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大前端时代安全性如何做

之前在上家公司的时候做过一些爬虫的工作,也帮助爬虫工程师解决过一些问题。然后我写过一些文章发布到网上,之后有一些人就找我做一些爬虫的外包,内容大概是爬取小红书的用户数据和商品数据,但是我没做。我觉得对于国内的大数据公司没几家是有真正的大数据量,而是通过爬虫工程师团队不断的去各地爬取数据,因此不要以为我们的数据没价值,对于内容型的公司来说,数据是可信竞争力。那么我接下来想说的就是网络和数据的安全性问题。 对于内容型的公司,数据的安全性很重要。对于内容公司来说,数据的重要性不言而喻。比如你一个做在线教育的平台,题目的数据很重要吧,但是被别人通过爬虫技术全部爬走了?如果核心竞争力都被拿走了,那就是凉凉。再比说有个独立开发者想抄袭你的产品,通过抓包和爬虫手段将你核心的数据拿走,然后短期内做个网站和 App,短期内成为你的劲敌。 背景 目前通过 App 中的 网页分析后,我们的数据安全性做的较差,有以下几个点存在问题: 网站的数据通过最早期的前后端分离来实现。稍微学过 Web 前端的工程师都可以通过神器 Chrome 分析网站,进而爬取需要的数据。打开 「Network」就可以看到网站的所有网络...

开源一个千万级多组Raft库 - Dragonboat

向大家介绍Dragonboat,一个开源的Go实现的多组Raft库,项目已Apache2协议下开源。欢迎大家试用,也请大家点star鼓励:https://github.com/lni/dragonboat 通俗的讲,这是一个分布式共识协议库,应用可以用它把数据分布存储于多台机器上,只要过半数的机器在线,数据与服务便可在线。这避免了因个别机器当机或网络故障而造成数据、服务不可用,提高系统可用性。它提供称为Linearizability的强一致特性:多个副本的数据在外部看来更像使用单一副本,不会有仅提供最终一致性的系统常见且难缠的读到旧版数据的问题。 基于Raft协议的共识库已经应用于很多互联网后台系统。接触了很多用户以后,普遍反馈的当前应用障碍是缺乏一个可靠、高性能、且对共识协议本身接近全透明的开箱即用的通用实现。 优势 Dragonboat已经较好的解决所有上述应用障碍: 测试最完备的开源Raft库之一,所有的实现代码、测试工具、测试结果均已开源。 吞吐性能最好的开源Raft库,千万级每秒实现,平均单核即达每秒40万次以上写吞吐。 功能最完备的开源Raft库,不做特殊应用假设限制,安全...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。