VictoriaLogs 与主流日志系统写入性能对比
VictoriaMetrics 团队近日公开了结构化日志写入性能的基准测试结果，对比了 VictoriaLogs、Loki、Elasticsearch、OpenSearch、SigNoz 和 ClickStack 在统一硬件规格下的表现。测试重点关注 Kubernetes 等场景下带命名字段的结构化日志写入吞吐。官方已开源测试代码，方便开发者自行复现。该测试为技术选型提供了客观的数据参考，帮助团队在评估采集和存储方案时权衡性能与业务需求。
VictoriaLogs 与主流日志系统写入性能对比
VictoriaMetrics 团队近日发布了 VictoriaLogs 与 Loki、Elasticsearch、OpenSearch、SigNoz、ClickStack 的结构化日志写入性能基准测试。测试聚焦单机环境下的写入速度，帮助开发者在 Kubernetes 等场景下评估各系统的性能表现，合理选型。官方已将测试代码开源，方便社区复现。后续文章还将覆盖查询性能、集群模式及对象存储支持等维度的对比。
手机号加密存储与模糊搜索方案
在数据库中安全保存手机号并支持模糊搜索，核心在于平衡数据保密与检索效率。通常采用的方案是：利用 AES-GCM 算法对手机号进行对称加密，结合全局密钥与随机向量 IV 存入 MySQL，保证静态存储安全。为解决密文无法模糊查询的痛点，引入 Elasticsearch 构建带位置的 N-Gram HMAC 盲索引数组，同时配合完整手机号的 HMAC 哈希字段。这样既能避免明文泄露，又能在不解密的前提下实现精准匹配与高效模糊检索，满足敏感数据保护的工程落地需求。
手机号加密存储与模糊搜索的实现方案探讨
本文讨论了在保障数据隐私的前提下，实现手机号加密存储与模糊搜索的技术方案。核心实现思路包括： 1. 加密存储：采用 AES-GCM 对称加密算法，通过随机生成向量（IV）并与密文拼接存储，结合配置中心管理密钥，确保数据在数据库层面的安全性。 2. 模糊搜索实现：利用 Elasticsearch 构建盲索引（Blind Index）。通过对手机号进行 N-Gram 切片，结合位置信息生成“位置:四位切片”的 HMAC 数组存储于索引中，从而支持模糊匹配查询。 3. 精确搜索：通过存储完整手机号的 HMAC 值，满足业务场景下的精确查找需求。 该方案通过将敏感数据与搜索索引解耦，在不暴露原始数据的前提下，有效平衡了数据安全合规性与业务检索性能，为开发者处理敏感个人信息查询提供了参考。