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技术博客分享

深入理解-LVS-DR-模式与-Keepalived-高可用集群

在当今高并发互联网应用中,单台服务器往往难以应对巨大的流量压力,且存在单点故障风险。负载均衡技术通过将流量分发到多台服务器,能够有效提升系统处理能力和服务可靠性。LVS(Linux Virtual Server)作为内核级四层负载均衡器,以其卓越性能成为构建大型集群的首选。其中的DR(Direct Routing)模式通过让真实服务器直接响应客户端请求,避免了负载均衡器成为瓶颈,是实现高性能负载均衡的理想方案。

ARM-Cortex-M-中的-I-CODE-总线D-CODE-总线和系统总线

这篇文章介绍了ARM Cortex-M处理器中的三种主要总线架构:I-CODE总线、D-CODE总线和系统总线。I-CODE总线专用于从Flash存储器中获取指令,确保指令流的连续性;D-CODE总线用于数据访问和调试操作,主要处理Flash中的常量读取;系统总线则负责所有其他内存和I/O操作,包括SRAM访问和外设控制。这种多总线并行架构提高了处理器的整体性能,实现了指令获取、数据访问和系统操作的同时进行,确保了实时性和能效。文章通过厨房类比形象地解释了三种总线的分工协作关系。

基于国产Linux的机房终端安全重构方案

技术的发展不应停留在"修补漏洞"的层面,而应推动系统本身的进化。当我们在Windows平台上不断加固BIOS、封锁注册表、监控进程时,本质上是在与层出不穷的绕过手段进行一场永无止境的猫鼠游戏。而Linux的引入,则是一次降维打击式的变革——它不依赖复杂的外围防护,而是通过权限模型、文件系统设计和开源生态,从根本上压缩攻击空间。特别是统信UOS与深度Deepin这类国产系统的成熟,使得这一转型不再停留于理想,而是具备了现实可行性。

使用Docker和虚拟IP在一台服务器上灵活部署多个Neo4j实例

本文介绍了一种使用Docker和虚拟IP技术在一台服务器上部署多个Neo4j实例的灵活方案。该方案通过虚拟IP地址区分实例,所有实例使用相同标准端口(7474/7687),实现按需启动管理。文章详细展示了环境准备、虚拟IP配置、项目结构创建、环境变量设置和Docker Compose配置的全过程,并提供了管理脚本用于实例控制。该方案具有端口一致性、IP隔离、灵活启动等优势,特别适用于开发测试、多租户环境等场景。

React学习教程,从入门到精通,React-组件核心语法知识点详解类组件体系19

本文详细介绍了React类组件的核心语法,包括函数组件和类组件的定义方式、props和state的区别与使用、render()方法的要求,以及有状态组件和无状态组件的适用场景。文章通过多个代码示例展示了如何正确初始化state、使用setState()更新状态、处理props传递数据等关键概念,并提供了状态管理的实践建议,如状态提升原则和合理使用state的判断标准。最后通过登录表单案例演示了在实际开发中如何合理组织组件状态。

MySQL从零开始学习MySQL基础与安装指南

本文介绍了MySQL数据库的安装与配置方法,主要包含以下内容:首先对比了主流数据库的特性,说明MySQL适合电商、论坛等场景;然后详细讲解在Ubuntu系统下安装MySQL 8.0的步骤,包括添加APT仓库、安装服务等核心操作;接着重点说明安全初始化配置的重要性,并演示了设置root密码等关键步骤;最后提供了免密登录的应急方案,用于密码重置等特殊情况。全文通过具体命令和图示,帮助读者完成从零搭建MySQL环境的全过程。

大语言模型推荐系统攻击研究整合报告

LLM推荐系统安全研究揭示了文本攻击、投毒、偏见和隐私等多维威胁。尽管教育场景(如做题推荐)存在“题目文本不可改”的约束,但攻击者可转向元数据、用户行为等层面实施攻击。相应防御策略(如重写检测、LLM校准、偏见审计)可迁移至教育系统,提升精准学的安全性和公平性。当前工业界仍以传统推荐模型为主,LLM主要起辅助作用,但其安全风险仍需高度重视。未来研究应聚焦于轻量级防御、多模态安全及隐私保护,以构建更可靠的LLM增强推荐系统。

C语言-判断语句

语句类型用途优点if简单的单条件判断结构简单,适用于所有条件、if…else二选一的分支逻辑清晰,处理真假两种情况\多条件分支判断可以处理复杂的多个并列或递进条件switch基于单个表达式的多个固定值进行分支结构清晰,效率高(通常使用跳转表)三元运算符?简单的二选一条件赋值或返回代码简洁,一行完成。

Lua脚本协助Redis分布式锁实现命令的原子性

然而,锁的实现并不仅仅是设置一个键,它还需要设置超时时间来避免死锁,以及在操作结束后释放锁。Lua脚本在这里的作用是将这些操作合成一个原子操作,防止在操作过程中客户端断开连接导致的锁无法释放,或是在多个命令之间被其他客户端干扰。在实现Redis分布式锁的过程中,Lua脚本的使用可以确保命令的原子性,这是因为Redis会将整个Lua脚本执行作为一个不可分割的整体,从而在多客户端环境中保证数据的一致性和安全性。使用脚本保证了在检查锁持有者和释放锁之间不会有其他命令插入,提高了分布式锁的安全性。