概述
背景介绍:
为了平衡社区成员的贡献和索取,一起帮引入了帮帮币。当用户积分(帮帮点)达到一定数额之后,就会“掉落”一定数量的“帮帮币”。为了增加趣味性,帮帮币“掉落”之后所有用户都可以“捡取”,谁先捡到归谁。
但这样就产生了一个问题,因为这个“帮帮币”是可以买卖有价值的,所以难免会有恶意用户用爬虫不断的扫描,导致这样的情况出现:
注:经核实,乔布斯的同学 其实没有用爬虫,就是手工点,点出来的!还能说什么呢?只能表示佩服啊佩服……
所以我们需要一种机制,阻止这种爬虫的行为。
大致思路:
这个问题我们有一个很便利的前提:只有注册用户才能够“捡起”帮帮币。所以,我们不需要通过“封IP”(需获取真实IP)这种方式来阻断爬虫爬行,而是直接封注册用户,非常方便。
那么如何判断一个请求是真实用户,还是爬虫呢?我们决定使用最简单的方法:记录访问频次。当某一个用户的访问频次高于设定值时(比如:5分钟10次),就判定该用户“有爬虫嫌疑”。
此外,为了防止误判(确实有用户手快),我们还应该给用户一个“解锁”的功能:通过输入验证码来确定不是爬虫。
细节设计:
一个最核心的问题是:用什么来记录用户的访问频次?
数据库?感觉没必要,这个数据又不需要长期保留,访问一次就做一次I/O操作在性能上接受不了,所以我们决定使用内存。
但是,具体需要记录那些数据,又用什么样的数据结构呢?
最后我们选择使用缓存,记录最简单的“用户ID -> 访问次数”键值对,来解决这个问题,因为:
- 利用缓存的自动清除(expire)特性,清除过期数据,保证记录的访问次数始终是在一定时间内的。
- 缓存的读写速度很快,性能上没有压力
当然,这里其实还是有那么点问题的。比如,假设缓存时间是5分钟,最多访问次数是10次。0:10,开始缓存访问次数,一直累加,到0:14,共记录访问次数7次,没有问题;然而,一过0:15,缓存被清空,0:16的时候,缓存里只有0:15到0:16这一分钟的数据,没有过去5分钟(从0:11到0:16)的数据。所以用户可以控制一直爬虫,访问9次,然后就歇着,5分钟过后,再继续访问9次,然后再歇5分钟……
唉~~真这么拼,我还真没什么办法?但如果这么一个频次他能接受的话,我其实也无所谓,你就慢慢爬呗。或者,我们后台做更大的监控,把每个用户的每次访问都记录下来,进行统计,找出异常。那时候可能就真的需要数据库了(为了提高性能可以内存里放一个DataTable,定时同步到Database)。但暂时来说,没有这个必要。
此外,还有一个问题,是不是只需要记录用户访问频次?
如果按上述方案,在缓存里记录访问频次,通过缓存数据来判断是否允许继续访问,会有一个问题:缓存到期失效之后,这个用户就又可以自由访问目标页面了!相当于到期自动解锁。
我觉得这还是不科学,如果认定是爬虫,只能是人工解锁(识别码验证)。所以在数据库用户表里添加一个“已锁定”(Locked)字段,如果用户被锁定,Update其为当前时间;未锁定时(解锁后)为NULL。
具体实现:
为了重用,我们需要利用 Authorize Fitler,在它的OnAuthorization()方法里面进行检查和记录。
代码本身应该比较简单,if...else...的逻辑:
///1. 先根据数据库捡查当前用户是否被锁定 ///2. 如果被锁定,直接拦截。否则: ///3. 在缓存中检查有无当前用户的访问次数记录 /// 3.1 没有,新建一条他的缓存。否则: /// 3.2 检查该用户已访问次数 /// 3.2.1 如果已到达访问次数限制,拦截并在数据库中锁定该用户。否则 /// 3.2.2 累加用户的访问次数
精简注释代码如下:
public class NeedLogOn : AuthorizeAttribute { public override void OnAuthorization(AuthorizationContext filterContext) { HttpContextBase context = filterContext.HttpContext; ///Autofac相关操作,获取正取的ISharedService实例 ISharedService service = AutofacConfig.Container.Resolve<ISharedService>(); _NavigatorModel model = service.Get(); //从数据库获取当前User的信息 ///截断式编程,减少if...else的{}嵌套 if (model.Locked.HasValue) { ///model.Locked 来自数据库,用户已经被锁定,拦截 visitTooMuch(filterContext); return; } string cacheKey = CacheKey.MAX_VISIT + model.Id; ///非常有意思,不能直接使用int值类型,必须使用引用类型的 VisitCounter amount; if (context.Cache[cacheKey] == null) { amount = new VisitCounter { Value = 1 }; ///新建立一条Cache context.Cache.Add(cacheKey, amount, null, DateTime.Now.AddSeconds(Config.Seconds), Cache.NoSlidingExpiration, CacheItemPriority.Normal, null); } else { amount = context.Cache[cacheKey] as VisitCounter; if (amount.Value >= Config.MaxVisit) { ///在数据库中锁定该用户 service.LockCurrentUser(); BaseService.Commit(); ///立即清除Cache context.Cache.Remove(cacheKey); visitTooMuch(filterContext); return;} else { ///不能使用:currentVisitAmount++; ///context.Cache[cacheKey] = currentVisitAmount; ///见:https://stackoverflow.com/questions/2118067/cached-item-never-expiring amount.Value++; } } } } public class VisitCounter { public int Value { get; set; } }
仔细观察代码,你会发现两个问题。这就是飞哥我曾经掉的坑啊!o(╥﹏╥)o
1、为什么要引入VisitCounter类?
缓存里就存放着这个类的实例,而这个类其实就包裹一个int Value;干嘛呢,这是?为什么不直接用int呢?直接把int存到Cache里不行吗?
不行啊!艹。
存进去,没问题;取出来,也没问题;但更新(累加)的时候有问题啊。你怎么更新?
//取出缓存 currentVisitAmount = Convert.ToInt32(context.Cache[cacheKey]); //累加 currentVisitAmount++; //再存进去 context.Cache[cacheKey] = currentVisitAmount;
这样不行的,具体的解释看这里:Cached item never expiring。
简单的说,context.Cache[cacheKey] = currentVisitAmount; 这一句,等于重新插入了一条永不过期的缓存。万万没想到啊!这个bug把飞哥都差点搞疯了,本来cache的调试都非常麻烦,还搞个这种幺蛾子。
所以解决的办法是什么呢?在Cache里存一个引用类型值,然后不改Cache,只改引用类实例里的值就OK了。代码就不重复了。
2、在锁定用户的同时,清除该用户的cache
这里啊,曾经走了点弯路。
我最开始是在解锁用户的时候清除该用户的Cache。
[NeedLogOn] public ActionResult Unlock() { string userId = getCurrentUserId(); string cacheKey = CacheKey.MAX_VISIT + userId; HttpContext.Cache.Remove(cacheKey); return View(new ImageCodeModel()); }
结果不知道咋回事,时灵时不灵。我把本地代码,连接服务器数据库,开着Debug模式,一步一会的进去看,OK,没问题;但把本地代码发布到服务器,duang,不行了?!没法调试,只有写log啥的,坑得我不要不要的……
后来突然发现,这里有“坏代码的味道”:重复。你看这个cacheKey的构建,是不是在 NeedLogOn.OnAuthorization()里构建过一次?重复使用的代码是不是就应该封装?所以呢,开始呢,是想弄一个方法出来获得cacheKey,比如striing GetVisitLimitCacheKey()啥的,但这个方法要让Controller里的UnLock()和Filter里的OnAuthorization()都能调用,放在哪里呢?
突然灵光一闪:为什么 Cache.Remove 要写在UnLock()里面呢?
其实只要用户被锁定,他的缓存信息就没用了。因为我们已经在数据库中标明了他被Locked,所以NeedLogOn.OnAuthorization()拦截住他,不需要Cache呀!尽早的清除这个Cache,还能提高那么一点点的性能。
最关键的是,这样代码更紧凑了:cacheKe在同一个方法里被使用,cache操作在同一个方法类完成,避免了代码分散耦合,优雅多了!
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最后
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