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  • 但是云计算并非无敌的存在,而且,快速发展的云计算所带来的并发症可能是本年度最棘手的问题。 云计算的“并发症” 云计算的并发症中,最大的问题莫过于安全威胁。云计算让所有的信息和数据都在云端处理后,云被...

    毫无疑问,云计算是本世纪目前为止最成功的技术之一,他对于任何规模的企业来讲都能提供不同程度的帮助。但是云计算并非无敌的存在,而且,快速发展的云计算所带来的并发症可能是本年度最棘手的问题。

    警惕!2016最大难题或源于云计算并发症

    云计算的“并发症”

    云计算的并发症中,最大的问题莫过于安全威胁。云计算让所有的信息和数据都在云端处理后,云被攻击的风险也在无形中提升了许多。那么哪些方面会是最大的挑战所在呢?

    财务信息

    对于网络攻击者而言,金融财务是攻击的首选。客户的财务信息数据对黑客有着无与伦比的吸引力。而且,网络黑客对用户的信用卡和银行账户也是虎视眈眈,能够直接拿到钱的诱惑对黑客无疑是巨大的。

    警惕!2016最大难题或源于云计算并发症

    能直接拿钱再好不过

    而更为重要的是,目前黑客最常用的手段便是敲诈勒索。无论公司还是个人,云端存储记录有大量敏感财务信息,这些信息一旦落入攻击者手中,无穷无尽的敲诈勒索会接踵而来,直到经济被完全摧毁。

    账户劫持

    对于这点来讲,Facebook掌门人马克·扎克伯格已经亲自为我们试过雷了。之前不少人认为科技巨头大佬的账户是免疫黑客的,但是事实证明所有人都错了。扎克伯格为他所有密码都设成一个吃了亏,社交账号被黑客一锅端。

    警惕!2016最大难题或源于云计算并发症

    扎克伯格也被偷

    而且现在的社交与经济综合性越来越强,很多人的社交账号意味着邮箱、金融、办公、信息数据存储等很多个人信息的集合。而且当账户被劫持,黑客可以改变用户的重要数据,歪曲用户本意,给被劫持者各方面造成很大伤害。

    企业数据风险

    这对于黑客来讲是家常便饭。黑客会恶意的从公司内部人员处盗取、篡改和破坏数据。无论是出于报复或是窃取勒索,黑客有很多动机向数据下手。而且,当这一切都保存于云端后,被攻击的风险有增无减。

    APT

    寄生虫似的病毒是云计算最畏惧的事情之一。目前,十分先进的高持续性威胁(Advanced Persistent Threat)可以在云端对公司的数据进行攻击破坏或者窃取。而且APT的存在很难被察觉,他们经常与其他数据融合在一起。

    当企业需要用到数据时,寄生在数据中的APT会随之下载到企业的计算机系统中,而APT的潜伏时间非常长,进入用户计算机后可以窃取用户大量的数据资料,是目前最难以防御的攻击手段之一。

    数据遗失

    目前来讲,云计算依然存在一些不可抗拒的力量可能会造成一些意外事故,比如数据遗失。但是这是最极端的可能性,云计算中数据永久遗失事件是十分罕见的事情,但一旦发生所造成的后果是十分严重的,对于企业来讲云备份必不可少。

    医疗问题

    医疗数据泄露在云计算领域也是近几年所出现的问题之一。2015年,美国卫生和人类服务部发生了一起数据泄露事件,在该次泄露事件中,超过100万病人的信息记录被盗取。

    警惕!2016最大难题或源于云计算并发症

    医疗数据太“重”了

    卫生健康专家对此表示病人的隐私能否妥善保护对于医患关系的信任度来讲十分重要,一旦病人信息遭窃,对于医疗机构所带来的打击将是短时难以弥补的。

    企业端被攻击

    对于云企业用户来讲,企业接口API与云端可能是固定的。而企业接口和API的管理十分重要,这事关云服务的协调和监控。但这部分又是十分脆弱的,一旦企业发生相应的安全事故,云端的信息安全将会全面受到威胁。

    警惕!2016最大难题或源于云计算并发症

     企业与云,相爱相守

    云计算是个人和企业最值得信赖的重要部分,但是云又是脆弱而又面临巨大风险的。公司需要在使用云、信任云的同时,用最大的努力防止云计算被安全问题所威胁。





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    本文转自d1net(转载)

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  • 并发--并发的一些理论知识 资源源于不但搜索,自由源于不但努力
  • 分级非双向忙碌类别无偏差轮训,Linux内核提供了epoll这样更高级的形式把需要处理的IO事件添加到epoll内核列表中,epoll_wait来进行监控并提醒用户程序当IO事件发生时 此聊天室客户端代码叉两个进程,子进程把用户...
  • 如何解决并发

    2016-09-22 18:03:49
    在单处理器的情况下,并发问题源于多道程序设计系统的一个基本特性:进程的相对执行速度不可预测,它取决于其他进程的活动、操作系统处理中断的方式以及操作系统的调度策略。在分布式环境下,并发产生的可能性就更大...

    并发产生的原因

    虽然从宏观上,处理器是并行处理多项任务,但本质上一个处理器在某个时间点只能处理一个任务,属于串行执行。在单处理器的情况下,并发问题源于多道程序设计系统的一个基本特性:进程的相对执行速度不可预测,它取决于其他进程的活动、操作系统处理中断的方式以及操作系统的调度策略。在分布式环境下,并发产生的可能性就更大了,只要大家有依赖的共享资源,就有并发问题的出现,因为互相调用次序更加没法控制。

    并发导致的问题

    全局资源的共享充满了危险。不同任务对同一个共享资源的读写顺序非常关键
    操作系统很难对分配资源进行最优化管理。挂起的线程占有了其他活动线程需要的资源
    

    定位错误非常困难。这种问题来源和触发的不确定性,导致定位问题非常困难
    限制分布式系统横向扩展能力

    具体解决方法

    一次只允许一个进程进入临界区
    一个非临界区停止的进程必须不干涉其他进程
    不允许出现一个需要访问临界区的进程被无限延迟
    一个进程驻留在临界区中的时间必须是有限的
    临界区空闲时,任何需要进入临界区的进程必须能够立即进入

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  • 并发测试的方法并发有4种测试方法。主要的差异点就是在并发测试的时候,是否会有连接的拆除。简单总结如下:方法1:用新建来测试并发——只有在拆除阶段的时候,会有连接的拆除。方法2:用并发的方式来测试并发,边...

    并发测试的方法

    并发有4种测试方法。主要的差异点就是在并发测试的时候,是否会有连接的拆除。简单总结如下:

    方法1:用新建来测试并发——只有在拆除阶段的时候,会有连接的拆除。方法2:用并发的方式来测试并发,边建立边拆除——在达到期望的并发值后,开始有连接的拆除和新建。方法3:用并发的方式来测试并发,从一开始就边建立边拆除——在达到期望并发值的过程中,就有连接的拆除和建立。方法4:用并发的方式来测试并发,只建立不拆除——测试至始至终都不拆除

    并发测试方法2:用并发的方式来测试并发,边拆边建立

    测试场景(该方法适合于测试最好值)

    场景1:验证系统是否可以达到指定数值的的并发值。场景2:在不知道系统并发的情况下,测试系统最大的并发值。

    在这种测试模型下,会不断的拆除会话和拆除会话,但是在每一秒来看,系统依然可以保持到一个设置的并发值。因此,在这种情况下,仪表上显示的,累积的并发值(attempted值)会远远超过我们设置的并发值。此时对DUT来说,会测试到会话表的新建和拆除。

    要点

    如何配置load?Load的单位选择conections或者simusers

    测试用例3:验证系统是否可以达到100w的并发

    假设系统的新建为3000,需要验证系统的并发是否可以达到100w。Load的设置如下图所示:

    特别注意,系统此时的新建值要低于系统的最大新建值(一定要“低于”,如果“等于”,也会在T2这段时间,也就是边建边拆的时候,出现失败,详细的说明可以参考下面的测试结果分析部分)

    假设此时系统的新建为 3000 connections/sec

    T1 = 100w/3000 = 333.3(写334)

    T2 希望的并发可以保持的时间(假设为120s)

    本例设置T3 = T1

    在aciton中,设置think time = T1,即 334s

    687b3d236894087152d481fa2d0ab20f.png

    特别说明:

    设置think time = T1,效果是使得系统在达到希望测试的并发目标的时候(100w),没有连接拆除。达到并发后,在T2这个时间段里,是有连接的拆除和新建的

    扩展说明:如果此时,设置think time = T1+T2,这时和本文描述的第一种测试方法,即“用新建的方式来测试并发”,效果是一样的。

    测试结果分析:

    83d2aa7d3f93bbcbdb98c968265becc2.png

    扩展说明

    从方法1和方法2的结果对比中,已经可以看出,不同的性能测试方法,对系统的压力的差异了。这点在性能测试设计中,和外测中需要特别注意。

    例如本例的例子。假设系统的新建能力就只有3000,那么在测试的过程中,特别在T2这一阶段就很容易出现大量失败。

    测试用例4:测试系统可以达到多大的并发

    测试系统可以达到的最大并发,和用例1的差异就是在最大负载的差异。

    第一轮测试

    一般会测试两轮。第一轮的测试目的是找到一个性能的“预定值”:

    先测试新建

    根据系统的内存(可以知道一个流表占用的内存大小,也可以知道用于流表的内存块有多大),预估并发的最大值。

    创建一个新的load。此时需要使用到stair阶段:

    5afad1c543cac5ee3e1ad95d5bc843b2.png

    总高度H= H1+H2 =预估系统最大的并发值 x ( 1 + 20%) 其中20%也是为经验值。

    H1= H x 80%

    H2 = H x 40%

    爬坡时间 T1 = H1 / 新建值 (这个新建值需要低于最大新建值,为了不让新建影响并发,建议低于1/10)

    每个阶梯(h1)的爬坡斜率和H1部分的爬坡斜率一致.

    设置think time = T1的时间

    运行这个配置,注意观察出现失败的点(此时可以重点关注http transactions per second)。然后将出现失败前的点,作为系统的最大并发值。

    5c8e451857da627803b86d6a58e81c83.png

    第二轮测试

    以第一轮测试得到的最大并发值,进行测试,确认系统能够稳定在该值。此时的测试方法和并发测试用例1的测试方法一致,不再赘述。

    a7095cd9cebbfc4adc27c0626bb4c1f3.png

    文章源于网络,不做任何商业用途~

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  • 并发相关

    2020-08-23 18:41:34
    并发及锁 并发是同一时间应对(dealing with)多件事情的能力;并行是同一时间动手做(doing)多件事情的能力。从应用程序软件的角度来看,线程安全问题的产生是由于多线程应用中缺少线程同步机制(多线程并发)。...

    并发及锁

    并发是同一时间应对(dealing with)多件事情的能力;并行是同一时间动手做(doing)多件事情的能力。从应用程序软件的角度来看,线程安全问题的产生是由于多线程应用中缺少线程同步机制(多线程并发)。线程同步机制是一套用于协调线程间的数据访问及活动的机制,该机制用于保证线程安全以及实现这些线程的共同目标。如果把线程比作在公路上行驶的车辆,则线程同步机制就好比是任何车辆都要遵循的交通规则。Java中提供的线程同步机制包括锁,volatile关键字,final关键字,static关键字以及一些相关的API,如Object.wait()和Object.notify()。

    并发编程中的问题,往往源于缓存导致的可见性问题、线程切换导致的原子性问题以及编译优化带来的有序性问题。以 Java 虚拟机为例,每个线程都拥有一个属于自己的线程栈(调用栈),随着线程代码的执行,调用栈会随之改变。线程栈中包含每个正在执行的方法的局部变量。每个线程只能访问属于自己的栈。调用栈中的局部变量,只有创建这个栈的线程才可以访问,其他线程都不能访问。即使两个线程在执行一段相同的代码,这两个线程也会在属于各自的线程栈中创建局部变量。

    线程安全问题的产生前提是多个线程并发访问共享变量(共享资源),可以通过将多个线程对共享数据的并发访问转化为串行访问,也就是说一个共享数据以此只能被一个线程访问,该线程访问结束后其他线程才能对其进行访问。在硬件底层也是采用这种思路保障共享资源的安全。

    关于CPU的锁有如下3种:

      3.1 处理器自动保证基本内存操作的原子性

      首先处理器会自动保证基本的内存操作的原子性。处理器保证从系统内存当中读取或者写入一个字节是原子的,意思是当一个处理器读取一个字节时,其他处理器不能访问这个字节的内存地址。奔腾6和最新的处理器能自动保证单处理器对同一个缓存行里进行16/32/64位的操作是原子的,但是复杂的内存操作处理器不能自动保证其原子性,比如跨总线宽度,跨多个缓存行,跨页表的访问。但是处理器提供总线锁定和缓存锁定两个机制来保证复杂内存操作的原子性。 

      3.2 使用总线锁保证原子性

      第一个机制是通过总线锁保证原子性。如果多个处理器同时对共享变量进行读改写(i++就是经典的读改写操作)操作,那么共享变量就会被多个处理器同时进行操作,这样读改写操作就不是原子的,操作完之后共享变量的值会和期望的不一致,举个例子:如果i=1,我们进行两次i++操作,我们期望的结果是3,但是有可能结果是2。如下图

     

     

    原因是有可能多个处理器同时从各自的缓存中读取变量i,分别进行加一操作,然后分别写入系统内存当中。那么想要保证读改写共享变量的操作是原子的,就必须保证CPU1读改写共享变量的时候,CPU2不能操作缓存了该共享变量内存地址的缓存。

      处理器使用总线锁就是来解决这个问题的。所谓总线锁就是使用处理器提供的一个LOCK#信号,当一个处理器在总线上输出此信号时,其他处理器的请求将被阻塞住,那么该处理器可以独占使用共享内存。

      3.3 使用缓存锁保证原子性

      第二个机制是通过缓存锁定保证原子性。在同一时刻我们只需保证对某个内存地址的操作是原子性即可,但总线锁定把CPU和内存之间通信锁住了,这使得锁定期间,其他处理器不能操作其他内存地址的数据,所以总线锁定的开销比较大,最近的处理器在某些场合下使用缓存锁定代替总线锁定来进行优化。

      频繁使用的内存会缓存在处理器的L1,L2和L3高速缓存里,那么原子操作就可以直接在处理器内部缓存中进行,并不需要声明总线锁,在奔腾6和最近的处理器中可以使用“缓存锁定”的方式来实现复杂的原子性。所谓“缓存锁定”就是如果缓存在处理器缓存行中内存区域在LOCK操作期间被锁定,当它执行锁操作回写内存时,处理器不在总线上声言LOCK#信号,而是修改内部的内存地址,并允许它的缓存一致性机制来保证操作的原子性,因为缓存一致性机制会阻止同时修改被两个以上处理器缓存的内存区域数据,当其他处理器回写已被锁定的缓存行的数据时会起缓存行无效,在例1中,当CPU1修改缓存行中的i时使用缓存锁定,那么CPU2就不能同时缓存了i的缓存行。

      但是有两种情况下处理器不会使用缓存锁定。第一种情况是:当操作的数据不能被缓存在处理器内部,或操作的数据跨多个缓存行(cache line),则处理器会调用总线锁定。第二种情况是:有些处理器不支持缓存锁定。对于Inter486和奔腾处理器,就算锁定的内存区域在处理器的缓存行中也会调用总线锁定。

      以上两个机制我们可以通过Inter处理器提供了很多LOCK前缀的指令来实现。比如位测试和修改指令BTS,BTR,BTC,交换指令XADD,CMPXCHG和其他一些操作数和逻辑指令,比如ADD(加),OR(或)等,被这些指令操作的内存区域就会加锁,导致其他处理器不能同时访问它。

     

     

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