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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：
- 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。
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。
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;
}
}
PS：Redis的SETNX（即SET if Not eXists，类似于memcache的add）
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
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MySQL 运维笔记（一）—— 终止高负载SQL | 征服 Redis + Jedis + Spring （二）—— ...
2012-09-13 09:48
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评论(8)
分类:企业架构
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评论
8 楼 风吟想飞 2014-04-16
[size=medium]您好，我初次使用XMemcached ，现在有个项目的业务和您在“Memcached笔记——（四）应对高并发攻击”中的业务描述一样，我看了您的文章，但是因为基础薄落，没有很好的明白怎么进行冲突判定。想麻烦您讲解一下。谢谢。[/size]
7 楼 di1984HIT 2014-04-14
说的非常好啊
6 楼 snowolf 2014-02-26
richardor 写道
那个超时一个月的常量，少乘7了
好眼力
5 楼 richardor 2014-02-25
那个超时一个月的常量，少乘7了
4 楼 snowolf 2012-12-11
zym820910 写道
snowolf 写道
CurrentJ 写道
先写Cache，然后写Database，断电或者故障会导致用户数据丢失。
各有利弊，需要根据业务需求权衡。
写得非常好！应对高并发的时候，我们通常的思维是泄洪模式，通过一道又一道的防洪大堤将洪水分流，尤其是在应对数据要求不严厉的SNS这类产品，异步的保存数据值得提倡！
不过，更好的方式是：通过旁路式架构，解决代码层面的大部分压力。现在很多商城的商品展示和搜索都采用NOSQL技术来应对处理，异步增加或更新，并不显得那么重要了，更多的是通过产品和技术架构来调整，比如通过分析用户喜好，事先静态化搜索结果。
赞同，感谢分享！ 最核心的优化，还是应当在产品层面多下工夫。找到用户-产品-技术，三方都能满足的平衡点。
3 楼 zym820910 2012-12-11
snowolf 写道
CurrentJ 写道
先写Cache，然后写Database，断电或者故障会导致用户数据丢失。
各有利弊，需要根据业务需求权衡。
写得非常好！应对高并发的时候，我们通常的思维是泄洪模式，通过一道又一道的防洪大堤将洪水分流，尤其是在应对数据要求不严厉的SNS这类产品，异步的保存数据值得提倡！
不过，更好的方式是：通过旁路式架构，解决代码层面的大部分压力。现在很多商城的商品展示和搜索都采用NOSQL技术来应对处理，异步增加或更新，并不显得那么重要了，更多的是通过产品和技术架构来调整，比如通过分析用户喜好，事先静态化搜索结果。
2 楼 snowolf 2012-11-07
CurrentJ 写道
先写Cache，然后写Database，断电或者故障会导致用户数据丢失。
各有利弊，需要根据业务需求权衡。
1 楼 CurrentJ 2012-11-07
先写Cache，然后写Database，断电或者故障会导致用户数据丢失。
