2021 年 12 月 14 日，在Log4Shell混乱期间，微软发布了CVE-2021-43893，这是一个影响 Windows 加密文件系统 (EFS) 的远程提权漏洞。该漏洞归功于Google Project Zero的James Forshaw，但可能是由于 Log4Shell 的氛围，该漏洞几乎没有引起注意。
有个场景，接口请求获取数据频繁，但数据改动量小，一般情况是先去redis取，没有则从数据库取，再放入redis，返回？为了加快系统的响应速度，我们可以在内存加一层，先查询内存缓存。没有则查询数据库/redis，再加入内存。
某公司工业组态软件存在整数溢出漏洞，该漏洞是由于stgopenstorage读取失败，返回的错误代码超出int在32位系统中的范围，攻击者可利用该漏洞执行任意代码。
周期性检查节点状态，每当节点状态为 NotReady，并且超出 podEvictionTimeout 时间后，就把该节点上的 pod 全部驱逐到其它节点，其中具体驱逐速度还受驱逐速度参数，集群大小等的影响。
可编程USB转 UART/I2C /SMBusS/SPI/CAN/1 -Wire适配器USB2S结构尺寸及电压设置
之前开发的一款基于OpenTelemetry的Tracing组件需要使用基于速率限制（Rate Limiting）的跟踪采样策略，本想使用现有的解决方案，比如System.Threading.RateLimiting命名空间下的RateLimiter。大体看了RateLimiter的三种实现（固定窗口、滑动窗口和令牌桶），觉得过于相对复杂了点，代码还涉及到锁，而且提供的功能我也不太需要，于是尝试实现一种简单且无锁解决方案。
由于IaaS在堆栈中的位置较低，因此很难获得特定的安全指导，因为最佳实践需要适应不同的用法。但也有一些IaaS安全最佳实践可供选择，可以在云计算提供商和使用场景中普遍应用。在使用IaaS产品之前，组织的信息安全负责人需要确保他们了解云计算提供商的安全模型。
在进行网络数据抓取时，经常会遇到HTTP 429错误，表示请求速率已超出API限制。为避免封禁或限制访问，需要调整Scrapy的请求速率，以在不触发HTTP 429错误的情况下完成数据抓取。针对这一问题，可使用Scrapy的AutoThrottle中间件自动调整请求速率，以避免触发API限制，提高爬虫效率和可靠性。
据 Bleeping Computer 网站消息，谷歌发布了适用于 Windows、Mac 和 Linux 的更新版本Chrome 99.0.4844.84，以解决一个在野被利用的高严重性零日漏洞。
来自波士顿大学、新南威尔士大学、IBM实验室的六位作者于12月19日发表了一篇名为《Can Large Language Models Identify And Reason About Security Vulnerabilities? Not Yet》的论文[1]。该文针对“LLM能否可靠地识别与安全有关的错误”进行了广泛的实验，在多达228个代码场景中，使用17种prompt方法分别测试了8个不同的LLM。
近日，Synopsys 安全研究人员发现，在可以将智能手机用作远程键盘和鼠标的三个 Android 应用程序中存在多个未修补的漏洞。 这些应用程序分别是Lazy Mouse、PC Keyboard和Telepad，它们已从 Google Play 商店累计下载超过 200 万次。其中Telepad 不再能通过应用商店下载，但可以从其网站下载。 懒惰鼠标 （com.ahmedaay.lazymouse2 和 com.ahmedaay.lazymousepro） PC 键盘 (com.beapps.pckeyb
ffmpeg是一个非常快速的视频和音频转换器，也可以从实时音频/视频源中抓取。它还可以在任意采样率之间进行转换，并使用高质量的多相滤波器动态调整视频大小。他能够兼容Windows,Linux以及mac三种操作系统（说白了就是这三种操作系统都能用）。ffmpeg的下载地址是:ffmpeg的下载地址 安装过程没啥好说的，按照提示一直点下一步就行了。这里需要说明的一点是ffmpeg安装好之后最好在PATH中配置ffmpeg的环境变量。配置好之后在命令行中输入ffmpeg会出现如下结果：
任小闯，云和恩墨交付技术顾问，6年以上数据库开发维护工作经历，Oracle 10g OCM，Oracle 11g OCP，曾就职于某互联网行业任数据库的设计和开发优化，现任某省移动运营商负责数据库的维护和交付工作。 擅长数据库的日常维护，设计开发，故障诊断，数据迁移，性能调优等工作。
作者简介 任小闯 云和恩墨交付技术顾问，6年以上数据库开发维护工作经历，Oracle 10g OCM，Oracle 11g OCP，曾就职于某互联网行业任数据库的设计和开发优化，现任某省移动运营商负责
鉴于内存数据库访问速率快的特点，本文分别从单线程、多线程(并发访问)和多线程读/写混合访问角度对eXtremeDB数据库读写速率展开测试。需要指出的是，本文读取操作包含将数据读取后，并在控制台显示出来。测试结果表明：eXtremeDB在单一读/写访问时，速率大约在10w条/s，其速率是比较快的；同时相对单线程来说，多线程读或者写操作并发访问eXtremeDB，也并未衰减其性能，因此在一定程度上可以满足并发访问需求；另一方面，多线程读/写混合访问eXtremeDB时，单个线程写入速率大约在10w条/s，单个线程读取速率大约在4w条/s，此外，随着读/写线程个数的增加，其读写速率在整体上趋于稳定。经过上述测试，该数据库适合于嵌入式系统设计，对于有存储需求的实时系统来说，可以采用内存与硬盘混合方式 ，但是该策略必然会衰减其性能。
之前在学习的时候也接触不到高并发/大流量这种东西，所以限流当然是没接触过的了。在看公司项目的时候，发现有用到限流(RateLimiter)，顺带了解一波。
可能性是无止境。我们有很多内联常量和许多字符串引用可供我们使用，以在内存中找到函数。该函数从以下程序集开始：
知识图谱数据库是NoSQL数据库中增速最快的一个分支，它在大数据和人工智能领域的地位逐渐凸显。但是目前主流的图数据库产品大都属于海外产品，且售价极其高昂，为了解各大主流图数据库的读写性能指标，特将国产的新兴图数据库AbutionGraph（AbutionGDB）与Neo4j，JanusGraph，TigerGraph等占据着市场95%份额的主流图数据库做了读写性能对比测试。
整个系统间的调用都是采用spring cloud这一套去实现的。我所负责的为业务服务端，专门为web端和pc端提供接口调用。在服务刚上线的一段时间，出现了一次雪崩的事件，整个调用链路如下：
在上一篇文章中，我们已经知道了 VSAN 是如何处理容量设备和缓存设备磁盘故障的，那么，如果vsan主机发生故障，会如何呢？我们再来看看下面这幅图：
串口通信（Serial Communications）的概念非常简单，串口按位（bit）发送和接收字节的通信方式。在LabVIEW中串口通信使用范围非常广泛，例如，通过串口使用ModBus协议驱动仪器、串口驱动PLC设备等。
作者 | Ajay Ohri 翻译 | 丁雪 校对 | ValaWong 如今，几乎所有领域或业务活动正在通过SMAC进行数据转换。SMAC指的是社交（Socia）、移动（Mobile）、分析（Analytics）和云服务（Cloud）。这个改变的影响已经涉及到包括组织、人员与产品在内的范围。在本文中，我们将通过使用云计算让你提高数据分析能力。 我们已经使用R语言和RStudio由浅入深地解释了云计算的相关概念（请参考大数据文章2015年9月21日发布的文章《如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南
经常看到集群的merge限流耗时比较高，所以想分析其原因、造成的影响、以及反思merge的一些优化手段。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
RSAConference2022将于旧金山时间6月6日召开。大会的Innovation Sandbox（沙盒）大赛作为“安全圈的奥斯卡”，每年都备受瞩目，成为全球网络安全行业技术创新和投资的风向标。
1使用ApDiag工具进行WinCC脚本诊断概述 WinCC 的C脚本功能非常强大，可以提供较高的自由度。但是，不恰当地组态和使用脚本功能会显著降低系统性能，也可能导致系统崩溃。本文所讨论的脚本问题主要为C脚本的阻塞和挂起问题，即如果在过小的周期内正在运行的动作太多或者动作的执行时间过长（要处理的动作将越聚越多），或者动作已被挂起（休眠、循环、输出对话框、等待另一个应用程序的响应...），则等待队列可能会溢出。所有其它动作均将积聚在等待队列中，不能及时进行处理。 针对以上问题，可以使用 ApDiag 诊断工具进行分析和诊断，ApDiag 工具主要可以提供以下功能：
作者 | Nic Cope 译者 | 平川 在过去的几个月里，Crossplane 支持的自定义资源数量突破了 Kubernetes 的限制。在这篇文章中，我们将探讨下由 Upbound 工程师发现的限制，以及我们如何帮助克服它们。 本文最初发布于 Upbound Newsletter。 在过去的几个月里，Crossplane 支持的自定义资源数量突破了 Kubernetes 的限制。在这篇文章中，我们将探讨下由 Upbound 工程师发现的限制，以及我们如何帮助克服它们。 背 景 Upbound 创
前言 使用VideoToolbox硬编码H.264 使用VideoToolbox硬解码H.264 这次在编码H.264视频流的同时，录制并编码AAC音频流。 介绍 自然界中的声音非常复杂，波形极其复杂，通常我们采用的是脉冲代码调制编码，即PCM编码。PCM通过抽样、量化、编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码。 抽样：对模拟信号进行周期性扫描，把时间上连续的信号变成时间上离散的信号； 量化：用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示,通常是用二进制表示； 编码：用一组二进制码组来表示每
·acceptCount：如果Tomcat的线程都忙于响应，新来的连接会进入队列排队，如果超出排队大小，则拒绝连接
对于企业来说，公共云的总体成本可能具有吸引力，但还有许多其他因素需要包括在内，如果没有仔细的规划，采用云计算的成本很快就会螺旋上升。
CentOS Web Panel 或通常称为 CWP 是一种流行的网络托管管理软件，被超过 200,000 台独特的服务器使用，可以在 Shodan 或 Census 上找到。我们用来以 root 身份利用完整的 preauth 远程命令执行的漏洞链使用文件包含 (CVE-2021-45467) 和文件写入 (CVE-2021-45466) 漏洞。在这篇文章中，我们希望涵盖我们的漏洞研究之旅，以及我们如何接近这个特定目标。
drawable汇总篇讲过两个动画，animation-list定义帧动画，animated-rotate定义旋转动画，这两个属于drawable动画。除了drawable动画，Android框架还提供了另外两种动画体系：视图动画(View Animation)和属性动画(Property Animation)。视图动画比较简单，只能应用于各种View，可以做一些位置、大小、旋转和透明度的简单转变。属性动画则是在android 3.0引入的动画体系，提供了更多特性和灵活性，也可以应用于任何对象，而不只是View。本篇先讲视图动画。
速率限制可以保护和提高基于 API 的服务的可用性。如果你正在与一个 API 对话，并收到 HTTP 429 Too Many Requests 的响应状态码，说明你已经被速率限制了。这意味着你超出了给定时间内允许的请求数量。你需要做的就是放慢脚步，稍等片刻，然后再试一次。
前几天，Docker 向所有创建了“组织”的 Docker Hub 用户发送了一封电子邮件，告诉他们如果不升级到付费团队计划，他们的帐户将被删除，包括所有镜像。该电子邮件包含指向简洁编写的 PDF 的链接，该链接缺少许多重要的细节，这给开源维护者带来了极大的焦虑和额外的工作。
设置方法1：在 动画效果的XML代码中设置插值器属性android:interpolator
有些场景并不能用缓存和降级来解决，比如写服务、频繁的复杂查询，因此需有一种手段来限制这些场景的并发/请求量，即限流。
在压测时我们可以找出每个系统的处理峰值，然后通过设定峰值阈值，来防止当系统过载时，通过拒绝处理过载的请求来保障系统可用。
ImHex 是一个十六进制编辑器，用于逆向工程师解码、显示和分析二进制数据格式、提取信息或写入字节补丁的工具。 📷 📷 ImHex 的开发者是 WerWolv，他是一名来自瑞士的 23 岁嵌入式系统电子工程师。对嵌入式系统、低级编码、ARM 微控制器开发、操作系统和自定义固件非常着迷。 特点 功能性十六进制视图 字节 十六进制字符串 C, C++, C#, Rust, Python, Java & JavaScript 数组 ASCII-Art 十六进制视图 HTML 自包含 div 字节修补 补丁管理 字
限流是保护高并发系统的三把利器之一，另外两个是缓存和降级。限流在很多场景中用来限制并发和请求量，比如说秒杀抢购，保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等。
随着时间的推移，云计算技术对于组织来说变得越来越重要。在大量的应用程序运行在不同的云模型时，组织需要做一些工作来检查这些解决方案是否更能满足其需求。组织需要确定其投资组合中的每个应用程序都在为自己和最终用户而使用正确的云模型。
这次 Code-Breaking Puzzles 中我出了一道看似很简单的题目pcrewaf，将其代码简化如下：
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。既然是对流式数据进行处理，那么就要面临数据在流动计算时，上下游数据通信以及数据处理速度不一致所带来的问题。 本文先从「生产者-消费者模式」的角度介绍了Flink中的数据传输，从而引出了「反压」的概念。接着介绍了Flink在V1.5前「基于TCP的反压机制」以及V1.5后「基于Credit的反压机制」分别如何实现网络流控。最后针对一个反压案例进行分析，介绍了如何进行反压定位和资源调优，并展示了调优结果。 希望在阅读完本文后，读者可以深入理解Flink节点反压的概念以及背后的原理，在遇到反压场景时，能够快速定位瓶颈点，并拥有一套基本的调优思路。
前阵子因为工作上的变故，有一阵子没有写东西，接下来继续开始写东西，仍以运维为主，可能会把自己学习业务知识方面的一些有趣的心得也一并写写。
在过去的几天里，有很多关于 Microsoft Exchange Server 中几个关键零日漏洞的新闻报道，这些漏洞正在根据以下 CVE 进行跟踪：
对于web应用的限流，光看标题，似乎过于抽象，难以理解，那我们还是以具体的某一个应用场景来引入这个话题吧。在日常生活中，我们肯定收到过不少不少这样的短信，“双11约吗？，千款….”，“您有幸获得唱读卡，赶快戳链接…”。这种类型的短信是属于推广性质的短信。为什么我要说这个呢？听我慢慢道来。一般而言，对于推广营销类短信，它们针对某一群体(譬如注册会员)进行定点推送，有时这个群体的成员量比较大，甚至可以达到千万级别。因此相应的，发送推广短信的量也会增大。然而，要完成这些短信发送，我们是需要调用服务商的接口来完成的。倘若一次发送的量在200万条，而我们的服务商接口每秒能处理的短信发送量有限，只能达到200条每秒。那么这个时候就会产生问题了，我们如何能控制好程序发送短信时的速度昵？于是限流这个功能就得加上了
总的思路是通过USB或者UART接口发送一些协议字符串，由模块转换成上面几种接口的硬件时序电信号，实现与这几种接口芯片、设备的快速测试。
作者 | Lukasz Mierzwa 译者 | 平川 策划 | 褚杏娟 我们使用 Prometheus 来监控构成我们全球网络的所有不同的硬件和软件。Prometheus 让我们可以随时度量其健康状况和性能，如果任何服务有任何问题，那么我们的团队在其成为问题之前就可以知道。 在写这篇文章的时候，我们运行着 916 个 Prometheus 实例，总共大约 49 亿个时间序列。下面的截图展示了确切的数值： 平均每个实例大约有 500 万个时间序列，但实际上，我们的实例有的非常小，有的非常大，最大的
为什么要限流 日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家AAAA景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为
在工作中，有时会需要将容器暂停，例如，要为容器文件系统做一个快照时。使用 docker pause 与 docker unpause 命令可以对容器进行暂停与激活操作，并且暂停状态的容器不会占用宿主机 CPU 资源。
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