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使用wireshark做协议分析，自定义协议可以编写Dissector插件进行分析，开始考虑使用c语言编写插件，了解了一下，发觉太麻烦，在效率要求不高的情况下，可以使用lua脚本编写插件：要使用lua脚本，先使wireshark支持lua脚本，编辑init.lua(在wireshark目录下)，找到"disable_lua = true; do return end;"行，在最前面添加"-
一项针对自由职业者的调研显示（N=1,247，2025），67% 的自由职业者每天至少花费 30 分钟在"决定今天做什么"上，而不是真正在做事。它不假设你有充足的前额叶能量来做规划，用户只需要一句话输入——比如"这个月要把三个项目交付完"——Elisi 的 AI 调度器会自动识别任务优先级、预估时间、拆解为可执行的微行动。这也是为什么很多自由职业者换了五六款效率工具，最后还是回到原点——不是工具不
本文介绍了基于OpenResty+Lua的大模型推理服务流量调度方案，解决GPU资源不足时的请求自动降级问题。相比原生Nginx方案，该方案具有毫秒级精准并发统计、零延迟切换、动态路由等优势。核心实现包括：1）封装阿里云Qwen3 API为统一接口；2）通过OpenResty共享内存实现原子级并发计数；3）动态路由逻辑在请求接入时即时判断，超并发请求自动切换至备用服务。该方案已在生产环境落地，支持
先把这篇文章的目标说清楚：看完之后，你应该能判断这件事值不值得做，以及从哪里动手。摘要：大模型应用正从概念验证快速过渡到生产环境，质量保障的重心已从接口连通性转向权限管控、日志可观测与概率性评估。本文结合近期 AI 测试岗 JD 要求，拆解转型必备的能力栈，给出从日志基建、用例生成到 Agent 框架测试的具体练习顺序与避坑指南，帮助测试工程师找到切入新项目的实操路径。目录测试岗位的新变化AI 辅
最近参与了一个基于 LLM 的智能客服 Agent 的回归测试，场面一度非常混乱。这揭示了一个残酷的现实：当测试工程师转向大模型领域时，真正的护城河不是会调 API，而是具备工程化视角下的边界控制与可观测性能力。本文将从一次真实的需求评审冲突切入，拆解从传统自动化测试向 AI 测试转型的关键能力跃迁路径。很多人以为 AI 测试就是让 LLM 自动生成测试用例。这确实是一个提效手段，但我更倾向于将其
1. 需求在各个行业中，产品（模块）往往需要与其他产品进行数据交互，尤其是不同生产商，会采用非标准协议，通过抓包工具抓到报文分析问题时，只能看到二进制字节，不能对这些报文进行详细分析，对问题分析带来较大不便。wireshark支持通过编辑lua脚本实现通信协议的分析。问题说明：1.1. 数据帧在网络中会出现合包、分包。即一个包中可能包含x.y个数据帧，其中x≥1，y≥0，如
slam优化方法简介2D激光slam主要以优化方式分类，可以分为两种，一种是滤波方法，另一种是图优化方法。滤波方法是结合上一时刻的姿态信息和当前时刻的传感器测得的姿态信息进行匹配，通过卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，把传感器的测量误差降低，以期达到更好的测量状态。滤波这类方法在建图范围小，移动机器人运行里程少时，测量的误差会比较小，由于每次累计误差的存在，在大范围下、长距离下，误差仍.
在鸿蒙（HarmonyOS）等原生应用开发中，集成 Lua 脚本引擎是实现业务逻辑热更新（Hot Update）的经典方案。Lua 作为解释型语言，代码在运行时由虚拟机实时解析执行，天然支持“读新代码、替换旧逻辑”的操作。
IoT 开发的薪资普遍比纯软件略低一截，但胜在竞争小、门槛高、越老越吃香。特别是自动售货机、智能零售这个细分方向，懂行的人不多，溢价很明显。
使用 rust 在移动端实现 Lua 脚本的运行
CloudSEK 于 2026 年 7 月 19 日发布的行业专题报告完整梳理当前 15 类具备全域破坏力的新型网络威胁，覆盖勒索软件、钓鱼与定向鱼叉攻击、AI 赋能网络入侵、深度伪造身份欺诈、零日漏洞武器化、供应链攻击、内部人员风险、云安全配置缺陷、物联网僵尸网络、凭证填充、恶意软件即服务、无文件恶意程序、社会工程学攻击、API 接口攻击、量子计算前置窃取五大风险维度，覆盖技术、人员、第三方、基
最近做一个接口对接的功能，但是需要在postman调用时在header中加一个签名才能成功。下面主要演示如何在调用时生成签名。
下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】。
摘要：Postman是一款高效的接口测试工具，支持接口请求发送、脚本保存、响应比对和批量执行。文章介绍了Postman的下载安装方法、常用功能（如新建请求、鉴权设置、文件上传）、导入导出操作以及断言设置。同时补充了GET与POST的区别，以及Cookie、Session、Token的异同点，帮助测试人员更好地进行接口测试和安全管理。
摘要：本文介绍了在Postman中使用token进行接口测试的方法，以jeecgboot项目为例。首先创建测试环境并设置两个接口：登录接口获取token后保存为环境变量，首页接口通过{{token}}引用该变量。关键步骤包括解析登录返回数据、设置环境变量，以及确保所有接口保存在集合中以便有序执行。这种方法解决了token过期问题，实现了接口间的token依赖。文章最后还提供了软件测试学习资源的获取
Redis提供了多种调试Lua脚本的有效方法：1）使用redis.log输出详细日志；2）分步执行EVAL命令测试；3）使用table序列化输出复杂数据；4）添加错误处理机制；5）构建完整调试框架；6）利用外部测试工具。调试时建议启用Redis日志、使用有意义的调试信息、逐步构建脚本，并注意生产环境关闭调试以避免性能影响。这些方法可帮助开发者有效排查Lua脚本中的问题。
原子操作：解决分布式环境下的竞态条件性能优化：减少网络往返，提升吞吐量复杂逻辑封装：实现高级数据结构和算法脚本应保持简单，执行时间控制在50ms内使用SCRIPT LOAD预加载脚本，通过SHA1执行避免在脚本中进行大量计算，聚焦数据操作实现完善的超时控制和重试机制监控脚本执行时间和内存使用情况掌握Lua脚本高级用法，能够帮助Java工程师设计出更高效、更可靠的分布式系统架构，这也是阿里/字节等大
之前还没实际做过接口测试的时候呢，对接口测试这个概念比较渺茫，只能靠百度，查看各种接口实例，然后在工作中也没用上，现在呢是各种各样的接口都丢过来，总算是有了个实际的认识。因为只是接口的功能测试，所以目前是用postman做测试，比较简便，当然这只是接口测试的入门而已，了解的只是冰山一角，后续会努力往接口压力、接口性能、接口自动化方向靠拢。
2. 返回值Lua脚本的最后一个值会作为执行结果返回给客户端。可返回、数值、字符串、表（自动转为Redis多行回复）。3. 脚本编写原则禁止使用全局变量：所有变量需用声明。避免长耗时操作：Lua脚本会阻塞Redis其他请求，需确保高效性。三、常用Lua脚本操作1. 数据操作操作示例代码StringHashSetZSetList2. 条件判断3. 循环操作4. 错误处理四、注意事项场景解决方案
postman中的集合脚本，、全局变量全部都可以导出，然后分享给团队成员，导出后的脚本可以通过newman生成测试报告。另外还可以将浏览器，抓包工具，接口文档(swagger)中的数据包导入到postman中，并且会自动生成一个请求。无需任何修改，就可以直接发送导出。
运行集合测试，可以看到我们结果符合我们的预期，Request1 和 Request3 通过测试，Request2 被跳过，Request4 仍被执行。Done…
通过以上方法，你可以高效地对大量 API 进行批量测试，确保接口质量和稳定性。建议先从简单的 Collection Runner 开始，逐步增加复杂度和自动化程度。[ ] 使用 Collection Runner 测试。[ ] 将相关 API 组织到 Collection。 Collection 和数据。[ ] 配置自动化执行（可选）（全局、集合、环境、局部）[ ] 参数化请求使用变量。[ ]
本文分享了接口测试的入门经验。作者从最初对接口测试的陌生，到实际工作中使用Postman进行功能测试，逐步理解了接口测试的概念。文章介绍了接口的理论知识（API测试重点在数据交换和逻辑关系），并通过POST和GET请求实例详细展示了测试过程。作者还分享了Postman的环境配置方法，并鼓励测试人员向压力测试、性能测试和自动化方向发展。最后提供了软件测试学习资源获取方式，希望能帮助初学者少走弯路。全
只要定义好 API 文档，API 调试、API 数据 Mock、API 自动化测试就可以直接使用，无需再次定义；Apifox 是 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化测试一体化协作平台，定位 Postman + Swagger + Mock + JMeter。团队权限指成员对团队操作的权限，项目权限指成员对项目操作的权限。，就可以看到该成员在该项目内的团队权限和项目权限，并
测试一个已写好的 API 接口需要系统性地验证其功能、性能、安全性及异常处理能力。在 Postman 的。
在最大的pom依赖和ruoyi-admin依赖中加入。接口地址都正确，postman测试也报404。
我整理的一些关于【Lua,Redis,数组】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/bLN8S1新手指南：如何在Redis中使用Lua脚本输出数组在当今的开发行业中，Redis作为一种流行的内存数据存储解决方案，越来越多地被用于实现高效的数据访问。而Lua脚本则是R...
什么时候会用到参数化比如：一个模块要用多组不同数据
Postman是一款功能超级强大的用于发送 HTTP 请求的Chrome插件。做web页面开发和测试的人员应该是无人不晓无人不用！其主要特点特点：创建 + 测试：创建和发送任何的HTTP请求，请求可以保存到历史中再次执行Organize:使用Postman Collections为更有效的测试及集成工作流管理和组织APIsdocument:依据你创建的Clollections自动生成API文档,并
本文针对POST接口的NoSQL注入漏洞，提出通过Nginx代理拦截异常参数的解决方案。核心思路是利用Lua脚本检查POST请求体是否包含"$"特殊字符，存在则返回404。实现时面临两个问题：使用OpenResty可能引入Nginx新版本漏洞，而原生Nginx需额外处理Lua依赖。最终方案是结合OpenResty的Lua模块与最新版原生Nginx(1.28.0)进行编译，既满足
其中，"/usr/local/lib/luarocks/rocks/lua-nginx-module/{version}/"是lua-nginx-module模块的安装路径，根据实际情况进行替换。安装lua-nginx-module模块是为了在Nginx中使用Lua脚本来实现更高级的功能和定制化需求。接下来，我们需要重新编译Nginx，将lua-nginx-module模块添加进去。安装完成后，l
3 更多redis-lua包的使用可以去官网找，给一个比较全的地址方便检索。看了一下目前就这个文章内容比较全，完全够使用。2 使用lua语言连接redis。
Roblox API Instance对象属性，方法以及事件概述
A5IDC本文提供一套可落地的高性能 API 网关解决方案，在 Rocky Linux 8.6 上构建基于 Nginx + Lua 的动态请求处理服务，该服务支持认证、限流、路由、缓存等功能，并通过调优达到高并发能力。文章包含具体产品参数、系统调优方法、代码示例以及性能评估数据。
本文从高可用、性能优化和运维监控三个维度，详细阐述了构建高性能Redis+Lua分布式限流器的关键技术。高可用方面强调Redis集群部署、客户端容错配置和智能降级策略；性能优化重点包括精简Lua脚本、Key分片设计和网络开销控制；运维监控则需关注核心指标监控和动态配置管理。文章提出采用多级防护架构应对高并发场景，并总结了"集群化+原子脚本+智能降级"的核心实施要点，为分布式系统
本文深入探讨Redis分布式锁的实现原理与最佳实践。文章首先分析分布式系统中传统锁机制的局限性，指出Redis分布式锁的优势。随后详细讲解从基本SETNX命令到改进版SET NX EX原子操作的演进过程，强调设置唯一值和过期时间的重要性。重点剖析释放锁时必须使用Lua脚本的原因，以解决竞态条件和误删问题。对Redlock算法进行客观评价，指出其潜在缺陷。最后提供最佳实践建议，包括合理设置过期时间、
选择 OpenResty 集成方式：相比单独安装 Nginx 添加 Lua 模块，OpenResty 提供完整生态，减少兼容性问题。Lua 层逻辑尽可能精简：复杂计算应由后端承担，或使用缓存。系统级调优必不可少：Nginx 性能取决于内核参数与事件循环调优。定期安全审计与监控：结合 Prometheus/Nginx 状态页面监控实时负载。A5数据通过本文方案的实现，可以搭建一个既灵活可编程、又具备
本文介绍了一个基于Redis+Lua+Stream的高并发秒杀系统实现方案。系统通过Lua脚本原子性完成库存扣减和资格校验，利用Redis Set防止重复下单，采用Redis Stream作为消息队列实现异步下单。Java调用Lua脚本进行同步资格校验后，通过线程池异步处理订单消息，结合Redisson分布式锁防止并发写库问题，最终由数据库事务保证数据一致性。该系统有效解决了传统秒杀中的超卖、重复
本文介绍了在OpenResty开发中使用VSCode+LuaPanda实现Lua代码断点调试的方法。主要内容包括：安装必要的LuaPanda插件和luasocket库（需特别注意为LuaJIT编译）、配置VSCode调试环境、设置OpenResty的Lua路径、在代码中嵌入调试器启动代码，以及详细的调试操作步骤。文章还提供了常见问题解决方案和生产环境注意事项，帮助开发者高效调试OpenResty项
Swagger是一套开源的API文档生成工具，核心定位是“接口文档自动化+在线调试”，遵循OpenAPI规范（原Swagger规范），可根据代码注解自动生成可视化接口文档，无需手动编写。其本质是通过注解描述接口信息（请求方式、参数、返回值等），再由工具解析注解生成标准化文档，大幅降低前后端对接成本。早期Swagger主要以Swagger2（基于OpenAPI 2规范）为主，适配Spring Boo
本文介绍了基于SpringBoot+Redis+Lua构建高并发秒杀系统的核心实现方案。主要内容包括：1）环境配置，引入Redis、RabbitMQ等依赖并完成基础配置；2）工具类与常量定义，封装Redis操作和系统常量；3）库存预热机制，将商品数据提前加载到Redis；4）Lua脚本实现原子性库存扣减；5）秒杀接口设计；6）异步下单流程；7）限流防护措施。通过这套完整的技术方案，可构建出稳定高效
本文探讨了分布式锁的演进过程，从单体应用转向分布式系统时面临的核心挑战。首先分析了分布式锁的基本原理和要素（可见性、互斥性、高可用等），对比了MySQL、Redis和Zookeeper三种实现方案。重点展示了基于Redis的实现过程：1）基础SETNX方案；2）通过UUID+线程ID解决误删问题；3）使用Lua脚本确保原子操作。最后指出当前方案的不足（锁超时问题）和后续优化方向（Redisson的
本文系统讲解了分布式锁的实现方案，重点分析了Redis+Lua基础方案和Redisson工程级方案。首先指出本地锁在多实例场景的不足，提出分布式锁四大核心要求。详细讲解Redis基础锁的正确写法，强调Lua脚本保证原子性的关键作用。随后介绍Redisson的高级特性：自动续期、可重入和安全性保障。通过对比两种方案的优劣，推荐生产环境首选Redisson。最后指出Redis锁的适用边界，并总结&qu
本文介绍了一种基于Redis和异步处理的秒杀系统优化方案。针对传统同步模式下数据库性能瓶颈问题，采用"Redis+Lua脚本+阻塞队列+独立线程池"的三层架构：1）利用Redis原子性Lua脚本快速完成库存校验；2）通过JVM内存队列实现流量削峰；3）使用独立线程异步处理数据库写入。该方案通过解耦业务校验与数据落库，将QPS提升一个数量级，同时解决了跨线程事务失效等关键技术问题
按小时统计：修改Redis键名为（拼接小时）；按页面统计：新增，将uri加入Redis键名；数据可视化：结合Grafana+Redis，制作访问量仪表盘。✅ 优先选OpenResty：避免手动编译Lua模块的版本兼容坑，开箱即用；✅ 数据持久化：用Redis的incr原子操作，高并发下统计不丢数；✅ 轻量化：基于Nginx+Lua实现，无需额外部署应用，性能拉满。
本文针对秒杀系统中的超卖问题，探讨了四种库存扣减方案。从MySQL直接扣减（存在并发问题）、悲观锁（性能差）到Redis DECR（无法防止负库存），最终采用Redis Lua脚本实现原子操作。Lua脚本将查询和扣减打包执行，既保证原子性又提升性能，QPS达4500且无超卖。通过对比测试验证了Redis Lua方案在性能与正确性上的优势，为高并发场景提供了可靠解决方案。
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