基于 ElasticSearch 的日志统计反爬虫策略

之前在接口限流中提到过，用 rate limit 的方式可以起到反爬虫的效果，但是一旦遇到利用代理 IP 来爬你网站的时候，就会遇到问题了

这时候，你可以付钱买服务解决，只是，如果有时间与精力，也可以考虑自己去试试，就当是一次锻炼。

用日志去解决爬虫，也是一种简单而有效的做法，可以使用 ElasticSearch 提供的 aggregate 功能，去筛选出可疑的 IP 以及 UA，接下来怎么做，可以参考之前的说法。

具体方案

对于这类的爬虫，它仍会有显著的特征：在短时间内，只请求几个接口，而长时间里，它的请求量会非常高。

于是，我们的思路就很简单：

统计过去一段时间 t 里所有的请求次数，首先以 ip 分组，然后以请求的地址 transcation 分组，最后，挑选出这一段时间里面，请求次数超过 n 的，并且请求的唯一 transcation 少于 k 的。

所以，利用 Terms Aggregation，我们的 ES 请求可以这么实现（注意：我使用的 ES 版本是 5.x）：

{
    "size": 0,
    "query": {
        "bool": {
            "must": [{
                    "range": {
                        "@timestamp": {
                            "gte": <start>,
                            "lte": <end>,
                            "format": "epoch_millis",
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "aggs": {
        "ips": {
            "terms": {
                "field": "ip.keyword",
                "size": 200,
                "order": {
                    "_count": "desc"
                }
            },
            "aggs": {
                "transactions": {
                    "terms": {
                        "field": "transaction.keyword",
                        "size": 10,
                        "order": {
                            "_count": "desc"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

如果不清楚 ES 的 aggs 语法，我就简单说明下：这个查询首先以 ip.keyword 做 terms 聚集，以结果的 count 数量降序排列，并只取前 200 个，然后以同样的 transaction.keyword 作为子 aggs，『分割』ip 的聚集结果，同样的，每个 ip 下的 transaction.keyword 只取前 10 个。

获得结果后，按照一定的条件过滤即可，比如在这个例子中，我们可以选取单个 ip 请求数大于 2000 并且请求的唯一 transaction 数量少于 10 的。

还可以怎么做

还可以考虑使用 Significant Terms Aggregation，它可以帮助我们查找不寻常的 terms，不过用这个之前，需要一些理解，从官方的例子中，还是可见一斑的：

{
    "query" : {
        "terms" : {"force" : [ "British Transport Police" ]}
    },
    "aggregations" : {
        "significantCrimeTypes" : {
            "significant_terms" : { "field" : "crime_type" }
        }
    }
}

这个查询能得到 British Transport Police 这个部门所处理的不寻常的犯罪案件：

{
    ...

    "aggregations" : {
        "significantCrimeTypes" : {
            "doc_count": 47347,
            "buckets" : [
                {
                    "key": "Bicycle theft",
                    "doc_count": 3640,
                    "score": 0.371235374214817,
                    "bg_count": 66799
                }
                ...
            ]
        }
    }
}

从结果中可以看到，Bicycle theft 这类案件，在总体案件中，只占 1% (66799/5064554)，但是在它这个部门中，却占到了 7% (3640/47347)，这显然是不寻常的。

那么，应用到我们的场景中，可以改成这样：

{
    "size": 0,
    "query": {
        "bool": {
            "must": [{
                    "range": {
                        "@timestamp": {
                            "gte": <start>,
                            "lte": <end>,
                            "format": "epoch_millis",
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "aggs": {
        "ips": {
            "terms": {
                "field": "ip.keyword",
                "size": 200,
                "order": {
                    "_count": "desc"
                }
            },
            "aggs": {
                "transactions": {
                    "significant_terms": {
                        "field": "transaction.keyword",
                        "size": 10
                    }
                }
            }
        }
    }
}

于是就能得到，Top 200 的 ip 中，我们到底能找到它们多少不寻常的 transaction。

在这个例子中，我们的筛选根据 score 即可。

好了，接下来，得到过滤后的结果怎么做呢？

之后怎么做

配合 Nginx 或者 HAProxy，做 IP 的黑名单，将流量导入蜜罐或者直接屏蔽。

哎。。。知道你懒，简单介绍下具体方案：

选一个配置管理工具 etcd/redis/consul/zookeeper 其中任意一个，然后将结果写到里面，然后通过 confd 动态生成 blacklist，之后 reload Nginx 或者 HAProxy 即可，这个有机会也可以再说说。

缺点

这种策略的缺点也是很明显：反应慢，毕竟需要采集日志之后才能采取措施。而且，这个过程需要人工不断去调整参数。

因此，这个可以用来与 rate limit 配合使用，用来查找一些 rate limit 防范不了的隐蔽的爬虫。

其它的想法

可以用机器学习，因为机器人总会表现得跟正常用户有区别：访问的轨迹，访问频率等等，都可以作为机器学习的输入。

不过这个需要投入更多的时间与精力，不是万不得已，不用考虑，倒是作为自己锻炼提高的过程可以尝试下。爬虫、反爬虫，是会在互联网中永远存在的东西，相互斗法，其乐无穷 😄 。

Reference

首发于 Github issues: https://github.com/xizhibei/blog/issues/46 ，欢迎 Star 以及 Watch

本文采用署名-非商业性使用-相同方式共享（BY-NC-SA）进行许可
作者：习之北 (@xizhibei)
原链接：https://blog.xizhibei.me/zh-cn/2017/04/22/ji-yu--elasticsearch--de-ri-zhi-tong-ji-fan-pa-chong-ce-lve/