web性能优化（三）反爬虫策略

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   反爬虫策略，表面上看似乎跟WEB系统优化没有关系，经过分析，发现该策略是可以归到WEB性能优化的系列之中。

   通过分析apache日志发现，某系统40%的带宽和服务器资源都消耗在爬虫上，如果除去10%-15%搜索引擎的爬虫，做好反爬虫策略，能节省20%-25%的资源，其实是变向优化了web系统。

一、爬虫请求与正常用户请求的区别

     爬虫请求是类似httpClient的机制或curl，wget的命令，用户请求一般走浏览器。

    区别：爬虫请求一般不会执行页面里的异步JavaScript操作，而用户请求则执行Jquery提供的异步JavaScript操作，具体如下：

  

<script type="text/javascript">   
 $(document).ready(function(){    
   alertFunTest();   
 }   
 function alertFunTest() {    
   alert(“异步”);   
 }   
</script >  

 

代码alert（“异步”）一般不会被爬虫请求执行。

 

二、分析系统有多少爬虫行为

   某系统某天的日志分析如下：

 

cat access20110421.log | wc -l   
2156293  
  
cat  page_access20110421.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n20   
 441421 /读帖页          20.4%   
 374274 /弹出框          17.3%   
 266984 /帖子点击数      12.3%   
 213522 /读取支持数和反支持数     9.9%   
 207269 /其它              9.6%   
 203567 /帖子列表页      9.4%   
 185138 /刷新功能          8.5%   
 164884 /帖子列表点击     7.6%  

 

   如上所示，帖子点击数请求是不会被爬虫执行的。

（读帖页数-帖子点击数）/ 读帖页数=爬虫执行读帖页次数的比例

（441421 - 266984 ）/ 441421=39.6%

结论：近40% 帖子的读取操作是爬虫行为，读帖占系统85%以上的操作，也就是说近1/3以上的网络和服务器资源在为爬虫服务。 

 

三、请求在不同层面对应的反抓策略

（一）防火墙层面

   通过netstat80端口的tcp连接量判断IP是否非法。

   WEB系统都是走http协议跟WEB容器连通的，每次请求至少会产生一次客户端与服务器的tcp连接。通过netstat命令，就可以查看到当前同时连接服务器所对应的IP以及连接量。

   命令  /bin/netstat -nat -n | grep 80   一般都几百或几千个。

   同一个IP对应的连接数超过我们观察到的一个阀值时，就可判断为非正常的用户请求。阀值设定至关重要，大型网吧或同一个学校、公司出来的IP也可能会被误判为非法请求。

  此策略我写了两个定时脚本去，一个定时封IP( tcpForbidCmd.sh )，一个定时释放IP ( tcpReleaseCmd.sh )，分别是每隔5分钟和40分钟各执行一次

tcpForbidCmd.sh参考代码如下：

#!/bin/sh   
file=/home/songlin.lu/shell/log/forbid-ips-tmp.log   
myIps=/home/songlin.lu/shell/log/noforbid_ips.log   
today=`date +'%Y%m%d'`   
logForbidIp=/home/songlin.lu/shell/log/forbid-iptables-logs-$today.log   
netstatFile=/home/songlin.lu/shell/log/forbid-netstat-nat-tmp.log   
/bin/netstat -nat -n > $netstatFile   
nowDate=`date +'%Y-%m-%d %H:%M'`   
/bin/awk -F: '/tcp/{a[$(NF-1)]++}END{for(i in a)if(a[i]>90)print i}' $netstatFile > $file   
drop_ip=`cat $file |awk '{print $2}'`   
for iptables_ip in $drop_ip   
 do   
  if [ $iptables_ip != $0 ] && [ -z "` iptables -L -n | grep DROP | awk '{print$4}'|grep $iptables_ip`" ] && [ -z "` cat $myIps |grep $iptables_ip`"];then   
   /sbin/iptables -A INPUT -s $iptables_ip -p tcp --dport 80 -j DROP    
   echo $iptables_ip >> /home/songlin.lu/shell/log/release-forbid-logs-tmp.log   
   echo '--------------------'$nowDate'----'$iptables_ip >> $logForbidIp   
  fi   
 done  

 

 

 

 文件/home/songlin.lu/shell/log/noforbid_ips.log为白名单列表

 

tcpReleaseCmd.sh参考代码如下：

 

 

#!/bin/sh   
today=`date +'%Y%m%d'`   
logReleaseIpLog=/home/songlin.lu/shell/log/release-iptables-log-$today.log   
iptables=/home/songlin.lu/shell/log/release-iptables-save-tmp.log   
tmpFile=/home/songlin.lu/shell/log/release-forbid-logs-tmp.log   
/sbin/iptables-save > $iptables   
drop_ips=`cat $tmpFile`   
nowDate=`date +'%Y-%m-%d %H:%M'`   
for iptables_ip1 in $drop_ips   
 do   
  if [ ! -z "`cat $iptables |awk /DROP/'{print $4}' | grep $iptables_ip1`" ]   
  then   
   /sbin/iptables -D INPUT -s $iptables_ip1 -p tcp --dport 80 -j DROP   
   echo '--------------------'$nowDate'----'$iptables_ip1 >> $logReleaseIpLog   
  fi   
 done   
> $tmpFile  

 

 

此策略相当于给我们的系统设定了门槛，类似公路交通系统内，某马路设定限高4米栏杆，高于4米的车不能在此通行。该策略能预防恶意的或新手写的请求频率不规则的爬虫。

 

（二）WEB服务器容器层面

a.User-Agent判断      b. connlimit模块判断

     每个爬虫会声明自己的User-Agent信息，我们可以通过判断爬虫的User-Agent信息来识别，具体查看相关文档

    Apache作connlimit需要mod_limitipconn来实现，一般需要手动编译。

　 编辑httpd.conf文件，添加如下配置

 

 

ExtendedStatus On   
LoadModule limitipconn_module modules/mod_limitipconn.so   
< IfModule mod_limitipconn.c >   
      < Location / >   # 所有虚拟主机的/目录   
        　　MaxConnPerIP  20     # 每IP只允许20个并发连接   
　　        NoIPLimit image/*  # 对图片不做IP限制   
    < /Location>　　   
< /IfModule> 

 

 

      Nginx作connlimit，限制ip并发数，比较简单，添加limit_conn  这个变量可以在http, server, location使用  如：limit_conn   one  10;

 

（三）日志层面

   通过日志和网站流量分析识别爬虫

   用awstats分析服务器日志，用流量统计工具，如Google Analytics来统计IP对应的流量记录，流量统计在网页里面嵌入一段js代码。把统计结果和流量统计系统记录的IP地址进行对比，排除真实用户访问IP，再排除我们希望放行的网页爬虫，比如Google，百度，youdao爬虫等。最后的分析结果就得到爬虫的IP地址。

 

（四）程序层面

    时时反爬虫过滤机制

   实现起来也比较简单，我们可以用memcached或本地内存来做访问计数器，在缓存过期之前的时间段内（如3分钟），每个IP访问一次，计数器加1，缓存的KEY包括IP，通过计数器得到的值，判断超过一个阀值，这个IP很可能有问题，那么就可以返回一个验证码页面，要求用户填写验证码。如果是爬虫的话，当然不可能填写验证码，就被拒掉了，保护了后端的资源。

   阀值的设定也是很重要的，不同的系统不一样。

   我们将这个过滤机制改进一下，将更加准确。 即我们在网页的最下面添加一个JS的异步请求，此异步请求用来减计数器的值，进页面时对IP进行加值，出页面时减值，生成一个差值。 根据我们之前的分析，爬虫不会执行异步JS减值请求。 这样可以从生成的值的大小上判断这个IP是否为爬虫。

   程序逻辑如下图所示:

  

 

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