凌晨3点的报警短信
"滴滴滴——"
手机屏幕在漆黑的卧室里突然亮起,刺眼的白光像一把刀划破了我的睡意，眯着眼瞥了一眼，是一条来自监控系统的报警短信：
【紧急】订单同步接口调用频率超限，服务已降级！
我猛地从床上弹起来,脑袋里闪过无数个问号："又来了？这已经是本周第三次了！"
作为一个负责电商平台寄售系统的程序员,我早已习惯了半夜被报警叫醒的日常，但这一次，我决定不再忍气吞声——我要让那些疯狂调用的客户端付出代价！
谁在"薅"我的接口？
我们的寄售系统允许第三方商家通过API上传商品、同步订单，理论上，每个商家应该按规则调用接口，但总有那么几个"刺头"，像饿狼一样疯狂请求，导致服务器负载飙升，甚至影响正常业务。
比如上周,某个商家的爬虫脚本失控，每秒调用订单查询接口200次，直接把我们的数据库CPU干到100%，运维同事在群里怒吼："这TM是在DDoS我们吗？"
更可气的是,这些超频调用往往伴随着无效请求——比如反复查询不存在的订单号，或者高频提交重复数据。它们不仅浪费资源，还让我们的日志系统塞满了垃圾信息。
复仇计划：让接口学会"拉黑"
既然好言相劝没用,那就别怪我心狠手辣了，我决定给API加一个"自动拉黑"功能：
- 计数：记录每个客户端的调用频率。
- 判断：如果某IP或Token在短时间内超过阈值（比如1秒10次），触发警告。
- 惩罚：第一次警告，第二次限流，第三次直接拉黑1小时。
- 日志：记录黑名单事件，方便后续排查。
代码大概长这样（伪代码）：
def check_rate_limit(client_ip, api_token):
current_time = time.now()
call_history = get_call_history(client_ip, api_token)
# 计算最近1秒内的调用次数
recent_calls = [t for t in call_history if current_time - t < 1]
if len(recent_calls) > 10: # 超过10次/秒
if client_ip in blacklist:
return False # 直接拒绝
else:
add_to_blacklist(client_ip, hours=1) # 拉黑1小时
log_abuse(client_ip, api_token)
return False
else:
record_call(client_ip, api_token, current_time)
return True
上线第一天，误伤友军
新功能上线后,我美滋滋地等着看那些"接口狂魔"被制裁，结果……第一个被拉黑的竟然是我们自己的测试环境！
原来,QA团队在跑压力测试，模拟高并发场景，结果触发了自动封禁，测试同事在群里@我："兄弟，你的接口怎么突然不理我了？"
我尴尬地回复："呃……新功能，新功能，我马上加个白名单……"
真正的战斗：对抗"IP漂移"攻击
本以为问题就此解决,但很快，更狡猾的对手出现了。
某个商家发现自己的IP被拉黑后,竟然开始动态切换代理IP继续狂刷，我们的日志里瞬间冒出几十个不同IP的相同请求，显然是在故意绕过限制。
"呵，以为这样就能逃过制裁？"我冷笑一声，升级了防御策略：
- 基于Token限流：不光看IP，还要验证API Token，防止换IP继续刷。
- 行为分析：如果某个Token的请求模式异常（比如全是无效查询），直接封禁账号。
- 渐进式惩罚：第一次超限警告，第二次封5分钟，第三次封1天，第四次永久拉黑。
胜利的曙光（以及新的挑战）
经过几轮优化,系统终于稳定下来，那些恶意调用的请求减少了90%，服务器负载回归正常，运维同事发来贺电："今晚终于能睡个好觉了！"
但我知道,这场战争远未结束。技术的对抗就像猫鼠游戏——今天封了IP，明天他们可能改用更隐蔽的方式；今天限制了频率，明天他们可能伪造User-Agent……
不过没关系,我们的接口已经学会了"记仇"，下次再见，可就没那么容易蒙混过关了。
后记：写给所有被API折磨的程序员
如果你也在经历类似的接口滥用问题,
- 监控是第一步：没有数据支撑，优化就是盲人摸象。
- 分层防御：IP限流、Token限流、行为分析，多重保险更安全。
- 别太狠：误伤正常用户比放过恶意请求更糟糕，记得留白名单。
- 保持进化：攻击者会变，你的防御策略也得跟着升级。
愿天下所有API都能温柔待人，但也绝不任人宰割。
（完）
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