2024-09-02

要复现Spring Eureka XStream反序列化攻击(RCE)漏洞,你需要满足以下条件:

  1. 安装Java环境(JRE或JDK)。
  2. 下载或者安装一个具有Eureka服务器的Spring应用。
  3. 了解XStream库的使用。

以下是一个简单的复现步骤:

  1. 创建一个包含漏洞的XStream类:



import com.thoughtworks.xstream.XStream;
 
public class XStreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        XStream xstream = new XStream();
        String payload = "<java.lang.Runtime><run class=\"java.lang.ProcessBuilder\"><command><string>whoami</string></command></run></java.lang.Runtime>";
        Object obj = xstream.fromXML(payload);
        xstream.convertAnnotatedBean(obj, "");
    }
}
  1. 运行上述代码,如果环境配置正确,将会执行whoami命令。

请注意,此代码仅用于学习目的,不推荐在生产环境中使用。对于实际环境,应该更新到安全的版本,并且采取其他安全措施。

2024-09-02

在Django中,我们可以使用annotate()方法来对QuerySet中的每个条目生成聚合。annotate()方法允许我们指定一个或多个聚合表达式,并将这些表达式添加为对象的新属性。

以下是一个简单的例子,假设我们有一个Sales模型,它有pricequantity两个字段,我们想要计算每个条目的总销售额:




from django.db.models import Sum
from myapp.models import Sales
 
sales = Sales.objects.annotate(total_sale=Sum(F('price') * F('quantity')))
 
for item in sales:
    print(item.total_sale)

在这个例子中,annotate()方法创建了一个名为total_sale的新属性,该属性包含每个Sales对象的pricequantity的乘积总和。然后,我们可以遍历salesQuerySet,并打印出每个对象的total_sale

注意,F()对象用于引用模型字段,以便进行数据库层面的操作。

2024-09-02

在Spring Cloud中使用OpenFeign时,首先需要添加依赖,然后创建一个接口用来定义远程调用的方法,最后在启动类或配置类上添加@EnableFeignClients注解。

以下是一个简单的使用示例:

  1. 添加依赖(在pom.xml中):



<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
  1. 创建一个Feign客户端接口:



import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
 
@FeignClient(name = "example-service", url = "http://localhost:8080")
public interface ExampleClient {
    @GetMapping("/data/{id}")
    String getData(@PathVariable("id") Long id);
}
  1. 在启动类或配置类上启用Feign功能,并扫描Feign客户端接口的包:



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;
 
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients(basePackages = "com.example.feign")
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}
  1. 使用Feign客户端:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class Controller {
 
    @Autowired
    private ExampleClient exampleClient;
 
    @GetMapping("/data")
    public String getData() {
        return exampleClient.getData(1L);
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个名为ExampleClient的Feign客户端接口,它用来调用http://localhost:8080上的服务。在启动类上使用@EnableFeignClients注解来启用Feign客户端的功能,并指定要扫描的包。然后,在控制器中注入ExampleClient并使用它来发起远程调用。

2024-09-02

报错信息 "Could not resolve '@vu'" 很可能是因为你在安装 @element-plus/icons-vue 时,命令输入不完整或者存在拼写错误。

解决方法:

  1. 确保你输入的命令是完整的。你可能想要安装的是 @element-plus/icons-vue,而不是 "@vu"。
  2. 确保你使用的是正确的命令。对于 Vue 3 和 Element Plus 的图标库,正确的安装命令应该是:



npm install @element-plus/icons-vue
# 或者使用 yarn
yarn add @element-plus/icons-vue
  1. 如果你已经尝试了正确的命令,但仍然遇到了问题,可能是网络问题或者 npm/yarn 缓存问题。尝试清除缓存后重新安装:



# 清除 npm 缓存
npm cache clean --force
# 或者使用 yarn
yarn cache clean

然后重新运行安装命令。

如果以上步骤仍然无法解决问题,请提供更详细的错误信息,以便进一步诊断。

2024-09-02

报错org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException通常表明Spring框架在尝试读取HTTP请求体时遇到了问题。这可能是因为请求的内容类型(Content-Type)与后端期望的不匹配,或者请求的数据格式与后端定义的数据绑定模型不一致。

解决方法:

  1. 检查客户端请求的Content-Type是否正确。例如,如果你发送的是JSON数据,那么Content-Type应该是application/json
  2. 确保客户端发送的数据格式与后端期望的格式相匹配。如果后端期望的是JSON,那么客户端发送的数据也必须是有效的JSON格式。
  3. 如果你正在使用Spring的@RequestBody注解来绑定数据,确保你的数据模型类与JSON结构相匹配。任何不匹配的字段都可能导致解析失败。
  4. 查看后端的数据绑定类(如DTOs),确保所有字段都有合适的getter和setter方法,并且字段的访问级别允许Spring进行绑定(如public)。
  5. 如果你正在使用自定义的消息转换器,确保它们正确配置并且能够处理请求的内容类型。
  6. 查看Spring的日志或异常堆栈信息,以获取更多关于解析失败的细节,这有助于确定问题的具体原因。
  7. 如果问题仍然存在,可以使用网络抓包工具(如Wireshark)来检查HTTP请求的具体内容,确认发送的数据是否有误。
  8. 如果你正在使用Spring Security,确保没有安全配置阻止了请求体的读取。

总结,解决HttpMessageNotReadableException通常需要检查Content-Type、数据格式、数据绑定模型以及Spring配置。如果问题仍然无法解决,可能需要进一步调试或查看Spring框架的内部日志来获取更多信息。

2024-09-02

Tomcat的maxThreadsacceptCount是Connector配置中的两个重要参数,它们对高并发有一定影响。

  1. maxThreads: 指Tomcat可以处理的最大线程数,也就是Tomcat可以同时处理的请求数量。如果请求数量超过这个值,新的请求将会被阻塞,直到有新的可用线程。
  2. acceptCount: 指在Connector被暂停以外,等待接受的连接数目的最大值。如果这些连接都被处理了,则后来的连接将会被拒绝。

这两个参数对高并发的影响主要体现在以下几个方面:

  • 如果maxThreads设置过低,可能会导致无法有效处理并发请求,新的请求会被阻塞。
  • 如果acceptCount设置过高,可能会消耗更多内存资源,并且如果Tomcat处理不过来,可能会导致OOM(Out of Memory)异常。

下面是一个Tomcat Connector的配置示例:




<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
           connectionTimeout="20000"
           redirectPort="8443"
           maxThreads="200"
           acceptCount="100" />

在这个示例中,maxThreads被设置为200,意味着Tomcat最多可以有200个线程处理请求;acceptCount被设置为100,意味着在所有200个线程都被使用时,还可以有100个等待接受的连接。如果需要调整这些参数以适应高并发的情况,可以根据服务器的实际能力和业务需求进行调整。

2024-09-02

在VSCode中部署Tomcat需要进行以下步骤:

  1. 安装Java Development Kit (JDK)。
  2. 下载并解压Apache Tomcat。
  3. 配置环境变量CATALINA_HOME指向Tomcat安装目录。
  4. 在VSCode中配置launch.json以启动和调试Tomcat。

以下是一个简单的launch.json配置示例,用于在VSCode中启动和调试Tomcat:




{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "type": "java",
            "name": "Debug Tomcat",
            "request": "launch",
            "cwd": "${workspaceFolder}",
            "env": {
                "JAVA_HOME": "/path/to/your/JDK",
                "CATALINA_HOME": "/path/to/your/Tomcat",
                "CATALINA_OPTS": "-Xdebug -Xrunjdwp:server=y,transport=dt_socket,address=8000,suspend=n"
            },
            "args": [
                "run"
            ],
            "classpath": [
                "${env.CATALINA_HOME}/bin/tomcat-juli.jar"
            ],
            "stopAtEntry": false
        }
    ]
}

请将/path/to/your/JDK/path/to/your/Tomcat替换为您的JDK和Tomcat的实际安装路径。

在VSCode中,您可以打开命令面板(Ctrl+Shift+P),输入Java: Open Java Visual Studio Code Extension Configuration File来编辑launch.json文件。

在完成配置后,您可以在VSCode的终端中运行Tomcat(通常在Tomcat的bin目录下有一个启动脚本),或者直接在VSCode中使用F5键进行调试。

2024-09-02



import org.springframework.statemachine.StateMachine;
import org.springframework.statemachine.state.State;
import org.springframework.statemachine.transition.Transition;
 
// 假设StateMachine<S, E>是已经配置好的状态机实例
StateMachine<S, E> stateMachine = ...;
 
// 获取当前状态
State<S, E> currentState = stateMachine.getState();
System.out.println("当前状态: " + currentState.getId());
 
// 触发事件E
stateMachine.sendEvent(E.EVENT_A);
 
// 监听状态机的状态变化和事件触发
stateMachine.addStateListener((stateMachine, newState, transition) -> {
    State<S, E> state = newState;
    Transition<S, E> tr = transition;
    System.out.println("状态变化: " + state.getId());
    if (tr != null) {
        System.out.println("触发事件: " + tr.getTrigger().getEvent().name());
    }
});
 
// 启动状态机
stateMachine.start();

这个代码示例展示了如何使用Spring状态机模式。首先,我们通过stateMachine.getState()获取当前状态,然后通过stateMachine.sendEvent(E.EVENT_A)触发事件E。我们还为状态机添加了一个监听器,当状态或事件发生变化时,它会打印出相关信息。最后,我们通过stateMachine.start()启动状态机。这个例子简单地演示了状态机的基本用法,实际应用中可能需要更复杂的逻辑和配置。

2024-09-02

在Spring Cloud中,Eureka与Ribbon相结合,可以实现客户端的负载均衡。以下是Eureka基于Ribbon实现负载均衡调用的简化流程:

  1. 客户端(如一个Web客户端)发起服务调用请求。
  2. 请求首先被Ribbon拦截。
  3. Ribbon通过Eureka Client获取服务注册中心的服务注册信息。
  4. 根据特定的负载均衡策略,Ribbon选择一个服务实例。
  5. Ribbon将选定的服务实例的地址注入到请求中,并将其转发到该服务实例。
  6. 服务实例处理请求并返回响应。

代码示例:




@RestController
public class ConsumerController {
 
    @Autowired
    private LoadBalancerClient loadBalancerClient;
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/callService")
    public String callService() {
        // 使用LoadBalancerClient选择服务实例
        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancerClient.choose("service-provider");
        URI uri = URI.create(serviceInstance.getUri() + "/service-endpoint");
 
        // 使用RestTemplate调用服务
        return restTemplate.getForObject(uri, String.class);
    }
}

在这个例子中,loadBalancerClient.choose("service-provider") 根据负载均衡策略选择一个服务实例,然后使用RestTemplate调用该实例的具体端点。这里的"service-provider"是Eureka中服务提供者的注册名称。

2024-09-02

Redis 提供了几种不同的方法来实现限流,以下是三种常见的限流方法及其代码示例:

  1. 使用 Redis 的 INCR 和 EXPIRE 命令



import redis
 
def is_rate_limited(redis_conn, user_id, max_requests, duration):
    key = f"user:{user_id}:rate_limit"
    requests = redis_conn.incr(key)
    if requests == 1:
        redis_conn.expire(key, duration)
    if requests > max_requests:
        return True
    else:
        return False
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
user_id = "user123"
max_requests = 10
duration = 60  # 60 seconds
 
if is_rate_limited(r, user_id, max_requests, duration):
    print("User has exceeded the rate limit.")
else:
    print("User is within the rate limit.")
  1. 使用 Redis 的 LUA 脚本



import redis
 
rate_limit_script = """
    local key = KEYS[1]
    local limit = tonumber(ARGV[1])
    local current = redis.call('get', key)
    if current and tonumber(current) > limit then
        return true
    else
        if current then
            redis.call('incr', key)
        else
            redis.call('set', key, 1)
            redis.call('expire', key, ARGV[2])
        end
        return false
    end
"""
 
def is_rate_limited(redis_conn, user_id, max_requests, duration):
    key = f"user:{user_id}:rate_limit"
    script = redis_conn.register_script(rate_limit_script)
    return script(keys=[key], args=[max_requests, duration])
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
user_id = "user123"
max_requests = 10
duration = 60  # 60 seconds
 
if is_rate_limited(r, user_id, max_requests, duration):
    print("User has exceeded the rate limit.")
else:
    print("User is within the rate limit.")
  1. 使用 Redis 的 Token Bucket 算法



import redis
import time
 
def token_bucket(redis_conn, user_id, rate, tokens, duration):
    key = f"user:{user_id}:rate_limit"
    now = time.time()
    timestamp = redis_conn.get(key)
    if timestamp:
        timestamp = float(timestamp)
        if now < timestamp:
            return False
        if now > timestamp + duration:
            redis_conn.set(key, now, ex=duration)
            redis_conn.set(f"{key}:tokens", max(tokens - (now - timestamp) * rate, 0))
    else:
        redis_conn.set(key, now, ex=duration)
        redis_conn.set(f"{key}:tokens", tokens)
    if redis_conn.exists(f"{key}:tokens"):
        current_tokens = redis_conn.get(f"{key}:tokens")
        if current_tokens and int(current_tokens) > 0:
            redis_conn.decr(f"{ke