采用多级拦截,后置拦截的方式体系化解决
1.分层拦截
1.1第一层 商业web应用防火墙(WAF)
直接用商业服务
传统的F5硬件,不过现在用的很少了
云时代就用云时代的产品,典型代表 阿里云 web应用防火墙
1.2第二层 API 网关(API Gateway)层
API 网关(API Gateway)
kong为代表的开源 API 网关 实现
openresty + lua 自实现
windows平台 安全狗、云锁 实现
1.3第三层 应用层
用Redis内置lua脚本
redis是块砖,哪里需要哪里搬
redis内置了lua引擎,2.6版本后你可以编写一段lua脚本,完成逻辑判断流程
常见的有对某维度计数器法 对某维度令牌桶法
维度的概念比如就是IP或者IP+模块等, 多个字段合并成一个维度
本方案满足绝大多数应用层的限流需求
当然也可以自己用应用层程序实现,前提是redis+lua满足不了你的需求
2.后置拦截
基本的套路其实很简单,从日志这里计算出恶意IP,恶意用户,再给其他系统用
分控的基本思想也是这样的
已经在用ELK日志系统:可以用ES中定时查询高频IP,送入WAF做拦截
已经在用流计算系统:flink和spark等流计算系统计算出高频恶意IP,用户等
然后就可以应用这些计算出的结果数据做限制,封禁等
3.一+二+三+后置协同工作
第一层Waf当然有拦截,但是对于新IP他不会马上生效, 会有几分钟的时间才会拦截
特别是恶意爬虫IP池一上,大量新IP就来了,第一层会放过来,如果只是一层,结果就是数据库慢查询告警叮叮叮
配合上二层 三层 一层一层拦截
如果没有精力搞二层,那么第一层用买的,第二层不做,搞第三层
后置拦截的结果可以作为长期封禁使用
这种多次拦截的策略和多级缓存的概念是不是很像
多层次的拦截保障源站监控告警静悄悄
面向C端的产品被爬虫,被恶意访问的概率会大很多
面向B端的网页也不是没有风险
面向B端的API也有限流的需求