更新时间:2025 07 21 15:32:51 作者 :庆美网 围观 : 95次
适用于POST和GET
仅支持POST请求
仅支持GET
修改Tomcat默认的编码字符集
是将字符通过某种字符集进行编码后,再使用百分号编码
如字符通过UTF-8字符集进行编码后得到的二进制文件,然后将二进制转化为16进制,在每一个字符前面加上%作为分隔
灰度发布支持的场景
对于一些新功能,开发团队不希望一次性将其发布给所有用户,因为新功能可能会导致未知的错误、用户体验问题或性能问题。通过灰度发布,可以将该新功能逐步推送给部分用户,收集他们的反馈,并确保新功能能够顺利运行。
在对现有应用进行性能优化(如数据库查询优化、缓存优化、系统架构调整等)时,开发团队希望通过灰度发布逐步验证新版本的性能表现,确保优化不会对系统的其他部分或用户产生负面影响。
有些功能或改动对系统稳定性、用户体验、数据一致性等方面有较大影响,开发团队希望通过灰度发布在有限范围内逐步验证,以降低失败风险。
*argo rollout 介绍和使用
Argo Rollouts 是一个 Kubernetes Operator 实现,它为 Kubernetes 提供更加高级的部署能力,如蓝绿、金丝雀、金丝雀分析、实验和渐进式交付功能,为云原生应用和服务实现自动化、基于 GitOps 的逐步交付。
支持如下特性:
相关组件如下:
Rollout Controller
Rollout 资源是 Argo Rollouts 引入和管理的一种自定义 Kubernetes 资源,它与原生的 Kubernetes Deployment 资源基本兼容,但有额外的字段来控制更加高级的部署方法,如金丝雀和蓝/绿部署。Argo Rollouts 控制器将只对 Rollout 资源中的变化做出反应,不会对正常的 Deployment 资源做任何事情,所以如果你想用 Argo Rollouts 管理你的 Deployment,你需要将你的 Deployment 迁移到 Rollouts。
Analysis是一种自定义 Kubernetes 资源,它将 Rollout 连接到指标提供程序,并为某些指标定义特定阈值,这些阈值将决定 Rollout 是否成功。对于每个 Analysis,你可以定义一个或多个指标查询及其预期结果,如果指标查询正常,则 Rollout 将继续发布;如果指标显示失败,则自动回滚;如果指标无法提供成功/失败的结果,则暂停发布。
为了执行分析,Argo Rollouts 提供了两个自定义的 Kubernetes 资源:AnalysisTemplate和AnalysisRun。
AnalysisTemplate包含有关要查询哪些指标的说明。附加到Rollout的实际结果是AnalysisRun自定义资源,可以在特定 的Rollout上定义AnalysisTemplate,也可以在集群上定义全局的AnalysisTemplate,以供多个Rollout共享作为ClusterAnalysisTemplate,而AnalysisRun资源的范围仅限于特定的 rollout。
请注意,在 Rollout 中使用分析和指标是完全可选的,你可以通过 API 或 CLI 手动暂停和继续发布,也可以使用其他外部方法(例如冒烟测试)。你不需要仅使用 Argo Rollouts 的指标解决方案,你还可以在 Rollout 中混合自动(即基于分析)和手动步骤。
除了指标之外,你还可以通过运行 Kubernetes Job 或运行 webhook 来决定发布的成功与否。
Argo Rollouts 包括多个流行指标提供程序的本机集成,您可以在分析资源中使用这些提供程序来自动升级或回滚部署。有关特定设置选项,请参阅每个提供商的文档。
Argo Rollouts 包括几个流行的指标提供者的集成,你可以在分析资源中使用,来自动升级或回滚发布。
$ kubectl create namespace argo-rollouts
$ kubectl apply -n argo-rollouts -f https://github.com/argoproj/argo-rollouts/releases/download/v1.6.0/install.yaml
下载客户端
# https://ghproxy.com/https://github.com//argoproj/argo-rollouts/releases/download/v1.6.0/kubectl-argo-rollouts-linux-amd64 $ curl -LO https://github.com/argoproj/argo-rollouts/releases/download/v1.6.0/kubectl-argo-rollouts-linux-amd64
$ chmod +x ./kubectl-argo-rollouts-linux-amd64
$ sudo mv ./kubectl-argo-rollouts-linux-amd64 /usr/local/bin/kubectl-argo-rollouts
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Rollout metadata: name: myapp-rollout namespace: istio-demo spec: replicas: 5 strategy: canary: steps: – setWeight: 10 – pause: {} – setWeight: 15 # 这里将流量从 10% 增加到 15% – pause: {duration: 10} – setWeight: 20 # 进一步增加流量 – pause: {duration: 10} – setWeight: 30 # 继续增加 – pause: {duration: 10} – setWeight: 40 revisionHistoryLimit: 2 selector: matchLabels: app: front-tomcat template: metadata: labels: app: front-tomcat spec: containers: – name: front-tomcat image: harbor.assistfc.com/middleware/tomcat-7.0:latest ports: – containerPort: 80`
对应svc的资源如下
查看更新rollout的版本
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用户评论
这篇文章真是太棒了!我一直在学习Java Web开发,最近也研究过tomcat,没想到它居然存在这么大的安全漏洞。感谢作者分享这份知识,让我更加意识到代码安全的重要性!以后一定要多加注意安全问题。
有15位网友表示赞同!
我是搞系统运维的,对这些技术细节了解不多,但看到这篇标题就吓了一跳! Tomcat是我们公司服务器的核心,必须得尽快了解一下这个漏洞的严重性,看看有没有被攻陷...
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7.0版本确实比较老了,我们公司现在已经 migrated到最新版本的tomcat,感觉这篇文章对我们没太大影响。但还是要感谢作者的提醒,学习一下安全漏洞的应对策略。
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这篇文章分析的非常详细!特别是利用过程的解释,让我受益匪浅。以前只知道tomcat存在漏洞,具体是如何利用的还真没有深入了解过。以后遇到类似问题应该都能解决一些了
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我觉得文章应该进一步说明这些漏洞有什么实际影响?比如数据泄露、代码执行等等,这样更容易让读者了解到漏洞的危害性。
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我正在学习Web安全攻防,刚好碰到这篇分享,简直太好了!感觉作者把tomcat 7.0 系列漏洞都给总结了一清二楚。以后在练习时可以参考看看,希望能有所提高
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如果能提供一些防御策略就好了!比如更新版本、关闭不必要的服务等等,这样能让读者更好地保护自己的系统安全。
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tomcat 7.0的漏洞真是吓人啊!这么长时间还没有修复完,是不是说明这个版本已经不能再用了?
有12位网友表示赞同!
我是新手程序员,对这些安全知识了解不多。请问,我应该如何判断服务器是否被入侵了?有哪些安全监控工具可以推荐呢?
有16位网友表示赞同!
其实我觉得文章标题写的有点过于夸张了,7.0版本的tomcat 并不是所有版本都存在漏洞啊,还是需要具体分析一下不同版本的情况。
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我感觉作者的关注点应该更加集中在具体的利用场景和修复方法上。比如哪些情况下会出现这些漏洞、如何进行安全测试等等,这样才能让读者更好地理解并解决问题
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谢谢分享,文章内容非常实用!我现在使用的是tomcat 9.0版本,想学习一下其他版本的安全性特点,以便更好地保护我的数据和系统安全。
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我建议作者可以添加一些案例分析,比如哪些真实公司被这些漏洞攻击了,造成什么损失等等,这样更能引起读者的重视。毕竟安全问题是关乎到每个人的事情
有5位网友表示赞同!
作为一名网络安全工程师,我认为这篇文章是一篇很重要的提醒!很多企业可能还在使用老版本的tomcat,需要尽快升级并加强安全防护措施。
有6位网友表示赞同!
作者分析的非常到位,这些漏洞的确存在风险。希望更多开发者能够重视代码安全问题,编写更安全、更可靠的程序。
有20位网友表示赞同!
我觉得文章可以补充一些关于 Tomcat 7.0 版本的替代方案,比如 Apache Struts 或 Spring Boot,这样能让读者更好地了解其他的选择
有20位网友表示赞同!