今日最佳WAF雷池社区版,tengine问题解决办法

很多第一次使用雷池社区版的朋友会碰到tengine相关的问题

其实官方文档都有记录怎么排除,这里都单独把tengine的排查方法再说一下

请检查防火墙规则, tengine 容器状态和日志

如果站点报错如上,说明tengine容器可能出现问题,需要自行排查一下原因 可能原因:站点配置错误、雷池机器本地环境有问题等原因 排查方法: 1.使用docker ps,查看tengine容器的状态,确认是否healthy

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2.使用docker logs -f safeline-tengine 查看tengine容器日志。根据日志内的报错信息自行解决问题

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查看tengine容器日志如果有类似报错:172 22.222.4:1443/ani/open/ 相关错误

检查容器网络问题,因为雷池容器网络使用SUBNET_PREFIX=172.22.222

检测是否有本地防火墙规则或者其他情况导致容器无法正常连接

查看tengine容器日志如果有类似报错:[emerg] invalid IPv6 address in resolver “(fe80::e207:c2ff: feed:6684%ens192]* in /etc/nginx/nginx.conf:132

尝试手动删掉报错中的/etc/resolv.conf里面的那个ipv6

查看tengine容器日志如果有类似报错:Address already in use

可能有端口冲突了,尝试修改报错的端口监听情况

# 大招。紧急恢复 tengine

问题表现:重启或升级后编辑任何站点配置都报错,后台 tengine 一直在重启。

可能原因是 tengine 配置在当前设备环境上不合法,导致 tengine 无法以原配置启动。 例如重启过程中网站端口被其他进程所占用、网站 dns 配置异常导致解析不到 IP 等。

解决方案:可以通过查看 tengine 容器的日志,排查问题,也可以使用安装目录下的 reset_tengine.sh 脚本重置 tengine 容器配置。

# 执行时间根据网站数量和配置情况而定, 请耐心等待
cd /data/safeline && bash reset_tengine.sh

执行成功后会有如下输出,此时可以尝试重新编辑/删除站点配置,观察是否正常。

[SafeLine] 是否重新生成 tengine 的所有配置 (Y/n)

重新生成 tengine 配置完成

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再次去点击站点并且保存一次就可以

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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