JavaScript 混淆及反混淆代碼工具
介紹在我們開始學習反混淆之前，我們首先要了解一下代碼混淆。如果不了解代碼是如何混淆的，我們可能無法成功對代碼進行反混淆，尤其是使用自定義混淆器對其進行混淆時。什么是混
當系統面臨大量用戶訪問，負載過高的時候，通常會使用增加服務器數量來進行橫向擴展，使用集群和負載均衡提高整個系統的處理能力。
從單機網站到分布式網站，很重要的區別是業務拆分和分布式部署，將應用拆分后，部署到不同的機器上，實現大規模分布式系統。
分布式和業務拆分解決了，從集中到分布的問題，但是每個部署的獨立業務還存在單點的問題和訪問統一入口問題，為解決單點故障，我們可以采取冗余的方式，將相同的應用部署到多臺機器上。
解決訪問統一入口問題，我們可以在集群前面增加負載均衡設備，實現流量分發。
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提高應用處理性能，增加吞吐量，加強網絡處理能力。
提供故障轉移，實現整個應用的高可用。
通過添加或減少服務器數量，提供網站伸縮性擴展性。
負載均衡設備上做一些過濾，黑白名單等處理。
系統的擴展可分為縱向（垂直）擴展和橫向（水平）擴展。
縱向擴展，是從單機的角度通過增加硬件處理能力，比如CPU處理能力，內存容量，磁盤等方面，實現服務器處理能力的提升，不能滿足大型分布式系統（網站），大流量，高并發，海量數據的問題。
因此需要采用橫向擴展的方式，通過添加機器來滿足大型網站服務的處理能力。
比如：一臺機器不能滿足，則增加兩臺或者多臺機器，共同承擔訪問壓力。這就是典型的集群和負載均衡架構：如下圖：
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輪詢很容易實現，將請求按順序輪流分配到后臺服務器上，均衡的對待每一臺服務器，而不關心服務器實際的連接數和當前的系統負載。
適合場景：適合于應用服務器硬件都相同的情況。
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在輪詢的基礎上根據硬件配置不同，按權重分發到不同的服務器。
適合場景：跟配置高、負載低的機器分配更高的權重，使其能處理更多的請求，而性能低、負載高的機器，配置較低的權重，讓其處理較少的請求。
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通過系統隨機函數，根據后臺服務器列表的大小值來隨機選取其中一臺進行訪問。
隨著調用量的增大，客戶端的請求可以被均勻地分派到所有的后端服務器上，其實際效果越來越接近于平均分配流量到后臺的每一臺服務器，也就是輪詢法的效果。
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記錄每個服務器正在處理的請求數，把新的請求分發到最少連接的服務器上，因為要維護內部狀態不推薦。
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根據服務消費者請求客戶端的IP地址，通過哈希函數計算得到一個哈希值，將此哈希值和服務器列表的大小進行取模運算，得到的結果便是要訪問的服務器地址的序號。
適合場景：根據請求的來源IP進行hash計算，同一IP地址的客戶端，當后端服務器列表不變時，它每次都會映射到同一臺后端服務器進行訪問。
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根據OSI模型分的二層負載，一般是用虛擬mac地址方式，外部對虛擬MAC地址請求，負載均衡接收后分配后端實際的MAC地址響應。
備注：MAC(Media Access Control Address)
一般采用虛擬IP地址方式，外部對虛擬的ip地址請求，負載均衡接收后分配后端實際的IP地址響應。
四層的負載均衡在三層負載均衡的基礎上，通過發布三層的IP地址（VIP），然后加四層的端口號，來決定哪些流量需要做負載均衡。
四層負載均衡在中間傳輸層執行，它處理消息的傳遞，但不考慮消息的內容，用ip+port接收請求，再轉發到對應的機器。
四層負載均衡不理解應用協議，比如：
實現四層負載均衡的軟件有：
七層負載均衡不同于四層負載均衡，它在高級應用層上執行，會處理每個消息的實際內容。
所謂七層負載均衡，也稱為“內容交換”，也就是主要通過報文中的真正有意義的應用層內容，決定最終選擇的內部服務器。
七層負載均衡它可以根據消息內容（如URL）做出負載均衡決策，比如：對URL圖片類的請求轉發到特定的圖片服務器。
實現七層負載均衡的軟件有：
總的來說，一般是LVS做4層負載，Nginx或者Haproxy做7層負載，性能上LVS>HA>Nginx，功能性和便利性上Nginx>HA>LVS。
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