显示过滤器：在已捕获的数据包集合中设置过滤条件，隐藏不想显示的数据包，只显示符合条件的数据包。
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。
线上业务同学通常都会自己先搭建一套MySQL服务，自己维护，自己折腾，等到项目要上线，或者遇到某种性能瓶颈的时候，就会想到托管给DBA，这几天我们就遇到了这样一个场景。
假如一个系统，它在高峰期有每秒7000个请求，这时我们使用缓存抗住了这么高的请求。但如果在某个时间点缓存大量失效，或者缓存服务器挂掉了，那么这些请求就会直接作用在普通数据库中（如MySQL）。这么高的请求量，MySQL肯定抗不住，进而挂掉，数据库一挂，也会导致系统挂掉。
Wireshark（前称Ethereal）是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是撷取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。
这个牛轰轰的神器是布隆这位大牛在 1970 年发明的，是一个二进制向量数据结构，当时专门解决数据查询问题。可以用来告诉你 某样东西一定不存在或者可能存在。
例如，使用 MySQL 数据库判重，或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行，因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢，而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。
当进行元素判断时，查询此元素的几个哈希位置上的值是否为 1，如果全部为 1，则表示此值存在，如果有一个值为 0，则表示不存在。因为此位置是通过 hash 计算得来的，所以即使这个位置是 1，并不能确定是那个元素把它标识为 1 的，因此布隆过滤器查询此值存在时，此值不一定存在，但查询此值不存在时，此值一定不存在。
它们两的相同点是：它们都存在误判的情况。例如，使用哈希表时，不同元素的哈希值可能相同，所以这样就产生误判了；而布隆过滤器的特征是，当布隆过滤器说，某个数据存在时，这个数据可能不存在；当布隆过滤器说，某个数据不存在时，那么这个数据一定不存在。
安全高效的使用数据库，在现在的IT环境里显得尤为重要，审计功能可以对数据库的操作进行评估，以满足安全生产和法律法规的要求。MySQL的企业版里，提供了一项审计功能——MySQL Enterprise Audit。MySQL的审计功能以插件来实现，支持在特定的MySQL服务器上执行标准审计、基于规则的监视、日志记录以及阻挡连接和查询活动。MySQL Enterprise Audit使用了公开的MySQL Audit API，如果你想使用这个API去自己开发一个审计插件，可以参考手册链接。
Envoy是一个可编程的L3/L4和L7代理，支持当今的服务网格解决方案，包括Istio、AWS App mesh、Consul Connect等。Envoy的核心提供几个过滤器，提供了一组丰富的特性，用于观察、保护和将网络流量路由到微服务。在这一系列的文章中，我们将了解Envoy过滤器的基础知识，并学习如何通过实现定制过滤器来扩展Envoy以创建有用的特性！
布隆过滤器本质上就是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
假设表只有一个字段，就是手机号 phone，并且设置为主键。如果不设置主键并且没有唯一索引，InnoDB 会给我们自动生成一个隐藏主键列，浪费空间。
前几天我们讲到了缓存的读写策略（你一定要掌握这种缓存读写策略，开发必备）以及如何搭建高可用缓存系统（分布式缓存高可用方案，我们都是这么干的），都是为了能在基础架构上让我们的缓存命中率能更高，防止大量的请求直接穿透我们的后端存储系统例如MySQL数据库，造成数据库的带宽和连接骤升，从而拖垮我们的整个业务。
MySQL 的存储引擎除了最常用的是 InnoDB 引擎之外还有一个 MyRocks 引擎也经常会用到，它是基于 RocksDB 开发的一套存储引擎，比 InnoDB 性能要高出 N 倍。
今天中午，搭建好的一套主从环境中磁盘报警，登陆到相关环境，发现是MySQL的错误日志量非常大，于是使用tail -f命令查看了日志文件，发现该错误日志增长的速度非常快，日志内容为：
原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？
1.对于 bigint 类型，如果不为 NULL，则占用8字节，首位为符号位，剩余位存储数字，数字范围是 -2^63 ~ 2^63 - 1 = -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807。如果为 NULL，则不占用任何存储空间。
在请求达到后端之后，对需要进行缓存的接口，会先去 Redis 中找有无数据，没有的话会继续走正常的业务流程，然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份，下次相同请求进来后，就可以直接从 Redis中 拿到数据。
如果在处理中文字符时出现乱码或无法正确显示的情况，很可能是由于字符集不匹配导致的。Java中常用的字符集是UTF-8和GBK，确保输入、输出和存储的字符集一致。
客户端访问/use_template/，服务器调用对应的视图函数，进行模板的渲染，给模板文件传递变量，将模板文件中的变量进行替换，获取替换之后的html内容，将替换之后的html内容返回给客户端，返回渲染之后的完整的html页面，客户端只是显示。
前言 项目所需工具: 链接：https://pan.baidu.com/s/1sIa8nninf2Fz6YqE3vUpqQ?pwd=5wr3 提取码：5wr3 –来自百度网盘超级会员V4的分享
缓存粒度问题是一个容易被忽视的问题，如果使用不当，可能会造成很多无用空间的浪费，可能会造成网络带宽的浪费，可能会造成代码通用性较差等情况，必须学会综合数据通用性、空间占用比、代码维护性 三点评估取舍因素权衡使用。
MySQL的企业版中提供了审计日志功能。通过审计日志可以记录用户的登录、连接、执行的查询等行为，输出XML格式或者JSON格式的日志文件。
陌溪之前在面试字节提前批的时候，二面的面试官就问过 Redis 缓存穿透的问题，下面让我们一起深度还原一下陌溪当初的面试场景吧~
大部分系统开发的第一个功能，基本上都是用户注册、登录，这两个看似简单的功能，实则是任何系统安全的基石。Spring Security 想必都很熟悉，作为一个安全管理框架，提供了丰富的认证机制、授权模型以及安全防护措施，极大简化了安全性的开发过程。本文就围绕 Spring Security 的架构原理、配置方法以及高级特性，高效的构建出一个安全的Web应用。
相信绝大多数同学都是这么处理请求的，这样用redis能够给mysql抵挡住大部分的请求。其实这样是存在一定的问题的
在完成登录时，如果用户勾选“自动登录”，将在下次登录时，自动完成登录功能，减少用户再次输入账号和密码繁琐的操作。此功能是对用户的操作体验进行优化，本案例将带领大家完成此功能。效果图如下：
Jira是atlassian公司出品的一款事务管理软件。无论是需求还是BUG或者是任务，都是事务的一种，所以JIRA可以胜任非常多的角色：需求管理、缺陷跟踪、任务管理等
接下来，继续给大家分享一个《Java 面试指南-字节跳动面经同学 7》的面试原题，来看看字节面试官都喜欢问哪些问题，好做到知彼知己百战不殆。
之前的maven项目，里面使用shiro进行验证，并且自定义了认证规则，里面我们还需要自己写ini文件，在这个ini文件里面进行shiro的配置，比如配置加密规则，配置自定义的认证规则。
在爬取网页数据时，避免对同一URL发起重复的请求，这样可以减少不必要的网络流量和服务器压力，提高爬虫的效率，在将爬取到的数据存储到数据库或其他存储系统之前，去除重复的数据条目，确保数据的唯一性和准确性。，它不仅关系到数据的质量，也影响着爬虫的性能和效率。
在你的 web 工程下，有一个 admin 目录。这个 admin 目录下的所有资源（html 页面、jpg 图片、jsp 文件、等等）都必 须是用户登录之后才允许访问。
布隆过滤器：(布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。
至于性能和运维成本，则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护，单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
今天是周五，最近睡眠不好，一整天都浑浑噩噩的，状态不是很好，周五了，准备早点回家，早点休息了，今天的内容写写线上的一个案例，主要是关于主从复制过程中的replicate-gnore_table参数的，废话不多说，开始写。
想要知道如何实现自己的登陆流程就必须要先知道入门案例中SpringSecurity的流程。
ES提供的批量（bulk）API，可以用来一次索引多篇文档，从而大幅加快索引速度。如图1所示，可以使用http完成这个操作，并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
在了解这三大问题之前，我们要理解，常用的分布式缓存Redis单机并发量能达到万级，常用的关系型数据库MySQL一般并发量是千级，他们支持的并发量可能差十倍，所以要尽可能把流量拦截在缓存层。
Elasticsearch中当我们设置Mapping（分词器、字段类型）完毕后，就可以按照设定的方式导入数据。 有了数据后，我们就需要对数据进行检索操作。根据实际开发需要，往往我们需要支持包含但不限于以下类型的检索： 1）精确匹配，类似mysql中的 “=”操作； 2）模糊匹配，类似mysql中的”like %关键词% “查询操作； 3）前缀匹配； 4）通配符匹配； 5）正则表达式匹配； 6）跨索引匹配； 7）提升精读匹配。 细数一下，我们的痛点在于： 1）ES究竟支持哪些检索操作？ 2）
而过滤器(Filter)则可以对几乎所有的请求都能起作用 包括css js等资源文件
0922自我总结 django后台管理-admin 一.模型注册 admin.py 注册方式一: #在对于注册的app中的admin文件中导入模型然后注册模型 admin.site.register(导入的模型类) 注册方式二该方法是Django1.7的版本新增的功能: from django.contrib import admin from blog.models import Blog #Blog模型的管理器 @admin.register(Blog) class BlogAdmin(admin
Spring Boot的数据源配置默认类型是org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource，为了使用Druid连接池，可以将数据源类型更换为com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource，具体如下代码所示。其中，url，username，password是连接MySQL服务器的配置参数，其他一些参数是设定Druid的工作方式。在resources文件夹下面建立application.yml文件，输入下面的代码完成配置。
假如有一个15亿用户的系统，每天有几亿用户访问系统，要如何快速判断是否为系统中的用户呢？
缓存是计算机系统中应用非常广泛的技术，最经典的，操作系统中处处是缓存，缓存可以大大提升数据访问速率。
在 Spring Cloud Gateway 中，过滤器是在请求到达目标服务之前或之后，执行某些特定操作的一种机制。例如，它可以实现对传入的请求进行验证、修改、日志记录、身份验证、流量控制等各种功能。
character-set-server/default-character-set：服务器字符集，默认情况下所采用的。 character-set-database：数据库字符集。 character-set-table：数据库表字符集。 优先级依次增加。所以一般情况下只需要设置character-set-server，而在创建数据库和表时不特别指定字符集，这样统一采用character-set-server字符集。 character-set-client：客户端的字符集。客户端默认字符集。当客户端向服务器发送请求时，请求以该字符集进行编码。 character-set-results：结果字符集。服务器向客户端返回结果或者信息时，结果以该字符集进行编码。 在客户端，如果没有定义character-set-results，则采用character-set-client字符集作为默认的字符集。所以只需要设置character-set-client字符集。
在实际开发中，会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，类似于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，缓存穿透等情况。类似于缓存穿透这种情况，有许多的解决方法，如：redis存储null值等，而对于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，我们也可以直接用 HashMap 去存储恶意ip地址以及垃圾邮件，然后每次访问时去检索一下对应集合中是否有相同数据。
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