2024-08-19

在ASP.NET Core中,中间件是组成请求处理管道的组件,每个组件可以在请求管道中选择特定的点处理请求和响应。下面是一个简单的自定义中间件示例:




using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using System.Threading.Tasks;
 
public class MyCustomMiddleware
{
    private readonly RequestDelegate _next; // 下一个中间件的委托
 
    // 构造函数注入下一个中间件的委托
    public MyCustomMiddleware(RequestDelegate next)
    {
        _next = next;
    }
 
    // 调用中间件的方法,处理请求
    public async Task Invoke(HttpContext context)
    {
        // 在调用下一个中间件之前可以做的操作
        context.Items["Middleware"] = "MyCustomMiddleware";
        
        // 写入一些响应内容作为示例
        context.Response.ContentType = "text/plain; charset=utf-8";
        await context.Response.WriteAsync("Before next middleware.\n");
 
        // 调用下一个中间件
        await _next(context);
 
        // 调用下一个中间件之后可以做的操作
        await context.Response.WriteAsync("After next middleware.\n");
    }
}
 
// 在Startup.cs中的Configure方法里使用中间件
public void Configure(IApplicationBuilder app)
{
    app.UseMiddleware<MyCustomMiddleware>();
    // 其他中间件的配置...
    app.UseEndpoints(endpoints =>
    {
        endpoints.MapGet("/", async context =>
        {
            await context.Response.WriteAsync("Hello World!");
        });
    });
}

这个示例展示了如何创建一个简单的自定义中间件,并在ASP.NET Core应用程序中配置和使用它。在Invoke方法中,我们可以在调用下一个中间件之前和之后执行自定义的逻辑。这种模式是处理HTTP请求管道的有效方式。

2024-08-19

由于问题较为广泛,我将提供一些典型的京东Java岗面试中可能会问到的技术点,并给出简要的解答和示例代码。

  1. Redis:Redis是一种基于内存的数据结构存储系统,被广泛用于缓存、消息队列等场景。

    • 如何使用Redis实现分布式锁?

      
      
      
      // 使用Jedis客户端
      public void lockWithRedis(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
          String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
          if ("OK".equals(result)) {
              System.out.println("获取锁成功");
          } else {
              System.out.println("获取锁失败");
          }
      }
    • 如何优化Redis的内存使用?

      
      
      
      使用更小的数据类型,如int类型就不要用long类型。
      开启或调整Redis的压缩配置。
      使用Hash结构存储相关数据。
  2. 中间件:中间件是处于操作系统和应用程序之间的软件,用于管理数据的传递。

    • 如何优化Dubbo的服务调用性能?

      
      
      
      开启Dubbo的异步调用。
      调整Dubbo的超时时间。
      使用合适的序列化协议。
  3. 源码分析:源码分析是提升技术深度的有效途径。

    • 分析Spring框架中的事件发布机制。
    • 分析Java并发包中的原子操作。

由于篇幅限制,以上示例都是概括性的回答,实际面试中可能会深入讨论每一个技术点。如果您需要更详细的解答,请提供具体的问题或者技术点。

2024-08-19



import pika
import time
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明exchange、queue和binding
exchange_type = 'direct'  # 这里选择直接类型
exchange_name = 'test_exchange_direct'
queue_name = 'test_queue_direct'
routing_key = 'test_direct'
 
channel.exchange_declare(exchange=exchange_name, exchange_type=exchange_type)
channel.queue_declare(queue=queue_name)
channel.queue_bind(exchange=exchange_name, queue=queue_name, routing_key=routing_key)
 
print(f" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C")
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 开始监听队列,并设置回调函数
channel.basic_consume(
    queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
# 开始循环以便于监听消息
channel.start_consuming()

这段代码演示了如何声明一个直接类型的Exchange,创建一个队列并将它绑定到这个Exchange上,然后开始监听这个队列的消息。当有消息到达时,会调用回调函数callback来处理接收到的消息。这是RabbitMQ消息分发的基本流程,适用于直接类型的Exchange。

2024-08-19

Gin是一个用Go语言编写的Web框架,它提供了一种简单的方式来创建Web应用。Gin中间件(Middleware)是一种封装的方法,用于在HTTP请求到达目标处理器之前或之后执行一些特定的操作。

Gin中间件的函数原型如下:




func MiddlewareFunction(c *gin.Context) {
    // 在这里写你的逻辑
    // 调用下一个中间件或路由处理器
    c.Next()
    // 在这里可以处理c.Next()调用之后的逻辑
}

使用中间件的方法:




r := gin.Default() // 创建一个Gin引擎
 
// 使用中间件
r.Use(MiddlewareFunction)
 
// 你的路由和处理器
r.GET("/", SomeHandler)
 
// 启动服务器
r.Run()

下面是一个简单的中间件示例,它用于记录每个请求的执行时间:




package main
 
import (
    "time"
    "github.com/gin-gonic/gin"
)
 
func Logger() gin.HandlerFunc {
    return func(c *gin.Context) {
        start := time.Now()
 
        //  before request
 
        c.Next() // 处理请求
 
        //  after request
        latency := time.Since(start)
        path := c.Request.URL.Path
        status := c.Writer.Status()
        // 日志格式:时间 | 方法 | 路径 | 状态码 | 响应时间
        log.Printf("%s %s %s %d %s\n", start.Format("2006/01/02 - 15:04:05"), c.Request.Method, path, status, latency)
    }
}
 
func main() {
    r := gin.Default()
 
    r.Use(Logger())
 
    r.GET("/", func(c *gin.Context) {
        c.String(200, "Hello world!")
    })
 
    r.Run() // 在 0.0.0.0:8080 上启动服务
}

在这个例子中,Logger中间件记录了每个请求的开始时间、方法、路径、状态码和响应时间。它使用c.Next()来调用下一个中间件或路由处理器,并在处理完成后记录日志。

2024-08-19

由于您的需求是部署常见的中间件服务,并且您已经提到这些服务在Docker上的部署是“亲测成功”的,我将给出一些常见的Docker部署中间件的示例。

  1. Redis:



FROM redis:latest
  1. RabbitMQ:



FROM rabbitmq:3-management
  1. MySQL 8:



FROM mysql:8.0
ENV MYSQL_DATABASE=your_database_name
ENV MYSQL_USER=your_user
ENV MYSQL_PASSWORD=your_password
ENV MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_root_password
COPY ./custom-script.sql /docker-entrypoint-initdb.d/
  1. Elasticsearch:



FROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
  1. Kibana:



FROM kibana:7.10.0
ENV ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200
  1. Nginx:



FROM nginx:latest
COPY ./nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf

请注意,这些Dockerfile仅仅展示了基本的部署指令。您可能需要根据您的具体需求进行配置调整,例如环境变量、卷挂载、网络设置等。

在实际部署时,您可以使用docker-compose来简化管理多个容器的过程。以下是一个docker-compose.yml的示例:




version: '3'
services:
  redis:
    image: redis:latest
    ports:
      - "6379:6379"
 
  rabbitmq:
    image: rabbitmq:3-management
    ports:
      - "5672:5672"
      - "15672:15672"
 
  mysql:
    image: mysql:8.0
    environment:
      MYSQL_DATABASE: your_database_name
      MYSQL_USER: your_user
      MYSQL_PASSWORD: your_password
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: your_root_password
    volumes:
      - your_local_mysql_data_folder:/var/lib/mysql
 
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    volumes:
      - your_local_elasticsearch_data_folder:/usr/share/elasticsearch/data
 
  kibana:
    image: kibana:7.10.0
    environment:
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elasticsearch:9200
    depends_on:
      - elasticsearch
 
  nginx:
    image: nginx:latest
    volumes:
      - your_local_nginx_conf_folder:/etc/nginx/conf.d
    ports:
      - "80:80"
 
volumes:
  your_local_mysql_data_folder:
  your_local_elasticsearch_data_folder:
  your_local_nginx_conf_folder:

请确保替换掉以上配置中的your_开头的变量,并根据实际情况调整卷挂载路径和端口映射。

在配置文件准备好后,使用以下命令启动所有服务:




docker-compose up -d

以上是一个基本的示例,您可以根据自己的需求进行定制化配置。

2024-08-17

Kafka是一个分布式流处理平台,可以用于消息队列,但不仅限于消息队列。以下是一个使用Python和kafka-python库来发送和接收Kafka消息的基本示例。

首先,确保安装了kafka-python库:




pip install kafka-python

生产者(发送消息):




from kafka import KafkaProducer
import json
 
# 创建Kafka生产者
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'],
                         value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii'))
 
# 发送消息
message = {"id": 1, "msg": "Hello, Kafka!"}
producer.send('test-topic', message)
producer.flush()  # 确保所有消息都已发送

消费者(接收消息):




from kafka import KafkaConsumer
import json
 
# 创建Kafka消费者
consumer = KafkaConsumer('test-topic',
                         bootstrap_servers=['localhost:9092'],
                         auto_offset_reset='earliest',
                         enable_auto_commit=True,
                         group_id='my-group',
                         value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('ascii')))
 
# 监听消息
for message in consumer:
    print(message.value)

确保Kafka服务器正在运行并且配置正确(例如,正确的bootstrap.servers)。以上代码片段是基本的生产者和消费者示例,实际应用中可能需要更复杂的配置和错误处理。

2024-08-17

该漏洞是由于Bifrost中间件处理X-Requested-With头的不当限制导致的,攻击者可以通过修改这个头部来绕过身份验证机制。

解决方法:

  1. 应立即采取措施升级Bifrost中间件到受影响版本发布的安全补丁。
  2. 如果无法立即升级,应通过其他方式确保X-Requested-With头的值不会被用于身份验证决策过程之外,或者完全禁用该头。

具体步骤:

  • 检查Bifrost中间件的当前版本,查找官方提供的安全更新或补丁。
  • 按照官方提供的指导文档,将中间件升级到安全版本。
  • 如果不能立即升级,应该评估应用程序的逻辑,确保不再依赖于X-Requested-With头进行不安全的身份验证行为,或者在应用程序级别禁用该头。

请注意,在实施任何安全更新之前,应进行充分的测试,以确保更新不会影响现有应用程序功能,并确保遵守组织的安全政策和程序。

2024-08-17

Canal 是一个基于 MySQL 数据库增量日志解析的开源工具,它的设计目的是提供低延迟的数据变更监测服务。

在使用 Redis 作为中间件与 Canal 结合时,可以通过 Canal 监控数据库的变更,并将变更数据推送至 Redis。以下是一个简单的示例流程:

  1. 配置 Canal 服务器,以便它可以监听到 MySQL 的 binlog 日志。
  2. 在 Canal 服务器上编写程序,监听 Canal 的数据变更事件。
  3. 当事件到达时,将数据转发至 Redis。

示例代码(Java):




import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class CanalRedisSync {
 
    public static void main(String args[]) {
        // 连接到Canal服务器
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                11111), "example", "", "");
 
        // 连接Redis
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
 
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(new CanalEventSink() {
                public void sink(String message) {
                    // 处理接收到的消息
                    System.out.println(message);
 
                    // 更新Redis数据
                    jedis.set("key", "value");
                }
 
                public void id(long id) {
                }
            }, ".*\\..*"); // 订阅所有数据库的所有表
 
            // 循环处理数据
            while (true) {
                // 获取数据
                Message message = connector.getWithoutAck(1024); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                    Thread.sleep(1000);
                } else {
                    // 处理数据
                    dataHandle(message.getEntries());
                    connector.ack(batchId); // 确认消息已处理
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connector.disconnect();
            jedis.close();
        }
    }
 
    private static void dataHandle(List<Entry> entrys) {
        for (Entry entry : entrys) {
            if (EntryType.ROWDATA == entry.getEntryType()) {
                RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
                EventType eventType = rowChange.getEventType();
                // 根据事件类型进行相应处理
                // ...
            }
        }
    }
}
 
// 事件接收接口
class CanalEventSink implements CanalEventSink<String> {
    public void 
2024-08-17

报错问题:“中间件MyCAT服务器能登上从库MySQL服务器,但连不上主库MySQL”,可能的原因和解决方法如下:

  1. 网络问题:

    • 确认主库与MyCAT服务器之间的网络连接是否正常。
    • 使用ping或telnet命令检查网络连通性。
  2. MySQL用户权限问题:

    • 确认MyCAT使用的MySQL用户是否有权限连接到主库。
    • 检查主库的用户权限设置,确保MyCAT的用户有远程登录和读取主库的权限。
  3. MySQL主从复制状态问题:

    • 检查主从复制是否正常。可以通过在主库上执行SHOW SLAVE STATUS来查看复制状态。
    • 如果复制出现问题,根据错误日志进行故障排查,并修复复制。
  4. MySQL服务器配置问题:

    • 检查主库的my.cnf(或my.ini)配置文件,确认以下设置正确:

      • server-id不同于从库的server-id。
      • log\_bin已启用。
      • binlog\_format为适当的复制格式。
    • 确认主库的防火墙设置允许MyCAT服务器访问MySQL端口(默认3306)。
  5. MyCAT配置问题:

    • 检查MyCAT的配置文件,确保主从服务器的地址、端口、用户名和密码配置正确。
    • 确认schema.xml和server.xml中的数据节点配置是否正确指向主库和从库。
  6. 版本兼容性问题:

    • 确认MyCAT服务器和主库的MySQL版本兼容。
    • 如果版本不兼容,升级MySQL或更改MyCAT的兼容性设置。
  7. 资源限制问题:

    • 检查系统资源(如文件描述符、内存、CPU等)是否足够,以免资源不足影响连接。
  8. 查看MyCAT和MySQL的日志文件:

    • 检查MyCAT和主库的MySQL日志文件,查找可能的错误信息或异常。

如果以上步骤无法解决问题,可能需要进一步的诊断,包括但不限于分析网络包、使用MySQL客户端尝试连接等。

2024-08-17

服务攻防中使用Docker容器进行隔离和运行安全的中间件,可以提供一定程度的保护。以下是一个简单的示例,展示如何使用Docker运行一个安全的中间件服务,例如Web服务器。

  1. 创建一个Dockerfile来定义你的容器环境:



# 使用官方的轻量级Alpine Linux镜像作为基础镜像
FROM alpine:latest
 
# 安装你需要的中间件,例如Apache作为HTTP服务器
RUN apk add --no-cache apache2
 
# 复制你的应用程序文件到容器中
COPY ./myapp /var/www/html/
 
# 暴露80端口供外部访问
EXPOSE 80
 
# 启动Apache服务器
CMD ["/usr/sbin/httpd", "-D", "FOREGROUND"]
  1. 构建你的Docker镜像:



docker build -t myapp_secure .
  1. 运行你的安全容器:



docker run -d -p 8080:80 myapp_secure

这个示例中,你的应用程序被放置在/var/www/html目录中,并通过Dockerfile定义的80端口对外提供服务。-d标志表示以守护进程模式运行容器,-p 8080:80将容器的80端口映射到宿主机的8080端口,从而可以通过宿主机的8080端口访问你的应用程序。

请注意,这只是一个简单的示例,你需要根据你的具体需求进行调整,例如安全配置中间件、限制容器资源使用、设置环境变量等。