常见的攻击场景你可能已经遇到过
你有没有经历过网站突然打不开，后台监控却显示服务器资源正常？用户投诉不断，客服电话被打爆，但技术人员查来查去发现带宽跑满、请求堆积如山。这种情况，大概率不是系统崩溃，而是正遭受DDoS攻击。
比如一个电商网站在大促前夜，访问量猛增十倍，订单系统却没动静——这不是火爆，是有人用僵尸网络在刷接口。再比如一个在线教育平台，上课高峰期突然卡顿掉线，排查后发现是UDP洪水冲垮了网络入口。这些都不是偶然故障，而是典型的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。
从架构层面建立第一道防线
防御DDoS不能只靠临时加带宽或事后封IP。真正有效的做法是从网络应用架构设计之初就考虑抗压能力。使用CDN就是个简单高效的手段。它把内容分发到边缘节点，用户请求先打到离自己最近的节点，而不是直接冲击源站。这样即使攻击流量很大，也能被分散消化。
另一个关键点是部署高可用负载均衡。不要把所有流量都引向一台服务器。通过DNS轮询或Anycast技术，将请求分配到多个数据中心。攻击者很难同时打穿分布在不同地区的节点。例如，使用云服务商提供的全局负载均衡服务，自动识别异常流量并切换入口。
利用Web应用防火墙过滤恶意请求
并不是所有DDoS都靠海量流量。有些攻击伪装成正常用户，发起大量登录请求或API调用，消耗服务器计算资源。这种叫应用层DDoS，传统防火墙拦不住。
这时候需要WAF（Web应用防火墙）介入。它可以基于行为模式识别异常。比如某个IP在一分钟内发起超过50次POST请求，自动触发限流或验证码挑战。配置规则示例如下：
rule engine on
rate_limit ip > 50 per 60s trigger challenge
block if user_agent contains "botnet-scan"
log request if path == "/login" and method == POST这类规则可以在Nginx、Cloudflare或自建WAF中实现，关键是实时响应和灵活调整。
自动弹性扩容应对突发流量
云环境的优势在于能快速扩容。当监测到入站流量异常飙升，自动触发实例扩容机制。比如AWS Auto Scaling或阿里云弹性伸缩组，能在几分钟内部署几十台新服务器分担压力。
但这招也有风险。如果盲目扩容，等于给攻击者“送资源”。所以必须配合流量分析。判断是不是真实用户增长，还是单一来源的重复请求。可以通过统计User-Agent多样性、地理位置分布、会话持续时间等指标辅助决策。
最小化暴露面减少攻击入口
很多攻击之所以得逞，是因为系统暴露了不该公开的服务。比如数据库端口直接对公网开放，或者调试接口未做权限控制。架构设计时应遵循“最小暴露”原则：前端只开80和443，内部服务走私有网络，管理后台加IP白名单。
微服务架构下尤其要注意API网关的防护。所有外部请求必须经过统一入口，由网关完成鉴权、限流和日志记录。避免每个服务各自为战，留下漏洞。
日常演练比应急更重要
别等到被攻击才想起防御。定期做压力测试，模拟SYN Flood、HTTP Flood等常见攻击类型，检验当前架构的承受能力。可以用开源工具如Slowloris或GoldenEye发起小规模测试，观察系统反应。
同时建立清晰的应急响应流程。比如流量超过阈值时自动通知运维，触发备用线路切换，并保留攻击日志用于后续分析。平时准备好了，真出事时才不会手忙脚乱。