ZABBIXSNMP自定义监控项查询设备厂家提供的MIB参考或使用MIBBrower获取监控项的oid通过snmpwalk确定snmpagent配置是否正确（该命令可查看某一oid索引下的多条数据项）通过snmpget（该命令只能查看一条oid值）获取具体的某个oid的数据（有时需要在snmpwalk的基础上再添加oid索引），记录oid在zabbix上建立对应的item，interface选择设备snmp接口，Key可随意，SNMPOID输入oid。注意：ZABBIX中填入的oid必须是可以用snmpget获取到值的。拓扑图标签中使用宏ZABBIX6版本宏格式：{?avg(/host/key
ab压力测试工具：ab全称为：apachebench我们先来了解一下压力测试的概念：吞吐率（Requestspersecond）概念：服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数，称之为最大吞吐率。计算公式：总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间，即Requestpersecond=Completerequests/Timetakenfortests并发连接数（Thenumberofconcurrentconnections）概念：某个时刻服务器所接受的请求数目，简单的讲，就是一个会话。并发用户数
前言Flink作为数据处理框架，最终还是要把计算处理的结果写入外部存储，为外部应用提供支持。我们已经了解了Flink程序如何对数据进行读取、转换等操作，最后一步当然就应该将结果数据保存或输出到外部系统了。连接到外部系统在Flink中，如果我们希望将数据写入外部系统，其实并不是一件难事。我们知道所有算子都可以通过实现函数类来自定义处理逻辑，所以只要有读写客户端，与外部系统的交互在任何一个处理算子中都可以实现。例如在MapFunction中，我们完全可以构建一个到Redis的连接，然后将当前处理的结果保存到Redis中。如果考虑到只需建立一次连接，我们也可以利用RichMapFunction，在o
ApacheFlinkisaframeworkanddistributedprocessingengineforstatefulcomputationsover unboundedandbounded datastreams.Flinkhasbeendesignedtorunin allcommonclusterenvironments,performcomputationsat in-memoryspeed andat anyscale.Here,weexplainimportantaspectsofFlink’sarchitecture.ProcessUnboundedandBounded
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheKafka是LinkedIn于2011年开源的一款分布式流处理平台，由Scala和Java编写而成。Kafka可以用于实时数据传输、日志聚合、应用指标监控等场景。本文主要介绍Kafka的使用方法，通过实例、图表、例子及相关概念的阐述来帮助读者深入理解并掌握ApacheKafka的使用技巧。2.基本概念术语说明2.1ApacheKafka简介ApacheKafka是LinkedIn在2011年开源的一款分布式流处理平台。它是一个高吞吐量的分布式系统，由Scala和Java编写而成。ApacheKafka支持多种数据分发模型，如发布/订阅（pub-s
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网、移动互联网、物联网等新型信息化的发展，以及传统行业的转型升级，越来越多的公司开始面临大数据分析、挖掘和应用的需求，从而为公司创造了巨大的价值。大数据的核心就是数据量大，数据源多样，结构复杂，数据处理要求高。由于各类数据获取途径广泛，包括日志、指标、监控等各种类型的数据，使得传统的数据库很难满足海量数据快速分析、提取、转换、归纳的需求。因此，基于流计算框架ApacheKafka应运而生。ApacheKafka是一个开源分布式流平台，可以用于传输、存储和处理大量的无序、低延迟数据。本文将详细介绍ApacheKafka的设计理念、架构设计、主要功能特性
一、PulsarAdaptoronKafka适配器Pulsar为使用ApacheKafkaJava客户端API编写的应用程序提供了一个简单的解决方案。在生产者中，如果想不改变原有kafka的代码架构，就切换到Pulsar的平台中，那么Pulsaradaptoronkafka就变的非常的有用了，它可以帮助我们在不改变原有kafka的代码基础上，即可接入pulsar，但是需要注意，相关配置信息需要进行一些调整，例如：地址与topic。1.1需要导入Pulsar兼容kafka的依赖包org.apache.pulsarpulsar-client-kafka2.8.01.2编写生产者publicclas
前言在流数据处理应用中，一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。基本概念是什么Window：Window是处理无界流的关键，Windows将流拆分为一个个有限大小的buckets，可以可以在每一个buckets中进行计算。start_time、end_time：当Window时时间窗口的时候，每个window都会有一个开始时间和结束时间（前开后闭），这个时间是系统时间。event-time:事件发生时间，是事件发生所在设备的当地时间，比如一个点击事件的时间
文章目录ApacheTomcat漏洞复现1.Tomcat7弱密码和后端Getshell漏洞1.1漏洞描述1.2漏洞复现1.3漏洞利用1.3.1jsp小马1.3.2jsp大马1.4安全加固2.AapacheTomcatAJP任意文件读取/包含漏洞2.1漏洞描述2.1漏洞复现2.2漏洞利用工具2.4修复建议3.通过PUT方法的Tomcat任意写入文件漏洞3.1漏洞描述3.2漏洞复现3.3漏洞利用3.4修复建议ApacheTomcat漏洞复现1.Tomcat7弱密码和后端Getshell漏洞链接地址：Vulhub-Docker-Composefileforvulnerabilityenvironme
文章目录0x01前言：0x02Shiro登录认证流程图：0x02版本范围：0x03Shiro登录验证流程调试分析：0x04复现漏洞:0x01前言：ApacheShiro是一个强大且易用的Java安全框架,执行身份验证、授权、密码和会话管理。shiro相比于springsecurity简单许多，官方号称10分钟就能学会。shiro反序列化漏洞是Java经典漏洞，于2016年被挖掘出来，到现在依旧很多系统存在该漏洞，非常值得学习，对加深shiro认证机制的理解以及java代码审计颇有帮助。本文针对Shiro进行了一个原理性的讲解，从源码层面来分析了Shiro的认证和授权的整个流程，说明rememb
