java.sql.SQLRecoverableException:IO 错误:Got minus one from a read call
在数据库安装完成后，常常需要设置SESSIONS和PROCESSES的大小。其中，SESSIONS指定了一个实例中允许的会话数，即能同时登录到数据库的并发用户数。PROCESSES指定了一个实例在操作系统级别能同时运行的进程数，包括后台进程与服务器进程。由于一个后台进程可能同时对应对个会话，所以，通常SESSIONS的值是大于PROCESSES的值。
其实Gin 中的session 是通过github.com/gorilla/sessions实现的，只不过做了二次封装。
现在好多公司都在使用微服务，也有一些公司在落地DDD在业务中，那么你的服务做了监控了吗？一般除了错误日志的监控，报警发邮件、飞书消息或者短信，还有的对数据库或者服务器做了一些监控，那么你对你的服务的JVM层面做了监控吗？
在Gin框架中，我们可以依赖gin-contrib/sessions[1]中间件处理session。
System.Collections.Generic.Dictionary<,> 只要不修改该集合，Dictionary 就可以同时支持多个阅读器。即便如此，从头到尾对一个集合进行枚举本质上并不是一个线程安全的过程。当出现枚举与写访问互相争用这种极少发生的情况时，必须在整个枚举过程中锁定集合。若要允许多个线程访问集合以进行读写操作，则必须实现自己的同步。今天解决了使用Dictionary泛型类的时候出现一个错误 “System.InvalidOpervationException "集合已经修改，可能无法执
在 Gin 框架中，默认情况下并不包含原生的 session 功能。但是，你可以通过使用第三方库 github.com/gin-contrib/sessions 来实现在 Gin 中使用 session。
💬个人网站：【芒果个人日志】 💬原文地址：Cookies与Session - 芒果个人日志 (wyz-math.cn) 💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要：因为 HTTP 是无状态的，所以为了将
在我的客服系统项目中，我使用的gin框架没有自带session功能，需要经过下面的整合处理
Morphl是一家国外提供AI解决方案的公司（PS：这家公司，web UI挺好看的~）： 网址：https://morphl.io/products/morphl-cloud.html
FileSnap实现了SnapShot接口，主要用作存储、序列化、反序列化、访问相应snapshot文件。
session 从字面上讲，就是会话。这个就类似于你和一个人交谈，你怎么知道你是和谁说话呢？session 也是类似的道理，服务器要知道当前发请求给自己的是谁。为了做这种区分，服务器就要给每个客户端分配不同的“身份标识”，然后客户端每次向服务器发请求的时候，都带上这个“身份标识”，服务器就知道这个请求来自于谁了。至于客户端怎么保存这个“身份标识”，可以有很多种方式，对于浏览器客户端，大家都默认采用 cookie 的方式。服务器使用session把用户的信息临时保存在了服务器上，用户离开网站后session会被销毁。这种用户信息存储方式相对cookie来说更安全，可是session有一个缺陷：如果web服务器做了负载均衡，那么下一个操作请求到了另一台服务器的时候session会丢失。这个时候我们可以采用session共享的方式存取session，例如我们把session放在redis、mysql、mongodb，当然这是后话，我们暂且不讨论。那么，在gin中是如何使用session的呢？
WordPress 有个用户会话功能，就是在后台 > 用户 > 「我的个人资料」菜单下有个「登出其他设备」的按钮，点击它可以在其他设备上登出，只在此处保留登录状态。
你想知道用户在你的 app 上的访问时长情况。因此决定统计访问时长区间分别为 "[0-5>", "[5-10>", "[10-15>" 和 "15 or more" （单位：分钟）的会话数量，并以此绘制柱状图。
Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据， 在本次项目中，只分析活跃用户、会话个数以及会话长度这三个指标的数据。 我们通过修改现有的
1. 服务器可以为每个用户浏览器创建一个会话对象（session对象），一个浏览器只能产生一个session，当新建一个窗口访问服务器时，还是原来的那个session。session中默认保存的是当前用户的信息。因此，在需要保存其他用户数据时，我们可以自己给session添加属性。session（会话）可以看为是一种标识，通过带session的请求，可以让服务器知道是谁在请求数据。
本文所说的session是单机版本的session, 事实上在当前的互联网实践中已经不太存在这种定义了。我们主要讨论的是其安全共享的实现，只从理论上来讨论，不必太过在意实用性问题。
根据wireshark分析可知，通过分析qq语音通话，发现采用的是dup协议（应该是叫这个） 检测数据包的标志020048即可 需要pypacp这个库，但是python3 的环境下，推荐pacp-ct 具体缺啥库就安装啥.... import psutil,netaddr,pcap,dpkt import time import platform import binascii if 'Windows' in platform.platform(): import winreg as w
上一篇文章《Go 每日一库之 securecookie》中，我们介绍了 cookie。同时提到 cookie 有两个缺点，一是数据不宜过大，二是安全问题。session 是服务器端的存储方案，可以存储大量的数据，而且不需要向客户端传输，从而解决了这两个问题。但是 session 需要一个能唯一标识用户的 ID，这个 ID 一般存放在 cookie 中发送到客户端保存，随每次请求一起发送到服务器。cookie 和 session 通常配套使用。
Creating millions of user sessions using Complex Event Processing -- Prem Santosh & Udaya Shankar(Yelp)
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统计在线用户的作用不言而喻，就是为了网站管理者可以知道当前用户的多少，然后根据用户数量来观察服务器或者程序的性能，从而可以直观的了解到网站的吸引力或者网站程序的效率。现在，我们就介绍一个简单明了的方法来统计在线用户的多少，该方法的特点就是充分的利用了ASP.NET的特点，结合global.asax文件，用Application和Session巧妙的实现在线用户的统计，由于程序中只用到一个Application，所以，程序占用系统资源几乎可以忽略不及，当然，这也是网站管理者最关心的问题之一。
前面介绍了Oracle的基本参数，从这节开始讲其他的参数，参数从v$parameter中提取
Go 语言官方提供的 http 包虽然对 HTTP 编程提供了丰富的 API，但是没有提供官方的 Session 实现。如果在 Web 应用中使用到了 Session，需要自行去实现（就像在线论坛这个入门项目中所做的那样），或者使用第三方工具包，比如 gorilla/sessions，这里我们以后者为例演示如何通过它在 Go Web 应用中启动和管理 Session。
select table_name from user_tables;查看当前登录的用户的表:
最近工作太忙，自己输入不够所以最近没有输出什么有价值的技术文章。今天分享一个面试题的解法。现在基本上排在第一线的互联网公司面试时都会考算法题，而且题目不是单纯的算法而是描述一个场景，让面试者根据自己的知识选用自己认为合适的算法和面向对象思路解决场景中遇到的问题。
近期，我在进行一项安全评估的过程中遇到了一个麻烦。这是某个组织的一台远程桌面服务器，安装的是Windows Server 2012 R2系统，但是我手中的用户账号权限却非常低。由于我此前也进行过大量的安全评估和测试，因此我清楚地知道如果我能够将这个用户账号的权限提升为服务器的本地管理员，那么我就可以使用Mimikatz（Windows密码抓取神器）来窃取域名管理员的凭证数据了。 跟我一起进行这项安全审查任务的是我的同事Chris Myers，当时我们几乎用尽了脑海中所能想到的一切方法，但是问题依旧没有解
HTTP协议本身是无状态的，为了保存会话信息，浏览器Cookie通过SessionID标识会话请求，服务器以SessionID为key来存储会话信息。在单实例应用中，可以考虑应用进程自身存储，随着应用体量的增长，需要横向扩容，多实例session共享问题随之而来。
1、场景描述 Navicat链接Oracle时提示 ORA-12516...错误。 服务器Oracle是使用docker安装的。 2、先进入docker内部的Oracle容器 docker exec -it oracle_11g /bin/bash 3、加载一下用户环境变量，进入容器后，自动是oracle用户 source ~/.bash_profile 4、使用sqlplus 工具，进去命令行 sqlplus /nolog 5、使用sysdba 连接oracle，最大权限，os认证，只能在本机上登陆使用
API 地址：https://api-metrics.flurry.com/public/v1/data/
本文的主要目的是实现微服务的监控，简单了解了上述工具的概念后，我们就来动手实践一下。首先创建一个简单的Spring Boot项目，其主要依赖如下：
本文介绍了Featuretools的基本概念、安装、快速入门以及五分钟快速开始。通过本文，读者可以快速掌握Featuretools，了解其基本概念和使用方式，从而在数据分析和机器学习项目中更高效地使用Featuretools。
链接：https://pan.baidu.com/s/1RjU1BXq2rXFG07Zaw5BHrQ 提取码：o1w5
花下猫语：之前写 tox教程 的时候，我们曾提到过 nox，它是后起之秀，在某些方面比 tox 更好用，我就曾不止一次看到别人在推荐它。在翻看文档的时候，我突然起了翻译的兴趣，所以先翻译了这篇。后续会陆续翻译剩下的内容，敬请期待。（Github上能给颗小星星就更好啦喵~）
大家好，我是渔夫子。本号新推出「Go工具箱」系列，意在给大家分享使用go语言编写的、实用的、好玩的工具。同时了解其底层的实现原理，以便更深入地了解Go语言。
django需要使用一个中间价来实现 session功能， 一般情况下默认启用了该中间价 ，可以在 settings.py 的 MIDDLEWARE 设置项目中查看。
这篇文章挖掘Session的原理和tomcat实现机制。 由于HTTP是无状态的协议，客户程序每次都去web页面，都打开到web服务器的单独的连接，并且不维护客户的上下文信息。如果需要维护上下文信息，比如用户登录系统后，每次都能够知道操作的是此登录用户，而不是其他用户。对于这个问题，存在三种解决方案：cookie，url重写和隐藏表单域。 1、cookie cookie是一个服务器和客户端相结合的技术，服务器可以将会话ID发送到浏览器，浏览器将此cookie信息保存起来，后面再访问网页时，服务器又能够从浏览器中读到此会话ID，通过这种方式判断是否是同一用户。
Hershell是一款功能强大的跨平台反向Shell生成器，该工具使用Go语言开发，基于TCP反向Shell实现其功能。
上一篇Django 2.1.7 状态保持 - Cookie介绍了Django中关于cookie的基本使用，本篇章继续来看看session的操作。
统计在线用户的作用不言而喻，就是为了网站管理者可以知道当前用户的多少，然后根据用户数量来观察服务器或者程序的性能，从而可以直观的了解到网站的吸引力或者网站程序的效率现在，我们就介绍一个简单明了的方法来统计在线用户的多少，该方法的特点就是充分的利用了ASP.NET的特点，结合global.asax文件，用Application和Session巧妙的实现在线用户的统计，由于程序中只用到一个Application，所以，程序占用系统资源几乎可以忽略不及，当然，这也是网站管理者最关心的问题之一
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116529.html原文链接：https://javaforall.cn
早期(十几年前)的网页是静态的, 数据都是写死的, 人们访问网页只是用来查看新闻的, 没有保存用户状态的需求。
session: session和cookie的作用有点类似，都是为了存储用户相关的信息。不同的是，cookie是存储在本地浏览器，session是一个思路、一个概念、一个服务器存储授权信息的解决方案，不同的服务器，不同的框架，不同的语言有不同的实现。虽然实现不一样，但是他们的目的都是服务器为了方便存储数据的。session的出现，是为了解决cookie存储数据不安全的问题的。
在开发的过程中，我们有些接口为了防止被恶意调用，我们会采用加验证码的方式，例如：发送短信的接口，为了防止短信接口被频繁调用造成损失；注册的接口，为了防止恶意注册。在这里为大家推荐一个验证码的类库，方便大家学习使用。
org/springframework/boot/actuate/autoconfigure/metrics/web/tomcat/TomcatMetricsAutoConfiguration.java
大群口嗨一时爽，不得不为公司HR做了一个基于内部文档的ChatBot。大概花了2周的个人业余时间，算起来有2个工作日。Open AI ChatGPT Key缺乏、网络延迟以及Open LLM性能不佳的问题，索性不使用LLM进行搜索关联文档后输出优化。
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