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不更新TP框架的情况下防止getshell漏洞

最近ThinkPHP框架出现了一个比较严重的漏洞，在没有开启强制路由的情况下可能的getshell漏洞，受影响的版本包括5.0.23和5.1.31之前的所有版本。...官方也很快提供了解决方案，大大的点个赞。但是只是讲了个重点，没讲太详细，对于一些新手和初学者可能不大方便操作。下面提供一些修复的方法，应该算是比较详细了。...下面是示例（在一些比较低的版本，控制器名的变量是$controllerName）： // 获取控制器名 $controller = strip_tags($result[1] ?...strtolower($controller) : $controller; // 获取控制器的代码后面加上下面三行代码 if (!...array_shift($path) : null; } // 解析控制器的代码后面加上下面三行代码 if ($controller && !

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EasyDSS如何在不更换地址的情况下扩容磁盘大小以增加存储空间？

对于EasyDSS录像存储的问题是大家咨询比较多的内容，EasyDSS平台内有默认的存储磁盘，当默认存储磁盘空间不足时就需要更改存储磁盘的地址或者对磁盘进行扩容，前文中我们分享过如何将RTMP协议视频直播点播平台...EasyDSS录像文件存储在其他的空闲磁盘内，本文我们讲一下如何在不更换地址的情况下扩容磁盘的大小。...1.首先需要安装一个lvm2的程序 Yum -y install lvm2 2.将磁盘进行分区格式化，并将需要扩容的和被扩容的两个磁盘进行格式化为物理卷 命令：pvcreate /dev/sdc1 /...dev/sdc2 4.创建逻辑卷 命令：lvcreate -L 逻辑卷大小(4T) -n lv0 vg0 5.格式化逻辑卷 命令:mkfs.xfs /dev/vg0/lv0 6.此时就可以看到lv0的这个扩容后的磁盘了

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    DevOps如何在不牺牲安全性的情况下迁移到云端

    云计算架构如何改变业务具有两个重大影响、相互依存的趋势：基于新架构的技术催化剂，以及业务流程挑战将如何在基础设施中引起反响。 云端的技术挑战 云计算是一种技术性的游戏改变者。...此外，还有许多类型的API：面向用户的API提供在浏览器中显示的信息;东西流量API将应用程序和微服务连接在一起;服务API允许监视、警报和应用程序管理;移动后端API使设备，如iPhone等真正智能化设备...像Kubernetes这样的微服务管理系统简化了迁移。它们可以在私有云和公共云中使用，如Google、Azure或Amazon。尽管如此，这些系统有自己的一套安全概念。...根据云计算标准客户委员会(CSCC)的说法，当用户从SaaS迁移到PaaS到IaaS时，其责任往往会增加。...企业需要寻找： 在应用程序级别部署的工具 在持续集成(CI)/持续交付(CD)中运行的解决方案 不增加资源需求的集成工具集和流程允许灵活响应的自动化。

    69010

    如何在不导致服务器宕机的情况下，用 PHP 读取大文件

    在一个异步执行模型（如多进程或多线程的PHP应用程序）中，CPU和内存的使用率是很重要的考量因素。在传统的PHP架构中，当任何一个值达到服务器的极限时，这些通常都会成为问题。...如果我们需要处理这些数据，生成器可能是最好的方法。 管道间的文件 在我们不需要处理数据的情况下，我们可以把文件数据传递到另一个文件。...实际上，PHP提供了一个简单的方式来完成： 其它流 还有其它一些流，我们可以通过管道来写入和读取（或只读取/只写入）： php://stdin (只读) php://stderr (只写, 如php:...我知道这是不一样的格式，或者制作zip存档是有好处的。你不得不怀疑：如果你可以选择不同的格式并节省约12倍的内存，为什么不选呢？...如果你可以将过滤器应用于stream_copy_to_streamoperations，那么即使在使用大容量文件时，你的应用程序也可以在没有内存的情况下使用。

    1.6K50

    字节二面面试题：如何在不发布代码，不扩容的情况下，快速解决MQ消息堆积的问题

    当系统管理员早上到公司时，他们发现大量的消息堆积在消息队列中，这可能会导致系统出现性能问题，甚至宕机。如何在不发布代码和不扩容的情况下，迅速解决消息堆积问题呢？...解决方案 如何在不发布代码和不扩容的情况下，迅速解决消息堆积问题呢？以下是一些可能的解决方案： 1. 优化消息消费速度 首先，您可以尝试优化消息的消费速度。...增加硬件资源 虽然题目要求不扩容，但如果您有备用的硬件资源（例如备用服务器），您可以考虑将它们纳入系统，以提高消息的处理能力。这不涉及代码更改，但需要确保您的系统能够正确配置和识别新的硬件资源。...确保您的系统有健壮的错误处理机制，能够正确处理失败的消息，并将它们移动到适当的死信队列中，以防止消息的无限重试。 5....在不发布代码和不扩容的情况下，通过优化消息消费速度、暂停不重要的任务、增加硬件资源、完善重试机制、使用定时任务以及建立监控和自动化系统，您可以更好地应对这类紧急情况，确保线上系统的正常运行。

    19820

    在不增加成本的情况下引导开发人员做好功能自测的“开发与测试岗位更名为系统红蓝军”实验

    作为企业IT部门某个开发团队负责人的你，从书上和大佬那里得知，软件开发团队中的开发人员，如果在将所完成的功能提交给测试人员之前，加强自测，那么就能降低软件开发过程中的返工。...你读了塞勒和桑斯坦的《助推》，其中行为经济学的“锚定效应”和“心理账户”给了你很大的启发。...这种锚定效应会带来“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...这种锚定效应会带来行为经济学的“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...*非常欢迎*你把实验的步骤、过程和结果分享给我，以便一起*改进这个实验*。我会在这个实验的将来的版本的致谢段落，*署上你的名字和你所做的改进*。

    22020

    在不增加成本的情况下引导开发人员做好功能自测的“开发与测试岗位更名为系统红蓝军”实验

    作为企业IT部门某个开发团队负责人的你，从书上和大佬那里得知，软件开发团队中的开发人员，如果在将所完成的功能提交给测试人员之前，加强自测，那么就能降低软件开发过程中的返工。...你读了塞勒和桑斯坦的《助推》，其中行为经济学的“锚定效应”和“心理账户”给了你很大的启发。...这种锚定效应会带来“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...如果将开发人员的岗位改名为系统红军，即需要对所设计和编写的软件特性在整个系统中正常运行负全责，而测试人员的岗位改名为系统蓝军，即从整个系统的角度模拟现实生产环境各种刁钻的场景来考验系统红军所设计和实现的软件特性...这种锚定效应会带来行为经济学的“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。

    22930

    docker cgroup 技术之memory（首篇）

    slab主要分为3种：模块特定的slab，如UDPv6；为kmalloc使用的slab，如kmalloc-32(32代表32b)；申请ZONE-DMA区域的slab，如dma-kmalloc-32。...vlmalloc申请的内存在物理上可能是不连续的，主要用于解决内存碎片化的问题，因为可能存在缺页异常且内存分布比较散，因此适用于申请内存比较大且效率要求不高的场景。...pages，包含进程的代码、映射的文件，在运行一个新的程序时该内存会增加。 　　...swappiness的设置建议如下 vm.swappiness = 0 ：仅在内存不足的情况下--当剩余空闲内存低于vm.min_free_kbytes limit时，使用交换空间。...用于控制oom-kill的行为，默认启动oom-kill，当内存不足时，oom-kill可能会进行内存回收。

    1.6K30

    linux out of memory分析(OOM)

    ，把一些无关的进程优先杀掉，即在内存严重不足时，系统为了继续运转，内核会挑选一个进程，将其杀掉，以释放内存，缓解内存不足情况，不过这种保护是有限的，不能完全的保护进程的运行。     ...在很多情况下，经常会看到还有剩余内存时，oom-killer依旧把进程杀死了，现象是在/var/log/messages日志文件中有如下信息：     Out of Memory: Killed process...2、如必须使用32位系统，那么可以使用hugemem内核，此时内核会以不同的方式分割low/high memory，而大多数情况下会提供足够多的low memory至high memory的映射，此时很简单的一个修复方法是可以安装...查看当前的oom-killer的状态：cat /proc/sys/vm/oom-kill        关闭/打开oom-killer：        echo "0" > /proc/sys/vm/oom-kill...： 一开始由于系统配置是2G，而且没有交换分区，所以每天导致out of memory，后来增加了物理内存，并做了交换分区，情况有所改善，但是运行2-3天后还是会出现out of memory的情况，后来分析日志文件

    8.9K20

    在 MySQL 5.7下排查内存泄露和 OOM 问题全过程

    导读 我的个人网站后台使用的是 MySQL 5.7版本，前段时间经常被oom-kill，借助5.7的新特性，经过一番排查，终于抓到这只鬼。...不清楚的同学可以先看下面这篇文章普及下： 找到MySQL服务器发生SWAP罪魁祸首好了，现在我们已经基本明确mysqld进程是因为内存泄露，导致消耗大量内存，最终被oom-kill了。...于是排查了一圈和线程、连接数相关的参数选项及状态，基本确认应该是开了线程池（thread pool），导致了内存泄露，持续消耗内存，最终mysqld进程消耗过多内存，被系统给oom-kill了。...oom-kill了，看起来确实是解决的问题。...）、主机、线程、用户（不包含授权主机信息）、整体全局等多个角度查看内存消耗统计。

    6.4K00

    谷歌Borg论文阅读笔记（二）—— 任务混部和资源隔离

    在内存不足的时候，Linux会进行内存回收，释放PageCache，将部匿名页调入Swap。 如果还是没有足够的内存，会进入OOM-KILL流程。这个代价是很大的。...Cgroup内的内存有自己的LRU链，所以Cgroup内部也会自动换页。此外，在Cgroup内的内存用尽之时，也会触发Cgroup内的OOM-KILL流程。...实验的结论是,这么做会增加30%-50%的资源开销。而且这还是在cell被压实之前的，压实后cell的资源开销更低。此外，cell还能支持CPU和内存的独立伸缩。...只有少于1%的批处理tasks这么做（禁止资源使用超过限制值）。 使用内存超过限制值默认是被禁止的，因为这增加了task被kill掉的机会。...总体上，以高优先的LS task为核心，批处理任务以一个填坑的角色来吃掉剩余的资源。尽可能不kill任务，万不得已情况下先拿低优先级开刀。

    83330

    前京东陌陌高级架构师的直播笔记分享（Java 内存问题排查和解决：内存概览，内存问题出现的原因，问题代码，案例分析）

    没有及时的切断与 GC roots 的关系 并发量大，计算需要内存大 没有控制取数范围（如分页） 加载了非常多的Jar包 对堆外内存无限制的使用 垃圾回收器介绍 CMS 将在 Java 14 正式移除...：拆分成专用的函数 正确代码： 一些预防措施 减少创建大对象的频率：比如 byte 数组的传递 不要缓存太多的堆内数据：使用 guava 的 weak 引用模式 查询的范围一定要可控：如分库分表中间件...，但是非常频繁 了解到使用了堆内缓存，而且设置的容量比较大 缓存填充的速度特别快 结论：开了非常大的缓存，GC 之后迅速占满，造成 GC 频繁 类似问题： Websocket 心跳检测失效，造成链接不释放...分析 XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 不起作用 监控发现操作系统内存持续增加 可能： 被操作系统杀死 dmesg oom-killer System.exit() java...现象 Java 服务被 oom-kill 操作系统内存 free 区一直减少，并无其他进程抢占资源 堆内内存使用情况正常 使用 top 命令，发现 RES 占用严重超出了 -Xmx 的设定 分析 大概率发生了堆外内存溢出

    1.5K60

    在容器中使用 Java 的资源分配准则

    如果不设置容器限制，同时运行在容器中的 Java 进程也没有显式设置 JVM 内存参数，那么 JVM 将会自动设置最大堆内存为运行节点总内存的 25%。...这与默认情况下只能使用 1GB 内存不同。在这种情况下，50% 基本上是非常安全的，也许也是最佳的，因为还有许多可用内存实际利用率都不高。...这个设置对内存来说可能并不是最有效的，但是内存是相对廉价的，同时相比于 JVM 进程在未知情况下被 OOM-kill，还是谨慎一些比较好。 如果非要调试这些参数，还是保守点为妙。...当然，这还是主要取决于容器内存大小。我不推荐设置成 75%，除非容器至少有 512MB 内存（最好是 1GB），同时需要对应用程序的实际内存使用非常了解。...对于 Metaspace/PermGen/ 其他内存呢？ 这已经超出了本文的范围，不过这些也可以调整，通常情况下最好不要。大多数情况下，JVM 默认行为已经很好了。

    1.5K00

    推荐系统中的隐私保护与安全问题

    随着互联网的发展，推荐系统已经成为各种平台提升用户体验和增加业务收入的核心工具。从电商平台到社交媒体，推荐系统通过分析用户的行为和偏好，提供个性化的内容和商品推荐。...隐私保护的重要性隐私保护在推荐系统中至关重要，因为推荐系统需要收集和分析大量的用户数据，如浏览历史、点击记录、购买行为等。...联邦学习 联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许在不直接共享数据的情况下，多个参与方共同训练模型。每个参与方只需将模型的更新参数共享给中心服务器，而不需要共享原始数据。...在推荐系统中，联邦学习可以用于不同平台或设备之间的协同推荐。例如，多个电商平台可以在不共享用户数据的情况下，利用联邦学习共同提升推荐效果，同时保护各自用户的隐私。...联邦学习：通过模拟多个用户设备的模型更新，展示如何在不共享原始数据的情况下，进行推荐模型的联合训练。发展方向与挑战随着推荐系统的广泛应用，隐私保护与安全问题将成为越来越重要的研究方向。

    26220

    运维锅总详解计算机缓存溢出

    选择合适的GC策略：不同的GC策略适用于不同的应用场景，如G1 GC、CMS等。 8. 使用限流和降级 限流：在高负载情况下，对请求进行限流，避免过多的请求导致缓存溢出和OOM。...volatile-ttl: 根据键的TTL（剩余生存时间）进行驱逐，TTL最短的键优先驱逐。 noeviction: 不驱逐任何键，达到最大内存限制时返回错误。...调优 通过调优JVM的GC参数来优化内存使用，防止OOM。...使用内存限制和监控工具来防止Node.js应用中的OOM。...现有连接可能被丢弃 在某些情况下，如果conntrack表满了，系统可能会根据一定的策略丢弃较旧或不活跃的连接条目，以为新的连接腾出空间。这可能导致： 中断：正在进行中的连接可能会被突然中断。

    33210

    浅谈如何减少GC的次数

    会暂停程序的执行，带来延迟的代价。所以在开发中，我们不希望GC的次数过多。 本文将讨论如何在开发中改善各种细节，从而减少GC的次数。...(2)尽量少用 System.gc() 此函数建议 JVM进行主 GC,虽然只是建议而非一定,但很多情况下它会触发 主 GC,从而增加主 GC 的频率,也即增加了间歇性停顿的次数。...String 对象,如 Str5=Str1+Str2+Str3+Str4,这条语句执行过程中会产生多个垃圾对象,因为对次作“+”操作时都必须创建新的 String 对象,但这些过渡对象对系统来说是没有实际意义的...,只会增加更多的垃圾。...,特别是大对象,会导致突然需要大量内存,JVM 在面临这种情况时,只能进行主 GC,以回收内存或整合内存碎片,从而增加主 GC 的频率。

    96210

    一文详解Transformers的性能优化的8种方法

    ，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。...optimizer = torch.optim.AdamW(params=model_parameters, lr=2e-5, weight_decay=0.0) 自动混合精度 自动混合精度（AMP）是另一种在不损失最终质量的情况下减少显存消耗和训练时间的方法...这种方法允许在单个GPU上训练大型模型，或者提供更多内存以增加批量大小，从而更好更快地收敛。...比如在输入文本相对于选定的最大长度非常短的情况下，效率就很低，需要更多的额外内存，比如我有一条文本长度512，然后其他文本长度都在10左右，那么如果将max seq设置为512，就会导致很多无效计算。...但是，不建议在训练期间使用均匀动态填充，因为训练时数据最好是要shuffer的，但是推理时如果一次性要推理很多文本的话可以考虑这么做 均匀动态填充 总结 即使在现代GPU上，优化内存和时间也是开发模型的必要步骤

    3.8K20

    Pandas高级数据处理：数据安全与隐私保护

    本文将从基础到深入探讨Pandas在数据安全与隐私保护方面的常见问题、常见报错及解决方案，并通过代码案例详细解释如何在实际项目中应用这些知识。数据安全的重要性1....这些法律要求企业在收集、存储和处理个人数据时必须采取适当的安全措施，以防止数据泄露、滥用或未经授权的访问。2. 用户信任数据安全不仅仅是法律问题，更是用户信任的问题。...日志审计问题描述缺乏日志记录和审计机制使得难以追踪数据访问和操作的历史记录，从而增加了安全风险。解决方案启用详细的日志记录功能可以帮助追踪数据的操作历史。...数据格式不匹配报错描述在处理不同类型的数据时，可能会遇到格式不匹配的错误，如ValueError。解决方法在加载数据之前，先检查数据格式是否符合预期。...内存溢出报错描述处理大规模数据集时，可能会遇到内存不足的错误，如MemoryError。解决方法优化数据处理流程，减少不必要的内存占用。

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