应该尽量减少模块间的依赖性，将不会成为未来应用调整、发展的阻碍 松耦合模式的情况 不要标示（依赖）特定对象，依赖特定对象耦合性将非常高 – 使用负载均衡器 – 域名解析 – 弹性IP – 可以动态找到配合的对象，为松耦合带来方便，为应用将来的扩展带来好处 不要依赖其他模块的正确处理或及时的处理 – 使用尽量使用异步的处理，而不是同步的（SQS可以帮到用户） 4.2 模块出错后工作不会有问题 问问某个模块出了问题，应用会怎么样？ 在设计的时候，在出了问题会有影响的模块，进行处理，建立自动恢复性 4.3 实现弹性 在设计上，不要假定模块是正常的、始终不变的 – 可以配合AutoScaling、EIP和可用区AZ来满足 允许模块的失败重启 – 无状态设计比有状态设计好 – 使用ELB、云监控去检测“实例”运行状态 有引导参数的实例（实现自动配置） – 例如：加入user data在启动的时候，告知它应该做的事情 在关闭实例的时候，保存其配置和个性化 – 例如用DynamoDB保存session信息 弹性后就不会为了超配资源而浪费钱了 4.4 安全是整体的事，需要在每个层面综合考虑 基础架构层 计算/网络架构层 数据层 应用层 4.5 最小授权原则 只付于操作者完成工作的必要权限 所有用户的操作必须授权 三种类型的权限能操作AWS – 主账户 – IAM用户 – 授权服务(主要是开发的app） 5 设计：高可用、高效率、可容错、可扩展的系统 本部分的目标是设计出高可用、高效率低成本、可容错、可扩展的系统架构 - 高可用 – 了解AWS服务自身的高可靠性（例如弹性负载均衡）—-因为ELB是可以多AZ部署的 – 用好这些服务可以减少可用性的后顾之忧 - 高效率(低成本) – 了解自己的容量需求，避免超额分配 – 利用不同的价格策略，例如：使用预留实例 – 尽量使用AWS的托管服务（如SNS、SQS） - 可容错 – 了解HA和容错的区别 – 如果说HA是结果，那么容错则是保障HA的一个重要策略 – HA强调系统不要出问题，而容错是在系统出了问题后尽量不要影响业务 - 可扩展性 – 需要了解AWS哪些服务自身就可以扩展，例如SQS、ELB – 了解自动伸缩组（AS） 运用好 AWS 7大架构设计原则的：松耦合、实现弹性 6 实施和部署设计 本部分的在设计的基础上找到合适的工具来实现 对比第一部分“设计”，第一章主要针对用什么，而第二章则讨论怎么用 主要考核AWS云的核心的服务目录和核心服务，包括： 计算机和网络 – EC2、VPC 存储和内容分发 – S3、Glacier 数据库相关分类 – RDS 部署和管理服务 – CloudFormation、CloudWatch、IAM 应用服务 – SQS、SNS 7 数据安全 数据安全的基础，是AWS责任共担的安全模型模型，必须要读懂 数据安全包括4个层面：基础设施层、计算/网络层、数据层、应用层 - 基础设施层 1. 基础硬件安全 2. 授权访问、流程等 - 计算/网络层 1. 主要靠VPC保障网络（防护、路由、网络隔离、易管理） 2. 认识安全组和NACLs以及他们的差别 安全组比ACL多一点，安全组可以针对其他安全组，ACL只能针对IP 安全组只允许统一，ACL可以设置拒绝 安全组有状态！很重要（只要一条入站规则通过，那么出站也可以自动通过），ACL没有状态（必须分别指定出站、入站规则） 安全组的工作的对象是网卡（实例）、ACL工作的对象是子网 认识4种网关，以及他们的差别 共有4种网关，支撑流量进出VPC internet gatway：互联网的访问 virtual private gateway：负责VPN的访问 direct connect：负责企业直连网络的访问 vpc peering：负责VPC的peering的访问 数据层 数据传输安全 – 进入和出AWS的安全 – AWS内部传输安全 通过https访问API 链路的安全 – 通过SSL访问web – 通过IP加密访问VPN – 使用直连 – 使用OFFLINE的导入导出 数据的持久化保存 – 使用EBS – 使用S3访问 访问 – 使用IAM策略 – 使用bucket策略 – 访问控制列表 临时授权 – 使用签名的URL 加密 – 服务器端加密 – 客户端加密 应用层 主要强调的是共担风险模型 多种类型的认证鉴权 给用户在应用层的保障建议 – 选择一种认证鉴权机制（而不要不鉴权） – 用安全的密码和强安全策略 – 保护你的OS（如打开防火墙） – 用强壮的角色来控制权限（RBAC） 判断AWS和用户分担的安全中的标志是，哪些是AWS可以控制的，那些不能，能的就是AWS负责，否则就是用户（举个例子：安全组的功能由AWS负责—是否生效，但是如何使用是用户负责—自己开放所有端口跟AWS无关） AWS可以保障的 用户需要保障的 工具与服务 操作系统 物理内部流程安全 应用程序 物理基础设施 安全组 网络设施 虚拟化设施 OS防火墙 网络规则 管理账号 8 故障排除 问题经常包括的类型： - EC2实例的连接性问题 - 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 - 服务使用限制问题 8.1 EC2实例的连接性问题 经常会有多个原因造成无法连接 外部VPC到内部VPC的实例 – 网关（IGW–internet网关、VPG–虚拟私有网关）的添加问题 – 公司网络到VPC的路由规则设置问题 – VPC各个子网间的路由表问题 – 弹性IP和公有IP的问题 – NACLs（网络访问规则） – 安全组 – OS层面的防火墙 8.2 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 注意EBS或EC2没有任何强绑定关系 – EBS是可以从旧实例上分离的 – 如有必要尽快做 将EBS卷挂载到新的、健康的实例上 执行流程可以针对恢复没有工作的启动卷（boot volume） – 将root卷分离出来 – 像数据一样挂载到其他实例 – 修复文件 – 重新挂载到原来的实例中重新启动 8.3 服务使用限制问题 AWS有很多软性限制 – 例如AWS初始化的时候，每个类型的EBS实例最多启动20个 还有一些硬性限制例如 – 每个账号最多拥有100个S3的bucket – …… 别的服务限制了当前服务 – 例如无法启动新EC2实例，原因可能是EBS卷达到上限 – Trusted Advisor这个工具可以根据服务水平的不同给出你一些限制的参考（从免费试用，到商业试用，和企业试用的建议） 常见的软性限制 公共的限制 – 每个用户最多创建20个实例，或更少的实例类型 – 每个区域最多5个弹性ip – 每个vpc最多100个安全组 – 最多20个负载均衡 – 最多20个自动伸缩组 – 5000个EBS卷、10000个快照，4w的IOPS和总共20TB的磁盘 – …更多则需要申请了 你不需要记住限制 – 知道限制，并保持数值敏感度就好 – 日后遇到问题时可以排除掉软限制的相关的问题 9. 总结 9.1 认证的主要目标是： 确认架构师能否搜集需求，并且使用最佳实践，在AWS中构建出这个系统 是否能为应用的整个生命周期给出指导意见 9.2 希望架构师(助理或专家级)考试前的准备： 深度掌握至少1门高级别语言（c，c++，java等） 掌握AWS的三份白皮书 – aws概览 – aws安全流程 – aws风险和应对 – 云中的存储选项 – aws的架构最佳实践 按照客户需求，使用AWS组件来部署混合系统的经验 使用AWS架构中心网站了解更多信息 9.3 经验方面的建议 助理架构师 – 至少6个月的实际操作经验、在AWS中管理生产系统的经验 – 学习过AWS的基本课程 专家架构师 – 至少2年的实际操作经验、在AWS中管理多种不同种类的复杂生产系统的经验（多种服务、动态伸缩、高可用、重构或容错） – 在AWS中执行构建的能力，架构的高级概念能力 9.4 相关资源 认证学习的资源地址 - 可以自己练习，模拟考试需要付费的 接下来就去网上报名参加考试 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/QXK2001/article/details/51292402。 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。

...代的来临，企业级客户应用部署的范围也从传统数据中心扩展至公有云、私有云乃至混合云模式，其应用服务的复杂性和多样性随之快速上升，由此也带来了一系列巨大的挑战。所以，如何让上云更简单、更高效、更安全，更贴近业务，成为业界共同思考和关注的话题。 在此背景下，今年8月8日，华云数据正式发布了国产通用型云操作系统安超OS，这是一款具有应用创新特性的轻量级云创新平台，拥有全栈、安全、创新、无厂商锁定的特性，能够真正让政府和企业客户通过简单便捷的操作实现云部署和数字化转型。 更为关键的是，安超OS还是构建于生态开放基础之上的云操作系统，这让更多的合作伙伴也能借助这一创新的平台，和华云数据一起赋能数字中国，共同走向成功。因此，国产通用型云操作系统安超OS的发布，对于中国政府和企业更好的实现上云、应用云、管理云、优化云，无疑具有十分重要的价值和意义。 从这个角度来说，安超OS的“一小步”，也正是中国云的“一大步”。 安超OS应运而生背后 众所周知，随着数据量的不断增长和对IT系统安全性、可控性要求的不断提升，越来越多的企业发现无法通过单一的公有云或者私有云服务，满足其所有的工作负载和业务创新需求，特别是在中国这种情况更加的明显。 华云数据集团董事长、总裁许广彬 一方面，目前中国企业现有的IT基础设施架构，让他们很难“一步上公有云”，这也决定了私有云仍然会成为众多政府和企业在未来相当长一段时间采用云服务的主流模式。 来自IDC的数据从一个侧面也证实了这一现状，数据显示仅2018年中国的私有云IT基础设施架构市场的相关支出就增长了49.2%，同时过去6年中国在这方面支出的增长速度更是远高于全球市场，预测2023年中国将成为全球最大的私有云IT基础架构市场。 另一方面，无论是传统的私有云还是公有云厂商的专有云，同样也很难满足中国企业的具体需求。比如，传统私有云的定制化尽管满足了行业企业客户复杂的IT环境和利旧的需求，但存在碎片化、不可进化的问题，也无法达到公有云启用便捷、功能不断进化、统一运维、按需付费的消费级体验，成为传统私有云规模化增长的掣肘。 当然，过去几年国内外公有云巨头也纷纷推出面向私有云市场的专有云产品，但其设计思路是以公有云为核心，其价值更多在于公有云服务在防火墙内的延伸，其初衷是“将数据迁移到中心云上”，这同样不适合，更难以匹配中国企业希望“将云移动到数据上”的最终目标。 正是源于这些客户“痛点”和市场现状，让华云数据产生了打造一款通用型云操作系统的想法。今年3月1日，华云数据宣布对超融合软件厂商Maxta全部资产完成了合法合规收购。至此，华云数据将独家拥有Maxta的包括产品技术、专利软著、品牌、市场在内的全球范围的资产所有权。 在此基础上，华云数据又把Maxta与华云自身的优势产品相融合，正式推出了安超OS国产通用型云操作系统，并在国产化与通用型方向做了三个方面的重要演进： 首先，兼容国产服务器、CPU、操作系统。安超OS对代码进行了全新的架构扩展，创建并维护新的一套代码分支，从源码级完成众多底层的对国产服务器、CPU、操作系统的支持。 其次，扩展通用型云操作系统的易用性。安超OS以VM为核心做为管理理念，以业务应用的视觉管理基础设施，为云操作系统开发了生命周期管理系统（LCM），提供像服务器操作系统的光盘ISO安装方式，可以30分钟完成云操作系统的搭建，并具备一键集群启停、一键日志收集、一键运维巡检业务等通用型云操作系统所必备的易用性功能。 最后，增强国内行业、企业所需的安全性。安超OS的所有源代码都通过了相关部门的安全检查，确保没有“后门”等漏洞，杜绝安全隐患，并且通过了由中国数据中心联盟、云计算开源产业联盟组织，中国信息通信研究院（工信部电信研究院）测试评估的可信云认证。 不难看出，安超OS不仅具有全球领先的技术，同时又充分满足中国市场和中国客户的需求。正如华云数据集团董事长、总裁许广彬所言：“唯改革者进，唯创新者强，华云数据愿意用全球视野推动中国云计算发展，用云创新驱动数字经济挺进新纵深，植根中国，奉献中国，引领中国，腾飞中国。” 五大维度解读安超OS 那么，什么是云操作系统？安超OS通用型云操作系统又有什么与众不同之处呢? 华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠 在华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠看来，云操作系统是基于服务器操作系统，高度的融合了基础设施的资源，实现了资源弹性伸缩扩展，以及具备运维自动化智能化等云计算的特点。同时，云操作系统具有和计算机操作系统一样的高稳定性，高性能，高易用性等特征。 但是，相比计算机操作系统，云计算的操作系统会更为复杂，属于云计算后台数据中心的整体管理运营系统，是构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和PC操作系统、中间件、数据库等基础软件之上的、管理海量的基础硬件、软件资源的云平台综合管理系统。 更为关键的是，和国内外很多基础设备厂商基于自已的产品与理解推出了云操作系统不同，安超OS走的是通用型云操作系统的技术路线，它不是采用软硬件一体的封闭或半封闭的云操作系统平台，所以这也让安超OS拥有安全稳定、广泛兼容、业务优化、简洁运维、高性价比方面的特性，具体而言： 一是，在安全稳定方面，安超OS采用全容错架构设计，从数据一致性校验到磁盘损坏，从节点故障到区域性灾难，提供端到端的容错和灾备方案，为企业构筑高可用的通用型云环境，为企业的业务运营提供坚实与安全可靠的基础平台。 二是，在广泛兼容方面，安超OS所有产品技术、专利软著、品牌都拥有国内自主权，符合国家相关安全自主可信的规范要求，无服务器硬件锁定，支持国内外主流品牌服务器，同时适配大多数芯片、操作系统和中间件，支持利旧与升级，更新硬件时无需重新购买软件，为企业客户提供显著的投资保护，降低企业IT成本。 三是，在业务优化方面，安超OS具备在同一集群内提供混合业务负载的独特能力，可在一套安超OS环境内实现不同业务的优化：为每类应用定制不同的存储数据块大小，优化应用读写效率，提供更高的业务性能；数据可按组织架构逻辑隔离，部门拥有独立的副本而无需新建一套云环境，降低企业IT的成本与复杂度；数据重构优先级保证关键业务在故障时第一时间恢复，也能避免业务链启动错误的场景出现。 四是，在简捷运维方面，安超OS是一款轻量级云创新平台，其所有管理策略以虚拟机和业务为核心，不需要配置或管理卷、LUN、文件系统、RAID等需求，从根本上简化了云操作系统的管理。通过标准ISO安装，可实现30分钟平台极速搭建，1分钟业务快速部署，一键集群启停与一键运维巡检。降低企业IT技术门槛，使IT部门从技术转移并聚焦于业务推进和变革，助力企业实现软件定义数据中心。 五是，在高性价比方面，安超OS在设计之初，华云数据就考虑到它是一个小而美、大而全的产品，所以给客户提供组件化授权，方便用户按需购买，按需使用，避免一次性采购过度，产生配置浪费。并且安超OS提供在线压缩等容量优化方案，支持无限个数无损快照，无硬件绑定，支持License迁移。 由此可见，安超OS通用型云操作系统的本质，其实就是一款以安全可信为基础，以业务优化为核心的轻量级云创新平台，能够让中国政府和企业在数字化转型中，更好的发挥云平台的价值，同时也能有效的支持他们的业务创新。 生态之上的云操作系统 纵观IT发展的过程，每个时代都离不开通用型操作系统：在PC时代，通用型操作系统是Windows、Linux；在移动互联时代，通用型操作系统是安卓(Android)，而这些通用型操作系统之所以能够成功，背后其实也离不开生态的开放和壮大。 如果以此类比的话，生态合作和生态开放同样也是华云安超OS产品的核心战略，这也让安超OS超越了传统意义上的云创新平台，是一款架构于生态开放之上的云操作系统。 华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜 据华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜介绍，目前华云数据正与业内众多合作伙伴建立了生态合作关系，覆盖硬件、软件、芯片、应用、方案等多个领域，通过生态合作，华云数据希望进一步完善云数据中心的产业链生态，与合作伙伴共建云计算生态圈。 其中，在基础架构方面，华云数据与飞腾、海光、申威等芯片厂商以及中标麒麟、银河麒麟等国产操作系统实现了互认证，与VMware、Dell EMC、广达、浪潮、曙光、长城、Citrix、Veeam、SevOne、XSKY、锐捷网络、上海仪电、NEXIFY等多家国内外知名IT厂商达成了战略合作，共同为中国政企用户提供基于云计算的通用行业解决方案与垂直行业解决方案，助推用户上云实现创新加速模式。 同时，在解决方案方面，华云数据也一直在完善自身的产业链，建立最广泛的生态体系。例如，PaaS平台领域的合作伙伴包括灵雀云、Daocloud、时速云、优创联动、长城超云、蓝云、星环科技、华夏博格、时汇信息、云赛、热璞科技、思捷、和信创天、酷站科技、至臻科技达成合作关系；数据备份领域有金蝶、爱数、Veeam、英方云、壹进制；安全领域有亚信安全、江南安全、绿盟、赛亚安全、默安科技；行业厂商包括善智互联、蓝美视讯、滴滴、天港集团、航天科工等合作伙伴，由此形成了非常有竞争力的整体解决方案。 不仅如此，华云数据与众多生态厂家共同完成了兼容性互认证测试，构建了一个最全面的基础架构生态体系，为推出的国产通用型云操作系统提供了一个坚实的基础。也让该系统提高了其包括架构优化能力、技术研发能力、资源整合能力、海量运营能力在内的综合能力，为客户提供稳定、可靠的上云服务，赋能产业变革。 值得一提的是，华云数据还发布了让利于合作伙伴的渠道合作策略，通过和合作伙伴的合作共赢，华云数据希望将安超OS推广到国内的全行业，让中国企业都能用上安全、放心的国产通用型云操作系统，并让安超OS真正成为未来中国企业上云的重要推手。 显而易见，数字化的转型与升级，以及数字经济的落地和发展，任重而道远，艰难而伟大，而华云数据正以安超OS云操作系统为核心构建的新生态模式和所释放的新能力，不仅会驱动华云数据未来展现出更多的可能性，激发出更多新的升维竞争力，更将会加速整个中国政府和企业的数字化转型步伐。 全文总结，在云计算落地中国的过程中，华云数据既是早期的探索者，也是落地的实践者，更是未来的推动者。特别是安超OS云操作系统的推出，背后正是华云凭借较强的技术驾驭能力，以及对中国企业用户痛点的捕捉，使得华云能够走出一条差异化的创新成长之路，也真正重新定义了“中国云”未来的发展壮大之路。 申耀的科技观察，由科技与汽车跨界媒体人申斯基（微信号：shenyao）创办，16年媒体工作经验，拥有中美两地16万公里自驾经验，专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/W5AeN4Hhx17EDo1/article/details/99899011。 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。

...跳转 XSS 有一些场景是后端需要对一个传进来的待跳转的 URL 参数进行一个 302 跳转，可能其中会带有一些用户的敏感（cookie）信息。如果服务器端做302 跳转，跳转的地址来自用户的输入，攻击者可以输入一个恶意的跳转地址来执行脚本。 这时候需要通过以下方式来防止这类漏洞： 对待跳转的 URL 参数做白名单或者某种规则过滤 后端注意对敏感信息的保护, 比如 cookie 使用来源验证。 CSRF CSRF（Cross-Site Request Forgery），中文名称：跨站请求伪造攻击 那么 CSRF 到底能够干嘛呢？你可以这样简单的理解：攻击者可以盗用你的登陆信息，以你的身份模拟发送各种请求。攻击者只要借助少许的社会工程学的诡计，例如通过 QQ 等聊天软件发送的链接(有些还伪装成短域名，用户无法分辨)，攻击者就能迫使 Web 应用的用户去执行攻击者预设的操作。例如，当用户登录网络银行去查看其存款余额，在他没有退出时，就点击了一个 QQ 好友发来的链接，那么该用户银行帐户中的资金就有可能被转移到攻击者指定的帐户中。 所以遇到 CSRF 攻击时，将对终端用户的数据和操作指令构成严重的威胁。当受攻击的终端用户具有管理员帐户的时候，CSRF 攻击将危及整个 Web 应用程序。 CSRF 原理 下图大概描述了 CSRF 攻击的原理，可以理解为有一个小偷在你配钥匙的地方得到了你家的钥匙，然后拿着要是去你家想偷什么偷什么。 csrf原理 完成 CSRF 攻击必须要有三个条件： 用户已经登录了站点 A，并在本地记录了 cookie 在用户没有登出站点 A 的情况下（也就是 cookie 生效的情况下），访问了恶意攻击者提供的引诱危险站点 B (B 站点要求访问站点A)。 站点 A 没有做任何 CSRF 防御 你也许会问：「如果我不满足以上三个条件中的任意一个，就不会受到 CSRF 的攻击」。其实可以这么说的，但你不能保证以下情况不会发生： 你不能保证你登录了一个网站后，不再打开一个 tab 页面并访问另外的网站，特别现在浏览器都是支持多 tab 的。 你不能保证你关闭浏览器了后，你本地的 cookie 立刻过期，你上次的会话已经结束。 上图中所谓的攻击网站 B，可能是一个存在其他漏洞的可信任的经常被人访问的网站。 预防 CSRF CSRF 的防御可以从服务端和客户端两方面着手，防御效果是从服务端着手效果比较好，现在一般的 CSRF 防御也都在服务端进行。服务端的预防 CSRF 攻击的方式方法有多种，但思路上都是差不多的，主要从以下两个方面入手： 正确使用 GET，POST 请求和 cookie 在非 GET 请求中增加 token 一般而言，普通的 Web 应用都是以 GET、POST 请求为主，还有一种请求是 cookie 方式。我们一般都是按照如下规则设计应用的请求： GET 请求常用在查看，列举，展示等不需要改变资源属性的时候（数据库 query 查询的时候） POST 请求常用在 From 表单提交，改变一个资源的属性或者做其他一些事情的时候（数据库有 insert、update、delete 的时候） 当正确的使用了 GET 和 POST 请求之后，剩下的就是在非 GET 方式的请求中增加随机数，这个大概有三种方式来进行： 为每个用户生成一个唯一的 cookie token，所有表单都包含同一个伪随机值，这种方案最简单，因为攻击者不能获得第三方的 cookie(理论上)，所以表单中的数据也就构造失败，但是由于用户的 cookie 很容易由于网站的 XSS 漏洞而被盗取，所以这个方案必须要在没有 XSS 的情况下才安全。 每个 POST 请求使用验证码，这个方案算是比较完美的，但是需要用户多次输入验证码，用户体验比较差，所以不适合在业务中大量运用。 渲染表单的时候，为每一个表单包含一个 csrfToken，提交表单的时候，带上 csrfToken，然后在后端做 csrfToken 验证。 CSRF 的防御可以根据应用场景的不同自行选择。CSRF 的防御工作确实会在正常业务逻辑的基础上带来很多额外的开发量，但是这种工作量是值得的，毕竟用户隐私以及财产安全是产品最基础的根本。 SQL 注入 SQL 注入漏洞（SQL Injection）是 Web 开发中最常见的一种安全漏洞。可以用它来从数据库获取敏感信息，或者利用数据库的特性执行添加用户，导出文件等一系列恶意操作，甚至有可能获取数据库乃至系统用户最高权限。 而造成 SQL 注入的原因是因为程序没有有效的转义过滤用户的输入，使攻击者成功的向服务器提交恶意的 SQL 查询代码，程序在接收后错误的将攻击者的输入作为查询语句的一部分执行，导致原始的查询逻辑被改变，额外的执行了攻击者精心构造的恶意代码。 很多 Web 开发者没有意识到 SQL 查询是可以被篡改的，从而把 SQL 查询当作可信任的命令。殊不知，SQL 查询是可以绕开访问控制，从而绕过身份验证和权限检查的。更有甚者，有可能通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令。 SQL 注入原理 下面将通过一些真实的例子来详细讲解 SQL 注入的方式的原理。 考虑以下简单的管理员登录表单： <form action="/login" method="POST"><p>Username: <input type="text" name="username" /></p><p>Password: <input type="password" name="password" /></p><p><input type="submit" value="登陆" /></p></form> 后端的 SQL 语句可能是如下这样的： let querySQL = SELECT FROM userWHERE username='${username}'AND psw='${password}'; // 接下来就是执行 sql 语句… 目的就是来验证用户名和密码是不是正确，按理说乍一看上面的 SQL 语句也没什么毛病，确实是能够达到我们的目的，可是你只是站在用户会老老实实按照你的设计来输入的角度来看问题，如果有一个恶意攻击者输入的用户名是 zoumiaojiang’ OR 1 = 1 --，密码随意输入，就可以直接登入系统了。WFT! 冷静下来思考一下，我们之前预想的真实 SQL 语句是: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' AND psw='mypassword' 可以恶意攻击者的奇怪用户名将你的 SQL 语句变成了如下形式： SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 --' AND psw='xxxx' 在 SQL 中，-- 是注释后面的内容的意思，所以查询语句就变成了： SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 这条 SQL 语句的查询条件永远为真，所以意思就是恶意攻击者不用我的密码，就可以登录进我的账号，然后可以在里面为所欲为，然而这还只是最简单的注入，牛逼的 SQL 注入高手甚至可以通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令，将你主机里的内容一览无余，这里我也没有这个能力讲解的太深入，毕竟不是专业研究这类攻击的，但是通过以上的例子，已经了解了 SQL 注入的原理，我们基本已经能找到防御 SQL 注入的方案了。 如何预防 SQL 注入 防止 SQL 注入主要是不能允许用户输入的内容影响正常的 SQL 语句的逻辑，当用户的输入的信息将要用来拼接 SQL 语句的话，我们应该永远选择不相信，任何内容都必须进行转义过滤，当然做到这个还是不够的，下面列出防御 SQL 注入的几点注意事项： 严格限制Web应用的数据库的操作权限，给此用户提供仅仅能够满足其工作的最低权限，从而最大限度的减少注入攻击对数据库的危害 后端代码检查输入的数据是否符合预期，严格限制变量的类型，例如使用正则表达式进行一些匹配处理。 对进入数据库的特殊字符（’，"，\，<，>，&，，; 等）进行转义处理，或编码转换。基本上所有的后端语言都有对字符串进行转义处理的方法，比如 lodash 的 lodash._escapehtmlchar 库。 所有的查询语句建议使用数据库提供的参数化查询接口，参数化的语句使用参数而不是将用户输入变量嵌入到 SQL 语句中，即不要直接拼接 SQL 语句。例如 Node.js 中的 mysqljs 库的 query 方法中的 ? 占位参数。 mysql.query(SELECT FROM user WHERE username = ? AND psw = ?, [username, psw]); 在应用发布之前建议使用专业的 SQL 注入检测工具进行检测，以及时修补被发现的 SQL 注入漏洞。网上有很多这方面的开源工具，例如 sqlmap、SQLninja 等。 避免网站打印出 SQL 错误信息，比如类型错误、字段不匹配等，把代码里的 SQL 语句暴露出来，以防止攻击者利用这些错误信息进行 SQL 注入。 不要过于细化返回的错误信息，如果目的是方便调试，就去使用后端日志，不要在接口上过多的暴露出错信息，毕竟真正的用户不关心太多的技术细节，只要话术合理就行。 碰到要操作的数据库的代码，一定要慎重，小心使得万年船，多找几个人多来几次 code review，将问题都暴露出来，而且要善于利用工具，操作数据库相关的代码属于机密，没事不要去各种论坛晒自家站点的 SQL 语句，万一被人盯上了呢？ 命令行注入 命令行注入漏洞，指的是攻击者能够通过 HTTP 请求直接侵入主机，执行攻击者预设的 shell 命令，听起来好像匪夷所思，这往往是 Web 开发者最容易忽视但是却是最危险的一个漏洞之一，看一个实例： 假如现在需要实现一个需求：用户提交一些内容到服务器，然后在服务器执行一些系统命令去产出一个结果返回给用户，接口的部分实现如下： // 以 Node.js 为例，假如在接口中需要从 github 下载用户指定的 repoconst exec = require('mz/child_process').exec;let params = {/ 用户输入的参数 /};exec(git clone ${params.repo} /some/path); 这段代码确实能够满足业务需求，正常的用户也确实能从指定的 git repo 上下载到想要的代码，可是和 SQL 注入一样，这段代码在恶意攻击者眼中，简直就是香饽饽。 如果 params.repo 传入的是 https://github.com/zoumiaojiang/zoumiaojiang.github.io.git 当然没问题了。 可是如果 params.repo 传入的是 https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / && 恰好你的服务是用 root 权限起的就惨了。 具体恶意攻击者能用命令行注入干什么也像 SQL 注入一样，手法是千变万化的，比如「反弹 shell 注入」等，但原理都是一样的，我们绝对有能力防止命令行注入发生。防止命令行注入需要做到以下几件事情： 后端对前端提交内容需要完全选择不相信，并且对其进行规则限制（比如正则表达式）。 在调用系统命令前对所有传入参数进行命令行参数转义过滤。 不要直接拼接命令语句，借助一些工具做拼接、转义预处理，例如 Node.js 的 shell-escape npm 包。 还是前面的例子，我们可以做到如下： const exec = require('mz/child_process').exec;// 借助 shell-escape npm 包解决参数转义过滤问题const shellescape = require('shell-escape');let params = {/ 用户输入的参数 /};// 先过滤一下参数，让参数符合预期if (!/正确的表达式/.test(params.repo)) {return;}let cmd = shellescape(['git','clone',params.repo,'/some/path']);// cmd 的值: git clone 'https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / &&' /some/path// 这样就不会被注入成功了。exec(cmd); DDoS 攻击 DDoS 又叫分布式拒绝服务，全称 Distributed Denial of Service，其原理就是利用大量的请求造成资源过载，导致服务不可用，这个攻击应该不能算是安全问题，这应该算是一个另类的存在，因为这种攻击根本就是耍流氓的存在，「伤敌一千，自损八百」的行为。出于保护 Web App 不受攻击的攻防角度，还是介绍一下 DDoS 攻击吧，毕竟也是挺常见的。 DDoS 攻击可以理解为：「你开了一家店，隔壁家点看不惯，就雇了一大堆黑社会人员进你店里干坐着，也不消费，其他客人也进不来，导致你营业惨淡」。为啥说 DDoS 是个「伤敌一千，自损八百」的行为呢？毕竟隔壁店还是花了不少钱雇黑社会但是啥也没得到不是？DDoS 攻击的目的基本上就以下几个： 深仇大恨，就是要干死你 敲诈你，不给钱就干你 忽悠你，不买我防火墙服务就会有“人”继续干你 也许你的站点遭受过 DDoS 攻击，具体什么原因怎么解读见仁见智。DDos 攻击从层次上可分为网络层攻击与应用层攻击，从攻击手法上可分为快型流量攻击与慢型流量攻击，但其原理都是造成资源过载，导致服务不可用。 网络层 DDoS 网络层 DDos 攻击包括 SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood 等。 SYN Flood 攻击 SYN flood 攻击主要利用了 TCP 三次握手过程中的 Bug，我们都知道 TCP 三次握手过程是要建立连接的双方发送 SYN，SYN + ACK，ACK 数据包，而当攻击方随意构造源 IP 去发送 SYN 包时，服务器返回的 SYN + ACK 就不能得到应答（因为 IP 是随意构造的），此时服务器就会尝试重新发送，并且会有至少 30s 的等待时间，导致资源饱和服务不可用，此攻击属于慢型 DDoS 攻击。 ACK Flood 攻击 ACK Flood 攻击是在 TCP 连接建立之后，所有的数据传输 TCP 报文都是带有 ACK 标志位的，主机在接收到一个带有 ACK 标志位的数据包的时候，需要检查该数据包所表示的连接四元组是否存在，如果存在则检查该数据包所表示的状态是否合法，然后再向应用层传递该数据包。如果在检查中发现该数据包不合法，例如该数据包所指向的目的端口在本机并未开放，则主机操作系统协议栈会回应 RST 包告诉对方此端口不存在。 UDP Flood 攻击 UDP flood 攻击是由于 UDP 是一种无连接的协议，因此攻击者可以伪造大量的源 IP 地址去发送 UDP 包，此种攻击属于大流量攻击。正常应用情况下，UDP 包双向流量会基本相等，因此发起这种攻击的攻击者在消耗对方资源的时候也在消耗自己的资源。 ICMP Flood 攻击 ICMP Flood 攻击属于大流量攻击，其原理就是不断发送不正常的 ICMP 包（所谓不正常就是 ICMP 包内容很大），导致目标带宽被占用，但其本身资源也会被消耗。目前很多服务器都是禁 ping 的（在防火墙在可以屏蔽 ICMP 包），因此这种攻击方式已经落伍。 网络层 DDoS 防御 网络层的 DDoS 攻击究其本质其实是无法防御的，我们能做得就是不断优化服务本身部署的网络架构，以及提升网络带宽。当然，还是做好以下几件事也是有助于缓解网络层 DDoS 攻击的冲击： 网络架构上做好优化，采用负载均衡分流。 确保服务器的系统文件是最新的版本，并及时更新系统补丁。 添加抗 DDos 设备，进行流量清洗。 限制同时打开的 SYN 半连接数目，缩短 SYN 半连接的 Timeout 时间。 限制单 IP 请求频率。 防火墙等防护设置禁止 ICMP 包等。 严格限制对外开放的服务器的向外访问。 运行端口映射程序或端口扫描程序，要认真检查特权端口和非特权端口。 关闭不必要的服务。 认真检查网络设备和主机/服务器系统的日志。只要日志出现漏洞或是时间变更,那这台机器就可能遭到了攻击。 限制在防火墙外与网络文件共享。这样会给黑客截取系统文件的机会，主机的信息暴露给黑客，无疑是给了对方入侵的机会。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层 DDoS 应用层 DDoS 攻击不是发生在网络层，是发生在 TCP 建立握手成功之后，应用程序处理请求的时候，现在很多常见的 DDoS 攻击都是应用层攻击。应用层攻击千变万化，目的就是在网络应用层耗尽你的带宽，下面列出集中典型的攻击类型。 CC 攻击 当时绿盟为了防御 DDoS 攻击研发了一款叫做 Collapasar 的产品，能够有效的防御 SYN Flood 攻击。黑客为了挑衅，研发了一款 Challenge Collapasar 攻击工具（简称 CC）。 CC 攻击的原理，就是针对消耗资源比较大的页面不断发起不正常的请求，导致资源耗尽。因此在发送 CC 攻击前，我们需要寻找加载比较慢，消耗资源比较多的网页，比如需要查询数据库的页面、读写硬盘文件的等。通过 CC 攻击，使用爬虫对某些加载需要消耗大量资源的页面发起 HTTP 请求。 DNS Flood DNS Flood 攻击采用的方法是向被攻击的服务器发送大量的域名解析请求，通常请求解析的域名是随机生成或者是网络世界上根本不存在的域名，被攻击的DNS 服务器在接收到域名解析请求的时候首先会在服务器上查找是否有对应的缓存，如果查找不到并且该域名无法直接由服务器解析的时候，DNS 服务器会向其上层 DNS 服务器递归查询域名信息。域名解析的过程给服务器带来了很大的负载，每秒钟域名解析请求超过一定的数量就会造成 DNS 服务器解析域名超时。 根据微软的统计数据，一台 DNS 服务器所能承受的动态域名查询的上限是每秒钟 9000 个请求。而我们知道，在一台 P3 的 PC 机上可以轻易地构造出每秒钟几万个域名解析请求，足以使一台硬件配置极高的 DNS 服务器瘫痪，由此可见 DNS 服务器的脆弱性。 HTTP 慢速连接攻击 针对 HTTP 协议，先建立起 HTTP 连接，设置一个较大的 Conetnt-Length，每次只发送很少的字节，让服务器一直以为 HTTP 头部没有传输完成，这样连接一多就很快会出现连接耗尽。 应用层 DDoS 防御 判断 User-Agent 字段（不可靠，因为可以随意构造） 针对 IP + cookie，限制访问频率（由于 cookie 可以更改，IP 可以使用代理，或者肉鸡，也不可靠) 关闭服务器最大连接数等，合理配置中间件，缓解 DDoS 攻击。 请求中添加验证码，比如请求中有数据库操作的时候。 编写代码时，尽量实现优化，并合理使用缓存技术，减少数据库的读取操作。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层的防御有时比网络层的更难，因为导致应用层被 DDoS 攻击的因素非常多，有时往往是因为程序员的失误，导致某个页面加载需要消耗大量资源，有时是因为中间件配置不当等等。而应用层 DDoS 防御的核心就是区分人与机器（爬虫），因为大量的请求不可能是人为的，肯定是机器构造的。因此如果能有效的区分人与爬虫行为，则可以很好地防御此攻击。 其他 DDoS 攻击 发起 DDoS 也是需要大量的带宽资源的，但是互联网就像森林，林子大了什么鸟都有，DDoS 攻击者也能找到其他的方式发起廉价并且极具杀伤力的 DDoS 攻击。 利用 XSS 举个例子，如果 12306 页面有一个 XSS 持久型漏洞被恶意攻击者发现，只需在春节抢票期间在这个漏洞中执行脚本使得往某一个小站点随便发点什么请求，然后随着用户访问的增多，感染用户增多，被攻击的站点自然就会迅速瘫痪了。这种 DDoS 简直就是无本万利，不用惊讶，现在大站有 XSS 漏洞的不要太多。 来自 P2P 网络攻击 大家都知道，互联网上的 P2P 用户和流量都是一个极为庞大的数字。如果他们都去一个指定的地方下载数据，成千上万的真实 IP 地址连接过来，没有哪个设备能够支撑住。拿 BT 下载来说，伪造一些热门视频的种子，发布到搜索引擎，就足以骗到许多用户和流量了，但是这只是基础攻击。 高级的 P2P 攻击，是直接欺骗资源管理服务器。如迅雷客户端会把自己发现的资源上传到资源管理服务器，然后推送给其它需要下载相同资源的用户，这样，一个链接就发布出去。通过协议逆向，攻击者伪造出大批量的热门资源信息通过资源管理中心分发出去，瞬间就可以传遍整个 P2P 网络。更为恐怖的是，这种攻击是无法停止的，即使是攻击者自身也无法停止，攻击一直持续到 P2P 官方发现问题更新服务器且下载用户重启下载软件为止。 最后总结下，DDoS 不可能防的住，就好比你的店只能容纳 50 人，黑社会有 100 人，你就换一家大店，能容纳 500 人，然后黑社会又找来了 1000 人，这种堆人头的做法就是 DDoS 本质上的攻防之道，「道高一尺，魔高一丈，魔高一尺，道高一丈」，讲真，必要的时候就答应勒索你的人的条件吧，实在不行就报警吧。 流量劫持 流量劫持应该算是黑产行业的一大经济支柱了吧？简直是让人恶心到吐，不吐槽了，还是继续谈干货吧，流量劫持基本分两种：DNS 劫持 和 HTTP 劫持，目的都是一样的，就是当用户访问 zoumiaojiang.com 的时候，给你展示的并不是或者不完全是 zoumiaojiang.com 提供的 “内容”。 DNS 劫持 DNS 劫持，也叫做域名劫持，可以这么理解，「你打了一辆车想去商场吃饭，结果你打的车是小作坊派来的，直接给你拉到小作坊去了」，DNS 的作用是把网络地址域名对应到真实的计算机能够识别的 IP 地址，以便计算机能够进一步通信，传递网址和内容等。如果当用户通过某一个域名访问一个站点的时候，被篡改的 DNS 服务器返回的是一个恶意的钓鱼站点的 IP，用户就被劫持到了恶意钓鱼站点，然后继而会被钓鱼输入各种账号密码信息，泄漏隐私。 dns劫持 这类劫持，要不就是网络运营商搞的鬼，一般小的网络运营商与黑产勾结会劫持 DNS，要不就是电脑中毒，被恶意篡改了路由器的 DNS 配置，基本上做为开发者或站长却是很难察觉的，除非有用户反馈，现在升级版的 DNS 劫持还可以对特定用户、特定区域等使用了用户画像进行筛选用户劫持的办法，另外这类广告显示更加随机更小，一般站长除非用户投诉否则很难觉察到，就算觉察到了取证举报更难。无论如何，如果接到有 DNS 劫持的反馈，一定要做好以下几件事： 取证很重要，时间、地点、IP、拨号账户、截屏、URL 地址等一定要有。 可以跟劫持区域的电信运营商进行投诉反馈。 如果投诉反馈无效，直接去工信部投诉，一般来说会加白你的域名。 HTTP 劫持 HTTP 劫持您可以这么理解，「你打了一辆车想去商场吃饭，结果司机跟你一路给你递小作坊的广告」，HTTP 劫持主要是当用户访问某个站点的时候会经过运营商网络，而不法运营商和黑产勾结能够截获 HTTP 请求返回内容，并且能够篡改内容，然后再返回给用户，从而实现劫持页面，轻则插入小广告，重则直接篡改成钓鱼网站页面骗用户隐私。能够实施流量劫持的根本原因，是 HTTP 协议没有办法对通信对方的身份进行校验以及对数据完整性进行校验。如果能解决这个问题，则流量劫持将无法轻易发生。所以防止 HTTP 劫持的方法只有将内容加密，让劫持者无法破解篡改，这样就可以防止 HTTP 劫持了。 HTTPS 协议就是一种基于 SSL 协议的安全加密网络应用层协议，可以很好的防止 HTTP 劫持。这里有篇 文章 讲的不错。HTTPS 在这就不深讲了，后面有机会我会单独好好讲讲 HTTPS。如果不想站点被 HTTP 劫持，赶紧将你的站点全站改造成 HTTPS 吧。 服务器漏洞 服务器除了以上提到的那些大名鼎鼎的漏洞和臭名昭著的攻击以外，其实还有很多其他的漏洞，往往也很容易被忽视，在这个小节也稍微介绍几种。 越权操作漏洞 如果你的系统是有登录控制的，那就要格外小心了，因为很有可能你的系统越权操作漏洞，越权操作漏洞可以简单的总结为 「A 用户能看到或者操作 B 用户的隐私内容」，如果你的系统中还有权限控制就更加需要小心了。所以每一个请求都需要做 userid 的判断 以下是一段有漏洞的后端示意代码： // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;mysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ?',[msgId]); 以上代码是任何人都可以查询到任何用户的消息，只要有 msg_id 就可以，这就是比较典型的越权漏洞，需要如下这么改进一下： // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;let userId = ctx.session.userId; // 从会话中取出当前登陆的 userIdmysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ? AND user_id = ?',[msgId, userId]); 嗯，大概就是这个意思，如果有更严格的权限控制，那在每个请求中凡是涉及到数据库的操作都需要先进行严格的验证，并且在设计数据库表的时候需要考虑进 userId 的账号关联以及权限关联。 目录遍历漏洞 目录遍历漏洞指通过在 URL 或参数中构造 …/，./ 和类似的跨父目录字符串的 ASCII 编码、unicode 编码等，完成目录跳转，读取操作系统各个目录下的敏感文件，也可以称作「任意文件读取漏洞」。 目录遍历漏洞原理：程序没有充分过滤用户输入的 …/ 之类的目录跳转符，导致用户可以通过提交目录跳转来遍历服务器上的任意文件。使用多个… 符号，不断向上跳转，最终停留在根 /，通过绝对路径去读取任意文件。 目录遍历漏洞几个示例和测试，一般构造 URL 然后使用浏览器直接访问，或者使用 Web 漏洞扫描工具检测，当然也可以自写程序测试。 http://somehost.com/../../../../../../../../../etc/passwdhttp://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini 借助 %00 空字符截断是一个比较经典的攻击手法http://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini%00.js 使用了 IIS 的脚本目录来移动目录并执行指令http://somehost.com/scripts/..%5c../Windows/System32/cmd.exe?/c+dir+c:\ 防御 方法就是需要对 URL 或者参数进行 …/，./ 等字符的转义过滤。 物理路径泄漏 物理路径泄露属于低风险等级缺陷，它的危害一般被描述为「攻击者可以利用此漏洞得到信息，来对系统进一步地攻击」，通常都是系统报错 500 的错误信息直接返回到页面可见导致的漏洞。得到物理路径有些时候它能给攻击者带来一些有用的信息，比如说：可以大致了解系统的文件目录结构；可以看出系统所使用的第三方软件；也说不定会得到一个合法的用户名（因为很多人把自己的用户名作为网站的目录名）。 防止这种泄漏的方法就是做好后端程序的出错处理，定制特殊的 500 报错页面。 源码暴露漏洞 和物理路径泄露类似，就是攻击者可以通过请求直接获取到你站点的后端源代码，然后就可以对系统进一步研究攻击。那么导致源代码暴露的原因是什么呢？基本上就是发生在服务器配置上了，服务器可以设置哪些路径的文件才可以被直接访问的，这里给一个 koa 服务起的例子，正常的 koa 服务器可以通过 koa-static 中间件去指定静态资源的目录，好让静态资源可以通过路径的路由访问。比如你的系统源代码目录是这样的： |- project|- src|- static|- ...|- server.js 你想要将 static 的文件夹配成静态资源目录，你应该会在 server.js 做如下配置： const Koa = require('koa');const serve = require('koa-static');const app = new Koa();app.use(serve(__dirname + '/project/static')); 但是如果配错了静态资源的目录，可能就出大事了，比如： // ...app.use(serve(__dirname + '/project')); 这样所有的源代码都可以通过路由访问到了，所有的服务器都提供了静态资源机制，所以在通过服务器配置静态资源目录和路径的时候，一定要注意检验，不然很可能产生漏洞。 最后，希望 Web 开发者们能够管理好自己的代码隐私，注意代码安全问题，比如不要将产品的含有敏感信息的代码放到第三方外部站点或者暴露给外部用户，尤其是前端代码，私钥类似的保密性的东西不要直接输出在代码里或者页面中。也许还有很多值得注意的点，但是归根结底还是绷住安全那根弦，对待每一行代码都要多多推敲。 请关注我的订阅号 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/MrCoderStack/article/details/88547919。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

一、引言 Memcached, 这个小小的但威力强大的内存对象缓存系统，一直以来都是Web开发中不可或缺的工具。它能极大地提升网站性能，特别是对于那些频繁访问的数据。然而，当面对超高访问量的场景时，单个Memcached可能就有点力不从心了，这时候，我们就得考虑给它找个帮手，搭建一个Memcached集群，让它们一起分担压力。本文将带你一步步走进Memcached集群的世界。 二、了解Memcached的基本原理 首先，让我们快速回顾一下Memcached的工作原理。它把数据先存到内存里，然后像个超级智能调度员一样，用一致性哈希算法这个秘密武器，把每个请求精准地送到对应的服务器上。这样一来，找数据的时间就大大缩短了，效率嗖嗖的！当数据量蹭蹭往上涨，单机的Memcached可能就有点力不从心了，这时候咱们就得想办法搭建一个集群。这个集群就像是个团队，能够实现工作负载的平均分配，谁忙不过来，其他的就能顶上，而且还能防止某个成员“生病”时，整个系统垮掉的情况，保证服务稳稳当当的运行。 三、搭建Memcached集群的基本步骤 1. 选择合适的节点 集群中的每个节点都应是独立且可靠的，通常我们会选择多台服务器作为集群成员。 bash 安装Memcached sudo apt-get install memcached 2. 配置文件设置 每个节点的/etc/memcached.conf都需要配置，确保端口、最大内存限制等参数一致。 conf /etc/memcached.conf port 11211 max_memory 256MB 3. 启动服务 在每台服务器上启动Memcached服务。 bash sudo service memcached start 4. 实现集群 我们需要一个工具来管理集群，如Consistent Hashing Load Balancer（CHLB）或者使用像memcached-tribool这样的工具。 bash 使用memcached-tribool sudo memcached-tribool add server1.example.com:11211 sudo memcached-tribool add server2.example.com:11211 5. 数据同步 为了保证数据的一致性，我们需要一种策略来同步各个节点的数据。这可以通过定期轮询（ping）或使用像Redis的PUBLISH/SUBSCRIBE机制来实现。 四、集群优化与故障处理 1. 负载均衡 使用一致性哈希算法，新加入或离开的节点不会导致大量数据迁移，从而保持性能稳定。 2. 监控与报警 使用像stats命令获取节点状态，监控内存使用情况，当达到预设阈值时发送警报。 3. 故障转移 当某个节点出现问题时，自动将连接转移到其他节点，保证服务不中断。 五、实战示例 python import memcache mc = memcache.Client(['server1.example.com:11211', 'server2.example.com:11211'], debug=0) 插入数据 mc.set('key', 'value') 获取数据 value = mc.get('key') if value: print(f"Value for key 'key': {value}") 删除数据 mc.delete('key') 清除所有数据 mc.flush_all() 六、总结 Memcached集群搭建并非易事，它涉及到网络、性能、数据一致性等多个方面。但只要咱们搞懂了它的运作机理，并且合理地给它安排布置，就能在实际项目里让它发挥出超乎想象的大能量。记住这句话，亲身下河知深浅，只有不断摸爬滚打、尝试调整，你的Memcached集群才能像勇士一样越战越勇，越来越强大。

...性能的分布式内存对象缓存系统，主要用于减轻数据库的压力，提升应用的响应速度。其实说白了就是这么个事儿——把数据都存到内存里，用的时候直接拿出来，省得每次都要跑去数据库翻箱倒柜找一遍，多麻烦啊！ 举个例子，假设你正在做一个电商网站，用户点击商品详情页时，如果每次都要从数据库拉取商品信息，那服务器负载肯定爆表。但如果我们将这些数据缓存在MemCache中，用户访问时直接从内存读取，岂不是快如闪电？ 不过呢，事情可没那么简单。MemCache这小子虽然挺能干的，但也不是省油的灯啊！比如说吧，你老是疯狂地去请求数据，结果服务器偏偏不给面子，连个响应都没有，那它就直接给你来个“服务连接超时”的报错，气得你直跺脚。这就像你去餐厅点菜，服务员一直不在，你说能不急吗？ --- 2. 服务连接超时到底是个啥？ 服务连接超时，简单来说就是你的程序试图与MemCache服务器建立连接，但因为某些原因（比如网络延迟、服务器过载等），连接请求迟迟得不到回应，最终超时失败。这种错误通常会伴随着一条令人沮丧的信息：“连接超时”。 让我分享一个小故事：有一次我在调试一个项目时，发现某个接口总是返回“服务连接超时”，我当时的第一反应是“天啊，是不是MemCache崩了？”于是我赶紧登录服务器检查日志，结果发现MemCache运行正常，只是偶尔响应慢了一点。后来我才意识到，可能是客户端配置的问题。 所以，当遇到这种错误时，不要慌！我们得冷静下来，分析一下可能的原因。 --- 2.1 可能的原因有哪些？ 1. 网络问题 MemCache服务器和客户端之间的网络不稳定。 2. MemCache配置不当 比如设置了太短的超时时间。 3. 服务器负载过高 MemCache服务器被太多请求压垮。 4. 客户端代码问题 比如没有正确处理异常情况。 --- 3. 如何解决服务连接超时？ 接下来，咱们就从代码层面入手，看看如何优雅地解决这个问题。我会结合实际例子，手把手教你如何避免“服务连接超时”。 --- 3.1 检查网络连接 首先，确保你的MemCache服务器和客户端之间网络通畅。你可以试试用ping命令测试一下： bash ping your-memcache-server 如果网络不通畅，那就得找运维同事帮忙优化网络环境了。不过，如果你确定网络没问题，那就继续往下看。 --- 3.2 调整超时时间 很多时候，“服务连接超时”是因为你设置的超时时间太短了。默认情况下，MemCache的超时时间可能比较保守，你需要根据实际情况调整它。 在Java中，可以这样设置超时时间： java import net.spy.memcached.AddrUtil; import net.spy.memcached.MemcachedClient; public class MemCacheExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建MemCache客户端，设置超时时间为5秒 MemcachedClient memcachedClient = new MemcachedClient(AddrUtil.getAddresses("localhost:11211"), 5000); System.out.println("成功连接到MemCache服务器！"); } } 这里的关键是5000，表示超时时间为5秒。你可以根据实际情况调整这个值，比如改成10秒或者20秒。 --- 3.3 使用重试机制 有时候，一次连接失败并不代表MemCache服务器真的挂了。在这种情况下，我们可以加入重试机制，让程序自动尝试重新连接。 下面是一个简单的Python示例： python import time from pymemcache.client.base import Client def connect_to_memcache(): attempts = 3 while attempts > 0: try: client = Client(('localhost', 11211)) print("成功连接到MemCache服务器！") return client except Exception as e: print(f"连接失败，重试中... ({attempts}次机会)") time.sleep(2) attempts -= 1 raise Exception("无法连接到MemCache服务器，请检查配置！") client = connect_to_memcache() 在这个例子中，程序会尝试三次连接MemCache服务器，每次失败后等待两秒钟再重试。如果三次都失败，就抛出异常提示用户。 --- 3.4 监控MemCache状态 最后，建议你定期监控MemCache服务器的状态。你可以通过工具（比如MemAdmin）查看服务器的健康状况，包括内存使用率、连接数等指标。 如果你发现服务器负载过高，可以考虑增加MemCache实例数量，或者优化业务逻辑减少不必要的请求。 --- 4. 总结 服务连接超时不可怕，可怕的是不去面对 好了，到这里，关于“服务连接超时”的问题基本就说完了。虽然MemCache确实容易让人踩坑，但只要我们用心去研究，总能找到解决方案。 最后想说的是，技术这条路没有捷径，遇到问题不要急躁，多思考、多实践才是王道。希望我的分享对你有所帮助，如果你还有什么疑问，欢迎随时来找我讨论！😄 祝大家编码愉快！

正文： 一、引言 Memcached是一种分布式键值存储系统，它被广泛应用于Web应用程序中的缓存处理，以提高网站性能。然而，在实际应用过程中，我们可能会遇到Memcached进程占用CPU过高的问题。这不仅会影响系统的运行效率，还可能引发一系列问题。这篇文章会手把手教你一步步弄明白，为啥Memcached这个小家伙有时候会使劲霸占CPU资源，然后咱再一起商量商量怎么把它给“治”好，让它恢复正常运作。 二、Memcached进程占用CPU高的原因分析 1. Memcached配置不当 当Memcached配置不当时，会导致其频繁进行数据操作，从而增加CPU负担。比如说，要是你给数据设置的过期时间太长了，让Memcached这个家伙没法及时把没用的数据清理掉，那可能会造成CPU这老兄压力山大，消耗过多的资源。 示例代码如下： python import memcache mc = memcache.Client(['localhost:11211']) mc.set('key', 'value', 120) 上述代码中，设置的数据过期时间为120秒，即两分钟。这就意味着，即使数据已经没啥用了，Memcached这家伙还是会死拽着这些数据不放，在接下来的两分钟里持续占据着CPU资源不肯放手。 2. Memcached与大量客户端交互 当Memcached与大量客户端频繁交互时，会加重其CPU负担。这是因为每次交互都需要进行复杂的计算和数据处理操作。比如，想象一下你运营的Web应用火爆到不行，用户请求多得不得了，每个请求都得去Memcached那儿抓取数据。这时候，Memcached这个家伙可就压力山大了，CPU资源被消耗得嗷嗷叫啊！ 示例代码如下： python import requests for i in range(1000): response = requests.get('http://localhost/memcached/data') print(response.text) 上述代码中，循环执行了1000次HTTP GET请求，每次请求都会从Memcached获取数据。这会导致Memcached的CPU资源消耗过大。 三、排查Memcached进程占用CPU高的方法 1. 使用top命令查看CPU使用情况 在排查Memcached进程占用CPU过高的问题时，我们可以首先使用top命令查看系统中哪些进程正在占用大量的CPU资源。例如，以下输出表示PID为31063的Memcached进程正在占用大量的CPU资源： javascript top - 13:34:47 up 1 day, 6:13, 2 users, load average: 0.24, 0.36, 0.41 Tasks: 174 total, 1 running, 173 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.2 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 99.5 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem : 16378080 total, 16163528 free, 182704 used, 122848 buff/cache KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 2120360 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 3106 root 20 0 1058688 135484 4664 S 45.9 8.3 1:23.79 python memcached_client.py 我们可以看到，PID为31063的Python程序正在占用大量的CPU资源。接着，我们可以使用ps命令进一步了解这个进程的情况： bash ps -p 3106 2. 查看Memcached配置文件 在确认Memcached进程是否异常后，我们需要查看其配置文件，以确定是否存在配置错误导致的高CPU资源消耗。例如，以下是一个默认的Memcached配置文件（/etc/memcached.conf）的一部分： php-template Default MaxItems per key (65536). default_maxbytes 67108864 四、解决Memcached进程占用CPU高的方案 1. 调整Memcached配置 根据Memcached配置不当的原因，我们可以调整相关参数来降低CPU资源消耗。例如，可以减少过期时间、增大最大数据大小等。以下是修改过的配置文件的一部分： php-template Default MaxItems per key (131072). default_maxbytes 134217728 Increase expiration time to reduce CPU usage. default_time_to_live 14400 2. 控制与Memcached的交互频率 对于因大量客户端交互导致的高CPU资源消耗问题，我们可以采取一些措施来限制与Memcached的交互频率。例如，可以在服务器端添加限流机制，防止短时间内产生大量请求。或者，优化客户端代码，减少不必要的网络通信。 3. 提升硬件设备性能 最后，如果其他措施都无法解决问题，我们也可以考虑提升硬件设备性能，如增加CPU核心数量、扩大内存容量等。但这通常不是最佳解决方案，因为这可能会带来更高的成本。 五、结论 总的来说，Memcached进程占用CPU过高是一个常见的问题，其产生的原因是多种多样的。要真正把这个问题给揪出来，咱们得把系统工具和实际操作的经验都使上劲儿，得像钻井工人一样深入挖掘Memcached这家伙的工作内幕和使用门道。只有这样，才能真正找到问题的关键所在，并提出有效的解决方案。 感谢阅读这篇文章，希望对你有所帮助！

在深入了解了Memcached服务器的数据持久化问题及其应对策略之后，我们不妨将视角拓展至当前缓存技术的发展趋势以及业界如何解决类似的数据可靠性挑战。 近年来，随着云原生和微服务架构的普及，数据缓存技术也在不断演进。例如，AWS ElastiCache等云服务不仅提供了托管版的Redis和Memcached服务，还增强了数据持久化能力，并结合自动故障转移功能，确保即使在节点故障时也能保持数据完整性。此外，Apache Ignite、Couchbase Server等现代分布式缓存数据库系统也因其内建的数据持久化与高可用性特性受到广泛关注。 近日，Redis Labs（现为Redis Enterprise）发布了Redis 7.0版本，其中一项重大更新便是RediSearch模块的重大性能改进和增强的数据持久化选项，这进一步提升了Redis在处理大规模实时检索场景下的数据安全性。 另外，在实际业务场景中，很多企业采用多级缓存架构，如本地缓存（如EHCache）、分布式缓存（如Redis或Memcached）及数据库三级结构，通过灵活配置和智能失效策略，既能满足高速访问需求，又能确保数据在不同层级间的有效同步与持久存储。 总之，随着技术进步和市场需求的变化，各类缓存解决方案正在不断完善其数据持久化机制，以适应复杂多变的应用场景，确保在提升系统性能的同时，最大程度地保障数据的安全性和一致性。对于开发者而言，紧跟这些发展动态，了解并掌握相关技术手段，才能更好地设计出既高效又稳健的应用系统。