WebSocket 8.3 REST 8.4 RPC 8.5 小结 9.安全与加密 9.1 预防CSRF攻击 9.2 确保输入过滤 9.3 避免XSS攻击 9.4 避免SQL注入 9.5 存储密码 9.6 加密和解密数据 9.7 小结 10.国际化和本地化 10.1 设置默认地区 10.2 本地化资源 10.3 国际化站点 4 10.4 小结 11.错误处理，调试和测试 11 controller设计 13.4 日志和配置设计 13.5 实现博客的增删改 13.6 小结 14.扩展Web框架 14.1 静态文件支持 14.2 Session支持 14.3 表单支持 14.4 用户认证 14.5 多语言支持 14.6 pprof支持 14.7 小结 附录A 参考资料 5 1 GO环境配置 1 GO环境配置 欢迎来到Go的世界，让我们开始探索吧！ Go是一种新的语言 限制（因为浏览器对URL的长度有限制），而POST方法提交的数据没有限制. 3. GET方式提交数据，会带来安全问 题，比如一个登录页面，通过GET方式提交数据时，用户名和密码将出现在URL上，如果页面可以被缓存或者其他人可 以访问这台机器，就可以从历史记录获得该用户的账号和密码。 HTTP响应包（服务器信息） HTTP响应包（服务器信息） 我们再来看看HTTP的response包，他的结构如下： HTTP/1

36 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 36 混合云 物理机 密码机密码卡 IoT终端 基础设施层 应用生态层 经济金融 民生服务 智慧政务 社会治理 智慧城市 ··· 能源电力 飞洛 BaaS 密钥管理 业务数据可视化 智能合约研发 联盟组织管理 节点管理 合约安全审计 日志分析与告警 统一身份认证 专有联盟链 监控运维 应用研发 司法存证链 通用链 数字身份链

的概率就越低。 实际上，哈希算法除了可以用于实现哈希表，还广泛应用于其他领域中。举两个例子： ‧ 密码存储：为了保护用户密码的安全，系统通常不会直接存储用户的明文密码，而是存储密码的哈希 值。当用户输入密码时，系统会对输入的密码计算哈希值，然后与存储的哈希值进行比较。如果两者匹 配，那么密码就被视为正确。 ‧ 数据完整性检查：数据发送方可以计算数据的哈希值并将其一同发送；接收方可以重新计算接收到的 接收到的 数据的哈希值，并与接收到的哈希值进行比较。如果两者匹配，那么数据就被视为完整的。 对于密码学的相关应用，哈希算法需要满足更高的安全标准，以防止从哈希值推导出原始密码等逆向工程， 包括： ‧ 抗碰撞性：应当极其困难找到两个不同的输入，使得它们的哈希值相同。 ‧ 雪崩效应：输入的微小变化应当导致输出的显著且不可预测的变化。 请注意，“均匀分布”与“抗碰撞性”是两个独立的概念，满足均匀分布不一定满足抗碰撞性。例如，在随机 输入 key 下，哈希函数 key % 100 可以产生均匀分布的输出。然而该哈希算法过于简单，所有后两位相等的 key 的输出都相同，因此我们可以很容易地从哈希值反推出可用的 key ，从而破解密码。 6.3.2. 哈希算法的设计 哈希算法的设计是一个复杂且需要考虑许多因素的问题。然而对于简单场景，我们也能设计一些简单的哈希 算法。以字符串哈希为例： ‧ 加法哈希：对输入的每个字符的 ASCII

块链，并达成业内 共识 趣链科技版权所有©2016 – 2021 7 隐私计算技术分类 • 安全多⽅方计算 纯密码学技术实现数据的可 ⽤用不不可⻅见 • 可信执⾏行行环境 基于TEE硬件保障计算环境安全 可信，提供计算模型及数据双维 度安全 • 联邦学习 结合机器器学习和密码学算 法，数据联邦化训练，充 分释放数据价值 02 隐私计算平台 架构 趣链科技版权所有©2016 – 趣链科技版权所有©2016 – 2021 10 隐私计算流程 • 通过区块链进⾏行行数据使⽤用权限 的控制以及隐私计算任务的协 作 • 链下节点间基于隐私计算算 法，使⽤用多⽅方数据进⾏行行密态计 算，利利⽤用密码学算法达到“明 ⽂文数据不不出本地，计算结果定 向汇集”的数据计算效果，解 决隐私数据难使⽤用的问题。 区块链节点 隐私计算节点 本地数据库 发起⽅方节点 隐私计算节点 本地数据库

，哈希冲突的概率就越低。 实际上，哈希算法除了可以用于实现哈希表，还广泛应用于其他领域中。 ‧ 密码存储：为了保护用户密码的安全，系统通常不会直接存储用户的明文密码，而是存储密码的哈希 值。当用户输入密码时，系统会对输入的密码计算哈希值，然后与存储的哈希值进行比较。如果两者匹 配，那么密码就被视为正确。 ‧ 数据完整性检查：数据发送方可以计算数据的哈希值并将其一同发送；接收方可以重新计算接收到的 接收到的 数据的哈希值，并与接收到的哈希值进行比较。如果两者匹配，那么数据就被视为完整。 对于密码学的相关应用，为了防止从哈希值推导出原始密码等逆向工程，哈希算法需要具备更高等级的安全 特性。 ‧ 单向性：无法通过哈希值反推出关于输入数据的任何信息。 ‧ 抗碰撞性：应当极难找到两个不同的输入，使得它们的哈希值相同。 ‧ 雪崩效应：输入的微小变化应当导致输出的显著且不可预测的变化。 请 输入 key 下，哈希函数 key % 100 可以产生均匀分布的输出。然而该哈希算法过于简单，所有后两位相等的 key 的输出都相同，因此我们可以很容易地从哈希值反推出可用的 key ，从而破解密码。 6.3.2 哈希算法的设计 哈希算法的设计是一个需要考虑许多因素的复杂问题。然而对于某些要求不高的场景，我们也能设计一些简 单的哈希算法。 ‧ 加法哈希：对输入的每个字符的 ASCII 码进行相加，将得到的总和作为哈希值。

，哈希冲突的概率就越低。 实际上，哈希算法除了可以用于实现哈希表，还广泛应用于其他领域中。 ‧ 密码存储：为了保护用户密码的安全，系统通常不会直接存储用户的明文密码，而是存储密码的哈希 值。当用户输入密码时，系统会对输入的密码计算哈希值，然后与存储的哈希值进行比较。如果两者匹 配，那么密码就被视为正确。 ‧ 数据完整性检查：数据发送方可以计算数据的哈希值并将其一同发送；接收方可以重新计算接收到的 接收到的 数据的哈希值，并与接收到的哈希值进行比较。如果两者匹配，那么数据就被视为完整。 对于密码学的相关应用，为了防止从哈希值推导出原始密码等逆向工程，哈希算法需要具备更高等级的安全 特性。 ‧ 单向性：无法通过哈希值反推出关于输入数据的任何信息。 ‧ 抗碰撞性：应当极难找到两个不同的输入，使得它们的哈希值相同。 ‧ 雪崩效应：输入的微小变化应当导致输出的显著且不可预测的变化。 请 输入 key 下，哈希函数 key % 100 可以产生均匀分布的输出。然而该哈希算法过于简单，所有后两位相等的 key 的输出都相同，因此我们可以很容易地从哈希值反推出可用的 key ，从而破解密码。 6.3.2 哈希算法的设计 哈希算法的设计是一个需要考虑许多因素的复杂问题。然而对于某些要求不高的场景，我们也能设计一些简 单的哈希算法。 ‧ 加法哈希：对输入的每个字符的 ASCII 码进行相加，将得到的总和作为哈希值。

均，哈希冲突的概率就越低。 实际上，哈希算法除了可以用于实现哈希表，还广泛应用于其他领域中。 ‧ 密码存储：为了保护用户密码的安全，系统通常不会直接存储用户的明文密码，而是存储密码的哈希 值。当用户输入密码时，系统会对输入的密码计算哈希值，然后与存储的哈希值进行比较。如果两者匹 配，那么密码就被视为正确。 ‧ 数据完整性检查：数据发送方可以计算数据的哈希值并将其一同发送；接收方可以重新计算接收到的 接收到的 数据的哈希值，并与接收到的哈希值进行比较。如果两者匹配，那么数据就被视为完整的。 对于密码学的相关应用，为了防止从哈希值推导出原始密码等逆向工程，哈希算法需要具备更高等级的安全 特性。 ‧ 抗碰撞性：应当极其困难找到两个不同的输入，使得它们的哈希值相同。 ‧ 雪崩效应：输入的微小变化应当导致输出的显著且不可预测的变化。 请注意，“均匀分布”与“抗碰撞性”是两个独立的概念，满足均匀分布不一定满足抗碰撞性。例如，在随机 输入 key 下，哈希函数 key % 100 可以产生均匀分布的输出。然而该哈希算法过于简单，所有后两位相等的 key 的输出都相同，因此我们可以很容易地从哈希值反推出可用的 key ，从而破解密码。 6.3.2 哈希算法的设计 哈希算法的设计是一个需要考虑许多因素的复杂问题。然而对于某些要求不高的场景，我们也能设计一些简 单的哈希算法。 ‧ 加法哈希：对输入的每个字符的 ASCII 码进行相加，将得到的总和作为哈希值。

，哈希冲突的概率就越低。 实际上，哈希算法除了可以用于实现哈希表，还广泛应用于其他领域中。 ‧ 密码存储：为了保护用户密码的安全，系统通常不会直接存储用户的明文密码，而是存储密码的哈希 值。当用户输入密码时，系统会对输入的密码计算哈希值，然后与存储的哈希值进行比较。如果两者匹 配，那么密码就被视为正确。 ‧ 数据完整性检查：数据发送方可以计算数据的哈希值并将其一同发送；接收方可以重新计算接收到的 接收到的 数据的哈希值，并与接收到的哈希值进行比较。如果两者匹配，那么数据就被视为完整。 对于密码学的相关应用，为了防止从哈希值推导出原始密码等逆向工程，哈希算法需要具备更高等级的安全 特性。 ‧ 单向性：无法通过哈希值反推出关于输入数据的任何信息。 ‧ 抗碰撞性：应当极难找到两个不同的输入，使得它们的哈希值相同。 ‧ 雪崩效应：输入的微小变化应当导致输出的显著且不可预测的变化。 请 输入 key 下，哈希函数 key % 100 可以产生均匀分布的输出。然而该哈希算法过于简单，所有后两位相等的 key 的输出都相同，因此我们可以很容易地从哈希值反推出可用的 key ，从而破解密码。 6.3.2 哈希算法的设计 哈希算法的设计是一个需要考虑许多因素的复杂问题。然而对于某些要求不高的场景，我们也能设计一些简 单的哈希算法。 ‧ 加法哈希：对输入的每个字符的 ASCII 码进行相加，将得到的总和作为哈希值。

statusLoop() 心得—profiling • Timer优化 • Channel使用优化 心得—timer优化 • 为什么需要优化？ – 万级别的连接 – 每个连接上大量的定时任务（心跳检测，注册检测，认证检测） 实际情况：当10w左右连接，什么数据不收发，只有定时器检测心跳超时，cpu 能耗掉一个core • 怎么优化？ – 特点： • 秒级别定时任务 • 范围最多60s – 方案： •

Android IOS Linux Web Windows Flash Iframe for ever 写 ������/ � �� �������� ������� 长连接客户端 认证或注册的io调 用 加载离线消息 ����� 客户端关注的 阻塞io逻辑，放 心阻塞执行不 用担心阻塞线 程，调度器会 帮忙调度其他 可执行协程 ������� ��� 读 ���� ��