ESAPI

ESAPI是owasp提供的一套API级别的web应用解决方案。https://www.owasp.org/

转自:https://blog.youkuaiyun.com/frog4/article/details/81876462

maven

<dependency>
    <groupId>org.owasp.esapi</groupId>
    <artifactId>esapi</artifactId>
    <version>2.1.0.1</version>
</dependency>

加入配置文件

在工程的资源文件目录下增加配置配置文件ESAPI.properties及validation.properties,文件内容可为空。如果为空则都取默认值。

使用

1、针对xss漏洞

//对用户输入“input”进行HTML编码,防止XSS
input = ESAPI.encoder().encodeForHTML(input);
//根据自己不同的需要可以选用以下方法
//input = ESAPI.encoder().encodeForHTMLAttribute(input);
//input = ESAPI.encoder().encodeForJavaScript(input);
//input = ESAPI.encoder().encodeForCSS(input);
//input = ESAPI.encoder().encodeForURL(input);

//针对富文本进行html编码

2、针对sql注入漏洞

除了支持mysql还支持oracle

String input1="用户输入1";
String input2="用户输入2";

//解决注入问题
input1 = ESAPI.encoder().encodeForSQL(new MySQLCodec(MySQLCodec.Mode.STANDARD),input1);
input2 = ESAPI.encoder().encodeForSQL(new MySQLCodec(MySQLCodec.Mode.STANDARD),input2);

String sqlStr="select name from tableA where id="+input1 +"and date_created ='" + input2+"'";

//执行SQL

 

03-25
<think>好的,用户想了解Elasticsearch API的使用方法或文档。首先,我需要整理一下用户的需求。用户可能刚开始接触Elasticsearch,需要知道如何通过API进行基本的操作,比如索引文档、搜索数据等。根据提供的引用内容,用户已经有一些参考资料,但需要更具体的指导。 接下来,我需要确定用户的使用场景。可能的情况是用户需要将数据导入Elasticsearch,或者进行数据查询和管理。引用中提到了文档API、批量API以及Python中的使用示例,所以用户可能有编程需求,尤其是用Python处理数据的情况。 用户的问题比较广泛,询问API的使用方法和文档,所以应该分步骤介绍常用的API,并给出示例。需要覆盖文档操作(如创建、获取、更新、删除),搜索API,批量操作,以及管理API。同时,结合引用中的例子,比如自动生成ID的索引操作和Python批量处理的例子,可以具体说明这些API的应用。 另外,用户提供的引用中有提到不同API的使用场景和注意事项,比如数据预处理、版本兼容性等,这些也应该在回答中强调,帮助用户避免常见问题。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能遇到的下一步问题,比如性能优化、错误处理、版本差异等。这些相关问题能引导用户进一步深入学习。</think>### Elasticsearch API 使用方法详解 #### 一、文档API基础操作 1. **创建文档** - 自动生成ID(推荐无模式场景): ```bash POST chapter/_doc/ { "user": "tpoint", "post_date": "2018-12-25T14:12:12", "message": "Elasticsearch Tutorial" } ``` 返回结果包含自动生成的`_id`字段[^1] - 手动指定ID(适用于已有唯一标识的数据): ```bash PUT chapter/_doc/1 { "user": "admin", "content": "API操作指南" } ``` 2. **获取文档** ```bash GET chapter/_doc/<document_id> ``` 3. **更新文档** ```bash POST chapter/_update/<document_id> { "doc": { "message": "更新后的教程内容" } } ``` 4. **删除文档** ```bash DELETE chapter/_doc/<document_id> ``` #### 二、搜索API实践 ```bash GET chapter/_search { "query": { "match": { "message": "Tutorial" } }, "sort": [ { "post_date": "desc" } ] } ``` #### 三、批量操作API(Python示例) 引用[2]展示了使用Python批量处理CSV数据的完整流程: ```python from elasticsearch import Elasticsearch, helpers import csv es = Elasticsearch() def generate_data(csv_file): with open(csv_file) as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: yield { "_index": "my_index", "_source": { "title": row['title'], "content": row['content'] } } helpers.bulk(es, generate_data('data.csv')) ``` 该示例实现了: 1. CSV数据解析 2. 文档结构标准化 3. 批量提交(比单条插入效率提升50倍以上) #### 四、管理API要点 1. 索引管理 ```bash PUT /new_index { "settings": { "number_of_shards": 3 } } ``` 2. 集群健康检查 ```bash GET /_cluster/health ``` #### 最佳实践建议 1. 版本控制:使用`?version=1`参数实现乐观锁控制 2. 路由优化:通过`routing`参数提升查询效率 3. 超时设置:建议设置`?timeout=1m`防止长时间阻塞
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