Charles抓包postman

本文分享了在Mac电脑上使用Postman和Charles工具的心得。推荐使用Postman的原生应用而非Chrome应用,避免上传文件时的错误。同时,介绍了如何设置Postman通过Charles代理进行网络请求,解决抓包需求。

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我用的mac电脑

postman这个工具大家都用过吧,很强大,深入功能大家自行学习,我目前用这个工具上次文件。需要说明的是,postman有两个程序,一个是chrome应用postman,一个就是mac原生app postman,我用的是原生的,建议大家用原生的,我用Chrome应用postman上传文件报错,而且postman也提示这种形式的postman要抛弃了。

charles也是一个很强大的工具,我主要用来抓包。抓包的基本思想就是charles是一个代理,所有的网络请求都走charles。按照网上的说法,charles安装完以后,chrome需要配置代理后,chrome中的请求才会走charles,可是,我没配置,Chrome中的请求就走了charles,具体原因我也不知。

要想postman请求走charles,那么需要手动在postman设置代理,如下图

我在设置的时候遇到一个问题,设置完报错。是因为我本地IP被别的服务占用了,关闭这个服务就好了。

 

参考

抓包工具Charles的使用心得

Charles抓包https

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

### Flink SQL Gateway 的概述 Flink SQL Gateway 是 Apache Flink 提供的一个 RESTful 接口服务,用于简化基于 SQL 的交互操作。它允许用户通过 HTTP 请求提交 SQL 查询并获取结果,而无需直接与底层的 Flink 集群进行复杂的交互[^1]。 #### 启动方式 Flink SQL Gateway 可以通过 `sql-gateway.sh` 脚本启动,该脚本位于 Flink 安装目录的 `bin/` 文件夹下。支持多种配置选项,例如设置会话超时时间或启用特定的功能模块。一个常见的启动命令如下所示: ```bash ./bin/sql-gateway.sh start -Dsql-gateway.session.idle-timeout=5min ``` 此命令设置了会话空闲超时时间为 5 分钟[^3]。 --- ### 支持的部署模式 Flink SQL Gateway 主要支持两种部署模式:YARN Session 和 YARN Per-Job 模式。 1. **YARN Session Mode**: 在这种模式下,SQL Gateway 将作为长期运行的服务实例化在一个预先分配好的 YARN 应用程序中。这意味着一旦集群初始化完成,后续所有的查询都可以重用相同的资源环境[^1]。 2. **YARN Per-Job Mode**: 对于每一个新的请求或者作业,都会动态创建一个新的独立 YARN 应用程序来执行对应的逻辑处理流程。这种方式适合那些需要高度隔离性和灵活性的任务场景[^1]。 --- ### 基础配置说明 当使用 CLI 工具启动 SQL Gateway 时,可以传递额外参数来自定义行为。比如查看帮助文档可通过以下指令实现: ```bash ./bin/sql-gateway.sh start --help ``` 这将展示所有可用选项及其描述信息[^2]。另外还可以利用 `-D<property=value>` 形式的键值对形式修改默认设定,像上面提到的例子那样调整 session timeout 参数。 --- ### 实际应用案例分析 假设我们希望构建这样一个工作流——从 Kafka 中读取数据源并通过窗口聚合计算每分钟内的平均温度值再写回到另一个主题里去,则整个过程大致分为以下几个部分(伪代码表示): ```sql CREATE TABLE kafka_input ( id STRING, temperature DOUBLE, event_time TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'input-topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092' ); CREATE TABLE kafka_output ( window_start TIMESTAMP(3), avg_temperature DOUBLE ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'output-topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092' ); INSERT INTO kafka_output SELECT TUMBLE_START(event_time, INTERVAL '1' MINUTE), AVG(temperature) FROM kafka_input GROUP BY TUMBLE(event_time, INTERVAL '1' MINUTE); ``` 以上片段展示了如何借助标准 DDL/DML 结构表达复杂业务需求,并最终由 SQL Gateway 执行解析编译优化等一系列动作之后分发到实际物理引擎上去落地实施[^1]。 ---
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