前言 21年省决赛的SQLITE注入就是用的双写绕过,当时是手搓代码打的,这几天想起来了,寻思着写个tamper试试. 一开始以为很简单,后来才发现有很多要注意的点,折磨了挺久. 等弄完才明白为什么sqlmap没有自带双写的tamper,涉及的情况太多,需要根据具体过滤逻辑来写代码,没法做到统一. 思路 过滤代码很简单: blacklist = ["ABORT", "ACTION", "ADD", "AFTER", "

安装SQLmap: IP:192.168.94.11 渗透测试演练系统DVWA: IP:192.168.94.111 通过SQLmap检测SQL注入漏洞 : 1.安装SQLmap漏洞查看工具 2.安装渗透测试演练系统DVWA 3.使用SQLmap进行sql注入并获得后台管理员adnim帐号和密码 sql注入概述: 所谓SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令 它是利用现有应用程序,可以通过在Web表单中输入(恶意

结合sqlmap进行sql注入:(-r后面是通过burp suite抓出来的请求包:-p后面是注入点,即该请求里携带的某个参数) Get请求的注入: ./sqlmap.py -r rss_test.txt -p orderId --cookie表示携带cookie的请求,一般为登录cookie python sqlmap.py -u "http://localhost/DVWA/vulnerabilities/sqli/?id=1&Submit=Submit#" --cooki

今天来分享一下Redis几道常见的面试题: 如何解决缓存雪崩? 如何解决缓存穿透? 如何保证缓存与数据库双写时一致的问题? 一.缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩? 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis): <figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: %; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-h

数据库与缓存双写问题 计算机领域任何一个问题都可以通过增加一个抽象"层"来解决. 业务中为了减少热点数据不必要的db查询,往往会增加一层缓存来解决I/O性能.可是I/O多了一层也就多了一层的更新维护与容错保障,当修改db中某些数据时,往往会面临缓存更新的问题,在这里简单介绍 数据库与缓存双写问题以及在业务场景如何使用双写策略. 缓存更新时机 缓存在以下情况下需要更新: 不存在缓存,回源至db后添加缓存 缓存超时,重复上个步骤 修改db,更新缓存 缓存更新策略 若不存在缓存或者缓存超时:

  本帖最后由 howtodown 于 2016-10-3 16:01 编辑问题导读1.为什么会产生分布式锁?2.使用分布式锁的方法有哪些?3.本文创造的分布式锁的双写Redis框架都包含哪些内容? 一.关于分布式锁 关于分布式锁,可能绝大部分人都会或多或少涉及到. 我举二个例子: 场景一:从前端界面发起一笔支付请求,如果前端没有做防重处理,那么可能在某一个时刻会有二笔一样的单子同时到达系统后台. 场景二:在App中下订单的时候,点击确认之后,没反应,就又点击了几次.在这种情况下,如果无法保证该

[原创]分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(三)   正文 博主本来觉得,<分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析>,一文已经十分清晰.然而这一两天,有人在微信上私聊我,觉得应该要采用 先删缓存,再更新数据库,再删缓存 这一方案作为缓存更新策略,而不是先更新数据库,再删缓存.并且搬出了两篇大佬的文章,<Cache Aside Pattern>,<缓存与数据库不一致,咋办?>,希望博主能加以说明.因为问的人太多了,所以才有了这篇文章的诞生. 正文 在开始这篇文章之前,

只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? 面试题剖析 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求. Cache Aside Pattern 最经

分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件,但是用到了分布式缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern.读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应.更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存. 为什么是删除缓存,而不是更新缓存? 原因很简单,很多时候,在复杂点的缓存场景

上周双写mq后碰到遇到个问题,mq双写的一台机器有produce,另一台一直没有,但是有的那台机器没有消费者,导致另一个服务 一直没有可以消费的mq.原因是 mq在双写初始化配置的时候两个类文件重复了,导致下面的覆盖了上面的. <bean id="excelProducer" class="com.zhuanche.common.rocketmq.ExcelProducer" init-method="init" destroy-metho

采用三级缓存:nginx本地缓存+redis分布式缓存+tomcat堆缓存的多级缓存架构 时效性要求非常高的数据:库存 一般来说,显示的库存,都是时效性要求会相对高一些,因为随着商品的不断的交易,库存会不断的变化 时效性要求不高的数据:商品的基本信息(名称.颜色.版本.规格参数,等等) 商品价格/库存等时效性要求高的数据,而且种类较少,采取相关的服务系统每次发生了变更的时候,直接采取数据库和redis缓存双写的方案,这样缓存的时效性最高 商品基本信息等时效性不高的数据,而且种类繁多,来自多种不同

背景:redis问题在面试过程中经常被问到,对于常见问题一定不能放过. 面试前必知Redis面试题—缓存雪崩+穿透+缓存与数据库双写一致问题 一.缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩? 如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了.这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中. 这就是缓存雪崩: Redis挂掉了,请求全部走数据库. 对缓存数据设置相同的过期时间,导致某段时间内缓存失效,请求全部走数据库. 缓存雪崩如果发生了,很可能就把我们的数据库搞垮,

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有

简单的场景: 直接使用 1. 使用Cache Aside pattern 读取的时候,先读取缓存中是否有数据,缓存中没有数据,再去数据库中进行查询,查询出来以后,然后再存入到缓存中 更新的时候,先删除缓存库,然后再更新数据库. 为什么是先删除缓存,然后再更新数据库? 因为有可能存入到缓存中的是一个经过复杂运算的数值. 我更新数据库的时候,并不是每次都要将这个经过复杂运算的值取出来,所以使用一个lazy的加载思想,先删除缓存库,然后等我什么时候需要,什么时候再进行加载.   在高并发的情况下,出现

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有

转载自:https://blog.csdn.net/lzhcoder/article/details/79469123 https://blog.csdn.net/u013374645/article/details/91409150 1.最经典的缓存+数据库读写的模式,cache aside pattern 1.1.Cache Aside Pattern (1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库

https://yq.aliyun.com/articles/41000 http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1163838/ http://www.cnblogs.com/MYSQLZOUQI/p/5602206.html https://yq.aliyun.com/articles/222 主从不一致性的3种可能原因1.binlog format是不是row2.session级关闭binlog3.人工在slave修改数据 set sql_log_

对于缓存和数据库双写,其存在着数据一致性的问题.对于数据一致性要求较高的业务场景,我们通常会选择使用分布式事务(2pc.paxos等)来保证缓存与数据库之间的数据强一致性,但分布式事务的复杂性与对资源的占用问题,使得该处理方式会造成系统性能的降低.对于数据一致性要求没那么高的业务场景,选择分布式事务的处理方式就会显得不是那么必要.为此,在一般情况下,对于数据一致性要求没那么高的业务场景,会选择使用cache-aside-pattern方案来保证缓存与数据库之间,数据的最终一致性,以下文章便是介绍

期待未来超高速大容量的固态硬盘普及时,只需要CHECKPOINT,而不再需要各种各样的BUFFER,CACHE了 DOUBLE WRITE 在InnoDB将BP中的Dirty Page刷(flush)到磁盘上时,首先会将Page刷到InnoDB tablespace的一个区域中,我们称该区域为Double write Buffer.在向Double write Buffer写入成功后,再择机将数据拷贝到正在的数据文件对应的位置. 理解为,一份内存的BUFFER写进两个硬盘中的文件中. 查看是否开

sqlmap绕过过滤的tamper脚本分类汇总