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文章/答案/技术大牛
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随着消费者欺诈行为的增加，网上商业欺诈行为减少

TransUnion周二发布的一份报告显示，在线匪徒正在减少针对企业的计划，但针对消费者的COVID-19骗局却在增加。...总部位于芝加哥的全球在线欺诈趋势季度报告指出，针对全球企业的涉嫌欺诈性数字交易从大流行的锁定阶段（3月11日至5月18日）到重新开放阶段（5月19日至7月25日）下降了9％。交易安全解决方案提供商。...这与TransUnion在4月13日和7月27日这几周进行的调查形成鲜明对比，该调查发现，针对数字COVID-19骗局的目标消费者数量增长了10％。...TransUnion全球欺诈解决方案高级副总裁Shai Cohen在一份声明中说：“随着企业急于数字化，许多人几乎在一夜之间被迫完全上网，欺诈者试图利用这一机会。”...他继续说，随着这些企业增加其数字欺诈预防解决方案，欺诈者将他们的骗局转移到其他地方。 他补充说：“与消费者相反，欺诈者越来越多地使用COVID-19来捕食那些面临越来越大的财务压力的人。”

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安全漏洞随着公有云使用量的增加也在快速增长

行业专家表示，公有云中工作流程的增加可能会增加更多的安全漏洞。企业在其公有云环境中正在经历数据爆炸式增长，这将导致扩展的数据攻击面，可能导致数据违规或合规性失败的情况。...值得注意的是，公有云中工作流程的增加可能会增加更多的安全漏洞。...此外，许多企业同时运行多个SaaS应用程序、虚拟机、容器和云实例，从而增加了更多的抽象层。 他表示，随着数据在这些资产之间传输，发现数据并绘制数据流是一项挑战，因此很容易失去控制。...他说，这在数据安全和合规性方面都带来了重大风险，而没有遵守这些法规可能会导致罚款和声誉损害，削弱的数据安全态势会在多个层面上泄露企业的数据。...“ 工具和文化的混合 最终，企业必须培训他们的开发人员和研发团队，让安全在他们的思维中根深蒂固，Shamban表示，他们还必须配备正确的工具，以帮助自动化一些日常决策和补救任务，因为这将为他们腾出时间进行更复杂的项目

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    基于Linux-3.9.4内核增加简单的时间片轮转功能

    /mykernel_for_linux3.9.4sc.patch 编译内核，这里由于 Ubantu 版本问题，需要用到 gcc7.h 版本的头文件，而查看 linux 文件夹下只有 gcc、gcc3、gcc4...接着，利用for循环再额外创建 最大进程数-1 个进程，并用循环链表链接起来。 最后，利用汇编代码将 0 号进程启动。...= 1，当时间片达到1000的整数倍时，将当前运行进程中断并打印。...四、实验总结 操作系统在初始化时只有一个0号进程，之后的所有进程都由该进程fork而来，而进程的切换由时钟中断完成。...通过修改一个简单的内核源码，增加一个时间片轮转功能，让我们更具体的体会到了操作系统底层的实现原理，对我们后续的学习会有很大的帮助。

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    MongoDB 读偏好设置中增加最大有效延迟时间的参数

    汇总以上知识，各偏好设置下读取数据请求所发往的节点如下所示： 2.有效最大延迟时间 MongoDB 3.4及更新的版本新增了maxStalenessSeconds设置。...副本集的从节点可能因为网络阻塞、磁盘吞吐低、长时间执行操作等，导致其落后于主节点。读设置maxStalenessSeconds选项让你对从节点读取定义了最大落后或“过期”时间。...当选择了使用maxStalenessSeconds进行读操作的服务端，客户端会通过比较从节点和主节点的最后一次写时间来估计从节点的过期程度。...默认是没有最大过期时间并且客户端也不会在指向读操作时考虑从节点的落后。 注意： 必须定义maxStalenessSeconds的值大于等于90秒：定义一个更小的值会抛出异常。...客户端通过定期检查每个副本集成员最后一次写时间来估计副本集过期程度。因为检查不频繁，所以估计是粗略的。因此，客户端不能强制maxStalenessSecconds小于90秒。

    1.1K30

    git subtree 不断增加的推送时间，解不玩的冲突！这篇文章应该能救你

    git subtree 不断增加的推送时间，解不玩的冲突！...实际使用的感受甚至是“糟糕透了”。 这种并不友好的子仓库支持可能与 git 的设计理念有关，不过，git 的开发者始终在打补丁以稍微优化这样的体验。...---- 不断增加的推送时间 如果你曾经在大仓库试过 git subtree push，你一定为下面这张图感到抓狂： ? ▲ 不断增加的推送时间 注意到总提交数了吗？...注意到正在计算的提交数的变化了吗？你估算一下全部推送完毕需要多久？2~3 小时是跑不了的了。 最令人心痛的是，等待了 2~3 个小时之后，还有机会因为 Non-Fast-Forward 而遭受拒绝。...于是，当需要 push 的时候，git 将只计算 split 之后的新提交；并且下次 split 的时候，以前相同的历史纪录将得到相同的 git 提交号。

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    在一定数量的epoch之后，验证集中的val_loss增加，而val_accuray却停滞不前

    过拟合的基本表现 训练集loss不断降低，但是测试集的val_loss开始不断增加。...如上图，在第7个epoch之前，训练集上的loss不断降低，验证集上的val_loss也在不断减小，说明模型在不断拟合数据。...但是在第7个epoch之后，训练集上的loss仍然在不断降低，验证集上的val_loss却开始不断增加，符合过拟合的基本表现。...问题 接下来在验证集中，val-loss在7个epoch之后不断增加，但是val-accuray却停滞不前，是什么原因呢？...可以通过在val_loss开始增加时停止训练或在训练数据中加入脏数据来解决此问题，防止长时间训练时模型过度拟合。 ---- 版权属于：。。。

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    性能分析之用户数(线程数)响应时间TPS的关系

    在考虑压力工具中的用户数（有些工具中称为线程数，本文后续都用“用户数”来说明）、响应时间、TPS三者之间的关系时，想到之前也有人问起过这样的问题，就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢。...TPS散点值 = 事务数 / 粒度 这样的计算结果再通过曲线表现出来。就会受几个因素的影响：用户数、粒度、响应时间。...响应时间随用户数上升而上升，TPS达到上限后变平； 这显然不是让人满意的曲线，因为我们希望的是响应时间不要增加那么快。 那这样的曲线呢？ ?...响应时间有增加，但是增加的趋势并不快，TPS也一直有增加的趋势，这就显然系统还有容量的空间，就看性能指标该如何确定了。 我们多么希望这三者的关系像这个图呀。 ?...响应时间从来没有增加过，TPS一直在增加，系统性能在测试范围内没有衰减。 当然，这是不可能的。 通常情况下，我们都要面对更复杂点的场景。如下图： ? ? ?

    2.4K10

    因在缓存对象中增加字段，而导致Redis中取出缓存转化成Java对象时出现反序列化失败的问题

    背景描述 因为业务需求的需要，我们需要在原来项目中的一个DTO类中新增两个字段（我们项目使用的是dubbo架构，这个DTO在A项目/服务的domain包中，会被其他的项目如B、C、D引用到）。...但是这个DTO对象已经在Redis缓存中存在了，如果我们直接向类中增加字段而不做任何处理的话，那么查询操作查出来的缓存对象就会报反序列化失败的错误，从而影响正常的业务流程，那么来看一下我的解决方案吧。...那么这个时候取出来的缓存（最新的DTO的缓存）就会有反序列化的错误，发包的延迟和预发布验证的时间都会导致线上反序列化失败，从而阻塞业务。...解决方案就是升级缓存的版本号（修改原来缓存DTO的Redis的Key值） 缓存key升级版本号，在其他未更新的应用中的缓存key已经在跑的jar包里面，他们的key是旧的，比如v1，那么v1对应的DTO...升级后新的DTO版本为v2那么发起来的自身服务刷新最新的DTO缓存是放到v2的key里面的，即v2->新的DTO，v1->旧的DTO。这样可以保证不会有反序列化的问题。

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    高级性能测试系列《34.普通性能场景:​jmeter的线程数，有没有限制?线程数+ramp-up时间，怎么设置才比较合理？》

    目录 一、回顾 二、性能测试场景设计 六种常见设计方法 三、普通性能场景 1.jmeter的线程数，有没有限制呢？ 2.ramp-up时间 3.线程数+ramp-up时间，怎么设置才比较合理？...混合场景设计：不同数量的人，向不同的接口发起请求。 有时间规律的场景。 三、普通性能场景 线程组： 线程数：模拟的并发用户数量。 1.jmeter的线程数，有没有限制呢？...jmeter本身是没有对线程数做限制的。但是jmeter启动这些并发用户数时，需要消耗资源，受电脑cpu的主频限制，一台电脑不可能创建无限量的线程数。...其它的协议和受一些别的因素的影响，产生的并发用户数量也不同。 2.ramp-up时间 「ramp-up时间：」 启动所有线程数的时间(线程数在合理的范围)。...「狭义并发：」 同一时间点发起相同的请求。 jmeter做性能测试，更多时候，使用的是广义并发。 ramp-up时间默认必须「大于等于1」。 3.线程数+ramp-up时间，怎么设置才比较合理？

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    测试模型中理解压力测试和负载测试

    首先我接受了一个观点：性能测试是所有性能相关的测试的集合，而压力测试和负载测试就是性能测试的子集。 原始文章地址：性能测试、压力测试和负载测试。...关注指标：处理能力（QPS或者说TPS），平均响应时间（或者总处理时间）。 随着线程增加，处理能力会逐渐增加，然后到达一个瓶颈，接下来会有两种路线：一种是平缓不增不减，一种会掉头向下（这种偏少）。...此时线程继续增加，平均响应时间会逐渐增加，直此超时。...公式： 处理能力=总次数除/总时间 处理能力=线程数/平均响应时间 排除影响测试结果的一些因素以外，处理能力和平均响应时间和线程数是有固定关系的，可以相互印证。...随着请求量的增加，平均响应时间是稳定在某个值，然后随着请求量的增加，平均响应时间逐渐增加，然后就是出现超时情况，此时请求量已经大于服务的最大处理能力。

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    架构设计---性能设计的详解

    并发数是指系统同时处理处理的请求数，这个数字反映了系统的负载压力情况，性能测试的时候，通常在性能压测工具中，用多线程模拟并发用户请求，每个线程模拟一个用户请求，这个线程数就是性能指标的并发数。...事实上，性能测试随着性能测试工具逐渐增加请求线程数，系统的吞吐量和响应时间会呈现出不同的性能特性，具体来说，整个测试过程又可以分为性能测试、负载测试、压力测试三个阶段。...性能测试： 性能测试是指系统设计初期规划的性能指标为预期的目标，对系统不断进行添加压力，验证系统在资源可以接受的范围内是否达到性能的预期指标，这个过程中，随着并发数的增加，吞吐量也在增加，响应时间变化不大的情况...这个过程中，随着并发数的增加，吞吐量只有小幅度的增加，达到最大值以后，吞吐量还会下降，而响应时间会不断增加变大。...性能压力测试工具不断增加请求线程数，持续对系统进行性能测试，负载测试、压力测试得到对应的TPS和响应时间。

    1.4K20

    数据库评测报告第二期：MongoDB-3.2

    1、Insert性能 MongoDB的Insert性能随着线程数（小于128）的增加而增加，当大于128时，Insert性能开始逐渐出现明显波动和下降； 当线程数量达到128时，MongoDB的Insert...性能达到峰值，约为19万； 平均延迟随线程数量的增加而增加，且增加速度越来越快； 2、Read / Update性能 VS 线程数 ① 百万级数据量（500万） 对百万级数据的操作，MongoDB读性能优于写性能...，随着写的比重增加，吞吐率明显减少，且系统延迟明显增加； 只读、读多写少、读写混合、读少写多，这四个场景均在线程数达到128时达到峰值，分别约为23万、20万、16万、14万； 随着线程数的增加，写比重越大...，且随线程数增加而越发明显。...，分别约为7万、4万、2.5万、2万； 对亿级数据的操作，当写比重稍微增加，吞吐率直线下滑，并随线程数增加而越发明显； 当线程数高于64时，四个场景的吞吐率均出现明显下降。

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    性能测试面试问答

    性能测试的三个核心原理是什么？ 1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件，而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的，电脑的cpu是多线程的。...通过负载测试，不断增加并发，随着并发数的增加，各项性能指标也会相应产生变化，当出现了性能拐点，比如，当用户数达到某个数量级时，响应时间突然增长，那么这个拐点处对应的用户数就是系统能承载的最大用户数。...1：随着负载的增加，吞吐量是否能持续稳定的上升，找到吞吐量下滑的那个点 2：随着负载的增加，响应时间是否开始变长，找到响应时间突然变长的那个点 3：随着负载的增加，是否开始出现错误 常见的施压模型有哪几种...并发测试：基础线程组（强调单位时间的并发，不存在绝对并发） 基准测试：反复对比结果，验证调优结果是否通过（tps是否提升，响应时间是否下降） 负载测试：持续不断地增加负载，发现性能瓶颈（阶梯加压线程组...尤其是fullgc，会造成线程长时间暂停 4.数据库配置 高并发情况下，如果请求数据需要写入数据库且需要写入多个表的时候，数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引，或没有主从分离、读写分离

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    JMeter执行性能测试如何快速确定拐点

    首先在一个线程组下开发好测试案例，需要压测几次不同的并发用户下的性能，就复制多少笔线程，每个线程修改线程数、用例名称即可，如下所示，修改用例名称和线程数对应，这样生成的测试结果就会区分不同并发下同一个案例的响应时间...最后在测试计划记得勾选独立运行每个线程组选项，勾选该选项的意义就是依次并发执行10、20、30、50线程，直到压测结束 ? 二、执行性能测试 1....汇总结果如下，随着并发用户增加，平均响应时间在递增，报错率也在递增，TPS也随着用户数的增加而递增，到了500用户为最高点，1000并发用户反而降低 ? 3....查看Response Times Over Time图表可以看到响应时间随着并发用户数递增，平均响应时间一直递增，当从500并发改成1000并发时，响应时间增加幅度最大 ? ? 4....查看Transactions Per Second，从图表可以看出当并发用户从10递增到400，每秒处理的事务数一直是递增趋势，然后500-1000，开始慢慢降低 ? ? 5.

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    大型网站技术架构，网站的高性能架构（二）

    响应时间即从请求发出开始，到收到响应并解析成对应的可视化结果所花费的时间；并发数指系统能够同时处理的请求数量。...吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量，常用的单位为TPS（每秒事务数）、HPS（每秒的 HTTP 请求数）、QPS（每秒数据库查询数）；性能计数器为直观的数据指标，比如当前系统负载、对象与线程数、...在性能测试和负载测试中，系统的 TPS 随着压力的增加，值会不断增高。...而在压力测试下，由于此时系统资源早已耗尽，更多的压力只会拖垮 CPU 的性能，因此此时的系统 TPS 会随着压力的不断增加而逐渐降低。...而系统的响应时间在所有测试中都是随着压力的增加而逐渐增加的，不过在压力测试中，每对系统施加单位的压力，系统的响应时间会成倍的疯狂增长。

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