一、本文需求背景
周六日出现CDN大量请求，现需要分析其请求频次与来源，查询是否存在被攻击问题。
本文以阿里云CDN日志作为辅助查询数据，其它云平台大同小异。
系统提供的离线日志如下所示：
二、需求落地如下
日志实例如下所示：
[9/Jun/2015:01:58:09 +0800] 10.10.10.10 – 1542 "-" "GET http://www.aliyun.com/index.html" 200 191 2830 MISS "Mozilla/5.0 (compatible; AhrefsBot/5.0; +http://example.com/robot/)" "text/html"
其中相关字段的解释如下：
-
[9/Jun/2015:01:58:09 +0800]：日志开始时间。 -
10.10.10.10：访问IP。 -
-：代理IP。 -
1542：请求响应时间，单位为毫秒。 -
"-"： HTTP请求头中的Referer。 -
GET：请求方法。 -
http://www.aliyun.com/index.html：用户请求的URL链接。 -
200：HTTP状态码。 -
191：请求大小，单位为字节。 -
2830：请求返回大小，单位为字节。 -
MISS：命中信息。 -
HIT：用户请求命中了CDN边缘节点上的资源（不需要回源）。 -
MISS：用户请求的内容没有在CDN边缘节点上缓存，需要向上游获取资源（上游可能是CDN L2节点，也可能是源站）。 -
Mozilla/5.0（compatible; AhrefsBot/5.0; +http://example.com/robot/）：User-Agent请求头信息。 -
text/html：文件类型。
按照上述字段说明创建一个 MySQL 表，用于后续通过 Python 导入 MySQL 数据，字段可以任意定义
SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; -- ---------------------------- -- Table structure for ll -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `ll`; CREATE TABLE `ll` ( `id` int(11) NOT NULL, `s_time` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `ip` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `pro_ip` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `dura_time` int(11) NULL DEFAULT NULL, `referer` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `method` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `url` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `code` int(255) NULL DEFAULT NULL, `size` double NULL DEFAULT NULL, `res_size` double NULL DEFAULT NULL, `miss` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `ua` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `html_type` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = MyISAM CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
下载全部日志之后，使用 Python 批量导入数据库中，解析代码如下，在提前开始前需要先看一下待提取的每行数据内容。
[11/Mar/2022:00:34:17 +0800] 118.181.139.215 – 1961 "http://xx.baidu.cn/" "GET https://cdn.baidu.com/video/1111111111.mp4" 206 66 3739981 HIT "Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 15_1 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Mobile/15E148 SP-engine/2.43.0 main%2F1.0 baiduboxapp/13.5.0.10 (Baidu; P2 15.1) NABar/1.0" "video/mp4"
初看之下，我们会使用空格进行切片，例如下述代码：
import os
# 获取文件名
my_path = r"C:日志目录"
file_names = os.listdir(my_path)
file_list = [os.path.join(my_path, file) for file in file_names]
for file in file_list:
with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
for i in lines:
item_list = i.split(' ')
s_time = item_list[0]+' '+item_list[1]
ip = item_list[2],
pro_ip =item_list[3],
dura_time =item_list[4],
referer =item_list[5],
method =item_list[6],
url = item_list[7],
code =item_list[8],
size =item_list[9],
res_size =item_list[10],
miss =item_list[11],
html_type =item_list[12]
print(s_time,ip,pro_ip,dura_time,referer,method,url,code,size,res_size,miss,html_type)
运行之后，会发现里面的开始时间位置，UA位置都存在空格，所以该方案舍弃，接下来使用正则表达式提取。
参考待提取的模板编写正则表达式如下所示：
\[(?<time>.*?)\] (?<ip>\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}) (?<pro_ip>.*?) (?<dura_time>\d+) \"(?<referer>.*?)\" \"(?<method>.*?) (?<url>.*?)\" (?<code>\d+) (?<size>\d+) (?<res_size>\d+) (?<miss>.*?) \"(?<ua>.*?)\" \"(?<html_type>.*?)\"
接下来进行循环读取数据，然后进行提取：
import os
import re
import pymysql
# 获取文件名
my_path = r"C:日志文件夹"
file_names = os.listdir(my_path)
file_list = [os.path.join(my_path, file) for file in file_names]
wait_list = []
for file in file_list:
with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
for i in lines:
pattern = re.compile(
'\[(?P<time>.*?)\] (?P<ip>\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}) (?P<pro_ip>.*?) (?P<dura_time>\d+) \"(?P<referer>.*?)\" \"(?P<method>.*?) (?P<url>.*?)\" (?P<code>\d+) (?P<size>\d+) (?P<res_size>\d+) (?P<miss>.*?) \"(?P<ua>.*?)\" \"(?P<html_type>.*?)\"')
gs = pattern.findall(i)
item_list = gs[0]
s_time = item_list[0]
ip = item_list[1]
pro_ip = item_list[2]
dura_time = item_list[3]
referer = item_list[4]
method = item_list[5]
url = item_list[6]
code = item_list[7]
size = item_list[8]
res_size = item_list[9]
miss = item_list[10]
ua = item_list[11]
html_type = item_list[12]
values_str = f"('{s_time}', '{ip}', '{pro_ip}', {int(dura_time)}, '{referer}', '{method}', '{url}', {int(code)}, {int(size)}, {int(res_size)}, '{miss}', '{ua}','{html_type}')"
wait_list.append(values_str)
读取到数据存储到 wait_list 列表中，然后操作列表，写入MySQL，该操作为了防止SQL语句过长，所以每次间隔1000元素进行插入。
def insert_data():
for i in range(0,int(len(wait_list)/1000+1)):
items = wait_list[i * 1000:i * 1000 + 1000]
item_str = ",".join(items)
inser_sql = f"INSERT INTO ll(s_time, ip, pro_ip, dura_time, referer, method, url,code, size, res_size, miss, ua,html_type) VALUES {item_str}"
db = pymysql.connect(host='localhost',
user='root',
password='root',
database='logs')
cursor = db.cursor()
try:
cursor.execute(inser_sql)
db.commit()
except Exception as e:
# print(content)
print(e)
db.rollback()
最终的结果如下所示：
导入MySQL之后，就可以按照自己的需求进行排序与查询了。
三、自定义查询
可以通过 refer 计算请求次数：
select count(id) num,referer from ll GROUP BY referer ORDER BY num desc
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