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RSS订阅原创 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 11:11:25
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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。
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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。
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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。
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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13
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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 20:49:34
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 LruCache在美团DSP系统中的应用演进
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。
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现1
以上是我们在代码开发质量方面做的一些积累和探索。通过对覆盖率生成、解析逻辑的探究，我们揭开了覆盖率检测的神秘面纱。开发阶段的增量代码覆盖率检测，可以帮助开发者聚焦变动代码的逻辑缺陷，从而更好地避免线上问题。iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现 - 美团技术团队日常开发Guava提效工具库核心实用指南梳理_guava string转list-优快云博客从ES的JVM配置起步思考JVM常见参数优化_es jvm配置-优快云博客。
2024-12-30 08:49:04
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现2
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现3
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现4
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现5
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2024-12-30 08:48:55
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现6
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现7
以上是我们在代码开发质量方面做的一些积累和探索。通过对覆盖率生成、解析逻辑的探究，我们揭开了覆盖率检测的神秘面纱。开发阶段的增量代码覆盖率检测，可以帮助开发者聚焦变动代码的逻辑缺陷，从而更好地避免线上问题。iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现 - 美团技术团队日常开发Guava提效工具库核心实用指南梳理_guava string转list-优快云博客从ES的JVM配置起步思考JVM常见参数优化_es jvm配置-优快云博客。
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现8
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现9
以上是我们在代码开发质量方面做的一些积累和探索。通过对覆盖率生成、解析逻辑的探究，我们揭开了覆盖率检测的神秘面纱。开发阶段的增量代码覆盖率检测，可以帮助开发者聚焦变动代码的逻辑缺陷，从而更好地避免线上问题。iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现 - 美团技术团队日常开发Guava提效工具库核心实用指南梳理_guava string转list-优快云博客从ES的JVM配置起步思考JVM常见参数优化_es jvm配置-优快云博客。
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原创 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现10
以上是我们在代码开发质量方面做的一些积累和探索。通过对覆盖率生成、解析逻辑的探究，我们揭开了覆盖率检测的神秘面纱。开发阶段的增量代码覆盖率检测，可以帮助开发者聚焦变动代码的逻辑缺陷，从而更好地避免线上问题。iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现 - 美团技术团队日常开发Guava提效工具库核心实用指南梳理_guava string转list-优快云博客从ES的JVM配置起步思考JVM常见参数优化_es jvm配置-优快云博客。
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