Memcached笔记——（四）应对高并发攻击

近半个月过得很痛苦，主要是产品上线后，引来无数机器用户恶意攻击，不停的刷新产品各个服务入口，制造垃圾数据，消耗资源。他们的最好成绩，1秒钟可以并发6次，赶在Database入库前，Cache进行Missing Loading前，强占这其中十几毫秒的时间，进行恶意攻击。

 

相关链接： 
Memcached笔记——（一）安装&常规错误&监控 
Memcached笔记——（二）XMemcached&Spring集成 
Memcached笔记——（三）Memcached使用总结 

Memcached笔记——（四）应对高并发攻击

 

为了应对上述情况，做了如下调整：

 

1. 更新数据时，先写Cache，然后写Database（双写），如果可以，写操作交给队列后续完成。
2. 限制统一帐号，同一动作，同一秒钟并发次数，超过1次不做做动作，返回操作失败。
3. 限制统一用户，每日动作次数，超限返回操作失败。

要完成上述操作，同事给我支招。用Memcached的add方法，就可以很快速的解决问题。不需要很繁琐的开发，也不需要依赖数据库记录，完全内存操作。

以下实现一个判定冲突的方法：

 

/**
	 * 冲突延时 1秒
	 */
	public static final int MUTEX_EXP = 1;
	/**
	 * 冲突键
	 */
	public static final String MUTEX_KEY_PREFIX = "MUTEX_";

	/**
	 * 冲突判定
	 * 
	 * @param key
	 */
	public boolean isMutex(String key) {
		return isMutex(key, MUTEX_EXP);
	}

	/**
	 * 冲突判定
	 * 
	 * @param key
	 * @param exp
	 * @return true 冲突
	 */
	public boolean isMutex(String key, int exp) {
		boolean status = true;
		try {
			if (memcachedClient.add(MUTEX_KEY_PREFIX + key, exp, "true")) {
				status = false;
			}
		} catch (Exception e) {
			logger.error(e.getMessage(), e);
		}
		return status;
	}

 

做个说明：

 

选项	说明
add	仅当存储空间中不存在键相同的数据时才保存
replace	仅当存储空间中存在键相同的数据时才保存
set	与add和replace不同，无论何时都保存

也就是说，如果add操作返回为true，则认为当前不冲突！

 

回归场景，恶意用户1秒钟操作6次，遇到上述这个方法，只有乖乖地1秒后再来。别小看这1秒钟，一个数据库操作不过几毫秒。1秒延迟，足以降低系统负载，增加恶意用户成本。

 

附我用到的基于XMemcached实现：

 

import net.rubyeye.xmemcached.MemcachedClient;

import org.apache.log4j.Logger;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 
 * @author Snowolf
 * @version 1.0
 * @since 1.0
 */
@Component
public class MemcachedManager {

	/**
	 * 缓存时效 1天
	 */
	public static final int CACHE_EXP_DAY = 3600 * 24;

	/**
	 * 缓存时效 1周
	 */
	public static final int CACHE_EXP_WEEK = 3600 * 24 * 7;

	/**
	 * 缓存时效 1月
	 */
	public static final int CACHE_EXP_MONTH = 3600 * 24 * 30 * 7;

	/**
	 * 缓存时效 永久
	 */
	public static final int CACHE_EXP_FOREVER = 0;

	/**
	 * 冲突延时 1秒
	 */
	public static final int MUTEX_EXP = 1;
	/**
	 * 冲突键
	 */
	public static final String MUTEX_KEY_PREFIX = "MUTEX_";
	/**
	 * Logger for this class
	 */
	private static final Logger logger = Logger
			.getLogger(MemcachedManager.class);

	/**
	 * Memcached Client
	 */
	@Autowired
	private MemcachedClient memcachedClient;

	/**
	 * 缓存
	 * 
	 * @param key
	 * @param value
	 * @param exp
	 *            失效时间
	 */
	public void cacheObject(String key, Object value, int exp) {
		try {
			memcachedClient.set(key, exp, value);
		} catch (Exception e) {
			logger.error(e.getMessage(), e);
		}
		logger.info("Cache Object: [" + key + "]");
	}

	/**
	 * Shut down the Memcached Cilent.
	 */
	public void finalize() {
		if (memcachedClient != null) {
			try {
				if (!memcachedClient.isShutdown()) {
					memcachedClient.shutdown();
					logger.debug("Shutdown MemcachedManager...");
				}
			} catch (Exception e) {
				logger.error(e.getMessage(), e);
			}
		}
	}

	/**
	 * 清理对象
	 * 
	 * @param key
	 */
	public void flushObject(String key) {
		try {
			memcachedClient.deleteWithNoReply(key);
		} catch (Exception e) {
			logger.error(e.getMessage(), e);
		}
		logger.info("Flush Object: [" + key + "]");
	}

	/**
	 * 冲突判定
	 * 
	 * @param key
	 */
	public boolean isMutex(String key) {
		return isMutex(key, MUTEX_EXP);
	}

	/**
	 * 冲突判定
	 * 
	 * @param key
	 * @param exp
	 * @return true 冲突
	 */
	public boolean isMutex(String key, int exp) {
		boolean status = true;
		try {
			if (memcachedClient.add(MUTEX_KEY_PREFIX + key, exp, "true")) {
				status = false;
			}
		} catch (Exception e) {
			logger.error(e.getMessage(), e);
		}
		return status;
	}

	/**
	 * 加载缓存对象
	 * 
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public <T> T loadObject(String key) {
		T object = null;
		try {
			object = memcachedClient.<T> get(key);
		} catch (Exception e) {
			logger.error(e.getMessage(), e);
		}
		logger.info("Load Object: [" + key + "]");
		return object;
	}

}

 

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