1.NodeController 源码分析
2.vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)
3.FLINK 部署（阿里云）、互联监控 和 源码案例
4.[源码和文档分享]基于Libpcap实现的网监局域网嗅探抓包发包解析工具
5.多个系统源代码暴露在互联网，超四百万公民个人隐私信息存在泄露的控平风险
NodeController 源码分析
本文主要分析NodeLifecycleController在Kubernetes v1.版本中的功能及其源码实现。NodeLifecycleController主要负责定期监控节点状态，台源根据节点的码互condition添加相应的taint标签或直接驱逐节点上的Pod。
在解释NodeLifecycleController功能之前，联网班级考勤JAVA源码先了解一下taint的监控作用。在NodeLifecycleController中，平台taint的源码使用效果体现在节点的taint上，影响着Pod在节点上的互联调度。
NodeLifecycleController利用多个feature-gates进行功能扩展。网监在源码分析部分，控平我们以Kubernetes v1.版本为例，台源深入研究了启动方法、码互初始化流程、联网监听对象以及核心逻辑。
启动方法startNodeLifecycleController首先调用lifecyclecontroller.NewNodeLifecycleController进行初始化，并传入组件参数及两个feature-gates：TaintBasedEvictions和TaintNodesByCondition。随后调用lifecycleController.Run启动控制循环，监听包括lease、pods、nodes、daemonSets在内的四种对象。
在初始化过程中，app注入源码多个默认参数被设定，如--enable-taint-manager等。NewNodeLifecycleController方法详细展示了NodeLifecycleController的结构和核心逻辑，包括taintManager和NodeLifecycleController的监听和处理机制。
Run方法是启动方法，它启动多个goroutine执行controller功能，关键逻辑包括调用多个方法来完成核心功能。
当组件启动时，若--enable-taint-manager参数为true，taintManager将启用，确保当节点上的Pod不兼容节点taint时，会将Pod驱逐。反之，已调度至该节点的Pod将保持存在，新创建的Pod需兼容节点taint以调度至该节点。
tc.worker处理来自channel的数据，优先处理nodeUpdateChannels中的数据。tc.handleNodeUpdate和tc.handlePodUpdate分别处理节点更新和Pod更新，最终调用tc.processPodOnNode检查Pod是否兼容节点的taints。
NodeLifecycleController中的nodeInformer监听节点变化，nc.doNodeProcessingPassWorker添加合适的NoSchedule taint和标签。当启用了TaintBasedEvictions特性，nc.doNoExecuteTaintingPass处理节点并根据NodeCondition添加taint，python运行源码以驱逐Pod。未启用该特性时，nc.doEvictionPass将直接驱逐节点上的Pod。
nc.monitorNodeHealth持续监控节点状态，更新节点taint或驱逐Pod，并为集群中的所有节点划分zoneStates以设置驱逐速率。nc.tryUpdateNodeHealth更新节点状态数据，判断节点是否已进入未知状态。
本文综上所述，深入剖析了NodeLifecycleController的功能、实现机制以及关键逻辑，为理解和优化Kubernetes集群提供了参考。
vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)
运行环境及配置说明：本示例代码依赖Node.js环境，推荐使用Node版本..1。您可以使用vscode或其他开发工具进行开发。配置步骤如下：首先下载示例源码，并在vscode中打开。接着，依次执行以下命令：安装依赖包（npm i），启动开发环境（npm run dev），以及打包发布版本（npm run build:release）。
示例效果展示：由于视频流在线地址无法访问，视频流效果未能呈现。鸿蒙2.0源码源码仅供参考，具体实现方式可参考以下内容。
实现思路：首先在萤石官网添加视频设备，并开启直播以获取RTMP或HLS格式的视频流。然后，利用js插件video.js及videojs-flash等，结合leaflet地图在网页上展示视频监控播放效果。萤石官网提供了丰富的示例和开发文档，您可以参考以下链接获取更多信息：萤石官网（），萤石开发文档（open.ys7.com/doc/zh/）。
源码下载：感兴趣的朋友，可通过私聊我获取核心源码，仅需8.8元。
FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例
FLINK部署、监控与源码实例详解
在实际部署FLINK至阿里云时，POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中，这些依赖需要被包含以支持测试。 核心代码示例中，steam授权源码数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink，我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下：Kafka配置：首先，确保Kafka作为数据源的配置正确无误，包括连接参数、主题等，这是整个流程的开端。
Flink处理：Flink的数据流API在此处发挥威力，它可以实时处理Kafka中的数据，执行各种复杂的数据处理操作。
目标存储：数据处理完成后，Flink将结果无缝地发送到Hologres，作为最终的数据存储和分析目的地。
[源码和文档分享]基于Libpcap实现的局域网嗅探抓包发包解析工具
完成一个基于Libpcap的网络数据包解析软件，其设计目的是构建一个易于使用、界面美观的网络监控工具。该软件主要功能包括局域网数据包捕获、分析、图形化显示及统计分析等。具体功能如下：
1. 数据包捕获：利用Libpcap，软件能够扫描并选取不同类型的网卡（如WiFi/以太）进行局域网数据包监听与捕获。用户可选择混杂模式或非混杂模式，混杂模式下，软件接收并分析整个局域网的数据包。
2. 数据包分析：捕获的数据包被分类整理并提取内容进行分析。软件解析数据包版本、头长度、服务类型、总长度、标识、分段标志、分段偏移值、生存时间、上层协议类型、校验和、源IP地址及目的IP地址等信息，以规范形式展示。对于HTTP、ARP等特定协议，能深入解析内容。
3. 图形化显示：通过表格组件，直观展示数据包信息，用户可方便查看并交换数据以获取更深层内容。
4. 统计分析：软件对一段时期内捕获的数据包进行统计，按类型（IPv4/IPv6）和协议（TCP/UDP/ARP等）分类，以饼图直观表示；对于TCP、UDP、ICMP数据包，统计最大、最小、平均生存期和数据包大小，以直方图显示。
5. 数据包清空：提供功能清除所有已捕获的数据包。
6. Ping功能：实现与目标主机的连通性测试。
7. TraceRoute功能：了解从本机到互联网另一端主机的路径。
8. ARP-Attack功能：在局域网内实现ARP攻击，测试并断开指定IP地址主机的网络连接。通过欺骗目标主机的网关地址，使ARP缓存表错误，导致无法正常发送数据包。若将欺骗的MAC地址设置为自己的MAC地址，则截获目标机器发送的数据包。
详细参考文档和源码下载地址：write-bug.com/article/1...
多个系统源代码暴露在互联网，超四百万公民个人隐私信息存在泄露的风险
截至年3月，绿盟科技创新研究院监测到上万个互联网中暴露的DevOps资产存在未授权访问情况，源代码仓库成为“重灾区”。这些暴露的源代码仓库包含了境内多家机构的重要系统源代码，部分源代码中硬编码了数据存储服务配置信息，存在敏感信息意外泄露的风险。事件敏感，以下仅示例部分脱敏案例，并已上报给相关监管机构。
案例1：某沿海地区的科技公司使用Gitblit维护多个医疗IT系统源代码时配置错误，导致这些系统存在未经授权的访问漏洞。结果，包括某大学附属医院的排班系统在内的多个平台源代码被公开暴露在互联网上。暴露源代码中包含数据库连接详细信息，导致约万名病人的姓名、身份证号、住址等信息以及近1万名医护人员的姓名、****、学历和身份证等个人隐私信息暴露，存在严重隐私泄露风险。
案例2：某互联网科技有限公司使用Gogs维护开发系统的源代码时配置错误，系统被暴露在互联网中并允许未经授权访问。暴露源代码中含有详细的数据库连接信息，导致大约万公民的姓名、手机号、身份证号码等个人隐私信息暴露，存在严重隐私数据泄露风险。
案例3：某教育科技有限公司使用Gitea维护开发系统的源代码时配置错误，系统存在未经授权的访问漏洞。暴露源代码中包含数据库连接详细信息，导致大约万学员姓名、手机、QQ号等个人隐私信息暴露，存在严重隐私数据泄露风险。
此类安全事件不仅暴露了系统的源代码，还暴露了公民的个人隐私信息及敏感数据。这些泄露可能带来数据被不法分子出售、公民面临电诈风险、安全漏洞暴露以及关键基础设施单位存在安全隐患等严重后果。案例显示，数据泄露风险来源于配置错误，导致源代码、敏感信息被不安全方式暴露在互联网上。
云计算技术广泛应用，但带来了安全风险问题。DevOps流程在提升开发、测试和部署效率的同时，也引入了云上安全风险，尤其是源代码、敏感信息的不当管理。绿盟科技创新研究院通过云上网络空间的测绘，揭示云组件暴露面，识别攻击面，以深入了解可能隐藏的安全风险。
针对此类事件，监管部门开始采取行动。如衡阳市网信办对某开发应用网站数据库存在未授权访问漏洞、泄露公民个人信息的公司进行了行政处罚。企业可通过利用绿盟公有云测绘技术、敏感泄露发现服务以及EASM服务，加强自身风险暴露面的发现与防护。定期对内外部和上下游供应链人员进行安全培训，也能有效减少数据泄露事件。
综上，源代码暴露事件对国家安全、关键基础设施单位、企业和公民隐私构成严重威胁。应加强技术监控、提高安全意识、定期进行安全培训，以有效应对云上安全风险。
