常連

拍手喝采

自己紹介

### 前提・実現したいこと

AWSのAPI Gateway、Lambdaを使ってサーバーレスアーキテクチャを組んでいます。
ログはCloudwatch logsに吐き出されています。

そこで皆さんに質問なのですが、Lambdaのエラーログをどのように出力？していますか？
調べてみたもののなかなかいい方法にめぐり合うことが出来ず意見をお聞きしたいです。

最終的には、Firehoseで同期的にs3にログデータを格納し、Athenaでログを確認出来るようにしたいと考えています。

### 環境

* Node 8.10

### 考えたこと

エラーレベルのルールを決めておく？

consoleで出力する文字列に`INFO::ほにゃらら`、`ERROR::エラーメッセージ`など

Lambdaのエラーログ管理はどのようにしていますでしょうか？

### 前提・実現したいこと

Java の業務用のWeb APIで、yang GC が頻繁に起こって (2.0G/sec 程度)、レイテンシが気になってきたサービスを触っています.

GC logを確認すると、どうやら短命なオブジェクトがいっぱい作られている様子であった。
実際どんな短命なオブジェクトがいるのか、当りをつけるためにヒープダンプ解析をしたのだが、
スナップショットのヒープダンプ解析をしても、短命なオブジェクトの当りがつけられない.

JVMの調整でレイテンシを改善する方法はあまり期待できない事情があるため、短命なオブジェクトを生成するソースコードの箇所を探しだし、GC を減らして、レイテンシを改善したい.

JVM の yang GC 対象になったオブジェクトの heap dump を取る方法でもあればいいのだけど...

### 試したこと
◆gc.log 調査

522605.654: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0728800 secs]
   [Parallel Time: 59.1 ms, GC Workers: 48]
      [GC Worker Start (ms): Min: 522605656.8, Avg: 522605657.3, Max: 522605657.8, Diff: 1.1]
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 14.1, Avg: 15.5, Max: 55.4, Diff: 41.3, Sum: 745.9]
      [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 4.4, Max: 11.5, Diff: 11.5, Sum: 210.5]
         [Processed Buffers: Min: 0, Avg: 25.6, Max: 58, Diff: 58, Sum: 1231]
      [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.3, Max: 0.5, Diff: 0.5, Sum: 12.1]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [Object Copy (ms): Min: 2.4, Avg: 37.3, Max: 40.9, Diff: 38.4, Sum: 1789.3]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.4, Max: 0.5, Diff: 0.5, Sum: 18.4]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 108.0, Max: 126, Diff: 125, Sum: 5184]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.2, Max: 0.4, Diff: 0.4, Sum: 7.3]
      [GC Worker Total (ms): Min: 57.5, Avg: 58.0, Max: 58.5, Diff: 1.1, Sum: 2783.6]
      [GC Worker End (ms): Min: 522605715.2, Avg: 522605715.3, Max: 522605715.6, Diff: 0.3]
   [Code Root Fixup: 0.3 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 1.7 ms]
   [Other: 11.7 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms]
      [Ref Proc: 2.4 ms]
      [Ref Enq: 0.0 ms]
      [Redirty Cards: 1.4 ms]
      [Humongous Register: 0.1 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms]
      [Free CSet: 0.4 ms]
   [Eden: 1344.0M(1344.0M)->0.0B(1376.0M) Survivors: 192.0M->160.0M Heap: 7109.9M(15.0G)->5789.0M(15.0G)]
 [Times: user=1.99 sys=0.01, real=0.08 secs] 
522606.172: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0739422 secs]

◆eclipse memory analyzer
historgram や、domain_tree を眺めてみた.


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

java version "1.8.0_77"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_77-b03)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.77-b03, mixed mode)

Java で短命なオブジェクトを調査する方法

個人でWebサービスを運用する際でも、例えば氏名やメールアドレスをDB上に保持する場合は流出などに十分配慮が必要になりますよね。
ただ、アプリケーションやファイアウォールの設定レベルでの脆弱性は開発時の考慮である程度なんとかできても長期間システムを運用するとなると
脆弱性情報の監視と迅速なセキュリティパッチの適用などが必要になり、OS/ミドルウェアまで考慮を入れると個人でやるにはかなりエネルギーがかかる認識です。


専任の要員を雇える金もリソースもない場合はそういったセキュリティ面の担保はできる限り外部に投げたいと思っているのですが、
個人開発などでこういった事情からインフラを選定したい場合のできる限り安価で安全な選択肢って何が最適解だと思いますか？


- ConohaやさくらのVPSなどのVPS ← 自由度高く値段も安いけどパッチ適用などは基本全部自分でやる
- AWS,GCP等 ← EC2的なところは結局VPSと条件変わらない？あと個人にはちょっとお高い
- FirebaseなどのBaaS ← 今だったらこれかなぁ……
- HerokuなどのPaas ← apacheレベルもパッケージ化されてて自動でセキュリティパッチ充ててくれる、LAMPに慣れてる人間だと学習コストかかるのと重要課金破産とか怖いけど割と良い？
- さくらのレンタルサーバ的なもの ← 安いけどスケーリングできない、自由度低い

うーん、Firebaseか、普通にPHP + MySQLとか使いたいならHerokuが良いのかなぁ……

個人または少人数チームでWebアプリを構築・運用する際のなるべく安価でセキュアなインフラの技術選定について

### セキュアなファームウェア更新手法について

H28秋　情報セキュリティスペシャリスト試験　午後１　問題１では、
ファームウェアの更新について議論されています。

ここで、設問に入る前、最後にE君が
「セキュリティに関する仕様を明確化し～～」と述べています。

設問では触れられていませんが、これはどんな仕様にすべきなのでしょうか？


試験問題：
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_04hanni_sukiru/mondai_kaitou_2016h28_2/2016h28a_sc_pm1_qs.pdf

### 質問の経緯

実践的なSSHを用いたセキュアなファームウェアの更新について知りたいです。

特に、以下について考慮しながらご回答いただけると幸いです。

・直接rootでログインできないようにすべきか（PermitRootLogin No　にすべき？）
→suでrootに成り上がるためのパスワードは設定する？個体毎に違うパスワードになる？

・ホスト鍵は工場出荷時に機器に埋め込んでおくのか否か
→個体ごとに違う鍵を埋め込むとしたらペア鍵の管理が大変すぎないか？

・「TCP Wrappersを使って送信元IPアドレスを監視端末のIPアドレスに限定」とあるが、この送信元IPアドレスは固定値なのか？
→相手が正規のものかをIPアドレスのみで判断するのはいかがなものでは？


このほかにも注意すべき点があれば御教授ください。
どうぞよろしくお願いします。

H28秋　SC午後１　セキュアなファームウェア更新手法について

お世話になっております。表題について質問させてください。

Kotlinについて学習しているなかで、KotlinはJVM上で動作する言語というこでこの点が気になり質問にあげた次第です。

Google I/O 2017で、KotlinをAndroidアプリ開発のプログラミング言語として追加することをGoogleが発表し、これからはKotlinの

シェアが伸びるのではないかと言われていましたが、2018年度Javaの有償化が発表されました。

今回この有償化に伴いJVM上で動くKotlinにはどのような影響が考えられますか。

Javaの有償化の情報は色々なサイトで調べられたのですが、Kotlinについての情報がなかったのでここで質問させてもらった次第です。

KotlinとJavaの有償化について

デザインパターンというものを知り、中でもIteratorパターンを学習し始めました。
IteratorAggregateインターフェースを活用した下記のコード内で、
getIterator()を使って、わざわざ$this->membersをArrayIteratorでラップして返す目的がわかりません。
IteratorAggregateはインターフェースのため、getIterator()をオーバーライドしないといけないということはわかっているのですが、なぜわざわざそんなことをするのかがわかりません。
foreachも$iterator as $memberではなく$members as $memberで表示上は同じになりますし・・・。
Iteratorパターンの本質をわかっていないのでしょうか。

```php
<?php

class Member{
    private $id;
    private $lastname;
    private $firstname;
    private $email;
    private $password;
    
    public function __construct($id, $lastname, $firstname, $email, $password)
    {
        $this->setId($id);
        $this->setLastname($lastname);
        $this->setFirstname($firstname);
        $this->setEmail($email);
        $this->setPassword($password);
    }


    public function setId(int$id){
      $this->id = $id;
    }
    
    public function getId(){
        return $this->id;
    }
    
     public function setLastname($lastname){
      $this->lastname = $lastname;
    }
    
    public function getLastname(){
        return $this->lastname;
    }
    
     public function setFirstname($firstname){
      $this->firstname = $firstname;
    }
    
    public function getFirstname(){
        return $this->firstname;
    }
    
     public function setEmail($email){
      $this->email = $email;
    }
    
    public function getEmail(){
        return $this->email;
    }
    
     public function setPassword($password){
      $this->password = $password;
    }
    
    public function getPassword(){
        return $this->password;
    }
```
```php
<?php

class Members implements IteratorAggregate{
    private $members = [];
    
    public function add(Member $member)
    {
        $this->members[] = $member;
    }
    
    public function getIterator()
    {
        return new ArrayIterator($this->members);
    }
}
```
```php
<?php

require_once 'memberclass.php';
require_once 'membersclass.php';

//ダミーの会員データを作成
$member1 = new Member(1, "姓1", "名1", "名1", "email1@example.com", "password1");
$member2 = new Member(2, "姓2", "名2", "名2", "email2@example.com", "password2");
$member3 = new Member(3, "姓3", "名3", "名3", "email3@example.com", "password3");
$member4 = new Member(4, "姓4", "名4", "名4", "email4@example.com", "password4");
$member5 = new Member(5, "姓5", "名5", "名5", "email5@example.com", "password5");

//Membersクラスに会員データを追加
$members = new Members();
$members->add($member1);
$members->add($member2);
$members->add($member3);
$members->add($member4);
$members->add($member5);

//getIteratorによりイテレーターを取得
$iterator = $members->getIterator();

//ループ処理
foreach ($iterator as $member){
    print $member->getId()." ";
    print $member->getLastname()." ";
    print $member->getFirstname()." ";
    print $member->getEmail()." ";
    print $member->getPassword()." ";
}
```

getIterator()とArrayIteratorの目的がわかりません

今現在勉強中なのですが、
JavaScriptとECMAScriptの違いが分かりません。
ECMAScriptはJavaScriptとの仕様だと説明があるのですがいまいちしっくりきません。

只、JavaScriptの歴史から調べている内に以下の種類があることがわかりました。

0. 標準化される前のJavaScript
0. JavaScriptの仕様を標準化（共通化?）したES1
0. ES2〜4
0. ES5
0. ES6（ES2015）
0. 主要ブラウザがサポートしているECMAScript（JavaScript）


これを踏まえて質問したいのが、
- 主要ブラウザが解釈しているのはECMAScriptで、その呼称がJavaScriptということは、厳密に言えばECMAScriptを解釈している、簡単に言えばJavaScriptを解釈しているということでしょうか
- 一般的に言われているJavaScriptとは１〜６のどれを指しているのでしょうか
- JavaScriptとECMAScriptは同義でしょうか


個人的には「JavaScriptとECMAScriptの違い」という以前に比較対象ではないとも思っております。
要点やヒント等ご教授いただければと思います。

> 参考資料
> ECMAScript - ウィキペディア
> [https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=ECMAScript#%E6%96%B9%E8%A8%80%E3%81%8A%E3%82%88%E3%81%B3%E3%81%9D%E3%81%AE%E5%91%BC%E7%A7%B0](https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=ECMAScript#%E6%96%B9%E8%A8%80%E3%81%8A%E3%82%88%E3%81%B3%E3%81%9D%E3%81%AE%E5%91%BC%E7%A7%B0)

> 参考質問
> https://teratail.com/questions/61827

JavaScriptとECMAScriptの違い

### 環境

* PHP7.1
* Laravel 5.6
* MySQL


### お聞きしたいこと

現在Laravelで、アプリケーションの開発を始め、今まで開発で不覚にもテストを書いたことがなく、テストを書いてみたいと思っています。
使用するテストツールはLaravelに標準搭載の`PHPUnit`を使用しようと考えています。

デフォルトでは、`tests`ディレクトリ配下に、`Feature`ディレクトリ、`Unit`ディレクトリ、`CreatesApplication.php`、`TestCase.php`というファイルが存在しています。

公式ドキュメントやweb上を検索して見たのですが、実務的なテストディレクトリの構成に関するものが出てこず、実際にLaravelを書いている方たちはどのような構成でテストを書いているのかお聞きしたいです。


また、テスト自体に関してもあまり理解出来ておらず、具体的にどのようなことをテストでやるかについても補足いただけますと幸いです。。。

Laravelでのテスト構成

初めてのアプリを作っています。
毎回同じ段階でつまづいてアプリを完成させることができません。
例えば、位置情報を使ったアプリの場合

0. 「GPSで位置情報を取得して、目的地に近づいたら指定した音楽を鳴らしたい！」
0. 現在地の位置情報を取得して変数に代入
0. 目的の位置情報を取得して変数に代入
0. 現在値の変数 - 目的地の変数が指定した値より小さくなった場合、音楽を再生
0. ロジックが決まって、いざ作ろうとしても位置情報の取得方法がわからない！　⇐詰む
0. このアプリ作るのムリ
0. 他のアプリを作ろう

これの繰り返しです。
取得する方法がわからないから、何時間かけてもできっこない！　と、思ってます

みなさんはどうやって「したいことを実現するための方法」を探しているのでしょうか？

あなたはアプリ開発の時どうやってメソッドなどを探してますか？

ansibleにて、ファイル編集をする際、backupオプションをyesとすると、
タイムスタンプ付きのファイル名にてバックアップを行えます。

このバックアップした状態へファイルを戻すにはどうすればよいのでしょうか。
ファイル名がタイムスタンプ付きなので、サーバごとにファイル名も違く、
良い戻し方が思いつきません。
また、googleにて検索しても見つけることが出来ませんでした。

〇世代前に戻す、というようなmoduleがあるのでしょうか。

ご教示頂けると助かります。

ansible backupしたファイルへ戻す方法を教えてください

こんにちは。最近知ったのですが、target="_blank"は移動先ページのjsによってはセキュリティに問題がでるそうですね。
なんでもwindow.openerを使って危険なサイトに飛ばすこともできるとか・・・
そこでわからないことが3つあります。

1.正直 rel="noopener noreferrer"をつけているサイトをあまり見ないのですが、私の勉強不足で、つけるのは常識ですか？

2.子ウィンドウには全て気を付けるべきだといいますが、target="_blank"やWindow open()以外に気を付けるケースはありますか？

3.もしかして「タブを複製」でも同じことがおこりうるのですか？これに関しては対策がありませんね？


すみませんが、わかる方がいればよろしくお願いいたします。

rel="noopener noreferrer"について （jsのセキュリティ）

### 前提

FirebaseのHostingを利用してwebページを公開するテストをしています。Firebaseのバージョンは4.10.0です。

### 疑問

デプロイまで完了したのですが、ブラウザからソースを確認すると、APIキーなどの情報がモロに確認できてしまいます。

```
// init.jsの一部抜粋
firebase.initializeApp({
  "apiKey": "APIキー",
  "databaseURL": "https://プロジェクトID.firebaseio.com",
  "storageBucket": "プロジェクトID.appspot.com",
  "authDomain": "プロジェクトID.firebaseapp.com",
  "messagingSenderId": "送信者ID",
  "projectId": "プロジェクトID"
});
```

とりあえずGoogle Developer Consoleの、該当プロジェクトの「認証情報」を確認して

```
API キー
Server key (auto created by Google Service)
Browser key (auto created by Google Service)
```

の「キーの制限」で、HTTP リファラーに「プロジェクトID.firebaseapp.com/*」を指定すれば、セキュリティ対策になるのでしょうか？？

FirebaseのHostingで作成したwebページでAPIキーなどの情報がモロに確認できてしまう

AWSやネットワーク設計にあまりなれておらず、いくつかの点で困っております。

###前提・実現したいこと
インターネット - LB - Web/APサーバ（AZの異なるサブネットそれぞれに複数台）- DBサーバ
という形のごく一般的なWebサービス向けのサーバをAWSにて構築する計画です。

Web/APサーバは直接グローバルIPからの接続を受け付ける必要がないため、EIPは付与しません。
またWeb/APサーバの他に、sshログイン用やデータの管理用のためサーバを1台立てています。このサーバはLB配下である必要がなく、グローバルIPからアクセスする必要があるためEIPを付与します。（今後、別目的の管理用のサーバも立てる予定です）
この管理用のサーバに1台ついては、既に別のレンタルサーバで稼働しているZabbixサーバ向けのZabbix Proxyを設置し、今回稼働させるAWS内の各サーバのデータを収集したいと考えております。

AWSの以下のサービスを利用する予定です。
|機能|AWSサービス|
|:--|:--|
|LB|ELB|
|Web/APサーバ|EC2 (Amazon Linux1)|
|DBサーバ|RDS|

全て東京リージョンで構築します。

VPCは10.0.0.0/16としサブネットを4つ、以下のように定義しております。
frontにはWeb/APサーバを設置、backにはRDSを配置したいと考えております。

|ネットワーク|名称|配置予定のサーバ|
|:--|:--|:--|
|10.0.1.0/24|front-1a|Web/APサーバ、管理用サーバ|
|10.0.2.0/24|front-1b|Web/APサーバ|
|10.0.11.0/24|back-1a|RDS (Multi A-Z)|
|10.0.12.0/24|back-1b|RDS (Multi A-Z)|

末尾のa/bはのAZの名称をサブネット名です。

VPCにはインターネットゲートウェイを配置済みです。

ルートテーブルは以下のようになっています。
|宛先|ターゲット|
|:--|:--|
|10.0.0.0/16|local|
|0.0.0.0/0|上記記載のインターネットゲートウェイ|

上記ルートテーブルには以下のようにサブネットの関連付けております。
|宛先|IPv4 CIDR|
|:--|:--|
|front-1a|10.0.1.0/24|
|front-1b|10.0.2.0/24|

セキュリティーグループについては、現状はアウトバウンドは全て開放している状況です。
インバウンドは以下の通りです。

|サーバ|設定|
|:--|:--|
|管理用サーバ|sshログイン用接続元グローバルIP|
|Web/APサーバ|ssh 10.0.0.0/16 , http 0.0.0.0/0|

###発生している問題
上記で書いた通り、管理用サーバはfront-1aに配置しEIPを付与しているため、sshでのログインやyumコマンドでのパッケージのアップデートが可能な状態です。

Web/APサーバへは管理用サーバを踏み台にしてsshでログインできるものの、パッケージのアップデートのため、yumコマンドを利用しても外部にアクセスできない状況です。


###試したこと
Web/APサーバがVPC外部とやり取りをするためにはNATゲートウェイが必要かと思い、front-1aサブネット内に作成、EIPを付与。
しかしルートテーブルを編集しようとしましたが、サブネット毎の関連付けとなり、front-1aサブネットはすでにインターネットゲートウェイを向いているため、関連付けができません。

またback-1aサブネットにEC2、NATゲートウェイを作成、ルートテーブルを新規に作成し、サブネットの関連付けから、back-1aの0.0.0.0/0を作成したback-1aのNATゲートウェイを指定しても、back-1aのEC2からはyumコマンドなどが利用できませんでした。


###質問内容
- Web/APサーバはどのサブネットに配置すべきでしょうか。（現在は管理用のサーバと一緒のサブネットにありますが、管理用のサーバとはまた別のサブネットを設けるべきでしょうか）
- Web/APサーバがパッケージのアップデートなどのためにはNATゲートウェイは必要でしょうか。その場合、NATゲートウェイはどのサブネットに配置すべきでしょうか。

以上となります。よろしくお願いいたします。

AWSでのLB・Web/AP・DB構造のWebサービス向けネットワーク構成について

[リンク内容](https://play.google.com/store/apps/details?id=kr.sira.measure&hl=ja)このアプリっての物体から距離を測る方法を真似したいんですけどどうやって実装するのかわかりません
できれば説明付きサンプルコードほしいです（リンクでも構いません）
また個人的予想ですがピントを合わせる機能にこんな機能があるのかなと思って調べました。なかなか見つからないので苦労してます

カメラで距離を図ることはできますか

# Golangはなぜバックエンドで採用されるのか？

先日、golangでバックエンド側を構築している方に、「インスタンスを立ち上げる奴はGOと相性が良い」のようなことをお聞きしました。ですがその時理由を聞けず、なぜGoが相性がいいのかわからないままです。

そこで質問なのですが、
1, なぜGoはインスタンスを立ち上げる系の奴と相性がいいのでしょうか？
2, 他にバックエンド側でGoを採用するメリットはなんなのか？
3, Nodeと比べてどれくらいパフォーマンスに違いが出るのか？

この三つの回答をお待ちしています。できれば実体験に基づいた理由や根拠をいただけると非常に勉強になります。

皆様のお知恵をお借りできれば幸いです。よろしくお願いします。

Golangはなぜバックエンドで採用されるのか？

PHPでセキュリティ対策の便利な関数があれば是非教えていただきたいです。

一応自分でも作成したのでアドバイス頂けると幸いです。

**XSS対策**

```
function escape($data){

  if (is_array($data)){
    return array_map(__METHOD__, $data);
  } else {
    return htmlspecialchars($data, ENT_QUOTES, 'UTF-8');
  }

}
```

**CSRF対策**(トークンの作成とトークンのチェック)

```HTML
<input type="hidden" name="token" value="<?php echo $_SESSION['token']; ?>">
```
※上記のようにPOSTします。

```
//トークンの作成

function setToken(){
  $bytes=openssl_random_pseudo_bytes(16);
  $token=bin2hex($bytes);
  $_SESSION['token']=$token;
}
```
```
//トークンのチェック

function checkToken(){
  if(!(hash_equals($_SESSION['token'],$_POST['token'])) || empty($_SESSION['token'])){
    exit();
  }
}
```

**文字コード検証**

```
function checkEncoding(array $data){

  $result = true;
  foreach ($data as $key => $value) {
    if (is_array($value)){
      $value = implode("", $value);
    }
    if (!mb_check_encoding($value)){
      $result = false;
      break;
    }
  }
  return $result;

}
```

修正すべき点や他に便利なユーザー定義関数があれば教えてください。
よろしくお願いします。


＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

以下追記。

```HTML
<input type="hidden" name="token" 
value="<?php echo htmlspecialchars($_SESSION['token'], ENT_QUOTES, 'UTF-8'); ?>">
```

トークン生成

```
function setToken(){

  if(session_status() === PHP_SESSION_ACTIVE){
    return;
  }

  $bytes=openssl_random_pseudo_bytes(16);
  $token=bin2hex($bytes);
  $_SESSION['token']=$token;

}
```
トークンチェック

```
function checkToken(){

  if(empty($_SESSION['token']) || empty($_POST['token']) ||
    !(hash_equals($_SESSION['token'],$_POST['token'])))     {
    exit();
  }

}
```

PHPのセキュリティに関する関数

アプリケーションの中にいくつかの MySQL表があります。
cat、dog、bird、reptilian、等々...そしてこれらを処理するのに データベースクラスを使っています。

例：
```lang-php
$data = DB::select('select * from cat where id = ?', array($id));

```
Eloquent を使いたいのです。Laravel を使い始めてまだ間もないので、一つのモデルが複数の表を処理することは可能なのか知りたいです。

例えば下記の様に
```lang-php
class Animale extends Eloquent {
    protected $table_a = 'cat';
    protected $table_b = 'dog';
    protected $table_c = 'bird';
    protected $table_d = 'reptilian';
}
```
可能でしょうか？

Laravel 4: 一つのモデルでデータベースの複数のテーブルを扱うことはできますか？ (PHP)

現在社内システムを構築中です。

現在AD(内部DNS)のフォワーダに外部DNS(BIND)を設定して、
外部の名前解決を実現しようと思っているのですが、
外部の名前解決が必要なサーバは、
マルウェア対策をインストールしているサーバやWindowアップデートサイトに接続が必要なサーバ
などなど限られたサーバだけになります。

上記の構成の場合、**端末や内部セグメントにいる外部の名前解決が不要なサーバも名前解決が可能**になってしまうのですが、
その場合の**セキュリティリスクはあるのでしょうか**？
※外部へ通信の必要のない機器についてはFWでDropさせています。

DNSのセキュリティリスクについて

###前提・実現したいこと
サーバーレスアーキテクチャで新たにWebサービスを作ろうと考えています。
クライアントサイド（HTML/CSS/JS等）をS3でホストし、
サーバーサイドをAPI Gateway+Lambda(Java)+DynamoDBで実装しようと思っています。

その際、数多くのLambda関数へjarをデプロイする際に
どのようにプロジェクトを分割してデプロイするのが良いのか、
ベストプラクティスを知りたいと思っています。

成功したパターン、失敗したパターンなどがあれば
教えていただけると助かります。

###懸念している点

・従来のサーバーありきの設計で実装した場合、サービスが大きくなるにつれてコードもライブラリも増えていき、jarのサイズも大きくなり、Lambdaの50MB制限に引っかかること。

・jarサイズが大きくなると、何らかの形でパフォーマンスに影響すること。（具体的に何にどこまで影響があるのかはまだ把握できておりません）

・これまで通り１つのjarに全て（多く）のメソッドを実装してjarにし、同じjarを多くのLambda関数へデプロイするようにした場合、コードを修正する度に対応する関数へのデプロイが必要になること。

・Lambda関数ごとにgitリポジトリを分けると、関数が数百個などサービスの規模が大きくなった際に管理がしづらくなること。

・基盤やDaoクラスなど同じソースを共有するメソッドの単位で１つのリポジトリにし、その単位でjarと複数のLambda関数へのデプロイを管理しようとした場合、共有するソースが切り離せなくなってリポジトリが肥大化すること。

AWS Lambdaでサーバーサイドを作るときのプロジェクト分割方法

いつもありがとうございます。
Kotlin、もしくはJavaで以下の要件を満たすプログラムを考えています。

### ■要件

１．与えられたキーに対して処理を行い結果を返す。
２．一度処理した結果は記憶し、同じキーに対してキャッシュが削除されるまで再度同じ計算はしない。
３．処理の関数はコンストラクタで指定する。
４．容量はコンストラクタで固定値を指定し、容量を超えたらLRUで削除する。
５．キーと処理結果の型はそれぞれ任意。
６．**スレッドセーフである。**
７．**可能な限り高速に。**

要はスレッドセーフで高速で汎用的な LRU Memoize です。



### ■質問

・上記の要件を「全て」満たすJava・Kotlinライブラリなどはありますか？(できればAndroidではないやつで)
・下記のソースコードを考えたのですが、正しくない点・懸念される点・もっと良い実装などはありますか？
※Map interfaceをimplementsしていなくてもよいです(してもよいです)。というかMap関係ないです。
※要件順は関係なくすべて重要です。
**※「もっと良い実装」はJavaでもよいです。**



### ■ソースコード　（ご指摘により一部修正）

```Kotlin
import java.util.*
class LruCache<K, V>(val capacity: Int, private val initializer: (K) -> V) {
  private val map = java.util.Collections.synchronizedMap(object : LinkedHashMap<K, V>(capacity, 1.0F, true) {
    override fun removeEldestEntry(eldest: MutableMap.MutableEntry<K, V>?) = size > capacity
  })
  operator fun get(key: K): V = map.computeIfAbsent(key, initializer)
  override fun toString() = map.toString()
}
```



### ■使用例

```Kotlin
// 容量が3で2倍の値を返し、計算結果をmemoizeするキャッシュ
val cache = LruCache<Int, Int>(capacity=3) { it * 2 }
println("${cache[1]},${cache[2]},${cache[3]},${cache[4]}")
println(cache.toString())
```


### ■実行結果

```
2,4,6,8
{2=4, 3=6, 4=8}
```

---

### ＝＝＝＝＝＝＝＝追記＝＝＝＝＝＝＝＝

---

### ■速度計測

キャッシュクラスを５種類用意。（今回はJavaで）
 * キャッシュなし
 * LRUで削除しないキャッシュ
 * Collections.syncronizedMap() で排他するLRUキャッシュ
 * StampedLock.writeLock() で排他するLRUキャッシュ
 * daisuke7さんに教えていただいた[barakbさんのライブラリ](https://github.com/barakb/Cache)

```Java
import org.async.utils.cache.Cache;

import java.util.Collections;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.StampedLock;
import java.util.function.Function;

interface Calculator<K, V>{ V get(K key); }

// キャッシュなし
class NonCache<K, V> implements Calculator<K, V>{
  private Function<K, V> initializer;
  NonCache(Function<K, V> initializer){ this.initializer = initializer; }
  @Override public V get(K key){ return initializer.apply(key); }
}

// LRUしないキャッシュ
class NonLruCache<K, V> implements Calculator<K, V>{
  private int capacity;
  private Function<K, V> initializer;
  private Map<K, V> map = new LinkedHashMap<>(capacity, 1.0f, true);
  NonLruCache(int capacity, Function<K, V> initializer){
    this.capacity = capacity;
    this.initializer = initializer;
  }
  @Override public V get(K key){ return map.computeIfAbsent(key, initializer); }
}

// Collections.syncronizedMap() で排他するLRUキャッシュ
class LruCache1<K, V> implements Calculator<K, V>{
  private int capacity;
  private Function<K, V> initializer;
  private Map<K, V> map = Collections.synchronizedMap(new LinkedHashMap<K, V>(capacity, 1.0f, true){
    @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){ return size() > capacity; }
  });
  LruCache1(int capacity, Function<K, V> initializer){
    this.capacity = capacity;
    this.initializer = initializer;
  }
  @Override public V get(K key){ return map.computeIfAbsent(key, initializer); }
}

// StampedLock.writeLock() で排他するLRUキャッシュ
class LruCache2<K, V> implements Calculator<K, V>{
  private int capacity;
  private StampedLock lock = new StampedLock();
  private Function<K, V> initializer;
  private Map<K, V> map = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, 1.0f, true){
    @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){ return size() > capacity; }
  };
  LruCache2(int capacity, Function<K, V> initializer){
    this.capacity = capacity;
    this.initializer = initializer;
  }
  @Override public V get(K key){
    long stamp = lock.writeLock();
    try{ return map.computeIfAbsent(key, initializer); } finally{ lock.unlockWrite(stamp); }
  }

}

// daisuke7さんに教えていただいたbarakbさんのライブラリ https://github.com/barakb/Cache
class LruCache3<K, V> implements Calculator<K, V>{
    private Cache<K, V> cache;
    LruCache3(int capacity, Function<K, V> initializer){ cache = new Cache<>(initializer::apply, capacity); }
    @Override public V get(K key){
        try{ return cache.get(key); } catch(Throwable throwable){ throw new RuntimeException(throwable); }
    }

}
```

以下のプログラムで実行。（メモリやGCに注意が必要）


```Java
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class LruCacheTest{

  public static final int COST = 1000; // 計算コスト
  public static final int SIZE = 1000; // 要素数
  public static final double DUPLICATION_RATE = 0.0; // 重複率
  public static final double CAPACITY_RATE = 1.0; // 容量率
  public static final int CAPACITY = (int) (Math.round(SIZE * (1.0 - DUPLICATION_RATE) * CAPACITY_RATE)); // 容量
  public static final List<Integer> LIST = IntStream.rangeClosed(0, SIZE - 1).boxed()
         .map(it -> (int) ((double) it * (1.0 - DUPLICATION_RATE))).collect(Collectors.toList());
  public static final int UNIQUE = (int) LIST.stream().distinct().count(); // ユニーク数

  public static void main(String... args){
    Function<Integer, Integer> calc = it -> it + IntStream.rangeClosed(1, COST * 10000).sum();
    Collections.shuffle(LIST); // リストをシャッフル
    System.out.println("計算コスト:" + COST + " 要素数:" + SIZE + " ユニーク数:" + UNIQUE + " 重複率:" + DUPLICATION_RATE + " 容量:" + CAPACITY + " 容量率:" + CAPACITY_RATE);
    seri("キャッシュなし", new NonCache<>(calc));
    para("キャッシュなし", new NonCache<>(calc));
    seri("LRUなし", new NonLruCache<>(CAPACITY, calc));
    para("LRUなし", new NonLruCache<>(CAPACITY, calc));
    seri("LRUキャッシュ1", new LruCache1(CAPACITY, calc));
    para("LRUキャッシュ1", new LruCache1(CAPACITY, calc));
    seri("LRUキャッシュ2", new LruCache2(CAPACITY, calc));
    para("LRUキャッシュ2", new LruCache2(CAPACITY, calc));
    seri("barakbさんのライブラリ", new LruCache3(CAPACITY, calc));
    para("barakbさんのライブラリ", new LruCache3(CAPACITY, calc));
  }

  private static void seri(String name, Calculator<Integer, Integer> calculator){
    long start = System.currentTimeMillis();
    LIST.stream().mapToInt(calculator::get).sum();
    System.out.println(name + " シリアル " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms. ");
  }

  private static void para(String name, Calculator<Integer, Integer> calculator){
    long start = System.currentTimeMillis();
    LIST.parallelStream().mapToInt(calculator::get).sum();
    System.out.println(name + " パラレル " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms. ");
  }

}
```

### ■速度計測結果

#### １．重複なし。キャッシュあふれなし。
→「キャッシュなしのパラレル」が当然最速。「LRUなしのパラレル」も排他がないため高速。
→**「barakbさんのライブラリのパラレル」も高速。すごい。**

```
計算コスト:1000 要素数:1000 ユニーク数:1000 重複率:0.0 容量:1000 容量率:1.0
キャッシュなし シリアル 3000ms. 
キャッシュなし パラレル 519ms. 
LRUなし シリアル 2998ms. 
LRUなし パラレル 530ms. 
LRUキャッシュ1 シリアル 3004ms. 
LRUキャッシュ1 パラレル 3030ms.
LRUキャッシュ2 シリアル 3009ms. 
LRUキャッシュ2 パラレル 3029ms. 
barakbさんのライブラリ シリアル 3007ms. 
barakbさんのライブラリ パラレル 514ms. 
```

### ２．２割重複。キャッシュあふれなし。
→当然、「キャッシュなし」以外すべて速くなる。

```
計算コスト:1000 要素数:1000 ユニーク数:800 重複率:0.2 容量:800 容量率:1.0
キャッシュなし シリアル 2958ms. 
キャッシュなし パラレル 517ms. 
LRUなし シリアル 2369ms. 
LRUなし パラレル 471ms. 
LRUキャッシュ1 シリアル 2358ms. 
LRUキャッシュ1 パラレル 2393ms. 
LRUキャッシュ2 シリアル 2365ms. 
LRUキャッシュ2 パラレル 2382ms. 
barakbさんのライブラリ シリアル 2351ms. 
barakbさんのライブラリ パラレル 389ms. 
```

#### ３．８割重複。キャッシュあふれなし。
→すごく速くなる。キャッシュの効果が大きい。
→**「barakbさんのライブラリもパラレル」があいかわらずすごい。**

```
計算コスト:1000 要素数:1000 ユニーク数:200 重複率:0.8 容量:200 容量率:1.0
キャッシュなし シリアル 3028ms. 
キャッシュなし パラレル 525ms. 
LRUなし シリアル 596ms. 
LRUなし パラレル 136ms. 
LRUキャッシュ1 シリアル 615ms. 
LRUキャッシュ1 パラレル 624ms. 
LRUキャッシュ2 シリアル 611ms. 
LRUキャッシュ2 パラレル 614ms. 
barakbさんのライブラリ シリアル 595ms. 
barakbさんのライブラリ パラレル 99ms. 
```

#### ４．２割重複。キャッシュあふれあり。
→LRUでの削除があると当然、やや遅くなる。
→**それでも「barakbさんのライブラリもパラレル」が速い。** → 「LRUなしのパラレル」に迫る勢い。

```
計算コスト:1000 要素数:1000 ユニーク数:800 重複率:0.2 容量:400 容量率:0.5
キャッシュなし シリアル 2965ms. 
キャッシュなし パラレル 516ms. 
LRUなし シリアル 2381ms. 
LRUなし パラレル 413ms. 
LRUキャッシュ1 シリアル 2546ms. 
LRUキャッシュ1 パラレル 2577ms. 
LRUキャッシュ2 シリアル 2549ms. 
LRUキャッシュ2 パラレル 2521ms. 
barakbさんのライブラリ シリアル 2525ms. 
barakbさんのライブラリ パラレル 456ms. 
```