xss带盒子多重
xss带盒子大学3.4公斤重，XSS是一台标准的次世代主机，拥有和XSX同代的架构，仅仅在核心频率及规模上略有改变。
拓展资料:
1、xss的核心架构依然是AMD Zen2架构的八核CPU+定制RDNA 2 GPU，只不过频率有所降低，此外GPU的计算单元缩减为20个，因此浮点性能仅有4TFLOPS，是XSX的三分之一。此外，内存带宽略小，但是固态速度两款保持了一致，意味着可以享受同等的快速读取体验。XSS的游戏目标最高同样为120Hz高刷新率，不过分辨率仅着力于2K（部分游戏也可插值4K），此外它还支持VRS可变刷新率、自动低延迟等新特性，因此HDMI 2.1也成为了XSS的标配。
2、在兼容性上，XSS不同于其他平台，仅仅能够运行就谢天谢地。XSS的游戏兼容范围不仅涵盖了Xbox游戏机的整个生命周期，对于兼容游戏还会有画面效果上的提升。这其中包含更高的分辨率，更细致的纹理，更高更稳定的帧率，甚至还会有Auto HDR功能加持，通过系统级的色调映射，为游戏增加HDR模式。
XSS攻击如何实现以及保护Web站点免受跨站点脚本攻击
使用工具和测试防范跨站点脚本攻击. 跨站点脚本（XSS）攻击是当今主要的攻击途径之一，利用了Web站点的漏洞并使用浏览器来窃取cookie或进行金融交易。跨站点脚本漏洞比较常见，并且要求组织部署涵盖威胁建模、扫描工具和大量安全意识在内的周密的安全开发生命周期，以便达到最佳的XSS防护和预防。本文解释了跨站点脚本攻击是如何实现并且就如何保护企业Web应用免于这种攻击提供了建议。 跨站点脚本（XSS）允许攻击者通过利用因特网服务器的漏洞来发送恶意代码到其他用户。攻击者利用跨站点脚本（XSS）攻击向那些看似可信任的链接中注入恶意代码。当用户点击了链接后，内嵌的程序将被提交并且会在用户的电脑上执行，这会使黑客获取访问权限并偷走敏感数据。攻击者使用XSS来攻击受害者机器上的漏洞并且传输恶意代码而不是攻击系统本身。 通过用户输入的数据返回错误消息的Web表格，攻击者可以修改控制Web页面的HTML代码。黑客能够在垃圾信息中的链接里插入代码或者使用欺诈邮件来诱使用户对其身份产生信任。 例如攻击者可以发送带有URL的邮件给受害人，这个URL指向一个Web站点并且提供浏览器脚本作为输入；或者在博客或诸如Facebook、Twitter这样的社交网站上发布恶意URL链接。当用户点击这个链接时，该恶意站点以及脚本将会在其浏览器上运行。浏览器不知道脚本是恶意的并将盲目地运行这个程序，这转而允许攻击者的浏览器脚本使用站点的功能来窃取cookie或者冒充合法的用户来完成交易。 一些通常的跨站点脚本预防的最佳实践包括在部署前测试应用代码，并且以快速、简明的方式修补缺陷和漏洞。Web应用开发人员应该过滤用户的输入来移除可能的恶意字符和浏览器脚本，并且植入用户输入过滤代码来移除恶意字符。通常管理员也可以配置浏览器只接受来自信任站点的脚本或者关闭浏览器的脚本功能，尽管这样做可能导致使用Web站点的功能受限。 随着时代的进步黑客们变得更加先进，使用收集的工具集来加快漏洞攻击进程。这意味着仅仅部署这些通常的XSS预防实践是不够的，保护和预防过程必须从底层开始并持续提升。预防过程必须在开发阶段开始，建立在一个牢靠、安全的开发生命周期方法论之上的Web应用在发布版本中不太可能暴露出漏洞。这样以来，不仅提升了安全性，也改善了可用性而且缩减了维护的总体费用，因为在现场环境中修补问题比在开发阶段会花费更多。 威胁建模在XSS预防中也是重要的一个方面，应该纳入到每个组织的安全开发生命周期当中。威胁建模评估和辨识在开发阶段中应用程序面临的所有的风险，来帮助Web开发人员更好地理解需要什么样的保护以及攻击一旦得逞将对组织产生怎样的影响。要辨识一个特定应用的威胁级别，考虑它的资产以及它访问的敏感信息量是十分重要的。这个威胁建模过程将确保在应用的设计和开发过程中战略性地融合了安全因素，并且增强了Web开发人员的安全意识。 对于大型项目的Web开发人员来说，源代码扫描工具和Web应用漏洞扫描器是提高效率和减少工作量的通常选择。
elasticsearch java 怎么设置 ignore
今天，事情终于发生了。Java6（Mustang），是2006年早些时候出来的，至今仍然应用在众多生产环境中，现在终于走到了尽头。已经没有什么理由阻止迁移到Java7(Dolphin)上了。
这也促使我想写一篇关于在ElasticSearch上配置Java6和7的细微差异的博文。
Elasticsearch对Java虚拟机进行了预先的配置。通常情况下，因为这些配置的选择还是很谨慎的，所以你不需要太关心，并且你能立刻使用ElasticSearch。
但是，当你监视ElasticSearch节点内存时，你可能尝试修改一些配置。这些修改是否会改善你的处境？
这篇博文尝试揭开Elasticsearch配置的神秘面纱，并且讨论最常见的调整。最终，会给出一些推荐的配置调整。
Elasticsearch JVM 配置概览：
这些是Elasticsearch 0.19.11版本的默认配置。
JVM参数 Elasticsearch默认值 Environment变量
-Xms 256m ES_MIN_MEM
-Xmx 1g ES_MAX_MEM
-Xms and -Xmx ES_HEAP_SIZE
-Xmn ES_HEAP_NEWSIZE
-XX:MaxDirectMemorySize ES_DIRECT_SIZE
-Xss 256k
-XX:UseParNewGC +
-XX:UseConcMarkSweepGC +
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 75
-XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly +
-XX:UseCondCardMark (commented out)
首先你注意到的是，Elasticsearch预留了256M到1GB的堆内存。
这个设置适用于开发和演示环境。开发人员只需要简单的解压发行包，再执行./bin/elasticsearch -f就完成了Elasticsearch的安装。当然这点对于开发来说非常棒，并且在很多场景下都能工作，但是当你需要更多内存来降低Elasticsearch负载的时候就不行了，你需要比2GB RAM更多的可用内存。
ES_MIN_MEM/ES_MAX_MEM是控制堆大小的配置。新的ES_HEAP_SIZE变量是一个更为便利的选择，因为将堆的初始大小和最大值设为相同。也推荐在分配堆内存时尽可能不要用内存的碎片。内存碎片对于性能优化来说非常不利。
ES_HEAP_NEWSIZE是可选参数，它控制堆的子集大小，也就是新生代的大小。
ES_DIRECT_SIZE控制本机直接内存大小，即JVM管理NIO框架中使用的数据区域大小。本机直接内存可以被映射到虚拟地址空间上，这样在64位的机器上更高效，因为可以规避文件系统缓冲。Elasticsearch对本机直接内存没有限制(可能导致OOM)。
由于历史原因Java虚拟机有多个垃圾收集器。可以通过以下的JVM参数组合启用：
JVM parameter Garbage collector
-XX:+UseSerialGC serial collector
-XX:+UseParallelGC parallel collector
-XX:+UseParallelOldGC Parallel compacting collector
-XX:+UseConcMarkSweepGC Concurrent-Mark-Sweep (CMS) collector
-XX:+UseG1GC Garbage-First collector (G1)
UseParNewGC和UseConcMarkSweepGC组合启用垃圾收集器的并发多线程模式。UseConcMarkSweepGC自动选择UseParNewGC模式并禁用串行收集器（Serial collector）。在Java6中这是默认行为。
CMSInitiatingOccupancyFraction提炼了一种CMS（Concurrent-Mark-Sweep）垃圾收集设置；它将旧生代触发垃圾收集的阀值设为75.旧生代的大小是堆大小减去新生代大小。这告诉JVM当堆内容达到75%时启用垃圾收集。这是个估计的值，因为越小的堆可能需要越早启动GC。
UseCondCardMark将在垃圾收集器的card table使用时，在marking之前进行额外的判断，避免冗余的store操作。UseCondCardMark不影响Garbage-First收集器。强烈推荐在高并发场景下配置这个参数（规避card table marking技术在高并发场景下的降低吞吐量的负面作用）。在ElasticSearch中，这个参数是被注释掉的。
有些配置可以参考诸如Apache Cassandra项目，他们在JVM上有类似的需求。
总而言之，ElastciSearch配置上推荐：
1. 不采用自动的堆内存配置，将堆大小默认最大值设为1GB
2.调整触发垃圾收集的阀值，比如将gc设为75%堆大小的时候触发，这样不会影响性能。
3.禁用Java7默认的G1收集器，前提是你的ElasticSearch跑在Java7u4以上的版本上。
JVM进程的内存结果
JVM内存由几部分组成：
Java代码本身：包括内部代码、数据、接口，调试和监控代理或者字节码指令
非堆内存：用于加载类
栈内存：用于为每个线程存储本地变量和操作数
堆内存：用于存放对象引用和对象本身
直接缓冲区：用于缓冲I/O数据
堆内存的大小设置非常重要，因为Java的运行依赖于合理的堆大小，并且JVM需要从操作系统那获取有限的堆内存，用于支撑整个JVM生命周期。
如果堆太小，垃圾回收就会频繁发生，发生OOM的几率会很大。
如果堆太大，垃圾回收会延迟，但是一旦回收，就需要处理大量的存活堆数据。并且，操作系统的压力也会变大，因为JVM进程需要更大的堆，产生换页的可能性就会提高。
注意，使用CMS垃圾收集器，Java不会把内存还给操作系统，因此配置合理的堆初始值和最大值就非常重要。
非堆内存由Java应用自动分配。没有什么参数控制这里的大小，这是由Java应用程序代码自己决定的。
栈内存在每个线程中分配，在Elasticsearch中，每个线程大小必须由128K增加到256K，因为Java7比Java6需要更大的栈内存 ，这是由于Java7支持新的编程语言特征来利用栈空间。比如，引入了continuations模型，编程语言的一个著名概念。Continuations模型对于
协同程序、绿色线程（green thread）、纤程（fiber）非常有用 。当实现非阻塞I/O时，一个大的优势是，代码可以根据线程实际使用情况编写，但是运行时仍然在后台采用非阻塞I/O。Elasticsearch使用了多个线程池，因为Netty I/O框架和Guava是Elasticsearch的基础组件，因此在用Java7时，可以考虑进一步挖掘优化线程的特性。
发挥增加栈空间大小的优势还是有挑战的，因为不同的操作系统、不同的CPU架构，甚至在不同的JVM版本之间，栈空间的消耗不是容易比较的。取决于CPU架构和操作系统，JVM的栈空间大小是内建的。他们是否在所有场景下都适合？例如Sloaris Sparc 64位的JVM Xss默认为512K，因为有更大地址指针，Sloaris X86为320K。Linux降为256K。Windows 32位Java6默认320K，Windows 64位则为1024K。
大堆的挑战
今天，几GB的内存是很常见的。但是在不久以前，系统管理员还在为多几G的内存需求泪流满面。
Java垃圾收集器是随着2006年的Java6的出现而显著改进的。从那以后，可以并发执行多任务，并且减少了GC停顿几率： stop - the - world阶段。CMS算法是革命性的，多任务，并发， 不需要移动的GC。但是不幸的是，对于堆的存活数据量来说，它是不可扩展的。Prateek Khanna 和 Aaron Morton给出了CMS垃圾收集器能够处理的堆规模的数字。
避免Stop-the-world阶段
我们已经学习了Elasticsearch如何配置CMS垃圾收集器。但这并不能组织长时间的GC停顿，它只是降低了发生的几率。CMS是一个低停顿几率的收集器，但是仍然有一些边界情况。当堆上有MB级别的大数组，或者其他一些特殊的场景，CMS可能比预期要花费更多的时间。
MB级别数组的创建在Lucene segment-based索引合并时是很常见的。如果你希望降低CMS的额外负载，就需要调整Lucene合并阶段的段数量，使用参数index.merge.policy.segments_per_tier
减少换页
大堆的风险在于内存压力上。注意，如果Java JVM在处理大堆时，这部分内存对于系统其它部分来说是不可用的。如果内存吃紧，操作系统会进行换页，并且，在紧急情况下，当所有其他方式回收内存都失败时，会强制杀掉进程。如果换页发生，整个系统的性能会下降，自然GC的性能也跟着下降。所以，不要给堆分配太多的内存。
垃圾收集器的选择
从Java JDK 7u4开始，Garbage-First（G1）收集器是Java7默认的垃圾收集器。它适用于多核的机器以及大内存。它一方面降低了停顿时间，另一方面增加了停顿的次数。整个堆的操作，例如全局标记，是在应用线程中并发执行的。这会防止随着堆或存活数据大小的变化，中断时间也成比例的变化。
G1收集器目标是获取更高的吞吐量，而不是速度。在以下情况下，它能运行的很好：
1. 存活数据占用了超过50%的Java堆
2. 对象分配比例或者promotion会有明显的变化
3. 不希望gc或者compaction停顿时间长（超过0.5至1s）
注意，如果使用G1垃圾收集器，堆不再使用的内存可能会被归还给操作系统
G1垃圾收集器的不足是CPU使用率越高，应用性能越差。因此，如果在内存足够和CPU能力一般的情况下，CMS可能更胜一筹。
对于Elasticsearch来说，G1意味着没有长时间的stop-the-world阶段，以及更灵活的内存管理，因为buffer memory和系统I/O缓存能更充分的利用机器内存资源。代价就是小成本的最大化性能，因为G1利用了更多CPU资源。
性能调优策略
你读这篇博文因为你希望在性能调优上得到一些启示：
1. 清楚了解你的性能目标。你希望最大化速度，还是最大化吞吐量？
2. 记录任何事情（log everything），收集统计数据，阅读日志、分析事件来诊断配置
3. 选择你调整的目标（最大化性能还是最大化吞吐量）
4. 计划你的调整
5. 应用你的新配置
6. 监控新配置后的系统
7. 如果新配置没有改善你的处境，重复上面的一系列动作，反复尝试
Elasticsearch垃圾收集日志格式
Elasticsearch长时间GC下warns级别的日志如下所示：
[2012-11-26 18:13:53,166][WARN ][monitor.jvm ] [Ectokid] [gc][ParNew][1135087][11248] duration [2.6m], collections [1]/[2.7m], total [2.6m]/[6.8m], memory [2.4gb]-[2.3gb]/[3.8gb], all_pools {[Code Cache] [13.7mb]-[13.7mb]/[48mb]}{[Par Eden Space] [109.6mb]-[15.4mb]/[1gb]}{[Par Survivor Space] [136.5mb]-[0b]/[136.5mb]}{[CMS Old Gen] [2.1gb]-[2.3gb]/[2.6gb]}{[CMS Perm Gen] [35.1mb]-[34.9mb]/[82mb]}
JvmMonitorService类中有相关的使用方式：
Logfile Explanation
gc 运行中的gc
ParNew new parallel garbage collector
duration 2.6m gc时间为2.6分钟
collections [1]/[2.7m] 在跑一个收集，共花2.7分钟
memory [2.4gb]-[2.3gb]/[3.8gb] 内存消耗, 开始是2.4gb, 现在是2.3gb, 共有3.8gb内存
Code Cache [13.7mb]-[13.7mb]/[48mb] code cache占用内存
Par Eden Space [109.6mb]-[15.4mb]/[1gb] Par Eden Space占用内存
Par Survivor Space [136.5mb]-[0b]/[136.5mb] Par Survivor Space占用内存
CMS Old Gen [2.1gb]-[2.3gb]/[2.6gb] CMS Old Gen占用内存
CMS Perm Gen [35.1mb]-[34.9mb]/[82mb] CMS Perm Gen占用内存
JvmMonitorSer
一些建议
1. 不要在Java 6u22之前的发布版本中跑Elasticsearch。有内存方面的bug。那些超过两三年的bug和缺陷会妨碍Elasticsearch的正常运行。与旧的OpenJDK 6相比，更推荐Sun/Oracle的版本，因为后者修复了很多bug。
2. 放弃Java6，转到Java7。Oracle宣称Java6更新到2013年2月结束。考虑到Elasticsearch还是一个相对新的软件，应该使用更新的技术来提升性能。尽量从JVM中挤压性能。检查操作系统的版本。在最新版本的操作系统中运行，有助于你的Java运行环境达到最佳性能。
3. 定期更新Java运行环境。平均一个季度一次。告诉sa你需要及时更新Java版本，以获取Java性能的提升。
4. 从小到大。先在Elasticsearch单节点上进行开发。但是不要忘了Elasticsearch分布式的强大功能。单节点不能模拟生产环境的特征，至少需要3个节点进行开发测试。
5. 在调整JVM之前先做一下性能测试。对你的系统建立性能基线。调整测试时候的节点数量。如果索引时候负载很高，你可能需要降低Elasticsearch索引时候占用的堆大小，通过index.merge.policy.segments_per_tierparameter参数调整段的合并。
6. 调整前清楚你的性能目标，然后决定是调整速度还是吞吐量。
7. 启用日志以便更好的进行诊断。在优化系统前进行小心的评估。
8. 如果使用CMS垃圾收集器，你可能需要加上合理的 -XX:CMSWaitDuration 参数。
9. 如果你的堆超过6-8GB，超过了CMS垃圾收集器设计容量，你会遇到长时间的stop-the-world阶段，你有几个方案：调整CMSInitiatingOccupancyFraction参数降低长时间GC的几率减少最大堆的大小；启用G1垃圾收集器。
10. 学习垃圾收集调优艺术。如果你想精通的话，列出可用的JVM选项，在java命令中加入java -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintFlagsFinal -version，然后调优。
java有内存溢出吗？如果有是什么情况？
内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。
所以我们应该明确：存在内存溢出的因不一定导致内存溢出的果。。。
1。JAVA操作文本文件为什么超过3万行就内存益处啊？
PrintWriter out = new PrintWriter(new BufferedWriter(new FileWriter(fileName)));
//PrintWriter out = new PrintWriter(fileName);
//FileOutputStream out = new FileOutputStream(fileName);
while (rs.next()) {
for (int j = 1; j = totalColumn; j++) {
out.write(rs.getObject(j).toString());
out.write("\t");
}
out.write("\n");
out.flush();
}
}
我在代码中 写了 out.flush()用来刷新该流的缓冲; 可是当我的记录数超过3W时就报了内存益处的问题了，难道JAVA不能边读边写吗？还是out这个对象随着指向的fileName文件的边大占用内存也大了吗？？到底怎么来实现用JAVA写更多的数据而不内存益处呢
答案是：就在while(rs.next()) 当rs.next()时内存不断增大，而不是写流的问题，JAVA的ResultSet真是麻烦，而且ResultSet还不能clone(); 所以记得在做项目的时候，经常要设置：jdbc.setMaxRows(100*10000); //设置能容纳100万行记录-----这个就是防止内存泄露的哈------------------- 内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；
jdbc.setQueryTimeout(60*30); //设置超时时间是30分钟
2。java中的内存泄露的情况：长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用就很可能发生内存泄露，尽管短生命周期对象已经不再需要，但是因为长生命周期对象持有它的引用而导致不能被回收，这就是java中内存泄露的发生场景，通俗地说，就是程序员可能创建了一个对象，以后一直不再使用这个对象，这个对象却一直被引用，即这个对象无用但是却无法被垃圾回收器回收的，这就是java中可能出现内存泄露的情况，例如，缓存系统，我们加载了一个对象放在缓存中(例如放在一个全局map对象中)，然后一直不再使用它，这个对象一直被缓存引用，但却不再被使用。
public class Stack { //长生命周期
private Object[] elements=new Object[10]; //当数组容器中没有东西时是无用的，但是无法回收~~elements是短生命周期
private int size = 0;
public void push(Object e){
ensureCapacity();
elements[size++] = e;
}
public Object pop(){
if( size == 0)
throw new EmptyStackException();
//这里还是引用了，只是指针变位置变化而已，他确实返回了那个对象，但是他却没有断开那个对象的引用，也就是说有两个地方会持有这个对象的引用，调用pop的地方，和elements中
return elements[--size];
}
private void ensureCapacity(){
if(elements.length == size){
Object[] oldElements = elements;
elements = new Object[2 * elements.length+1];
System.arraycopy(oldElements,0, elements, 0, size);
}
}
}
上面的原理应该很简单，假如堆栈加了10个元素，然后全部弹出来，虽然堆栈是空的，没有我们要的东西，但是这是个对象是无法回收的，这个才符合了内存泄露的两个条件(必要条件)：无用，无法回收。
例子1
public class Bad{
public static Stack s=Stack();
static{
s.push(new Object());
s.pop(); //这里有一个对象发生内存泄露
s.push(new Object()); //上面的对象可以被回收了，等于是自愈了，因为引用被覆盖了
}
}
因为是static，就一直存在到程序退出，但是我们也可以看到它有自愈功能，就是说如果你的Stack最多有100个对象，那么最多也就只有100个对象无法被回收其实这个应该很容易理解，Stack内部持有100个引用，最坏的情况就是他们都是无用的，因为我们一旦放新的进取，以前的引用自然消失！
内存泄露的另外一种情况：当一个对象被存储进HashSet集合中以后，就不能修改这个对象中的那些参与计算哈希值的字段了，否则，对象修改后的哈希值与最初存储进HashSet集合中时的哈希值就不同了，在这种情况下，即使在contains方法使用该对象的当前引用作为的参数去HashSet集合中检索对象，也将返回找不到对象的结果，这也会导致无法从HashSet集合中单独删除当前对象，造成内存泄露。
这是属于： 集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收；
3。代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；
4。启动参数内存值设定的过小；
xss怎么开性能模式
《英灵殿》的这次更新对XSX和PS5主机却有负面影响，在性能模式下PS5会出现掉帧现象，有时会掉到40fps，而此前并没有这种情况，可能这次更新对于PS5和XSX主机来说还有新的问题。
