无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的 MySQL的Master/Slave模式 ,就是由Slave端分析Master的binlog来实现的,这样的数据复制其实还是一个异步过程,只不过当服务器都在同一内网时,异步的延迟几乎可以忽略。
MySQL内置的函数能够让我们更为快捷的得到想要的信息,操作字符串的函数也有助于在注入时绕过WAF。这里列举一些注入常用的函数。
UDF (user defined function),即用户自定义函数。是通过添加新函数,对MySQL的功能进行扩充,就像使用本地函数如 user() 一样。
信安之路的小白成长阶段目前处于 SQL 的基础学习阶段,在每一个学习阶段都会分享一些参考资料给大家,即使大家未能成为学习的主力,但是也希望更多想要参与学习的同学跟着这个学习计划一直前行,详细情况请看公众号菜单中间一栏的成长计划。
Mysql的服务没有降权,并且需要获取Mysql root账号密码 使用net user命令查看系统当前帐号,如果出现Mysql这类用户,则系统可能进行了降权
这是很早就整理的笔记,今天想起来发到博客上,还是要保持写文章总结的习惯啊。 最近笔者在看讲SSRF、protocol smuggle、HTTP request smuggle、SSO任意跳转,Url解析不一致导致的安全问题。一方面由衷地佩服演讲人的脑洞和安全功底,另外一方面又在笔者又在反思,如果是我,我会怎么去发现此类漏洞,解决方案又是什么。本文不同于各大公众号千篇一律的复现、验证漏洞文章,会加入自己的思考和心得。鉴于文章会存在一些敏感内容,笔者会本着在删除敏感内容的前提下,尽量让大家都能看懂的标准去和大家一起探讨这方面的知识。
二、phpMyAdmin利用: phpMyAdmin的漏洞多为经过验证后的才能利用,所以需要进入后台,可以采用爆破的方式进入后台,常用的有:
这个技术方案的难点就在于:如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式,分析binlog实现同步的工作量是非常大的
在生产环境中,我们经常使用MySQL作为应用的数据库。但是随着用户的增多数据量的增大,我们将会自然而然的选择Memcached作为缓存数据库,从而减小MySQL的压力。但是memcached在用户、应用与MySQL三者中保持着数据同步也是一个不小的工程。
这校验了文件名后10位以上的字符是否合法,可以跨目录上传文件,但文件名=只能是 10 位以上的这些规定得分字符。
Metasploit Framework(MSF)是一款开源安全漏洞检测工具,附带数千个已知的软件漏洞,并保持持续更新。Metasploit可以用来信息收集、漏洞探测、漏洞利用等渗透测试的全流程,被安全社区冠以“可以黑掉整个宇宙”之名。刚开始的Metasploit是采用Perl语言编写的,但是再后来的新版中,改成了用Ruby语言编写的了。在kali中,自带了Metasploit工具。
作者:汪娇娇 时间:2017年8月15日 当时也是看了一本书《白帽子讲web安全》,简单的摘录然后做了个技术分享,文章不是很详细,建议大家结合着这本书看哈。 web安全 一、世界观安全 1、黑帽子、白
在当今的互联网时代,数据库作为网站和应用程序的核心组件,存储着大量的敏感信息。然而,数据库的安全性往往因为一种被称为“SQL注入”(SQL Injection)的攻击手段而受到严重威胁。SQL注入是一种常见的Web应用程序安全漏洞,它允许攻击者通过输入恶意构造的SQL语句来操纵数据库,进而窃取、修改或者破坏数据。本文将详细介绍SQL注入的概念、原理、危害以及防御措施,并通过实例和代码演示,让读者对这一安全隐患有更为深刻的理解。
root用户讲可执行文件进行编译,保证文件的正常授权运行,给予ROOT权限执行 domo.c
Windows下服务的权限通常是SYSTEM。如果我们能够替换服务的启动程序为我们的恶意程序(如反弹shell),即相当于获得了SYSTEM权限,达到了提权的目的。 无引号服务路径有可能会导致这种情况的发生。 所谓无引号服务路径,就是服务启动程序的路径中包含了空格且未被引号包含起来。比如这样
随机调度是最简单的调度策略之一,它会随机将 Pod 调度到可用的节点上。这种策略适用于不需要特定资源的应用,但它并不适用于需要特定资源的应用,因为无法保证 Pod 能够在具有足够资源的节点上运行。
云计算并非无中生有的概念,它将普通的单台PC计算能力通过分布式调度软件连接起来。其最核心的问题是如何把一百台、一千台、一万台机器高效地组织起来,灵活进行任务调度和管理,从而像使用单台机器一样方便地使用多台机器。目前,业界已存在多种分布式调度实现方案,比较知名的有 Hadoop YARN、Mesos、Google Borg 等。 区别于以上调度系统,腾讯云的 VStation 从诞生之初,便肩负着大规模调度、海量并发和支持异构计算的历史使命,历经五年的打磨和历练,VStation 通过消息压缩、镜像缓存、快照
随着云计算和容器技术的发展,以docker为核心的容器技术迅速在开发者和科技公司中应用,Kubernetes凭借丰富的企业级、生产级功能成为事实上的容器集群管理系统。可是k8s的通用性削弱了调度算法的定制性,本文将调研定制化调度算法的方法,并且给出一个开源实现。
实时系统是这样的一种计算系统:当事件发生后,它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中,产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作,而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说,当系统收到某个请求,会做出相应的动作以响应该请求,想要保证正确地响应该请求,一方面逻辑结果要正确,更重要的是需要在最后期限(deadline)内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应,那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中(如Linux),实时调度器(realtime scheduler)负责协调实时任务对CPU的访问,以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。
进程管理过程需要 调度器 的 组件模块 , 以及相关 算法 数据结构 来完成 , 如 : 执行队列 ;
将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台,而平台自身并不承担业务逻辑,“调度中心”负责发起调度请求。
Kubernetes中的调度器是kube-scheduler,每次我们在创建Pod的时候都是通过kube-scheduler的调度算法将其调度到合适的Node上。
因而内核提供了两个调度器主调度器,周期性调度器,分别实现如上工作, 两者合在一起就组成了核心调度器(core scheduler), 也叫通用调度器(generic scheduler).
背景 美团点评作为国内最大的O2O平台,业务热度的高峰低谷非常显著且规律,如果遇到节假日或促销活动,流量还会在短时间内出现成倍的增长。过去传统虚拟机的服务运行及部署机制在应对服务快速扩容、缩容需求中存在诸多不足: 资源实例创建慢,需要预先安装好运行所需的环境,比如JDK等。 扩容后的实例,需要经过代码部署流程,一些情况下还需要修改配置后才能承接流量。 资源申请容易回收困难,促销活动后做相关资源的回收下线会比较漫长。 由于业务存在典型的高峰低谷,为保障业务稳定,资源实例数要保障能抗高峰期容量峰值的1-2倍,从
嵌入式实时操作系统的核心就是调度器和任务切换。调度器的核心就是调度算法。 任务切换的实现在不同的嵌入式实时操作系统中区别不大,基本相同的硬件内核架构,任务切换也是相似的。
每个CPU都有一个运行队列,每个运行队列中有三个调度队列,task作为调度实体加入到各自的调度队列中。
在上一篇文章中,我们知道,到 Linux 2.6.23 版本后,linux 实际上维护了一组调度器来实现不同的调度需要,它们被分为了四层:
导读:随着公司业务的快速发展,离线计算集群规模和提交的作业量持续增长,如何支撑超大规模集群,如何满足不同场景的调度需求成为必须要解决的问题。基于以上问题,快手大数据团队基于YARN做了大量的定制和优化,支撑了不同场景下的资源调度需求。
李盖,容器产品中心后台开发,负责腾讯云 TKE 的对内自研上云业务,主要负责集群调度、资源效率提升、集群稳定性等方向。 引言 在 K8s 集群运营过程中,常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰,既影响了节点上 Pod 的稳定运行,也会增加节点故障的几率。为了应对集群节点高负载的问题,平衡各个节点之间的资源使用率,应该基于节点的实际资源利用率监控信息,从以下两个策略入手: 在 Pod 调度阶段,应当优先将 Pod 调度到资源利用率低的节点上运行,不调度到资源利用率已经很高的节点上 在监控到节点资源率较
Kubernetes 自带了一个默认调度器kube-scheduler,其内置了很多节点预选和优选的调度算法,一般调度场景下可以满足要求。但是在一些特殊场景下,默认调度器不能满足我们复杂的调度需求。我们就需要对调度器进行扩展,以达到调度适合业务场景的目的。
当有多项任务需要处理时,由于资源有限,所有任务无法同时处理,此时就需要确定某种规则来决定各项任务的执行顺序,这就是调度
K8S是分布式系统里面的操作系统,Pod更像是操作系统里面的进程组,如此以来当一个Pod想要运行的时候,就必须要依赖于K8S的调度策略来完成这些Pod的调度。
在多道程序环境下,主存中有着多个进程,其数目往往多于处理机数目。这就要求系统能按某种算法,动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程,使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。由于处理机是最重要的计算机资源,提高处理机的利用率及改善系统性能(吞吐量、响应时间),在很大程度上取决于处理机调度性能的好坏,因而,处理机的调度问题便成为操作系统设计的中心问题之一。
先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法,该算法既可用于作业调度,也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时,每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业,将它们调入内存,为它们分配资源、创建进程,然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时,则每次调度是从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程,为之分配处理机,使之投入运行。该进程一直运行到完成或发生某事件而阻塞后才放弃处理机。
在 linux-5.6.18\include\linux\sched.h 头文件中 task_struct " 进程描述符 " 结构体 中定义的 sched_class 字段 ,
调度系统的本质是为计算服务或任务匹配合适的资源,使其能够稳定高效地运行,以及在此基础上进一步提高资源使用密度,而影响应用运行的因素非常多,比如 CPU、内存、IO、差异化的资源设备等一系列因素都会影响应用运行的表现。同时,单独和整体的资源请求、硬件 / 软件 / 策略限制、 亲和性要求、数据区域、负载间的干扰等因素以及周期性流量场景、计算密集场景、在离线混合等不同应用场景的交织也带来了决策上的很多变化。
论坛原始地址(持续更新):http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=99514 第13章 任务调度—抢占式,时间片和合作式 本章教
ETL是数据抽取(Extract)、清洗(Cleaning)、转换(Transform)、装载(Load)的过程
YARN作为Hadoop的资源管理系统,负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度。
工作流:有的同学认为执行一个脚本就是执行一个任务,而有的同学则是将多个脚本组装的流称为任务。本文采用后者的思路,为了避免歧义,则会将任务流称为工作流。
中 , 实现了 获取线程调度策略 , 获取指定调度策略的最大和最小优先级 , 获取线程优先级 , 设置线程调度策略 等功能 ;
在多道程序系统中,进程的数量往往多于处理机的个数,进程争用处理机的情况就在所难免。处理机调度是对处理机进行分配,就是从就绪队列中,按照一定的算法(公平、髙效)选择一个进程并将处理机分配给它运行,以实现进程并发地执行。 处理机调度是多道程序操作系统的基础,它是操作系统设计的核心问题。
Kubernetes 1.26 引入了 Pod 的一个新特性:scheduling gates。在 Kubernetes 中,调度门是告诉调度程序何时准备好考虑调度 Pod 的 keys。
调度器类型 , 定义在 Linux 内核源码 linux-5.6.18\kernel\sched\sched.h 头文件中的
我们首先要明白,线程和进程有什么关系?从概念上来讲,线程是进程的一部分,只是任务调度相关的部分,所以我们才说,“线程是调度的最小单位”。进程拥有着资源,这些资源不属于某一个特定线程,因为所有线程共享进程拥有的资源,所以我们才说,“进程是资源分配的最小单位”。需要特别说明的是,Linux在线程与进程的实现上与概念上有少许差别,这个等下再讨论。
在多道程序环境下,内存中存在着多个进程,进程的数目往往多于处理机的数目。这就要求系统能按某种算法,动态地将处理机分配给一个处于就绪状态的进程,使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。
中 , 介绍了 调度类 sched_class 结构体的源码 , 重要的 字段 以及 函数指针 ;
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