细品慢酌QuickTest关键视图(1) http://starpoint.blog.51cto.com/968349/1271835 细品慢酌QuickTest关键视图(2) http://starpoint.blog 设计测试场景,学习循环语句的使用,场景如下表所示: 测试场景3 操作 数据 期望结果 场景3(windows自带计算器) 1. 点击32. 点击23. 点击= 得数为5 1. 完成测试场景3的脚本录制,将测试脚本命名为循环。为录制完毕的关键字视图如图所示。 ? 3. 在插入For语句操作行中,修改Value列的内容,将” For Iterator = 1 To 1 Step 1” 修改为” For Iterator = 1 To 3 Step 1”,指定“=”循环3 如图所示,测试结果报告中,可以查看到“=”共循环了3次。 ?
qq_id = 'xxx' OR app_id = 'xxx' OR weixin_id = 'xxx' ;执行结果: 需要1.3秒左右,这是在我本地模拟的数据,线上用户在百万级别,耗时已经达到2、3秒 这里用 tb_newbee_mall_goods_info 表举例,表结构展示: 3个 update 语句同时执行结果如下: 如上,假如其中一个 update 语句需要耗时40毫秒,那么当有100条 「update + case」执行结果: 可以看出我们更新了3条记录,耗时50毫秒,更新记录越多时,优化效果也就明显。 总结到这里,本文所分享的3个优化案例就介绍完了,希望对大家日常开发有所帮助,喜欢的朋友们可以点赞加关注。
线上的Redis服务经经常有业务反馈响应慢的问题,针对这类问题,最好的分析方法是确定一个Redis的基准性能,然后去分析究竟什么原因导致的Redis变慢。 详情请参考: Redis变慢了,到底慢在哪儿?(2) 今天我们来看其他方面的性能优化。 Redis命令层面 1、慢查询命令 Redis中有很多命令是O(1)的复杂度,也有很多命令是O(n)的复杂度,一般情况下,对于前者,我们不用理睬,后者由于复杂度和key的数量成正比,如果key很多的情况下 ,那妥妥的就是慢查询了。 对于慢查询的指令,我们可以选择下面2中方法: 使用其他命令来代替:例如keys * 命令用scan命令来代替,一般情况下,keys * 命令不建议用在生产环境上。
而之所以会这样,竟是因为他们在担心「AI安全问题」——遭到提示注入攻击! 提示注入攻击 想象一下,面对即将到来的节日聚会,你决定让智能体,寻找并订购一套新衣服。 结果一不小心,模型点开了一个恶意网站。 根据提示,选择要使用的工具 3. 之后,截取桌面屏幕内容并评估任务是否完成 4. 如果没有,继续使用这些工具,直到实现目标 问题出现在第3步,截图内容可能被恶意利用,也就是所谓的「提示注入攻击」。 这种攻击被称为「提示注入」(prompt injection),即大语言模型被用户诱导遵循恶意的指令。 提示注入并非新出现的威胁。
一、漫画DDoS攻击 漫画DDoS攻击:恶霸意图勒索或被恶意竞争对手收买(攻击意图);其召集一大群混混进入面馆霸桌,占满面馆空间及服务员资源(攻击原理);导致正常食客无法进入面馆消费,面馆生意黄了(攻击危害 二、DDoS攻击简述 DDoS是目前成本较低的一种攻击方式之一。攻击发动者意图通常为敲诈勒索,竞争利益冲突,表达政治立场,采用DDoS攻击吸引企业安全团队注意力,而实际进行进一步入侵窃取。 危害:DDoS广泛利用TCP/IP协议的漏洞,一般较难规避;攻击成本相对较低,且演变的新型DDoS攻击可以轻易发起上百G的流量攻击;大流量的DDoS攻击往往会给受害者带来直接的业务损失及经济损失。 超大流量的DDoS攻击往往也要求攻击者付出攻击成本,此类大流量攻击事件往往出于恶性竞争,发生于受害者产品发布,重大活动等时间点,或具备强烈针对性的攻击意图。 三、DDoS攻击媒体资料 1分钟视频资料了解DDoS攻击 视频内容
:-OmitStackTraceInFastThrow # jit -XX:CICompilerCount=2 -XX:TieredStopAtLevel=1 -XX:MaxInlineLevel=3 :-OmitStackTraceInFastThrow # jit -XX:CICompilerCount=2 -XX:TieredStopAtLevel=1 -XX:MaxInlineLevel=3
3.用xray扫描,发现有phpmyadmin: ? 4.经过测试发现phpmyadmin存在弱口令:root/root ?
3. 实施开发目的:编写脚本和配置文件。编写 shell 脚本来监控日志文件。配置 fail2ban 规则文件。测试脚本的功能。4. 测试与验证目的:确保系统的稳定性和可靠性。单元测试脚本的各个部分。 执行模拟攻击进行压力测试。5. 部署与维护目的:将系统部署到生产环境,并持续监控其性能。在服务器上部署脚本和服务。设置定时任务来定期清理 iptables 规则。监控系统性能并进行必要的调整。
一、开启慢查询日志 1、查看是否开启:show variables like ‘slow_query_log’; 2、查看是否开启记录未使用索引的查询:show variables like ‘ log_queries_not_using_indexes’; 3、开启未使用索引的查询日志:set global log_queries_not_using_indexes=on; 4、查看超过多长时间的语句才会被记录到日志中 :show variables like ‘long_query_time’; 5、开启慢查询日志:set global slow_query_log=on; 6、查看慢查询日志记录位置:show variables like ‘slow_query_log_file’; 7、查看慢查询日志:tail -f /var/lib/mysql/e3edd0de9e5d-slow.log; 二、分析慢查询日志 1、mysqldumpslow: mysqldumpslow -t 3 /var/lib/mysql/e3edd0de9e5d-slow.log; 2、pt-query-digest: 1)、安装
今天说一说MySQL慢查询(一) - 开启慢查询[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!! 二、参数说明 slow_query_log 慢查询开启状态 slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置(这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限,一般设置为MySQL的数据存放目录) mysqld] slow_query_log = ON slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow.log long_query_time = 1 3. SQL语句 mysql> select sleep(2); 2.查看是否生成慢查询日志 ls /usr/local/mysql/data/slow.log 如果日志存在,MySQL开启慢查询设置成功! 下一篇:MySQL慢查询(二) - pt-query-digest详解慢查询日志
二、参数说明 slow_query_log 慢查询开启状态 slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置(这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限,一般设置为MySQL的数据存放目录 ) long_query_time 查询超过多少秒才记录 三、设置步骤 1.查看慢查询相关参数 ? mysqld] slow_query_log = ON slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow.log long_query_time = 1 3. 四、测试 1.执行一条慢查询SQL语句 mysql> select sleep(2); 2.查看是否生成慢查询日志 ls /usr/local/mysql/data/slow.log 如果日志存在,MySQL 开启慢查询设置成功!
---- 本文摘自慢雾区微信公众号文章"智能合约 transferFrom 权限控制不当导致的任意盗币攻击简述"
慢查询日志概念 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中 默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。 慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。 相关的参数设置 slow_query_log :是否开启慢查询日志,1表示开启,0表示关闭。 开启了慢查询日志只对当前数据库生效,如果MySQL重启后则会失效。 host_name-slow.log(如果没有指定参数slow_query_log_file的话) 那么开启了慢查询日志后,什么样的SQL才会记录到慢查询日志里面呢?
,“你怎么这样凭空污人清白……慢查询,慢查询不能算烂……慢查询!……程序猿的事,能算烂么?” 本文从SQL执行效率方面略作研究,偏向基础性总结,但力求详实准确。 3、ref 这意味着WHERE条件是索引前导列,且该索引是普通索引。 2 慢查询 想要优化SQL,找出效率低下的SQL是第一步,在这方面慢查询日志是有力的工具。 slow_query_log:慢查询开启状态,ON为开启,OFF为关闭 slow_query_log_file:慢查询日志存放的位置 查询到慢查询日志的状态后,可以使用命令进行修改(这种方式修改,Mysql 默认10秒 修改为1秒 long_query_time = 1 为了查看效果,我们使用select sleep(2);语句人为制造一个慢查询,然后到慢查询日志中查看相关内容: /opt/lampp
爬虫运行效果 可以看出,在本次爬取时,弹幕数量已经将近3w条,而此时节目更新还不到2天,在一定程度可以反映出该节目的火爆程度。接下来我们对弹幕数据做一些深入的分析,从数据的角度看这期节目。
最近,有客户说他网站在国外,但国内网站速度打开非常慢,因为国内国外用户访问都比较频繁,希望对他们的网站www.pjcourse.com国内访问速度做个提升。他们的程序用的是wordpress。 虽然digitalocean在国外是非常不错的空间商,但对国内用户来说,访问走了cloudflare,所以速度依然非常慢。 另外,分线路dns做解析,虽然也是可以,但操作会比较麻烦。所以本文不讨论。 sudo apt install certbot python3-certbot-nginx sudo certbot --nginx -d example.com -d www.example.com 对比之前的速度大概提升了2-3倍。并且这还是晚上的速度。晚上的访问速度一点没受影响。 除了标红的一个地址dns解析还没生效,其余已经生效的IP速度明显都在2秒以内打开。 因为IP做了隐藏,而攻击者的大量攻击数据也会被Cloudflare过滤掉,所以只要响应及时,就可以在短短几分钟内恢复你的网站。 另外,可以通过access.log访问日志来定位你的攻击来源IP。
使用系统:Kalilinux 2019.4 使用渗透工具:Hping3 打开系统终端 在终端输以下命令 hping3 -c 1000 -d 120 -S -w 64 -p 80 --flood --rand-source 洪水攻击模式。 最后填网址,注意网址不要加http://或https://和/,hping3不认识 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries 【说明】 queries total: 总查询次数 unique:去重后的sql数量 sorted by : 输出报表的内容排序 最重大的慢sql统计信息, 包括 平均执行时间, 等待锁时间, 结果行的总数 Time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比. 95% of Time, 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间. Lock Time, 等待锁的时间. 95% of Lock , 95%的慢sql等待锁时间. Rows sent, 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量.
3、设置慢查询存储的方式 set globle log_output = file; 说明: 可以看到,我这里设置为了file,就是说我的慢查询日志是通过file体现的,默认是none,我们可以设置为 pt-query-digest分析中的Rows examine项 3)为命中索引的sql 注意pt-query-digest分析中Rows examine(扫描行数) 和 Rows sent (发送行数 3、子查询的优化 通常情况下,需要把子查询优化为join查询,但在优化时要注意关联键是否有一对多的关系,如果有,是可能会出现重复数据的。所以如果存在一对多关系,则应该使用distinct进行限制。 索引维护的方法 六、数据库结构优化 1、选择合适的数据类型 2、数据库表的范式化优化 3、数据库表的反范式优化 4、数据库表的垂直拆分 5、数据库表的水平拆分 七、系统配置优化 1、数据库系统配置优化 2、Mysql配置文件优化 3、第三方配置工具使用 八、服务器硬件优化 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
10; 2、子查询法 SELECT c1,c2,cn… FROM table WHERE id>= ( SELECT id FROM table LIMIT 20000,1 ) LIMIT 10; 3、 子查询2 SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id 3、高性能MySQL