Kubernetes snapshots 快照是什么以及如何使用快照？
文本翻译自: https://blog.palark.com/kubernetes-snaphots-usage/
随着 Kubernetes 中快照控制器的引入，现在可以为支持此功能的 CSI 驱动程序和云提供商创建快照。
API 是通用的且独立于供应商，这对于 Kubernetes 来说是典型的，因此我们可以探索它而无需深入了解特定实现的细节。让我们仔细看看快照，看看它们如何使 Kubernetes 用户受益。
Kubernetes 的 secret 并不是真正的 secret
文本翻译自: https://auth0.com/blog/kubernetes-secrets-management/#Sealed-Secrets
引言
Kubernetes 已经成为现代软件基础设施中不可或缺的一部分。因此，管理 Kubernetes 上的敏感数据也是现代软件工程的一个重要方面，这样您就可以将安全性重新置于 DevSecOps 中。Kubernetes 提供了一种使用 Secret 对象存储敏感数据的方法。虽然总比没有好，但它并不是真正的加密，因为它只是 base64 编码的字符串，任何有权访问集群或代码的人都可以对其进行解码。
Elasticsearch 向量搜索
Elasticsearch 向量搜索
本文将会介绍 Elasticsearch 向量搜索的两种方式。
向量搜索
提到向量搜索，我想你一定想知道：
- 向量搜索是什么？
- 向量搜索的应用场景有哪些？
- 向量搜索与全文搜索有何不同？
ES 的全文搜索简而言之就是将文本进行分词，然后基于词通过 BM25 算法计算相关性得分，从而找到与搜索语句相似的文本，其本质上是一种 term-based（基于词）的搜索。
Terraform: 基础设施即代码
Terraform: 基础设施即代码
问题
现如今有很多 IT 系统的基础设施直接使用了云厂商提供的服务，假设我们需要构建以下基础设施：
- VPC 网络
- 虚拟主机
- 负载均衡器
- 数据库
- 文件存储
- …
那么在公有云的环境中，我们一般怎么做？
加速 Kubernetes 镜像拉取
加速 Kubernetes 镜像拉取
Kubernetes pod 启动时会拉取用户指定的镜像，一旦这个过程耗时太久就会导致 pod 长时间处于 pending 的状态，从而无法快速提供服务。
镜像拉取的过程参考下图所示：
web 安全系列文章【译文】
Cross-site request forgery (CSRF)
Clickjacking (UI redressing)
Cross-origin resource sharing (CORS)
Server-side request forgery (SSRF)
HTTP request smuggling
- HTTP request smuggling
- Finding HTTP request smuggling vulnerabilities
- Exploiting HTTP request smuggling vulnerabilities
OS command injectionn
Server-side template injection
Directory traversal
DOM-based vulnerabilities
HTTP Host header attacks
解读 MySQL Client/Server Protocol: Connection & Replication
解读 MySQL Client/Server Protocol: Connection & Replication
MySQL 客户端与服务器之间的通信基于特定的 TCP 协议，本文将会详解其中的 Connection 和 Replication 部分，这两个部分分别对应的是客户端与服务器建立连接、完成认证鉴权，以及客户端注册成为一个 slave 并获取 master 的 binlog 日志。
同步 MySQL 数据至 Elasticsearch/Redis/MQ 等的五种方式
同步 MySQL 数据至 Elasticsearch/Redis/MQ 等的五种方式
在实际应用中，我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源，也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后，把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源，例如：
Elasticsearch 分布式搜索的运行机制
Elasticsearch 分布式搜索的运行机制
ES 有两种 search_type 即搜索类型：
query_then_fetch（默认）dfs_query_then_fetch
query_then_fetch
- 用户发起搜索，请求到集群中的某个节点。
- query 会被发送到所有相关的 shard 分片上。
- 每个 shard 分片独立执行 query 搜索文档并进行排序分页等，打分时使用的是分片本身的
LocalTerm/Document 频率。 - 分片的 query 结果（只有元数据，例如
_id和_score）返回给请求节点。 - 请求节点对所有分片的 query 结果进行汇总，然后根据打分排序和分页，最后选择出搜索结果文档（也只有元数据）。
- 根据元数据去对应的 shard 分片拉取存储在磁盘上的文档的详细数据。
- 得到详细的文档数据，组成搜索结果，将结果返回给用户。
缺点：由于每个分片独立使用自身的而不是全局的 Term/Document 频率进行相关度打分，当数据分布不均匀时可能会造成打分偏差，从而影响最终搜索结果的相关性。
Elasticsearch Search Template
Elasticsearch Search Template
所谓 search template 搜索模板其实就是：
- 预先定义好查询语句 DSL 的结构并预留参数
- 搜索的时再传入参数值
- 渲染出完整的 DSL ，最后进行搜索
使用搜索模板可以将 DSL 从应用程序中解耦出来，并且可以更加灵活的更改查询语句。