删库跑路也是个老梗了,可见在运维数据库的过程中误删除数据,或者开发的代码有bug,造成数据的误删除屡见不鲜。不过现在也有许多用于恢复或预防误删除的方案,例如SQL管理系统,将要执行的SQL先交由管理员审核,然后由管理员备份一个镜像数据库,在镜像上执行该SQL,并在执行后还原镜像。这样经过层层把关就可以大大减小出现误操作的几率。
如果主从复制之间出现延时,就会影响主从数据的一致性。 此时发生容灾切换,且在新的主库写入了数据,那么从业务角度上,会产生意想不到的严重后果。 复制延时问题,在只读从库的场景下,若从库产生复制延时,也可能会对业务造成一定影响,比如在业务上表现为读写不一致——新增/修改数据查不到等现象。 由此可见,主从复制的延时问题在数据库运营中需要特别关注。一般来说,DBA在库上执行SHOW SLAVE STATUS,并且观察 Seconds_Behind_Master的值,就能够了解当前某个数据库和它的主库之间的数据复制延时。
dump log的操作是并发的多线程操作,但是从库的I/O和SQL线程是单线程的操作,(5.6.x后I/O可以多线程操作),但是SQL线程的执行一定是串行的执行,这也就导致了主从复制的延时问题的原因.
之前写过两篇关于WAF分块传输绕过内容对文章,对于分块传输不太熟悉的可以先看前两篇内容,本篇文章也是在其基础内容上进行扩充。
由于mysql主从复制是基于binlog的一种异步复制 通过网络传送binlog文件,理所当然网络延迟是主从不同步的绝大多数的原因,特别是跨机房的数据同步出现这种几率非常的大,所以做读写分离,注意从业务层进行前期设计。
本文是在做ctfhub时的记录笔记。这应该是SQL注入的入门题目,所以是一定要会的。因为我注入的语句在截图中都可以看见,所以我就没有把exp一个一个都敲出来了,请原谅我偷会懒!关于什么SQL注入我就详细解释了,咱就直接上题目。题目有的过程和步骤都是相同的或者是相似的,我就直接跳过了,望周知。
在最近的一次渗透测试项目中,遇到了一个奇葩的SQL延时注入漏洞,sqlmap无法识别出来。但是客户非让在测试环境跑出数据进行验证,否则不认可这个漏洞的危害性。编写一个多线程的延时注入脚本是很麻烦的,于是ABC_123经过了一系列操作,最终成功让sqlmap识别这个注入点并成功枚举出数据,相信也能给大家很多的启示。
现在只对常读和星标的公众号才展示大图推送,建议大家把潇湘信安“设为星标”,否则可能看不到了!
目前,大数据的流行程度远超于我们的想象,无论是在云计算、物联网还是在人工智能领域都离不开大数据的支撑。那么大数据领域里有哪些基本概念或技术术语呢? 今天我们就来聊聊那些避不开的大数据技术术语,梳理并补充我们对大数据的理解。
前言 上一次课讲解的是sql基于布尔型盲注,紧接着这节讲基于时间的盲注 布尔型盲注,是在我们判断网站是否存在注入的时候,网页不会暴漏错误信息,但会返回正确的页面或者错误的页面,我们基于这种情况,用猜测
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能,将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题,又缩短了异步的延时时间,同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然,即使是换成了现在这样两个线程处理以后,同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的,毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中,这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题,就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案,需要将所有数据都load到内存中,这样就对内存的要求就非常大了,对于一般的应用来说可实施性不是太大。
PROBLEM P5 Endpoint:10.xx.xxx.xx Metric:mysql.slave.seconds_behind_master Tags:port=3306,service=club,slave_ip=10.xx.xxx.xxx,slave_port=3306 all(#3): 184>100 Note:[[warning]因大事物或从库忙导致延时] Max:3, Current:2 Timestamp:2018-10-18 13:30:00 http://127.0.0.1:8081/portal/template/view/41
前段时间遇到一个线上问题,后来排查好久发现是因为主从同步延迟导致的,所以今天写一篇文章总结一下这个问题希望对你有用。如果觉得还不错,记得加个关注点个赞哦
用户的ip可以用x-forwarded-for来伪造,然后把ip存储到数据库中去,对ip没有进行任何过滤,存在注入,但是有一个限制就是: 用‘,’逗号对ip地址进行分割,仅仅取逗号前面的第一部分内容。
复制是指将主库的ddl,dml等操作通过binlog日志,传输到复制服务器,副本进行回放这些日志,从而使得从库和主库数据保存同步的工作模式
mysql在对数据的处理中有增删改查四个操作。而在sql注入中,往往常见的是 select查询形式。那么insert、delete、update呢?
官方文档地址:https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-15-x/topics/impala_sync_ddl.html
SQL注入: 代码中的 HTTP_X_FORWARDED_FOR 地址可以被伪造,而REMOTE_ADDR则相对更安全,有些应用程序会将对方IP地址带入数据库查询是否存在,例如同一个IP每天只能注册一个账号等,如果目标代码中使用的是 HTTP_X_FORWARDED_FOR 获取的IP地址,那么攻击者就可以通过修改HTTP包头实现SQL注入攻击。
你们有没有做 MySQL 读写分离?如何实现 MySQL 的读写分离?MySQL 主从复制原理的是啥?如何解决 MySQL 主从同步的延时问题?
其实很简单,就是基于主从复制架构,简单来说,就搞一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
近期在审计HDWiki 6.0最新版cms的时候发现由referer导致的sql注入问题。SQL注入我们知道是由于代码与数据没有严格区别限制分离而导致的问题,OWASP TOP 10常年把SQL注入放在TOP 1的位置,可知SQL注入的危害以及影响力是很大的。
1)主服务器将所有数据和结构更改记录到二进制日志中。 2)从属服务器从主服务器请求该二进制日志并在本地应用其内容。 3)IO:请求主库,获取上一次执行过的新的事件,并存放到relaylog 4)SQL:从relaylog中将sql语句翻译给从库执行
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将在每月12日开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法,玩转数据库! 工作中遇到棘手故障不知道怎么办?欢迎投稿到诊断日,被选中的案例将由腾讯云资深专家“会诊”,并在DB诊断日在线分析教学,帮您提供解决方案。投稿即有机会获得企鹅公仔,问题被选中即得腾讯云数据库千元代金券~投稿请关注“腾讯云数据库”官方微信后,回复“投稿”即可。 本期诊断日分享的案例是MySQL主
在数据库运维过程中,很多问题都需要靠人力来及时发现和处理,我之前也是一名DBA,可以说我做DBA的那段时间基本没有拥有过完整的属于自己的休息时间,全天候Online。现在AI技术已经广泛运用到了各个领域,数据库运维其实也是同样的,AI可以成为DBA的得力助手,有问题第一时间告警,甚至给出成熟的解决方案,DBA可以用更多的时间去完成高阶的任务。我现在主要负责的产品是DBbrian,是腾讯云推出的一款数据库智能运维工具。今天就以咱们MySQL运维过程中典型的主从延时故障来作为案例,告诉大家可以如何借助智能运维服务更好的发现和解决这类问题。
之前部署了mysql主从同步环境(Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理),针对主从同步过程中slave延迟状态的监控梳理如下: 在mysql日常维护工作中,对于主从复制的监控主要体现在: 1)检查数据是否一致;主从数据不同步时,参考下面两篇文档记录进行数据修复: mysql主从同步(3)-percona-toolkit工具(数据一致性监测、延迟监控)使用梳理 利用mk-table-checksum监测Mysql主从数据一致性操作记录 2)监控主从同步延迟,同步延迟的检查工作主要从下面两方面着手:
一 序言 在运维线上M-M 架构的MySQL数据库时,接收的比较多关于主备延时的报警:
当我们收到反馈说数据库响应慢或者压测过程中数据库有报错,第一步先收集数据库服务器资源使用情况,这一步是处理所有故障的前提。
无论是CTF还是实战渗透测试中,SQL注入都是一个非常热门的漏洞。通常人们根据SQL注入是否有回显将其分为有回显的注入和无回显的注入,其中无回显的注入顾名思义就是大家常说的盲注了。但是盲注不像union联合查询直接注出结果那么明了,利用起来也不是简单一两行SQL代码就可以完成,因此难度更大一些。 目前的CTF中MySQL的盲注依然是热点之一,然而盲注又被分成Like盲注、正则盲注、异或盲注等等太多类型,让新入门的萌新十分摸不到头脑。本文希望以言简意赅的语言帮助刚入门WEB CTF的选手们快速“拿捏”MySQL盲注。
其中,un和pwd都是String类型的变量,这是一个很明显的SQL注入漏洞,假设我令
前言 6月10-11日,2017年SDCC峰会在深圳举行。为期两天的会议邀请业内顶尖的架构师和数据技术专家分享干货实料。来自腾讯TEG架构平台部的Jerome以及数据平台部的Boyce作为演讲嘉宾,分别发表主题为“基于空闲资源的弹性计算实践”以及“StreamSQL实时计算平台的挑战及解决方案”的演讲。本文为演讲者现场PPT及演讲稿整理编辑。 大会介绍 SDCC 2017·深圳站,拥有互联网应用架构实战峰会、大数据技术实战峰会两大峰会,秉承干货实料的内容原则,邀请业内顶尖的架构师和数据技术专家,共话高可用
Phpstudy2016,sql注入靶场文件 Phpstduy 官网下载地址:https://www.xp.cn/ sql注入靶场下载地址:https://github.com/Audi-1/sqli-labs
如果提交的pproductid是一个数组的话会直接进入db->peupdate操作中。没有任何过滤防护措施。
1.MIXED模式无索引或SQL慢 在从库上pager grep -v Sleep;show processlist 查看到正在执行的SQL。 解决方法: a. SQL比较简单, 则检查是否缺少索引,并添加索引。比如update操作where条件没有索引。 b. 另一类是 insert into select from的语句,如果select 里包含group by,多表关联,可能效率会比较低。这类可以到主库把binlog_format改成row。 2. 主库上有大事务,导致从
接下来详细说一下在这几个方面做的一些事情以及如何解决遇到的一些问题与将要做的事情。
基于主从复制,一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去,数据读取走从库。
高并发服务器需要有一些池的设计,如内存池,连接池,数据库连接池。 池(pool)的设计主要考虑到一些资源的频繁申请和释放,尤其是在高并发的服务器中,几万甚至几十万并发每秒,设计人员不得不去考虑这些。 比如数据库连接池(sql pool),是通过TCP来通信的,属于IO类,有一定的延时,在高并发系统中频繁的创建会严重影响系统性能。 内存( mem )的分配是要涉及锁( mutex )的,有锁就会有延时,因此可以在开始申请一大块内存,后面进行分配与释放,来节省锁开销。 服务器的连接处理不仅仅涉及内存,还涉及到一
前端构造的SQL语句片段拼接到后台SQL语句中,后台缺乏正确识别和过滤,造成与其外的数据库查询结果。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗?
在现今互联网时代,随着互联网技术的迅猛发展,Web应用程序的安全性日益受到关注。而其中,SQL注入攻击是一种常见且危险的攻击手段,攻击者通过在Web应用程序中注入恶意SQL代码,从而获取敏感信息、窃取数据库内容甚至控制整个系统。为了保障应用程序的安全性,进行代码审计是必要的一环。本文将详细介绍SQL注入攻击的原理、分类,以及如何进行代码审计以防范此类攻击。
在常见的渗透测试中,我们都知道SQL注入攻击中有联合查询,报错注入,盲注还有DNS注入等等,那么如果一个网站存在基于时间的盲注,而恰好sleep这类核心函数被过滤的话,我们如何绕过进行注入呢,这里就分享一个经验——大负荷注入。
Apache Paimon 最典型的场景是解决了 CDC (Change Data Capture) 数据的入湖;CDC 数据来自数据库。一般来说,分析需求是不会直接查询数据库的。
用户在做技术选型的过程中,总是会对一些数据指标比较关心,特别是在和竞品相比较的时候,更加需要一些有说服力的数据。基于MySQL开发的项目在迁移到TiDB的时候,使用DM同步数据是必不可少的一个环节,我在最近的一次POC中就碰到了这样一个需求,需要评估一个具体的延时时间参考值,因为用户在迁移前期的过渡阶段是把TiDB作为MySQL的从库,有些场景对这个延时很敏感,如果延时太大会直接影响业务。
近日 Kylin v2.6.4 版本发布,包含很多问题修复与各种改进。翻阅三年前写的Kylin测试文档,当时版本还是1.5.3。近两年 Kylin 版本迅速迭代,社区不断发展,已经成为 Hadoop 生态中不可或缺的 OLAP 引擎。
MySQL的主从复制都是单线程的操作,主库对所有DDL和DML产生的日志写进binlog,由于binlog是顺序写,所以效率很高。 Slave的SQL Thread线程将主库的DDL和DML操作事件在slave中重放。DML和DDL的IO操作是随即的,不是顺序的,成本高很多。 另一方面,由于SQL Thread也是单线程的,当主库的并发较高时,产生的DML数量超过slave的SQL Thread所能处理的速度,或者当slave中有大型query语句产生了锁等待那么延时就产生了。 常见原因:Master负载过高、Slave负载过高、网络延迟、机器性能太低、MySQL配置不合理。
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能。
最近主要在学JAVA,不过PHP审计相关的技能也不能生疏了,于是打算去找点代码来审审,在CTFSHOW上找到了一款源码,而且目前也没有WP
在实际生产的过程中,大量数据在不断地产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生,然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
在实际的项目开发中,程序员一般都会使用函数过滤一些字符,以防止SQL注入比如魔术引号magic_quotes_gpc()之前的文章有提过,再比如preg_replace()函数过滤了一些字符。
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