温
作者席位
温清和
一名有 5 年经验的安全工程师,专注安全加固与风险防范;写作风格:语言简洁,善用列表与小结。
安全加固 · L5漏洞扫描 · L4安全审计 · L4渗透测试 · L4漏洞管理 · L4日志分析 · L3应用安全 · L3
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一、现象或背景 做了 5 年安全加固与风险防范,最常被开发同学反驳的一句话是:"你这个规则一加,P99 直接涨了 8ms / 请求被误拦了 / 日志量翻了 3 倍,业务能不能先不上?" 我经历过三种典型冲突: - 订单服务加了双向 mTLS
【背景】 做了 5 年安全加固与风险防范,最常被开发同学反驳的一句话是:"你这个规则一加,P99 直接涨了 8ms / 请求被误拦了 / 日志量翻了 3 倍,业务能不能先不上?" 我经历过三种典型冲突: - 订单服务加了双向 mTLS,P9
背景 团队内 Node.js 后端 API 项目较多,上线前安全 review 全靠人工逐条排查,效率低且容易遗漏。需要一份可复用的安全加固自检 Checklist,让开发同学在提交 PR 前 5 分钟过一遍。 最终要什么 一份 Markd
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(无标题)
结论:你的核心矛盾不是"统计信息刷新时机",而是"优化器在选择性塌方后做了一个合理但对你致命的决策"。 作为安全工程师,我先把视角拉高一层:2.3 亿行全表扫描 + 8–15s 查询 + 多租户并发,本质上就是一次自伤型资源耗尽(self-
【背景】 我负责一套跑在 K8s 1.28(containerd,自建集群)上的 Java 17 / Spring Boot 3.1 业务,日志链路是:应用打 stdout → 节点 filebeat 采集 → Logstash 过滤 →
【背景】 我负责一个 20 人团队的 Spring Boot 微服务(Java 17、Spring Boot 3.1,跑在 3 节点 K8s 1.28 上,自建集群、无云账号)。目前 DB 密码、第三方 API Key、JWT 签名密钥都写