2026年1月19日 0条评论

【每日一知】Gatebot：让 Cloudflare 工程师安心入睡的“DDoS 终结者”

想象一下，你经营着世界上最繁忙的一家超级商场（这就是 Cloudflare 的网络）。每天有数亿计的诚实顾客来购物，但偶尔会有成千上万的恶作剧者试图同时冲进大门，堵塞通道，让真正的顾客进不来。这种恶作剧在互联网上被称为 DDoS 攻击（分布式拒绝服务攻击）。

为了保护商场，你需要一位极其聪明、反应极快且永不疲倦的“超级保安”。这就是 Gatebot 的角色。

什么是 Gatebot？：你的数字超级保安

简单来说，Gatebot 是 Cloudflare在2017左右开发的一套全自动“流量过滤系统”。它的核心任务是：在不影响正常用户的前提下，自动发现并挡住那些恶意攻击流量。

在 Gatebot 出现之前，这项工作主要靠人工（系统可靠性工程师，简称 SRE）来完成。你可以想象，面对每秒钟数百万个数据包的冲击，人类反应再快也难免会疲劳或出错。而 Gatebot 的出现，让这种防御变成了“秒级”的自动化反应。

在 Gatebot 诞生之前，Cloudflare 的防御主要依赖于网站可靠性工程师 (SRE)。

早期的挑战： 当攻击发生时，SRE 需要手动观察流量图表、分析异常、编写防火墙规则并下发。
人的局限性：
- 速度慢： 人类反应以分钟计，而攻击以秒计。
- 易出错： 2013 年，Cloudflare 曾因一名工程师在紧急情况下输入了一个错误的防火墙指令（打字错误），导致整个网络瘫痪。
- 颗粒度粗： 人类很难在海量数据中精准区分“好流量”和“坏流量”，往往会采取“宁可错杀一千，不可放过一个”的粗放手段。

Gatebot 的出现，标志着防御逻辑从“手动干预”转向了“自动化闭环”。

Gatebot 并不是一个单一的程序，而是一套复杂的缓解流水线 (Mitigation Pipelines)。它模仿了人类处理问题的逻辑，但速度快了数万倍。

这是 Gatebot 的“眼睛”。

技术栈： 使用 Golang 编写。
原理： 面对每秒数亿次的数据包，全量分析是不现实的。Gatebot 采用抽样技术 (Sampling)，只观察一小部分样本，利用流式算法 (Streaming Algorithms) 实时计算流量特征（如：哪个 IP 访问最频繁？哪个域名流量突增？）。
性能： 为了维持这双“眼睛”的敏锐，Cloudflare 投入了巨大的算力（文中提到两台 48 核的 Xeon 服务器满载运行），专门用于数据包的计数和分析。

这是 Gatebot 的“大脑”。

技术栈： 使用 Python 编写。
原理： 这一层不追求极致的包处理速度，而追求逻辑的灵活性。它采用函数式响应编程 (FRP) 引擎。
深度逻辑： 它会根据检测到的异常，结合业务上下文做判断。例如：
- 这个目标是谁？是免费用户还是企业用户？
- 现在这个攻击规模，是否已经超过了该服务器的承载能力？
- 如果客户在攻击期间升级了套餐，系统该如何动态调整策略？

这是 Gatebot 的“手臂”。一旦大脑下达指令，执行层会迅速在多个维度部署防御：

DNS 散射 (Scattering)： 动态更换受攻击域名的 IP 地址。
iptables 规则： 在 Linux 内核层快速丢弃匹配特定指纹的攻击包。
HTTP 层调整： 强制开启“I'm Under Attack”模式，要求访问者通过 JavaScript 挑战（验证码的前身），或者关闭 HTTP Keep-Alive 以消耗攻击者的资源。

为了实现高性能防御，Gatebot 调用了 Linux 内核及硬件底层的多项先进技术：

Gatebot 熟练运用了 iptables 的高级模块，这比普通的黑名单要高效得多：

xt_bpf： 允许在内核防火墙中运行 BPF（伯克利数据包过滤器）代码，直接根据数据包的内容指纹进行过滤。
ipsets： 如果要封禁 100 万个 IP，普通的规则会逐条比对，极其缓慢；ipsets 使用哈希表存储，无论 IP 多少，比对速度几乎恒定。
hashlimits & connlimit： 限制单个来源的连接速率和并发数，防止资源耗尽。

这是 Cloudflare 的绝招。当攻击流量大到 Linux 内核都处理不过来时（例如每秒超过 100 万个包），Gatebot 会启动 Floodgate。

原理： 利用 Solarflare EF_VI 接口，绕过 Linux 网络协议栈（Kernel Bypass），直接在用户空间处理数据包。
效果： 仅消耗一个 CPU 核心，就能每秒处理超过 500 万个攻击包。这确保了服务器即便在遭受剧烈攻击时，依然有足够的 CPU 资源去运行 Nginx 或 DNS 服务。

在处理这类专业级应用时，Gatebot 必须处理以下几个极其微妙的权衡：

挑战： 简单的 IP 封禁会误伤通过相同公共网关（如大型公司或学校的网络）访问的正常用户。
Gatebot 的策略：
- 它不只是封禁 IP，而是利用 xt_bpf。
- 深度细节： 它可以针对数据包内部极其细微的特征（如特定的 TCP 窗口大小、不寻常的 TTL 值或特定的 Payload 字符串）编写 BPF 字节码。这种“外科手术式”的打击只剔除恶意包，保留合法包。

挑战： 当攻击达到每秒数百万个数据包（Mpps）时，即使是 Linux 内核处理“丢弃（DROP）”动作本身也会耗尽 CPU。
专业解决方案： 内核旁路（Kernel Bypass）。
- Gatebot 会在极端情况下启动 Floodgate。它绕过 Linux 网络协议栈，直接使用 Solarflare 的 EF_VI 接口。
- 效果： 仅用一个 CPU 核心就能每秒处理超过 500 万个攻击包，确保剩下的 CPU 核心能让 Nginx 或 Go 编写的服务正常运行。