【iOS逆向与安全】frida-trace入门 前言frida-trace是一个用于动态跟踪函数调用的工具。支持android和ios。安装教程请参考官网。工欲善其事必先利其器。本文将以某App为示范，演示frida-trace的各种方法在iOS中的应用。一、目标让看文章的你在使用frida-trace时更得心应手。二、工具
能够促进你个人职业生涯关键专业技能之一是——编号。无论你是希望在行业领域获得一个黄金位置，又或者是想创建一个有趣的应用程序流程，变成编号权威专家都会是您专业与个人成长的主要财产。做为新手，如果你想掌握相关编号如何更好地把握一切计算机语言的其他信息，那么你的方
结论 gRPC keepAlive是grpc框架在应用层面连接保活的一种措施。即当grpc连接上没有业务数据时，是否发送pingpong,以保持连接活跃性,不因长时间空闲而被Server或操作系统关闭 gRPC keepAlive在client与server都有,client端默认关闭(keepAliveTime为Long.MAX_VALUE), server端默认打开
gRPC类型 gRPC有四种类型： 1. UNARY： 单一的请求响应； 2. CLIENT STREAMING： 客户端流式发送，服务端单一响应； 3. SERVER STREAMING： 客户端单一请求，服务端流式响应； 4. BIDIRECTIONAL STREAMING： 双工流式请求响应 gRPC VS REST gRPC REST HTTP/2 most used HTTP/1.1 Protoc
gRPC 接口调试 grpc 作为一个老程序员，最近公司技术架构用到了gPRC，但国内很少有支持这个的工具，大部分都只是支持http。由于我同时也是Apipost骨灰级用户，于是就在他们官网的问答社区里提反馈，希望能支持一下gRPC函数调用，结果果然7.0版本我一更新，就看到Apipost已经支持gRPC了。 grp
对于同步API而言，程序的吞吐量并不高。因为在每次发送一个gRPC请求时，会阻塞整个线程，必须等待服务端的ack回到客户端才能继续运行或者发送下一个请求，因此异步API是提升程序吞吐量的必要手段。 gRPC异步操作依赖于完成队列CompletionQueue 官网教程：https://grpc.io/docs/languages/cp
2022-08-15 09:03:51.246 ERROR 9524 --- [ent-executor-19] com.alibaba.nacos.common.remote.client.grpc.GrpcClient : [1660525414478_127.0.0.1_52669]Error to process server push response: {"headers":{},"requestId":"241","ser
上一篇随笔搭建一个简单的登录grpc服务，但还有一些需要完善，这篇随笔主要介绍 proto文件增加字段流程 md5签名 当前文件目录结构如下： 修改pb/users/login.proto，直接在pwd参数下增加一个字段stime， 使用如下命令重新生成pb/users/login.pb.go文件 protoc
最近在编译 GRPC 的时候遇到了一个奇怪的问题，提示没有找到 GRPC 编译上使用的编译器。 主要原因就是 Java 使用的 Maven 插件将新的 Apple 操作系统识别成了 protoc-3.11.4-osx-aarch_64.exe。 如果你的 GRPC 使用插件的版本不够的话，这个可执行文件是没有在中央仓库中找到了。 例
gRPC选择 Http2.0 作为基础开源协议，是考虑到 Http 协议在互联网应用的广泛性。同时因为 Http2.0 支持的 Streaming 和 Duplexing 可以将请求和响应消息进行分片交叉传送，可以大幅提升传输效率，GRPC 特色的 Stream 消息正是使用了 Http2.0 的 Streaming 特性。 gRpc架构图：
下载通用编译器 地址：https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 选择对应的版本，解压后将文件夹下bin目录配置到环境变量 安装go编译器 $ go install google.golang.org/protobuf/cmd/protoc-gen-go $ go install google.golang.org/grpc/cmd/protoc-gen-go-grpc 创
开发环境 项目介绍 数据库结构 代码目录 实现步骤 编写proto文件 服务器代码 客户端代码（go） 客户端代码（php） 客户端代码（python）
grpc使用protobuf进行序列化、反序列化，通常用protoc作为编译工具，对于go使用grpc作为rpc的框架，由于protoc工具未实现go-generate，我们需要使用protoc-gen-go插件帮我们生成go文件。 本文的分享分为以下方面： 准备工作 protoc工具的相关命令 proto文件的定义 go-grpc的实践 1.准备工
map类似于python中的字典，但是由于其没有重写__setitem__魔法方法，所以在有的使用场景下 有所不同 如以下情况： message Point{ int32 x=1; int32 y=2;} map<string,Point>resultDict=1;这个时候对于map中添加值的时候不能直接使用 map['key1']=Point(x=111,y=222)可以使用map[
gRPC 服务要加 HTTP 接口？ go-zero 给大家带来极简的 RESTful 和 gRPC 服务开发体验的同时，社区又给我们提出了新的期望： 我想只写一次代码 既要 gRPC 接口 也要 HTTP 接口 既要。。。也要。。。 也有道理嘛！你看用户怎么说： 用户A：一套逻辑，api和rpc一起 用户B：go-zero要是能简化这一
开始使用gRPC之前，需要先准备好gRPC,可参考博主另一篇博文 Win10下编译gRPC 。 本文主要记录使用gRPC做一个简单的HelloWorld实例的过程以及其中遇到的一些问题； HelloWorld实例的代码很简单，是直接使用了网上的例子代码，本人只做了很小的改动。 下面开始实战过程。 1，新建三个VC项目，如
我们一般需要定时任务 请求数据层grpc服务并且在上下文中携带信息 上下文 context.Context 携带信息就需要用 google.golang.org/grpc/metadata 初始化MD 结构 // 方法一 metadata.New(map[string]string{"centerid": "111111111"}) // 方法二 md := metadata.MD{} md.Set("cent
本文主要记录Win10编译gRPC的过程以及当中遇到一些小问题的解决, 编译的过程主要的参考：编译gRPC的官方说明文档 1，准备工作，如下截图，先确认Win10已经安装VS, Git, CMake, nasm， 如果Git使用的Portable版本，需要手动将Git的CMD文件夹加入Windows系统的PATH变量之中，例如本地路径
node 使用grpc npm init 创建项目 demo.proto syntax = "proto3"; package hello; service Greeter { rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {} } message HelloRequest { string message = 1; } message HelloReply { string message = 1; } pb.
目录 一、简介 二、创建gRPC服务端 1.创建gRPC项目 2.编写自己的服务 三、创建gRPC客户端 1.创建客户端项目 2.grPC服务https的调用 3.gRPC内网http调用 4.IOC注入的方式调用gRPC 四、webapi中加入gRPC 回到顶部 一、简介 简单解析一下gRPC，gRPC 是一个由Google开源
Go微服务 服务拆分原则 ：高内聚低耦合 简而言之，微服务架构风格是将单个应用程序作为一组小型服务开发的方法，每个服务程序都在自己的进程中运行，并与轻量级机制（通常是HTTP资源API）进行通信。这些服务是围绕业务功能构建的。可以通过全自动部署机器独立部署。这些服务器可以用不同
rpc(远程过程调用)是一个古老而新颖的名词，他几乎与http协议同时或更早诞生，也是互联网数据传输过程中非常重要的传输机制。 利用这种传输机制，不同进程(或服务)间像调用本地进程中的方法一般进行交互，而无需关心实现细节。 rpc的主要实现流程为： 1、客户端本地方法调用客户端stub(方法
disabled_plugins = [] imports = [] oom_score = 0 plugin_dir = "" required_plugins = [] root = "/var/lib/containerd" state = "/run/containerd" temp = "" version = 2 [cgroup] path = "" [debug] address
所谓困难，则是激发个人抵制困难的机会，激发新能力的机会； --- Java的gRPC没有没有Timeout机制，不过在其中增加了Deadline机制；但使用时容易出错，以下为我踩的几个坑； 引入gRPC超时机制的原因是因为其他服务请求gRPC所在服务，若gRPC一直执行不完，会导致任务堆积； 创建后持续报错： io.grpc.Stat
