10 招教你应对爬虫攻击,程序员亲自分享反爬虫实战经验
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up主在视频中分享了应对网站数据爬虫的策略,特别是在防止恶意爬虫爬取大量题目数据的场景下。以下是视频内容的详细总结:
1. 问题背景
up主提到最近有些同学企图爬取其网站上的题库数据,包括4,000多道题目和100多道题库,目的是自动下载这些内容。up主的任务是找到有效的方式来自动识别这些爬虫行为,并封禁相关账号。
2. 初步解决方案
- 登录限制:up主首先提到,可以要求用户登录后才能访问题目,以减少未登录用户的爬取行为。
- 访问频次检测:通过监控请求频率来判断是否存在爬虫行为。up主建议在网关上记录请求信息,包括请求IP和端口,通过这些数据来判断访问频率是否异常,若频率过高,则可封禁该IP或账号。
3. 频率统计方案
up主进一步探讨了如何统计请求频次。常见的方案包括:
- Map 或 Redis:在网关层使用
Map
或Redis
来存储每个IP的请求信息,进行频次累加。当某个IP在短时间内的请求次数超过阈值时,就可以触发封禁措施。up主认为,单实例的情况使用Map
更高效,但在多实例环境下则需要使用分布式缓存如Redis
,因为Map
在多实例间无法共享数据。 - 缓存淘汰:up主指出
Map
存储的数据在高频率请求下容易占用大量内存,因此要考虑淘汰机制。Redis等缓存系统提供了内存淘汰机制,可以设置数据过期时间,避免内存溢出。
4. 爬虫特点分析
up主提到,爬虫通常具有一定的访问顺序,可能会按URL顺序抓取数据,而正常用户往往不会快速、顺序地浏览大量页面。通过分析这些特征,up主建议可以通过检测用户的访问模式来判断是否为爬虫。
- 特殊请求头和标识:up主考虑让前端或客户端在请求中加入特定的请求头,以便后端识别是否为正常用户访问,但他也指出,这种方式防止爬虫的效果有限,因为爬虫可以轻松模仿正常的请求头。
5. 更有效的反爬虫措施
up主提到,前端的请求头和标识并非万全之策,因为爬虫可以模仿这些请求。up主还提出了以下两种防爬虫策略:
- 减少爬取成本:up主建议,网站可以考虑直接开放所有题目,让用户无需登录就能访问。通过这种方式,爬虫的成本大大降低,不再需要通过爬虫程序获取数据,甚至可以通过提供更智能的筛选工具来帮助用户高效获取题目。
- 登录后追踪:对于需要登录才能访问的数据,up主提到,如果用户登录后爬取数据,网站可以追踪到该用户的行为。如果用户传播了不该传播的内容,网站可以通过用户的登录信息和支付记录进行追溯。
6. 爬虫与防护的平衡
最后,up主总结道,防爬虫措施虽然可以增加爬虫的成本,但无法完全避免爬虫的行为。最有效的方式是让爬虫感到爬取网站数据没有太大意义,或者让爬虫感受到追踪和责任追究的压力。
7. 其他反爬虫策略
up主还分享了一些反爬虫的高级策略,例如:
- 分级告警机制:对于访问频率较高的用户,可以设置告警机制,人工检查是否为爬虫行为,避免误封正常用户。
- 数据结构的优化:除了
Map
和Redis
,up主还提到了一些更高级的数据结构可以用来优化流量统计和封禁策略。
8. 总结
up主强调,防止爬虫爬取数据是一项艰巨的任务,爬虫可以通过模拟用户行为绕过简单的防护措施,因此,最重要的是增加爬虫的成本,同时保持对用户行为的追踪和监控。
视频的最后,up主提醒大家,爬虫行为可能带来法律和伦理风险,爬取他人网站数据时应考虑网站的负担和可能带来的负面影响。
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