CN113920698B - 一种接口异常调用的预警方法、装置、设备及介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种接口异常调用的预警方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取目标服务器的目标访问流量数据，并对其进行解析，得到目标解析数据；根据预先设置的白名单对目标解析数据进行过滤，并将目标过滤数据发送至kafka；利用flink从kafka读取目标过滤数据，并利用flink的滑动时间窗口统计目标服务器上各个接口的调用量；之后，再确定目标服务器上出现异常的目标异常接口，并利用zookeeper的watch机制对目标异常接口进行监测；当监测到目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息。由于该方法可以发现服务器上所出现的异常接口，并对异常接口进行预警提示，这样就可以保证目标服务器的安全运行。

Description

一种接口异常调用的预警方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种接口异常调用的预警方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着计算机技术的飞速发展，服务器有时会接收到很多客户端所发送的接口访问请求，在这些访问请求中可能会存在非法分子恶意调用服务器上通信接口的行为。由于服务器对流式数据的处理能力有限，这样就会导致服务器无法及时发现其内部所出现的异常接口，并给服务器的运行带来极大的安全隐患。目前，针对这一技术问题，还没有较为有效的解决办法。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种接口异常调用的预警方法、装置、设备及介质，以在发现目标服务器上被异常调用的异常接口，并对异常接口进行预警提示，从而保证服务器的安全运行。其具体方案如下：
一种接口异常调用的预警方法，包括：
获取目标服务器各个接口的访问流量数据，得到目标访问流量数据；
对所述目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据；
根据预先设置的白名单对所述目标解析数据进行过滤，得到目标过滤数据，并将所述目标过滤数据发送至kafka；
利用flink从所述kafka读取所述目标过滤数据，并利用所述flink的滑动时间窗口统计所述目标服务器上各个接口的调用量；
根据预设接口阈值规则和所述目标服务器上各个接口的调用量确定所述目标服务器上出现异常的目标异常接口，并利用zookeeper的watch机制对所述目标异常接口进行监测；
当监测到所述目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息。
优选的，所述获取目标服务器各个接口的访问流量数据的过程，包括：
获取所述目标服务器各个接口在web和/或ios和/或android下的访问流量数据。
优选的，所述对所述目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据的过程，包括：
对所述目标访问流量数据进行异步解析，得到所述目标解析数据。
优选的，所述利用zookeeper的watch机制对所述目标异常接口进行监测的过程，包括：
在所述zookeeper的指定目录下创建目标文件；
利用所述目标文件存储与所述目标异常接口相对应的异常解析数据，并利用所述wacth机制对所述异常解析数据进行监测。
优选的，所述当监测到所述目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息的过程，包括：
当监测到所述目标异常接口被再次访问时，则将所述目标异常接口以及所述目标异常接口的异常调用信息以邮件或短信的方式发送至目标管理员。
优选的，还包括：
对所述目标异常接口和所述异常调用信息进行存储。
相应的，本发明还公开了一种接口异常调用的预警装置，包括：
数据获取模块，用于获取目标服务器各个接口的访问流量数据，得到目标访问流量数据；
数据解析模块，用于对所述目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据；
数据过滤模块，用于根据预先设置的白名单对所述目标解析数据进行过滤，得到目标过滤数据，并将所述目标过滤数据发送至kafka；
数据统计模块，用于利用flink从所述kafka读取所述目标过滤数据，并利用所述flink的滑动时间窗口统计所述目标服务器上各个接口的调用量；
接口监测模块，用于根据预设接口阈值规则和所述目标服务器上各个接口的调用量确定所述目标服务器上出现异常的目标异常接口，并利用zookeeper的watch机制对所述目标异常接口进行监测；
信息预警模块，用于当监测到所述目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息。
相应的，本发明还公开了一种接口异常调用的预警设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如前述所公开的一种接口异常调用的预警方法的步骤。
相应的，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种接口异常调用的预警方法的步骤。
可见，在本发明中，首先是获取目标服务器上各个接口的访问流量数据，得到目标访问流量数据，并对目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据；然后，再根据预先设置的白名单对目标解析数据进行过滤，得到目标过滤数据，并将目标过滤数据发送至kafka；之后，再利用flink从kafka中读取目标过滤数据，并利用flink的滑动时间窗口统计目标服务器上各个接口的调用量，这样就可以根据预设接口阈值规则和目标服务器上各个接口的调用量确定出目标服务器上出现异常的目标异常接口；最后，再利用zookeeper的watch机制对目标异常接口进行监测，如果发现目标异常接口被再次访问，则提示预警信息。相较于现有技术而言，由于该方法可以发现服务器上被异常调用的异常接口，并对异常接口进行预警提示，这样就可以保证目标服务器的安全运行。相应的，本发明所提供的一种接口异常调用的预警装置、设备及介质，同样具有上述有益效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所提供的一种接口异常调用的预警方法的流程图；
图2为本发明实施例所提供的一种接口异常调用的预警装置的结构图；
图3为本发明实施例所提供的一种接口异常调用的预警设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参见图1，图1为本发明实施例所提供的一种接口异常调用的预警方法的流程图，该方法包括：
步骤S11：获取目标服务器各个接口的访问流量数据，得到目标访问流量数据；
步骤S12：对目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据；
步骤S13：根据预先设置的白名单对目标解析数据进行过滤，得到目标过滤数据，并将目标过滤数据发送至kafka；
步骤S14：利用flink从kafka读取目标过滤数据，并利用flink的滑动时间窗口统计目标服务器上各个接口的调用量；
步骤S15：根据预设接口阈值规则和目标服务器上各个接口的调用量确定目标服务器上出现异常的目标异常接口，并利用zookeeper的watch机制对目标异常接口进行监测；
步骤S16：当监测到目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息。
在本实施例中，是提供了一种接口异常调用的预警方法，利用该方法可以发现服务上被异常调用的异常接口，并对异常接口进行预警，由此便可以进一步提高服务器在运行过程中的安全性。
在该方法中，首先是获取目标服务器各个接口的访问流量数据，得到目标访问流量数据，并对目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据。在对目标访问流量数据进行解析时，主要是对目标访问流量数据中的域名、IP地址(Internet Protocol Address，互联网协议地址)、请求路径等基本参数进行解析。
当对目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据之后，则根据预先所设置的白名单对目标解析数据进行过滤，得到目标过滤数据。很显然，通过这样的数据处理方式能够降低服务器的数据处理数量。其中，白名单可以根据用户的实际需要进行具体设定，由于该操作为本领域技术人员所熟知的内容，因此在此不作具体赘述。
然后，再将目标过滤数据发送至kafka。可以理解的是，由于kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，利用kafka可以平滑处理来自服务器所发送的流量数据；之后，再利用大数据流式计算引擎flink从kafka上读取目标过滤数据，并利用flink的滑动时间窗口来统计目标服务器上各个接口的调用量。
可以理解的是，如果服务器和客户端都处于正常状态，那么目标服务器上各个接口被访问的次数必然不会超过预设阈值，所以，在本实施例中，为了寻找出目标服务器上被异常调用的异常接口，还预先设置了目标服务器中有关于各个接口的预设接口阈值规则。
显然，根据预设接口阈值规则和目标服务器上各个接口的调用量就可以确定出目标服务器上被异常调用的目标异常接口。也即，如果根据预设接口阈值规则和目标服务器上各个接口的调用量确定出目标服务器上的接口A超过了预设访问数量，则说明接口A为异常接口。
当确定出目标服务器上出现异常的目标异常接口时，则利用分布式应用程序协调服务zookeeper的watch机制对目标服务器上的目标异常接口进行监测，如果watch机制监测到目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息。能够想到的是，由于利用该方法可以让工作人员及时发现目标服务器上被异常调用的异常接口，并对异常接口进行预警提示，所以，通过该方法就可以进一步提高目标服务器在运行过程中的安全性与可靠性。
可见，在本实施例中，首先是获取目标服务器上各个接口的访问流量数据，得到目标访问流量数据，并对目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据；然后，再根据预先设置的白名单对目标解析数据进行过滤，得到目标过滤数据，并将目标过滤数据发送至kafka；之后，再利用flink从kafka中读取目标过滤数据，并利用flink的滑动时间窗口统计目标服务器上各个接口的调用量，这样就可以根据预设接口阈值规则和目标服务器上各个接口的调用量确定出目标服务器上被异常调用的目标异常接口；最后，再利用zookeeper的watch机制对目标异常接口进行监测，如果发现目标异常接口被再次访问，则提示预警信息。相较于现有技术而言，由于该方法可以发现服务器上被异常调用的异常接口，并对异常接口进行预警提示，这样就可以保证目标服务器的安全运行。
基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，作为一种优选的实施方式，上述步骤：获取目标服务器各个接口的访问流量数据的过程，包括：
获取目标服务器各个接口在web和/或ios和/或android下的访问流量数据。
可以理解的是，客户端在访问目标服务器时，既可以通过web(World Wide Web，全球广域网或万维网)访问目标服务器，也可以通过ios(Internetworking OperatingSystem)访问目标服务器，还可以通过android访问目标服务器，所以，在获取目标服务器各个接口的访问流量数据时，就需要获取目标服务器各个接口在web和/或ios和/或android下的访问流量数据。
显然，通过本实施例所提供的技术方案，就可以保证目标服务器访问流量数据的全面性与完整性。
基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，作为一种优选的实施方式，上述步骤：对目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据的过程，包括：
对目标访问流量数据进行异步解析，得到目标解析数据。
可以理解的是，由于服务器的数据处理能力有限，而服务器可能会在同一时间内接收到大量的访问数据，所以，在本实施例中，为了提高服务器的数据处理效率，是对目标访问流量数据进行异步解析来得到目标解析数据。
基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，作为一种优选的实施方式，上述步骤：利用zookeeper的watch机制对目标异常接口进行监测的过程，包括：
在zookeeper的指定目录下创建目标文件；
利用目标文件存储与目标异常接口相对应的异常解析数据，并利用wacth机制对异常解析数据进行监测。
在本实施例中，在利用zookeeper的watch机制对目标异常接口进行监测的过程中，首先是在zookeeper的指定目录下创建目标文件，并利用目标文件存储与目标异常接口相对应的异常解析数据，然后，再利用watch机制来对异常解析数据进行监测，并以此来对目标服务器上的目标异常接口进行监测。
具体的，当zookeeper的watch机制检测到目标文件中与目标异常接口相对应的异常解析数据相较于前一时刻数量增加时，则会触发预警进程，并会提示相应的预警信息。
显然，通过本实施例所提供的技术方案，就可以保证在对目标服务器上异常接口进行监测时的整体可靠性。
基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，作为一种优选的实施方式，上述步骤：当监测到目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息的过程，包括：
当监测到目标异常接口被再次访问时，则将目标异常接口以及目标异常接口的异常调用信息以邮件或短信的方式发送至目标管理员。
在本实施例中，当利用zookeeper的watch机制监测到目标异常接口被再次访问时，则将目标异常接口以及与目标异常接口相对应的异常调用信息以邮件或者短信的方式发送至目标管理员。显然，通过这样的设置方式，就可以使得目标管理员能够及时地知悉到目标服务器上出现异常接口的具体位置以及接口发生异常的原因，由此就可以采取相应的补救措施来避免目标服务器遭受更大的经济损失。
作为一种优选的实施方式，上述预警方法还包括：
对目标异常接口和异常调用信息进行存储。
具体的，在本实施例中，还将目标服务器上的目标异常接口以及与目标异常接口相对应的异常调用信息进行了存储。能够想到的是，通过这样的数据处理方式，就可以更加便于目标管理员在后期对目标服务器上各个接口的访问情况进行分析与溯源，并且，也能够根据分析结果来为目标服务器开发更具应用价值的拓展服务。
显然，通过本实施例所提供的技术方案，就可以进一步提高人们在使用目标服务器时的用户体验。
请参见图2，图2为本发明实施例所提供的一种接口异常调用的预警装置的结构图，该装置包括：
数据获取模块21，用于获取目标服务器各个接口的访问流量数据，得到目标访问流量数据；
数据解析模块22，用于对目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据；
数据过滤模块23，用于根据预先设置的白名单对目标解析数据进行过滤，得到目标过滤数据，并将目标过滤数据发送至kafka；
数据统计模块24，用于利用flink从kafka读取目标过滤数据，并利用flink的滑动时间窗口统计目标服务器上各个接口的调用量；
接口监测模块25，用于根据预设接口阈值规则和目标服务器上各个接口的调用量确定目标服务器上出现异常的目标异常接口，并利用zookeeper的watch机制对目标异常接口进行监测；
信息预警模块26，用于当监测到目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息。
本发明实施例所提供的一种接口异常调用的预警装置，具有前述所公开的一种接口异常调用的预警方法所具有的有益效果。
请参见图3，图3为本发明实施例所提供的一种接口异常调用的预警设备的结构图，该设备包括：
存储器31，用于存储计算机程序；
处理器32，用于执行计算机程序时实现如前述所公开的一种接口异常调用的预警方法的步骤。
本发明实施例所提供的一种接口异常调用的预警设备，具有前述所公开的一种接口异常调用的预警方法所具有的有益效果。
相应的，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种接口异常调用的预警方法的步骤。
本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，具有前述所公开的一种接口异常调用的预警方法所具有的有益效果。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种接口异常调用的预警方法、装置、设备及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种接口异常调用的预警方法，其特征在于，包括：
获取目标服务器各个接口的访问流量数据，得到目标访问流量数据；
对所述目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据；
根据预先设置的白名单对所述目标解析数据进行过滤，得到目标过滤数据，并将所述目标过滤数据发送至kafka；
利用flink从所述kafka读取所述目标过滤数据，并利用所述flink的滑动时间窗口统计所述目标服务器上各个接口的调用量；
根据预设接口阈值规则和所述目标服务器上各个接口的调用量确定所述目标服务器上出现异常的目标异常接口，并利用zookeeper的watch机制对所述目标异常接口进行监测；
当监测到所述目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息；
所述对所述目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据的过程，包括：
对所述目标访问流量数据进行异步解析，得到所述目标解析数据；
其中，所述利用zookeeper的watch机制对所述目标异常接口进行监测的过程，包括：
在所述zookeeper的指定目录下创建目标文件；
利用所述目标文件存储与所述目标异常接口相对应的异常解析数据，并利用所述wacth机制对所述异常解析数据进行监测；
相应的，所述当监测到所述目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息，包括：
当所述watch机制监测到所述目标文件中与所述目标异常接口相对应的当前时刻异常解析数据大于前一时刻异常解析数据时，则提示预警信息。
2.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述获取目标服务器各个接口的访问流量数据的过程，包括：
获取所述目标服务器各个接口在web和/或ios和/或android下的访问流量数据。
3.根据权利要求1或2所述的预警方法，其特征在于，所述当监测到所述目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息的过程，包括：
当监测到所述目标异常接口被再次访问时，则将所述目标异常接口以及所述目标异常接口的异常调用信息以邮件或短信的方式发送至目标管理员。
4.根据权利要求3所述的预警方法，其特征在于，还包括：
对所述目标异常接口和所述异常调用信息进行存储。
5.一种接口异常调用的预警装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取目标服务器各个接口的访问流量数据，得到目标访问流量数据；
数据解析模块，用于对所述目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据；
数据过滤模块，用于根据预先设置的白名单对所述目标解析数据进行过滤，得到目标过滤数据，并将所述目标过滤数据发送至kafka；
数据统计模块，用于利用flink从所述kafka读取所述目标过滤数据，并利用所述flink的滑动时间窗口统计所述目标服务器上各个接口的调用量；
接口监测模块，用于根据预设接口阈值规则和所述目标服务器上各个接口的调用量确定所述目标服务器上出现异常的目标异常接口，并利用zookeeper的watch机制对所述目标异常接口进行监测；
信息预警模块，用于当监测到所述目标异常接口被再次访问时，则提示预警信息；
所述对所述目标访问流量数据进行解析，得到目标解析数据的过程，包括：
对所述目标访问流量数据进行异步解析，得到所述目标解析数据；
其中，所述接口监测模块，具体用于在所述zookeeper的指定目录下创建目标文件；利用所述目标文件存储与所述目标异常接口相对应的异常解析数据，并利用所述wacth机制对所述异常解析数据进行监测；
相应的，所述信息预警模块，具体用于当所述watch机制监测到所述目标文件中与所述目标异常接口相对应的当前时刻异常解析数据大于前一时刻异常解析数据时，则提示预警信息。
6.一种接口异常调用的预警设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的一种接口异常调用的预警方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的一种接口异常调用的预警方法的步骤。
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