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【scratch3.0源码】【vlc源码分析(六)】【php明信片制作源码】leaf源码

来源:恶搞锁机软件源码网站 发表时间:2024-11-30 00:55:35

1.leaflet聚合功能(附源码)
2.第60篇:Thymeleaf模板注入漏洞总结及修复方法(上篇)
3.一口气说出9种分布式ID生成方式,源码面试官有点懵了
4.写的源码源代码和压缩过的代码怎么实现来回切换
5.一个绚丽的loading动效分析与实现!

leaf源码

leaflet聚合功能(附源码)

       Leaflet入门开发系列环境知识点掌握:包括Leaflet API文档的源码介绍,详细解析Leaflet每个类的源码函数和属性等。同时,源码了解Leaflet在线示例以及插件库,源码scratch3.0源码这些资源对于开发者来说非常有用。源码

       内容概览:Leaflet聚合图功能,源码源代码demo下载

       效果图展示:以下为聚合图的源码效果图,具体实现思路将在下文中进行详细介绍。源码

       实现思路:本文主要参考了Leaflet官网的源码聚合效果插件Leaflet.markercluster,详情及示例代码可以在GitHub上找到,源码链接为:github.com/Leaflet/Leaf...

       源码下载:对于感兴趣的源码伙伴,可以通过私聊我获取源码,源码vlc源码分析(六)价格为8.8元。源码

第篇:Thymeleaf模板注入漏洞总结及修复方法(上篇)

       第篇:Thymeleaf模板注入漏洞总结及修复方法(上篇)

       在审计一套金融系统源代码时,我发现了四处Thymeleaf模板注入漏洞。在研究过程中,我发现尽管网上的文章众多,但部分信息可能存在错误。为确保理解,我亲自搭建环境并测试漏洞利用方法,这里分享我的发现。

       技术研究过程

       首先遇到的问题是,GitHub上的测试环境版本过新,不包含已知的漏洞。确保测试成功,php明信片制作源码需要在pom.xml中配置特定版本的Thymeleaf组件。

       在较旧的漏洞版本中,需要使用特定的%0A和%0D编码来执行注入。记得对payload中的特殊字符进行URL编码,或者整体URL编码。

       Thymeleaf模板表达式形式多样,如${ ...}、*{ ...}、#{ ...}等。利用漏洞时,可尝试将${ ...}替换为*{ ...}。

       漏洞常常出现在用户提交的数据能影响return语句的地方,可能导致代码执行漏洞。秀米的源码

       四种常见漏洞利用语句包括但不限于:控制return值、URL路径可控、特定注解(如@ResponseBody或@RestController)以及视图控制方法的返回类型。

       通过测试,攻击者能够通过这些方式引发漏洞。在实际编程中,要格外注意避免这类漏洞。

       总结

       后续文章将深入探讨不同版本漏洞的测试语句及绕过方法。我的公众号“希潭实验室”将持续分享网络安全技术,包括APT分析、渗透测试等内容,欢迎关注。如有任何问题,android游戏源码论坛可通过邮件联系我:0dayabc#gmail.com(请将#替换为@)。

一口气说出9种分布式ID生成方式,面试官有点懵了

       在讨论分布式ID的具体实现之前,我们先理解一下为何需要使用分布式ID以及它需要满足的特性。

       分布式ID,指的是能够在分布式系统中生成全局唯一的标识符。当业务数据量增长,需要对数据库进行分库分表时,数据库的自增ID已无法满足需求,这时分布式ID就显得尤为重要。它需要满足全局唯一、效率高、稳定可靠等特性。

       接下来,我们分析九种分布式ID生成方式及其优缺点。

       基于UUID

       UUID是一种全球唯一标识符,生成简单,但作为分布式ID使用时存在不足。其生成的字符串没有业务相关性,不便于理解和识别;作为数据库主键,其长度和类型限制了性能,查询效率较低。

       基于数据库自增ID

       使用数据库的自增ID作为分布式ID,具体实现为建立一个独立的MySQL实例进行ID生成。这种方式存在高并发时性能瓶颈的问题,不推荐用于分布式服务。

       基于数据库集群模式

       通过构建主从模式的数据库集群,每个节点自增ID从1开始,需要解决节点间生成重复ID的问题。通过设置起始值和自增步长,确保ID的全局唯一性。集群性能仍受数据库单点瓶颈限制,需要进行数据库扩容以应对高并发。

       基于数据库的号段模式

       号段模式从数据库批量获取自增ID,分配给特定业务服务使用。通过乐观锁机制保证并发时数据的一致性和正确性,减少数据库访问压力。

       基于Redis模式

       Redis通过incr命令实现ID的原子性自增,提供了一种高效、低耦合的分布式ID生成方式。需要注意Redis的持久化策略,确保数据安全。

       基于雪花算法(Snowflake)

       Snowflake算法生成的ID为Long类型,由时间戳、机器ID、数据中心ID和序列号组成。它不依赖于数据库,减少访问数据库的频率,适合高并发场景。

       百度(uid-generator)

       uid-generator基于Snowflake算法,支持自定义配置,包括时间戳、机器ID和序列号等。需要配合数据库使用,通过插入数据获取workId。

       美团(Leaf)

       Leaf支持号段模式和Snowflake算法,可灵活切换。通过导入源码、配置数据库信息并关闭Snowflake模式,启动LeafServer实现分布式ID生成。

       滴滴(Tinyid)

       Tinyid基于号段模式实现,提供HTTP和Tinyid-client两种接入方式,简化了分布式ID生成的部署和使用。

       每种分布式ID生成方式都有其适用场景和限制,具体使用时需根据业务需求、性能需求和稳定性要求进行选择。

写的源代码和压缩过的代码怎么实现来回切换

       Name: 哈夫曼编码源代码

        * 实现过程:着先通过 HuffmanTree() 函数构造哈夫曼树,然后在主函数 main()中

        * 自底向上开始(也就是从数组序号为零的结点开始)向上层层判断,若在

        * 父结点左侧,则置码为 0,若在右侧,则置码为 1。最后输出生成的编码。

       

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