分类中间件下的文章

2024-08-12

WebLogic是一个Java应用服务器，由Oracle公司提供。WebLogic的CVE-2019-2725复现通常涉及到利用WebLogic的XMLDecoder反序列化漏洞。以下是一个使用Metasploit进行WebLogic反序列化攻击的简化过程：

确保Metasploit框架已经安装。
启动Metasploit控制台。
使用search命令找到相关的WebLogic攻击模块。
选择合适的攻击模块，使用use命令加载模块。
设置必要的选项，例如目标服务器的IP地址和端口。
执行攻击，使用exploit命令。

以下是一个简化的命令序列：




msfconsole
search weblogic
use auxiliary/dos/weblogic/weblogic_deserialization
set RHOSTS 192.168.1.100
set RPORT 7001
exploit

请注意，实际的攻击可能需要更多的配置选项，并且具体的环境和版本可能需要不同的攻击载荷。始终确保你在进行攻击之前已经获得了目标服务器的授权。

- 阅读更多 -

【ROS 2设计文章】DDS的中间件原理

System

2024-08-12

所有,中间件

在ROS 2中，DDS（Data Distribution Service）被用作其中间件来实现节点间的数据分发。以下是DDS中间件的一些关键概念和概述：

实体（Entity）: 在DDS中，实体是最基本的构造块，它可以是一个参与者（Participant）、一个主题（Topic）、一个发布者（Publisher）、一个订阅者（Subscriber）或一个写入器（Writer）/读取器（Reader）。
数据类型（Data Type）: 在DDS中，数据类型需要在IDL（Interface Definition Language）文件中定义，并用于序列化发布的数据。
主题（Topic）: 主题是DDS中的通信方式，发布者和订阅者都需要关注某个特定的主题来发送和接收数据。
发布者和订阅者（Publisher and Subscriber）: 发布者负责发送数据，订阅者负责接收数据。
数据编写器（Data Writer）和数据读取器（Data Reader）: 它们是实际的实体，负责在运行时处理数据的发送和接收。
服务质量（QoS）: DDS支持多种服务质量策略，如可靠性、最大延迟、生命周期、历史记录等，以满足不同场景的需求。

以下是一个简单的DDS中间件使用示例，假设已经有了一个DDS实现和相应的IDL定义：




#include <dds/dds.h>
#include "my_package/MyTopic.h"
 
int main() {
    // 创建参与者
    dds_entity_t participant = dds_create_participant(DDS_DOMAIN_ID_DEFAULT, NULL);
 
    // 创建主题
    dds_entity_t topic = dds_create_topic(
        participant,
        &my_package_MyTopic_desc,
        "MyTopicInstanceName",
        NULL
    );
 
    // 创建发布者
    dds_entity_t publisher = dds_create_publisher(participant, NULL);
 
    // 创建写入器
    dds_entity_t writer = dds_create_writer(publisher, writer_qos, topic);
 
    // 准备数据实例
    my_package_MyTopic *sample = my_package_MyTopic_alloc();
    sample->some_data = some_value;
 
    // 发布数据
    dds_write(writer, sample);
 
    // 清理资源
    dds_delete(writer);
    dds_delete(publisher);
    dds_delete(topic);
    dds_delete(participant);
 
    return 0;
}

这个示例展示了如何在DDS中创建一个参与者、主题、发布者、写入器，并发布一个简单的数据实例。在ROS 2中，这些API被抽象为rcl库函数，使得ROS 2开发者可以更方便地使用DDS进行通信。

- 阅读更多 -

springboot整合RocketMQ自身踩坑记录

System

2024-08-12

所有,中间件




import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class RocketMQProducerController {
 
    @Autowired
    private DefaultMQProducer producer;
 
    @RequestMapping("/sendMessage")
    public String sendMessage() throws Exception {
        Message message = new Message("TopicTest", "TagA", "OrderID001", "Hello world".getBytes());
        SendResult sendResult = producer.send(message);
        return "Send status: " + sendResult.getSendStatus() + ", msgId: " + sendResult.getMsgId();
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用中使用自动装配的DefaultMQProducer来发送一条消息到RocketMQ。在发送消息的方法上使用了@RequestMapping注解，使得该方法可以通过HTTP请求被调用。

- 阅读更多 -

fastapi自定义中间件

System

2024-08-12

所有,中间件

在FastAPI中，自定义中间件可以通过装饰器来实现。中间件是一种在请求处理之前和之后运行的函数。

以下是一个自定义中间件的示例：




from fastapi import FastAPI
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import JSONResponse
 
app = FastAPI()
 
# 自定义中间件
@app.middleware("http")
async def custom_middleware(request: Request, call_next):
    # 在请求处理之前可以做的操作，比如验证、日志记录等
    print(f"Request: {request.method} {request.url}")
 
    # 调用下一个中间件或路由函数
    response = await call_next(request)
 
    # 在请求处理之后可以做的操作
    # 注意：response可能已经被修改，比如头部、内容等
    return response
 
@app.get("/")
async def main():
    return JSONResponse({"message": "Hello World"})

在这个例子中，custom_middleware 是自定义的中间件函数。它在请求处理之前和之后被调用。call_next 是一个特殊的参数，它是一个高阶函数，用于调用后续的中间件或路由函数。自定义中间件可以用来进行权限验证、请求记录、响应内容修改等操作。

- 阅读更多 -

第21篇：判断Weblogic详细版本号的方法总结

System

2024-08-12

所有,中间件




import weblogic.management.Version;
 
public class WeblogicVersionChecker {
 
    public static void main(String[] args) {
        Version version = Version.getInstance();
        System.out.println("WebLogic Server Version: " + version.getMaintenanceBuildNumber());
        System.out.println("WebLogic Server BUG Number: " + version.getSecondaryBuildNumber());
        System.out.println("WebLogic Server Patch Number: " + version.getTertiaryBuildNumber());
        System.out.println("WebLogic Server Release: " + version.getRelease());
        System.out.println("WebLogic Server Full Version: " + version.getVersion());
    }
}

这段代码使用了WebLogic提供的Version类来获取详细的WebLogic服务器版本号。它展示了如何获取主要、次要、补丁和版本发布信息。这些信息对于确保系统安全和进行相关的软件配置非常重要。

- 阅读更多 -

【python3】多进程Pipe实现数据流模型

System

2024-08-12

所有,中间件




import multiprocessing
 
def data_source(pipe):
    for i in range(10):
        pipe.send(i)
    pipe.close()
 
def data_receiver(pipe):
    while True:
        try:
            item = pipe.recv()
            print(item)
        except EOFError:
            break
    pipe.close()
 
if __name__ == '__main__':
    pipe = multiprocessing.Pipe()
    sender = multiprocessing.Process(target=data_source, args=(pipe[0],))
    receiver = multiprocessing.Process(target=data_receiver, args=(pipe[1],))
 
    sender.start()
    receiver.start()
 
    sender.join()
    receiver.join()

这段代码演示了如何使用multiprocessing.Pipe()在Python中创建一个管道，并在两个进程之间传递数据。data_source进程向管道发送数据，data_receiver进程从管道接收数据并打印。当data_source发送完所有数据后，通过抛出EOFError来通知data_receiver结束接收循环。

- 阅读更多 -

ElasticSearch中间件相关知识

System

2024-08-12

所有,中间件

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源搜索和分析引擎，设计用于云计算中，能够快速地处理大量数据。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是 Elastic Stack 的核心组件，Elastic Stack 是一个用于数据搜索、分析和可视化的开源平台。

问题中并没有具体的技术点，所以我将提供一些关于 Elasticsearch 的常见概念和操作。

安装和配置 Elasticsearch

Elasticsearch 可以在大多数操作系统上运行。你可以从官方网站下载并安装。




# 以 Ubuntu 为例
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
sudo apt-get install apt-transport-https
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch

创建和管理索引

索引是 Elasticsearch 存储数据的地方，可以理解为类似于关系型数据库中的表。




# 创建索引
PUT /my_index
 
# 获取索引信息
GET /my_index
 
# 删除索引
DELETE /my_index

文档的添加、获取和删除

文档是 Elasticsearch 中的最小数据单元，类似于关系型数据库中的行。




# 添加文档
POST /my_index/my_type
{
  "name": "John Doe"
}
 
# 获取文档
GET /my_index/my_type/1
 
# 删除文档
DELETE /my_index/my_type/1

搜索数据

Elasticsearch 提供了强大的搜索功能，可以使用 JSON 和 Query String 两种方式进行搜索。




# 使用 JSON 查询
POST /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "John"
    }
  }
}
 
# 使用 Query String 查询
GET /my_index/_search?q=name:John

分析数据

Elasticsearch 提供了一些内置的分析功能，例如分词器、聚合等。




POST /my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  }
}

安全和性能

Elasticsearch 提供了基于角色的访问控制（RBAC）和用户管理功能，以及对性能和资源的监控和管理。




# 设置用户密码
POST /_xpack/security/user/my_user/_password
{
  "password": "my_password"
}

集群管理

Elasticsearch 可以运行在多节点的集群模式下，可以提供高可用性和负载均衡。




# 添加一个节点到集群
PUT /_cluster/settings
{
  "persistent": {
    "discovery.zen.ping.unicast.hosts": ["host1", "host2"]
  }
}

以上只是一些基础的概念和操作，Elasticsearch 还有很多高级特性和用法，如索引生命

- 阅读更多 -

LM视频中间件H5实时视频打开API

System

2024-08-12

所有,中间件

视频中间件H5实时视频打开API通常用于在HTML5页面中嵌入实时视频流，以下是一个简单的HTML和JavaScript示例，展示了如何使用该API打开实时视频流：




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>实时视频流示例</title>
</head>
<body>
    <video id="video" width="640" height="480" controls autoplay></video>
    <script>
        const video = document.getElementById('video');
 
        // 检查浏览器是否支持 MediaSource Extensions
        if ('MediaSource' in window && MediaSource.isTypeSupported('video/webm; codecs="vp8"')) {
            // 创建一个MediaSource对象
            const mediaSource = new MediaSource();
            video.src = URL.createObjectURL(mediaSource);
            mediaSource.addEventListener('sourceopen', sourceOpen);
        } else {
            console.error('你的浏览器不支持 MSE。');
        }
 
        function sourceOpen(event) {
            // 获取MediaSource的源缓冲区
            const mime = 'video/webm; codecs="vp8"';
            const sourceBuffer = mediaSource.addSourceBuffer(mime);
 
            // 这里应该是从服务器获取视频数据的代码
            // 为了示例，我们使用一个静态的视频片段
            fetch('path_to_your_video_chunk.webm')
                .then(response => response.arrayBuffer())
                .then(buffer => {
                    sourceBuffer.addEventListener('updateend', function () {
                        if (!sourceBuffer.updating) {
                            mediaSource.endOfStream();
                            video.play();
                        }
                    });
                    sourceBuffer.appendBuffer(buffer);
                });
        }
    </script>
</body>
</html>

在这个例子中，我们首先检查浏览器是否支持Media Source Extensions（MSE）。如果支持，我们创建一个MediaSource对象并将video元素的src属性设置为这个对象的URL。当MediaSource的状态变为open时，我们调用sourceOpen函数，在这个函数中我们添加一个SourceBuffer并请求一个视频数据块。这个数据块被加入到SourceBuffer后，视频播放会自动开始。

注意：示例中的fetch函数应该指向一个实时的视频数据流。在实际应用中，你需要替换path_to_your_video_chunk.webm为实际的视频流地址，并且确保视频流是以正确的MIME类型和编码格式提供的。

- 阅读更多 -

Linux初学中间件，Linux运维视频开发面试问题

System

2024-08-12

所有,中间件

在Linux环境下，常用的中间件包括但不限于：

数据库：如MySQL, PostgreSQL, Oracle等。
缓存：如Redis, Memcached等。
消息队列：如RabbitMQ, Kafka, ActiveMQ等。
应用服务器：如Tomcat, Jetty, Gunicorn等。
代理服务器：如Nginx, Apache等。
配置管理：如Ansible, Puppet, SaltStack等。
监控系统：如Zabbix, Nagios, Prometheus等。
服务发现和配置：如etcd, Consul等。
负载均衡：如HAProxy, LVS等。
日志管理：如ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 栈等。

以下是一个简单的Linux运维面试问题及其可能的解决方案：

问题：如何在Linux环境下部署和配置Redis缓存服务器？

解决方案：

安装Redis：




sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server

启动Redis服务：




sudo systemctl start redis-server

确保Redis服务开机自启：




sudo systemctl enable redis-server

配置Redis（可选）：
编辑 /etc/redis/redis.conf 文件，根据需求进行配置更改。
重启Redis服务以应用配置更改：




sudo systemctl restart redis-server

测试Redis是否正常工作：




redis-cli ping

如果返回 PONG，则表示Redis正在正常运行。

以上步骤提供了在Linux环境下部署Redis的基本流程。在实际部署中，可能还需要考虑安全性配置、持久化存储、监控等方面的设置。

System

2024-08-12

所有,中间件

由于您的问题涉及到多个不同类型的数据库系统，并且您要求的是一个详解，我将提供一个概述性的回答，涵盖MySQL、Redis、Kafka和Elasticsearch的简要介绍和特性比较。

MySQL
MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种Web应用程序。它使用标准的SQL查询语言来管理数据。
Redis
Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis支持多种数据类型，如字符串、哈希表、列表、集合等，并提供了持久化选项。
Kafka
Kafka是一个分布式流处理平台，被广泛用于构建实时数据管道和流应用程序。Kafka可以收集、存储和转发用户的数据。
Elasticsearch (ES)
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，设计用于云计算中处理大规模的数据。它提供了强大的搜索功能和分析能力，常用于全文搜索、日志分析、指标分析等场景。

对于多源异构不同种类数据库集成，您可能需要考虑以下几个方面：

数据同步和复制策略
数据一致性和事务处理
查询和分析的性能优化
安全性和访问控制

具体到代码实例，由于涉及多个系统，我将提供一个概述性的代码示例，展示如何连接和查询MySQL数据库：




import mysql.connector
 
# 连接到MySQL数据库
config = {
  'user': 'username',
  'password': 'password',
  'host': '127.0.0.1',
  'database': 'database_name',
  'raise_on_warnings': True
}
 
try:
    connection = mysql.connector.connect(**config)
    if connection.is_connected():
        db_info = connection.get_server_info()
        print("Connected to MySQL Server version ", db_info)
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute("select database();")
        record = cursor.fetchone()
        print("You're connected to database: ", record)
 
except mysql.connector.Error as error:
    print("Failed to connect to database: {}".format(error))
 
finally:
    if connection.is_connected():
        cursor.close()
        connection.close()
        print("MySQL connection is closed")

请注意，这只是连接到MySQL数据库的一个简单示例。实际应用中，您可能需要处理异常、配置更多的连接参数、执行复杂的查询以及管理事务。

由于篇幅所限，关于Redis、Kafka和Elasticsearch的连接和基本操作的代码示例将不在这里详细展开。如果您有具体的使用场景或问题，欢迎提问。

- 阅读更多 -