1.AppScan的源码功能介绍
2.Redis技术探索「核心技术」分析探究如何实现LFU的热点key发现机制以及内部的Scan扫描技术的原理
3.四款源代码扫描工具
4.redis scan 命令底层原理（为什么会重复扫描？）
5.MyBatis 原理：扫描 Mapper 接口
AppScan的功能介绍
HCL AppScan是一款广为人知的Web应用漏洞扫描工具，其中包括以下几个版本：
1. AppScan Standard（标准版）：这是源码最常见的版本，专注于Web应用的源码安全性检测。
2. AppScan Source（源代码版）：该版本的源码主要功能是对源代码进行静态漏洞扫描，也称为代码审计，源码以识别潜在的源码android跑酷游戏源码安全问题。
3. AppScan Enterprise（企业版）：企业版集成了Web应用漏洞扫描和代码审计功能，源码并提供与软件生命周期中CI/CD（持续集成/持续部署）流程集成的源码接口，支持自动化安全测试。源码
Redis技术探索「核心技术」分析探究如何实现LFU的源码热点key发现机制以及内部的Scan扫描技术的原理
在业务中，面对访问热点问题，源码Redis4.0引入了基于LFU（Least Frequently Used）的源码热点key发现机制，弥补了旧版本在访问频率记录上的源码不足。LFU算法将内存逐出策略与访问频率关联，源码通过在每个对象的源码位空间中记录LRU/LFU信息来实现这一目标。其中，counter作为基于概率的对数计数器，能够高效地记录访问频率，即使使用8位也能表示1百万的6合源码 tp访问次数。此外，LFU算法还引入了衰减因子来解决计数器增长但不衰减的问题，确保可以区分热点key。
LFU算法的核心在于每次对key进行读写访问时，实时更新LFU的位域，包括访问时间和counter。这样，每个key就能获得正确的LFU值，用户可以通过OBJECT FREQ子命令获取访问频率信息，但需要先将内存逐出策略设置为allkeys-lfu或volatile-lfu。redis 4.0.3还提供了redis-cli的热点key发现功能，通过执行带--hotkeys选项的命令即可轻松获取热点key。
Redis在4.0版本中引入了Scan命令，解决单线程处理O(N)命令可能导致的进程阻塞问题。相比keys命令，Scan命令具有两个明显优势：它不会阻塞Redis进程，并且返回结果不重复，但客户端需要自行去重。java web源码使用Scan命令通过遍历底层的Hash表结构，返回符合匹配模式的元素，从而高效地在满足需求的同时避免造成Redis卡顿。
Redis使用Hash表作为底层实现，通过数组+链表的结构存储key，每次扩容时数组长度扩大一倍。Scan命令的遍历顺序具有独特性，从高位到低位进行加一操作，以适应字典扩容与缩容的情况。在扩容时，Scan命令从新数组的高位开始遍历，避免重复访问旧数组的元素；在缩容时，Scan命令同样遵循高位到低位的遍历顺序，但可能有少量重复元素出现。
Redis的rehash过程采用渐进式机制，避免阻塞Redis进程。在rehash过程中，旧表中的财经指标公式源码元素逐步迁移到新表，以bucket为单位进行迁移，确保数据的连续性和一致性。通过源码分析，可以清晰了解rehash过程中的bucket迁移逻辑，确保数据在rehash过程中的稳定性和高效性。
四款源代码扫描工具
一、DMSCA-企业级静态源代码扫描分析服务平台
DMSCA，端玛科技的企业级静态源代码扫描分析服务平台，专注于源代码安全漏洞、质量缺陷及逻辑缺陷的识别、跟踪与修复，为软件开发与测试团队提供专业建议，助力提升软件产品的可靠性与安全性。该平台兼容国际与国内行业合规标准，基于多年静态分析技术研发成果，与国内外知名大学和专家合作，深度分析全球静态分析技术优缺点，结合当前开发语言技术现状、java阳光旅行源码源代码缺陷发展趋势与市场，推出新一代源代码企业级分析方案。DMSCA解决了传统静态分析工具的误报率高与漏报问题，为中国提供自主可控的高端源代码安全和质量扫描产品，并支持国家标准（GB/T- Java、GB/T- C/C++、GB/T- C#）。
二、VeraCode静态源代码扫描分析服务平台
VeraCode是全球领先的软件安全漏洞与质量缺陷发现平台，广受数千家软件科技公司青睐。
三、Fortify Scan
Fortify SCA是一款静态、白盒软件源代码安全测试工具，运用五大主要分析引擎，全面匹配、查找软件源代码中的安全漏洞，整理报告。
四、Checkmarx
Checkmarx的CxEnterprise是一款综合的源代码安全扫描与管理方案，提供用户、角色与团队管理、权限管理等企业级源代码安全扫描与管理功能。
redis scan 命令底层原理（为什么会重复扫描？）
在 Redis 中，迭代器作为数据结构的重要组成部分，用于在字典等容器上高效地遍历数据。然而，迭代过程中字典可能因为数据增删而触发 rehash，导致数据可能被重复遍历。本文将探讨 Redis 如何解决这个问题。 首先，Redis 的字典迭代器数据结构包含一个 字节的指纹，它是字典状态的标识，通过 dictFingerprint 函数生成，当字典结构变化时，指纹值也随之改变。redis 提供了两种迭代器：普通迭代器和安全迭代器。普通迭代器对字典指纹严格校验，确保数据不重复，适用于如 sort 命令，它在读取有序集合数据时使用。安全迭代器则确保在 rehash 期间数据的准确性，允许字典操作，如 keys 命令中用于遍历整个字典。 对于大规模数据，Redis 通过 scan 命令引入了间断遍历（如 hscan 和 zscan），如 dictScan 函数，允许在操作过程中进行 rehash。dictScan 通过算法设计，保证所有数据都能遍历到，同时避免了在扩容或缩容时的重复扫描。具体来说，它利用位反转算法和取模操作来调整遍历顺序，确保数据的一致性。 在 rehash 过程中，Redis 会并存两个哈希表，小表优先遍历。后台线程定期处理 rehash，以1ms为间隔。scan 逻辑中，一次 dictScan 可能会遍历多个槽位，而客户端命令扫描的次数可能超出预期，这可能导致线程阻塞。 总结来说，Redis 通过指纹校验、安全机制和巧妙的遍历策略，确保了迭代过程的准确性和效率，即使在 rehash 操作中也能有效地避免数据重复遍历的问题。参考资料：
- Add SCAN command
- Fix dictScan(): It can't scan all buckets when dict is shrinking.
-《Redis 设计与源码分析》陈雷
MyBatis 原理：扫描 Mapper 接口
在MyBatis中，Mapper接口的扫描依赖MyBatis和Spring项目。实现Mapper接口的自动扫描主要有两种方式：@Mapper和@MapperScan注解。
@Mapper注解通常用于Mapper接口上，若仅需扫描带有该注解的接口，需引入mybatis/spring-boot-starter项目。在Spring未找到MapperScannerConfigurer和MapperFactoryBean的Bean时，AutoConfiguredMapperScannerRegistrar会自动扫描并注入Mapper接口的实现类。这个过程可通过MybatisAutoConfiguration的源码来理解。
相比之下，@MapperScan注解是Mybatis的常见扫描方式。它通过@Import(MapperScannerRegistrar.class)导入MapperScannerRegistrar，进行Mapper扫描逻辑。MapperScannerRegistrar通过实现ImportBeanDefinitionRegistrar接口的registerBeanDefinitions方法完成Mapper的扫描。
核心组件MapperScannerConfigurer实现了BeanDefinitionRegistryPostProcessor接口，其主要在registerBeanDefinitions方法中处理Mapper的自动注入。具体来说，它会创建ClassPathMapperScanner，扫描指定包中的Mapper，生成BeanDefinition，这些BeanDefinition最终会在Spring的Bean创建过程中被转换为Mapper的实例。
MapperFactoryBean是MyBatis/Spring用来表示Mapper的Bean，它基于SqlSessionDaoSupport，提供了FactoryBean接口的实现。获取Mapper时，会通过FactoryBean的getObject方法返回Mapper的代理类，如SqlSessionTemplate，它与Spring事务紧密关联并支持线程安全。
Configuration和MapperRegistry是MyBatis的核心配置，前者管理Mapper的信息，后者存储Mapper实例。在使用MapperRegistry获取Mapper时，会优先尝试从缓存中获取，只有当缓存中不存在时，才会创建新的MapperProxy实例。
