未授权访问漏洞 漏洞简介以及危害 开启MongoDB服务时不添加任何参数时,默认是没有权限验证的,登录的用户可以通过默认端口无需 密码对数据库任意操作（增、删、改、查高危动作）而且可以远程访问数据库。 造成未授权访问的根本原因就在于启动 Mongodb 的时候未设置 --auth 也很少会有人会给数据库 添加上账号密码（默认空口令），使用默认空口令这将导致恶意攻击者无需进行账号认证就可以登陆到 添加用户 -MongoDB 自身带有一个HTTP服务和并支持REST接口。在2.6以后这些接口默认是关闭的。mongoDB 默认会使用默认端口监听web服务，一般不需要通过web方式进行远程管理，建议禁用。修改配置文件 或在启动的时候选择 –nohttpinterface 参数 nohttpinterface=false -启动时加入参数--bind_ip 127.0.0 -配置访问控制策略。 -最小化权限运行。 -修改默认端口等。 JBOSS 未授权访问漏洞 漏洞简介以及危害 JBoss是一个基于J2EE的开放源代码应用服务器，代码遵循LGPL许可，可以在任何商业应用中免费 使用；JBoss也是一个管理EJB的容器和服务器，支持EJB 1.1、EJB 2.0和EJB3规范。,默认情况下访问 ht tp://ip:8080/jmx-console

接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager 需要数据库厂商提供 XA 驱动 实现，TransactionManager 则需要事务管理器的厂商实现，传统的事务管理器需要同应用服务器绑 定，因此使用的成本很高。而嵌入式的事务管器可以以 jar 包的形式提供服务，同 Apache ShardingSphere 集成后，可保证分片后跨库事务强一致性。 通常，只有使用了事务管理器厂商所提供的 (事务管理器)，RM (资源管理器) 和 TC (事务协调器)。TC 是一个独立部署的 服务，TM 和 RM 以 jar 包的方式同业务应用一同部署，它们同 TC 建立长连接，在整个事务生命周期内， 保持远程通信。TM 是全局事务的发起方，负责全局事务的开启，提交和回滚。RM 是全局事务的参与者， 负责分支事务的执行结果上报，并且通过 TC 的协调进行分支事务的提交和回滚。 Seata 管理的分布式事务的典型生命周期： TM，RM 和 TC 的模型融入 Apache ShardingSphere 的分布式事务生态中。 在数据库资源上，Seata 通过对接 DataSource 接口，让 JDBC 操作可以同 TC 进行远程通信。同样，Apache ShardingSphere 也是面向 DataSource 接口，对用户配置的数据源进行聚合。因此，将 DataSource 封装为基于 Seata 的 DataSource

并不仅仅是可靠地存储数据 支持高可用性的各个层 数据的冗余访问路径 数据冗余存储 冗余应用服务器 数据路由 4/16/2017 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 6 并不仅仅是可靠地存储数据 支持高可用性的各个层 数据的冗余访问路径 数据冗余存储 冗余应用服务器 数据路由 4/16/2017 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 和/或其附属公司。保留所有权利。 为何进行复制？ •将数据库从“主服务器”复制到“从服务器” – 数据的冗余副本奠定了高可用性的基础 – 通过在复制场中进行分布式查询来扩展 主 从 Web/应用服务器 写入和读取 读取 4/16/2017 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 9 •异步 – MySQL 默认设置 – 并行：主数据库向应 用程序发送确认，在 高级系统和网络管理员 4/16/2017 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 13 并不仅仅是可靠地存储数据 支持高可用性的各个层 数据的冗余访问路径 数据冗余存储 冗余应用服务器 数据路由 4/16/2017 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 14 • MySQL Replication • Shared Storage • Group

数据迁 移的主要设计目标。 8.6.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 8.6.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 8.6. 数据迁移 40 Apache ShardingSphere document 调 试 端 口， 可 以 在 “test/e2e/fixture/src/test/assembly/bin/start.sh“ 文件的 “JAVA_OPTS“ 中找到第 2 个暴露的端口 用于远程调试。 运行测试引擎 配置测试引擎运行环境 通过配置 src/test/resources/env/engine-env.properties 控制测试引擎。 所有的属性值都可以通过 Maven jdbc -Dit.scenarios=${scenario_name_1,scenario_name_2,scenario_name_ n} -Dit.cluster.databases=MySQL 远程 debug Docker 容器中的 Proxy 代码 首先修改要测试模块的配置文件 it‐env.properties，将 function.it.env.type 设置为 docker；设置对应的

数据迁 移的主要设计目标。 8.6.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 8.6.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 8.6. 数据迁移 40 Apache ShardingSphere document 调 试 端 口， 可 以 在 “test/e2e/fixture/src/test/assembly/bin/start.sh“ 文件的 “JAVA_OPTS“ 中找到第 2 个暴露的端口 用于远程调试。 运行测试引擎 配置测试引擎运行环境 通过配置 src/test/resources/env/engine-env.properties 控制测试引擎。 所有的属性值都可以通过 Maven scenario_name_2,scenario_name_ n} -Dit.cluster.databases=MySQL 远程 debug Docker 容器中的 Proxy 代码 远程调试通过镜像启动的 Proxy E2E 测试的 Proxy 镜像默认开启了 3308 端口用于远程调试容器中的实例。 使用 IDEA 等 IDE 工具可以通过如下方式连接并 debug 容器中的 Proxy 代码：

支持（B-tree、Bitmap） 不支持 2016Postgres中国用户大会 推荐应用架构 应用服务器 ECS VPC ApsaraDB for GP 主节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 应用服务器 应用服务器 阿里云服务 阿里云CDP服务 应用服务器 Tableau 应用服务器 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位

数据迁 移的主要设计目标。 8.6.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 8.6.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 8.6. 数据迁移 40 Apache ShardingSphere document 调 试 端 口， 可 以 在 “test/e2e/fixture/src/test/assembly/bin/start.sh“ 文件的 “JAVA_OPTS“ 中找到第 2 个暴露的端口 用于远程调试。 运行测试引擎 配置测试引擎运行环境 通过配置 src/test/resources/env/engine-env.properties 控制测试引擎。 所有的属性值都可以通过 Maven jdbc -Dit.scenarios=${scenario_name_1,scenario_name_2,scenario_name_ n} -Dit.cluster.databases=MySQL 远程 debug Docker 容器中的 Proxy 代码 首先修改要测试模块的配置文件 it‐env.properties，将 function.it.env.type 设置为 docker；设置对应的

数据迁 移的主要设计目标。 3.7.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 3.7.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 3.7. 数据迁移 38 Apache ShardingSphere document Jaeger 采 样 率 参数 c onst：0、1，pro babilistic：0.0 ‐ 1.0，ratelimiting：> 0，自定义 每秒采集数量，remot e：需要自定义配置远程采样率管理 服务地址，JA EGER_SAMPLER_MA NAGER_HOST_PORT 1（const 类 型） SAM‐ PLER_TYPE Zipkin 采 样 率 类型 const、co ngsphere‐integration‐test‐ fixture/src/test/assembly/bin/start.sh“ 文件的 “JAVA_OPTS“ 中找到第 2 个暴露的端口用于远程调 试。 运行测试引擎 配置测试引擎运行环境 通过配置 src/test/resources/env/engine-env.properties 控制测试引擎。 所有的属性值都可以通过 Maven

接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager 需要数据库厂商提供 XA 驱动 实现，TransactionManager 则需要事务管理器的厂商实现，传统的事务管理器需要同应用服务器绑 定，因此使用的成本很高。而嵌入式的事务管器可以通过 jar 形式提供服务，同 Apache ShardingSphere 集成后，可保证分片后跨库事务强一致性。 通常，只有使用了事务管理器厂商所提供的 metrics, APM 等可观测性功能。 使用方法 本地构建 > cd shardingsphere/shardingsphere-agent > mvn clean install 远程下载 (暂未发布) > weget http://xxxxx/shardingsphere-agent.tar.gz > tar -zxvcf shardingsphere-agent.tar.gz TM，RM 和 TC 的模型融入 Apache ShardingSphere 的分布式事务生态中。 在数据库资源上，Seata 通过对接 DataSource 接口，让 JDBC 操作可以同 TC 进行远程通信。同样，Apache ShardingSphere 也是面向 DataSource 接口，对用户配置的数据源进行聚合。因此，将 DataSource 封装为基于 Seata 的 DataSource

接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager 需要数据库厂商提供 XA 驱动 实现，TransactionManager 则需要事务管理器的厂商实现，传统的事务管理器需要同应用服务器绑 定，因此使用的成本很高。而嵌入式的事务管器可以通过 jar 形式提供服务，同 Apache ShardingSphere 集成后，可保证分片后跨库事务强一致性。 通常，只有使用了事务管理器厂商所提供的 Jaeger 采 样 率 参数 c onst：0、1，pro babilistic：0.0 ‐ 1.0，ratelimiting：> 0，自定义 每秒采集数量，remot e：需要自定义配置远程采样率管理 服务地址，JA EGER_SAMPLER_MA NAGER_HOST_PORT 1（const 类 型） SAM‐ PLER_TYPE Zipkin 采 样 率 类型 const、co 介绍如何使用可观察性探针和集成第三方应用。 使用探针 如何获取 本地构建 > cd shardingsphere/shardingsphere-agent > mvn clean install 远程下载（暂未发布） > weget http://xxxxx/shardingsphere-agent.tar.gz > tar -zxvcf shardingsphere-agent.tar.gz