0x01 介绍 看了一些大佬的查杀内存马文章,很少有Spring相关内存马的检测方式 有部分是借助javaagent得到jvm中所有已加载的类然后分析,显得有点庞大 是否可以只借助Spring框架本身做检测呢...从检测思路上得到了一种进阶的内存马:隐形马,也可以叫做劫持马 劫持正常的Controller改为内存马,表明上一切正常,通过检测手段无法发现 0x02 检测效果 笔者基于SpringMVC本身写了一些检测代码...正常情况下,项目中已经有一些正常的mapping记录 使用来自Landgrey师傅公布的Payload,也是广为流传的一种 基于内存 Webshell 的无文件攻击技术研究 public class...第一次跟入的时候没有注意Method method = getBridgedMethod();方法,一直在尝试修改method发现没用 难点二 第二处坑:修改方法成功后为什么报错?...Method targetMethod = Horse.class.getMethod("shell", String.class); 内存马逻辑 public String shell(String
调了几个小时,到最后发现内存泄露的原因是opencv的cvClone函数,採用cvCopy函数后,问题解决。...vs2010使用vld进行内存泄露检測 (1) 下载vld工具 (2) 将D:\Program Files\Visual Leak Detector\include;D:\Program Files\Visual
源码剖析 3.1 类签名 先从头开始,也就是类签名: public class ThreadLocal { } 可见它就是一个普通的类,并没有实现任何接口、也无父类继承。...分析了这几个方法的源码之后,下面就来研究一下内存泄漏的问题。 4. 内存泄漏分析 首先说明一点,ThreadLocal 通常作为成员变量或静态变量来使用(也就是共享的),比如前面应用场景中的例子。...经过 GC 后 Entry 持有的 ThreadLocal 引用断开,Entry 的 key 为空,value 不为空,如图所示: 此时,如果没有任何 remove 或者 get 等清理 Entry...这样就产生了内存泄漏。 这种情况其实也很容易避免,使用完执行 remove 方法就行了。 5. 小结 本文分析了 ThreadLocal 的主要方法实现,并分析了它可能存在内存泄漏的场景。...ThreadLocal 使用不当可能会造成内存泄漏。避免内存泄漏的方法是在方法调用结束前执行 ThreadLocal 的 remove 方法。
而对于程序员而言,如何避免内存泄漏也是一门学问,倘若不加以控制,那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案,而是在此之前的一步,通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ,最终的结果会展示各个时间点的内存情况,所以需要一个时间类,表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的,在销毁之前释放定时器;physicMemory和heapMemory获取图表div节点,用于echarts节点获取;systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...倘若jvm内存出现了溢出的情况也可以使用arthas将堆快照dump出来,结合jvisualvm来定位问题,这边暂且也没有遇到该问题,暂不做赘述。
方法一:清空日志(log)软件商店-安装日志清理工具按需清理(主要清理系统日志)方法二:服务器指令排查终端-本地服务器输入df -h可见目录 /dev/vda1目录总共50G,已使用44G,怀疑大文件是在这里面
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用,总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系:total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
一般来说,想让别人能看到你的网站,你要购买域名、买服务器、再人工把网页文件传上去,还要装个 Nginx 之类的 web 服务器软件、修改软件配置等等,整套流程还是比较复杂的。...下面鱼皮就简单给大家介绍 4 种,详细的手把手教程可以观看我录制的视频~ 视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1UZ4y197i1/ (点击文末阅读原文可直接跳转) 无服务器上线网站方法...这种方法的原理是:别人有能挂网站的服务器和上线工具,我们把网站文件交给他们管着就行了。...内网穿透 以上几种方式,并不是真的不需要用到服务器,只不过是把网站文件放到了别人的服务器上而已。 但最后这种方式比较特别,通过 内网穿透 技术打通网络,直接让别人访问自己电脑上的网页!
我们最常用的,应该是lrzsz工具,通过rz(上传)/sz(下载),对于平常的小文件传输实在是太方便了 如果要传输大的文件,我们通常会选择winscp工具,通过ssh隧道进行传输 那么除了以上这些方法,或在没有这些工具的条件下...下面介绍几个方法 python python中自带一个轻量级web服务器,在python2中是模块SimpleHTTPServer,在python3中合并到http.server中 ?...小技巧:通常从运营商购买的服务器的带宽,是只限制出带宽而入带宽一般会比出带宽限制高或者不限制,这个时候,如果我们上传文件慢的话,我们可以改用从服务器下载的方式,而且服务器一般出端口不限制 Nginx/...Apache 上面python的轻量web服务器,虽然很方便,但是很多时候,服务器都会设置防火墙、安全组等,不常用的端口通常不会开放,这个时候,就可以直接用web服务器了,常见的比如Nginx、Apache...、IIS、Tomcat等,都可以 我们指定,web访问,就是从服务器下载资源之后,渲染到浏览器的,通过MIME类型进行识别文件,加载渲染,所以,我们利用web服务器 将需要下载的文件放到web服务器指定的目录下
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。 关于CPU内存控制器中会有很多专技术细节。...而且不再像之前一样要求每个内存颗粒传输距离相等,工艺复杂度因寄存缓存器的引入而下降,使得容量也可以提高到 32 GB。主要用在服务器上。 下图是一个服务器RDIMM 32 GB 内存条。...这个服务器内存条不光正面有很多内存颗粒,连背面也有。可见服务器内存的颗粒数量比普通笔记本电脑、个人台式机的颗粒都要多很多。...即使内存出现了比特翻转,可能影响的只是一个像素值,没有太大的影响,也很难感觉出来。 在服务器应用中,处理的一般都是非常重要的计算,可能是一些推荐计算,也可能是一笔订单交易,对出错的容忍度是很低的。...而不带 ECC 的功能是没有多出来的这个颗粒的。 CPU 每个 channel 支持同时支持 72 位的读写,其中 64 位是数据,另外 8 位用于 ECC 校验。 由于有额外的硬件引入。
Typecho博客系统显示服务器占用内存的插件,代码很简单,这插件作者是12年写的,我用了已经不能用,我通过自学的一丢丢的PHP基础,简单的整理了一下,又能用了,奇怪的知识又涨了 插件截图 调用代码
随着技术的发展,我们使用的存储器也各种各样,虽然都基于芯片颗粒,但表现截然不同,比如说读写次数限制,或者叫寿命,SSD固态硬盘就有限制,DRAM内存却没有。...按照分布位置的不同,DRAM内存属于内部存储器,紧挨着CPU处理器,用来临时存放后者需要的运算数据,并与外部存储器进行交换,起到桥梁的作用。...DRAM内存的特点是读写速度快、延迟低,但属于易失性存储,也就是一旦断电,数据就会全部丢失。...DRAM内存颗粒利用晶体管加电容来保存数据,而且只是临时存储数据,并没有实质性的写入,不涉及对物理单元结构、属性的改变,所以可以无限次读写。 ?...但另一方面,SLC、MLC、TLC、QLC的存储密度越来越大,SSD容量也越来越大,写满的概率越来越低,所以整个SSD的实际寿命其实并没有大大缩短,一般应用无需过分担忧寿命问题。
在 Red Hat Enterprise Linux 中,以下是设置合适的交换分区大小的规则:物理内存 交换分区(SWAP)<= 4g 至少 4G4~16G 至少 8G16G~64G 至少 16G64G...~256G 至少 32G例如我的linux vps 是2G内存 ,我给swap设置为了 4G图片
), 本篇转载了阿里云服务器启用虚拟内存-Ubuntu 阿里云服务器默认没有开启虚拟内存,经常遇到软件内存不足,运行崩溃的情况。...为了减少购买昂贵的内存资源,可以暂时使用虚拟内存代替(根据运行的程序需求,性能会降低一些)。 这个技术在云服务器上使用,可以省很多银子的哦!!!...0,实在是没有想到!!!...阿里云服务器默认没有swap,需要自己mkdir /swap创建。...原文: 阿里云服务器启用虚拟内存-Ubuntu
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题,io会瞬间飙升到很高很高,造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大(网络连接数)。知道是哪个进程造成的,但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。麻烦之处在于很好的定位问题,重现实际的操作。没办法,只能针对socket服务特定的端口进行抓包。...服务器问题,无非就是资源不合理的使用,造成服务器内存,cpu,io,流量等相关资源出现非常不正常的波动,资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查,没有其他比较好的办法,只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多,一个个的排查相当痛苦。 出现问题,首先看日志。如果是线上的,先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志,访问日志是否有异常,确定是否有人扫机器。
服务器无法连接到网络并且频繁断网可能有多种原因。德迅云安全分享一些常见的原因及解决方法:网络连接问题:检查所有网络连接,确保所有电缆都已牢固连接并且服务器的网卡工作正常。...网络设置问题:错误配置的网络设置可能导致服务器连接问题。需要检查网络设置,例如 IP 地址和子网掩码,并确保它们正确无误。服务器硬件问题:过时的固件和驱动程序可能导致网络连接问题。...如果带宽资源不足,可以尝试升级带宽或优化服务器负载。服务器负载过高:远程连接和操作均会受到影响。可以通过管理终端(VNC)连接服务器,确认资源使用情况,并采取措施降低负载。...服务器配置性能不足:检查CPU、内存、网络等占用的情况,看看是哪方面引起的断网。最好依照程序上的需求,选择合适的服务器配置。本地网络问题:可能存在本地网络延迟、节点延迟的情况,从而导致掉线。...中病毒或恶意攻击:服务器中毒,导致服务器对外发包,带宽耗尽。需要先杀毒,清理可疑文件,必要时重装服务器系统。
很多小伙伴学习Linux的时候,都要面临着Linux的环境的搭建,但是由于每个人的自身条件不同,通常会出现以下情况: 手头富裕的小伙伴可能拿出手机扫个码,买个阿里云/腾讯云的服务器,稍微配置下就开始实操了...; 自身电脑还可以,同时又比较节俭的小伙伴可能装个虚拟机,安装相应的Linux系统,马马虎虎的也能用起来; 电脑配置一般般,运行个虚拟机内存/CPU爆红,敲了几下Linux指令,电脑疯狂转动,等待时间大于练习时间...我隔着手机屏幕摸了摸他的头,告诉他,我有个不买服务器,不用虚拟机就能学习Linux的方法! 好了,吹牛皮完毕,其实很简单,不管你电脑如何,只要你能联网,就可以使用在线Linux。
ID:技术让梦想更伟大 作者:李肖遥 提出问题 我们在写程序中经常会用到malloc函数进行动态内存分配,但是我们有没有想过,在C语言中,向操作系统请求malloc内存空间的地址是连续的吗???...其实这就是内存边界对齐的问题,使用malloc分配的内存空间在虚拟地址空间上是连续的,但是转换到物理内存空间上有可能是不连续的, 对用户而言,所有内存都是虚拟的,程序并不是直接运行在物理内存上,而是运行在虚拟内存上...,然后由虚拟内存转换到物理内存。...虚拟内存地址到物理内存地址进行转换时,因为有可能相邻的两个字节是在不同的物理分页上,所以不一定是连续的。...延伸一下 本篇主要是想抛砖引玉,大家可以在自己电脑测试一下,后期会细节讲到字节对齐原则及作用,malloc的原理和内存分配,内存分页等问题。
当Linux服务器内存占用高时,可以按照以下步骤进行排查: 查看内存使用情况 使用free命令可以查看系统的内存使用情况,包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。...使用top或htop命令可以查看系统进程的内存占用情况,按照内存使用量排序,找出消耗较大的进程。...i memory /var/log/messages 内存泄漏检测 如果怀疑有内存泄漏,可使用valgrind进行内存泄漏检测。...# 对程序 nginx 进行 --leak-check=full 启用完全的内存泄漏检测 valgrind --leak-check=full nginx 查看共享内存 如果共享内存占用较多,需要进一步检查是哪个进程在使用共享内存...slab内存 查看不可回收的slab内存占用情况,如果这部分内存占用较高,可以使用slabtop命令查看是哪些slab占用大。
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