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日活3kw下,如何应对实际业务场景中SQL过慢的优化挑战?

在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。首先,需要发现问题。最好结合具体业务情况,比如某次线下报警显示出现了慢SQL,或者接口响应时间较长,经过性能分析发现问题出现在SQL查询上。无论何种情况,都要有一个背景故事。一旦问题被确定,就需要进行问题分析了。接着首先要定位具体的SQL语句,这可以通过各种监控工具或平台来实现。一旦定位到SQL语句,就能知道是哪张表、哪个SQL语句在拖慢性能。接下来就是进行分析了。一般来说,一个SQL查询变慢可能有以下几个原因:索引失效多表连接查询字段过多数据量过大索引

避免业务中断,K8s节点故障排查攻略,速来围观!

Kubernetes是一个强大的容器编排系统,但在运行过程中,节点故障可能会发生。本教程将引导您深入了解和排查K8S节点故障的常见问题,以确保集群的可靠性和稳定性。步骤一:检查节点状态首先,通过以下命令检查节点的整体状态:kubectlgetnodes执行上述命令,输入结果如下图:确认所有节点都处于Ready状态。如果有节点处于NotReady状态,可以运行以下命令查看详细信息:kubectldescribenode例如,现在要查看node01节点详细信息,如下图:步骤二:查看事件使用以下命令查看集群中的事件,以了解任何异常情况:kubectlgetevents执行上述命令,输入结果如下图:步

上传文件附件时判断word、excel、txt等是否含有敏感词如身份证号,手机号等

上传附件判断word、excel、txt等文档中是否含有敏感词如身份证号,手机号等,其它检测如PDF,图片(OCR)等可以自行扩展。互联网项目中,展示的数据中不能包含个人信息等敏感信息。判断word中是否包含手机号,word正文中是否包含身份证号等敏感信息,通过正则表达式判断匹配手机号,身份证号,以下做为参考。会出现碰撞错误,碰撞不准确等情况,不在本文范围。开发语言C#,框架asp.netwebform。由于上传文件是做的判断,所以这里是判断数据流HttpPostedFilepostedFile中的内容。通过load本地文件,本文不做过多介绍。一、word校验身份证号,手机号获取word中内容

java - 如何将数据与业务逻辑解耦

场景是这样的假设我有一个这样的用户类:publicclassUser{privateStringfirstName;privateStringlastName;//...//setter,getters}然后我有一个类似这样的类来处理用户评论:publicclassComments{//somefieldspublicstaticloadComments(Useruser,intcount){...}}到目前为止非常基础的东西。但是,我当然想添加一些帮助程序,以便更轻松地为用户加载评论。所以我可以在用户类中创建一些东西:finalstaticintdefaultCount=10;...

java - 如何禁止 Java VM 在崩溃/将敏感数据写入磁盘时创建任何转储

我正在编写一个将敏感数据(密码和私钥)存储在内存中的Java程序。它将自由部署到任何操作系统。我知道用户几乎可以在任何系统上手动创建内存转储,但我担心操作系统或JVM实现创建的转储(包括但不限于JVM本身的某些段错误)会损害隐私敏感数据。是否可以采取任何措施来降低这些风险?Thisquestion是POSIX特定的,但给了我这些平台的答案。我有一个非平台特定的想法,包括将UncaughtExceptionHandler(likethis)设置为一个将覆盖敏感数据的类。但是如果内存被换出怎么办?如果JVM因JVM/JNI错误而崩溃(例如段错误)怎么办?我知道Linux可以阻止数据交换到磁

【SpringBoot】秒杀业务:redis+拦截器+自定义注解+验证码简单实现限流

🏡浩泽学编程:个人主页 🔥推荐专栏:《深入浅出SpringBoot》《java对AI的调用开发》              《RabbitMQ》《Spring》《SpringMVC》《项目实战》🛸学无止境,不骄不躁,知行合一文章目录前言一、接口限流自定义注解Redis+Lua脚本+拦截器二、验证码总结前言限流是秒杀业务最常用的手段。限流是从用户访问压力的角度来考虑如何应对系统故障。这里我是用限制访问接口次数(Redis+拦截器+自定义注解)和验证码的方式实现简单限流。一、接口限流接口限流是为了对服务端的接口接收请求的频率进行限制,防止服务挂掉。栗子:假设我们的秒杀接口一秒只能处理12w个请求,

日活3kw的实际库存业务场景中的超卖到底怎么解决的

这个问题其实可以说是随便一百度几乎可以出来全是解决方案,其实超卖问题在实际业务场景中是十分复杂的。没有什么绝对的解决方案。都是因人而异的。"超卖"是指商品售出数量超过实际库存量的情况。通常在处理商品库存扣减时,我们会先检查库存是否充足,如果足够则进行扣减,否则直接返回下单失败。然而,在高并发环境下,可能出现以下情形:在高并发情况下,当两个并发线程同时查询库存时,假设数据库中库存仅剩1个,两个线程都获得了1的库存量。在经过库存校验后,它们分别开始执行库存扣减操作,最终导致库存变成负数。这种情况是高并发环境下典型的超卖问题。超卖问题的根源在于并发操作,因此解决超卖问题实质上就是解决并发问题。在上述

银行测试:第三方支付平台业务流,功能/性能/安全测试方法

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火山引擎发力西南市场, 以“云+AI”加速企业业务增长

3月7日,火山引擎在成都举办西南地区首场公共云·城市分享会活动。本次分享会以“乘云·向未来”为主题,邀请众多技术专家,共话企业规模化用云实践及AI创新实践,探索“云+AI”发展新风向,为西南地区企业数字化、智能化升级提供产品技术服务。火山引擎“云+AI”双轮技术 为西南地区企业发展注入强劲驱动力当前,西南地区作为我国重要的经济增长极之一,正在不断加大投入力度,积极抢抓发展机遇,努力在培育新兴产业和未来产业上取得更大突破。值得关注的是,西南地区云计算市场规模呈高速增长态势,“人工智能+”产业规模逐渐扩大,游戏、互联网、制造、金融等各行业企业的数智化转型意愿也日渐加强,整体展现出了强劲的发展势头和