zookeper第二三课-Zookeeper经典应用场景实战

1. Zookeeper Java客户端实战

ZooKeeper应用的开发主要通过Java客户端API去连接和操作ZooKeeper集群。可供选择的Java客户端API有：

  • ZooKeeper官方的Java客户端API。
  • 第三方的Java客户端API，比如Curator。

ZooKeeper官方的客户端API提供了基本的操作。例如，创建会话、创建节点、读取节点、更新数据、删除节点和检查节点是否存在等。不过，对于实际开发来说，ZooKeeper官方API有一些不足之处，具体如下：

  • ZooKeeper的Watcher监测是一次性的，每次触发之后都需要重新进行注册。
  • 会话超时之后没有实现重连机制。
  • 异常处理烦琐，ZooKeeper提供了很多异常，对于开发人员来说可能根本不知道应该如何处理这些抛出的异常。
  • 仅提供了简单的byte[]数组类型的接口，没有提供Java POJO级别的序列化数据处理接口。
  • 创建节点时如果抛出异常，需要自行检查节点是否存在。
  • 无法实现级联删除。

总之，ZooKeeper官方API功能比较简单，在实际开发过程中比较笨重，一般不推荐使用。

1.1 Zookeeper 原生Java客户端使用

<!-- zookeeper client -->
<dependency><groupId>org.apache.zookeeper</groupId><artifactId>zookeeper</artifactId><version>3.8.0</version>
</dependency>

ZooKeeper常用构造器

ZooKeeper (connectString, sessionTimeout, watcher)
  1. connectString:使用逗号分隔的列表，每个ZooKeeper节点是一个host.port对，host是机器名或者IP地址，port是ZooKeeper节点对客户端提供服务的端口号。客户端会任意选取connectString中的一个节点建立连接。
  2. sessionTimeout : session timeout时间。
  3. watcher:用于接收到来自ZooKeeper集群的事件。
    使用 zookeeper 原生 API,连接zookeeper
public class ConfigCenter {private final static  String CONNECT_STR="192.168.85.200:2181";public static void main(String[] args) throws Exception {ZooKeeper zooKeeper= ZooKeeperFacotry.create(CONNECT_STR);MyConfig myConfig = new MyConfig();myConfig.setKey("anykey");myConfig.setName("anyName");ObjectMapper objectMapper=new ObjectMapper();byte[] bytes = objectMapper.writeValueAsBytes(myConfig);//创建持久节点  create /myconfigzooKeeper.create("/myconfig", bytes, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);Watcher watcher = new Watcher() {@SneakyThrows@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {if (event.getType()== Event.EventType.NodeDataChanged&& event.getPath()!=null && event.getPath().equals("/myconfig")){log.info(" PATH:{}  发生了数据变化" ,event.getPath());//获取配置信息byte[] data = zooKeeper.getData("/myconfig", this, null);MyConfig newConfig = objectMapper.readValue(new String(data), MyConfig.class);log.info("数据发生变化: {}",newConfig);}}};byte[] data = zooKeeper.getData("/myconfig", watcher, null);MyConfig originalMyConfig = objectMapper.readValue(new String(data), MyConfig.class);log.info("原始数据: {}", originalMyConfig);TimeUnit.SECONDS.sleep(Integer.MAX_VALUE);}}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Zookeeper主要方法

  • create(path, data, acl,createMode): 创建一个给定路径的 znode，并在 znode 保存data[]的 数据，createMode指定 znode 的类型。
  • delete(path, version):如果给定 path 上的 znode 的版本和给定的 version 匹配， 删除znode。
  • exists(path, watch):判断给定 path 上的 znode 是否存在，并在 znode 设置一个 watch。
  • getData(path, watch):返回给定 path 上的 znode 数据，并在 znode 设置一个 watch。
  • setData(path, data, version):如果给定 path 上的 znode 的版本和给定的 version 匹配，设置znode 数据。
  • getChildren(path, watch):返回给定 path 上的 znode 的孩子 znode 名字，并在 znode设置一个 watch。
  • sync(path):把客户端 session 连接节点和 leader 节点进行同步。

方法特点：

  • 所有获取 znode 数据的 API 都可以设置一个 watch 用来监控 znode 的变化。
  • 所有更新 znode 数据的 API 都有两个版本: 无条件更新版本和条件更新版本。如果 version 为-1，更新为无条件更新。否则只有给定的 version 和 znode 当前的 version 一样，才会进行更新，这样的更新是条件更新。
  • 所有的方法都有同步和异步两个版本。同步版本的方法发送请求给 ZooKeeper 并等待服务器的响应。异步版本把请求放入客户端的请求队列，然后马上返回。异步版本通过 callback 来接受来 自服务端的响应。
同步创建节点：
@Test
public void createTest() throws KeeperException, InterruptedException {String path = zooKeeper.create(ZK_NODE, "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);log.info("created path: {}",path);
}

异步创建节点：
@Test
public void createAsycTest() throws InterruptedException {zooKeeper.create(ZK_NODE, "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT,(rc, path, ctx, name) -> log.info("rc  {},path {},ctx {},name {}",rc,path,ctx,name),"context");TimeUnit.SECONDS.sleep(Integer.MAX_VALUE);
}

1.2 Curator开源客户端使用

Curator是Netflix公司开源的一套ZooKeeper客户端框架，和ZkClient一样它解决了非常底层的细节开发工作，包括连接、重连、反复注册Watcher的问题以及NodeExistsException异常等。

引入依赖

  • curator-framework是对ZooKeeper的底层API的一些封装。
  • curator-client提供了一些客户端的操作，例如重试策略等。
  • curator-recipes封装了一些高级特性，如：Cache事件监听、选举、分布式锁、分布式计数器、分布式Barrier等。
</dependency><!--curator-->
<dependency><groupId>org.apache.curator</groupId><artifactId>curator-recipes</artifactId><version>5.1.0</version><exclusions><exclusion><groupId>org.apache.zookeeper</groupId><artifactId>zookeeper</artifactId></exclusion></exclusions>
</dependency>

创建一个客户端实例

public class CuratorDemo {private final static  String CLUSTER_CONNECT_STR="192.168.85.200:2181";public static void main(String[] args) throws Exception {//构建客户端实例CuratorFramework curatorFramework= CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(CLUSTER_CONNECT_STR).retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000,3)) // 设置重试策略.build();//启动客户端curatorFramework.start();String path = "/user";// 检查节点是否存在Stat stat = curatorFramework.checkExists().forPath(path);if (stat != null) {// 删除节点curatorFramework.delete().deletingChildrenIfNeeded()  // 如果存在子节点，则删除所有子节点.forPath(path);  // 删除指定节点}// 创建节点curatorFramework.create().creatingParentsIfNeeded()  // 如果父节点不存在，则创建父节点.withMode(CreateMode.PERSISTENT).forPath(path, "Init Data".getBytes());// 注册节点监听curatorFramework.getData().usingWatcher(new CuratorWatcher() {@Overridepublic void process(WatchedEvent event) throws Exception {byte[] bytes = curatorFramework.getData().forPath(path);System.out.println("Node data changed: " + new String(bytes));}}).forPath(path);// 更新节点数据    set /user  Update DatacuratorFramework.setData().forPath(path, "Update Data".getBytes());stat=new Stat();//查询节点数据byte[] bytes = curatorFramework.getData().storingStatIn(stat).forPath("/user");System.out.println(new String(bytes));ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();//异步处理，可以指定线程池curatorFramework.getData().inBackground((item1, item2) -> {System.out.println("background:"+item1+","+item2);System.out.println(item2.getStat());},executorService).forPath(path);// 创建节点缓存,用于监听指定节点的变化final NodeCache nodeCache = new NodeCache(curatorFramework, path);// 启动NodeCache并立即从服务端获取最新数据nodeCache.start(true);// 注册节点变化监听器nodeCache.getListenable().addListener(new NodeCacheListener() {@Overridepublic void nodeChanged() throws Exception {byte[] newData = nodeCache.getCurrentData().getData();System.out.println("Node data changed: " + new String(newData));}});// 创建PathChildrenCachePathChildrenCache pathChildrenCache = new PathChildrenCache(curatorFramework, path, true);pathChildrenCache.start();// 注册子节点变化监听器pathChildrenCache.getListenable().addListener(new PathChildrenCacheListener() {@Overridepublic void childEvent(CuratorFramework client, PathChildrenCacheEvent event) throws Exception {if (event.getType() == PathChildrenCacheEvent.Type.CHILD_ADDED) {ChildData childData = event.getData();System.out.println("Child added: " + childData.getPath());} else if (event.getType() == PathChildrenCacheEvent.Type.CHILD_REMOVED) {ChildData childData = event.getData();System.out.println("Child removed: " + childData.getPath());} else if (event.getType() == PathChildrenCacheEvent.Type.CHILD_UPDATED) {ChildData childData = event.getData();System.out.println("Child updated: " + childData.getPath());}}});Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);}
}
  • connectionString：服务器地址列表，在指定服务器地址列表的时候可以是一个地址，也可以是多个地址。如果是多个地址，那么每个服务器地址列表用逗号分隔,
    如 host1:port1,host2:port2,host3:port3
  • retryPolicy：重试策略，当客户端异常退出或者与服务端失去连接的时候，可以通过设置客户端重新连接 ZooKeeper 服务端。而Curator 提供了 一次重试、多次重试等不同种类的实现方式。在 Curator 内部，可以通过判断服务器返回的keeperException 的状态代码来判断是否进行重试处理，如果返回的是 OK 表示一切操作都没有问题，而 SYSTEMERROR表示系统或服务端错误。

超时时间：Curator 客户端创建过程中，有两个超时时间的设置。一个是 sessionTimeoutMs 会话超时时间，用来设置该条会话在 ZooKeeper 服务端的失效时间。另一个是 connectionTimeoutMs 客户端创建会话的超时时间，用来限制客户端发起一个会话连接到接收 ZooKeeper 服务端应答的时间。sessionTimeoutMs 作用在服务端，而 connectionTimeoutMs 作用在客户端。

2. Zookeeper在分布式命名服务中的实战

命名服务是为系统中的资源提供标识能力。ZooKeeper的命名服务主要是利用ZooKeeper节点的树形分层结构和子节点的顺序维护能力，来为分布式系统中的资源命名。

2.1 分布式API目录

为分布式系统中各种API接口服务的名称、链接地址，提供类似JNDI（Java命名和目录接口）中的文件系统的功能。借助于ZooKeeper的树形分层结构就能提供分布式的API调用功能。

  1. 服务提供者（Service Provider）在启动的时候，向ZooKeeper上的指定节点/dubbo/${serviceName}/providers写入自己的API地址，这个操作就相当于服务的公开。

  2. 服务消费者（Consumer）启动的时候，订阅节点/dubbo/{serviceName}/providers下的服务提供者的URL地址，获得所有服务提供者的API。
    在这里插入图片描述

2.2 分布式节点的命名

一个分布式系统通常会由很多的节点组成，节点的数量不是固定的，而是不断动态变化的。比如说，当业务不断膨胀和流量洪峰到来时，大量的节点可能会动态加入到集群中。而一旦流量洪峰过去了，就需要下线大量的节点。再比如说，由于机器或者网络的原因，一些节点会主动离开集群。
如何为大量的动态节点命名呢？一种简单的办法是可以通过配置文件，手动为每一个节点命名。但是，如果节点数据量太大，或者说变动频繁，手动命名则是不现实的，这就需要用到分布式节点的命名服务。
可用于生成集群节点的编号的方案：
（1）使用数据库的自增ID特性，用数据表存储机器的MAC地址或者IP来维护。
（2）使用ZooKeeper持久顺序节点的顺序特性来维护节点的NodeId编号。
在第2种方案中，集群节点命名服务的基本流程是：

  • 启动节点服务，连接ZooKeeper，检查命名服务根节点是否存在，如果不存在，就创建系统的根节点。
  • 在根节点下创建一个临时顺序ZNode节点，取回ZNode的编号把它作为分布式系统中节点的NODEID。
  • 如果临时节点太多，可以根据需要删除临时顺序ZNode节点。

2.3 分布式的ID生成器

在ZooKeeper节点的四种类型中，其中有以下两种类型具备自动编号的能力

  • PERSISTENT_SEQUENTIAL持久化顺序节点。
  • EPHEMERAL_SEQUENTIAL临时顺序节点。

ZooKeeper的每一个节点都会为它的第一级子节点维护一份顺序编号，会记录每个子节点创建的先后顺序，这个顺序编号是分布式同步的，也是全局唯一的。

3. zookeeper实现分布式队列

常见的消息队列有:RabbitMQ，RocketMQ，Kafka等。Zookeeper作为一个分布式的小文件管理系统，同样能实现简单的队列功能。Zookeeper不适合大数据量存储，官方并不推荐作为队列使用，但由于实现简单，集群搭建较为便利，因此在一些吞吐量不高的小型系统中还是比较好用的。

3.1 设计思路

在这里插入图片描述

  1. 创建队列根节点：在Zookeeper中创建一个持久节点，用作队列的根节点。所有队列元素的节点将放在这个根节点下。
  2. 实现入队操作：当需要将一个元素添加到队列时，可以在队列的根节点下创建一个临时有序节点。节点的数据可以包含队列元素的信息。
  3. 实现出队操作：当需要从队列中取出一个元素时，可以执行以下操作：
    获取根节点下的所有子节点。
    找到具有最小序号的子节点。
    获取该节点的数据。
    删除该节点。
    返回节点的数据。
package com.tuling.zkqueue.demo;import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class DistributedQueueDemo {private static final String QUEUE_ROOT = "/distributed_queue";private ZooKeeper zk;public DistributedQueueDemo(String zkAddress) throws IOException, InterruptedException {CountDownLatch connectedSignal = new CountDownLatch(1);zk = new ZooKeeper(zkAddress, 30000, event -> {if (event.getState() == Watcher.Event.KeeperState.SyncConnected) {connectedSignal.countDown();}});connectedSignal.await();try {// 判断/distributed_queue节点是否存在Stat stat = zk.exists(QUEUE_ROOT, false);if (stat == null) {//创建持久节点 /distributed_queuezk.create(QUEUE_ROOT, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);}} catch (KeeperException e) {e.printStackTrace();}}/*** 入队* @param data* @throws Exception*/public void enqueue(String data) throws Exception {// 创建临时有序子节点zk.create(QUEUE_ROOT + "/queue-", data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);}/*** 出队* @return* @throws Exception*/public String dequeue() throws Exception {while (true) {List<String> children = zk.getChildren(QUEUE_ROOT, false);if (children.isEmpty()) {return null;}Collections.sort(children);for (String child : children) {String childPath = QUEUE_ROOT + "/" + child;try {byte[] data = zk.getData(childPath, false, null);zk.delete(childPath, -1);return new String(data, StandardCharsets.UTF_8);} catch (KeeperException.NoNodeException e) {// 节点已被其他消费者删除，尝试下一个节点}}}}public static void main(String[] args) throws Exception {DistributedQueueDemo queue = new DistributedQueueDemo("192.168.85.200:2181");// 生产者线程new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 10; i++) {try {queue.enqueue("Task-" + i);System.out.println("Enqueued: Task-" + i);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}).start();// 消费者线程new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 10; i++) {try {String task = queue.dequeue();System.out.println("Dequeued: " + task);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}).start();}
}

4.Zookeeper 分布式锁实战

4.1目前分布式锁，比较成熟、主流的方案：

1）基于数据库的分布式锁。这种方案使用数据库的事务和锁机制来实现分布式锁。虽然在某些场景下可以实现简单的分布式锁，但由于数据库操作的性能相对较低，并且可能面临锁表的风险，所以一般不是首选方案
2）基于Redis的分布式锁。Redis分布式锁是一种常见且成熟的方案，适用于高并发、性能要求高且可靠性问题可以通过其他方案弥补的场景。Redis提供了高效的内存存储和原子操作，可以快速获取和释放锁。它在大规模的分布式系统中得到广泛应用。
3）基于ZooKeeper的分布式锁。这种方案适用于对高可靠性和一致性要求较高，而并发量不是太高的场景。由于ZooKeeper的选举机制和强一致性保证，它可以处理更复杂的分布式锁场景，但相对于Redis而言，性能可能较低。

4.2 基于数据库设计思路

在这里插入图片描述

4.3 基于Zookeeper设计思路一

在这里插入图片描述
问题：如果所有的锁请求者都 watch 锁持有者，当代表锁持有者的 znode 被删除以后，所有的锁请求者都会通知到，但是只有一个锁请求者能拿到锁。

4.4 基于Zookeeper设计思路二

在这里插入图片描述

4.5 Curator 可重入分布式锁工作流程

在这里插入图片描述

4.6 总结

优点：ZooKeeper分布式锁（如InterProcessMutex），具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题，使用起来也较为简单。
缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如Redis。
在高性能、高并发的应用场景下，不建议使用ZooKeeper的分布式锁。而由于ZooKeeper的高可靠性，因此在并发量不是太高的应用场景中，还是推荐使用ZooKeeper的分布式锁。

5. 基于Zookeeper实现服务的注册与发现

5.1 设计思路

在这里插入图片描述

5.2 Zookeeper实现注册中心的优缺点

优点：

  1. 高可用性：ZooKeeper是一个高可用的分布式系统，可以通过配置多个服务器实例来提供容错能力。如果其中一个实例出现故障，其他实例仍然可以继续提供服务。
  2. 强一致性：ZooKeeper保证了数据的强一致性。当一个更新操作完成时，所有的服务器都将具有相同的数据视图。这使得ZooKeeper非常适合作为服务注册中心，因为可以确保所有客户端看到的服务状态是一致的。
  3. 实时性：ZooKeeper的监视器（Watcher）机制允许客户端监听节点的变化。当服务提供者的状态发生变化时（例如，上线或下线），客户端会实时收到通知。这使得服务消费者能够快速响应服务的变化，从而实现动态服务发现。

缺点：

  1. 性能限制：ZooKeeper的性能可能不如一些专为服务注册中心设计的解决方案，如nacos或Consul。尤其是在大量的读写操作或大规模集群的情况下，ZooKeeper可能会遇到性能瓶颈。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/15710.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

干货 | 智能网联汽车大数据基础平台构建研究

干货 | 智能网联汽车大数据基础平台构建研究

以下内容整理自大数据能力提升项目必修课《大数据系统基础》同学们的期末答辩汇报。 各位老师大家上午好&#xff0c;我们组的题目是智能网联汽车大数据基础平台的构建。我们的指导企业是西部智联。我们的汇报将从这五个方面进行展开&#xff0c;第一个方面是项目背景与需求分析…
阅读更多...
【NAS群晖drive异地访问】远程连接drive挂载电脑硬盘

【NAS群晖drive异地访问】远程连接drive挂载电脑硬盘

文章目录 前言1.群晖Synology Drive套件的安装1.1 安装Synology Drive套件1.2 设置Synology Drive套件1.3 局域网内电脑测试和使用 2.使用cpolar远程访问内网Synology Drive2.1 Cpolar云端设置2.2 Cpolar本地设置2.3 测试和使用 3. 结语 转载自cpolar极点云文章&#xff1a;【群…
阅读更多...
2023年前端面试题汇总-数据结构（二叉树）

2023年前端面试题汇总-数据结构（二叉树）

对于树这个结构，最常见的就是二叉树。我们除了需要了解二叉树的基本操作之外，还需要了解一些特殊的二叉树，比如二叉搜索树、平衡二叉树等，另外还要熟悉二叉树的遍历方式，比如前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历。另外还要知道二叉树的常用遍历的方式：深度优先遍历和…
阅读更多...
Redis常用面试题

Redis常用面试题

Redis为什么执行这么快&#xff1f; 1.基于内存存储实现。 我们都知道内存读写比在磁盘快很多的&#xff0c;Redis基于内存储存实现的数据。相对于数据库存在磁盘的MySql数据库&#xff0c;剩余磁盘I/O的消耗 2.redis是单线程模型的&#xff0c;而单线程避免了CPU不必要的上…
阅读更多...
macOS Sonoma 14 beta 3 (23A5286g) ISO、IPSW、PKG 下载

macOS Sonoma 14 beta 3 (23A5286g) ISO、IPSW、PKG 下载

macOS Sonoma 14 beta 3 (23A5286g) ISO、IPSW、PKG 下载&#xff0c;7 月 5 日&#xff08;北京时间今日凌晨&#xff09;已发布 本站下载的 macOS 软件包&#xff0c;既可以拖拽到 Applications&#xff08;应用程序&#xff09;下直接安装&#xff0c;也可以制作启动 U 盘安…
阅读更多...
ITIL 4—发布管理实践

ITIL 4—发布管理实践

2 基本信息 2.1 目的和描述 关键信息 发布管理实践的目的是使新的和变更的服务及功能均可用。 发布管理实践是为了确保组织及其服务使用者在符合组织政策和协议的前提下&#xff0c;服务可以正常使用而产生的最佳实践。 传统场景下&#xff0c;服务组件&#xff08;包括基…
阅读更多...
THREE.JS镜头随鼠标晃动效果

THREE.JS镜头随鼠标晃动效果

为了让动画更灵活并且简单 借助gsap让其具有更多可能&#xff0c;在未来更容易扩充其他动效 gsap Dom跟随鼠标移动 gsap.quickTo() 首先要监听鼠标移动&#xff0c;并且将移动的值转换到 -1 和 1 之间 方便处理 private mousemove(e: MouseEvent) {const x (e.clientX / inner…
阅读更多...
HTTP 协议的基本格式

HTTP 协议的基本格式

目录 1.基本格式 首行 请求报头 关于cookie 关于Referer 响应的报文 首行 关于状态码 1.基本格式 让我们来看看fiddler抓包的下的实际报文情况 首行 在http1.1中&#xff0c;有如下方法 POST、GET、HEAD、PUT、OPTIONS、DELETE、TRACE、CONNECT 在我们抓包遇到的环境中&…
阅读更多...
js深拷贝、js使用递归实现深拷贝

js深拷贝、js使用递归实现深拷贝

相信看到这篇文章之前你应该多多少少了解过什么是深拷贝了为什么要什么拷贝了 这里就不介绍什么是深拷贝、浅拷贝了 最优解深拷贝方法&#xff1a;递归 这里为了方便直接在vue的页面里面演示了&#xff0c;在其他js文件中使用注意下this mounted() {const obj {str: "字…
阅读更多...
Elasticsearch【集群概念、搭建集群】(七)-全面详解（学习总结---从入门到深化）

Elasticsearch【集群概念、搭建集群】(七)-全面详解（学习总结---从入门到深化）

目录 Elasticsearch集群_概念 Elasticsearch集群_搭建集群 Elasticsearch集群_概念 在单台ES服务器上&#xff0c;随着一个索引内数据的增多&#xff0c;会产生存储、效率、安全等问题。 1、假设项目中有一个500G大小的索引&#xff0c;但我们只有几台200G硬盘 的服务器&am…
阅读更多...
windows凭据收集

windows凭据收集

实验目的 掌握windows凭据的收集方法 实验环境 windows server 2008 实验工具 mimikatz procdump 实验原理 用户凭证获取&#xff0c;一般是指 ntlm hash 或者可以直接利用的明文密码。 实验内容 使用mimikatz获取用户信息 使用procdump获取当前用户的明文密码 实验步骤…
阅读更多...
RabbitMQ在SpringBoot中的高级应用(2)

RabbitMQ在SpringBoot中的高级应用(2)

过期时间 1.单独的设置队列的存活时间,队列中的所有消息的过期时间一样 Bean//创建交换机public DirectExchange ttlQueueExchange(){// 交换机名称 是否持久化 是否自动删除return new DirectExchange("ttl_queue_log",true,false);}Bean//创建队列publ…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023