导读： 1、分布式锁有哪些？2、如何防止java编程语言序列化 *** 攻击？3、超卖是什么意思（超卖是买入信号吗）单体架构的应用可以直接使用synchronized或者ReentrantLock就可以解决多线程资源竞争的问题。如果公司业务发展较快，可
- 1、分布式锁有哪些？
- 2、如何防止java编程语言序列化 *** 攻击？
- 3、超卖是什么意思（超卖是买入信号吗）
单体架构的应用可以直接使用synchronized或者ReentrantLock就可以解决多线程资源竞争的问题。如果公司业务发展较快，可以通过部署多个服务节点来提高系统的并行处理能力。由于本地锁的作用范围只限于当前应用的线程。高并发场景下，集群中某个应用的本地锁并不会对其它应用的资源访问产生互斥，就会产生数据不一致的问题，所以分布锁就派上了用场。
利用select … where … for update 排他锁
所谓乐观锁与前边更大区别在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源，操作过程中认为不存在并发冲突，只有update version失败后才能觉察到。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。通过增加递增的版本号字段实现乐观锁
思路： 另启一个服务，利用jdk并发工具来控制唯一资源，如在服务中维护一个concurrentHashMap，其他服务对某个key请求锁时，通过该服务暴露的端口，以 *** 通信的方式发送消息，服务端解析这个消息，将concurrentHashMap中的key对应值设为true，分布式锁请求成功，可以采用基于netty通信调用，当然你想用java的bio、nio或者整合dubbo、spring cloud feign来实现通信也没问题
在高并发场景下，应用程序在执行过程中往往会受到 *** 、CPU、内存等因素的影响，所以实现一个线程安全的分布式组件，往往需要考虑很多case，这个分布式锁有 3 个重要的考量点：
下面是redis分布式锁的各种实现方式和缺点，按照时间的发展排序:
直接利用setnx，执行完业务逻辑后调用del释放锁，简单粗暴!
为了改正之一个 *** 的缺陷，我们用setnx获取锁，然后用expire对其设置一个过期时间，如果服务挂了，过期时间一到自动释放
redis官方为了解决第二种方式存在的缺点，在28版本为set指令添加了扩展参数nx和ex，保证了setnx+expire的原子性，使用 *** ：set key value ex 5 nx
上面所说的之一个缺点，没有特别好的解决 *** ，只能把过期时间尽量设置的长一点，并且更好不要执行耗时任务 第二个缺点，可以理解为当前线程有可能会释放其他线程的锁，那么问题就转换为保证线程只能释放当前线程持有的锁，即setnx的时候将value设为任务的唯一id，释放的时候先get key比较一下value是否与当前的id相同，是则释放，否则抛异常回滚，其实也是变相地解决了之一个问题
我们可以用lua来写一个getkey并比较的脚本，jedis/luttce/redisson对lua脚本都有很好的支持
为了解决上面提到的redis集群中的分布式锁问题，redis的作者antirez的提出了red lock的概念，假设集群中所有的n个master节点完全独立，并且没有主从同步，此时对所有的节点都去setnx，并且设置一个请求过期时间re和锁的过期时间le，同时re必须小于le（可以理解，不然请求3秒才拿到锁，而锁的过期时间只有1秒也太蠢了），此时如果有n / 2 + 1个节点成功拿到锁，此次分布式锁就算申请成功
ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致 *** 的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下：
（1）redis set px nx + 唯一id + lua脚本
综上所得：
没有绝对完美的实现方式，具体要选择哪一种分布式锁，需要结合每一种锁的优缺点和业务特点而定。
java编程一直以来都是互联网软件开发市场上的主流开发语言，同样的这也就导致了只要发生漏洞的话，所有用java编程开发的软件都会出现问题，下面昌平java培训就一起来了解一下，java编程语言中的序列化问题应该如何解决。
什么是序列化
自从1997年发布JDK11以来，序列化已经存在于Java平台中。
它用于在套接字之间共享对象表示，或者将对象及其状态保存起来以供将来使用(反序列化)。
在JDK10及更低版本中，序列化作为javabase包和javaioSerializable *** 的一部分存在于所有的系统中。
序列化的挑战和局限
序列化的局限主要表现在以下两个方面：
出现了新的对象传输策略，例如 *** ON、XML、ApacheAvro、ProtocolBuffers等。
1997年的序列化策略无法预见现代互联网服务的构建和攻击方式。
进行序列化漏洞攻击的基本前提是找到对反序列化的数据执行特权操作的类，然后传给它们恶意的代码。
序列化在哪里如何知道我的应用程序是否用到了序列化
要移除序列化，需要从javaio包开始，这个包是javabase模块的一部分。常见的使用场景是：
实现Serializable接口和(可选)serialversionuid长整型字段。
使用ObjectInputStream或ObjectOutputStream。
使用严重依赖序列化的库，例如：Xstream、Kryo、BlazeDS和大多数应用程序服务器。
使用这些 *** 的开发人员应考虑使用其他存储和读回数据的替代 *** 。EishaySmith发布了几个不同序列化库的性能指标。在评估性能时，需要在基准度量指标中包含安全方面的考虑。默认的Java序列化“更快”一些，但漏洞也会以同样的速度找上门来。
我们该如何降低序列化缺陷的影响
项目Amber包含了一个关于将序列化API隔离出来的讨论。我们的想法是将序列化从javabase移动到单独的模块，这样应用程序就可以完全移除它。在确定JDK11功能集时并没有针对该提议得出任何结果，但可能会在未来的Java版本中继续进行讨论。
通过运行时保护来减少序列化暴露
一个可以监控风险并自动化可重复安全专业知识的系统对于很多企业来说都是很有用的。Java应用程序可以将JVMTI工具嵌入到安全监控系统中，通过插桩的方式将传感器植入到应用程序中。
其他有用的安全技术
在进行维护时，可以不需要手动列出一长串东西，而是使用像OWASPDependency-Check这样的系统，它可以识别出已知安全漏洞的依赖关系，并提示进行升级。也可以考虑通过像DependABot这样的系统进行库的自动更新。
虽然用意很好，但默认的Oracle序列化过滤器存在与SecurityManager和相关沙箱漏洞相同的设计缺陷。因为需要混淆角色权限并要求提前了解不可知的事物，限制了这个功能的大规模采用：系统管理员不知道代码的内容，所以无法列出类文件，而开发人员不了解环境，甚至DevOps团队通常也不知道系统其他部分(如应用程序服务器)的需求。
相信很多朋友会经常听到“超买和超卖”但是对于超买和超卖的理解把握却不知道，包括超买和超卖在什么样的周期下使用准确率比较高也是不知道的，那么在今天的文章中我们来讲一讲超买和超卖指标的把握技巧；
什么是超买和超卖
①超买指的是行情经过上涨后相对来说涨的时间和空间比较大了要注意行情有见顶的风险；
②超卖指的是行情经过下跌后相对来说跌的时间和空间比较大了要注意行情有见底的概率；
不管是超买还是超卖都是反映了市场中买卖人气的一种活跃情况，就像一句话一样“众人拾柴火焰高”只有在大家都看好一个市场的时候市场才会随波逐流不断地创新高，而这个时候也是市场容易形成高点的时候，所以通过分析超买和超卖就是来识别市场是否有见顶见底的概率；
超买超卖的判断技巧
在判断超买和超卖的时候可以结合KDJ指标来进行判断在这里主要应用的是KDJ的J值；使用周期建议看周线或日线图；
超买的判断技巧：当价格经过强势上涨后J值达到更大值且上穿了100数值，这个时候就意味着行情进入到了超买区，行情进入到超买区不是说就会下跌就可以买入空单了，而是说市场涨得高了有见顶的概率，但是能不能形成顶部还要以实际的行情能否形成顶部形态来确定，如下图所示：
什么是超买和超卖短线交易需要知道的秘密
如上图所示是苹果期货的日线图在图中一共标注了五个红圈，五个红圈都是达到了100数值以上，之后苹果期货见顶下跌且出现了不同级别大小的下跌性行情，所以通过识别超买可以防止买在相对的顶部区域；
超卖的判断技巧：超卖和超买是反向行情，当行情下跌后KDJ的J值下穿到数值0以下这个时候就需要注意下市场进入到了超卖区市场有见底的概率，当然我们还要以市场的实际走势形态为例来看如果市场形成底部形态那么就可以顺势买入多单了，如下图所示：
什么是超买和超卖短线交易需要知道的秘密
如上图所示是螺纹期货的周线图，在图中一共标注了三个红圈，当市场经过下跌J值下穿到数值0以下的时候此时K线也形成底部结构那么就意味着市场有见底回升的概率了；
所以通过分析超买和超卖不仅可以防止买到相对的顶底位置，也可以较好地来把握到市场的高低点位置，当然用该 *** 在短周期中失误率是比较高的尤其是强势的趋势行情超买和超卖这种行为会表现的较频繁所以建议大家参考日线或周线图能够好一些；
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