如何分析及处理 Flink 反压?
反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。
反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎,该引擎对核心实验框架进行了标准化,并融合了众多先进解决方案,有效解决小样本挑战。同时,提供了多样化的溢出效应应对策略,并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法,以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
之前在某电商 App 上浏览商品评论区时,发现一些晒单照片中包含的二维码被马赛克处理了,从马赛克的处理痕迹来看不像是用户手动处理的,更像是机器识别+处理的,对此我更好奇其实现原理了。
借助 ChatGPT,了解到主流的处理方式是通过 OpenCV 识别二维码的位置,并创建一个模糊图层对其覆盖。
最近编写了一个Go程序,向数百万个IP地址发送ICMP ping消息。显然,希望这个过程能尽可能快速高效地完成。因此,这促使我研究各种与网络栈交互和快速发送数据包的各种方法。这是一个有趣的旅程,所以在本文中,我将分享一些学习成果,并记录下来供将来参考:)你将看到,仅使用8个内核就可以达到1880万数据包/秒。这里还有一个GitHub仓库,其中包含了示例代码,可以方便地跟随学习。
GTPDOOR 是一种基于 Linux 的恶意软件,旨在部署在邻近 GRX(GPRS 交换网络)的电信网络系统中,具有通过GTP-C(GPRS 隧道协议- 控制平面)信令消息传递 C2 流量的功能。这使得 C2 流量能够与正常流量混合,并重新利用可能对 GRX 网络开放且暴露的已允许端口。
为什么需要HTTPS?HTTP缺点: 1. 明文传输; 2.C/S两端不存在验证机制,无法确认对方身份,可能存在中间人攻击。
双缓冲(double buffering)是高效处理I/O操作的一种并发技术,它使用两个buffer,一个goroutine使用其中一个buffer进行写,而另一个goroutine使用另一个buffer进行读,然后进行交换。这样两个goroutine可能并发的执行,减少它们之间的等待和阻塞。
本文还提供了一个类似Java的java.util.concurrent.Exchanger的Go并发原语,它可以用来在两个goroutine之间交换数据,快速实现双缓冲的模式。 这个并发原语可以在github.com/smallnest/exp/sync/Exchanger找到。
Nginx日志的分析,尤其是加白,在不是特别清楚功能和作用的情况下,还是应该细粒度的操作,比如先按照Content-Type加白,就比按照domain维度的加白粒度会更细一点,比按照uri来加白要更方便和准确一点。简单记录一下,方便后面有需要的时候参考。
QUIC(Quick UDP Internet Connections)协议是一种基于UDP的新型可靠传输协议,目前主要用于HTTP/3.0。近年来,现网中逐步发现了一些基于QUIC协议的DDoS攻击痕迹,并且友商也已经开始了关于QUIC协议的DDoS攻防相关研究。因此,ADS团队针对该协议进行了一系列的分析和实验,为相关的DDoS攻击防御技术研究打下基础。
TinyInst 是一个基于调试器原理的轻量级动态检测库,由 Google Project Zero 团队开源,支持 Windows、macOS、Linux 和 Android 平台。同 DynamoRIO、PIN 工具类似,解决二进制程序动态检测的需求,不过相比于前两者 TinyInst 更加轻量级,更加便于用户理解,更加便于程序员进行二次开发。
本文将通过分析 TinyInst 在 Windows 平台上的插桩源码,来理解 TinyInst 的基本运行原理;为后续调试 TinyInst 的衍生工具(如 Jackalope fuzzing 工具)或二次开发打下基础。
在日常的开发过程中,如果涉及到并发和事务,一定要多留几个心眼,考虑周全,确认以下要点是否都正确实现:1、是否做了必要的并发控制?2、事务的传播行为是否符合预期?3、AOP 的执行顺序是否符合预期?4、对并发的场景是否做了充分的测试?5、对于比较关键的操作,是否打印了必要的日志?