最近在做安全扫描,把遇到的一些问题以及一些解决方法记录下,以备后用. 扫描软件: IBM Security AppScan Standard  规则: 17441 1. 已解密的登录请求 (高) - 传递的参数名称避免使用语义明确的英文单词 > 如UserID, UserPwd, Password等 - 传递参数中包含敏感数据时使用post方式提交并进行加密传输 - 采用ajax方式提交表单时,提交的参数名称应与对应的表单控件name属性不同或者去掉name属性,通过ID属性取值.   2. 查

原文地址:Android开发 定时任务清理数据 | Stars-One的杂货小窝 公司项目,需要整定时任务,对数据进行清理,需要在每天凌晨0:00进行数据的清理,使用了Alarm和广播的方式来实现 PS:基于此原理,也可以实现自动检测并更新apk的功能 实现 实现的原理为: 1.进入APP,启动闹钟,设置一个闹钟服务(在某个时间点会触发任务),任务中其实主要是发出一个广播 2.设置广播接收器里的逻辑,其中包含清理数据和重新设置闹钟服务(即上述第一步) 之后即可一直循环,可以保证稳定执行 闹钟 设

1. 前言 在linux平台下,bluez是一个很不错的软件,提供了很多基于命令行的测试工具,如hciconfig.hcitool.hcidump.bluetoothctl等.利用这些工具,我们可以方便的测试.demo各种蓝牙功能.例如,在“玩转BLE(1)_Eddystone beacon”中,我们利用hcitool命令,演示了将手机变成一个Beacon设备的神奇效果. Beacon的演示,从本质上看,是BLE Advertising(广播)功能的测试和验证.自然而然的,我们会好奇:怎么接收这

由于项目原因,最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况.碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用,需要大家手动的清理Kafka Log.但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志,中间关联的很多东西需要手动同时去清理,否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况. 在介绍手动删除操作之前,先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理. 一.Kafka消费Offset 在通过Client端消费Kafka中的消息时,消费的消息会同时在Zookeeper和Kafka Log中保存,如

Redis 本身支持16个数据库(0~15),通过 数据库id 设置,默认为0.在Windows平台下可以通过启动redis-cli.exe来进入客户端,客户端默认连接数据库0,在客户端里可以输入各种命令. 增加db数量 可以通过修改配置来增加Redis的db数量.在Windows平台下,打开redis.windows.conf,找到databases 16并修改即可. 切换db 通过命令来切换当前的db:select 0,该命令表示切换到第一个数据库.数据库id是从0到15,可以自由切换db,

背景问题: 使用kafka的路上踩过不少坑,其中一个就是在测试环境使用kafka一阵子以后,发现其日志目录变的很大,占了磁盘很大空间,定位到指定目录下发现其中一个系统自动创建的 topic,__consumer_offsets-45(kafka一共创建了50个分别从0~49标识)文件夹很大,上网搜了一翻,终得解决,记录一下. 问题环境: kafka版本:kafka_2.12-0.10.2.1 解决方法: 假如server.properties有以下配置项: ...log.dirs=/data/k

hive> select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t where t.num=1; 保留crt_time最新的一个数据 select * from (select *,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将查询的去重数据保存到新表t_

Job定时删除数据 需求:对一个表,每天删除一月前的历史数据 思路 .编写SQL,删除一月前的历史数据,使用函数取值 .测试JOB创建,查询,维护,管理 .测试布置job,满足效果 ***测试数据准备 select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','xxx','IMAGE_APP') ddl_text from dual DDL_TEXT -----------------------------------------------------------------

<script type="text/javascript"> var t function cleaData() { t = setTimeout(syc, 3000); } function syc() { document.getElementById("Label1").innerText = ""; cleart(t); } </script>

IO多路复用之epoll总结 1.基本知识 epoll是在2.6内核中提出的,是之前的select和poll的增强版本.相对于select和poll来说,epoll更加灵活,没有描述符限制.epoll使用一个文件描述符管理多个描述符,将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中,这样在用户空间和内核空间的copy只需一次.select/poll每次调用都要传递所要监控的所有fd给select/poll系统调用(这意味着每次调用都要将fd列表从用户态拷贝到内核态,当fd数目很多时,这会造成

本文地址 //https://www.cnblogs.com/l2017/p/10830391.html //https://blog.csdn.net/li_haoren select poll epoll这三个都是对poll机制的封装. 只是select跟poll傻了点 epoll里并没有找到mmap相关的代码.并没有用到内核态内存映射到用户态的技术.但这个技术是存在的.dpdk,跟netmap(绕过内核的tcp/ip协议栈,在用户态协议栈处理.减少中断,上下文切换等开销)就有用到内核态内存

关于这次总结还是要从一个bug说起....... 场景描述:项目的基本处理流程为:从文件系统读取每隔一分钟上传的日志并由Spark Streaming进行计算消费,最后将结果写入InfluxDB中,然后在监控系统中进行展示,监控.这里的spark版本为2.2.1. Bug:程序开发完成之后,每个batch处理时间在15~20s左右,上线之后一直在跑,监控系统中数据也没有什么异常,sparkui中只关注了任务处理时间,其他并没有在意.后来程序运行了2天18个小时之后,监控系统发出报警NO DATA

  数据库索引对于数据查询的重要性不可言喻,因此作者在存储层实现了二级索引,以及利用索引进行扫描的功能.目前仅实现了分区表与非分区表的本地索引(数据与索引共用一个Raft组管理),全局索引及反向索引待以后再实现. 一.存储结构:   在介绍索引前先了解一下数据与索引是以何种结构存储于RocksDB内的,每个节点的RocksDB实例都包含以下两个ColumnFamily,每个列簇的存储结构如下: 1. TableCF: 存储实体数据 1.1 Key存储编码: TableId(with OrderF

本文将对oracle当中扫描数据的存取方法进行介绍. 1) 全表扫描(Full Table Scans, FTS) 为实现全表扫描,Oracle读取表中所有的行,并检查每一行是否满足语句的WHERE限制条件一个多块读操作可以使一次I/O能读取多块数据块(db_block_multiblock_read_count参数设定),而不是只读取一个数据块,这极大的减少了I/O总次数,提高了系统的吞吐量,所以利用多块读的方法可以十分高效地实现全表扫描,而且只有在全表扫描的情况下才能使用多块读操作.在这种访

SQL Server 2012 Data Quality Services (DQS)  允许你使用自己的知识库来清洗数据. 在本文中我会展示一个简单示例. 使用DQS清理步骤如下: A. 建立DQS 知识库 B. 建立DQS项目然后根据知识库清理数据 在SQL Server database中用下面脚本创建样本数据: CREATE TABLE MyCustomers ( CustomerID INT, CustomerName ), City ), Province ), LastUpdate

在上一篇,初步了解了Audit的作用以及如何使用Audit,本篇记录如何手动清理Audit数据. (一) 概述 Audit的数据主要存储在sys.aud$表中,该表默认位于system表空间中,我们根据需求,将该表移到了sysaux表空间中.由于审计数据量较大,需要经常关注sysaux表空间的使用情况,同时根据实际情况对sys.aud$表进行数据清理. (二) 清理步骤 (1)使用sys账号登陆数据库,打开计时功能,方便查看每一个命令的执行时间 SQL> set timing on (2)在清理

(一) 概述 Audit的数据主要存储在sys.aud$表中,该表默认位于system表空间中,我们根据需求,将该表移到了sysaux表空间中.由于审计数据量较大,需要经常关注sysaux表空间的使用情况,同时根据实际情况对sys.aud$表进行数据清理. (二) 清理步骤 (1)使用sys账号登陆数据库,打开计时功能,方便查看每一个命令的执行时间 SQL> set timing on (2)在清理数据之前先查看数据量大小 SQL> select count(*) from sys.aud$;

数据对像(可以通俗地认为是文件)的分块存储具有久远的历史.长久以来,单机文件系统一直将文件切分为若干固定大小的小块.其主要目的是为了进行有效的空间管理.互联网时代,大规模数据存储逐步发展起来.出于降低成本的考虑,人们在分块存储的基础上进行数据块的复用,即所谓的“消重”.但对于大型的在线对象存储而言,分块消重是有害的. 具体来讲,分块消重是将数据对像切分成固定大小的数据块.数据对像之间有些数据块可能是一样的,那么就让它们共享数据块.换句话说,相同的数据块只留一份,所有用到这个数据块的对象,都指向这

写在前面 cassandra3.x官方文档的非官方翻译.翻译内容水平全依赖本人英文水平和对cassandra的理解.所以强烈建议阅读英文版cassandra 3.x 官方文档.此文档一半是翻译,一半是个人对cassandra的认知.尽量将我的理解通过引用的方式标注,以示区别.另外文档翻译是项长期并有挑战的工作,如果你愿意加入cassandra git book,可以发信给我.当然你也可以加入我们的QQ群,104822562.一起学习探讨cassandra. 如何写 Cassandra写的时候分好

一.SRTM 的背景引言 美国利用航天飞机搭载成像雷达对地进行观测始于20 世纪80 年代初.1982 年11 月和1985 年10 月, 美国分别进行了两次称为S IR2A 与S IR2B 的航天飞机成像雷达实验, 结果证明合成孔径雷达(SAR ) 具有其他传感器所无法比拟的优势, 主要是具有全天候.全天时对地表成像与测绘的能力并具有一定的穿透能力. 1994年4 月.10 月, 美国的宇航局(NASA ).喷气推进实验室(JPL ) 和国家图像测绘局(NIMA ) 与德国和意大利的航天局合作

1 概述 HBase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. 既然HBase是采用KeyValue的列存储,那Rowkey就是KeyValue的Key了,表示唯一一行.Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 R