2024-08-13

Tomcat中可以通过配置server.xml文件来启用和自定义访问日志。以下是一个配置示例,它将会把所有请求和响应信息记录到一个文本文件中:

  1. 打开Tomcat的配置文件server.xml
  2. <Host>元素内部添加或修改<Valve>元素,配置如下:



<Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve"
       directory="logs"
       prefix="localhost_access_log"
       suffix=".txt"
       pattern="%h %l %u %t &quot;%r&quot; %s %b %D" />
  1. 重启Tomcat服务器以使配置生效。

在上面的配置中:

  • className:指定了日志处理类。
  • directory:指定日志文件存放的目录。
  • prefix:日志文件的名称前缀。
  • suffix:日志文件的名称后缀。
  • pattern:定义了日志记录的格式,其中%h是远程主机名,%l是远程登录名,%u是远程用户,%t是请求开始的时间,%r是请求的第一行,%s是HTTP状态码,%b是发送的字节数,%D是处理请求的总时间。

请根据实际需求调整这些值。记得每次修改server.xml后都需要重启Tomcat以使配置生效。

2024-08-13

在Vue.js中,可以使用路由守卫来实现类似于中间件的功能。路由守卫是Vue Router提供的功能,可以在路由跳转前后执行一些逻辑。

以下是一个简单的例子,展示如何在Vue Router中使用全局前置守卫:




import Vue from 'vue';
import VueRouter from 'vue-router';
import Home from './components/Home.vue';
import About from './components/About.vue';
 
Vue.use(VueRouter);
 
const router = new VueRouter({
  routes: [
    { path: '/', component: Home },
    { path: '/about', component: About },
  ],
});
 
// 添加全局前置守卫
router.beforeEach((to, from, next) => {
  // 可以在这里添加路由跳转前的逻辑
  console.log('路由即将改变:', from.path, '->', to.path);
  
  // 确认路由是否需要继续
  if (to.path === '/about') {
    // 验证用户是否有权限访问 about 页面
    if (/* 用户有权限 */ true) {
      next(); // 继续路由
    } else {
      next('/'); // 跳转到首页
    }
  } else {
    next(); // 继续其他路由
  }
});
 
new Vue({
  router,
  // ...
}).$mount('#app');

在这个例子中,我们使用router.beforeEach添加了一个全局前置守卫。每次路由跳转前,都会执行这个守卫函数。在这个函数里,你可以进行身份验证、数据校验、取消路由跳转等操作。

2024-08-13

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器,用于通过整个企业中的分布式系统传递消息,它支持多种消息传递协议,并且可以用于跨多种应用和多种不同的操作系统平台。

以下是一些RabbitMQ的常见用法和代码示例:

  1. 消息队列:



import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 定义回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" Received {body}")
 
# 开始监听队列,并处理消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
  1. 发布/订阅模式:



import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明交换器
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
 
# 回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" Received {body}")
 
# 启动监听,并处理消息
channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
  1. 路由模式:



import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明交换器
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', exchange_type='direct')
 
# 回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" Received {body}")
 
# 定义队列
queue_name = channel.queue_declare(exclusive=True).method.queue
 
# 绑定交换器和队列
severities = ['error', 'info', 'warning']
for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs', queue=queue_name, routing_key=severity)
 
# 启动监听,并处理消息
channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
  1. RPC(远程过程调用):



import pika
import uuid
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个回调函数来处理RPC响应
def on_response(ch, method, properties, body):
    if properties.correlation_id == correlation_id:
        print(f" Received {body}")
 
# 声明一个回调函数来处理RPC请求
def on_request(ch, method, properties, body):
    print(f" Received {body}")
    # 处理请求...
    response = b"Response to the request"
    
2024-08-13

在Java中,支持分库分表的常用框架/组件有ShardingSphere、MyCAT、TDDL(淘宝分布式数据层)、Shard-Query(京东分布式数据访问组件)等。

以下是ShardingSphere的简单介绍和使用示例:

ShardingSphere简介:

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件项目,其核心功能包括数据分片、分布式事务和数据库治理。

使用示例:

  1. 引入ShardingSphere依赖(以Maven为例):



<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>您的版本号</version>
</dependency>
  1. 在application.yml中配置分库分表规则:



spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
        username: root
        password:
      ds1:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1
        username: root
        password:
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
          databaseStrategy:
            standard:
              shardingColumn: user_id
              shardingAlgorithmName: database-inline
          tableStrategy:
            standard:
              shardingColumn: order_id
              shardingAlgorithmName: table-inline
      shardingAlgorithms:
        database-inline:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: ds${user_id % 2}
        table-inline:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
    props:
      sql:
        show: true

在这个配置中,我们定义了两个数据源ds0ds1,并且根据user_idorder_id进行分库和分表。database-inlinetable-inline是内联的分片算法,用于计算实际的数据源和表。

  1. 使用ShardingSphere进行数据库操作:



@Autowired
private DataSource dataSource;
 
public void insertOrder() throws SQLException {
    try (
        Connection connection = dataSource.getConnection();
        PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("INSERT INTO t_order (user_id, order_id) VALUES (?, ?)")
    ) {
        preparedStatement.setInt(1, 10);
        preparedStatement.setInt(2, 1001);
        preparedStatement.exec
2024-08-13

在.NET中使用Elasticsearch作为微服务的分布式搜索解决方案,你可以使用Elasticsearch的.NET客户端,例如Elasticsearch.NET或Nest。以下是一个使用Nest库在微服务中集成Elasticsearch的简单示例。

首先,安装Nest库:




Install-Package NEST

然后,配置Elasticsearch连接并创建一个基本的搜索客户端:




var pool = new SingleNodeConnectionPool("localhost:9200");
var settings = new ConnectionSettings(pool);
var client = new ElasticClient(settings);

接下来,你可以使用这个客户端来索引文档、搜索文档、更新文档等。例如,索引一个新的文档:




var indexResponse = client.IndexDocument(new MyDocument {
    Id = 1,
    Name = "John Doe",
    Email = "john@example.com"
});

搜索文档:




var searchResponse = client.Search<MyDocument>(s => s
    .Query(q => q
        .Match(m => m
            .Field(f => f.Name)
            .Query("John")
        )
    )
);

这只是一个简单的示例,实际应用中你可能需要处理更复杂的需求,如分页、排序、高亮等。

请注意,微服务架构中,每个服务通常会有自己的数据库或者存储,而Elasticsearch可以作为一个中心索引来存储和搜索跨服务的数据。在实际应用中,你可能需要服务间的协作来保持数据的一致性和更新Elasticsearch的索引。

2024-08-13

在Django中,CSRF(跨站请求伪造)保护是通过中间件来实现的。以下是如何配置Django项目以包括CSRF保护的步骤:

  1. 确保django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware已经添加到你的settings.py文件中的MIDDLEWARE配置中。



MIDDLEWARE = [
    # ...
    'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
    # ...
]
  1. 在你的模板文件中,确保你已经加载了django.template.context_processors.csrf上下文处理器。这通常在settings.py中的TEMPLATES配置的OPTIONS中的context_processors列表中设置。



TEMPLATES = [
    {
        'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
        'OPTIONS': {
            'context_processors': [
                # ...
                'django.template.context_processors.csrf',
                # ...
            ],
        },
        # ...
    },
]
  1. 在你的表单中,你需要包含一个隐藏的csrfmiddlewaretoken字段。这可以通过在你的表单模板中使用{% csrf_token %}模板标签来实现。



<form method="post">
    {% csrf_token %}
    <!-- 表单字段 -->
    <input type="submit" value="Submit">
</form>

当你遵循上述步骤时,Django将自动为所有POST表单请求添加CSRF保护。如果你正在使用基于函数的视图,你可以使用csrf_protect装饰器或在函数视图中使用csrf_exempt来指定某个视图不需要CSRF保护。

2024-08-13

Java中的常见中间件包括但不限于:

  1. 消息队列(例如:Kafka, RabbitMQ, ActiveMQ)
  2. 缓存(例如:Redis, Memcached)
  3. 数据库连接池(例如:HikariCP, DBCP, C3P0)
  4. 分布式服务跟踪(例如:Zipkin, Brave)
  5. JSON处理(例如:Jackson, Gson)
  6. 远程调用(例如:Dubbo, Spring Cloud)
  7. NoSQL(例如:Redis, MongoDB)
  8. 安全认证(例如:Spring Security, OAuth)
  9. 事务管理(例如:Spring Declarative Transaction Management)
  10. 日志管理(例如:SLF4J, Logback)

这些中间件通常用于解决系统开发中的常见问题,例如:性能、可伸缩性、安全性等。

以下是一个简单的例子,展示了如何使用Java中的消息队列(如Kafka)的基本用法:




import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
 
public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Kafka生产者
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 0);
        props.put("batch.size", 16384);
        props.put("linger.ms", 1);
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 
        // 创建Kafka生产者
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
 
        // 发送消息
        for (int i = 0; i < 100; i++)
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test-topic", Integer.toString(i), "message " + i));
 
        // 关闭生产者
        producer.close();
    }
}

在这个例子中,我们配置了一个Kafka生产者,并发送了100条消息到名为"test-topic"的Kafka主题。这个例子展示了消息队列在解决系统性能问题和异步通信中的应用。

2024-08-13

在ASP.NET Core中,中间件的执行顺序是按照它们在Startup.cs文件中Configure方法里被定义的顺序来执行的。




public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
    if (env.IsDevelopment())
    {
        app.UseDeveloperExceptionPage();
    }
 
    app.UseStaticFiles(); // 静态文件中间件,处理静态文件请求
 
    app.UseRouting(); // 路由中间件,设置路由
 
    app.UseEndpoints(endpoints =>
    {
        endpoints.MapGet("/", async context =>
        {
            await context.Response.WriteAsync("Hello World!");
        });
    });
}

在上述代码中,UseStaticFiles会处理静态文件的请求,通常用于提供网站的静态内容,如HTML、CSS、JavaScript和图片文件。

UseDeveloperExceptionPage用于开发环境中,当应用程序中发生未处理的异常时,它会显示一个包含异常详细信息的页面,这对开发调试很有帮助,但在生产环境中应该禁用。

UseRoutingUseEndpoints是处理请求路由的中间件,UseRouting用于设置路由,UseEndpoints用于定义请求的终结点处理程序。

2024-08-13

由于涉及的漏洞种类繁多,且涉及复杂的环境配置和操作,我将给出一个CVE-2016-0079(Jetty Servlet 远程代码执行漏洞)的复现示例,因为它是一个相对简单且容易理解的漏洞。

首先,确保你的环境中已经安装了Docker。然后,运行以下命令来复现漏洞:




docker run -d -p 8080:8080 --name=vulnerable-jetty vulnerables/web-jetty

这条命令会启动一个暴露有漏洞的Jetty服务器实例,并将其8080端口映射到宿主机的8080端口。

接下来,使用以下命令进行漏洞利用:




curl -H "Content-Type: application/zip" -F "file=@/path/to/exploit.zip" http://localhost:8080/servlet/systeminator

替换/path/to/exploit.zip为你本地存储的利用文件的路径。

请注意,由于CVE-2016-0079已经在Jetty 9.3.15及以后的版本得到修复,因此,你需要运行一个较旧版本的Jetty容器才能成功复现该漏洞。

对于其他类型的容器和应用程序漏洞,复现步骤会根据具体漏洞而有所不同,通常涉及下载相应的漏洞利用工具包和执行相应的命令。由于涉及的内容较多,请具体问题具体分析。

2024-08-13

在RabbitMQ中,消息确认(Message acknowledgment)是指消费者在成功处理了一条消息之后,通知RabbitMQ该消息可以被删除或释放的过程。RabbitMQ支持两种消息确认模式:自动确认和手动确认。

自动确认(autoAck)是指消费者接收到消息后,无论消费者是否处理成功,RabbitMQ都会立即删除该消息。

手动确认(manualAck)是指消费者接收到消息后,需要通过代码显式告知RabbitMQ是否成功处理了该消息。如果消费者处理失败,可以通知RabbitMQ将该消息重新放回队列中。

以下是使用Java和Spring AMQP客户端的代码示例:




@RabbitListener(queues = "myQueue", ackMode = "MANUAL")
public void processMessage(Message message, Channel channel) {
    try {
        // 处理消息的逻辑
        String msg = new String(message.getBody());
        System.out.println("Received Message: " + msg);
 
        // 确认消息
        channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
    } catch (Exception e) {
        // 处理失败,重新放入队列
        try {
            channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
        } catch (IOException e1) {
            e1.printStackTrace();
        }
    }
}

在这个例子中,@RabbitListener注解的ackMode属性设置为"MANUAL",表示使用手动确认模式。在消息处理完毕后,如果没有异常抛出,通过channel.basicAck方法显式确认消息;如果处理消息时抛出异常,则通过channel.basicNack方法将消息重新放入队列中。

需要注意的是,消息重发也涉及到重试策略和消息的存储机制。RabbitMQ会根据配置的重试策略自动重发失败的消息,如果仍然无法成功,可能会被发送到死信队列(Dead Letter Queues)。