记录一次网站被刷请求次数统计

2023-10-2 620 SimpleWrite

前言

今天突然收到多吉云的通知，说请求数激增，我的个人生活博客，https://my.404.pub两个小时内cdn请求数量达到两百多万次：

着实离谱，怕不是又惹了何方神圣。

看到后我赶紧上多吉云后台登录，做了一下补救，好在流量并没有消耗很多，只是请求数被刷了两百多万次。

于是赶紧去限制了一下请求的访问限制，防止被一直刷请求次数。

但是，单单这样限制也是会被一直消耗请求次数，不能从根本上解决问题，于是我等时间到了后，去下载了多吉云的日志文件，打算统计一下刷的ip地址然后将它们屏蔽掉。

下载日志文件后，我发现有五十多兆...人为去统计一个一个ip肯定是不现实的...

统计每个ip访问次数

人为统计不现实，于是我想到了用python，对这个文件的数据进行统计：

首先看看文件里面的数据格式，文件内容太多，这里就列举几条数据作为展示：

20231002112543 104.239.97.108 my.404.pub / 0 -1 -1 0 NULL 7095 "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36" "(null)" GET HTTPS miss 51287

20231002112543 104.239.97.138 my.404.pub / 0 -1 -1 0 NULL 7088 "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" "(null)" GET HTTPS miss 44763

20231002112543 104.238.14.206 my.404.pub / 0 -1 -1 0 NULL 7169 "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36" "(null)" GET HTTPS miss 55665

20231002112543 104.239.97.78 my.404.pub / 178 -1 -1 524 NULL 9 "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" "(null)" GET HTTPS hit 44341

这样一大串数据摆在面前，人为的话...就算了...

然后直接开始编写代码，大概思路是通过读取文件内容，统计提取出每个ip出现的次数，然后用降序的方式写入新的result.txt文件，便于我查看哪些ip是频繁发起请求的。

实现的python代码如下：

# 打开文件
with open('data1.txt', 'r') as f:
    # 初始化字典
    ip_dict = {}
    # 遍历文件中的每一行
    for line in f:
        # 通过空格分割每一行的元素
        items = line.split()
        # 取出第二个元素作为 IP
        ip = items[1]
        # 如果 IP 在字典中已经存在，则将其对应的value+1
        if ip in ip_dict:
            ip_dict[ip] += 1
        # 如果 IP 在字典中不存在，则添加到字典中，并将其对应的value置为1
        else:
            ip_dict[ip] = 1

# 对字典按照 value 值进行排序，并将排序结果写入 result.txt 文件
with open('result.txt', 'w') as f:
    for k, v in sorted(ip_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
        f.write(f'ip: {k}, 出现次数: {v}\n')

逻辑上还是比较简单的实现逻辑的，然后通过这样操作，最后得到了result.txt让我一览所有访问ip的次数，然后就可以愉快地屏蔽了。

这些都是些高频访问的ip，我会去查一下它们地址，发现都是海外请求，果断直接给屏蔽了。

最后

最后，其实这次被刷，虽然量并不是很大，但是也给我们敲响了警钟，被攻击，被刷的概率还是有的，所以还是要做好万全的准备，包括但不限于做好防护的措施，比如限制最高访问频率等策略，减少自己的损失...

正文完

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