这不仅仅是一个单一的操作，而是一套综合性的防护策略，下面我将从不同层面和角度，为您详细讲解如何实现。
服务器的“伤害”可能来自网络流量、应用程序漏洞、资源滥用等，防护也需要多层进行。
层面一：网络流量限制（防御DDoS/CC攻击、刷接口）
这是最直接意义上的“伤害限制”，主要针对洪水般的请求。
1、防火墙 (iptables, firewalld, 云防火墙)
限制连接速率 可以设置规则，限制单个IP地址在单位时间内的新建连接数或总连接数。
示例命令 (iptables)
# 允许每分钟最多25个新建SSH连接，超过则丢弃
iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -m state --state NEW -m limit --limit 25/minute --limit-burst 100 -j ACCEPT
iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -m state --state NEW -j DROP
# 限制单个IP对80端口（HTTP）的并发连接数不超过20个
iptables -A INPUT -p tcp --syn --dport 80 -m connlimit --connlimit-above 20 -j REJECT2、Web服务器层限制 (Nginx/Apache)
* Nginx 的limit_req 和limit_conn 模块非常强大。
示例配置 (Nginx)
http {
# 定义一个限制区域（一个共享内存区），名为one，每秒处理1个请求（1r/s），突发不超过5个
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;
server {
location /api/ {
# 使用one这个zone的规则，突发请求排队延迟处理，超过队列长度则返回503错误
limit_req zone=one burst=5 nodelay;
proxy_pass http://my_backend;
}
# 限制单个IP同时只能有10个连接
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
location /download/ {
limit_conn addr 10; # 限制并发连接数
# ... 其他配置 ...
}
}
}3、使用专业DDoS防护服务
对于大规模流量攻击，硬件防火墙或本地软件规则很难抵御，必须使用上游服务
Cloudflare 提供免费的CDN和基础的DDoS防护，能有效缓解网络层和应用层攻击。
阿里云DDoS高防 / 腾讯云大禹 / AWS Shield 云厂商提供的付费高级防护服务，可以将恶意流量在进入你的服务器之前就清洗掉。
层面二：系统资源限制（防止单个用户/进程拖垮整个系统）
限制单个进程或用户所能使用的资源上限。
1、使用 ulimit
* 主要用于限制Shell会话及其启动的进程资源。
示例 限制所有用户的最大进程数、打开文件数，可以编辑/etc/security/limits.conf 文件。
* hard nproc 1000 # 所有用户最多只能启动1000个进程
* hard nofile 20000 # 所有用户最多同时打开20000个文件
www-data hard nproc 500 # 限制www-data用户（通常跑Web服务）的进程数2、使用 cgroups (Control Groups)
* Linux内核功能，比ulimit更强大、更精细，可以限制CPU、内存、磁盘I/O、网络等。
对于Docker用户 Docker天然使用cgroups来限制容器资源。
# 运行一个容器，并限制其使用最多1个CPU核心和512MB内存
docker run -it --cpus="1.0" --memory="512m" my_image对于系统服务 (Systemd) 可以直接在service文件中配置。
# /etc/systemd/system/my_service.service
[Service]
...
CPUQuota=100% # 最多使用1个核心的100%
MemoryMax=512M # 最大内存使用512MB，超过则被OOM Killer杀死
MemorySwapMax=1G # 限制交换空间使用使用systemd-run临时测试
# 运行一个命令，并将其CPU使用限制在50%
systemd-run --scope -p CPUQuota=50% /path/to/your/cpu_intensive_command这是开发者和运维人员最能发挥的地方，针对具体的业务逻辑进行限制。
1、API速率限制 (Rate Limiting)
几乎所有Web框架都支持
Python (Django REST framework) 使用throttling 类。
Node.js (Express) 使用express-rate-limit 中间件。
Java (Spring Boot) 使用Spring Security 或resilience4j。
示例 (Express):
const rateLimit = require('express-rate-limit');
const apiLimiter = rateLimit({
windowMs: 15 * 60 * 1000, // 15分钟
max: 100, // 每个IP在15分钟内最多100次请求
message: '请求过于频繁，请15分钟后再试。'
});
app.use('/api/', apiLimiter);2、数据库查询限制
设置最大连接数 在MySQL (max_connections)、PostgreSQL等数据库中配置，防止太多连接耗尽资源。
限制单条查询 对用户输入进行严格过滤，避免慢查询，限制分页查询的最大条数（LIMIT 1000）。
设置查询超时 在数据库或ORM框架中设置，自动杀死执行时间过长的查询。
3、输入验证与处理
* 对用户上传的文件大小进行限制（如Nginx的client_max_body_size）。
* 对用户输入的数据长度、类型进行严格校验，防止注入攻击或异常数据导致程序崩溃。
层面四：监控与告警（知道“伤害”何时发生）
光有限制还不够，你必须知道限制何时被触发，从而发现潜在问题。
1、监控工具：
Prometheus + Grafana 行业标准，可以采集服务器、容器、应用的各种指标（如请求速率、CPU使用率、错误率），并设置漂亮的仪表盘和告警规则。
云监控 阿里云CloudMonitor、腾讯云云监控、AWS CloudWatch等，开箱即用。
2、日志分析：
* 集中收集和分析Nginx、应用程序的日志，如果看到大量503（服务不可用）或429（请求过多）错误，说明你的速率限制正在起作用，也可能意味着正在被攻击。
* 使用ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或Loki 等工具。
给服务器加“伤害限制”是一个系统工程，请遵循以下步骤：
1、风险评估： 你的服务器最怕什么？是数据库被打垮？还是带宽被占满？或者是CPU被挖矿程序耗尽？
2、分层配置：
网络层 在Nginx上配置基本的limit_req和limit_conn，这是第一道且非常有效的防线。
系统层 为关键服务（如Web服务器、数据库）使用cgroups或systemd设置内存和CPU上限。
应用层 在所有API接口上实现速率限制，对数据库操作进行超时和条数限制。
3、启用监控： 搭建一个简单的监控系统（如直接用云厂商的），关注CPU、内存、带宽、错误率等关键指标。
4、使用云防护： 如果服务器直接暴露在公网，务必使用Cloudflare等免费CDN服务，它能帮你抵挡大部分低层攻击。
5、定期复查： 根据监控日志，不断调整你的限制策略，使其既安全又不会影响正常用户。
通过上述组合拳，你的服务器抵御“伤害”的能力将会得到质的提升。
文章摘自：https://idc.huochengrm.cn/fwq/15694.html
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