背景 去年的微盟“刪庫跑路”導致公司市值蒸發10億，前不久的網傳某互聯網公司實習生“刪庫”事件也上了頭條，到最近的巴西一個數據庫洩露近30T數據，影響2.2億人，關於數據庫安全的事件從未停止。 數據庫作為業務的數據核心，其安全及性能是所有企業都必須面對的問題。當企業上雲後，如何更加方便的監控雲上數據庫同樣是非常重要的一件事情。 如何更加快速的發現刪庫事件？ 如何揪出惡意的登錄請求？ 如何過濾性能需要優化的慢查詢？ 。。。 RDS審計中心發佈後，讓問題變得簡單。 監控及告警 RDS審計中心內置最常見的一些告警規則（實際排查過程中可結合實際情況自行調整對應的參數及SQL查詢語句），參考RDS安全，具體告警設定參考設置告警，用戶可以聚焦於發現及解決問題本身。廢話不多說，我們直接看看一些常見的場景。 RDS慢SQL 當我們配置RDS慢SQL檢測後，如果一定時間範圍內觸發了告警，我們將通過配置的相應渠道接收到告警消息，比如郵件， 基於告警信息，我們直接通過RDS審計中心的審計性能中心查看慢SQL列表Top50，快速找出該異常時間段內的慢SQL語句，此處僅為測試樣例。 實際上，對於使用MySQL類關係型數據庫，讀操作是最多的，而讀操作裡的慢SQL也是最常見的問題，優化的空間及必要性都排在首位，大體可以分為三類：索引優化、SQL語句優化以及表優化，實際上也是一個相互關聯的持續優化過程。 索引優化也是最常見的場景，我們來看一個簡單的例子，如下，很顯然執行了全表掃描，where查詢條件的列沒有加索引。 我們加上索引後，查詢效果提升是非常顯著的 關於索引優化，遵循一些基本規則： 經常需要作為where查詢條件的列，建議增加索引，多個查詢條件可以增加複合索引 最左前綴匹配原則 選擇區分度儘可能高的列建索引 […]

添加maven依賴 <dependency> <groupId>e-iceblue</groupId> <artifactId>spire.doc</artifactId> <version>2.2.0</version> </dependency> 轉換代碼如下 String fromFile = “E:/test.docx”; String toFile = “E:/test.pdf”; Document document = new Document();

1.配置 pom  <shiro.version>1.4.0</shiro.version> <!–shiro start–> <dependency> <groupId>org.apache.shiro</groupId> <artifactId>shiro-core</artifactId> <version>${shiro.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shiro</groupId> <artifactId>shiro-web</artifactId> <version>${shiro.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shiro</groupId> <artifactId>shiro-ehcache</artifactId> <version>${shiro.version}</version> </dependency>

1、Java語言的特性 1.1、簡單性 在Java語言當中真正操作內存的是：JVM（Java虛擬機） 所有的java程序都是運行在Java虛擬機當中的。 而Java虛擬機執行過程中再去操作內存。 對於C或者C++來說程序員都是可以直接通過指針操作內存的。 C或者C++更靈活，可以直接程序員操作內存，但是要求程序員技術精湛。 C語言或者C++更有駕馭感。 Java語言屏蔽了指針概念，程序員不能直接操作指針，或者說程序員 不能直接操作內存。這種方式有優點也有缺點： 優點：不容易導致內存洩漏。（簡單了。） 缺點：效率問題，包括駕馭感比較差。 飛機航行： 如果是C語言表示程序員是飛機駕駛員。 如果是Java語言表示程序員是飛機上的乘客。 Java語言底層是C++，所以JVM是用C++語言寫好的一個虛擬的電腦。 JVM在哪裡？安裝了JDK之後，JVM就代表安裝好了。 內存是什麼？ 對於計算機來說：最主要的幾個部件是什麼？ CPU：

每日集成開發者社區精品內容，你錯過的乾貨補給站 每日精選博文推薦 阿里雲科學家丁險峰：萬物互聯的價值在哪裡？ 踏入5G時代，物聯網即將飛速發展，並構建一個全新的數字孿生世界。我國目前正在經歷製造業的轉型，工業物聯網是物聯網技術未來主要的發展方向之一。那麼，物聯網領域正在誕生哪些前沿技術？5G、IPV6、區塊鏈、時空信息、數字孿生體等AIoT前沿技術有哪些應用前景？ 對於以上問題，阿里雲首席智聯網科學家、感知與認知專家丁險峰與大家進行了分享和解答。丁險峰擁有20年的物聯網與人工智能領域的經驗，以下是他對工業物聯網平臺的理解，及相關技術的分享。>>戳我前往瞭解全文 從“嵌入式”到“物聯網”有哪些變化？ 經過幾十年發展，嵌入式技術已經用在了我們生活中的方方面面，但是嵌入式始終都帶有小眾，專業性強的屬性，讓很多非嵌入式領域的同學望而卻步。近十幾年的發展，物聯網覆蓋了越來越多領域，包括了家居，商業，工業，農業等領域，不僅吸引了原來嵌入式領域的同學，同時吸引了非常多非嵌入式領域的同學進入物聯網領域。本文將聚焦在技術，人，操作系統和商業模式這四個方面，詳細說明嵌入式到物聯網的轉變及背後的一些思考。>>點擊瞭解全文 物聯網Wi-Fi配網方式，你知道幾種？ 什麼是配網？有哪些配網方式？物聯網配網技術為何魚龍混雜，互不相通？本文將從原理、流程詳細介紹一鍵配網、設備熱點配網、手機熱點配網、藍牙配網、路由器配網和零配等6種配網方式，總結對比各配網方式的特點，並分享對配網技術未來發展方向的看法。>>點擊閱讀全文 物聯網海量時序數據存儲有哪些挑戰？ 隨著 IoT 技術的快速發展，物聯網設備產生的數據呈爆炸式增長，數據的總量（Volume）、數據類型越來越多（Variety）、訪問速度要求越來越快（Velocity）、對數據價值（Value）的挖掘越來越重視。物聯網產生的數據通常都具備時間序列特徵，時序數據庫是當前針對物聯網 IoT、工業互聯網 IIoT、應用性能監控 APM 場景等垂直領域定製的數據庫解決方案，本文主要分析物聯網場景海量時序數據存儲與處理的關鍵技術挑戰及解決方案。>>點擊閱讀全文 每日精選電子書推薦 《阿里雲AIoT造物祕籍》 萬物智聯的時代，智能家居物聯網設備越來越受歡迎、醫療保健行業的大幅增長、人工智能和物聯網的結合增強，開發者如何才能快速入門阿里雲AIoT設備端接入？阿里雲智能AIoT多行業場景落地有哪些實戰？設備端如何與阿里雲物聯網設備打通？阿里物聯網小程序的構架有哪些注意事項？樹莓派的新玩法，10年物聯網一線行業實戰的造物祕籍，帶你瞭解雲端一體化。

簡介 Merkle–Damgård結構簡稱為MD結構，主要用在hash算法中抵禦碰撞攻擊。這個結構是一些優秀的hash算法，比如MD5,SHA-1和SHA-2的基礎。今天給大家講解一下這個MD結構和對他進行的長度延展攻擊。 MD結構 MD結構是Ralph Merkle在1979年的博士論文中描述的。因為Ralph Merkle 和 Ivan Damgård 分別證明了這個結構的合理性，所以這個結構被稱為Merkle–Damgård結構。 接下來，我們看下MD結構是怎麼工作的。 MD結構首先對輸入消息進行填充，讓消息變成固定長度的整數倍（比如512或者1024）。這是因為壓縮算法是不能對任意長度的消息進行處理的，所以在處理之前必須進行填充。 通常來說，我們會使用恆定的數據，比如說0來填充整個消息塊。 舉個例子，假如我們的消息是“HashInput”，壓縮塊的大小是8字節（64位），那麼我們的消息將會被分成兩個塊，後面一個塊使用0來填充，將會得到：“HashInpu t0000000”。 但是這樣做往往是不夠的，因為通常對於壓縮函數來說，會刪除掉最後面的額外的0，所以導致填充和不填充最後計算出來的hash值是一樣的。 為避免這種情況，必須更改填充常量數據的第一位。由於常量填充通常由零組成，因此第一個填充位將強制更改為“ 1”。 也就是“HashInpu t1000000”。