通过看这关的名称,就知道它的参数是数字并且提交方式是 post 提交,那么就需要burp这种工具来抓包修改注入了
1、短信验证码 当注册用户的时候,会发现收不到短信验证码,打印e : That operation isn't allowed for clients. 含义 - 该操作无法从客户端发起。请检查该错误由哪个操作引起,然后进入 应用控制台 > 设置 > 应用选项 启用相应的选项。 解决办法,去:应用控制台 > 设置 > 应用选项 “用户账号”选项里,选中 用户注册时,向注册手机号码发送验证短信 2、保存数据保存不到数据库中 解决办法:检测要保存的数据库当中是否有字段设置为“必填项”,如果设置,那么保存记录的时
DNS (Domain Name System)域名系统。是提供根据域名找到对应的 IP 的服务。 Http 协议访问一个网址时,其实是根据 ip 地址进行访问的,所以需要把 域名转换成IP,在进行访问。
昨天下午,收到一个504的告警,显然这是一个超时告警。当时由于手头有其他事情,没在意,就只是瞄了一眼,但是引起告警的方法很熟悉,是我写的,第一反应有点诧异。
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上,这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
在MySL使用递归查询是很不方便的,不像SQL Server可以直接使用声明变量,使用虚拟表等等。如:DECLARE,BEGIN ... END ,WHILE ,IF 等等。
Redis作为目前使用最广泛的缓存,相信大家都不陌生。但是使用缓存并没有这么简单,还要考虑缓存雪崩,缓存击穿,缓存穿透的问题,什么是缓存雪崩,击穿,穿透呢,出现这些问题又怎么解决呢,接下来学习一下吧。
1.索引列的数据长度能少则少。 说明:为了减少我们简历B+树时候关键字的重量,让结点可以存放更多数据
◆VLOOKUP函数是Excel中的一个纵向查找函数,函数中的V为单词Vertical(垂直的)的缩写,LOOKUP即为查找的意思。在表格中,纵向的我们叫列,顾名思义,纵向查找即为按列查找,最终返回所需查询列对应的值。
https://blog.csdn.net/qq_59636442/article/details/123058454
Zabbix proxy是整个Zabbix架构的主要组件。因此很多时候,当其中一个proxy出现故障,会对所有监控配置造成严重的后果,引起一连串事件与问题。
问题由来 假设在一个订单系统中(以火车票订单系统为例),用户A,用户B都要预定从成都到北京的火车票,A、B在不同的售票窗口均同时查询到了某车厢卧铺中、下铺位有空位。用户A正在犹豫订中铺还是下铺,这时用户B果断订购了下铺。当用户A决定订下铺时,系统提示下铺已经被预订,请重新选择铺位。在这个系统场景中,我们来探讨一下,火车票系统是怎样处理并发事件以及怎么利用锁机制来避免重复订票的。 设想的方案 方案1: 为了避免重复订票,大部分人会想到在做订票操作前,去数据库查询该铺位是否已经被预订,假设“铺位”数据库表增加标
🎉欢迎来到Java学习路线专栏~那些让我苦笑不得的 Bug:编码之路的坎坷经历
(一) 最大能索引字符串的长度 关于能索引最大的字符串长度,其实在Elasticsearch和Solr中都是由底层的Lucene决定的 (1)不分词+索引的字符串最大长度为32766字节 (2)分词+索引一般不会出现长度越界问题 (3)不索引的字符串虽然没有长度最大限制,但是不建议使用搜索引擎存储大量文本 (二)设置超出一定长度的字段,不索引 其实这个功能,也是由底层Lucene提供的,关于它的应用场景举个例子,大部分情况下,不分词的字段可能经常会被用来聚合,过滤,排序,分组,但是如果这个不分词的字段非常长
场景是这样的,我们的支付系统在一笔支付完成后,需要发出通知给到商户。支付完成的消息通过消息队列发送给通知的服务。通知服务的有一部分处理逻辑是这样的:
在遇到慢 SQL 情况时,不能简单的把原因归结为 SQL 编写问题(虽然这是最常见的因素),实际上导致慢 SQL 有很多因素,甚至包括硬件和 mysql 本身的 bug。根据出现的概率从大到小,罗列如下:
数据库SQL语句中 查询选修了全部课程的学生的学号和姓名查询选修了全部课程的学生姓名。
3.1 match query:用于执行全文查询的标准查询,包括模糊匹配和短语或接近查询。
2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗?
前段时间有个开发的同事向我咨询一个问题, 开发同事:Oracle会存在一个用户插入数据,已经提交了;但是另外一个用户还查询不到吗?都是同一张表 jeanron: 不会的。 开发同事: 我们现在一个用户写入,程序日志是说已经写入;可是读取的用户还读取不到,在线延迟5分钟可能的问题在哪儿?或者你帮忙监控一下? jeanron: 是Oracle吗,MySQL还可能有这种情况 开发同事: Oracle,MySQL是什么情况下会这样? jeanron:
今天在处理一个业务的时候,谈及利用infobright作为存储引擎,来支持业务对大量数据的查询操作,就特意看了一下这个infobright的特点,这里对它进行一个总结。
一般在我们做后台管理的时候都需要加载一个树,当然也有更好的方法,一般后端都是直接请求一个接口然后返回一个树,树一般都是递归调用的,根据父级一层层的往下查询,然后大部人都是这么做的。
吊打面试官又来啦,今天我们讲讲MySQL索引为什么会失效,很多文章和培训机构的教程,都只会告诉你,在什么情况下索引会失效。
一、字典的简介 字典是python中唯一的映射类型,采用键值对(key-value)的形式存储数据。python对key进行哈希函数运算,根据计算的结果决定value的存储地址,所以字典是无序存储的,且key必须是可哈希的。可哈希表示key必须是不可变类型,如:数字、字符串、元组。 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。 二、增加字典元素
2019磕磕碰碰总算过去了,2020年秉承开源共享原则,继续分享在工作中遇到的各种问题和干货。2020年在面试题开始,祝愿小伙伴在2020年都能谋到一份好差事。
上回提到,令狐冲在思过崖见到一位仙风道骨的老者,提点令狐冲半夜去思过崖后的山洞受教。
本篇博客我们来介绍Redis使用过程中需要注意的三种问题:缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。
使用Eloquent [‘eləkwənt] 时,数据库查询构造器的方法对模型类也是也用的,使用上只是省略了DB::table('表名')部分。
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据(比如连mysql都没得数据,Redis怎么也查不到啊),由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。 在流量大时,可能数据库就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。
昨天我们给索引库设定了几个字段,以上述例子中的title字段为例,给其添加一条数据“小爱手机”,这样后面可以通过索引库来快速定位这条数据了。
除了b+树索引外,还有hash索引,使用hash表去实现<key,value>,对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个hash code,将hash code 存放在索引中作为key,同时将数据行的地址存储在 value中。
本篇主要介绍下楼主平常项目中,缓存使用经验和遇到过的问题。 阅读目录: 基本写法 缓存雪崩 全局锁,实例锁 字符串锁 缓存穿透 再谈缓存雪崩 总结 基本写法 为了方便演示,这里使用Runtime.Cache做缓存容器,并定义个简单操作类。如下: public class CacheHelper { public static object Get(string cacheKey) { return HttpRuntime.Cache[
Prometheus 本身只支持单机部署,没有自带支持集群部署,也就不支持高可用以及水平扩容,在大规模场景下,最让人关心的问题是它的存储空间也受限于单机磁盘容量,磁盘容量决定了单个 Prometheus 所能存储的数据量,数据量大小又取决于被采集服务的指标数量、服务数量、采集速率以及数据过期时间。在数据量大的情况下,我们可能就需要做很多取舍,比如丢弃不重要的指标、降低采集速率、设置较短的数据过期时间(默认只保留15天的数据,看不到比较久远的监控数据)。
最近各种负面消息,对爬虫er来说,并不是很友好,当然这个是对于从业者来说的,对像我这样的正在学习python的个人来说,python爬虫的学习只需要保持以下几点,基本不会出现大的问题:
下午收到客户仓库用户报的一个问题,说是某个物料在LX02报表里查无库存,但是在LS26报表里是有WM库存的。同时笔者发现,业务人员执行LX02报表查询的时候,layout栏位是空的。
摘要: 高并发一直是然个人头疼的问题;然而,其解决方式则是一套组合策略,由整体入手,逐步分析,逐步解决部分问题,进而解决所有问题;就像一支庞大的输水管道,不断的做分支导流,每层的分支可以导出部分的流量,继而顺利导出所有的流量。 总体思路:优化代码,分离业务逻辑,数据库,最后加服务器等; 逐步解决方案,具体操作如下: (1).页面的动静分离: 页面生成了静态的缓存,页面中的图片、JS等静态资源推CDN; 动态数据,能做缓存的做缓存(redis,memache);不能做缓存的,开始从代码层面下着手; (2).
当在高并发,高性能,降低数据库压力的情况下,首先会选择redis作为缓存机制,当有大量请求需要查询数据库时,为了降低数据库的压力,并提高请求查询性能(redis基于内存,读取速度快),会将数据库的信息缓存到redis中,这样就形成了很好的分层结构,请求可以直接查询redis中缓存的信息,然后返回,就不需要经过数据库,减小了数据库的压力,同时,可以迅速查询到信息,岂不美哉。 先从缓存取数据,娶不到从数据库取,取到了就返回并添加缓存或更新缓存,取不到就返回空。
写在前面 小记一下CTF那些日子和DROPS队友学到的SQL注入的骚姿势。 By 010 1、IN之骚 这个我也偶然发现的,也不知前辈们有没有早已总结好的套路了。w3school上对in操作符的介绍:
key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此key的请求从缓存获取不到,请求都会压到数据源,从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
大家好,我是热心的大肚皮,皮哥。前段时间和多位大佬讨论过,是聊聊实操还是聊聊八股文呢,一千个读者就会有一千个哈姆雷特,皮哥最后认真思考了下初衷,不知道大家有没有这样的痛点,在学习时或者实操时,找不到成体系的讲解文章,只能从头看书寻找,这样学习效率低下,所以皮哥决定,由浅入深,先学原理,在来实操,正所谓,先学武功,后来退敌。不多说,开整。
将资源文件放在当前项目工程文件下,编译指令:g++ *.cpp -o name -L./ -lmydb //名字自己起 ②第三方库形式
Spring 中的事务隔离级别和数据库中的事务隔离级别稍有不同,以 MySQL 为例,MySQL 的 InnoDB 引擎中的事务隔离级别有 4 种,而 Spring 中却包含了 5 种事务隔离级别。
很多使用场景,查询的缓存数据都是由定时任务取刷新,然后缓存查不到从 DB 查了在更新缓存。如果这些 key 在同一时间失效, 那么失效的时候,大量的请求过来。就会直接打到 DB 上, 这个时候 DB 很可能被打垮,即使马上重启也会被新的流量打垮。
我到公司后先测试一下客户给我的错误示例(果然搜不到),然后排查一下昨天的数据是否有问题,发现昨天客户用excel导入的数据中,存在很多\r\n这种换行符和回车符。
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