在我的上一篇文章談到了如何使用tcpdump和wireshark，并帶您了解了幾個用例。今天我們來看看另一個常見的問題，如何緩解 DDoS（分布式拒絕服務）導致的性能下降。

什么是 DDoS？

DDoS 的前身是 DoS（Denial of Service），即拒絕服務攻擊，是指利用大量合理請求占用過多目標資源，使目標服務無法響應正常的請求.

DDoS（Distributed Denial of Service）采用基于 DoS 的分布式架構，利用多臺主機同時攻擊目標主機。這樣，即使目標服務部署了網絡防御設備，仍然無法應對大量的網絡請求。

從攻擊原理來看，DDoS 可分為以下幾種。

用盡帶寬：無論是服務器還是路由器、交換機等網絡設備，帶寬都有一個固定的上限。當帶寬耗盡時，會出現網絡擁塞，無法傳輸其他正常的網絡數據包。

耗盡系統資源：網絡服務的正常運行需要一定的系統資源，如CPU、內存等物理資源，以及連接表等軟件資源。一旦資源耗盡，系統將無法處理其他正常的網絡連接。

耗盡應用資源：應用程序的運行通常還需要與其他資源或系統進行交互。如果應用程序一直忙于處理無效請求，也會導致正常請求的處理速度變慢，甚至沒有響應。

無論哪種類型的 DDoS，危害都是巨大的。那么，如何發現系統遭受了 DDoS 攻擊，如何應對這種攻擊呢？讓我帶您了解一個現實生活中的用例。

案例準備

您需要遵循：

3 臺 Linux 主機：應用程序、攻擊者、客戶端

預安裝docker、sar、hping3、tcpdump、curl。

應用服務器

讓我們在應用主機上啟動一個簡單的nginx服務：

[root@app~]#dockerrun-itd--name=nginx--network=hostnginx
a8b3685d5eef0ffa2dead081b88d50d777db04bedbdb77ba886ca89b4bb690d2
[root@app~]#dockerps
CONTAINERIDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMES
a8b3685d5eefnginx"/docker-entrypoint.…"24secondsagoUp21secondsnginx

客戶端

然后，在客戶端主機中，使用curl訪問 Nginx 正在監聽的端口，并確認 Nginx 已經正常啟動：

[root@client~]#curl-s-w'Httpcode:%{http_code}
Totaltime:%{time_total}s
'-o/dev/nullhttp://172.31.88.139
Httpcode:200
Totaltime:0.002437s

從這里可以看出，正常情況下，我們訪問 Nginx 只需要 2ms（0.002s）。

攻擊者

現在，讓我們從攻擊者主機那里運行hping3命令來模擬 Dos 攻擊：

#-Smeanssetsyn，-pmeansport80
#-iu10sendapacketframeevery10m-seconds
$hping3-S-p80-iu10--flood192.168.0.30
HPING172.31.88.139(eth0172.31.88.139):Sset,40headers+0databytes
hpinginfloodmode,noreplieswillbeshown

緩解攻擊

現在讓我們回到客戶端主機，再次嘗試curl命令：

[root@client~]#curl-s-w'Httpcode:%{http_code}
Totaltime:%{time_total}s
'-o/dev/nullhttp://172.31.88.139
Httpcode:000
Totaltime:10.001s
curl:(28)Connectiontimedoutafter10000milliseconds

這次普通客戶端的連接超時，其并沒有收到 Nginx 服務的響應。

這里發生了什么事呢？讓我們回到主機應用程序，并檢查當前的網絡狀態：

[root@app~]#sar-nDEV1
0849IFACErxpck/stxpck/srxkB/stxkB/srxcmp/stxcmp/srxmcst/s%ifutil
0850docker00.000.000.000.000.000.000.000.00
0850eth022274.00629.001174.6437.780.000.000.000.02
0850lo0.000.000.000.000.000.000.000.00

從這次sar的輸出可以看出，網絡接收到的 PPS 已經達到 2 萬多，但是 BPS 只有 1174kB。因此，可以計算每個包的大小只有54B（）。

包大小不算大，但這是個什么樣的包呢？讓我們使用tcpdump來捕獲：

[root@app~]#tcpdump-ieth0-ntcpport80
0948.287047IP172.31.82.28.27095>172.31.88.139:Flags[S],seq1288268370,win512,length0
0948.287050IP172.31.82.28.27131>172.31.88.139:Flags[S],seq2084255254,win512,length0
0948.287052IP172.31.82.28.27116>172.31.88.139:Flags[S],seq677393791,win512,length0
0948.287055IP172.31.82.28.27141>172.31.88.139:Flags[S],seq1276451587,win512,length0
0948.287068IP172.31.82.28.27154>172.31.88.139:Flags[S],seq1851495339,win512,length0
...

在該輸出中，Flags [S]表示這是一個 SYN 數據包。而大量的 SYN 數據包表明這是一次 SYN Flood 攻擊。如果我們用wireshark來觀察，可以更加直觀地看到 SYN Flood 的過程：

事實上，SYN Flood 是互聯網上最經典的 DDoS 攻擊。從上圖也可以看出它的原理：

客戶端構造大量 SYN 包，請求建立 TCP 連接；

服務器收到包后，會向源 IP 發送一個 SYN+ACK 包，并等待三次握手的最后一個 ACK 包，直到鏈接超時。

這種等待狀態的 TCP 連接通常也稱為半開連接（Half-Open Connection）。由于連接表（Connection Table）的大小是有限的，而大量的半開連接會導致連接表快速填滿，從而無法建立新的 TCP 連接。

從下面的 TCP 狀態圖可以看到，此時服務器端的 TCP 連接會處于SYN_RECEIVED狀態：

我們可以使用netstat來查看所有連接的狀態，但需要注意的是SYN_REVEIVED的狀態通常縮寫為SYN_RECV。

[root@app~]#netstat-n-p|grepSYN_REC
tcp00172.31.88.139:80172.31.82.28:12503SYN_RECV-
tcp00172.31.88.139:80172.31.82.28:13502SYN_RECV-
tcp00172.31.88.139:80172.31.82.28:15256SYN_RECV-
tcp00172.31.88.139:80172.31.82.28:18117SYN_RECV-
...

從結果中可以發現，存在大量的SYN_RECV狀態的連接，源 IP 地址為172.31.82.28。現在，讓我們統計一下正處于SYN_RECV狀態的連接數：

[root@app~]#netstat-n-p|grepSYN_REC|wc-l
193

找出源 IP 后，只需丟棄相關數據包即可解決 SYN 攻擊的問題。此時，iptables可以幫你完成這個任務：（注意：Serban 在評論中建議“在這種情況下，DROP比可能REJECT更好”）

[root@app~]#iptables-IINPUT-s172.31.82.28-ptcp-jREJECT

執行上述命令后，讓我們再次從客戶端主機嘗試curl：

$curl-w'Httpcode:%{http_code}
Totaltime:%{time_total}s
'-o/dev/null--connect-timeout10http://172.31.88.139
Httpcode:200
Totaltime:1.572171s

但一般來說，SYN Flood 攻擊中的源 IP 是不固定的（例如，您可以通過將--rand-source選項添加到hping3命令來隨機化源 IP）。此時，剛才的方法并不適用。

幸運的是，我們還有許多其他方法可以達到類似的目的。例如，我們可以通過兩種方式限制同步數據包的速率：

#Limitthenumberofsynconcurrencyto1persecond
$iptables-AINPUT-ptcp--syn-mlimit--limit1/s-jACCEPT
#LimitthenumberofnewlyestablishedconnectionsforasingleIPin60secondsto10
$iptables-IINPUT-ptcp--dport80--syn-mrecent--nameSYN_FLOOD--update--seconds60--hitcount10-jREJECT

到目前為止，我們已經初步限制了 SYN Flood 攻擊。但這還不夠，因為我們的案例只是單一的攻擊源。

如果多臺機器同時發送 SYN Flood，則該方法可能直接失效。因為您可能無法通過 SSH 連接到機器（SSH 也是基于 TCP 的），更不用說執行上面的那些排查命令了。

TCP 優化

為了緩解多臺機器的 SYN Flood 攻擊，我們可以將半開連接容量從默認的 256 增加到 1024：

$sysctlnet.ipv4.tcp_max_syn_backlog
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=256
$sysctl-wnet.ipv4.tcp_max_syn_backlog=1024net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=1024

另外，每當連接狀態為 SYN_RECV 的連接時，如果連接失敗，內核會自動重試，默認重試次數為 5 次。您可以通過執行以下命令將其減少到 1 次：

$sysctl-wnet.ipv4.tcp_synack_retries=1
net.ipv4.tcp_synack_retries=1

此外，TCP SYN Cookies 也是一種特殊的防御 SYN Flood 攻擊的機制。SYN Cookies 根據連接信息（包括源地址、源端口、目的地址、目的端口等）和加密種子（如系統啟動時間）計算哈希值（SHA1）。該哈希值稱為 cookie。啟用 SYN Cookies 后，無需再保持半開連接狀態，同時半開連接的數量也將沒有限制。

$sysctl-wnet.ipv4.tcp_syncookies=1
net.ipv4.tcp_syncookies=1

需要注意的是，上面sysctl命令所修改的配置是臨時的，重啟后將會丟失。您可以通過將它們添加到/etc/sysctl.conf文件中使其持久化。例如：

$cat/etc/sysctl.conf
net.ipv4.tcp_syncookies=1
net.ipv4.tcp_synack_retries=1
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=1024
$sysctl-p

結論

今天，我們談到了在分布式拒絕服務 (DDoS) 情況下的緩解措施。DDoS 利用大量偽造請求，使目標服務消耗大量資源來處理這些無效的請求，進而無法正常響應正常用戶請求。

由于 DDoS 分布的流量大和難以追蹤等特點，目前沒有辦法完全防御 DDoS 帶來的問題，因此只能緩解其造成的影響。

審核編輯：湯梓紅