2025年3月中旬，我们运营的一台位于香港的数据中心服务器突然出现访问异常。多个监控报警系统同时触发，提示站点响应时间剧增、请求成功率下降，最终导致用户访问网站时页面加载缓慢甚至直接无响应，形如“假死”状态。然而，服务器本身的系统负载、带宽使用率、内存占用等资源指标并未出现明显异常。
经过初步分析，我们判定该事件为典型的CC攻击（Challenge Collapsar），攻击者通过大量伪装成正常用户的HTTP请求，试图耗尽应用层资源，干扰业务的正常访问。
故障排查过程
为了全面了解攻击手法和评估影响范围，我们依次展开如下排查步骤：
1. 现象确认
站点访问情况：业务前端页面响应缓慢，用户端多次出现连接超时。
服务器负载：
top - 14:26:35 up 15 days, 2:41, 1 user, load average: 0.32, 0.48, 0.44
CPU 与 IO 资源无明显异常。
带宽监控（Zabbix + SNMP）：出入带宽未超过10Mbps，远低于100Mbps上限。
Nginx 状态查看：
curl http://127.0.0.1/nginx_status
Active connections: 1537
server accepts handled requests
304569 304569 842153
活跃连接数远高于平时（常态约200-300），初步怀疑遭遇应用层攻击。
2. 日志分析
我们从 Nginx 的访问日志入手进行行为分析：
awk '{print $1}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 20
结果显示，某些 IP 每分钟产生数千次请求，且 User-Agent 多为模拟的浏览器头，如：
Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)
进一步统计 URI 访问频率：
awk '{print $7}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 20
发现大量请求集中在几个动态页面（如 /api/data, /search），这些页面涉及数据库查询或业务逻辑处理，极易形成资源瓶颈。
3. 攻击特征归纳
综合分析后，我们将攻击行为特征提炼为以下几点：
- 大量请求集中在特定动态接口；
- 来源IP分布广，但部分IP频率异常；
- 使用统一或伪造User-Agent；
- 每个IP间歇性高频访问，试图避开频率限制策略；
- 请求行为缺乏真实用户交互逻辑，例如无 Referer、无 Cookie 绑定等。
防御策略与实战部署
在明确攻击模式后，我们没有立即通过硬防封禁IP段，而是采用基于行为识别的自适应防御机制，兼顾用户体验与防御效果。
1. 引入行为模型识别机制
我们在前端反向代理（Nginx）与业务服务间加入了自研的 Lua 模块进行行为识别。其基本原理是：
- 跟踪每个 IP 在 1 分钟内的访问行为；
- 判断其是否符合“正常用户”的浏览路径（如访问首页→点击菜单→进入接口）；
- 一旦识别为“非人类行为”，进行动态挑战（如 JS跳转、验证码或强制等待）。
核心逻辑示例（Lua 脚本片段）：
local ip = ngx.var.remote_addr
local uri = ngx.var.request_uri
local ua = ngx.req.get_headers()["User-Agent"]
if is_suspect(ip, uri, ua) then
ngx.exit(444) -- nginx 特殊状态码，直接关闭连接
end
其中 is_suspect() 会调用共享内存中的访问记录，并结合 Redis 存储的行为特征进行判断。
2. 动态黑名单系统
在行为识别模块的辅助下，我们实现了一个自动化的黑名单系统：
- 将恶意IP推送至 Redis；
- 设置限时封禁（如10分钟内超过500次请求则封禁30分钟）；
- 被封禁IP无法访问业务系统，但不影响其他用户；
- 黑名单清理通过定时任务实现自动化。
示意逻辑（Python服务端管理模块）：
if request_count[ip] > THRESHOLD:
redis.setex(f"blacklist:{ip}", 1800, "1")
3. 前端抗压架构优化
为减轻主业务服务器的压力，我们进一步优化了前端架构：
- 所有静态资源（JS/CSS/图片）迁移至CDN；
- Nginx前加入缓存层（如 OpenResty+Redis）；
- 热接口增加数据缓存，缓存命中率提高至 92%；
- 非核心API请求频率限制（基于Token+时间窗口）。
效果评估与结论
在实施上述策略后：
- 站点响应时间从平均3.8秒降至0.7秒；
- 站点“假死”问题彻底消失；
- 攻击流量仍持续，但恶意请求平均阻断率达 96%；
- 真实用户访问率未受明显影响。
经验汇总与建议
- CC攻击以耗尽应用层资源为目标，传统网络层防火墙无效。
- 通过行为分析识别非正常用户路径是目前较有效的思路。
- 采用自适应防御+动态黑名单机制，能有效平衡防护与业务连续性。
- 日志分析与动态策略联动是防御的关键核心。
后续我们将进一步接入AI模型进行更细粒度的用户行为分析，如引入“滑动窗口行为打分模型”与机器学习分类算法，以实现更智能的动态防御。
附录：环境配置简要
- 香港服务器型号：Dell R740，64GB内存，Xeon Gold双CPU
- 操作系统：CentOS 7.9
- 反向代理：Nginx 1.22.1 + LuaJIT
- 缓存系统：Redis 6.2
- 日志系统：ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）
如果你正面临类似攻击问题，可以参考此实战方案，结合自身业务特点灵活部署，避免陷入“防不胜防”的被动局面。
