- 数据库服务状态检查
- 查看服务运行状态：首先要确认数据库服务是否正常运行。在不同的数据库系统中，检查方式有所不同。例如，在 MySQL 中，可以使用命令 “systemctl status mysql”（在基于 Linux 系统且使用 systemd 管理服务的情况下）或者 “services.msc” 中的服务状态（在 Windows 系统中）来查看 MySQL 服务是否正在运行。如果服务未启动或意外停止，可能是 DDoS 攻击导致服务器资源耗尽，使数据库服务崩溃。
- 检查端口监听情况：数据库服务通常会监听特定的端口，如 MySQL 默认监听 3306 端口。使用命令 “netstat -an | grep [端口号]”（在 Linux 系统中）或在 Windows 系统的命令提示符中使用 “netstat -an” 并查找对应的端口，来确认数据库服务是否在正常监听端口。如果端口未处于监听状态，可能是由于攻击导致数据库进程异常退出或被阻塞。
- 数据库连接数监测
- 查看当前连接数：监测数据库的当前连接数，以确定是否存在异常。在 MySQL 中，可以通过查询 “SHOW STATUS LIKE ‘Threads_connected’;” 来获取当前连接的客户端数量。正常情况下，连接数会在一个合理的范围内波动。如果连接数突然大幅增加，超出了数据库的最大连接限制，可能是遭受了 DDoS 攻击。攻击者可能会尝试大量的数据库连接请求，耗尽数据库的连接资源。
- 分析连接来源 IP 分布：查看连接数据库的 IP 地址分布情况。在数据库的连接日志或者通过查询相关系统表（不同数据库有不同的实现方式）可以获取连接的 IP 来源信息。如果发现大量来自相同 IP 或少数几个 IP 段的连接请求，且这些请求不符合正常的业务访问模式，很可能是 DDoS 攻击的迹象。
- 数据库性能指标检查
- CPU 和内存使用率：检查数据库服务器的 CPU 和内存使用率。通过服务器操作系统的监控工具（如 Linux 系统的 top 命令或 Windows 系统的任务管理器）查看数据库进程（如 mysqld 进程）的 CPU 和内存占用情况。在 DDoS 攻击下，数据库可能会因为处理大量的连接请求和查询操作而导致 CPU 使用率飙升，内存占用也会快速增加。如果 CPU 或内存使用率过高，可能会导致数据库响应变慢，甚至无法响应新的连接请求。
- 查询执行性能：查看数据库查询的执行性能。可以通过数据库管理系统提供的性能监控工具或查询性能相关的系统表来获取信息。例如，在 MySQL 中，可以查询 “SHOW GLOBAL STATUS LIKE ‘Slow_queries’;” 来查看慢查询的数量。如果慢查询数量突然增加，可能是因为攻击导致数据库负载过高，无法及时处理正常的查询请求，从而影响数据库连接的性能。
- 数据库日志分析
- 错误日志检查：仔细查看数据库的错误日志，这是排查问题的重要线索来源。在 MySQL 中，错误日志通常位于 “/var/log/mysql/error.log”（在 Linux 系统中）或在 MySQL 安装目录下的 “data” 文件夹中的 “[主机名].err” 文件（在 Windows 系统中）。在错误日志中，可能会发现与连接相关的错误信息，如 “Too many connections”（连接数过多）、“Can’t connect to MySQL server”（无法连接到 MySQL 服务器）等，这些信息可以帮助确定是否是 DDoS 攻击导致的连接异常。
- 查询日志分析：分析数据库的查询日志，了解数据库接收到的查询请求情况。在 MySQL 中，可以通过配置开启查询日志（注意，在高负载环境下开启查询日志可能会对性能产生一定影响），然后查看查询日志文件（通常位于 “/var/log/mysql/query.log” 在 Linux 系统中）。如果发现大量重复的、简单的或者恶意的查询请求，如不断查询同一个不存在的表或执行带有 SQL 注入意图的查询，这可能是 DDoS 攻击的一种手段，用于耗尽数据库资源。
- 网络流量分析
- 抓包检查：在数据库服务器所在的网络节点进行抓包，使用工具如 Wireshark。重点关注与数据库相关的网络协议（如 MySQL 使用的 TCP 协议）的数据包。查看数据包的来源 IP、目的 IP、端口、数据包大小和频率等信息。如果发现大量指向数据库端口的异常数据包，如来源 IP 分布异常广泛、数据包大小和频率不符合正常业务规律，可能是遭受了 DDoS 攻击。
- 流量模式分析：分析数据库服务器的网络流量模式。通过网络流量监控工具，观察入站和出站流量的变化。在 DDoS 攻击时，可能会出现入站流量突然增大，特别是指向数据库端口的流量激增的情况。同时，对比正常业务流量模式，查看是否有不符合正常用户访问数据库习惯的流量特征，如在非业务高峰时段出现大量数据库相关流量。