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RSS订阅原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台7
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:15:09
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台1
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:14:52
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台2
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:14:49
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台3
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:14:44
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台4
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:14:39
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台5
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:14:34
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台6
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台8
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台9
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台10
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:14:01
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台1
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:13:57
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台12
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:13:53
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台13
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:13:43
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台14
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
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原创 Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台15
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。
2025-01-02 19:13:37
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现2
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:45:04
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现14
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:45:00
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现4
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:55
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现1
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:51
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现3
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:48
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现5
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:43
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现6
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:41
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现7
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:39
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现8
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:37
959
原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现9
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:34
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现10
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:32
621
原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现11
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:30
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现12
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:27
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现13
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
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原创 Spring Data REST 远程代码执行漏洞（CVE-2017-8046）分析与复现15
2009年9月Spring 3.0 RC1发布后，Spring就引入了SpEL（Spring Expression Language）。对于开发者而言，引入新的工具显然是令人兴奋的，但是对于运维人员，也许是噩耗的开始。类比Struts 2框架，会发现绝大部分的安全漏洞都和ognl脱不了干系。尤其是远程命令执行漏洞，占据了多少甲方乙方工程师的夜晚/周末，这导致Struts 2越来越不受待见。因此，我们有理由相信Spring引入SpEL必然增加安全风险。事实上，过去多个Spring CVE都与其相关，如等。
2025-01-01 13:44:22
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进1
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:08:43
570
原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进2
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:07:54
597
原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进3
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:07:38
993
原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进4
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:07:36
655
原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进5
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:07:34
919
原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进6
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:07:31
910
原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进7
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:07:29
597
原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进8
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:07:26
1008
原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进9
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:07:23
661
原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进10
LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用算法。这一算法的核心思想是当缓存数据达到预设上限后，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。链表按照使用顺序存储缓存数据，越早使用的数据越靠近链表尾部，越晚使用的数据越靠近链表头部；映射表通过Key-Value结构，提供高效的查找操作，通过键值可以判断某一数据是否缓存，如果缓存直接获取缓存数据所属的链表节点，进一步获取缓存数据。
2024-12-31 22:07:22
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