今天我就把自己处理过20+网站异常请求的经验，拆成“识别-分析-拦截”三步法，带你从0到1搭建防护体系，哪怕你是刚接触后端的新手，也能看完就上手。
异常请求的“庐山真面目”：先搞懂敌人是谁
要对付异常请求，得先知道它长什么样。就像医生看病要先确诊，咱们也得学会“望闻问切”。我见过的异常请求大概分四类，每类都有自己的“身份证”，记住这些特征，你就能在日志里一眼揪出它们。
第一类：“死缠烂打的爬虫”
。这种最常见，尤其是电商、资讯类网站。去年帮一个美食博客处理时，发现有个爬虫伪装成“普通用户”，但它每天凌晨3点准时出现，24小时不休息，把网站所有菜谱页面爬了个遍。怎么识别？看三个特征：一是User-Agent（请求头里的“浏览器标识”）不对劲，正常浏览器会写“Chrome/114.0…”，它却写“Python/3.9”（一看就是脚本爬的）；二是请求频率异常，正常用户一分钟最多点5个页面，它一秒钟能发10个请求；三是没有“人情味”，比如从不看页面底部的“关于我们”，只盯着有数据的页面（像商品列表、文章详情页）。 第二类：“瞎提交的无效请求”。这种就像有人在你家大门上乱涂乱画，虽然不致命，但烦得很。比如表单提交区，正常用户会认真填姓名、电话，异常请求却乱输一串字符，或者重复提交几百次。我之前帮教育机构做网站时，就遇到过有人用工具每秒提交10次报名表单，导致数据库里堆满垃圾数据。这类请求的特征很明显：表单字段为空或乱码、同一IP短时间内提交超过10次、不触发前端验证（比如没填验证码就提交）。 第三类：“组团来捣乱的DDoS攻击”。这是最狠的，相当于一群人同时挤你的大门，直接把门挤破。前年有个客户的游戏网站被攻击，5分钟内涌来10万+请求，服务器直接死机。这种攻击的特征很好认：流量突然暴涨（比如平时每秒100请求，突然到1万）、请求来源IP高度集中（比如都来自某几个IP段）、大部分请求不返回数据（因为它们的目的就是占资源）。 第四类：“偷偷摸摸的异常IP请求”。有些请求看着正常，但IP地址“不对劲”。比如来自境外的陌生IP突然访问后台管理页，或者某个IP一天换5个不同的User-Agent（正常用户不会频繁换浏览器）。我自己的博客就遇到过，有个IP连续3天访问“/admin”路径，虽然没成功登录，但明显是在试探。
可能你会问：“这么多特征，怎么记啊？”其实不用死记硬背，记住一个原则：“和正常用户‘不一样’的，就是异常”。就像班里突然转来个每天穿雨衣上课、不说话只刷题的新同学，你肯定会觉得“不对劲”——网站也是一个道理。
从“被动发现”到“主动防御”：实战方法论与工具选型
知道异常请求长什么样后，接下来就是“抓现行”和“拦门外”。我把这个过程 成“三步走”，每一步都有具体的工具和操作技巧，你跟着做就行。
第一步：用“日志放大镜”找出异常信号
日志就像网站的“黑匣子”，所有请求都会留下记录。但直接看原始日志就像看天书，得用工具把关键信息“捞”出来。我常用的工具分两类：轻量型用“ grep + Excel”，复杂点用ELK（日志分析工具，可以把日志集中起来搜关键词，像查字典一样方便）。
具体怎么分析？记住三个“异常指标”，按优先级排查：
这里有个小技巧：你可以先记录3天的“正常日志”，算出平均状态码占比、请求频率，作为“基准线”，后面只要超过基准线20%，就触发告警。比如我朋友的博客，正常IP每天最多访问50次，超过60次就自动提醒，去年靠这个提前发现了3次爬虫攻击。
第二步：“顺藤摸瓜”定位问题：从日志到根源
找到异常请求后，别着急拉黑，先搞清楚“谁在搞事”“想干什么”。就像警察抓小偷，得先摸清对方的动机和套路。
先查IP来源
。用IP查询工具（比如站长工具” rel=”nofollow””>IP.cn）看看IP的归属地和服务商。如果显示“某云服务器”“某数据中心”，大概率是爬虫或攻击工具；如果归属地是你从没用户的国家（比如网站主要用户在国内，突然来一堆境外IP），也要警惕。我之前遇到过一个IP，归属地显示“美国某机房”，24小时不间断访问，后来发现是竞争对手买的“爬虫服务”。
再看请求内容。如果是表单提交，看看提交的数据：正常用户会填“张三”“138xxxx1234”，异常请求可能填“test123”“aaaaa”，或者重复提交相同内容。如果是API接口请求，看看参数有没有异常，比如本该传数字的字段传了“”（可能是XSS攻击）。
这里分享个“反套路”经验：有次我发现一个IP请求很“正常”——User-Agent是Chrome，请求频率也不高，但它每天访问的页面都是固定的10个商品页，而且从不看评论区。后来才知道，这是“智能爬虫”，故意模仿正常用户，但“行为模式太规律”反而露了馅。所以除了看数据，还要对比“用户行为”：正常用户会跳转到不同页面、停留几秒、滚动鼠标，异常请求则像“机器人”，路径固定、停留时间0秒。
第三步：“精准拦截”不误伤：工具选型与规则配置
最后一步就是“拦截”，但记住：别一刀切拉黑所有异常IP，得根据“威胁等级”选工具。
如果是小网站（日活1万以内），用“轻量组合”就够了：
如果是中大型网站（日活10万+）， 上“企业级方案”，比如<a href="https://www.cloudflare.com/ "Cloudflare
这里要提醒：拦截后一定要“留后门”——建一个“白名单”，把你自己的IP、合作伙伴的IP加进去，避免误拦。我之前就犯过傻，把测试服务器的IP不小心拉黑了，导致自己都登不上去，后来在白名单里加了IP才解决。
按这三步操作下来，你网站的异常请求拦截率至少能提升70%。最后再给个“验收小技巧”：你可以用Python写个简单的“模拟异常请求脚本”（比如每秒发5次请求），然后打开监控工具，看看能不能触发告警、成功拦截。如果能，说明你的防护体系就搭好了。
如果你试了之后遇到问题，或者有更好的工具推荐，欢迎在评论区告诉我，咱们一起把这个防护体系打磨得更完善～
误拦截这事儿我可太有体会了！去年帮朋友的在线教育网站调防护规则，一开始把请求频率阈值设得太严——单个IP每分钟超过10次就拦截，结果第二天就收到老师投诉：“怎么我备课的时候频繁被踢下线？”一查日志才发现，那位老师习惯开着课程页面边看边记笔记，10分钟内翻了15页课件，正好触发了拦截。这就是典型的“把正常用户当异常”，不仅影响体验，还可能丢客户，所以减少误判真得讲究“弹性策略”，不能搞“一刀切”。
最实用的办法就是“白名单优先+动态观察期”。白名单不光要加你们团队的办公IP，那些固定合作的客户、长期活跃的老用户IP也得加进去——我之前给一个家具电商做防护时，就发现有个经销商每天固定登录后台查库存，IP半年没变过，结果被误拦了3次，后来把他的IP加进白名单，再也没出过问题。配置起来也简单，Nginx的话直接在conf文件里写“allow 113.XX.XX.XX;”（具体IP），再配一句“deny all;”（默认拒绝其他IP），保存重载配置就行；要是用云服务器，直接在安全组里把IP设为“允许访问”，比改配置文件还方便。对了，白名单别手动记在记事本里，最好同步到服务器的配置文件或云平台的安全组，万一换服务器或重装系统，还能导回来，我之前就吃过手动记IP结果重装后全丢了的亏。
动态调整规则也很关键。你想啊，新用户第一次访问网站，可能会快速翻很多页面（比如逛电商时一口气看10个商品），要是按老用户的行为阈值（比如每分钟8次）来卡，肯定会误拦。我现在都给新用户设“3天观察期”——头3天只记录请求不主动拦截，同时分析他们的行为特征：比如新用户平均每分钟翻5-8页，老用户可能3-5页，那就把新用户的阈值放宽到12次/分钟，等过了观察期再恢复正常。还有时间段差异也得考虑，比如电商网站晚上8-10点是高峰期，用户访问频繁，这时候阈值可以临时调到平时的1.5倍，凌晨2-5点则收紧到0.5倍，毕竟正常用户大半夜高频访问的概率太低了。至于申诉通道，除了常见的短信验证码，我还 加个“人工审核入口”——比如用户被拦时显示“若您是正常访问，请联系客服提供IP和访问时间”，去年就靠这个帮一个外贸网站救回了一个大客户：对方是美国的采购商，IP总被误拦，客服核实后手动把他的IP加入白名单，后来人家一次性下了50万的订单，你看，一个小细节就能挽回大损失。
如何区分正常爬虫（比如搜索引擎爬虫）和恶意爬虫？
正常爬虫（如百度、谷歌爬虫）会遵守“ robots.txt 协议”（网站根目录的爬虫规则文件），且有明确的 User-Agent 标识（百度爬虫会写“Baiduspider”，谷歌爬虫写“Googlebot”），请求频率也比较稳定（比如谷歌爬虫通常每小时对同一页面请求不超过5次）。而恶意爬虫会伪造 User-Agent（比如假装成“Chrome”但实际是脚本）、无视 robots.txt、高频请求（一秒几次甚至几十次），且只爬取有价值数据（如商品价格、文章内容），从不访问“关于我们”“联系方式”等无数据页面。你可以在 robots.txt 里指定允许的爬虫（如“User-agent: Baiduspider Allow: /”），再通过日志监控是否有爬虫违反规则，就能快速区分。
设置请求频率阈值时，多少算“异常”？需要根据网站类型调整吗？
没有绝对统一的标准，但可以参考“正常用户行为”+“网站类型”来定。比如资讯类网站（用户会频繁翻页），单个 IP 每分钟请求 50-80 次可能算正常；电商商品详情页（用户通常看1-2个页面就离开），每分钟超过 30 次就可疑；后台管理页（只有管理员访问），每分钟超过 5 次就该警惕。 先统计3-7天的正常日志，算出平均请求频率，再把阈值设为“平均值+50%”（比如正常平均20次/分钟，阈值设30次）。 同一 IP 若在凌晨2-5点（低峰时段）突然高频请求，即使没超过阈值，也可能是恶意爬虫，需要额外关注。
小网站用 Nginx WAF 插件和企业级方案（如 Cloudflare），哪个更划算？
主要看网站规模和预算。如果是日活1万以内的小网站（如个人博客、小型企业站），Nginx WAF 插件（免费）+ Fail2ban（开源工具）足够用，部署简单（Nginx 插件直接在配置文件加规则，10分钟就能搞定），能拦截80%以上的基础攻击，每年成本几乎为0。但如果是电商、金融等对安全性要求高的网站，或经常被 DDoS 攻击，企业级方案更合适——比如 Cloudflare 基础版免费（能防中小 DDoS），进阶版每月20美元左右，提供全球节点加速+智能 WAF（自动更新攻击特征库），比自己维护规则省心。我之前帮一个日活5万的电商站算过，用 Cloudflare 后服务器负载降了40%，被攻击时也不用手动处理，长期看比雇人24小时盯日志更划算。
误拦截正常用户怎么办？有没有办法减少误判？
误拦截是常见问题，关键在“白名单+动态调整”。 把自己团队的 IP、合作伙伴的 IP 加入白名单（比如 Nginx 里用“allow 192.168.1.0/24;”允许公司内网 IP），避免内部人员被拦。 别用“一刀切”的拦截规则，比如对新用户可以先“观察”（只记录不拦截），积累3天行为数据后再判断是否异常。 拦截后留个“申诉通道”——比如用户被拦时显示“您的访问疑似异常，点击验证”，通过短信验证码或滑块验证后临时解封。我之前帮教育机构做网站时，就靠这个方法把误拦率从15%降到了2%，既保护了网站，又没影响真实用户。
新手刚开始学异常请求检测，应该先从哪个工具入手？
推荐从“轻量工具+日志分析”起步，门槛低且能直观理解原理。第一步用 Excel 分析日志——把 Nginx/Apache 日志导出（通常在 /var/log/nginx/access.log），按“IP、请求时间、状态码、路径”几列整理，用数据透视表统计 IP 访问次数、状态码占比，手动标红异常数据，这个过程能帮你熟悉异常请求的特征。第二步试试 Fail2ban——开源免费，配置简单（改下“最大尝试次数”“封禁时间”就行），能自动拉黑高频请求的 IP，适合练手。等熟悉后，再学 Nginx WAF 插件（比如用“ngx_lua_waf”写简单规则），最后过渡到 ELK 这类日志分析工具。我带过3个新手，都是按这个路径学，2周内就能独立处理基础的异常请求问题。
