（2）批量搜索漏洞.（GlassFish 任意文件读取（CVE-2017-1000028））
所谓一致性哈希，相同的哈希因子计算值总是被划分到相同的分区表中，不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置，有效的解决了分布式数据的拓容问题。
主要原因就是『简洁』。如果你用源码编译过Redis，你会发现十分轻快，一步到位。其他语言的开发者可能不会了解这种痛，作为C/C++程序员，如果你源码编译安装过Nginx/Grpc/Thrift/Boost等开源产品，你会发现有很多依赖，而依赖也有自己的依赖，十分苦恼。通常半天一天就耗进去了。由衷地羡慕 npm/maven/pip/composer/...这些包管理器。而Redis则给人惊喜，一行make了此残生。
命令：neutron port-list [root@controller ~]# neutron port-list neutron CLI is deprecated and will be removed in the future. Use openstack CLI instead. id name tenant_id mac_address fixed_ips 0e59952e-8ece-4bb3-8f9e-48b1c790fe16 b03aac1f6ae94f7bada2afa8f2064
1，https://bbs.csdn.net/topics/390764769 提到可以用ClearableListData的注册表项目
本篇主要根据实际业务，在本地简单实现了读取测试数据，执行自动化接口测试，写入结果数据。
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/50710108
redis的事件分为：文件事件和时间事件。文件事件是基于I/O的事务处理，时间事件则是基于时间点的事务处理。redis事件支持的多路复用包含四个实现：ae_epoll.c,ae_evport.c,ae_kqueue.c,ae_select.c
由于重新开始按钮的事件与开始事件几乎一致，因此同会调用处理进度条的事件。但重新开始时需要将进度条的进度重新赋值为 100%。因此，在进入函数时，先将进度条置为 100% 即可实现复用。
在上一篇文章《iOS之ProtocolBuffer搭建和示例demo》分享环境的搭建, 我们和服务器进行IM通讯用了github有名的框架CocoaAsynSocket, 然后和服务器之间的数据媒介是ProtoBuf。然后后面在开发的过程中也碰到了拆包和粘包问题，这方面网上资料很少，曲折了一下才解决，这里分享一下问题的解决过程！
是在 Redis 初始化时调用的，详见 Redis 源码简洁剖析 07 - main 函数启动。
【1】Redis 是基于 Reactor 模式开发的网络事件处理器：这个处理器被称为文件事件处理器（file event handler），这个文件事件处理器是单线程的，所以 Redis 才叫做单线程的模型： ■ 文件事件处理器使用 I/O 多路复用（multiplexing）机制监听多个套接字 Socket，根据 Socket 上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。 ■ 当被监听的套接字准备好执行连接应答（accept）、读取（read）、写入（write）、关闭（close）等操作时。与操作相对应的文件事件就会产生，这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。 【2】虽然文件事件处理器以单线程的方式运行，但其使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字，文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型，又可以很好地与 Redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接，这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。
这篇文章是公众号《云爬虫技术研究笔记》的《2019年末逆向复习系列》的第七篇：《Boss直聘Cookie加密字段__zp_stoken__逆向分析》
vulhub（ https://github.com/phith0n/vulhub ）是我学习各种漏洞的同时，创建的一个开源项目，旨在通过简单的两条命令，编译、运行一个完整的漏洞测试环境。
众所周知，Redis 服务器是一个事件驱动程序。那么事件驱动对于 Redis 而言有什么含义？源码中又是如何实现事件驱动的呢？今天，我们一起来认识下 Redis 服务器的事件驱动。
heap_update(Relation relation, ItemPointer otid, HeapTuple newtup, ...)
上一篇文章中，我们介绍了编程思想中的 Reactor 与 Proactor 两种设计模式： 程序设计中的两大经典模式 — Reactor & Proactor
我们会借助一些崩溃日志收集库来定位和排查线上的崩溃信息，但是有些崩溃堆栈所提供的信息有限又不是必现崩溃，很难直观排查出问题的所在。这里我给大家分享一个采用寄存器赋值追踪的技术来排查和分析崩溃日志的技巧。话不多说先看案例：
很多公司面试的时候都喜欢问为什么 Redis 那么快？这就得益于 Redis的 事件驱动模块 ，什么是 事件驱动 呢？通俗来说，事件驱动 指的是当某一事件发生触发某一处理过程。举个例子，当发生火灾时，就会触发消防队救火，在这个例子中，事件是发生火灾，而处理过程是消防队救火。而在 Redis 中的事件指的是客户端连接就绪（可接收或者可发送数据），所以当客户端连接就绪时，就会触发 Redis 的处理过程（调用某一个处理函数）去处理客户端连接。
注意模拟器不支持直接安装ipa, 需要将ipa解压出来使用xxx.app文件进行安装
正则表达式，林林总总说了几篇，还是有不少的内容需要补充。 -->星号 字符出现0次或者多次 $ echo "ik"|sed -n '/e*/p' ik $ echo "ieek"|sed -n '/e*/p' ieek $ echo "This is a color TV"|sed -n '/colou*r/p' --colour中的u可以出现0次或者多次。出现0次的时候color就符合条件 This is a color TV $ echo "This is a colour TV"|sed -n
哎，考虑到自增id不容易用在分布复制中，手欠用UUID做了主键。而mysql好像没有uuid类型只能用字符串，感觉好不方便，后来看到tidb是支持自增id的，而且是分布式，于是决定换回自增id,这就有更新已有数据的guid对应的自增id的要求，记录一下语句。
为了接下来一篇博客，能使读者更加完整地学习线程模型，所以本文对Redis的线程模型进行必要的讲解。
写在前面: fuzzDB看字面意思就知道，他是一个用于fuzz网站的库。类似于wwwscan之类工具的字典，但是他的过人之处是他是“开源”的，会有很多大神帮你维护一个字典，想想都心旷神怡啊。 正文： 自从写了一个FuzzDB的介绍之后，基友们纷纷表示想看到关于这款工具的更多细节。这篇文章介绍了，FuzzDB中我最喜欢的几个特性以及怎样使用它们。如果下面的内容还不能让你满足，或者你想在新的文章中看到什么，请给我留言。 Exploiting Local File Inclusion（本地文件包含） 在进行本地文
前言： 解读一下redis的源代码～ 因为hash算法，skiplist等相关文章很多，前人之述备矣，这里不做解读。这里会解读一些相对较“冷门”的代码。 分析： 代码选自官网（https://redis.io/）最新版（3.2.6）。 1，network redis自己实现了网络库，具体代码参考anet.c，ae.c，ae_epoll.c，ae_evport.c，ae.h，ae_kqueue.c，ae_select.c。 在ae.c中，实现了event loop的整体逻辑，平台差异的地方分别在ae_*
在OpenStack云平台上手动迁移云主机 [root@controller ~]# source /etc/keystone/admin-openrc.sh [root@controller ~]# nova list +--------------------------------------+-----------+--------+------------+-------------+------------------------+ | ID
关于 select, poll, epoll，网络 IO 演变发展过程和模型介绍 这篇文章讲得很好，本文就不浪费笔墨了。
SSDT 的全称是 System Services Descriptor Table，系统服务描述符表。
[root@controller ~]# openstack port list ID Name MAC Address Fixed IP Addresses Status 0e59952e-8ece-4bb3-8f9e-48b1c790fe16 fa:16:3e:46:9a:80 ip_address='10.0.0.2', subnet_id='2e2086da-6acb-499e-a22e-a3906bcf48e7' ACTIVE 19136274-b455-4598-b264-5c928aaf73
查看端口列表 [root@controller ~]# openstack port list ID Name MAC Address Fixed IP Addresses Status 0e59952e-8ece-4bb3-8f9e-48b1c790fe16 fa:16:3e:46:9a:80 ip_address='10.0.0.2', subnet_id='2e2086da-6acb-499e-a22e-a3906bcf48e7' ACTIVE 19136274-b455-4598-b264-5c9
[root@node1 ~]# rbd -p images ls 12afb7d8-3f76-4792-89b5-6ff1be87e350 25a95d74-a946-4056-bfcd-0e8a77b4d2bd 4ea666bb-0c68-4930-beb8-259ae0d1ba37 4f92cac5-ba36-476b-ae44-5d4a311d7f54 5d3a0f6d-d3aa-49cf-ae0d-91141d161b2a 61ae17c3-2579-43fe-982e-e4b2c715c751 65501639-cdb8-46ac-a14b-aa45c01b5a5b 6646dc27-b0c8-4f9c-9604-42c75a100986 8ea500a4-4603-40fa-99d7-cf2e0e9cb4ce 968501c0-0bd9-456a-ae84-02a0abb0be27 98c67dd3-19d6-42ae-950f-68dc722fa7ff cff1503d-d5da-4dee-a6e3-035ade73f1a7 d9f23b8d-063b-4076-ab1f-67d5f7cc8159 f3b584b8-cdf7-4432-ad5f-9339e5e57d55
Redis服务端是一个事件驱动程序，本文将对服务端需要处理的文件事件和时间事件进行简单介绍。
命令：neutron subnet-create --name 子网名字 --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 子网网关 网络名称 子网网段
在一台物理机上启动6个Redis实例，组成3主3从集群，端口号依次为：1379 ~ 1384，端口号1379、1380和1384三个为master，端口1379的进程ID为17620。现将进程17620暂停（发送SIGSTOP信号），观察集群发现故障时长，和主从切换时长。 # 暂停进程17620（端口1379），然后每秒查看一次集群状态 $ kill -19 17620;for ((i=0;i<10000000;++i)) do date +'[%H:%M:%S]';redis-cli -c -p 1380 cluster nodes;echo "";sleep 1; done [14:23:51] f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 192.168.31.98:1384 master - 0 1525847030599 137 connected 1987 10923-16383 c1a9d1d23438241803ec97fbd765737df80f402a 192.168.31.98:1381 slave f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 0 1525847031200 137 connected 4e932f2a3d80de29798660c5ea62e473e63a6630 192.168.31.98:1383 slave f6080015129eada3261925cc1b466f1824263358 0 1525847031100 134 connected 689f7c1ae71ea294c4ad7c5d1b32ae4e78e27915 192.168.31.98:1382 slave fa7bbbf7d48389409ce05d303272078c3a6fd44f 0 1525847030097 132 connected fa7bbbf7d48389409ce05d303272078c3a6fd44f 192.168.31.98:1379 master - 0 1525847030799 132 connected 0-1986 1988-5457 f6080015129eada3261925cc1b466f1824263358 192.168.31.98:1380 myself,master - 0 0 134 connected 5458-10922 [14:23:52] 第1秒故障还未被发现 f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 192.168.31.98:1384 master - 0 1525847031602 137 connected 1987 10923-16383 c1a9d1d23438241803ec97fbd765737df80f402a 192.168.31.98:1381 slave f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 0 1525847031200 137 connected 4e932f2a3d80de29798660c5ea62e473e63a6630 192.168.31.98:1383 slave f6080015129eada3261925cc1b466f1824263358 0 1525847031100 134 connected 689f7c1ae71ea294c4ad7c5d1b32ae4e78e27915 192.168.31.98:1382 slave fa7bbbf7d48389409ce05d303272078c3a6fd44f 0 1525847031602 132 connected fa7bbbf7d48389409ce05d303272078c3a6fd44f 192.168.31.98:1379 master - 1525847032302 1525847030799 132 connected 0-1986 1988-5457 f6080015129eada3261925cc1b466f1824263358 192.168.31.98:1380 myself,master - 0 0 134 connected 5458-10922 [14:23:53] 第2秒故障还未被发现 f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 192.168.31.98:1384 master - 0 1525847033103 137 connected 1987 10923-16383 c1a9d1d23438241803ec97fbd765737df80f402a 19
我们将要删除42.51.77.16这个IP的端口 [root@controller ~]# openstack port delete 1f65a5a9-fb48-4d5c-af6a-0b34a30f85fa
本次实验内容是BufferOverflowStackGS（环境提供的栈溢出一共有两个，一个是普通的，一个是GS保护的）
之前我们的配置里面，只对 Get 请求针对 500 响应码重试，但是针对像 Post 这样的请求，只对那种根本还没到发送 Body 的阶段的异常（例如连接异常）这种重试，那么如果我们要对带 Body 的 Post 进行重试呢？或者就是用 Postman 构建一个带 Body 的 Get 请求，重试是否正常呢？
原始json: { "listsn": "", "code": "fwq_add", "detail": { "appdate": "2016-06-28", "expectdate": "2016-06-30", "service_text": { "text": "NAT管理(乐视云计算有限公司产品研发中心_基础架构_网络服务_NAT管理)", "id": "343" }, "projectname_text": {
上一篇分析了一下redis的大致框架和启动过程，这篇我想分析一下redis的事件处理模型，当然也包含了网络事件的处理模型。redis除了其高效的nosql存储非常有名以外，另外一个比较被称赞的就是其服务效率。像这类服务的是怎么设计的，为什么这么高效。所以我想这里来分析分析。
对这个报表作一个排序，会获得更多信息[root@abc ~]# pmap -x 14769 | sort -nk 2 ---------------- ------ ------ ------14769: /usr/sbin/mysqld --basedir=/usr --datadir=/var/lib/mysql --user=mysql --log-error=/var/lib/mysql/abc.err --open-files-limit=8192 --pid-file=/var/lib
也就是站点启动时找不到站点根目录bin文件夹中的roslyn编译器 由于Mono不兼容roslyn那我们只能考虑改用msbuild 一个项目的编译信息是由.csproj文件存储的，那具体怎么解决这个问题 就只能从这个文件入手
本教程将介绍如何调试死锁情况。 使用提供的示例 ASP.NET Core Web 应用 源代码存储库，可以故意造成死锁。 终结点将停止响应并遇到线程累积问题。 你将了解如何使用各种工具来分析问题，例如核心转储、核心转储分析和进程跟踪。
在redis源码目录下，一共包含了deps、src、tests、utils四个子目录。
www.zip源码泄露，看到index.php处使用文件功能，可以用phar反序列化：
1. 运行 gc ，生成 pack 文件 $ git gc --prune=now 2. 找出最大的三个文件 $ git verify-pack -v .git/objects/pack/*.idx | sort -k 3 -n | tail -3 # 输出： 4d2ae4c4413740d81019aa65691a2f75f00a5d3b blob 657413784 136436872 5330845 4d2ae4c4413740d81019aa65691a2f75f00a5d3b blob 6574
1.一些操作 collection重命名： > db.post.renameCollection('foo') { "ok" : 1 } > show collections foo 2.update 语法格式： db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> }) 参数说明： query : update
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