Java 岗大厂面试百日冲刺 - 日积月累，每日三题【Day36】—
通过输出，可以看到密码是 32 位的 MD5：
"password": "325a2cc052914ceeb8c19016c091d2ac"
然后，再去破解网站试一下这个 MD5，就可以得到原始密码是 salt，也就知道了盐值是 salt：
其实，知道盐是什么没什么关系，关键的是我们是在代码里写死了盐，并且盐很短、所有用户都是这个盐。这么做就会有三个问题：
因为盐太短、太简单了，如果用户原始密码也很简单，那么整个拼起来的密码也很短，这样一般的
MD5 破解网站都可以直接解密这个 MD5，除去盐就是原始密码了。相同的盐，意味着使用相同密码的用户 MD5 值是一样的，
知道了一个用户的密码就可能知道了多个
。
黑客也可以使用这个盐来构建一张
彩虹表，也就是字典表，虽然会花不少代价，但是一旦构建完成，所有人的密码都可以被破解。
所以，最好是每一个密码都有独立的盐，并且盐要长一点，比如超过 20 位。
第二，虽然说每个人的盐最好不同，但也不建议将一部分用户数据作为盐。比如，使用用户名作为盐：
userData.setPassword(DigestUtils.md5Hex(name + password));
如果世界上所有的系统都是按照这个方案来保存密码，那么 root、admin 这样的用户使用再复杂的密码也总有一天会被破解，因为黑客们完全可以针对这些常用用户名来做彩虹表。所以，盐最好是随机的值，并且是全球唯一的，意味着全球不可能有现成的彩虹表给你用。
正确的做法是，使用全球唯一的、和用户无关的、足够长的随机值作为盐。比如，可以使用 UUID 作为盐，把盐一起保存到数据库中：
userData.setSalt(UUID.randomUUID().toString());
userData.setPassword(DigestUtils.md5Hex(userData.getSalt() + password));
并且每次用户修改密码的时候都重新计算盐，重新保存新的密码。
需要注意的是，这么做虽然黑客已经很难通过彩虹表来破解密码了，但是仍然有可能暴力破解密码，也就是对于同一个用户名使用常见的密码逐一尝试登录。因此，除了做好密码哈希保存的工作外，我们还要建设一套完善的安全防御机制，在感知到暴力破解危害的时候，开启短信验证、图形验证码、账号暂时锁定等防御机制来抵御暴力破解。
那么姓名和身份证又是怎么保存的？
我们把姓名和身份证，叫做二要素。
现在互联网非常发达，很多服务都可以在网上办理，很多网站仅仅依靠二要素来确认你是谁。所以，二要素是比较敏感的数据，如果在数据库中明文保存，那么数据库被攻破后，黑客就可能拿到大量的二要素信息。如果这些二要素被用来申请贷款等，后果不堪设想。
之前我们提到的单向散列算法（MD5），显然不适合用来加密保存二要素，因为数据无法解密。这个时候，我们需要选择真正的加密算法。可供选择的算法，包括对称加密和非对称加密算法两类。
对称加密算法：是使用相同的密钥进行加密和解密。使用对称加密算法来加密双方的通信的话，双方需要先约定一个密钥，加密方才能加密，接收方才能解密。如果密钥在发送的时候被窃取，那么加密就是白忙一场。因此，这种加密方式的特点是，加密速度比较快，但是密钥传输分发有泄露风险。
非对称加密算法：或者叫公钥密码算法。公钥密码是由一对密钥对构成的，使用公钥或者说加密密钥来加密，使用私钥或者说解密密钥来解密，公钥可以任意公开，私钥不能公开。使用非对称加密的话，通信双方可以仅分享公钥用于加密，加密后的数据没有私钥无法解密。因此，这种加密方式的特点是，加密速度比较慢，但是解决了密钥的配送分发安全问题。
但是，对于保存敏感信息的场景来说，加密和解密都是我们的服务端程序，不太需要考虑密钥的分发安全性，也就是说使用非对称加密算法没有太大的意义。我们一般会使用对称加密算法来加密数据。常见的对称加密算法有：DES、3DES 和 AES。
课间休息，欣赏一下来自咱们群里同学的搬砖工地附近，坐标：成都 太古里。
作者：唐伯虎点香烟
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幂等性：对于同一笔业务操作，不管调用多少次，得到的结果都是一样的。
当然，有些操作是天然幂等的，如：
查询操作：查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的。select 是天然的幂等操作；
删除操作：删除操作也是幂等的，删除一次和多次删除都是把数据删除。
后台控制幂等性的几种途径：
设置唯一索引：防止新增脏数据
比如支付宝的资金账户，支付宝也有用户账户，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户 ID 加唯一索引，所以一个用户新增成功一个资金账户记录。要点：唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据（当表存在唯一索引，并发时新增报错时，再查询一次就可以了，数据应该已经存在了，返回结果即可）；
token机制：防止页面重复提交
原理上通过 session token 来实现的(也可以通过 redis 来实现)。当客户端请求页面时，服务器会生成一个随机数 Token，并且将Token放置到session当中，然后将 Token 发给客户端（一般通过构造 hidden 表单）。下次客户端提交请求时，Token会随着表单一起提交到服务器端。
服务器端第一次验证相同过后，会将session中的Token值更新下，若用户重复提交，第二次的验证判断将失败，因为用户提交的表单中的 Token 没变，但服务器端 session 中 Token 已经改变了。
悲观锁
获取数据的时候加锁获取。
select * from table_xxx where id='xxx' for update;
注意：id 字段一定是主键或者唯一索引，不然是锁表，会死人的；悲观锁使用时一般伴随事务一起使用，数据锁定时间可能会很长，根据实际情况选用；
乐观锁
乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高。乐观锁的实现方式多种多样，可以通过 version 或者其他状态条件判断：
通过版本号实现
update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version=#version#；
通过条件限制
update table_xxx set avai_amount=avai_amount where avai_amount >= 0
分布式锁
如果是分布式系统，构建全局唯一索引比较困难，例如唯一性的字段没法确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的系统(redis 或 zookeeper)，在业务系统插入数据或者更新数据，获取分布式锁，然后做操作，之后释放锁，这样其实是把多线程并发的锁的思路，引入多多个系统，也就是分布式系统中得解决思路。
要点：某个长流程处理过程要求不能并发执行，可以在流程执行之前根据某个标志(用户 ID+后缀等)获取分布式锁，其他流程执行时获取锁就会失败，也就是同一时间该流程只能有一个能执行成功，执行完成后，释放分布式锁(分布式锁要第三方系统提供)；
北京 西二旗早高峰
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SQL 注入攻击的总体思路
寻找到 SQL 注入的位置
判断服务器类型和后台数据库类型
针对不通的服务器和数据库特点进行 SQL 注入攻击
预防方式：
1、PreparedStatement（简单有效）
采用预编译语句集，它内置了处理 SQL 注入的能力，只要使用它的 setXXX 方法传值即可。
sql 注入只对 sql 语句的准备(编译)过程有破坏作用，而PreparedStatement在执行阶段只是把输入串作为数据处理，不再对sql语句进行解析，因此也就避免了 sql 注入问题。
2、使用正则表达式过滤传入的参数
要引入的包：
import java.util.regex.*;
正则表达式：
private String CHECKSQL = “^(.+)\sand\s(.+)|(.+)\sor(.+)\s$”;
判断是否匹配：
Pattern.matches(CHECKSQL,targerStr);
下面是常用来过滤参数是否存在SQL注入的正则表达式：
检测 SQL meta-characters 的正则表达式 ：
/(\%27)|(\')|(\-\-)|(\%23)|(#)/ix修正检测 SQL meta-characters 的正则表达式 ：
/((\%3D)|(=))[^\n]*((\%27)|(\')|(\-\-)|(\%3B)|(:))/i典型的 SQL 注入攻击的正则表达式 ：
/\w*((\%27)|(\'))((\%6F)|o|(\%4F))((\%72)|r|(\%52))/ix
还未添加个人签名 2021.11.08 加入
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