一、DDoS 攻击排查
（一）性能指标监测
- 服务器性能指标
- CPU 和内存使用率：通过大数据中心的管理系统或服务器自带的性能监测工具，实时查看服务器的 CPU 和内存使用情况。在正常运行时，CPU 使用率会根据数据处理任务和用户请求量而变化，通常在 30% – 70% 左右，内存使用率也相对稳定。如果遭受 DDoS 攻击，CPU 使用率可能会急剧上升，接近或达到 100%，因为大量恶意请求需要处理。内存也会被大量占用，例如，攻击者可能发送大量虚假的数据查询请求，导致服务器频繁分配内存空间来处理这些请求。
- 磁盘 I/O 和网络带宽占用：检查服务器的磁盘 I/O 操作和网络带宽占用率。大数据中心的磁盘 I/O 主要用于数据的存储和读取，如数据仓库的数据写入、日志文件的存储等。正常情况下，磁盘 I/O 速率相对稳定。网络带宽占用则根据数据传输任务（如数据备份、用户数据查询等）而变化。在 DDoS 攻击时，磁盘 I/O 可能会出现异常高峰，如大量无意义的数据写入或读取操作，导致磁盘 I/O 负载过高。网络带宽占用率可能会突然大幅上升，远超正常峰值，这是因为攻击者发送大量数据包来占用带宽，使合法的数据传输受到阻碍。
（二）网络流量分析
- 流量来源和分布
- 使用流量分析工具：借助专业的网络流量分析工具（如 Wireshark 或大数据中心专用的流量监测系统），捕获大数据中心的网络流量。查看流量的来源 IP 地址，确定是否有大量来自相同或相似 IP 段的流量涌向服务器。在 DDoS 攻击中，可能会发现大量流量来自可疑的 IP 范围，这些 IP 可能是攻击者控制的僵尸主机。同时，分析流量在服务器不同端口之间的分布，看是否有异常的流量集中在关键的数据处理端口（如数据库端口、数据存储服务端口等）。
- 流量行为模式识别：观察流量的行为模式，包括流量大小、频率和请求类型。正常的大数据中心流量有一定的规律，例如，数据备份任务可能会产生持续稳定的较大流量，用户的数据查询请求流量大小和频率则根据用户操作而变化。在攻击情况下，可能会出现大量相同大小的数据包或者异常高频率的请求。比如，可能会出现大量极小的 ICMP 数据包（ICMP Flood 攻击）或者大量的 HTTP 请求针对数据中心的管理界面或数据查询接口（HTTP Flood 攻击），试图耗尽服务器资源。
（三）日志文件检查
- 服务器系统日志
- 资源相关记录：仔细检查服务器的系统日志，寻找与资源耗尽、服务中断或异常进程相关的记录。例如，日志可能显示 “无法创建新的线程来处理数据请求，系统资源不足” 或者 “某服务进程因为资源占用过高而自动终止” 等信息。这些记录可能是 DDoS 攻击导致服务器资源紧张的表现。
- 网络连接记录：查看日志中关于网络连接的记录，如连接建立、连接中断和连接超时等情况。如果发现大量的连接建立后很快中断，或者出现大量的连接超时记录，可能是由于 DDoS 攻击导致网络拥塞或者服务器无法正常响应连接请求。例如，在用户尝试连接大数据中心进行数据操作时，频繁出现连接超时。
- 错误和异常信息：注意日志中的错误和异常信息，如数据库查询错误、文件系统错误等。在 DDoS 攻击期间，由于服务器资源被大量占用，可能会导致这些问题。例如，出现数据写入失败或者数据索引无法更新的情况，影响大数据中心的正常运行。
- 大数据应用程序日志（数据处理业务应用）：查看大数据应用程序的日志文件，重点关注用户的数据操作相关的记录，如数据查询、数据导入 / 导出、数据分析等。如果发现大量用户同时出现异常操作行为，如所有用户都无法查询数据或者频繁出现数据处理失败的情况，可能是 DDoS 攻击影响了应用的正常运行。
- 分析数据行为模式变化：通过日志分析数据行为模式的变化。正常情况下，数据操作在时间和类型上有一定的分布规律。例如，企业的大数据中心在工作时间可能集中进行数据查询和分析操作。在攻击情况下，可能会出现大量不符合正常行为模式的操作，如同一用户在极短时间内查询大量相同的数据，这可能是攻击者在利用自动化工具发动应用层 DDoS 攻击。
二、性能恢复
（一）流量清洗和限制
- 启用流量清洗服务：如果怀疑遭受 DDoS 攻击，立即启用专业的流量清洗服务。流量清洗服务可以通过分析流量特征，区分合法流量和恶意流量，将恶意流量在网络边缘进行过滤。例如，对于常见的 UDP Flood、TCP SYN Flood 和 HTTP Flood 攻击，流量清洗设备可以根据数据包的大小、频率、来源等特征进行识别和过滤，保障合法流量能够正常进入大数据中心。
- 设置流量限制规则：在大数据中心的网络设备（如防火墙、路由器）上设置流量限制规则。根据大数据中心的业务需求和正常流量模式，限制某些类型的流量（如非关键业务的 HTTP 流量、UDP 流量）的速率。例如，对于一些用于测试或非紧急的数据查询接口，可以限制其每秒的请求次数，防止攻击者利用这些接口发动攻击，同时确保重要的数据传输和处理任务不受影响。
（二）服务器资源优化和恢复
- 重启和修复受损服务：对于受到 DDoS 攻击影响的服务器服务，在确保安全的情况下，可以尝试重启服务。重启后，检查服务器的关键服务（如数据库服务、数据存储服务等）是否正常启动。修复服务器上可能出现的软件问题，如更新操作系统补丁、修复损坏的服务配置文件等。例如，如果发现数据库服务在攻击后出现故障，及时修复数据库的配置文件，重新启动数据库服务，并检查数据的完整性。
- 资源优化和调整：根据服务器的性能指标检查结果，对服务器资源进行优化。如果服务器的 CPU 或内存使用率过高，可以考虑升级硬件设备或者优化设备的软件配置。例如，调整数据库服务器的缓存大小、优化数据处理应用程序的算法，以提高服务器对数据的处理效率，减少资源占用，从而恢复服务器的性能。
（三）数据完整性检查和恢复
- 检查数据完整性：在 DDoS 攻击后，检查大数据中心的数据完整性。通过数据校验和（如哈希函数）等方法，验证存储的数据是否完整。对于关键数据，如企业的财务数据、用户的敏感信息等，进行详细的完整性检查。如果发现数据损坏或丢失，根据备份策略进行数据恢复。
- 数据恢复策略实施：如果有数据丢失或损坏的情况，启动数据恢复程序。利用备份的数据进行恢复，确保数据能够恢复到最近的完整状态。同时，在恢复数据后，对恢复的数据进行再次验证，确保数据的准确性和完整性。例如，对于大数据中心的分布式存储系统，按照存储节点的备份机制，从备份节点恢复数据，并检查恢复后的数据是否能够正常使用。