1.ACKԴ??
2.在ESTABLISHED状态时，连接收到SYN会回复什么？
3.几个代码伪装成高级黑客
4.RocketMQ原理（4）——消息ACK机制及消费进度管理
ACKԴ??
作者：易立
在年云栖大会上，阿里云云原生产品线容器服务负责人易立分享了容器服务ACK在亚运会上的应用。他指出，ACK作为云原生技术底座，为亚运一站通、微信最新扫雷源码亚运钉等众多核心应用提供了高弹性、高可用、异地多中心的架构支持，确保了赛事系统万无一失。这显示了ACK在企业级应用中的强大能力。
作为企业级云原生应用操作系统，ACK已广泛应用于自动驾驶、智能科研、金融科技等新兴领域，其覆盖公共云、边缘云、本地数据中心等不同场景，为企业提供统一的容器基础设施。
在过去的年度里，阿里云容器产品能力受到业界广泛认可，被Gartner评为全球领导者，亚洲唯一。在Forrester的评测中，ACK被认定为公共云开发与基础设施平台的最佳选择。
面对智算时代的到来，易立介绍了ACK在高效云原生算力、高性能智算应用、智能化运维管理、可信基础设施、分布式云架构五大核心方向的全新升级。
在高效云原生算力方面，SRSl指标公式源码ACK提供了丰富的弹性算力，包括Intel/Amd/倚天Arm等多种CPU架构和GPU/RDMA等多种异构加速器，以及按量、Spot、节省计划等多种售卖形态，帮助客户最大化利用阿里云的弹性算力。
ACK集群支持托管节点池和虚拟节点两种数据面形态，通过与弹性计算调度相互感知，更好地调度ECI实例，确保ECS节点池与虚拟节点调度统一和能力一致，无需修改现有K8s应用定义即可最大化使用云资源。
在大规模微服务架构应用和大规模数据计算任务构建方面，越来越多的客户选择基于ACK集群。同时，ACK单集群最大支撑的节点从提升至，ECI实例从提升至实例，控制面组件会根据数据面规模按需伸缩，保障稳定性。
为了支持容器应用向倚天架构平滑切换，ACR提供了多架构镜像构建能力，支持一份源码构建出包含x、Arm架构的应用镜像。同时，ACK集群可以同时包含Arm/x节点池或虚拟节点，让客户K8s应用在不同CPU架构下按需调度，逐步切换。
为了提供更优性价比，越来越多的ACK客户选择倚天芯片作为新算力选择。倚天架构实例的选择原因包括支持容器应用向倚天架构平滑切换、更高的弹性与更丰富的场景支持。
ACK节点池即时弹性能力的app源码欢迎页面发布，实现了在阿里云上容器服务每天数百万核的算力资源按需扩缩容，帮助客户优化计算成本。ACK节点池即时弹性Scaler具备特点如下：更简运维，通过ContainerOS与全托管节点池结合，实现节点全生命周期自动运维，包括CVE高危漏洞自动修复、节点故障自愈、OS/节点组件自动升级等。
在Serverless容器支持方面，基于ECI的ACK Serverless在客户场景中广泛应用于在线应用的弹性伸缩和AI与大数据客户的降本增效。今年ECI弹性容器实例的四个重要发布，包括云原生智算基础设施全面支持灵骏集群，为大规模分布式AI应用提供高性能、高效率的Kubernetes集群，以及AI套件增强，构筑企业专属AI工程化平台。
ACK集群调度器基于Koordinator项目，实现统一、高效地支持微服务、大数据、AI应用等多样化的工作负载，针对AI、大数据负载进行了优化和扩展。近期与小红书合作，发布Hadoop Yarn任务与Kubernetes负载混部的能力，进一步提升Kubernetes集群资源效率。同时，Koordinator捐赠到CNCF基金会，保持项目长期健康发展。
智能自治体系的构建，通过ACK AIOps智能产品助手加速K8s问题定位与解决，渔乐吧源码win提供大模型结合专家系统的解决方案，让管理员使用自然语言与系统交互，加速问题定位与解决。此外，ACK FinOps套件全面升级，支持更多场景化的分析与分摊策略，提高集群资源利用率。
在端到端容器安全方面，ACK与ACR服务提供DevSecOps最佳实践，实现自动化风险识别、阻断与预防能力，帮助企业构建安全可信的软件供应链。集群容器安全概览帮助企业安全管理员更好地感知集群配置、应用镜像、容器运行时的安全风险，实现供应链流程的透明高效。
服务网格新形态融合Sidecarless与Sidecar模式，成为业界首个发布托管式Istio Ambient Mesh的产品，提供对Sidecarless模式与Sidecar模式的融合支持。在典型客户场景中，采用Sidecarless模型服务网格可以减少资源开销%，简化运维成本%，降低时延%。
针对企业对数据隐私日益关切，阿里云、达摩院操作系统实验室与Intel和龙蜥社区一起，推出基于可信执行环境（TEE）的机密计算容器（Confidential Containers），结合可信软件供应链、可信数据存储，实现端到端安全可信容器运行环境，帮助企业抵御来自外部应用、买了源码怎么开发云平台，甚至企业内部的安全攻击。
在跨云协同方面，ACK One Fleet为不同地域的多个K8s集群提供统一的控制平面，实现公共云集群、边缘云集群和本地数据中心集群的统一集群管理、资源调度、应用交付及备份恢复能力。全托管Argo工作流集群具备事件驱动、大规模、免运维、低成本、跨地域等特点，帮助客户在模拟仿真、科学计算等大规模数据计算工作流场景中，实现小时内完成数千例肿瘤基因样本处理，提升速度%，降低成本%。
综上所述，阿里云容器服务ACK作为智算时代的现代化应用平台，以其强大的能力、广泛的应用场景和全面的解决方案，为企业的智能化、数字化创新提供了坚实的基础，推动企业在智算时代实现高效、安全和可持续发展。
在ESTABLISHED状态时，连接收到SYN会回复什么？
在ESTABLISHED状态时，连接收到SYN包的回复通常是ACK（Acknowledgement）包。即使连接已经建立，服务器仍需确认收到的SYN，这是为了确认之前的连接是否已失效，以处理可能的重传或新连接请求。如果连接还在，A端会正常处理ACK；若连接已断，A端会发送RST（Reset）包关闭旧连接，然后重新发起连接。Linux内核会处理乱序的SYN，回复Challenge ACK，这是RFC 规定的，限制ACK响应的数量以防止攻击。
使用scapy实验验证了这一过程，当发送一个序列号随机的SYN包时，服务器会返回一个带有正确确认号的ACK。内核源码中，tcp_send_ack函数在接收到SYN时会被调用，验证并回应。
针对RST攻击，tcpkill工具利用libpcap抓取包获取序列号伪造IP发送RST，但可能需要多次发送以确保RST在窗口内。而killcx工具更为强大，无论连接状态如何，它都能准确发送RST包关闭连接，通过细致的包分析和处理，确保攻击的有效性。
总结来说，服务器对SYN包的响应是连接管理的重要环节，既确保了连接的稳定，也提供了安全防护机制。
几个代码伪装成高级黑客
1. Introduction
作为计算机科学领域中最为著名的职业之一，黑客在当前的网络时代中有着不可忽视的作用。高级黑客更是其中的佼佼者，他们不仅具备了深厚的计算机技术知识，更能够使用各种技术手段，无中生有、突破困境、扰乱秩序等，令人望尘莫及。本文将会介绍一些简单的代码，让大家了解如何通过伪装成高级黑客，获得与众不同、且备受他人崇拜的感受。
2. 建立IP连接
在Python中，我们可以使用socket库来建立一个IP连接，并实现从目标服务器上获取数据的操作，下面是一段伪装成高级黑客的代码：
```python
import socket
def conn(IP, Port):
client = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
client.connect((IP,Port))
while True:
data = client.recv()
print (\'receive:\', data.decode()) #将获取到的数据进行解码
client.send(\'ACK!\'.encode()) #发送一个确认信息
if __name__ == \'__main__\':
conn(\'.0.0.1\', )
```
通过以上代码，我们可以连接到指定的服务器和对应的端口，获取到服务器发送的数据，并且能够对服务器返回一份确认信息，同时也向别人表现出伪装成高级黑客，游刃有余的状态。
3. 文件域修改
文件域修改是黑客行业中非常重要的一环，它可以改变一个可编辑文件中特定寻址位置的值。这个方法可以被用来对各种各样的文件（如二进制文件）进行操控。下列的Python代码可以让你的伪装更加漂亮：
```python
import struct
import os
def change_value(file_path, offset, value):
with open(file_path, \"r+b\") as f:
f.seek(offset)
f.write(struct.pack(\'i\', value))
if __name__ == \"__main__\":
file_path = \"/etc/hosts\"
offset =
value =
change_value(file_path, offset, value)
```
以上代码用到了struct结构体和os模块，使用`r+`文件模式打开指定的文件，通过file.seek()方法改变寻址位置，最后使用`struct.pack()`方法打包整数，并使用write()方法写入文件中。当写入完成后，文件中的值也随之更改。这时，你已成为了一个擅长黑客技术的“高手”。
4. 网络嗅探
网络嗅探是指在一个网络中抓取和记录经过网络的信息，并对这些信息进行分析。在现代网络安全领域中，网络嗅探被广泛地应用于网络审计和攻击检测。下面是一个伪装成高级黑客的Python代码示例，可以用于嗅探TCP流量包：
```python
import socket
def sniffTCP(port):
try:
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_RAW, socket.IPPROTO_TCP)
sock.setsockopt(socket.IPPROTO_IP, socket.IP_HDRINCL, 1)
sock.bind((\'.0.0.1\', port))
while True:
packet = sock.recvfrom()[0]
ip_header = packet[0:]
tcp_header = packet[:]
print(\"TCP Source Port: %d\" % ord(tcp_header[0]))
except KeyboardInterrupt:
print(\'Interrupted.\')
if __name__ == \"__main__\":
sniffTCP()
```
上述程序使用Python的socket库来监听指定的端口，收集包含TCP流量的数据报，并在控制台输出源端口号。此时，你已经成为一个懂得TCP嗅探技术的黑客了。
5. 爬取网页信息
网络爬虫被广泛用于百度和谷歌搜索引擎中，通过分析网页的源代码，检查网站的链接，实现数据抓取和分析。下面是一个伪装成高级黑客的Python代码示例，可以用于网页爬取，我们可以把以前熟悉的requests库和xpath技术结合运用。
```python
import requests
from lxml import html
def get_info(url):
page = requests.get(url)
tree = html.fromstring(page.content)
title = tree.xpath(\'//title\')[0].text_content()
print(\'Website Title:\', title)
links = tree.xpath(\'//a/@href\')
print(\'Links:\')
for link in links:
print(link)
if __name__ == \'__main__\':
get_info(\'\')
```
这些代码使用了requests和lxml库，获取页面内容并解析HTML，以提取指定节点的数据，如标题和链接。此时，在码量不大的情况下，你已成为一个懂得网页爬取技术的黑客了。
结论
以上提供的伪装成高级黑客的五个应用程序演示了Python的实用性和可扩展性。通过这些例子，我们可以使自己更好的了解Python，更好地思考如何在网络和数据安全方面实现自己所需的操作。同时，我们也可以通过这些代码，感受到黑客的精神和技术的魅力，找寻到自己更好的成长和发展机会。
RocketMQ原理（4）——消息ACK机制及消费进度管理
在 RocketMQ 中，消息的 ACK 机制和消费进度管理是保证消息成功消费的关键。在 PushConsumer 中，消息消费的管理主要通过消费回调来实现。当业务实现消费回调时，只有在回调函数返回 ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS 的情况下，RocketMQ 才会认为该批消息（默认每批为 1 条）已被成功消费。如果消息消费失败，例如遇到数据库异常或余额不足等情况，业务应返回 ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER，表示消息需要重新尝试。
为了确保消息至少被成功消费一次，RocketMQ 会将消费失败的消息重新投递给 Broker（消息主题将变更为重试主题），并在指定时间（默认为 秒，可配置）后再次将消息投递到该 ConsumerGroup。如果消息在多次尝试后仍无法成功消费，则会投递到死信队列，应用程序可以监控死信队列并采取人工干预措施。
当启动一个新的实例时，PushConsumer 会根据先前存储的消费进度（consumer offset）来发起第一次 Pull 请求。如果当前消费进度在 Broker 中不存在，这表明是一个全新的消费组，此时客户端可以选择不同策略。社区中常见的一种疑问是：“为什么我设置了 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET，但历史消息还是被消费了？” 这是因为只有全新的消费组才会使用特定策略，而老的消费组则会继续按已存储的进度消费。
为了优化性能并减少重复消费的风险，RocketMQ 采用一种与单条消息单独 ACK 不同的机制来管理消费进度。消费进度记录的是批次中最小的 offset 值，这意味着如果一批消息中有多个 offset，只有最小的 offset 会被更新。这种设计可以提高性能，但也带来潜在的重复消费问题，即消费进度可能仅更新至已消费消息的最小 offset，导致后续消息被重复消费。为解决这一问题，RocketMQ 在较新版本中引入了流控机制，通过配置 consumeConcurrentlyMaxSpan，当缓存中消息的最大值与最小值差距超过此阈值（默认为 ）时，会暂停消息的拉取，以缓解重复消费风险。
尽管如此，解决消费进度卡住的问题，最直接的方法是设置消费超时时间。在 RocketMQ 3.5.8 及之后的版本中，引入了超时处理机制，以应对消费进度卡住的情况。通过源码分析，可以看到该方案在一定程度上解决了消费进度卡住的问题，但仍存在一些不足之处。
