排查 DDoS 攻击导致的在线阅读平台故障

 

  • 流量监测方面
    • 查看流量峰值：
      • 利用网络流量监测工具（如 Zabbix、SolarWinds 等），观察平台服务器的入站和出站流量。在正常情况下，在线阅读平台的流量应该有相对稳定的模式。如果发现流量突然出现异常峰值，比如流量在短时间内（如几分钟内）急剧增加，从平时的 Mbps 级别突然上升到 Gbps 级别，这可能是 DDoS 攻击的迹象。
      • 分析流量峰值出现的时间和持续时间。如果这种高峰流量持续不断，而且没有明显的业务原因（如平台进行促销活动导致大量用户同时访问），那么 DDoS 攻击的可能性就更高。
    • 分析流量来源：
      • 检查流量的源 IP 地址分布。正常情况下，在线阅读平台的流量来源应该是比较分散的，来自不同的地区和网络。如果发现大量流量集中来自少数几个 IP 地址或 IP 段，这是一个可疑的现象。例如，有大量流量都来自同一个数据中心的 IP 段，而且这些 IP 不断地向平台服务器发送请求，可能是攻击者利用僵尸网络进行攻击。
      • 查看是否有大量请求来自国外 IP 地址，而平台的主要用户群体是国内用户，这种情况也需要进一步排查是否为 DDoS 攻击。同时，注意是否存在 IP 地址不断变化但请求模式相似的情况，这可能是攻击者采用了动态 IP 或代理服务器来隐藏真实身份。
    • 检查流量协议和端口：
      • 分析流量所使用的协议。对于在线阅读平台，正常的流量协议主要是 HTTP/HTTPS 用于网页访问和内容传输。如果发现大量非 HTTP/HTTPS 协议的流量，如 UDP 洪水攻击中的 UDP 流量、ICMP 洪水攻击中的 ICMP 流量，或者大量异常的 TCP 协议流量（如大量 SYN 包但没有完成三次握手），这很可能是 DDoS 攻击。
      • 观察流量所针对的端口。通常，在线阅读平台主要使用 80（HTTP）和 443（HTTPS）端口。如果发现大量流量涌向其他不常用的端口，或者有大量针对特定端口的异常请求，这也可能是攻击的迹象。例如，攻击者可能会尝试攻击数据库端口（如 3306 – MySQL 端口）来破坏平台的数据存储和访问功能。
  • 服务器性能方面
    • CPU 和内存使用情况：
      • 通过服务器管理工具（如 Windows 的任务管理器、Linux 的 top 命令）查看服务器的 CPU 和内存使用率。在 DDoS 攻击发生时，服务器的 CPU 使用率可能会急剧上升，长时间保持在高位（如 90% 以上）。这是因为服务器需要处理大量的恶意请求，消耗了大量的 CPU 资源来进行计算和响应。
      • 内存使用情况也类似。如果内存使用率突然增加，并且没有明显的业务增长导致（如平台没有新功能上线或用户量没有大幅增加），可能是因为大量的连接请求占用了内存资源。例如，在遭受 HTTP Flood 攻击时，大量的请求对象会占用服务器内存来存储相关信息。
    • 磁盘 I/O 情况：
      • 检查磁盘 I/O 活动。使用工具（如 Linux 的 iotop 命令）查看磁盘的读写操作。在 DDoS 攻击中，有些攻击方式可能会导致磁盘 I/O 异常。例如，攻击者可能会通过大量的数据库查询请求（即使是无效查询）来增加磁盘 I/O 负载，试图使服务器的存储系统崩溃。如果发现磁盘的写入或读取速度突然变得非常快，远超正常业务操作的速度，这可能是攻击的迹象。
    • 网络带宽占用情况：
      • 查看服务器的网络带宽占用率。如果网络带宽被完全占用，达到服务器带宽的上限，而且排除了正常业务流量增长的因素（如平台推出限时免费阅读活动导致大量用户同时下载书籍），那么很可能是 DDoS 攻击导致的。例如，在遭受带宽耗尽型的 DDoS 攻击（如 UDP Flood 攻击）时，大量无用的数据包会迅速占用服务器的网络带宽，使得正常用户的请求无法通过。
  • 连接状态方面
    • 查看连接数：
      • 使用网络连接查看工具（如 Linux 的 netstat 命令）查看服务器的当前连接数。如果连接数远超正常范围，例如，正常情况下平台服务器的连接数可能在几千个左右，但突然增加到几十万甚至几百万个，这可能是 DDoS 攻击的迹象。
      • 分析连接数的增长趋势。如果连接数在短时间内持续快速增长，而且没有合理的业务解释（如平台没有进行大规模的推广活动导致新用户大量涌入），很可能是受到了攻击。
    • 检查连接状态分布：
      • 查看连接状态的分布情况，包括 ESTABLISHED（已建立连接）、SYN – SENT（发送同步信号）、SYN – RECEIVED（接收同步信号）等状态。在正常情况下，ESTABLISHED 连接应该占比较大的比例。如果发现 SYN – SENT 或 SYN – RECEIVED 状态的连接数异常增多，可能是遭受了 SYN Flood 攻击。例如，攻击者发送大量的 SYN 包来请求建立连接，但不完成三次握手，导致服务器的连接队列被占满，无法正常处理其他用户的连接请求。
      • 观察是否有大量的 TIME – WAIT 状态的连接。在正常的 TCP 连接关闭过程中会出现 TIME – WAIT 状态，但如果这种状态的连接数过多，可能是由于异常的连接关闭行为导致的，也可能是攻击的一种迹象。
  • 日志分析方面
    • 系统日志：
      • 检查服务器的系统日志（如 Linux 的 /var/log/messages 文件），查找是否有与异常连接、高负载或资源耗尽相关的记录。例如，可能会发现大量 “connection refused”（连接被拒绝）的记录，这可能是因为服务器的连接队列已满，无法接受新的连接请求，这可能是 DDoS 攻击导致的。
      • 查看是否有关于网络接口错误、缓冲区溢出等记录。在 DDoS 攻击中，由于大量的数据包涌入，可能会导致网络接口出现错误，或者服务器的缓冲区无法处理过多的请求而溢出。这些记录可以为排查攻击提供线索。
    • 应用程序日志：
      • 分析在线阅读平台的应用程序日志。对于 Web 应用程序，查看访问日志（如 Apache 的 access_log 或 Nginx 的 access.log），检查是否有大量来自同一 IP 地址或 IP 段的请求，以及这些请求是否有异常的请求路径、请求参数或请求头。例如，可能会发现大量请求的 User – Agent（用户代理）字段相同，这可能是攻击者使用自动化工具进行攻击的迹象。
      • 查看应用程序的错误日志，查找是否有由于大量请求导致的数据库连接错误、文件读取错误等。例如，在遭受 DDoS 攻击时，大量的数据库查询请求可能会导致数据库连接池耗尽，从而在应用程序日志中出现数据库连接相关的错误记录。