自行承担。 小维 Redis未授权访问漏洞 漏洞简介以及危害 Redis 默认情况下，会绑定在 0.0.0.0:6379，如果没有进行采用相关的策略，比如添加防火墙规则 避免其他非信任来源 ip 访问等，这样将会将 Redis 服务暴露到公网上，如果在没有设置密码认证（一 般为空）的情况下，会导致任意用户在可以访问目标服务器的情况下未授权访问 Redis 以及读取 Redis Redis 的数据。攻击者在未授权访问 Redis 的情况下，利用 Redis 自身的提供的config 命令，可以进行写文件 操作，攻击者可以成功将自己的ssh公钥写入目标服务器的 /root/.ssh 文件夹的authotrized_keys 文件 中，进而可以使用对应私钥直接使用ssh服务登录目标服务器、添加计划任务、写入Webshell等操作。 漏洞利用 环境介绍 环境搭建 常见的未授权访问漏洞： Redis 未授权访问漏洞 MongoDB 未授权访问漏洞 Jenkins 未授权访问漏洞 Memcached 未授权访问漏洞 JBOSS 未授权访问漏洞 VNC 未授权访问漏洞 Docker 未授权访问漏洞 ZooKeeper 未授权访问漏洞 Rsync 未授权访问漏洞 Atlassian Crowd 未授权访问漏洞 CouchDB 未授权访问漏洞

newkey，这也会引发 上面提到的删除大 key 问题。如果想让 redis 在这种场景下也使用 lazyfree 的方式来删除，您可以在控制台上 打开如下配置： 说明：该参数配置在控制台中暂未开放，后续我们会尽快发布。 淘汰或者逐出数据 有些用户对数据设置过期时间，依赖 Redis 的淘汰机制去删除已经过期的数据，这同样也存在上面提到的问题 ：淘汰某个大 key 会导致进程 LFU机制与hotkey Redis 4.0 新增了 allkey-lfu 和 volatile-lfu 两种数据逐出策略，同时还可以通过 object 命令来获取某个 key 的访问频度。 基于 LFU 机制，用户可以使用 scan + object freq 来发现热点 key，当然 Redis 也一起发布了更好用的工具 redis-cli，使用示例如下。 议和特性的混合存储产品。通过将部分冷数据存储 到磁盘，在保证绝大部分访问性能不下降的基础上，大大降低了用户成本并突破了内存对Redis单实例数据量的 限制。 与Redis高性能内存型实例差别 Redis混合存储型实例中，所有的Key和经常访问的Value被保存在内存中，保证绝大部分访问请求的最高性能 。不常访问的Value（冷数据）则会被存储到磁盘上，以达到内存利用最高性价比。

《Redis使⽤⼿册》（试读版） ⻩健宏/著 关于本⽂档 本⽂档为《Redis使⽤⼿册》⼀书的试读版本，由 RedisGuide.com 免费提供。 因为本⽂档为书本原稿的未编辑未排版版本，所以本⽂档和正式出版的图书在内容和编排上将会稍有不同，具体的 细节以正式出版的图书为准。 《Redis使⽤⼿册》预计将于 2019 年 9 ⽉下旬正式开始发售， 届时你将能够在 RedisGuide.com 消费者服务的热⻔站点， 你都可以在 Redis 找到你想要的功能， 并将其部署到你的服务器⾥⾯。 ⻛驰电掣般的执⾏速度 Redis 是⼀款内存数据库， 它将所有数据都储存在内存⾥⾯。 因为计算机访问内存的速度要远远⾼于访问 硬盘的速度， 因此与基于硬盘设计的传统数据库相⽐， Redis 在数据的存取速度⽅⾯具有天然的优势。 虽 然说“背靠⼤树好乘凉”， 但 Redis 并没有因为⾃⼰拥有天然的速度优势就放弃了⾃⼰在效率⽅⾯的追求。 conf 1.7 示例代码 正如上⾯提到的那样， 本书提供了⼤量 Python 代码示例， 这些示例的源码可以通过访问以下⻚⾯获取： github.com/huangz1990/RedisGuide-code 。 本书在展示代码示例的同时， 会在示例标题的旁边给出源代码的具体访问路径。 ⽐如说， 对于代码清单 1-1 中 展示的连接检查脚本 check_connection.py 来说， 该⽂件就位于

直接连接到后端 DB。对于集群版实例，该统计项 标识 Proxy 到 Redis 的操作失败数目，包括超时 云数据库 Redis 版 快速入门 3 说明：您可以单击自定义监控项添加不同操作命令的访问次数的监控，比如查看 set 命令每秒的次数。详 细信息请参见性能监控。 报警设置 选择左侧导航栏的报警设置，单击报警设置按钮跳转到云监控的设置页面。 您可以根据指引创建 监控报警 云数据库 Redis 版未提供容量告警，需要用户到云 监控中进行配置。配置方法请参见文档。 建议设置好以下监控的报警：实例故障、实例主备 切换、已使用连接百分比、操作失败数、已用容量 云数据库 Redis 版 快速入门 6 云数据库 Redis 版兼容 Redis 3.0 版本，支持 Redis 3.0 的 Geo 命令。目前还有小部分暂未开放的命令和受限 制的命令。 支持的命令操作 百分比、写入带宽使用率、读取带宽使用率。 数据过期删除策略 - 主动过期，系统后台会周期性的检测，发现已过 期的key时，会将其删除。 - 被动过期，当用户访问某个key时，如果该key已 经过期，则将其删除。 空闲连接回收机制 服务端不主动回收 Redis 空闲连接，由用户管理。 数据持久化策略 采用 AOF_FSYNC_EVERYSEC 方式，每秒 fysnc。

2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Redis Application Scenarios ! 当前用户访问过多，请稍候重试~ NEWS --------------- --------------- --------------- --------------- Bang! 2016Postgres中国用户大会 Conference China 2016 中国用户大会 Redis Security--Network Redis运行在可信赖的环境 Redis要求可信赖的用户访问其端口 Redis可在配置文件中通过bind ip限制外网访问 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Redis Redis提供了一个身份验证功能 Redis在配置文件中进行配置 客户端可以发送AUTH命令+密码来验证自己 Redis执行效率快，需要密码设置长 Redis客户端使用IP,PORT,PASSWORD访问 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Redis Security --Disabling

完全兼容redis 协议, 用户不需要修改任何代码 进行迁移 Introduction SACC2017 • Redis实例数量：6000+个 • 日访问量：5000+亿 • Pika数据数量：1000+个 • 日访问量：1000+亿 • 覆盖率：80%以上业务线 • 单份数据体积：6.8T Pika User SACC2017 SACC2017 Pika

并解决因此可能出现的数据一致性问题. 需求的产生 DRC 的概念是在近年来, 云计算兴起, 多站点部署的场景下, 延伸出来对于数 据共享的一个需求. 多站点部署的架构, 对于单元化部署的 应用来讲, 跨数据中心的数据访问一直 是一个最大的痛点. 目前很多用户 • 抑或是采取了同一份写入到两个站 点的数据库 • 抑或是跨站点写入数据库同时同步 回来(例如 AWS 的AURORA) 这两种方式都没有从根本上解决问题 DRC 概念的出现, 让大家对分布式存储 又有了新的期待 Data Replication Center 目前携程的应用也在进行单元化的部署模 式, 在实现单元化的部署过程中, 跨数据中 心的数据访问一直是一个业务的痛点. 是否我们也能够有自己的一套 DRC? 来完 成每个站点的单独写入读取, 而不用关心 底层存储的一致性和同步问题. 对此需求进行分析后, 我们决定开发一个 Redis 的 DRC