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Java小工匠聊密码学】--对称加密--概述

1、什么是对称加密 对称加密算法是应用较早的加密算法,技术成熟。在对称加密算法中,数据发信方将明文“原始数据”和“加密密钥“一起经过特殊加密算法处理后,使其变成复杂的加密密文发送出去。收信方收到密文后,若想解读原文,则需要使用加密用过的密钥及相同算法的逆算法对密文进行解密,才能使其恢复成可读明文。在对称加密算法中,使用的密钥只有一个,发收信双方都使用这个密钥对数据进行加密和解密,这就要求解密方事先必须知道加密密钥。 image.png 2、对称密码特点 (1)加密密钥与解密密钥相同,加密算法与解密算法互逆 (2)算法公开、计算量小、加密速度快、加密效率高。 (3)双方使用相同的密钥,安全性得不到保障。 3、对称密码工作模式 (1)ECB:电子密码本 最基本的加密模式,也就是通常理解的加密,相同的明文将永远加密成相同的密文,无初始向量,容易受到密码本重放攻击,一般情况下很少用。 (2)CBC:密码连接 明文被加密前要与前面的密文进行异或运算后再加密,因此只要选择不同的初始向量,相同的密文加密后会形成不同的密文,这是目前应用最广泛的模式。CBC加密后的密文是上下文相关的,但明文的错误不会传递到后续分组,但如果一个分组丢失,后面的分组将全部作废(同步错误)。 (3)CFB:密文反馈 类似于自同步序列密码,分组加密后,按8位分组将密文和明文进行移位异或后得到输出同时反馈回移位寄存器,优点最小可以按字节进行加解密,也可以是n位的,CFB也是上下文相关的,CFB模式下,明文的一个错误会影响后面的密文(错误扩散)。 (4)OFB:输出反馈 将分组密码作为同步序列密码运行,和CFB相似,不过OFB用的是前一个n位密文输出分组反馈回移位寄存器,OFB没有错误扩散问题。 (5) CTR : 计数器 计算器模式不常见,在CTR模式中, 有一个自增的算子,这个算子用密钥加密之后的输出和明文异或的结果得到密文,相当于一次一密。这种加密方式简单快速,安全可靠,而且可以并行加密,但是在计算器不能维持很长的情况下,密钥只能使用一次。 image.png 4、对称密码填充方式 (1) NoPadding (2) PKCS5Padding (3) ISO 10126 5、常用对称加密算法 (1)DES(Data Encryption Standard):数据加密标准,速度较快,适用于加密大量数据的场合; (2)3DES(Triple DES):是基于DES,对一块数据用三个不同的密钥进行三次加密,强度更高; (3)AES(Advanced Encryption Standard):高级加密标准,是下一代的加密算法标准,速度快,安全级别高,目前 AES 标准的一个实现是 Rijndael 算法; 如果读完觉得有收获的话,欢迎点赞、关注、加公众号【小工匠技术圈】 个人公众号,欢迎关注,查阅更多精彩历史! image

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Java小工匠聊密码学】--消息摘要--概述

1、消息摘要概述 数据摘要算法是密码学算法中非常重要的一个分支,它通过对所有数据提取指纹信息以实现数据签名、数据完整性校验等功能,由于其不可逆性,有时候会被用做敏感信息的加密。 2、消息摘要算法特点 2.1 变成输入、定长输出 无论输入的消息有多长,计算出来的消息摘要的长度总是固定的。例如应用MD5算法摘要的消息有128个比特位,用SHA-1算法摘要的消息最终有160比特位的输出。 2.2 输入不同、摘要不同,输入相同、摘要相同 只要输入的消息不同,对其进行摘要以后产生的摘要消息也必不相同;但相同的输入必会产生相同的输出。这正是好的消息摘要算法所具有的性质:输入改变了,输出也就改变了;两条相似的消息的摘要确不相近,甚至会大相径庭。从理论上来说,不管使用什么样的摘要算法,必然存在2个不同的消息,对应同样的摘要。因为输入是一个无穷集合,而输出是一个有限集合,所以从数学上来说,必然存在多对一的关系。但是实际上,很难或者说根本不可能人为的造出具有同样摘要的2个不同消息。 2.3 单向、不可逆、散列值不同、原始值不同 消息摘要是单向、不可逆的。只能进行正向的信息摘要,而无法从摘要中恢复出任何的原始消息,甚至根本就找不到任何与原信息相关的信息。当然,可以采用强力攻击的方法,即尝试每一个可能的信息,计算其摘要,看看是否与已有的摘要相同,如果这样做,最终肯定会恢复出摘要的消息。但实际上,要得到的信息可能是无穷个消息之一,所以这种强力攻击几乎是无效的。 2.4 “碰撞” 难找到 好的摘要算法,没有人能从中找到“碰撞”,虽然“碰撞”是肯定存在的。即无法找到两条不同消息,但是它们的摘要相同。 3、消息摘要的分类 (1)MD(Message Digest) 消息摘要算法 (2)SHA(Secure Hash Algorithm) 安全散列算法 (3)MAC(Message Authentication Code) 消息认证码算法 4、消息摘要用途 一般地,把对一个信息的摘要称为该消息的指纹或数字签名,信息摘要算法的主要用途是信息完整性校验. 5. 散列算法破解 (1) 算法破解 已知数据A和消息的散列值,找到另外一个数据B和A的散列值相同。例如2005年2月,王小云破解SHA-1 算法。 算法破解 (2) 假破解 根据数据库查询散列值,查询数据对应的明文。数据树数据越多破解的概率越大,例如密码使用md5加密,因为密码长度一般都是1-8位的,所以数据库可以穷举这些值,提供逆向查询。 如果读完觉得有收获的话,欢迎点赞、关注、加公众号【小工匠技术圈】 个人公众号,欢迎关注,查阅更多精彩历史! image

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Java并发编程笔记之LongAdder和LongAccumulator源码探究

一.LongAdder原理 LongAdder类是JDK1.8新增的一个原子性操作类。AtomicLong通过CAS算法提供了非阻塞的原子性操作,相比受用阻塞算法的同步器来说性能已经很好了,但是JDK开发组并不满足于此,因为非常搞并发的请求下AtomicLong的性能是不能让人接受的。 如下AtomicLong 的incrementAndGet的代码,虽然AtomicLong使用CAS算法,但是CAS失败后还是通过无限循环的自旋锁不多的尝试,这就是高并发下CAS性能低下的原因所在。源码如下: public final long incrementAndGet() { for (;;) { long current = get(); long next = current + 1; if (compareAndSet(current, next)) return next; } } 在高并发下N多线程同时去操作一个变量会造成大量线程CAS失败,然后处于自旋状态,这样导致大大浪费CPU资源,降低了并发性。 既然AtomicLong性能问题是由于过多线程同时去竞争同一个变量的更新而降低的,那么如果把一个变量分解为多个变量,让同样多的线程去竞争多个资源,那么性能问题不久迎刃而解了吗? 没错,因此,JDK8 提供的LongAdder就是这个思路。下面通过图形来标示两者的不同,如下图: 如上图 AtomicLong 是多个线程同时竞争同一个变量情景。 如上图所示,LongAdder则是内部维护多个Cell变量,每个Cell里面有一个初始值为0的long型变量,在同等并发量的情况下,争夺单个变量的线程会减少,这是变相的减少了争夺共享资源的并发量,另外多个线程在争夺同一个原子变量时候, 如果失败并不是自旋CAS重试,而是尝试获取其他原子变量的锁,最后当获取当前值时候是把所有变量的值累加后再加上base的值返回的。 LongAdder维护了要给延迟初始化的原子性更新数组和一个基值变量base数组的大小保持是2的N次方大小,数组表的下标使用每个线程的hashcode值的掩码表示,数组里面的变量实体是Cell类型。 Cell 类型是Atomic的一个改进,用来减少缓存的争用,对于大多数原子操作字节填充是浪费的,因为原子操作都是无规律的分散在内存中进行的,多个原子性操作彼此之间是没有接触的,但是原子性数组元素彼此相邻存放将能经常共享缓存行,也就是伪共享。所以这在性能上是一个提升。 另外由于Cells占用内存是相对比较大的,所以一开始并不创建,而是在需要时候再创建,也就是惰性加载,当一开始没有空间时候,所有的更新都是操作base变量。 接下来进行LongAdder代码简单分析 这里我只是简单的介绍一下代码的实现,详细实现,大家可以翻看代码去研究。为了降低高并发下多线程对一个变量CAS争夺失败后大量线程会自旋而造成降低并发性能问题,LongAdder内部通过根据并发请求量来维护多个Cell元素(一个动态的Cell数组)来分担对单个变量进行争夺资源。 首先我们先看LongAdder的构造类图,如下图: 可以看到LongAdder继承自Striped64类,Striped64内部维护着三个变量,LongAdder的真实值其实就是base的值与Cell数组里面所有Cell元素值的累加,base是个基础值,默认是0,cellBusy用来实现自旋锁,当创建Cell元素或者扩容Cell数组时候用来进行线程间的同步。 接下来进去源码如看Cell的构造,源码如下: @sun.misc.Contended static final class Cell { volatile long value; Cell(long x) { value = x; } final boolean cas(long cmp, long val) { return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val); } // Unsafe 技术 private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE; private static final long valueOffset; static { try { UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe(); Class<?> ak = Cell.class; valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset (ak.getDeclaredField("value")); } catch (Exception e) { throw new Error(e); } } } 正如上面的代码可以知道Cell的构造很简单,内部维护一个声明volatile的变量,这里声明为volatile是因为线程操作value变量时候没有使用锁,为了保证变量的内存可见性这里只有声明为volatile。另外这里就是先前文件所说的使用Unsafe类的方法来设置value的值 接下来进入LongAdder的源码里面去看几个重要的方法,如下: 1.long sum() 方法:返回当前的值,内部操作是累加所有 Cell 内部的 value 的值后累加 base,如下代码,由于计算总和时候没有对 Cell 数组进行加锁,所以在累加过程中可能有其它线程对 Cell 中的值进行了修改,也有可能数组进行了扩容,所以 sum 返回的值并不是非常精确的, 返回值并不是一个调用 sum 方法时候的一个原子快照值。 源码如下: public long sum() { Cell[] as = cells; Cell a; long sum = base; if (as != null) { for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) sum += a.value; } } return sum; } 2.void reset() 方法:重置操作,如下代码把 base 置为 0,如果 Cell 数组有元素,则元素值重置为 0。源码如下: public void reset() { Cell[] as = cells; Cell a; base = 0L; if (as != null) { for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) a.value = 0L; } } } 3.long sumThenReset() 方法:是sum 的改造版本,如下代码,在计算 sum 累加对应的 cell 值后,把当前 cell 的值重置为 0,base 重置为 0。 当多线程调用该方法时候会有问题,比如考虑第一个调用线程会清空 Cell 的值,后一个线程调用时候累加时候累加的都是 0 值。 源码如下: public long sumThenReset() { Cell[] as = cells; Cell a; long sum = base; base = 0L; if (as != null) { for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) { sum += a.value; a.value = 0L; } } } return sum; } 4.long longValue() 等价于 sum(),源码如下: public long longValue() { return this.sum(); } 5.void add(long x) 累加增量 x 到原子变量,这个过程是原子性的。源码如下: public void add(long x) { Cell[] as; long b, v; int m; Cell a; if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {//(1) boolean uncontended = true; if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||//(2) (a = as[getProbe() & m]) == null ||//(3) !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))//(4) longAccumulate(x, null, uncontended);//(5) } } final boolean casBase(long cmp, long val) { return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val); } 可以看到上面代码,当第一个线程A执行add时候,代码(1)会执行casBase方法,通过CAS设置base为 X, 如果成功则直接返回,这时候base的值为1。 假如多个线程同时执行add时候,同时执行到casBase则只有一个线程A成功返回,其他线程由于CAS失败执行代码(2),代码(2)是获取cells数组的长度,如果数组长度为0,则执行代码(5),否则cells长度不为0,说明cells数组有元素则执行代码(3), 代码(3)首先计算当前线程在数组中下标,然后获取当前线程对应的cell值,如果获取到则执行(4)进行CAS操作,CAS失败则执行代码(5)。 代码(5)里面是具体进行数组扩充和初始化,这个代码比较复杂,这里就不讲解了,有兴趣的可以进去看看。 二.LongAccumulator类源码分析 LongAdder类是LongAccumulator的一个特例,LongAccumulator提供了比LongAdder更强大的功能,如下构造函数,其中accumulatorFunction是一个双目运算器接口,根据输入的两个参数返回一个计算值,identity则是LongAccumulator累加器的初始值。 public LongAccumulator(LongBinaryOperator accumulatorFunction,long identity) { this.function = accumulatorFunction; base = this.identity = identity; } public interface LongBinaryOperator { //根据两个参数计算返回一个值 long applyAsLong(long left, long right); } 上面提到LongAdder 其实就是LongAccumulator 的一个特例,调用LongAdder 相当使用下面的方式调用 LongAccumulator。 LongAdder adder = new LongAdder(); LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator(new LongBinaryOperator() { @Override public long applyAsLong(long left, long right) { return left + right; } }, 0); LongAccumulator相比LongAdder 可以提供累加器初始非0值,后者只能默认为0,另外前者还可以指定累加规则,比如不是累加而相乘,只需要构造LongAccumulator 时候传入自定义双目运算器即可,后者则内置累加规则。 从下面代码知道LongAccumulator相比于LongAdde的不同在于casBase的时候,后者传递的是b+x,而前者则是调用了r=function.applyAsLong(b=base.x)来计算。 LongAdder类的add源码如下: public void add(long x) { Cell[] as; long b, v; int m; Cell a; if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) { boolean uncontended = true; if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || (a = as[getProbe() & m]) == null || !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))) longAccumulate(x, null, uncontended); } } LongAccumulator的accumulate方法的源码如下: public void accumulate(long x) { Cell[] as; long b, v, r; int m; Cell a; if ((as = cells) != null || (r = function.applyAsLong(b = base, x)) != b && !casBase(b, r)) { boolean uncontended = true; if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || (a = as[getProbe() & m]) == null || !(uncontended = (r = function.applyAsLong(v = a.value, x)) == v || a.cas(v, r))) longAccumulate(x, function, uncontended); } } 另外LongAccumulator调用longAccumulate时候传递的是function,而LongAdder是null,从下面代码可以知道当fn为null,时候就是使用v+x 加法运算,这时候就等价于LongAdder,fn不为null的时候则使用传递的fn函数计算,如果fn为加法则等价于LongAdder; else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :fn.applyAsLong(v, x)))) // Fall back on using basebreak;

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Java获取Window和Linux系统的项目ClassPath路径

不啰嗦,直接复制工具类 /** * 在windows和linux系统下均可正常使用 * Create by yster@foxmail.com 2018/6/6/006 14:51 */ public class ProjectPath { //获取项目的根路径 public final static String classPath; static { //获取的是classpath路径,适用于读取resources下资源 classPath = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResource("").getPath(); } /** * 项目根目录 */ public static String getRootPath() { return RootPath(""); } /** * 自定义追加路径 */ public static String getRootPath(String u_path) { return RootPath("/" + u_path); } /** * 私有处理方法 */ private static String RootPath(String u_path) { String rootPath = ""; //windows下 if ("\\".equals(File.separator)) { //System.out.println(classPath); rootPath = classPath + u_path; rootPath = rootPath.replaceAll("/", "\\\\"); if (rootPath.substring(0, 1).equals("\\")) { rootPath = rootPath.substring(1); } } //linux下 if ("/".equals(File.separator)) { //System.out.println(classPath); rootPath = classPath + u_path; rootPath = rootPath.replaceAll("\\\\", "/"); } return rootPath; } //更多扩展方法任你发挥 } 使用方法 //自定义追加路径并格式化 System.out.println(ProjectPath.getRootPath("userImg/test.txt")); //获取根目录 System.out.println(ProjectPath.getRootPath()); 注意 在使用System.getProperty("user.dir")时: 如果是在IDE中启动,则获得的路径为D:\xxxx\projectName,包括项目名; 如果是以Jar包方式启动,得到该jar包所在的路径。如project.jar在D:\xxxx下,获得的路径就是D:\xxxx 但是如果是以war包方式启动获得的是:D:\apache-tomcat-9.0.7\bin 所以此方法适合不依赖Tomcat容器(或者内嵌Tomcat如SpringBoot)的项目。

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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