简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
最近线上环境出现一起安全事件,就是由于Spring Cloud Gateway集成Actuator导致被攻击,攻击者通过动态添加路由规则,导致系统出现异常。下面将详细介绍这一事件。Spring Cloud Gateway集成Actuator后可以提供更多的监控和管理功能,但也增加了安全风险。在使用过程中,需要注意限制访问权限和动态路由规则的范围,以避免类似的攻击事件发生。
在K8s环境中,由于就绪检查设置不合理的问题,导致出现网关不可用的情况。本文将详细探讨这个问题的原因,并提供一些解决方案,帮助有需要的同学解决类似的问题。注:网关使用 spring-cloud-gateway。
微服务升级导致调用超时异常的分析和方案前几天,在做线上异常日志巡检时,发现通过公司自研的RPC框架调用订单服务出现connect timed out异常,在此记录对该问题的排查和相应的解决思路,作为备忘。前情提要:1、基于自研注册中心的服务发现体系。2、基于自研RPC框架的服务间通信。3、通过阿里云云效流水线将服务部署到K8S平台。4、K8S平台下的 服务升级 是采用 滚动升级逐步替换的策略。5、
清除git仓库中某个文件的提交记录
l2cache 分布式二级缓存组件Gitee 源码地址l2cache 是一个基于 Caffeine、 Redis 、 Spring Cache 实现的满足高并发场景下的分布式二级缓存解决方案。Caffeine :一级缓存 L1,也就是内存缓存,而内存天然支撑高并发的。Redis : 二级缓存 L2,也就是集中式缓存。注意:1、由于大量的缓存读取会导致 L2 的网络成为整个系统的瓶颈,因此 L1 的
ForkJoinPool是Java提供的一种线程池实现,特别适用于处理递归分解的任务。Java 8提供的 Stream并行流采用了 ForkJoinPool 作为默认实现,当我们基于并行流做一些业务操作时,日志的链路追踪往往很容易在这里出现断层的情况。本文将探讨如何基于trace_id实现ForkJoinPool的链路追踪,以提升系统的可追溯性。
实战-l2cache中caffeine.getIfPresent()仅仅获取缓存,但触发了数据加载,导致被设置为NullValue的问题分析