长亭牧云主机管理助手——免费轻量的服务器管理软件初体验

优点

  1. 安装十分简单,新手友好,一行命令搞定
  2. 界面简洁,操作流畅
  3. 无需公网 IP,可以面对复杂 NAT 环境进行救急
  4. 可以统一管理大量主机,无需记住主机秘钥

地址

https://rivers.chaitin.cn/app/collie

安装

安装很简单,只需要输入提供的命令就可以全自动安装了。 image image

使用

资源负载

image 进来默认就是资源负载,可以看到整个界面是非常清爽的,显示了主机的一些基本信息,并且也记录了历史资源数据,可以回溯检查。

系统状态

进程清单

image 进程清单显示的比较简单,一般够用了,需要更详细的信息可以在终端运行 top 命令查看。

网络端口

image 网络端口是一个简单的监控,只有传入端口没有传出端口,需要更详细的可以用 netstat 工具。

系统账号

image 牧云会新建一个名为 collie 的不可登录账户,用来查看有没有异常用户还是挺不错的。

登录历史

image 登录历史可以看到最近几条登录记录,看起来天天都有人在爆破密码,感觉加个筛选功能会不会好点。

Docker

容器

image Docker 里已经实现了基本功能,不过没法运行其他更丰富的 Docker 命令,希望早日能把 Docker Desktop 的功能都加上。

镜像

image 没法拉取新镜像,只能删除。

在线终端

image image 在线终端是它的重点,有多种终端配色可选,可以配置默认登录账号,基本支持终端的所有功能,用来运维很方便。而且它的在线终端还可以多人共享,这一点没在其他同类软件平台上见过。

文件管理

image 部分文件支持在线预览和编辑,有些文件没有代码高亮,这里的配色无法调整,用来临时改下脚本还是可以的。

系统设置

image 配置默认页面,主机离线通知,还算比较实用的功能。

不足

  1. 这主打的是一款轻量化的应用,所以功能不是很多,不过更多功能已经在研发中了。
  2. 缺少卸载方式的介绍,卸载需要执行 /opt/collie/uninstall,新建的 collie 用户并不会自动删除,需要手动执行 userdel -f -r collie 命令。
  3. 不支持 Docker 和 WSL 内安装,提示 ERROR: current os not support。
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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