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                互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站的反爬蟲策略淺析

                時間:2016-05-18來源:風信官網(wǎng) 點擊: 1072次

                因為搜索引擎的流行,網(wǎng)絡爬蟲已經(jīng)成了很普及網(wǎng)絡技術(shù),除了專門做搜索的Google,Yahoo,微軟,百度以外,幾乎每個大型 門戶網(wǎng)站都有自己的搜索引擎,大大小小叫得出來名字得就幾十種,還有各種不知名的幾千幾萬種,對于一個內(nèi)容型驅(qū)動的網(wǎng)站來說,受到網(wǎng)絡爬蟲的光顧是不可避 免的。

                一些智能的搜索引擎爬蟲的爬取頻率比較合理,對網(wǎng)站資源消耗比較少,但是很多糟糕的網(wǎng)絡爬蟲,對網(wǎng)頁爬取能力很差,經(jīng)常并發(fā)幾十上百個請求循環(huán)重復 抓取,這種爬蟲對中小型網(wǎng)站往往是毀滅性打擊,特別是一些缺乏爬蟲編寫經(jīng)驗的程序員寫出來的爬蟲破壞力極強,造成的網(wǎng)站訪問壓力會非常大,會導致網(wǎng)站訪問 速度緩慢,甚至無法訪問。

                手工識別和拒絕爬蟲的訪問

                相當多的爬蟲對網(wǎng)站會造成非常高的負載,因此識別爬蟲的來源IP是很容易的事情。最簡單的辦法就是用netstat檢查80端口的連接:

                netstat -nt | grep youhostip:80 | awk '{print $5}' | awk -F":" '{print $1}'| sort | uniq -c | sort -r -n 
                

                這行shell可以按照80端口連接數(shù)量對來源IP進行排序,這樣可以直觀的判斷出來網(wǎng)頁爬蟲。一般來說爬蟲的并發(fā)連接非常高。

                如果使用lighttpd做Web Server,那么就更簡單了。lighttpd的mod_status提供了非常直觀的并發(fā)連接的信息,包括每個連接的來源IP,訪問的URL,連接狀 態(tài)和連接時間等信息,只要檢查那些處于handle-request狀態(tài)的高并發(fā)IP就可以很快確定爬蟲的來源IP了。

                拒絕爬蟲請求既可以通過內(nèi)核防火墻來拒絕,也可以在web server拒絕,比方說用iptables拒絕:

                iptables -A INPUT -i eth0 -j DROP -p tcp --dport 80 -s 84.80.46.0/24  
                

                直接封鎖爬蟲所在的C網(wǎng)段地址。這是因為一般爬蟲都是運行在托管機房里面,可能在一個C段里面的多臺服務器上面都有爬蟲,而這個C段不可能是用戶寬帶上網(wǎng),封鎖C段可以很大程度上解決問題。

                通過識別爬蟲的User-Agent信息來拒絕爬蟲

                有很多爬蟲并不會以很高的并發(fā)連接爬取,一般不容易暴露自己;有些爬蟲的來源IP分布很廣,很難簡單的通過封鎖IP段地址來解決問題;另外還有很多 各種各樣的小爬蟲,它們在嘗試Google以外創(chuàng)新的搜索方式,每個爬蟲每天爬取幾萬的網(wǎng)頁,幾十個爬蟲加起來每天就能消耗掉上百萬動態(tài)請求的資源,由于 每個小爬蟲單獨的爬取量都很低,所以你很難把它從每天海量的訪問IP地址當中把它準確的挖出來。

                這種情況下我們可以通過爬蟲的User-Agent信息來識別。每個爬蟲在爬取網(wǎng)頁的時候,會聲明自己的User-Agent信息,因此我們就可以 通過記錄和分析User-Agent信息來挖掘和封鎖爬蟲。我們需要記錄每個請求的User-Agent信息,對于Rails來說我們可以簡單的在 app/controllers/application.rb里面添加一個全局的before_filter,來記錄每個請求的User-Agent信 息:

                logger.info "HTTP_USER_AGENT #{request.env["HTTP_USER_AGENT"]}"  
                

                然后統(tǒng)計每天的production.log,抽取User-Agent信息,找出訪問量最大的那些User-Agent。要注意的是我們只關(guān)注那 些爬蟲的User-Agent信息,而不是真正瀏覽器User-Agent,所以還要排除掉瀏覽器User-Agent,要做到這一點僅僅需要一行 shell:

                grep HTTP_USER_AGENT production.log | grep -v -E 'MSIE|Firefox|Chrome|Opera|Safari|Gecko' | sort | uniq -c | sort -r -n | head -n 100 > bot.log
                

                統(tǒng)計結(jié)果類似這樣:

                  57335 HTTP_USER_AGENT Baiduspider+(+http://www.baidu.com/search/spider.htm)
                  56639 HTTP_USER_AGENT Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html)
                  42610 HTTP_USER_AGENT Mediapartners-Google
                  19131 HTTP_USER_AGENT msnbot/2.0b (+http://search.msn.com/msnbot.htm)    
                

                從日志就可以直觀的看出每個爬蟲的請求次數(shù)。要根據(jù)User-Agent信息來封鎖爬蟲是件很容易的事情,lighttpd配置如下:

                $HTTP["useragent"] =~ "qihoobot|^Java|Commons-HttpClient|Wget|^PHP|Ruby|Python" {
                  url.rewrite = ( "^/(.*)" => "/crawler.html" )
                }
                

                使用這種方式來封鎖爬蟲雖然簡單但是非常有效,除了封鎖特定的爬蟲,還可以封鎖常用的編程語言和HTTP類庫的User-Agent信息,這樣就可以避免很多無謂的程序員用來練手的爬蟲程序?qū)W(wǎng)站的騷擾。

                還有一種比較常見的情況,就是某個搜索引擎的爬蟲對網(wǎng)站爬取頻率過高,但是搜索引擎給網(wǎng)站帶來了很多流量,我們并不希望簡單的封鎖爬蟲,僅僅是希望降低爬蟲的請求頻率,減輕爬蟲對網(wǎng)站造成的負載,那么我們可以這樣做:

                $HTTP["user-agent"] =~ "Baiduspider+" {
                    connection.delay-seconds = 10
                }    
                

                對百度的爬蟲請求延遲10秒鐘再進行處理,這樣就可以有效降低爬蟲對網(wǎng)站的負載了。

                通過網(wǎng)站流量統(tǒng)計系統(tǒng)和日志分析來識別爬蟲

                有些爬蟲喜歡修改User-Agent信息來偽裝自己,把自己偽裝成一個真實瀏覽器的User-Agent信息,讓你無法有效的識別。這種情況下我們可以通過網(wǎng)站流量系統(tǒng)記錄的真實用戶訪問IP來進行識別。

                主流的網(wǎng)站流量統(tǒng)計系統(tǒng)不外乎兩種實現(xiàn)策略:一種策略是在網(wǎng)頁里面嵌入一段js,這段js會向特定的統(tǒng)計服務器發(fā)送請求的方式記錄訪問量;另一種策 略是直接分析服務器日志,來統(tǒng)計網(wǎng)站訪問量。在理想的情況下,嵌入js的方式統(tǒng)計的網(wǎng)站流量應該高于分析服務器日志,這是因為用戶瀏覽器會有緩存,不一定 每次真實用戶訪問都會觸發(fā)服務器的處理。但實際情況是,分析服務器日志得到的網(wǎng)站訪問量遠遠高于嵌入js方式,極端情況下,甚至要高出10倍以上。

                現(xiàn)在很多網(wǎng)站喜歡采用awstats來分析服務器日志,來計算網(wǎng)站的訪問量,但是當他們一旦采用Google Analytics來統(tǒng)計網(wǎng)站流量的時候,卻發(fā)現(xiàn)GA統(tǒng)計的流量遠遠低于awstats,為什么GA和awstats統(tǒng)計會有這么大差異呢?罪魁禍首就是 把自己偽裝成瀏覽器的網(wǎng)絡爬蟲。這種情況下awstats無法有效的識別了,所以awstats的統(tǒng)計數(shù)據(jù)會虛高。

                其實作為一個網(wǎng)站來說,如果希望了解自己的網(wǎng)站真實訪問量,希望精確了解網(wǎng)站每個頻道的訪問量和訪問用戶,應該用頁面里面嵌入js的方式來開發(fā)自己 的網(wǎng)站流量統(tǒng)計系統(tǒng)。自己做一個網(wǎng)站流量統(tǒng)計系統(tǒng)是件很簡單的事情,寫段服務器程序響應客戶段js的請求,分析和識別請求然后寫日志的同時做后臺的異步統(tǒng) 計就搞定了。

                通過流量統(tǒng)計系統(tǒng)得到的用戶IP基本是真實的用戶訪問,因為一般情況下爬蟲是無法執(zhí)行網(wǎng)頁里面的js代碼片段的。所以我們可以拿流量統(tǒng)計系統(tǒng)記錄的 IP和服務器程序日志記錄的IP地址進行比較,如果服務器日志里面某個IP發(fā)起了大量的請求,在流量統(tǒng)計系統(tǒng)里面卻根本找不到,或者即使找得到,可訪問量 卻只有寥寥幾個,那么無疑就是一個網(wǎng)絡爬蟲。

                分析服務器日志統(tǒng)計訪問最多的IP地址段一行shell就可以了:

                grep Processing production.log | awk '{print $4}' | awk -F'.' '{print $1"."$2"."$3".0"}' | sort | uniq -c | sort -r -n | head -n 200 > stat_ip.log
                

                然后把統(tǒng)計結(jié)果和流量統(tǒng)計系統(tǒng)記錄的IP地址進行對比,排除真實用戶訪問IP,再排除我們希望放行的網(wǎng)頁爬蟲,比方Google,百度,微軟msn爬蟲等等。最后的分析結(jié)果就就得到了爬蟲的IP地址了。以下代碼段是個簡單的實現(xiàn)示意:

                whitelist = []
                IO.foreach("#{RAILS_ROOT}/lib/whitelist.txt") { |line| whitelist << line.split[0].strip if line }
                
                realiplist = []
                IO.foreach("#{RAILS_ROOT}/log/visit_ip.log") { |line|  realiplist << line.strip if line }
                
                iplist = []
                IO.foreach("#{RAILS_ROOT}/log/stat_ip.log") do |line|
                  ip = line.split[1].strip
                  iplist << ip if line.split[0].to_i > 3000 && !whitelist.include?(ip) && !realiplist.include?(ip)
                end 
                
                Report.deliver_crawler(iplist)
                

                分析服務器日志里面請求次數(shù)超過3000次的IP地址段,排除白名單地址和真實訪問IP地址,最后得到的就是爬蟲IP了,然后可以發(fā)送郵件通知管理員進行相應的處理。

                網(wǎng)站的實時反爬蟲防火墻實現(xiàn)策略

                通過分析日志的方式來識別網(wǎng)頁爬蟲不是一個實時的反爬蟲策略。如果一個爬蟲非要針對你的網(wǎng)站進行處心積慮的爬取,那么他可能會采用分布式爬取策略, 比方說尋找?guī)装偕锨€國外的代理服務器瘋狂的爬取你的網(wǎng)站,從而導致網(wǎng)站無法訪問,那么你再分析日志是不可能及時解決問題的。所以必須采取實時反爬蟲策 略,要能夠動態(tài)的實時識別和封鎖爬蟲的訪問。

                要自己編寫一個這樣的實時反爬蟲系統(tǒng)其實也很簡單。比方說我們可以用memcached來做訪問計數(shù)器,記錄每個IP的訪問頻度,在單位時間之內(nèi), 如果訪問頻率超過一個閥值,我們就認為這個IP很可能有問題,那么我們就可以返回一個驗證碼頁面,要求用戶填寫驗證碼。如果是爬蟲的話,當然不可能填寫驗 證碼,所以就被拒掉了,這樣很簡單就解決了爬蟲問題。

                用memcache記錄每個IP訪問計數(shù),單位時間內(nèi)超過閥值就讓用戶填寫驗證碼,用Rails編寫的示例代碼如下:

                ip_counter = Rails.cache.increment(request.remote_ip)
                if !ip_counter
                  Rails.cache.write(request.remote_ip, 1, :expires_in => 30.minutes)
                elsif ip_counter > 2000
                  render :template => 'test', :status => 401 and return false
                end
                

                這段程序只是最簡單的示例,實際的代碼實現(xiàn)我們還會添加很多判斷,比方說我們可能要排除白名單IP地址段,要允許特定的User-Agent通過,要針對登錄用戶和非登錄用戶,針對有無referer地址采取不同的閥值和計數(shù)加速器等等。

                此外如果分布式爬蟲爬取頻率過高的話,過期就允許爬蟲再次訪問還是會對服務器造成很大的壓力,因此我們可以添加一條策略:針對要求用戶填寫驗證碼的 IP地址,如果該IP地址短時間內(nèi)繼續(xù)不停的請求,則判斷為爬蟲,加入黑名單,后續(xù)請求全部拒絕掉。為此,示例代碼可以改進一下:

                before_filter :ip_firewall, :except => :test
                def ip_firewall
                  render :file => "#{RAILS_ROOT}/public/403.html", :status => 403 if BlackList.include?(ip_sec)
                end    
                

                我們可以定義一個全局的過濾器,對所有請求進行過濾,出現(xiàn)在黑名單的IP地址一律拒絕。對非黑名單的IP地址再進行計數(shù)和統(tǒng)計:

                ip_counter = Rails.cache.increment(request.remote_ip)
                if !ip_counter
                  Rails.cache.write(request.remote_ip, 1, :expires_in => 30.minutes)
                elsif ip_counter > 2000
                  crawler_counter = Rails.cache.increment("crawler/#{request.remote_ip}")
                  if !crawler_counter
                    Rails.cache.write("crawler/#{request.remote_ip}", 1, :expires_in => 10.minutes)
                  elsif crawler_counter > 50
                    BlackList.add(ip_sec)
                    render :file => "#{RAILS_ROOT}/public/403.html", :status => 403 and return false
                  end
                  render :template => 'test', :status => 401 and return false
                end
                

                如果某個IP地址單位時間內(nèi)訪問頻率超過閥值,再增加一個計數(shù)器,跟蹤他會不會立刻填寫驗證碼,如果他不填寫驗證碼,在短時間內(nèi)還是高頻率訪問,就 把這個IP地址段加入黑名單,除非用戶填寫驗證碼激活,否則所有請求全部拒絕。這樣我們就可以通過在程序里面維護黑名單的方式來動態(tài)的跟蹤爬蟲的情況,甚 至我們可以自己寫個后臺來手工管理黑名單列表,了解網(wǎng)站爬蟲的情況。

                關(guān)于這個通用反爬蟲的功能,我們開發(fā)一個開源的插件:https://github.com/csdn-dev/limiter

                這個策略已經(jīng)比較智能了,但是還不夠好!我們還可以繼續(xù)改進:

                1、用網(wǎng)站流量統(tǒng)計系統(tǒng)來改進實時反爬蟲系統(tǒng)

                還記得嗎?網(wǎng)站流量統(tǒng)計系統(tǒng)記錄的IP地址是真實用戶訪問IP,所以我們在網(wǎng)站流量統(tǒng)計系統(tǒng)里面也去操作memcached,但是這次不是增加計數(shù) 值,而是減少計數(shù)值。在網(wǎng)站流量統(tǒng)計系統(tǒng)里面每接收到一個IP請求,就相應的cache.decrement(key)。所以對于真實用戶的IP來說,它 的計數(shù)值總是加1然后就減1,不可能很高。這樣我們就可以大大降低判斷爬蟲的閥值,可以更加快速準確的識別和拒絕掉爬蟲。

                2、用時間窗口來改進實時反爬蟲系統(tǒng)

                爬蟲爬取網(wǎng)頁的頻率都是比較固定的,不像人去訪問網(wǎng)頁,中間的間隔時間比較無規(guī)則,所以我們可以給每個IP地址建立一個時間窗口,記錄IP地址最近 12次訪問時間,每記錄一次就滑動一次窗口,比較最近訪問時間和當前時間,如果間隔時間很長判斷不是爬蟲,清除時間窗口,如果間隔不長,就回溯計算指定時 間段的訪問頻率,如果訪問頻率超過閥值,就轉(zhuǎn)向驗證碼頁面讓用戶填寫驗證碼。

                最終這個實時反爬蟲系統(tǒng)就相當完善了,它可以很快的識別并且自動封鎖爬蟲的訪問,保護網(wǎng)站的正常訪問。不過有些爬蟲可能相當狡猾,它也許會通過大量 的爬蟲測試來試探出來你的訪問閥值,以低于閥值的爬取速度抓取你的網(wǎng)頁,因此我們還需要輔助第3種辦法,用日志來做后期的分析和識別,就算爬蟲爬的再慢, 它累計一天的爬取量也會超過你的閥值被你日志分析程序識別出來。

                總之我們綜合運用上面的四種反爬蟲策略,可以很大程度上緩解爬蟲對網(wǎng)站造成的負面影響,保證網(wǎng)站的正常訪問。

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