[文章作者：狂奔的鹿 本文版本：v1.0 转载原文链接：http://dynamiclu.iteye.com/]
web性能优化（一）弱请求处理
从开发人员到系统工程师、运维工程师以及架构师,经常会收到用户或需求方的反映,说我们网站打开地很慢，甚至出现了502等。这个问题原因较多，处理方式也较多。我要分享的是一个弱请求处理的优化方式。
弱请求在这里是指那些响应较慢、耗时较长的HTTP请求,是笔者临时命名的。有经验的工程师都知道，我们要分析系统性能问题时，只需分析这个系统的请求处理容量和单个请求的平均响应时间。有前辈分享的2/8原则，提到我们的系统有20%左右响应较慢的请求占用了超过20%以上的资源。这里要说的就是对这些请求响应时间的处理方式。
1.如何获取系统的单个请求响应时间？
客户端层面的较复杂，不同的地区有差别，可以用httpwatch,压力测试软件，或部署在各国的各地的性能监控平台获取。
服务器端的方式有：1.配置nginx,apache日志格式 2.在工程代码里加filter，记录下来。建议用第一种方式。
- 修改nginx配置文件
- vi /usr/local/nginx/conf/nginx.conf
- 找到log_format，在最后添加request_time项，如下
- log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] '
- '"$request" $status $bytes_sent '
- '"$http_referer" "$http_user_agent" '
- '"$gzip_ratio"'
- '"$request_time"';
- 保存退出.
- kill -HUP PID(nginx的PID)
提醒：日志格式修改后，注意是否有相关的日志分析程序需要相应的修改
- 打开的nginx时志文件
- tail -fn100 /usr/local/nginx/logs/access.log
会发现在最后多了一项数据，如下图
表示请求/msg/replyList/msg/1/1.html 响应时间为:0.053秒
太好了，服务器请求时间记录下来了。
apache也可以作类似设置，有兴趣的同学可以在baidu里google一下就知道了。
然后，让我们的系统跑动若干时间段。
我们再取出日志，执行：
- cat access.log |awk '($7~/\.html/){print $NF " " $1 " " $4 " " $7}'|sort -nr|head -100
- #意思是列出到客户端最耗时的前100个请求的html页面, （可修改，为jsp,php）分别显示响应时间 IP来源 请求发生的时间 请求页
如下图
说明请求/msg/msgup.html较慢，超过了6秒，太消耗资源了。
经常分析日志，我们会得到一系列的这样的请求页面。
找到了妨碍我们系统性能的打开较慢的并页面了，根据前辈的提到了2/8原则，我们需要对这些请求进得处理：
方法一：
分析这个请求对应的程序，是不是有很多for循环，是不是直接读库，缓存策略是否还可以优化，等等。修改程序就OK
方法二：
利用nginx的正则匹配转发，我们把这些弱请求统计转到其它服务器处理，分流的作用。
上述策略之后，我们会发现我们系统负载下来了，502更少了，页面打开更快了。
注：两分种可以当面说完的策略，写文章却花了近一个小时，希望给各位看官平时的工作带来帮助。
Web 优化（二）优化思维图：
Web 优化（三）反爬虫策略
反爬虫策略，表面上看似乎跟WEB系统优化没有关系，经过分析，发现该策略是可以归到WEB性能优化的系列之中。
通过分析apache日志发现，某系统40%的带宽和服务器资源都消耗在爬虫上，如果除去10%-15%搜索引擎的爬虫，做好反爬虫策略，能节省20%-25%的资源，其实是变向优化了web系统。
一、爬虫请求与正常用户请求的区别
爬虫请求是类似httpClient的机制或curl，wget的命令，用户请求一般走浏览器。
区别：爬虫请求一般不会执行页面里的异步JavaScript操作，而用户请求则执行Jquery提供的异步JavaScript操作，具体如下：
- $(document).ready(function(){
- alertFunTest();
- }
- function alertFunTest() {
- alert(“异步”);
- }
- </script >
- <script type="text/javascript">
- $(document).ready(function(){
- alertFunTest();
- }
- function alertFunTest() {
- alert(“异步”);
- }
- </script >
代码alert（“异步”）一般不会被爬虫请求执行。
二、分析系统有多少爬虫行为
某系统某天的日志分析如下：
- cat access20110421.log | wc -l
- 2156293
- cat page_access20110421.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n20
- 441421 /读帖页 20.4%
- 374274 /弹出框 17.3%
- 266984 /帖子点击数 12.3%
- 213522 /读取支持数和反支持数 9.9%
- 207269 /其它 9.6%
- 203567 /帖子列表页 9.4%
- 185138 /刷新功能 8.5%
- 164884 /帖子列表点击 7.6%
如上所示，帖子点击数请求是不会被爬虫执行的。
（读帖页数-帖子点击数）/ 读帖页数=爬虫执行读帖页次数的比例
（441421 - 266984 ）/ 441421=39.6%
结论：近40% 帖子的读取操作是爬虫行为，读帖占系统85%以上的操作，也就是说近1/3以上的网络和服务器资源在为爬虫服务。
三、请求在不同层面对应的反抓策略
（一）防火墙层面
通过netstat80端口的tcp连接量判断IP是否非法。
WEB系统都是走http协议跟WEB容器连通的，每次请求至少会产生一次客户端与服务器的tcp连接。通过netstat命令，就可以查看到当前同时连接服务器所对应的IP以及连接量。
命令 /bin/netstat -nat -n | grep 80 一般都几百或几千个。
同一个IP对应的连接数超过我们观察到的一个阀值时，就可判断为非正常的用户请求。阀值设定至关重要，大型网吧或同一个学校、公司出来的IP也可能会被误判为非法请求。
此策略我写了两个定时脚本去，一个定时封IP( tcpForbidCmd.sh )，一个定时释放IP ( tcpReleaseCmd.sh )，分别是每隔5分钟和40分钟各执行一次
tcpForbidCmd.sh参考代码如下：
- #!/bin/sh
- file=/home/songlin.lu/shell/log/forbid-ips-tmp.log
- myIps=/home/songlin.lu/shell/log/noforbid_ips.log
- today=`date +'%Y%m%d'`
- logForbidIp=/home/songlin.lu/shell/log/forbid-iptables-logs-$today.log
- netstatFile=/home/songlin.lu/shell/log/forbid-netstat-nat-tmp.log
- /bin/netstat -nat -n > $netstatFile
- nowDate=`date +'%Y-%m-%d %H:%M'`
- /bin/awk -F: '/tcp/{a[$(NF-1)]++}END{for(i in a)if(a[i]>90)print i}' $netstatFile > $file
- drop_ip=`cat $file |awk '{print $2}'`
- for iptables_ip in $drop_ip
- do
- if [ $iptables_ip != $0 ] && [ -z "` iptables -L -n | grep DROP | awk '{print$4}'|grep $iptables_ip`" ] && [ -z "` cat $myIps |grep $iptables_ip`"];then
- /sbin/iptables -A INPUT -s $iptables_ip -p tcp --dport 80 -j DROP
- echo $iptables_ip >> /home/songlin.lu/shell/log/release-forbid-logs-tmp.log
- echo '--------------------'$nowDate'----'$iptables_ip >> $logForbidIp
- fi
- done
文件/home/songlin.lu/shell/log/noforbid_ips.log为白名单列表
tcpReleaseCmd.sh参考代码如下：
- #!/bin/sh
- today=`date +'%Y%m%d'`
- logReleaseIpLog=/home/songlin.lu/shell/log/release-iptables-log-$today.log
- iptables=/home/songlin.lu/shell/log/release-iptables-save-tmp.log
- tmpFile=/home/songlin.lu/shell/log/release-forbid-logs-tmp.log
- /sbin/iptables-save > $iptables
- drop_ips=`cat $tmpFile`
- nowDate=`date +'%Y-%m-%d %H:%M'`
- for iptables_ip1 in $drop_ips
- do
- if [ ! -z "`cat $iptables |awk /DROP/'{print $4}' | grep $iptables_ip1`" ]
- then
- /sbin/iptables -D INPUT -s $iptables_ip1 -p tcp --dport 80 -j DROP
- echo '--------------------'$nowDate'----'$iptables_ip1 >> $logReleaseIpLog
- fi
- done
- > $tmpFile
此策略相当于给我们的系统设定了门槛，类似公路交通系统内，某马路设定限高4米栏杆，高于4米的车不能在此通行。该策略能预防恶意的或新手写的请求频率不规则的爬虫。
（二）WEB服务器容器层面
a.User-Agent判断 b. connlimit模块判断
每个爬虫会声明自己的User-Agent信息，我们可以通过判断爬虫的User-Agent信息来识别，具体查看相关文档
Apache作connlimit需要mod_limitipconn来实现，一般需要手动编译。
编辑httpd.conf文件，添加如下配置
- ExtendedStatus On
- LoadModule limitipconn_module modules/mod_limitipconn.so
- < IfModule mod_limitipconn.c >
- < Location / > # 所有虚拟主机的/目录
- MaxConnPerIP 20 # 每IP只允许20个并发连接
- NoIPLimit p_w_picpath/* # 对图片不做IP限制
- < /Location>
- < /IfModule>
Nginx作connlimit，限制ip并发数，比较简单，添加limit_conn 这个变量可以在http, server, location使用 如：limit_conn one 10;
（三）日志层面
通过日志和网站流量分析识别爬虫
用awstats分析服务器日志，用流量统计工具，如Google Analytics来统计IP对应的流量记录，流量统计在网页里面嵌入一段js代码。把统计结果和流量统计系统记录的IP地址进行对比，排除真实用户访问IP，再排除我们希望放行的网页爬虫，比如Google，百度，youdao爬虫等。最后的分析结果就得到爬虫的IP地址。
（四）程序层面
时时反爬虫过滤机制
实现起来也比较简单，我们可以用memcached或本地内存来做访问计数器，在缓存过期之前的时间段内（如3分钟），每个IP访问一次，计数器加1，缓存的KEY包括IP，通过计数器得到的值，判断超过一个阀值，这个IP很可能有问题，那么就可以返回一个验证码页面，要求用户填写验证码。如果是爬虫的话，当然不可能填写验证码，就被拒掉了，保护了后端的资源。
阀值的设定也是很重要的，不同的系统不一样。
我们将这个过滤机制改进一下，将更加准确。 即我们在网页的最下面添加一个JS的异步请求，此异步请求用来减计数器的值，进页面时对IP进行加值，出页面时减值，生成一个差值。 根据我们之前的分析，爬虫不会执行异步JS减值请求。 这样可以从生成的值的大小上判断这个IP是否为爬虫。
程序逻辑如下图所示:
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