1.UE 八叉树Octree2源码分析
2.第60篇：Thymeleaf模板注入漏洞总结及修复方法（上篇）
3.Java FreeMarker模板引擎注入深入分析
4.leaflet聚合图功能(附源码下载)
5.一口气说出9种分布式ID生成方式，源码面试官有点懵了

UE 八叉树Octree2源码分析

       UE中八叉树Octree2源码分析，分析本文旨在深入理解UE八叉树的源码具体实现。八叉树概念广泛熟悉，分析但初次接触UE实现时仍需思考。源码UE八叉树简化应用，分析html不能查看源码多数直接使用方便。源码本文针对UE4.至UE5.1版本八叉树源码进行详细解析。分析

       UE八叉树主要结构包括：TreeNodes、源码ParentLinks、分析TreeElements、源码FreeList、分析RootNodeContext和MinLeafExtent。源码TreeNodes存储节点信息，分析每个FNode记录当前节点元素数量及子节点Index；ParentLinks记录节点父节点ID；TreeElements存储元素数据；FreeList记录空闲FNode下标；RootNodeContext和MinLeafExtent与八叉树构造相关，源码用于确定节点半径。

       UE八叉树构造过程依赖AddElement方法，实现在AddElementInternal中。首先判断节点是否为叶子节点。若无子节点且元素数量超过预设阈值，或节点半径小于MinLeafExtent，则创建子节点。成绩查询源码否则，直接将元素加入当前节点。若需创建子节点，清空当前节点元素，分配八个子节点，递归处理非叶节点情况。

       RemoveElement方法根据ElementId移除元素。首先在TreeElements中移除元素，然后从节点向上遍历，检查元素数量过少的节点，进行塌缩重构，将子节点元素移入当前节点。

       UE八叉树查询接口包括FindElement、FindElementsWithBoundsTest等，核心目的是遍历节点和子节点以满足查询条件。UE八叉树用于高效空间数据处理，通过Octree2类声明实现。例如，PrecomputedLightVolume类定义ElementType和OctreeSemantics，便于特定应用使用。

       UE八叉树内存管理关键在于TreeElement数组，柯林 源码使用TInlineAllocator或FDefaultAllocator需考虑应用场景。空间数据结构如四叉树、八叉树等在空间划分算法中具有重要应用，优化碰撞检测及实现复杂场景。

第篇：Thymeleaf模板注入漏洞总结及修复方法（上篇）

       第篇：Thymeleaf模板注入漏洞总结及修复方法（上篇）

       在审计一套金融系统源代码时，我发现了四处Thymeleaf模板注入漏洞。在研究过程中，我发现尽管网上的文章众多，但部分信息可能存在错误。为确保理解，我亲自搭建环境并测试漏洞利用方法，这里分享我的发现。

       技术研究过程

       首先遇到的问题是，GitHub上的测试环境版本过新，不包含已知的漏洞。确保测试成功，需要在pom.xml中配置特定版本的Thymeleaf组件。

       在较旧的漏洞版本中，需要使用特定的%0A和%0D编码来执行注入。记得对payload中的特殊字符进行URL编码，或者整体URL编码。快递 打印 源码

       Thymeleaf模板表达式形式多样，如${ ...}、*{ ...}、#{ ...}等。利用漏洞时，可尝试将${ ...}替换为*{ ...}。

       漏洞常常出现在用户提交的数据能影响return语句的地方，可能导致代码执行漏洞。

       四种常见漏洞利用语句包括但不限于：控制return值、URL路径可控、特定注解（如@ResponseBody或@RestController）以及视图控制方法的返回类型。

       通过测试，攻击者能够通过这些方式引发漏洞。在实际编程中，要格外注意避免这类漏洞。

       总结

       后续文章将深入探讨不同版本漏洞的测试语句及绕过方法。我的公众号“希潭实验室”将持续分享网络安全技术，包括APT分析、渗透测试等内容，欢迎关注。如有任何问题，c winform 源码可通过邮件联系我：0dayabc#gmail.com（请将#替换为@）。

Java FreeMarker模板引擎注入深入分析

       深入理解Java FreeMarker模板引擎的注入漏洞

       在漏洞挖掘和安全研究中，FreeMarker模板引擎的注入问题引起了关注。相比于其他模板引擎，如Thymeleaf，FreeMarker的注入攻击机制有所不同。本文主要聚焦于FreeMarker的SSTI（Site-Specific Template Injection）。

       FreeMarker 2.3.版本是本文研究的基础，它的工作原理涉及插值和FTL指令。插值允许数据模型中的数据替换输出，如在.ftl文件中使用${ name}。FTL指令则像HTML一样，但以#开头，提供了更丰富的功能。然而，FreeMarker SSTI的触发需要特定的攻击流程：首先，HTML需要被引入服务器，可通过上传文件或利用带有模板编辑功能的CMS。

       攻击的关键在于，FreeMarker SSTI不像Thymeleaf那样仅通过传参就能触发RCE。它需要将HTML转化为模板才能触发漏洞。环境搭建需要一定的基础，但这里未详述，推荐自行查阅。漏洞复现过程表明，攻击需要将HTML插入模板文件中，且利用了freemarker.template.utility.Execute类中的命令执行方法。

       漏洞分析涉及MVC架构和FreeMarker的模板加载流程。通过Spring的DispatcherServlet，HTML被转化为FreeMarkerView实例，然后在processTemplate和process方法中进行渲染。其中，对FTL表达式的处理涉及复杂的visit和eval方法，这些步骤确保了命令执行的条件和安全性。

       FreeMarker的内置函数new和api为攻击者提供了可能，但官方在2.3.版本后默认禁用了api函数的使用，以加强防护。通过设置TemplateClassResolver，可以限制对某些危险类的解析，从而减少攻击面。

       小结：FreeMarker的SSTI防护相对严格，尽管存在攻击面，但其内置的防护机制和版本更新为安全提供了保障。深入研究FreeMarker源码是了解其安全特性和可能绕过的必要步骤。

leaflet聚合图功能(附源码下载)

       Leaflet入门开发系列环境知识点掌握：包括Leaflet API文档的介绍，详细解析Leaflet每个类的函数和属性等。同时，了解Leaflet在线示例以及插件库，这些资源对于开发者来说非常有用。

       内容概览：Leaflet聚合图功能，源代码demo下载

       效果图展示：以下为聚合图的效果图，具体实现思路将在下文中进行详细介绍。

       实现思路：本文主要参考了Leaflet官网的聚合效果插件Leaflet.markercluster，详情及示例代码可以在GitHub上找到，链接为：github.com/Leaflet/Leaf...

       源码下载：对于感兴趣的伙伴，可以通过私聊我获取源码，价格为8.8元。

一口气说出9种分布式ID生成方式，面试官有点懵了

       在讨论分布式ID的具体实现之前，我们先理解一下为何需要使用分布式ID以及它需要满足的特性。

       分布式ID，指的是能够在分布式系统中生成全局唯一的标识符。当业务数据量增长，需要对数据库进行分库分表时，数据库的自增ID已无法满足需求，这时分布式ID就显得尤为重要。它需要满足全局唯一、效率高、稳定可靠等特性。

       接下来，我们分析九种分布式ID生成方式及其优缺点。

       基于UUID

       UUID是一种全球唯一标识符，生成简单，但作为分布式ID使用时存在不足。其生成的字符串没有业务相关性，不便于理解和识别；作为数据库主键，其长度和类型限制了性能，查询效率较低。

       基于数据库自增ID

       使用数据库的自增ID作为分布式ID，具体实现为建立一个独立的MySQL实例进行ID生成。这种方式存在高并发时性能瓶颈的问题，不推荐用于分布式服务。

       基于数据库集群模式

       通过构建主从模式的数据库集群，每个节点自增ID从1开始，需要解决节点间生成重复ID的问题。通过设置起始值和自增步长，确保ID的全局唯一性。集群性能仍受数据库单点瓶颈限制，需要进行数据库扩容以应对高并发。

       基于数据库的号段模式

       号段模式从数据库批量获取自增ID，分配给特定业务服务使用。通过乐观锁机制保证并发时数据的一致性和正确性，减少数据库访问压力。

       基于Redis模式

       Redis通过incr命令实现ID的原子性自增，提供了一种高效、低耦合的分布式ID生成方式。需要注意Redis的持久化策略，确保数据安全。

       基于雪花算法（Snowflake）

       Snowflake算法生成的ID为Long类型，由时间戳、机器ID、数据中心ID和序列号组成。它不依赖于数据库，减少访问数据库的频率，适合高并发场景。

       百度（uid-generator）

       uid-generator基于Snowflake算法，支持自定义配置，包括时间戳、机器ID和序列号等。需要配合数据库使用，通过插入数据获取workId。

       美团（Leaf）

       Leaf支持号段模式和Snowflake算法，可灵活切换。通过导入源码、配置数据库信息并关闭Snowflake模式，启动LeafServer实现分布式ID生成。

       滴滴（Tinyid）

       Tinyid基于号段模式实现，提供HTTP和Tinyid-client两种接入方式，简化了分布式ID生成的部署和使用。

       每种分布式ID生成方式都有其适用场景和限制，具体使用时需根据业务需求、性能需求和稳定性要求进行选择。