随着网络的发展，网络安全已经成为了重中之重。无论是对用户的个人信息和财产安全，还是对企业的密钥和信息的安全性，都变得更加重要。在实际的环境中，管理员经常会使用白名单制度来确保整体系统的安全性。
实施白名单的原因主要有两个。一是保护系统的安全性，二是防止攻击者通过非法客户端进行攻击。只有IP地址在白名单中的客户端，才可以访问和登录网站系统，其他客户端就被禁止访问。
使用redis集群来实现IP白名单并不难，可以通过设置Redis的list或者set存储白名单IP。在单台Redis 服务器 部署时，只需要在命令行中使用命令将所有允许访问的IP写入Redis中，例如：
redis-cli LPUSH whiteip 127.0.0.1 192.168.1.1``如果要部署在Redis集群中，可以使用Redis的客户端通过某个节点的IP写入到白名单中，例如：
redis-cli –cluster -c -h LPUSH whiteip 127.0.0.1 192.168.1.1
白名单设置在Redis集群中成功后，需要开发自定义安全框架，在系统访问时拦截留如不是白名单IP的访问，如果发现有非法IP，可以进行相应的预警和记录，以便及时把握系统的安全状态。
使用Redis集群实现IP白名单机制是一个很好的解决方案，特别是在系统访问量较大时，因为Redis集群可以提供更可靠的服务，能够提供更快的服务速度，大大提高系统安全性。
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什么软件可以让自己的网速快
网络在某种程度上改变了我们的生活方式，足不出户也能了解到世界的瞬息万变。 虽然目前ADSL的网速比“56K小猫”时代快了许多，但网速能不能在现有的基础上再提高一些，以满足网民有限的投入获取无限网速的梦想呢？回答是肯定的，今天就给大家介绍两款用于网络加速的软件。 一、网络狂飙（Netspeeder）网络狂飙是大家非常熟悉的一款网络加速软件，从1.x版本，到现在的3K版本，软件是做得越来越好了。 最新版3.2不仅软件的界面漂亮，它还能对各种类型的网络连接从根本上提高下载速度，而且也新增了其他网络加速软件所没有的功能。 在网络优化过后，下载速度最高能有300％的提高。 下面我们就来体验一下《网络狂飙》的本领。 1、网络参数优化使用优化向导，这是普通用户的首选，可以在不深入了解网络理论和技术术语的前提下，轻松全面加速（简单的操作，专业的享受）。 单击“优化向导”进入向导模式，根据提示选择上网类型和网络连接的接口。 设置完成后单击“确定”并重新启动计算机即可达到优化网络的目的。 当然，很重要的一点别忘了，在你按“完成”按钮后一定要重启，否则设置的TCP/IP参数就不会起作用。 2、DNS加速DNS加速器的作用就是把我们输入的网址转换成IP地址，这样才能访问到网站服务器。 这个转换过程会有个时间延迟，如果直接把域名对应的IP地址解析后保存在电脑中，就可以加快上网速度。 单击“DNS加速器”按钮，窗口列表中将显示我们收藏夹中的大部分网址，然后选择“设置”标签，点击“启用DNS优化”选项，Netspeeder就会自动从IE收藏夹和历史记录中读取网址并解析出对应的IP地址。 3、简化网址输入平时实用的网址太长，即不容易记忆，又极容易输入出错，这也许就是大家都比较喜爱3721网络实名的原因吧！其实利用Netspeeder也可以实现类似的功能。 网络狂飙可以用一个字母或是一个单词来代替整个网址。 单击“网址简化”，在弹出的窗口中点击“增加”按钮，然后在弹出的窗口中分别输入网址和简化后的字母或单词即可。 通过“解析”按钮即可将该网址对应的IP地址解析出来，最后单击“完成”按钮，我们就可以通过简化了的网址浏览网页了。 这么好的软件，还不赶快来下载，体验体验网络狂飙的感醢桑?软件版本：3.2、授权方式：共享软件、软件大小：2094KB、运行环境：Win 9x，Win NT，Win 2000，Win Me，Win XP、下载地址：; 二、网络狂飙2（Netspeeder2）接下来让我们认识一下——网络狂飙2（Netspeeder2），它是一款功能相当强大的网络辅助软件，可以让我们知道当前网络状态。 可以准确的看到当前的总数据流量、平均数据流量、最大数据流量、当前的数据流量。 通过网络狂飙2还能看到当前正在连接的站点。 首先是下载软件，接下来，就是安装，你只要一路Next就可以了。 安装好之后，点击桌面上的网络狂飙2，即可启动软件。 启动后，软件的小图标就会显示在Windows的托盘上。 不同的网络状态图标将会显示成不同的颜色。 绿颜色的计算机，说明网络与Internet是连接着的；如果是红色则说明网络与Internet是断开的。 单击计算机图标，将会显示较简单的当前网络流量。 在网络狂飙2的主界面上，可以实时的查看计算机名，以及当前被关闭的广告窗口。 在这个界面的中间部分，时当前网络的流量，包括接收到的数据流量和发送的数据流量。 1、预先下载对于经常要上的网站来说，在打开的时候，速度有些慢。 为了进一步加快网页的打开速度，我们可以预设网址，网络狂飙2将会帮助我们预先下载这些页面。 如果你选择了ON,那么只要你打开网页，那么网络狂飙2就会自动的帮助你下载这个页面中的其他连接页面，那么等你看完这个页面，打开新的连接时，速度就很快了，因为那个页面已被下载到本地缓存了；如果你选择了OFF，那么就关闭了这个加速的功能。 如果你选择最后的一个选项，那么他只会下载下面列表中的站点的连接。 这对你经常上的几个站点还是挺有用的。 点击选项菜单，进入预先下载设置，点击“增加”按钮，在弹出一个输入对话框中输入网址和描述即可。 如果想删除这个网址，只要选择想删除的网址，按“删除”按钮即可。 2、广告拦截浏览网页的时候经常会弹出广告窗口，不仅占用网络带宽，也非常烦人。 有了网络狂飙2保驾护航，你就放心吧！它可以将这个网络广告页面拦截，还为你节省了网络带宽。 点击选项菜单，选择“拦截广告窗口”，进入广告窗口的设置。 如果将“拦截广告窗口”项打勾，那么网络狂飙就能够将IE中的所有弹出广告都拦截，且不影响你打开新的窗口。 如果想让某个窗口弹出，按住Ctrl键就可以弹出，或者选择在按住“Ctrl”键的时候，让广告窗口通过的同时，把这个网址自动的录入到白名单中。 下次打开时，将会自动让这些广告窗口通过。 如果我们选中“拦截没有菜单，工具栏，地址栏的弹出窗口”，那么所有的由第三方本地软件弹出的广告窗口将会被自动拦截。 如果我们想让眼前的IE变得干净舒服，就可以选中拦截图片和Flash的广告，那么网络狂飙2就会将IE里平时显示的那些讨厌的广告图片，浮动广告等，在显示出来之前拦截掉。 另外，当IE中拦截到了广告窗口，图片后，会在IE底部出现一个被拦截的提示信息条。 如果你看了感觉喜欢的话，不妨下载来试试，一定不会让你失望的.
如何控制网络流量？
要是控制P2P流量建议用P2P终结者,因为它有破解序列号还可以断开任意子机与主机的连接,让它的数据流为0序列号：133A-CA17-C630-B20FP2P终结者是由工作室开发的一套专门用来控制企业网络P2P下载流量的网络管理软件。 软件针对目前P2P软件过多占用带宽的问题，提供了一个非常简单的解决方案。 软件基于底层协议分析处理实现，具有很好的透明性。 软件可以适应绝大多数网络环境，包括代理服务器、ADSL路由器共享上网，Lan专线等网络接入环境。 P2P终结者具有以下功能：1.支持目前主流P2P协议控制(Bittorent,BaiduX,PP,Poco,Kamun,Thunder,Kugoo,eMule等)2.支持P2P下载带宽限制自定义3.支持指定主机全局带宽限制4.主机网络带宽实时查看功能，可以使网络管理员对网络带宽使用情况做到一目了然5.完全集成一些网络攻击工具的断开公网连接功能-MAC绑定控制功能7.网络主机通讯详细信息(IP报文内容分析)实时查看功能下载自定义文件后缀控制功能下载限制功能站点自定义控制功能，支持黑名单、白名单方式,MSN，PoPo,UC聊天工具控制功能12.控制日志记录9.局域网非法Sniffer主机检测功能10.支持绝大多数网络环境，网络结构不需要做任何改动，完美支持ADSL路由器+交换机网络环境另外，该软件有一些颇有争议的功能，比如作为客户机可以控制其它客户机的network的应用。 还有不要在同一网络里开两个p2pover，否则会有IP错误。 参考资料：
如何入门 Python 爬虫
“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。 如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。 另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。 因为学习A的经验可以帮助你学习B。 因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。 当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。 先长话短说summarize一下：你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具，scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。 其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。 最简单的实现是python-rq:和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(mongodb)
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