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网站后台模板,公司怎么做网络营销,企业展示型网站建设,c语言入门自学问题描述 使用Ruoyi-cloud 二开,将服务部署到虚拟机上后,准备登录,发现验证码一致加载不出来,接口请求超时! 解决步骤 telnet 虚拟机ipport 发现可以通.curl 接口,发现一致不返回,超时了./code 接口超时&am…

问题描述

使用Ruoyi-cloud 二开,将服务部署到虚拟机上后,准备登录,发现验证码一致加载不出来,接口请求超时!

解决步骤

  1. telnet 虚拟机ip+port 发现可以通.
  2. curl 接口,发现一致不返回,超时了.
  3. /code 接口超时,一步一步log,测试后发现在迭代验证码时超时,询问ai.

结论

SecureRandom.getInstancestrong()方法会返回一个"强"随机数生成器,它需要收集足够的系统熵(随机性)才能生成随机数。在某些系统环境下,特别是虚拟机或源不足的服务器上,这个过程可能会阻塞很长时间,等待系统收集足够的随机熵。

学习到的知识

什么是系统熵?

熵源包括:
  • 键盘敲击的时间间隔
  • 鼠标移动的轨迹和时间
  • 硬盘读写的时间差
  • 网络数据包到达的时间
  • 中断发生的时间
  • CPU温度变化
  • 内存访问模式
  • 系统调用的时间差

Linux系统中的熵:
存储在 /dev/random 和 /dev/urandom 中内核维护一个熵池,收集各种不可预测的事件可以通过 cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail 查看当前可用熵

为什么会阻塞?

熵不足的情况:

  • 虚拟机环境:缺少真实硬件的随机性
  • 服务器环境:无键盘鼠标交互,硬件活动单一
  • 嵌入式设备:硬件资源有限
  • 刚启动的系统:还没收集足够的随机事件
SecureRandom.getInstanceStrong() 
→ 要求高质量熵 
→ 熵池不足时等待
→ 系统收集更多随机事件
→ 阻塞直到熵足够

不同随机数生成器的区别

  1. new Random()
    伪随机数生成器
    基于算法,可预测
    性能最好,但不安全

  2. new SecureRandom()
    使用系统熵,但有后备算法
    熵不足时使用算法扩展
    平衡了安全性和性能

  3. SecureRandom.getInstanceStrong()
    要求最高质量的熵
    熵不足时会阻塞等待
    最安全但可能性能很差

http://www.dtcms.com/wzjs/276926.html

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