09｜御敌国门外：黑产对抗——防刷和风控

你好，我是志东，欢迎和我一起从零打造秒杀系统。

经过前面对秒杀业务的介绍，你现在应该清楚，秒杀系统之所以流量高，主要是因为一般使用秒杀系统做活动的商品，基本都是稀缺商品。稀缺商品意味着在市场上具有较高的流通价值，那么它的这一特点，必定会引来一群“聪明”的用户，为了利益最大化，通过非正常手段来抢购商品，这种行为群体我们称之为黑产用户。

他们确实是聪明的，因为他们总能想出五花八门的抢购方式，有借助物理工具，像“金手指”这种帮忙点击手机抢购按钮的；有通过第三方软件，按时准点帮忙触发App内的抢购按钮的；还有的是通过抓取并分析抢购的相关接口，然后自己通过程序来模拟抢购过程的。

可不管是哪种方式，其实都在做一件事，那就是先你一步。因为秒杀的抢购原则无外乎两种，要么是绝对公平的，即先到的请求先处理，暂时处理不了的，会把你放入到一个等待队列，然后慢慢处理。要么是非公平的，暂时处理不完的请求会立即拒绝，让你回到开始的地方，和大家一起再比谁先到，如此往复，直至商品售完。

因此黑产的方法也很简单，就是想法设法比别人快，发出的请求比别人多，就像在一个赛道上，给自己制造很多的分身，不仅保证自己比别人快，同时还要把别人挤出赛道，确保自己能够到达终点。

所以黑产对秒杀业务的威胁是巨大的，它不仅破坏了公平的抢购环境，而且给秒杀系统带来了庞大的性能开销，所以我们不能放任黑产流量对系统的肆意冲击，我们必须对抗它。既然黑产流量的特点是比正常流量快且频率高，那么我们也就可以从这两个方面来着手思考对策。

只针对第一个快的特点，其实在活动开始后，进来的流量我们都无法将其定义为非法流量，这个只能借助像风控这种多维度校验，才能将其识别出来，除非它跳步骤。而第二个高频率的特点，同时也是对秒杀系统造成危害最大的一种，我们还是有很多种手段来应对的。所以这节课我就给你介绍几种比较有效且经过实践的防刷方案，它们专门针对高频率以及跳步奏的非法手段。

防刷：Nginx有条件限流

在上节课中我已经介绍过Nginx限流的语法了，现在咱们就直接来实践。这里呢，我们是根据用户ID来做限流防刷的。

首先我们新建一个通用配置文件common.conf，用来定义限流规则以及后续一些其他的通用配置，所在位置如下：

同时，不要忘记在nginx.conf文件中将该配置文件引入进去，和引入upstream.conf一样，如下图所示：

然后，我们在common.conf中定义限流规则如下：

意为定义了一个名为 limit_by_user的限流规则，根据用户ID来做限流，限流的速率为同一个用户1秒内只允许1个请求通过，且为该规则申请的内存大小为10M。

这里的10M大概是什么概念呢？可以简单粗略地算下，假如一个user_id占用的内存大小为16字节，那么10M的内存大概可以处理单机 10*1024*1024/16=655360个请求。

规则配置完毕后，接下来就在我们需要限流的接口引用该规则，这里依然以活动查询接口为例，配置如下：

其中nodelay是被限流后的策略，意为不等待，直接返回。

配置好之后，我们启动Nginx，通过URL进入到商详页（要在活动进行中时）。

这时，我们通过鼠标快速地刷新两次页面（点击浏览器中的刷新图标，在1秒内完成），来模拟外部的请求，然后看下对应的access和error日志，结果如下：

通过domain-access.log日志可以看到，两次请求，第一次正常返回，第二次返回给客户端503的状态码，原因通过domain-error.log可以看到，是触发了根据用户ID的限流规则，这样我们的限流防刷功能就实现了。

以上通过限流的方式来防刷，是非常简单且直接的一种方式，这种方式可以有效解决黑产流量对单个接口的高频请求，但要想防止刷子不经过前置流程直接提单，还需要引入一个流程编排的Token机制。

防刷：Token机制

Token我想你是知道的，一般都是用来做鉴权的。放到秒杀的业务场景就是，对于有先后顺序的接口调用，我们要求进入下个接口之前，要在上个接口获得令牌，不然就认定为非法请求。同时这种方式也可以防止多端操作对数据的篡改，如果我们在Nginx层做Token的生成与校验，可以做到对业务流程主数据的无侵入。

在Token机制下，前端与demo-nginx中的接口交互时序图如下所示：

现在我们就按照对应的时序，依次给4个接口增加上Token相关的生成与校验功能。

在这之前，我们为了更真实地获取用户ID，需要在demo-web中新增加个登录功能，模拟将user_id放到cookie，这样之后的每次请求，我们就直接从cookie中获取user_id即可。

同时根据我们的设计，有几个主要参数是每次接口请求都必须要校验的，那就是用户ID、产品编号，还有新的Token，所以我们就定义了一个统一的解析方法，其中用户ID从cookie中解析，产品编号和st从请求的URL中解析，如下图所示：

set_common_var.lua主要就是负责参数的解析，并给对应的变量做赋值，如下图所示：

做完之后，我们开始改造活动数据查询接口，改造后如下：

这里通过header_filter_by_lua_block指令，在返回的header里增加流程Token。这里st的生成只是简单地将用户ID+步骤编号做了MD5，生产上需要更严格一些，需要加入商品编号、活动开始时间、自定义加密key等，这样前端通过解析请求响应header，就可以拿到st了，然后将其拼在请求结算页H5的URL后即可。

然后再对结算页H5的location做改造，改造后如下图所示（当然这里可以将rewrite_by_lua的内容放到file，看起来会更整洁一些）：

结算页H5的改造点，就是将之前的一个location拆成了2个了，增加了/settlement/prePage，这样点击立即抢购时就可以直接调用这个接口。

这里你可能会有疑问，**这里为什么没有选择将st放在header中返回呢？**因为和活动数据查询接口不同的是，这个接口返回的是HTML，上个接口返回的是JSON，所以选择了重定向的方式，这样浏览器就可以获得到新的st了，具体代码如上，在rewrite_by_lua_block配置中使用ngx.redirect()方法来实现重定向。

同时这里再给你介绍下，如果业务校验不通过，想终止整个请求流程，可以通过ngx.exit（状态码）来实现，这样就可以将对应状态码返回给前端了。但如果想要做得更友好些，当系统内部异常或者是后端服务器异常时，我们可以指定返回的内容。这就需要通过error_page指令来实现，意为出现不同的错误码，我们会转到不同的location去做处理。如果是H5请求，那就返回对应的错误提示页，如果是JSON请求，也可以返回自定义的JSON数据，如下图所示：

上图就是配置了两个异常处理location，其中html_fail.html的位置和内容如下：

那么做完了上面那么多工作，现在我们就来验证下针对活动数据查询接口和结算页H5接口的顺序编排是否生效。

我们启动Nginx，并且进入到商详页，点击立即抢购，正常流程是可以进入到结算页的，这里就不展示了，那如果我们不经过商详页，直接通过URL访问结算页H5接口（不带st或者带错误的st），效果会如何呢？看下图：

出现了我们配置的错误提示页，同时日志中出现了st校验不通过的提示：

那么使用同样的机制，我们可以把剩下的接口功能给补上，因为做法一样，这里就不多说了，直接上最终改造后的代码，如下：

到这，防刷的Token机制就介绍完了，这种机制可以有效防止黑产流量跳过中间接口，直接调用下单接口。通过该机制+Nginx有条件限流机制，可以有效拦截大部分场景下的刷子流量。但如果我们还想再严格一些，对于黑产不仅仅是想拦截过多的非法请求，而是想全部拦截，那有没有什么办法呢？有，咱们继续学习下黑名单机制。

防刷：黑名单机制

黑名单机制分为本地黑名单和集群黑名单两种，接下来我们会重点介绍本地黑名单。该机制顾名思义，就是通过黑名单的方式来拦截非法请求的，但我们的核心问题是黑名单从哪里来呢？

总体来说，有两个来源：一个是从外部导入，可以是风控，也可以是别的渠道；而另一个就是自力更生，自己生成自己用。

前面介绍了Nginx有条件限流会过滤掉超过阈值的流量，但不能完全拦截，所以索性就不限流，直接全部放进来。然后我们自己实现一套“逮捕机制”，即利用Lua的共享缓存功能，去统计1秒内这个用户或者IP的请求频率，如果达到了我们设定的阈值，我们就认定其为黑产，然后将其放入到本地缓存黑名单。黑名单可以被所有接口共享，这样用户一旦被认定为黑产，其针对所有接口的请求，都将直接被全部拦截，实现刷子流量的0通过。

这里以提单做逮捕入口示例，大致流程如下：

其中红线表示黑名单的校验与生成路径，蓝线表示普通接口的黑名单校验路径。那么下面我们就根据这个设计思路，去具体实现它。

首先新建两个Lua文件，一个叫submit_access.lua，另一个叫black_user_cache.lua。然后修改提单接口的access_by_lua_*指令，将其替换成access_by_lua_file，并引用submit_access.lua，如下图所示：

其中black_user_cache.lua主要用来写和黑名单相关的本地缓存逻辑，包括黑名单的检查以及黑名单的过滤生成。其中黑名单的过滤方法是核心逻辑，这里主要是根据传入的key，利用Lua缓存的自动失效机制，来统计一段时间内的请求数，在达到了我们设定的阈值后，便将其放到本地缓存中，并提供针对key的查询功能，如下图所示：

这里引入了Lua本地缓存的概念，所以在使用前我们需要先申请一个内存块。我们将申请的地方放在了common.conf中，其中black_hole就是我们申请的内存名称，大小为50M，如下图所示：

底层方法写好后，我们在submit_access.lua中引入black_user_cache.lua，实现黑名单的判断、过滤以及前面的st校验功能：

一切完成后，我们来测试一下，看是否生效。我们可以直接在浏览器访问提单功能，然后模拟1秒内请求提单接口超过两次的场景，但在看效果前，我们可以根据上面的逻辑实现，先设想下可能会出现的场景。

首先肯定是每次请求都会返回错误提示，第一次错误是因为我们没有st；第二次错误是因为我们触发了黑名单规则，然后被加进了黑名单；第三次及以后的请求，错误都是因为已经在黑名单，被直接拦截了。

好的，那么下面就让我们看下页面效果以及access和error日志是否达到了预期：

可以看到，1秒内有4次请求进来，且响应结果都与我们预期的一样。上面的逻辑中，比如统计的频率，统计的key，黑产被加入黑名单的有效期等，都可以根据实际业务灵活变化。

本地黑名单机制的优点就是简单、高效。但也正因为基于单机，如果黑产将请求频率控制在1*Nginx机器数以内，按请求理想散落的情况下，那么就不会被我们抓到，所以真要想通过频率来严格限制刷子请求，是可以借助Redis来实现集群黑名单的。

实现思路和单机的基本一致，就是使用的内存由本地变为了Redis，当然这也必然会影响接口的响应性能，所以这里我只给出了一个进一步收紧校验的思路，就不做具体教学了，感兴趣的话可以自己尝试下。

风控

以上我们介绍了如何通过防刷的手段与黑产用户对抗。而想要更全面地对抗黑产，我们还需要引入另一个重要的机制，那就是风控。

风控在秒杀业务流程中非常重要，但风控的建立却是非常困难的。成熟的风控体系需要建立在大量的数据之上，并且要通过复杂的实际业务场景考验，不断地做智能修正，才能逐步提高风险识别的准确率。

像腾讯的风控，其依赖于庞大的微信、手Q生态体系的客户数据，日均调用量达2000亿次；京东的风控体系，涵盖零售、数科、物流、健康等线上线下多业务场景，跨多个领域且闭环；还有就是阿里的风控，相比京东，不仅有零售、数科、物流等，还有大文娱之类，场景更丰富。

那么为什么场景越丰富，相对来说风控的准确率越高呢？

这是因为风控的建设过程，其实就是一个不断完善用户画像的过程，而用户画像是建立风控的基础。一个用户画像的基础要素包括手机号、设备号、身份、IP、地址等，一些延展的信息还包括信贷记录、购物记录、履信记录、工作信息、社保信息等等。这些数据的收集，仅仅依靠单平台是无法做到的，这也是为什么风控的建立需要多平台、广业务、深覆盖，因为只有这样，才能够尽可能多地拿到用户数据。

有了这些数据，所谓的风控，其实就是针对某个用户，在不同的业务场景下，检查用户画像中的某些数据，是否触碰了红线，或者是某几项综合数据，是否触碰了红线。而有了完善的用户画像，那些黑产用户，在风控的照妖镜下，自然也就无处遁形了。

小结

这节课我们主要介绍了如何对抗黑产。黑产用户因为利益的引诱，通过外部工具、第三方软件甚至模拟请求的方式参与抢购活动，因为其速度更快、发出请求的频率更高，使得黑产用户获得了比普通用户更大的抢购成功率，这种行为不仅严重破坏了公平的抢购环境，同时也给秒杀系统带来了巨大的额外负担。

所以针对这种情形，我们也给出了几种应对的方案。像Nginx有条件限流机制，它可以直接有效地拦截针对接口的高频刷子请求；Token机制确保了刷子流量无法跳过中间步骤直接下单；还有黑名单机制，配置合理的情况下，可以彻底拦截刷子流量。最后我们还简单地介绍了风控机制，即使黑产藏得很深，依然能将其揪出。

当然每个机制虽有其优点，但也都有其不足。像Nginx有条件限流，无法完全拦截刷子；黑名单机制不能抓到隐形的黑产用户；风控虽然可以抓到隐形黑产，但体系的搭建非常困难。所以我们往往需要将各种机制做灵活的组合使用，从多维度为秒杀活动的进行保驾护航！

思考题

如果我既想做到严格针对用户ID的防刷，又不想使用Redis，该如何实现呢？

以上就是这节课的全部内容，期待你的思考和答案，我们评论区见！