RSA--维纳攻击--代码和题目分析
文章目录
- 维纳攻击原理:
- 维纳攻击脚本
- [羊城杯 2020]RRRRRRRSA 1
- 题目描述:
- 题目分析:
- 收获与体会:
维纳攻击原理:
两位大佬讲得非常清楚(搬运工就是我):https://zhuanlan.zhihu.com/p/400818185
https://www.cnblogs.com/wandervogel/p/16805992.html
看完详细原理后,我们来划重点
维纳攻击脚本
看得懂但写不出,只能搬运了
(注:看脚本前,必须对 ‘连分数’ 和 ‘渐近分数’ 的概念有清晰的认识:连分数 & 渐近分数)
所以说所求的d即为满足条件的渐近分数的分子(现在不理解是分子不要紧,自行推理完之后便可理解)
def transform(x, y): # 使用辗转相处将分数 x/y 转为连分数的形式res = []while y:res.append(x // y)x, y = y, x % yreturn resdef continued_fraction(sub_res):numerator, denominator = 1, 0for i in sub_res[::-1]: # 从sublist的后面往前循环denominator, numerator = numerator, i * numerator + denominatorreturn denominator, numerator # 得到渐进分数的分母和分子,并返回# 求解每个渐进分数
def sub_fraction(x, y):res = transform(x, y)res = list(map(continued_fraction, (res[0:i] for i in range(1, len(res))))) # 将连分数的结果逐一截取以求渐进分数return resdef get_pq(a, b, c): # 由p+q和pq的值通过维达定理来求解p和qpar = gmpy2.isqrt(b * b - 4 * a * c) # 由上述可得,开根号一定是整数,因为有解x1, x2 = (-b + par) // (2 * a), (-b - par) // (2 * a)return x1, x2def wienerAttack(e, n):for (d, k) in sub_fraction(e, n): # 用一个for循环来注意试探e/n的连续函数的渐进分数,直到找到一个满足条件的渐进分数if k == 0: # 可能会出现连分数的第一个为0的情况,排除continueif (e * d - 1) % k != 0: # ed=1 (mod φ(n)) 因此如果找到了d的话,(ed-1)会整除φ(n),也就是存在k使得(e*d-1)//k=φ(n)continuephi = (e * d - 1) // k # 这个结果就是 φ(n)px, qy = get_pq(1, n - phi + 1, n)if px * qy == n:p, q = abs(int(px)), abs(int(qy)) # 可能会得到两个负数,负负得正未尝不会出现d = gmpy2.invert(e, (p - 1) * (q - 1)) # 求ed=1 (mod φ(n))的结果,也就是e关于 φ(n)的乘法逆元dreturn dprint("该方法不适用")c =
n =
e =
d = wienerAttack(e, n)
m=pow(c, d, n)
print(long_to_bytes(m))
-
此处再加一个欧拉函数的计算公式:
-
回到上面那个问题
不理解 d 为什么为分子的可以就用上述 89 / 26 这个例子用笔(即写纸上)进行代码推理,相信我,推理完后一定理解(我就是这样理解过来的)此串代码求解正常的RSA维纳攻击题型可解
但对于转了一点弯的题目便要稍作修改
而懂得修改的前提是你对以上的原理和代码完全理解
不理解就只能做简单的题型
举个栗子
[羊城杯 2020]RRRRRRRSA 1
题目描述:
import hashlib
import sympy
from Crypto.Util.number import *flag = 'GWHT{************}'flag1 = flag[:19].encode() #两截flag
flag2 = flag[19:].encode()
assert(len(flag) == 38)P1 = getPrime(1038)
P2 = sympy.nextprime(P1) #p2>p1
assert(P2 - P1 < 1000)Q1 = getPrime(512)
Q2 = sympy.nextprime(Q1) #q2>q1N1 = P1 * P1 * Q1
N2 = P2 * P2 * Q2E1 = getPrime(1024)
E2 = sympy.nextprime(E1)m1 = bytes_to_long(flag1)
m2 = bytes_to_long(flag2)c1 = pow(m1, E1, N1)
c2 = pow(m2, E2, N2)output = open('secret', 'w')
output.write('N1=' + str(N1) + '\n')
output.write('c1=' + str(c1) + '\n')
output.write('E1=' + str(E1) + '\n')
output.write('N2=' + str(N2) + '\n')
output.write('c2=' + str(c2) + '\n')
output.write('E2=' + str(E2) + '\n')
output.close()N1=60143104944034567859993561862949071559877219267755259679749062284763163484947626697494729046430386559610613113754453726683312513915610558734802079868190554644983911078936369464590301246394586190666760362763580192139772729890492729488892169933099057105842090125200369295070365451134781912223048179092058016446222199742919885472867511334714233086339832790286482634562102936600597781342756061479024744312357407750731307860842457299116947352106025529309727703385914891200109853084742321655388368371397596144557614128458065859276522963419738435137978069417053712567764148183279165963454266011754149684758060746773409666706463583389316772088889398359242197165140562147489286818190852679930372669254697353483887004105934649944725189954685412228899457155711301864163839538810653626724347
c1=55094296873556883585060020895253176070835143350249581136609315815308788255684072804968957510292559743192424646169207794748893753882418256401223641287546922358162629295622258913168323493447075410872354874300793298956869374606043622559405978242734950156459436487837698668489891733875650048466360950142617732135781244969524095348835624828008115829566644654403962285001724209210887446203934276651265377137788183939798543755386888532680013170540716736656670269251318800501517579803401154996881233025210176293554542024052540093890387437964747460765498713092018160196637928204190194154199389276666685436565665236397481709703644555328705818892269499380797044554054118656321389474821224725533693520856047736578402581854165941599254178019515615183102894716647680969742744705218868455450832
E1=125932919717342481428108392434488550259190856475011752106073050593074410065655587870702051419898088541590032209854048032649625269856337901048406066968337289491951404384300466543616578679539808215698754491076340386697518948419895268049696498272031094236309803803729823608854215226233796069683774155739820423103
N2=60143104944034567859993561862949071559877219267755259679749062284763163484947626697494729046430386559610613113754453726683312513915610558734802079868195633647431732875392121458684331843306730889424418620069322578265236351407591029338519809538995249896905137642342435659572917714183543305243715664380787797562011006398730320980994747939791561885622949912698246701769321430325902912003041678774440704056597862093530981040696872522868921139041247362592257285423948870944137019745161211585845927019259709501237550818918272189606436413992759328318871765171844153527424347985462767028135376552302463861324408178183842139330244906606776359050482977256728910278687996106152971028878653123533559760167711270265171441623056873903669918694259043580017081671349232051870716493557434517579121
c2=39328446140156257571484184713861319722905864197556720730852773059147902283123252767651430278357950872626778348596897711320942449693270603776870301102881405303651558719085454281142395652056217241751656631812580544180434349840236919765433122389116860827593711593732385562328255759509355298662361508611531972386995239908513273236239858854586845849686865360780290350287139092143587037396801704351692736985955152935601987758859759421886670907735120137698039900161327397951758852875291442188850946273771733011504922325622240838288097946309825051094566685479503461938502373520983684296658971700922069426788236476575236189040102848418547634290214175167767431475003216056701094275899211419979340802711684989710130215926526387138538819531199810841475218142606691152928236362534181622201347
E2=125932919717342481428108392434488550259190856475011752106073050593074410065655587870702051419898088541590032209854048032649625269856337901048406066968337289491951404384300466543616578679539808215698754491076340386697518948419895268049696498272031094236309803803729823608854215226233796069683774155739820425393
题目分析:
- wiener attack 是依靠连分数进行的攻击方式,适用于非常接近某一值(比如1)时,求一个比例关系(通常是e / N = 1)
- 此题中e比较大,想到维纳攻击,但题中 e / N << 1, 不符合利用条件,但是N1和N2的关系却合适
- 注意:使用维纳攻击进行解题需满足一定的数值条件:
- 解题代码:
import gmpy2
from Crypto.Util.number import *
import sympy
def continuedFra(x, y):"""计算连分数:param x: 分子:param y: 分母:return: 连分数列表"""cf = []while y:cf.append(x // y)x, y = y, x % yreturn cf
def gradualFra(cf):"""计算传入列表最后的渐进分数:param cf: 连分数列表:return: 该列表最后的渐近分数"""numerator = 0 # 分子denominator = 1 # 分母for x in cf[::-1]:# 这里的渐进分数分子分母要分开numerator, denominator = denominator, x * denominator + numeratorreturn numerator, denominator
def solve_pq(a, b, c):"""使用韦达定理解出pq,x^2−(p+q)∗x+pq=0:param a:x^2的系数:param b:x的系数:param c:pq:return:p,q"""par = gmpy2.isqrt(b * b - 4 * a * c)return (-b + par) // (2 * a), (-b - par) // (2 * a)
def getGradualFra(cf):"""计算列表所有的渐近分数:param cf: 连分数列表:return: 该列表所有的渐近分数"""gf = []for i in range(1, len(cf) + 1):gf.append(gradualFra(cf[:i]))return gfdef wienerAttack(e, n):""":param e::param n::return: 私钥d"""cf = continuedFra(e, n)gf = getGradualFra(cf)for q2,q1 in gf: # 不得不说最后要倒一下呀!if q1 == 0: continueif N2 % q2 == 0 and q2 != 1:# 此处也可写成 N1 % q1 == 0 and q1 != 1(所以说要对原理清楚以及清楚求出的到底是哪个参数)return q2N1=60143104944034567859993561862949071559877219267755259679749062284763163484947626697494729046430386559610613113754453726683312513915610558734802079868190554644983911078936369464590301246394586190666760362763580192139772729890492729488892169933099057105842090125200369295070365451134781912223048179092058016446222199742919885472867511334714233086339832790286482634562102936600597781342756061479024744312357407750731307860842457299116947352106025529309727703385914891200109853084742321655388368371397596144557614128458065859276522963419738435137978069417053712567764148183279165963454266011754149684758060746773409666706463583389316772088889398359242197165140562147489286818190852679930372669254697353483887004105934649944725189954685412228899457155711301864163839538810653626724347
c1=55094296873556883585060020895253176070835143350249581136609315815308788255684072804968957510292559743192424646169207794748893753882418256401223641287546922358162629295622258913168323493447075410872354874300793298956869374606043622559405978242734950156459436487837698668489891733875650048466360950142617732135781244969524095348835624828008115829566644654403962285001724209210887446203934276651265377137788183939798543755386888532680013170540716736656670269251318800501517579803401154996881233025210176293554542024052540093890387437964747460765498713092018160196637928204190194154199389276666685436565665236397481709703644555328705818892269499380797044554054118656321389474821224725533693520856047736578402581854165941599254178019515615183102894716647680969742744705218868455450832
E1=125932919717342481428108392434488550259190856475011752106073050593074410065655587870702051419898088541590032209854048032649625269856337901048406066968337289491951404384300466543616578679539808215698754491076340386697518948419895268049696498272031094236309803803729823608854215226233796069683774155739820423103
N2=60143104944034567859993561862949071559877219267755259679749062284763163484947626697494729046430386559610613113754453726683312513915610558734802079868195633647431732875392121458684331843306730889424418620069322578265236351407591029338519809538995249896905137642342435659572917714183543305243715664380787797562011006398730320980994747939791561885622949912698246701769321430325902912003041678774440704056597862093530981040696872522868921139041247362592257285423948870944137019745161211585845927019259709501237550818918272189606436413992759328318871765171844153527424347985462767028135376552302463861324408178183842139330244906606776359050482977256728910278687996106152971028878653123533559760167711270265171441623056873903669918694259043580017081671349232051870716493557434517579121
c2=39328446140156257571484184713861319722905864197556720730852773059147902283123252767651430278357950872626778348596897711320942449693270603776870301102881405303651558719085454281142395652056217241751656631812580544180434349840236919765433122389116860827593711593732385562328255759509355298662361508611531972386995239908513273236239858854586845849686865360780290350287139092143587037396801704351692736985955152935601987758859759421886670907735120137698039900161327397951758852875291442188850946273771733011504922325622240838288097946309825051094566685479503461938502373520983684296658971700922069426788236476575236189040102848418547634290214175167767431475003216056701094275899211419979340802711684989710130215926526387138538819531199810841475218142606691152928236362534181622201347
E2=125932919717342481428108392434488550259190856475011752106073050593074410065655587870702051419898088541590032209854048032649625269856337901048406066968337289491951404384300466543616578679539808215698754491076340386697518948419895268049696498272031094236309803803729823608854215226233796069683774155739820425393
Q2=wienerAttack(N1,N2)
Q1 = sympy.prevprime(Q2)
P1 = gmpy2.iroot(N1 // Q1,2)[0]
P2 = sympy.nextprime(P1)
phi1 = P1 * (P1 - 1) * (Q1 - 1)
phi2 = P2 * (P2 - 1) * (Q2 - 1)
d1 = gmpy2.invert(E1,phi1)
d2 = gmpy2.invert(E2,phi2)
m1 = pow(c1,d1,N1)
m2 = pow(c2,d2,N2)
print(long_to_bytes(m1))
print(long_to_bytes(m2))# b'GWHT{3aadab41754799'
# b'f978669d53e64a3aca}'
收获与体会:
- e 很大时想到维纳攻击
- 任何比例非常接近另外一个已知比例情况下想到维纳攻击
这是第二次学习维纳攻击,第一次就看了个大概过程,但看完第二遍才发现第一次学习时貌似啥也没学到,仅仅只是草草了事,代码也是不求甚解,只求能解当时遇到的题就行。第二遍学习中,看得比较仔细,不懂的也会及时查找资料,比如渐近分数概念,比如不懂为什么d是分子便会借助稿纸推导。
所以说,欠下的债终究是要还的!
所以说,不能只为解题而解题,理解题目背后的原理并且举一反三才是我们的最终目标!
参考:[羊城杯 2020]RRRRRRRSA 题解(wiener attack运用)
相关文章:
RSA--维纳攻击--代码和题目分析
文章目录 维纳攻击原理:维纳攻击脚本[羊城杯 2020]RRRRRRRSA 1题目描述:题目分析: 收获与体会: 维纳攻击原理: 两位大佬讲得非常清楚(搬运工就是我):https://zhuanlan.zhihu.com/p/…...
飞腾ft2000-麒麟V10-SP1安装Docker、运行gitlab容器
目录 一、安装及配置docker 1、卸载docker相关包及删除相关配置文件 2、安装二进制docker 1.下载软件包 2.解压 3.修改镜像加速地址 4.修改profile文件 5.启动docker 6.docker常用命令 二、安装并启动gitlab镜像 1.安装gitlab镜像 1.查询满足使用需求的gitlab版本 2…...
C++ 的类型转换
目录 1. C语言中的类型转换 2. C强制类型转换 2.1static_cast 2.2 reinterpret_cast 2.3 const_cast 2.4 dynamic_cast 3. RTTI(了解) 1. C语言中的类型转换 在 C 语言中,如果 赋值运算符左右两侧类型不同,或者形参与实参类型不…...
【Windows】普通控制台EXE程序转为windows服务方式运行的详细步骤
背景 NSSM(Non-Sucking Service Manager)是一个免费的第三方Windows服务管理器,可以将任何可执行文件转换为Windows服务。官网下载地址为:https://nssm.cc/download 以下是NSSM配置Windows服务的详细步骤和注意事项: …...
NSSCTF [suctf 2019]hardcpp WP 控制流混淆
下载文件,64位主函数非常多循环 去控制流混淆,脚本下载deflat 用法 python 脚本名 文件名 起始地址例如主函数地址是0x4007E0 python deflat.py hardCpp 0x4007E0然后就生成了去混淆的文件 主函数非常大,开始分析逻辑 puts("func(?…...
计算机毕业论文内容参考|基于神经网络的网络安全态势感知技术研究
文章目录 导文文章重点摘要前言绪论课题背景国内外现状与趋势课题内容相关技术与方法介绍技术分析技术设计技术实现总结与展望导文 基于神经网络的网络安全态势感知技术研究 文章重点 摘要 随着互联网的快速发展,网络攻击的频率和复杂度也在逐年增加。为了更好地保护信息系统…...
Flask框架之Request、Response、Cookies、Session等对象的使用
Request、Response、Cookies、Session等对象的使用 Request对象基本使用参数的获取转换器内置转换器自定义转换器 Response对象基本使用返回模板重定向返回JSON Cookies对象设置cookie获取cookie删除cookie Session会话对象设置SECRET_KEY设置会话获取会话释放会话 Request对象…...
信号与槽机制一
一、信号与槽 1、什么是信号与槽? 信号和槽是用于对象之间的通信,它是Qt的核心机制,在Qt编程中有着广泛的应用。如果想学好Qt,一定要充分掌握信号的槽的概念与使用。 2、信号和槽的代码实例 在Qt中,发送对象、发送的信…...
nodejs 复制文件到指定目录
var fs require(fs), path require(path), exec require(child_process).exec, sourcePath, targetPath; //获取命令行中的路径 process.argv.forEach(function (val, index, array) { if (index 2) { sourcePath val; } if (index 3) { targetPath val; } }); // 定义…...
第八章 使用Apache服务部署静态网站
文章目录 第八章 使用Apache服务部署静态网站一、网站服务程序1、网站服务介绍2、Apache程序介绍 二、配置服务文件参数1、Linux系统中的配置文件2、配置httpd服务程序时最常用的参数以及用途描述 三、SELinux安全子系统1、SELinux介绍2、SELinux服务配置模式3、Semanage命令4、…...
Three——四、几何体、高光网络材质、锯齿模糊以及GUI库的使用
文章: Three——一、初识Three以及基础的前端场景搭建(结尾含源码)Three——二、加强对三维空间的认识Three——三、动画执行、画布大小、渲染帧率和相机适配体验Three——四、几何体、高光网络材质、锯齿模糊以及GUI库的使用Three——五、点线模型对象、三角形概念…...
盲目自学网络安全只会成为脚本小子?
前言:我们来看看怎么学才不会成为脚本小子 目录: 一,怎么入门? 1、Web 安全相关概念(2 周)2、熟悉渗透相关工具(3 周)3、渗透实战操作(5 周)4、关注安全圈动…...
文从字顺|程序员须知,如何编写高质量代码
高质量代码是软件开发中至关重要的一部分。高质量的代码不仅可以提高软件的可维护性和可复用性,还可以增强软件的安全性和稳定性。同时,可以降低软件维护成本,提升开发效率,为用户提供更好的使用体验。 写出高质量代码是每个程序…...
PCIe物理层弹性缓存机制(详细)解析-PCIe专题知识(四)
目录 前言一、简介二、详细解析2.1 实例解析2.2 具体实现过程 三、总结四、其他相关链接1、PCI总线及发展历程总结2、PCIe物理层总结-PCIE专题知识(一)3、PCIe数据链路层图文总结-PCIe专题知识(二)4、PCIe物理层链路训练和初始化总…...
分片上传和断点续传的区别?实现思路是什么?
相同: 分片上传和断点续传都是网络传输中常用的重要技术 不同: 分片上传:将一个大文件切分为多个小文件进行上传。这种方式能够加快上传速度,降低服务器压力,特别适用于大型文件的上传。例如,在云存储系统…...
微前端 qiankun@2.10.5 源码分析(二)
微前端 qiankun2.10.5 源码分析(二) 我们继续上一节的内容。 loadApp 方法 找到 src/loader.ts 文件的第 244 行: export async function loadApp<T extends ObjectType>(app: LoadableApp<T>,configuration: FrameworkConfi…...
08异步请求:何种场景下应该使用异步请求?
异步在计算机科学中早就是一个比较常用的词汇,从操作系统的特性( 并发、共享、虚拟、异步)开始,异步就在处理并发操作中起到很大的作用,不仅如此,在软件层面,异步同样也是解决并发请求的一个关键过程,它可以将瞬时激增的请求进行更加灵活的处理,通过异步请求,客户端可…...
【深度学习 | Transformer】Transformers 教程:pipeline一键预测
文章目录 一、前言二、Computer vision2.1 Image classification2.2 Object detection2.3 Image segmentation2.4 Depth estimation 三、NLP3.1 Text classification3.2 Token classification3.3 Question answering3.4 Summarization3.5 Translation3.6 Language modeling3.6.…...
HTMLCSS
1、HTML 1.1 介绍 HTML 是一门语言,所有的网页都是用HTML 这门语言编写出来的,也就是HTML是用来写网页的,像京东,12306等网站有很多网页。 这些都是网页展示出来的效果。而HTML也有专业的解释 HTML(HyperText Markup Language)…...
【安装Nginx】
Linux上安装Nginx 文章目录 Linux上安装NginxUbuntuCentOS查看已安装的软件 Ubuntu 在 Ubuntu 上安装 Nginx 非常简单。只需按照以下步骤操作: 打开终端,更新软件包索引: sudo apt update安装 Nginx: sudo apt install nginx安…...
VSCode作业1:猜数字游戏和简单计数器(包含完整代码)
目录 猜数字游戏 一、使用‘random’函数获取随机数 二、 分情况讨论输入值大小情况 三、HTML代码 四、CSS样式及运行效果 简单计数器(计时器) 一、使用‘setInterval’函数实现计数效果 二、使用’clearInterval‘函数实现暂停计数和重新计数效果 …...
NANK OE骨传导开放式蓝牙耳机发布,极致体验拉满!
近日,中国专业音频品牌NANK南卡发布了全新一代——骨传导开放式蓝牙耳机NANK OE,耳机采用了传统真无线和骨传导的结合方式,带来更加舒适的佩戴体验和音质升级,同时还支持单双耳自由切换,全新的设计收获了市场的喜爱和认…...
看完这篇文章你就彻底懂啦{保姆级讲解}-----(I.MX6U驱动GPIO中断《包括时钟讲解》) 2023.5.9
目录 前言整体文件结构源码分析(保姆级讲解)中断初始化部分初始化GIC控制器初始化中断向量表设置中断向量表偏移 系统时钟初始化部分使能所有的时钟部分led初始化部分beep初始化部分key初始化部分按键中断初始化部分按键中断服务函数部分 while循环部分 …...
MySql -- 事务
目录 1.概念 2.事务的运用场景 3.事务的四大特点 4.执行事务带来的问题 4.1 脏读 4.2 不可重复度 4.3 幻读 5. MySQL中事务的隔离级别 1.概念 事务就是把若干个独立操作打包成一个整体而诞生的一种功能. 2.事务的运用场景 比如:A——>B 转账500 A的余额-500…...
关于大模型对未来影响的一点看法
人们总是高估了未来一到两年的变化,低估了未来十年的变革。 ---比尔盖茨 近来OpenAI的GPT技术可以说在全球都带来了巨大的影响,也让大家看到了什么叫大力出奇迹。chatGPT和GPT4的能力给了大家很大的震撼,其流畅自如、逻辑清晰、出众的能力&am…...
Android - 约束布局 ConstraintLayout
一、概念 解决布局嵌套过多的问题,采用方向约束的方式对控件进行定位。 二、位置约束 2.1 位置 至少要保证水平和垂直方向都至少有一个约束才能确定控件的位置。 layout_constraintLeft_toLeftOf我的左边,与XXX左边对齐。layout_constraintLeft_toRight…...
Addictive Multiplicative in NN
特征交叉是特征工程中的重要环节,在以表格型(或结构化)数据为输入的建模中起到了很关键的作用。 特征交互的作用,一是尽可能挖掘对目标有效的模式、特征,二是具有较好的可解释性,三是能够将对数据的洞见引…...
LeetCode 1206. 实现跳表
不使用任何库函数,设计一个跳表。 跳表是在 O(log(n)) 时间内完成增加、删除、搜索操作的数据结构。跳表相比于树堆与红黑树,其功能与性能相当,并且跳表的代码长度相较下更短,其设计思想与链表相似。 例如,一个跳表包…...
离散数学_九章:关系(2)
9.2 n元关系及其应用 1、n元关系,关系的域,关系的阶2、数据库和关系 1. 数据库 2. 主键 3. 复合主键 3、n元关系的运算 1. 选择运算 (Select) 2. 投影运算 (Project) 3. 连接运算 (Join) n元关系:两个以上集合的元素间的关系 1、n元关系…...
[ubuntu][原创]通过apt方式去安装libnccl库
ubuntu18.04版本安装流程: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://develo…...
从化专业做网站/品牌营销推广策划方案
转载地址:http://cnodejs.org/topic/58f376fec749f63d48fe9548 今天就要给大家安利一下在VScode上进行断点调试的方法。 VScode除了out-of-box支持JavaScript和TypeScript,还支持Node.js调试,简直就是为前端工程师而生的,对不对……...
平顶山做网站的公司/市场推广计划方案模板
微信公众号搜索 DevOps和k8s全栈技术 ,或者扫描文章最后的二维码,即可关注公众号,每天会分享技术文章供大家阅读参考哈~正文etcd 是基于 raft算法的分布式键值数据库,生来就为集群化而设计的,由于Raft算法在做决策时需…...
网站保护等级是企业必须做的么/googleplaystore
tomcat的内存使用配置,最大连接数配置。如何修改配置呢,在/tomcat的/bin/下面有个脚本文件catailna.sh。 如果 windows 是bat设置tomcat的使用内存,其实就是设置jvm的使用参数。一.Tomcat内存优化Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化…...
建设优化网站/百度浏览器手机版
添加依赖 implementation "com.github.MZCretin:AutoUpdateProject:2.0.5"进行初始化 //更新库配置val updateConfig: UpdateConfig = UpdateConfig().setDebug(true) //是否是Debug模式.setBaseUrl(BaseUrl.getBaseUrl()) //当dataSourceType为DATA_SOURCE_TYPE_U…...
公司要建设网站/营销方式和营销策略
多线程编程 文章目录多线程编程一、线程安全的定义1、对象的构造2、对象的析构二、线程安全1、 shared_ptr/weak_ptrshared_ptrweak_ptrshared_ptr技术与陷阱三、线程同步1、mutex2、条件变量(condition variable)3、不要⽤读写锁和信号量4、线程安全的S…...
网站做支付链接安全吗/抖音seo怎么收费
1: 实现一个函数,可以左旋字符串中的k个字符。 ABCD左旋一个字符得到BCDA ABCD左旋两个字符得到CDAB 方法一: 将字符串的第一个元素赋给一个变量temp;将字符串后面的元素依次向前挪一位;如果左旋一次以上循环1,2步骤; #defi…...