文章标签
实践
-
探索云原生中基于分布式共识的随机数生成：可行性与挑战
在云原生时代，服务的弹性、可伸缩性和安全性变得前所未有的重要。其中，熵（Entropy）作为生成高质量随机数的基石，在加密、密钥生成、会话ID等诸多安全场景中扮演着核心角色。传统上，我们依赖硬件熵源（如CPU的RDRAND指令、专用硬件随...
-
不同编程语言中内存泄漏的表现与防范：C++与Java的比较
引言 内存泄漏是软件开发中常见的问题，尤其是在处理大型复杂项目时，内存泄漏会导致程序占用越来越多的内存，最终可能导致系统崩溃。不同编程语言对内存管理的方式不同，因此内存泄漏的表现和防范方法也有所差异。本文将详细探讨C++和Java中内...
-
利用Xtensa DSP指令集加速音频编解码：实践指南
利用Xtensa DSP指令集加速音频编解码：实践指南 在嵌入式音频处理领域，效率至关重要。Xtensa 处理器凭借其可配置的架构和强大的 DSP 指令集，为音频编解码加速提供了独特的机会。本文将深入探讨如何利用 Xtensa 的 D...
-
大型项目中，如何有效检测和修复内存泄漏？
在大型项目中，内存泄漏问题是一个常见而又棘手的问题。内存泄漏不仅会导致系统性能下降，还可能引发崩溃等严重后果。本文将介绍如何在大型项目中有效检测和修复内存泄漏。 什么是内存泄漏？ 内存泄漏是指程序在运行过程中未能正确释放已不再使用...
-
React应用性能瓶颈定位：高效诊断与优化大型列表渲染
在React应用开发中，尤其当面对数据量庞大的列表页面时，性能瓶颈常常不期而至。用户描述的“感觉有点慢”、“滚动时偶尔会卡顿”是典型的渲染性能问题。这通常不是你的组件渲染逻辑“有毒”，而是没有充分利用React的优化机制，或者未能有效地处...
-
前端组件中的DOM XSS：如何在CI/CD中前置检测与防范
在当今前端工程化和组件化浪潮中，我们享受着开发效率提升的红利，但也面临着日益复杂的新安全挑战。一个看似无害的第三方UI组件，在与业务数据结合后，若不当使用了 dangerouslySetInnerHTML 等操作，极有可能引入DOM XS...
-
Kubernetes 资源限制：除了 CPU 内存，还能限制什么？
Kubernetes 除了 CPU 和内存，还能限制哪些资源？ 在 Kubernetes 中，除了 CPU 和内存，你还可以对以下类型的资源进行限制和监控： GPU (图形处理器): 用于机器学习、深度学习、图形渲染等需...
-
产品经理如何提升前端安全？XSS 防御和组件安全
作为产品经理，你肯定希望在产品开发的早期阶段就能尽可能地降低安全风险，特别是涉及到用户生成内容（UGC）时，XSS 攻击的威胁不容忽视。除了代码审查，还有哪些更系统、更自动化的方法来确保前端安全，并尽早发现和规避潜在风险呢？ Q: ...
-
告别“假死”：构建智能鲁棒的服务健康检查机制
在复杂的分布式系统中，服务健康监控是保障系统稳定运行的关键一环。然而，我们常常面临这样的困境：监控系统频繁发出“服务假死”告警，但实际上服务只是短暂的网络抖动或负载高峰，并未真正宕机。这种“狼来了”式的误报不仅消耗了宝贵的人力资源进行无效...
-
Kubernetes：Prometheus + Grafana 监控 Pod 内存并设置资源限制
Kubernetes Pod 内存监控与资源限制最佳实践 在 Kubernetes 环境中，有效监控 Pod 的内存使用情况并设置合理的资源限制至关重要。这可以帮助你优化资源利用率，防止 Pod 因内存不足而被驱逐 (OOMKille...
-
HPA与VPA协同：Kubernetes集群自动弹性伸缩实践
在Kubernetes集群中，保证应用的高可用性和最佳性能至关重要。手动调整Pod副本数和资源限制既繁琐又容易出错。Horizontal Pod Autoscaling (HPA) 和 Vertical Pod Autoscaling (...
-
Prometheus与Grafana：K8s HPA、VPA及Pod资源监控与优化实战
在Kubernetes集群中，高效地管理Pod的资源使用和实现智能的自动扩缩容（HPA - Horizontal Pod Autoscaler, VPA - Vertical Pod Autoscaler）是确保应用性能和控制成本的关键。...
-
边缘节点资源受限？Redis之外的轻量级缓存与消息队列实践
在物联网和边缘计算的浪潮下，我们越来越频繁地遇到需要在资源极其受限的边缘节点上部署服务的情况。这些节点可能只有几十MB内存、单核低功耗CPU，甚至不稳定的网络连接。传统的重量级中间件，如Redis、Kafka，在这种环境下往往显得力不从心...
-
在无硬件TRNG的Cortex-M0上构建安全PRNG：熵源利用与实现方法
在资源受限的Cortex-M0微控制器上，构建一个用于生成加密密钥和初始化向量（IV）的伪随机数生成器（PRNG）是一项常见的安全挑战，尤其是在缺乏硬件真随机数生成器（TRNG）的情况下。虽然软件PRNG无法提供与硬件TRNG同等级别的熵...
-
高安全场景下，当硬件TRNG不可用时，我们有哪些实用的伪随机数生成折中方案？
在金融交易、医疗设备或关键基础设施等对安全性要求极高的场景中，伪随机数（PRNG）的熵源质量直接关系到系统的整体安全。然而，许多嵌入式设备或特定硬件平台因成本、功耗或设计限制，无法集成真随机数发生器（TRNG）。这时，除了纯软件PRNG，...
-
在资源受限的嵌入式设备上，如何高效采集环境熵生成高质量随机数种子？
老王我浸淫嵌入式领域多年，深知在那些“螺蛳壳里做道场”的设备上，哪怕是一个小小的随机数生成，也可能成为安全性和性能的瓶颈。尤其是在缺乏硬件真随机数发生器（TRNG）的MCU上，如何从环境中“榨取”出高质量的熵，并将其混合成一个可靠的随机数...
-
微服务架构：服务发现与负载均衡方案选型深度对比
在微服务架构日益普及的今天，服务间通信的复杂性也随之增加。您目前面临的硬编码IP进行服务间调用，导致任何服务实例的变动都需要人工干预和重启，这无疑是微服务实践中的一大痛点，严重阻碍了系统的弹性伸缩和高可用性。引入一套成熟的服务发现与负载均...
-
电商平台支付系统微服务拆分实践指南：一致性与可靠性保障
电商平台支付系统微服务拆分实践指南 随着电商业务的快速发展，传统的单体支付系统往往难以应对高并发、高可用和快速迭代的需求。将支付系统拆分为微服务架构，可以有效提升系统的可扩展性、灵活性和容错性。本文将探讨电商平台支付系统如何进行微服务...
-
对抗样本攻击下，如何评估模型的鲁棒性？——深度学习模型安全性的实践探索
对抗样本攻击，这个听起来有些科幻的名词，实际上已经成为深度学习模型安全领域一个非常棘手的问题。简单来说，对抗样本就是通过对原始输入数据添加一些微小的、人类难以察觉的扰动，就能让模型产生错误的预测结果。这就好比给你的猫的照片加了一点噪点，你...
-
Kubernetes上RabbitMQ内存与CPU调优：核心参数与实践经验
在Kubernetes环境下调优RabbitMQ的内存和CPU资源，除了磁盘I/O之外，确实有许多关键参数和策略需要我们深入考量。RabbitMQ的核心是基于Erlang/OTP运行时构建的，但其管理插件、Federation插件、Sho...