在本节中，我们将解释 server-side request forgery（服务端请求伪造）是什么，并描述一些常见的示例，以及解释如何发现和利用各种 SSRF 漏洞。

目录遍历（也称为文件路径遍历）是一个 web 安全漏洞，此漏洞使攻击者能够读取运行应用程序的服务器上的任意文件。这可能包括应用程序代码和数据、后端系统的凭据以及操作系统相关敏感文件。在某些情况下，攻击者可能能够对服务器上的任意文件进行写入，从而允许他们修改应用程序数据或行为，并最终完全控制服务器。

CORS（跨域资源共享）是一种浏览器机制，它允许对位于当前访问域之外的资源进行受控访问。它扩展并增加了同源策略的灵活性。然而，如果一个网站的 CORS 策略配置和实现不当，它也可能导致基于跨域的攻击。CORS 不是针对跨源攻击（例如跨站请求伪造 CSRF）的保护。

OAuth 2.0 是用于授权的行业标准协议。我们常见的比如第三方登录、授权第三方应用获取保存在其它服务商的个人数据，这种都是 OAuth 2.0 的应用场景。

MySQL 客户端与服务器之间的通信基于特定的 TCP 协议，本文将会详解其中的 Connection 和 Replication 部分，这两个部分分别对应的是客户端与服务器建立连接、完成认证鉴权，以及客户端注册成为一个 slave 并获取 master 的 binlog 日志。

在实际应用中，我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源，也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后，把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源，例如：

ES 分布式搜索的运行机制ES 有两种 search_type 即搜索类型：query_then_fetch （默认）dfs_query_then_fetchquery_then_fetch用户发起搜索，请求到集群中的某个节点。query 会被发送到所有相关的 shard 分片上。每个 shard 分片独立执行 query 搜索文档并进行排序分页等，打分时使用的是分片本身的 Local Term/Document...

ES Search Template所谓 search template 搜索模板其实就是：预先定义好查询语句 DSL 的结构并预留参数搜索的时再传入参数值渲染出完整的 DSL ，最后进行搜索使用搜索模板可以将 DSL 从应用程序中解耦出来，并且可以更加灵活的更改查询语句。例如： {代码...} 构造出来的 DSL 就是： {代码...} 在模板中通过 {{ }} 的方...

请求日志记录哪些数据time_local : 请求的时间remote_addr : 客户端的 IP 地址request_method : 请求方法request_schema : 请求协议，常见的 http 和 httpsrequest_host : 请求的域名request_path : 请求的 path 路径request_query : 请求的 query 参数request_size : 请求的大小referer : 请求来源地址，假设你在 a.com...

ES 会为 query 的每个文档计算一个相关度得分 score ，并默认按照 score 从高到低的顺序返回搜索结果。在很多场景下，我们不仅需要搜索到匹配的结果，还需要能够按照某种方式对搜索结果重新打分排序。例如：

Logstash 入门Logstash 是什么Logstash 就是一个开源的数据流工具，它会做三件事：从数据源拉取数据对数据进行过滤、转换等处理将处理后的数据写入目标地例如：监听某个目录下的日志文件，读取文件内容，处理数据，写入 influxdb 。从 kafka 中消费消息，处理数据，写入 elasticsearch 。为什么要用 Logstash ？方便省事...

又拍图片管家当前服务了千万级用户，管理了百亿级图片。当用户的图库变得越来越庞大时，业务上急切的需要一种方案能够快速定位图像，即直接输入图像，然后根据输入的图像内容来找到图库中的原图及相似图，而以图搜图服务就是为了解决这个问题。

以图搜图系统工程实践 之前写过一篇概述: 以图搜图系统概述 。 以图搜图系统需要解决的主要问题是： 提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像） 特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像） 对应的工程实践，具体为： 卷积神经网络 CNN 提取图像特征 向量搜索引擎 Milvus CNN 使用卷积神经网路 CNN 去提取图像特征...

以图搜图系统概述 以图搜图指的是根据图像内容搜索出相似内容的图像。 构建一个以图搜图系统需要解决两个最关键的问题：首先，提取图像特征；其次，特征数据搜索引擎，即特征数据构建成数据库并提供相似性搜索的功能。 图像特征表示 介绍三种方式。 图像哈希 图像通过一系列的变换和处理最终得到的一组哈希值称之为图像...

GitHub Actions 使你可以直接在你的 GitHub 库中创建自定义的工作流，工作流指的就是自动化的流程，比如构建、测试、打包、发布、部署等等，也就是说你可以直接进行 CI（持续集成）和 CD （持续部署）。

给库加上酷炫的小徽章 & ava、codecov、travis 示例 GitHub 很多开源库都会有几个酷炫的小徽章，比如： 这些是怎么加上去的呢？ Shields.io 首先这些徽章可以直接去 shields.io 网站自动生成。 比如： 就是 version 这一类里的一种图标，选择 npm 一栏填入包名，然后复制成 Markdown 内容，就会得到诸如： {代码...}...

make 是一个历史悠久的构建工具，通过配置 Makefile 文件就可以很方便的使用你自己自定义的各种指令集，且与具体的编程语言无关。例如配置如下的 Makefile :

memcached 本身并不支持集群，为了使用集群，我们可以自己在客户端实现路由分发，将相同的 key 路由到同一台 memcached 上去即可。路由算法有很多，这里我们使用一致性哈希算法。

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连续查询 Continuous Queries（ CQ ）是 InfluxDB 很重要的一项功能，它的作用是在 InfluxDB 数据库内部自动定期的执行查询，然后将查询结果存储到指定的 measurement 里。

InfluxDB 自带有一个监控系统，默认情况下此功能是开启的，每隔 10 秒中采集一次系统数据并把数据写入到 _internal 数据库中，其默认使用名称为 monitor 的 RP（数据保留 7 天），相关配置见配置文件中的：

所有数据先写入到 WAL（ Write Ahead Log ）预写日志文件，并同步到 Cache 缓存中，当 Cache 缓存的数据达到了一定的大小，或者达到一定的时间间隔之后，数据会被写入到 TSM 文件中。

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数据库种类有很多，比如传统的关系型数据库 RDBMS（ 如 MySQL ），NoSQL 数据库（ 如 MongoDB ），Key-Value 类型（ 如 redis ），Wide column 类型（ 如 HBase ）等等等等，当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB（ 如 InfluxDB ）。