超輕量級反爬蟲方案
前言
爬蟲和反爬蟲日益成為每家公司的標配系統。爬蟲在情報獲取、虛假流量、動態定價、惡意攻擊、薅羊毛等方面都能起到很關鍵的作用，所以每家公司都或多或少的需要開發一些爬蟲程序，業界在這方面的成熟的方案也非常多;有矛就有盾，每家公司也相應的需要反爬蟲系統來達到數據保護、系統穩定性保障、競爭優勢保持的目的。
然而，一方面防守這事ROI不好體現，另一方面反爬蟲這種系統，相對簡單的爬蟲來說難度和復雜度都要高很多，往往需要一整套大數據解決方案才能把事情做好，因此只有少量的公司可以玩轉起來。當出現問題的時候，很多公司往往束手無策。
本文將描述一種盡量簡單的反爬蟲方案，可以在十幾分鐘內解決部分簡單的爬蟲問題，緩解惡意攻擊或者是系統超負荷運行的狀況;至于復雜的爬蟲以及更精準的防御，需要另外討論。
整套方案會盡量簡單易懂，不會涉及到專門的程序開發，同時盡量利用現有的組件，避免額外組件的引入。內容上主要分為三大部分：
- 訪問數據獲取。采集用戶的訪問數據，用來做爬蟲分析的數據源
- 爬蟲封禁。當找到爬蟲后，想辦法去阻斷它后續的訪問
- 爬蟲分析。示例通過簡單策略來分析出爬蟲
簡單的數據獲取
數據獲取是做好反爬蟲系統的關鍵，常見的幾種模式
本篇，采用nginx的日志方式，這種只需要通過對常見的nginx最簡單的配置就能從遠程獲取相應的訪問日志
官方nginx配置：
- log_format warden '" "$remote_addr" "$remote_port" "$server_addr" "$server_port" "$request_length" "$content_length" "$body_bytes_sent" "$request_uri" "$host" "$http_user_agent" "$status" "$http_cookie" "$request_method" "$http_referer" "$http_x_forwarded_for" "$request_time" "$sent_http_set_cookie" "$content_type" "$upstream_http_content_type" "$request_body"\n';
- access_log syslog:server=127.0.0.1:9514 warden ;
tengine配置(編譯時帶上–with-syslog)
- log_format warden '" "$remote_addr" "$remote_port" "$server_addr" "$server_port" "$request_length" "$content_length" "$body_bytes_sent" "$request_uri" "$host" "$http_user_agent" "$status" "$http_cookie" "$request_method" "$http_referer" "$http_x_forwarded_for" "$request_time" "$sent_http_set_cookie" "$content_type" "$upstream_http_content_type" "$request_body"\n';
- access_log syslog:user::127.0.0.1:9514 warden ;
這里面需要注意的是：
由于較老的nginx官方版本不支持syslog，所以tengine在這塊功能上做了單獨的開發(需要通過編譯選項來啟用)，在不確定的情況下，請修改配置 文件后先使用(nginx -t)來測試一下，如果不通過，需要重新在configure時加上syslog選項，并編譯。
盡量獲取了跟爬蟲相關的數據字段，如果有定制的http header，可以自行加上
采用udp方式來發送syslog，可以將訪問日志發送給遠端分析服務，同時udp的方式保證nginx本身不會受到影響
訪問日志拿不到響應的具體內容(nginx有辦法搞定，但有代價)，無法支持業務相關的防護
簡單的爬蟲封禁
反爬蟲最后的生效，需要靠合理的封禁模式，這里比較幾種模式：
本段將介紹基于iptables的方案，雖然適用范圍較小;但是依賴少，可以通過簡單配置linux就能達到效果。
第一步
安裝ipset。ipset擴充了iptables的基本功能，可以提供更加高效的訪問控制
- # centos 6.5上面安裝非常簡單
- sudoyuminstall -y ipset
第二步
在iptables中建立相應的ipset，來進行訪問權限的封禁
- # 新增用于封禁的ipset
- sudo ipset -N --exist warden_blacklist iphash
- # 增加相應的iptables規則
- sudo iptables -A INPUT -m set --set warden_blacklist src -j DROP
- # 保存iptables
- sudo service iptables save
第三步
獲取當前封禁的ip黑名單，并導入到iptables里面去
- sudoipset --exist destroy warden_blacklist_tmp;sudoipset -N warden_blacklist_tmp iphash;echo"1.1.1.1,2.2.2.2"|tr,"\n"|xargs-n 1 -I {}sudoipset -A warden_blacklist_tmp {} ;sudoipset swap warden_blacklist_tmp warden_blacklist
這里為了盡可能的提升效率，作了以下事情：
- 建立臨時ipset，方便做操作
- 將當前封禁黑名單中的ip提取出來，加入到此ipset(示例中用了最簡單的echo來展示，實際可相應調整)
- 將ipset通過原子操作與iptables正在使用的ipset作交換，以最小的代價將最新的黑名單生效
簡單的爬蟲策略
要能精確的分析爬蟲，需要強大的數據分析平臺和規則引擎，來分析這個IP/設備/用戶分別在短時間區間/長時間范圍里的行為特征和軌跡，這里涉及到了非常復雜的數據系統開發，本文將通過簡單的shell腳本描述比較簡單的規則
例子1
封禁最近100000條中訪問量超過5000的ip
- nc -ul 9514 |head-100000 |awk-F'" "''{print $2}'|sort|uniq-c |sort-nr |awk'$1>=5000 {print $2}'
這里面：
1.udp服務監聽nginx發過來的syslog消息，并取10000條，找到其中每條訪問記錄的ip
2.通過sort 和uniq來獲取每個ip出現的次數，并進行降序排列
3.再通過awk找到其中超過閾值的ip，這就得到了我們所需要的結果。
例子2
封禁最近100000條中user agent明顯是程序的ip
- nc -ul 9514 |head-100000 |awk-F'" "''$10 ~ /java|feedly|universalfeedparser|apachebench|microsoft url control|python-urllib|httpclient/ {print $2}'|uniq
這里面：
1.通過awk的正則來過濾出問題agent，并將相應ip輸出
2.關于agent的正則表達式列出了部分，可以根據實際情況去調整和積累
當然，這里只是列舉了簡單的例子，有很多的不足之處
1.由于只采用了shell，規則比較簡單，可以通過擴展awk或者其他語言的方式來實現更復雜的規則
2.統計的窗口是每100000條，這種統計窗口比較粗糙，好的統計方式需要在每條實時數據收到是對過去的一小段時間(例如5分鐘)重新做統計計算
3.不夠實時，無法實時的應對攻擊行為;生產環境中，需要毫秒級的響應來應對高級爬蟲
4…….
拼起來
所有模塊組合起來，做一個完整的例子。假設：
1.負載均衡192.168.1.1，使用了官方nginx，并配置了syslog發往192.168.1.2
2.192.168.1.2啟動nc server，每隔一段時間進行分析，找出問題ip，并吐給192.168.1.1
3.192.168.1.1通過iptables進行阻攔，數據來源于192.168.1.2的分析機器
除了nginx配置和iptables基本配置，前幾段的配置略作改動：
- ### nginx conf@192.168.1.1
- log_format warden '" "$remote_addr" "$remote_port" "$server_addr" "$server_port" "$request_length" "$content_length" "$body_bytes_sent" "$request_uri" "$host" "$http_user_agent" "$status" "$http_cookie" "$request_method" "$http_referer" "$http_x_forwarded_for" "$request_time" "$sent_http_set_cookie" "$content_type" "$upstream_http_content_type" "$request_body"\n';
- access_log syslog:server=192.168.1.2:9514 warden ;
- ### 分析@192.168.1.2, 增加了結果會吐，同時每隔60分鐘跑一次，把數據返回給192.168.1.1
- while true ; do nc -ul 9514 | head -100000 | awk -F '" "' '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -nr | awk '$1>=5000 {print $2}' | tr '\n' ',' | awk '{print $0}' | socat - UDP:192.168.1.1:9515 ; sleep 3600 ; done
- ### 阻斷@192.168.1.1
- #基礎配置
- sudo ipset -N --exist warden_blacklist iphash
- sudo iptables -A INPUT -m set --set warden_blacklist src -j DROP
- sudo service iptables save
- #動態接收并更新iptables
- while true ; do sudo ipset --exist destroy warden_blacklist_tmp; sudo ipset -N warden_blacklist_tmp iphash; socat UDP-LISTEN:9515 - | tr , "\n" | xargs -n 1 -I {} sudo ipset -A warden_blacklist_tmp {} ;sudo ipset swap warden_blacklist_tmp warden_blacklist ; sudo ipset list ; done
以上只是簡單示例，實際中還是建議換成shell腳本
總結
本文列出一種簡單的反爬蟲方案，由于過于簡單，可以當做概念示例或者是救急方案，如果需要進一步深化，需要在以下方面去加強：
1.強化數據源，可以通過流量獲得全量數據。目前爬蟲等網絡攻擊逐漸轉向業務密切相關的部分，往錢的方向靠近，所以需要更多的業務數據去支撐，而不僅僅是訪問日志
2.更靈活的阻斷，需要有多種阻斷手段和略復雜的阻斷邏輯
3.除卻ip，還需要考察用戶、設備指紋等多種追蹤方式，應對移動環境和ipv6環境下，“IP”這一信息的力不從心
4.強化規則引擎和模型，需要考察更多用戶行為的特征，僅僅從頻率等手段只等應對傻爬蟲，同時會造成誤殺率更高
5.建立數據存儲、溯源、統計體系，方便分析人員去分析數據并建立新的模型和規則。反爬蟲是一件持續性行為，需要良好的平臺來支撐。
6.可以根據實際需要去做好反爬蟲系統的集成。比如nginx數據–>反爬系統–>nginx阻斷;F5數據–>反爬系統–>F5阻斷
