发布者:售前小志 | 本文章发表于:2021-08-03 阅读数:2977
SYN攻击属于DOS攻击的一种,它利用TCP协议缺陷,通过发送大量的半连接请求,耗费CPU和内存资源。TCP协议建立连接的时候需要双方相互确认信息,来防止连接被伪造和精确控制整个数据传输过程数据完整有效。所以TCP协议采用三次握手建立一个连接。
当一个系统(我们叫他客户端)尝试和一个提供了服务的系统(服务器)建立TCP连接,C和服务端会交换一系列报文。这种连接技术广泛的应用在各种TCP连接中,例如telnet,Web,email,等等。首先是C发送一个SYN报文给服务端,然后这个服务端发送一个SYN-ACK包以回应C,接着,C就返回一个ACK包来实现一次完整的TCP连接。就这样,C到服务端的连接就建立了,这时C和服务端就可以互相交换数据了。下面是上文的说明:)
厦门东南云基地,拥有电信,联通,移动三线三出口,BGP线路质量安全稳定,辐射整个东南区域
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Client —— ——Server
SYN——————–>
<——————–SYN-ACK
ACK——————–>
Client and server can now
send service-specific data
在S返回一个确认的SYN-ACK包的时候有个潜在的弊端,他可能不会接到C回应的ACK包。这个也就是所谓的半开放连接,S需要耗费一定的数量的系统内存来等待这个未决的连接,虽然这个数量是受限的,但是恶意者可以通过创建很多的半开放式连接来发动SYN洪水攻击 。
通过ip欺骗可以很容易的实现半开放连接。攻击者发送SYN包给受害者系统,这个看起来是合法的,但事实上所谓的C根本不会回应这个SYN-ACK报文,这意味着受害者将永远不会接到ACK报文。而此时,半开放连接将最终耗用受害者所有的系统资源,受害者将不能再接收任何其他的请求。通常等待ACK返回包有超时限制,所以半开放连接将最终超时,而受害者系统也会自动修复。虽然这样,但是在受害者系统修复之前,攻击者可以很容易的一直发送虚假的SYN请求包来持续 攻击。 在大多数情况下,受害者几乎不能接受任何其他的请求,但是这种攻击不会影响到已经存在的进站或者是出站连接。虽然这样,受害者系统还是可能耗尽系统资源,以导致其他种种问题。
攻击系统的位置几乎是不可确认的,因为SYN包中的源地址多数都是虚假的。当SYN包到达受害者系统的时候,没有办法找到他的真实地址 ,因为在基于源地址的数据包传输中,源ip过滤是唯一可以验证数据包源的方法。
如何减轻CC攻击对网站的影响?缓解CC攻击影响的办法
当确认网站遭受 CC 攻击后,及时缓解影响、恢复正常访问是核心目标。CC 攻击通过大量请求消耗资源,缓解需从 “减少无效请求”“分担服务器压力”“提升资源承载力” 三个方向入手。本文整理了一套分步骤的应对方法,帮助快速减轻攻击影响。一、遭受 CC 攻击的紧急缓解办法1.临时限制高频 IP 请求通过服务器防火墙(如 Linux 的 iptables、Windows 的高级防火墙)设置规则,限制单个 IP 的请求频率。例如,Linux 系统可执行命令:iptables -A INPUT -p tcp --dport 80 -m limit --limit 20/min --limit-burst 10 -j ACCEPT,表示限制每个 IP 每分钟最多发起 20 个 80 端口(Web 服务)请求,超过则拦截。此操作能快速阻断单个 IP 的高频攻击请求。2.关闭非核心功能页面若攻击集中在特定页面(如登录页、搜索框),可临时关闭这些非核心功能,或用静态页面替代动态交互页面。例如,将动态登录页替换为 “系统维护中” 的静态 HTML 页面,减少服务器对攻击请求的资源消耗,优先保障首页、核心业务页的访问。3.启用服务器缓存加速临时加大静态资源(图片、CSS、JS 文件)的缓存时长,通过 Nginx、Apache 等服务器配置,让浏览器或 CDN 节点缓存这些资源,减少对源服务器的重复请求。例如,在 Nginx 配置中添加expires 1h;,设置静态文件缓存 1 小时,降低服务器处理压力。二、遭受 CC 攻击的长期防护机制1.制定请求行为规则库分析历史攻击日志,总结攻击特征(如请求频率、User - Agent 字段、访问路径),将这些特征转化为服务器或 WAF 的拦截规则。例如,若攻击请求的 User - Agent 多为 “Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)” 且无 Referer(请求来源),可设置规则:拦截 “特定 User - Agent + 无 Referer” 的请求。2.定期更新防护工具版本服务器软件(如 Nginx、Apache)、WAF、CDN 的厂商会持续更新防护规则,修复已知漏洞。定期升级这些工具的版本,确保其能识别最新的攻击手段。例如,Nginx 的新版本可能优化了请求处理效率,减少被攻击时的资源占用。3.实施流量监控与自动响应部署监控工具(如 Zabbix、Prometheus),实时监控服务器的 CPU 使用率、内存占用、请求数等指标。设置阈值告警(如 CPU 使用率超过 80% 时触发告警),并配置自动响应策略 —— 当检测到攻击特征时,自动执行预设操作(如调用防火墙规则、切换到备用服务器),缩短攻击响应时间。缓解 CC 攻击的核心逻辑是 “减少无效请求、分散攻击压力、提升处理能力”。紧急情况下可通过限制 IP、关闭非核心功能快速止损;中期借助 WAF、CDN 构建防护屏障;长期则需完善监控与规则更新,形成持续防护体系。根据攻击规模灵活调整策略,能最大限度降低攻击对网站的影响,保障正常用户的访问体验。若攻击持续升级,建议联系专业安全厂商提供定制化防护方案。
服务器核心是不是越多越好?核心数与服务器性能的辩证关系
在服务器硬件选型中,CPU核心数是衡量“多线程处理能力”的关键指标,但“核心数越多性能越强”的认知存在明显局限。服务器核心数的价值取决于业务场景——对于大数据计算、虚拟化等多线程密集型任务,更多核心能显著提升并发处理能力;但对于数据库查询、高频交易等单线程密集型任务,核心数过多反而可能造成资源浪费,甚至因主频降低影响性能。本文将从核心数与性能的辩证关系、不同场景的核心数需求、核心数过多的弊端及科学选型策略等维度,解析服务器核心数的“最优解”。一、核心数与服务器性能的辩证关系 CPU核心数代表服务器同时处理多线程任务的能力,理论上核心数越多,可并行处理的线程数越多,多线程性能越强。但实际性能受“架构、主频、缓存、内存带宽”等多重因素制约,核心数与性能并非简单的线性关系。例如,一款64核主频2.0GHz的CPU,在多线程任务(如渲染、大数据分析)中性能可能优于32核主频3.0GHz的CPU;但在单线程任务(如数据库单条查询)中,因主频更低,性能反而落后30%以上。这是因为单线程任务同一时间仅能利用一个核心,性能由该核心的主频与IPC(每时钟周期指令数)决定;多线程任务可将工作负载分配到多个核心并行处理,核心数成为性能瓶颈的关键因素。因此,判断核心数是否“越多越好”,首要前提是明确业务的线程特性。二、不同场景下的核心数需求 1.多线程密集型场景 当业务需要同时处理大量并行任务时,更多核心能显著提升效率,此时核心数“越多越好”。典型场景包括:虚拟化与云主机:一台服务器需运行数十台虚拟机,每个虚拟机对应多个线程,核心数直接决定可部署的虚拟机数量。某云服务商采用128核服务器部署云主机,单台服务器可运行60台2核4G虚拟机,比64核服务器多部署20台,机房空间利用率提升33%。大数据计算与AI训练:Hadoop、Spark等大数据框架及TensorFlow等AI框架支持任务分片,核心数越多,并行计算速度越快。某企业的大数据分析平台,使用64核服务器处理10TB数据需8小时,升级至128核服务器后仅需3.5小时,效率提升128%。视频渲染与批量处理:视频渲染、图片处理等任务可拆分到多个核心并行执行,核心数越多,渲染周期越短。某影视公司使用96核服务器渲染4K影片,单帧渲染时间从20分钟缩短至8分钟,一部影片的渲染周期从30天降至12天。2.单线程密集型场景 当业务主要依赖单线程性能,核心数超过一定阈值后,多余核心难以被利用,甚至因主频降低影响性能,此时核心数“并非越多越好”。典型场景包括:数据库查询与交易系统:传统关系型数据库(如MySQL、Oracle)的单条查询、单笔交易多为单线程执行,性能依赖核心主频。某金融机构的交易系统,使用32核主频3.5GHz的CPU比64核主频2.2GHz的CPU,单笔交易响应时间从60ms缩短至35ms,每秒交易处理量提升71%,尽管64核服务器核心数更多,但单线程性能的劣势导致整体效率更低。Web服务器(轻负载):中小型Web网站的并发请求量较低,单线程处理能力已能满足需求,核心数过多会造成资源闲置。某企业官网使用8核服务器,CPU利用率长期低于20%,升级至16核服务器后,性能无明显提升,但硬件采购成本增加50%。传统行业软件:部分老版本ERP、CAD软件因架构限制,仅支持单线程运行,核心数再多也无法提升效率。某制造企业使用老版本CAD软件,在32核服务器上的图纸渲染速度与8核服务器基本一致,多余24核完全闲置。3.混合负载场景 多数企业服务器面临混合负载(如同时运行Web服务、数据库、缓存),需在核心数与主频之间找到平衡。建议选择“中高主频+中等核心数”的CPU,兼顾单线程与多线程性能。例如,某电商平台的应用服务器采用24核主频3.0GHz的CPU,既能满足Web服务的多线程并发需求,又能保障数据库查询的单线程响应速度,CPU利用率稳定在60%-70%,资源利用最均衡。三、服务器核心数过多的弊端 1.硬件成本与能耗增加核心数越多的CPU,采购成本越高,且配套的主板、内存等硬件也需升级,整体硬件成本呈阶梯式上升。同时,多核心CPU的功耗更高(如128核CPU TDP可达350W,32核CPU TDP约150W),长期运行的电费支出显著增加。某企业盲目采购64核服务器用于单线程业务,硬件成本比32核服务器高80%,每年电费多支出2万元,却未带来任何性能提升。2.资源利用率低下若业务无法充分利用多核心,多余核心会长期处于闲置状态,CPU利用率可能低于30%,造成资源浪费。某政府部门的文件服务器采用48核服务器,日常仅用于文件存储与共享,CPU利用率不足15%,大量核心资源被浪费,相当于“花买跑车的钱开代步车”。3.软件许可成本上升部分商业软件(如数据库、中间件)的许可费用按CPU核心数收费,核心数越多,许可成本越高。某企业使用按核心数收费的数据库软件,将服务器从32核升级至64核后,数据库许可费用每年增加15万元,而业务性能无明显提升,导致总成本大幅上升。4.主频与缓存的“妥协”在CPU制程与功耗有限的情况下,核心数越多,单个核心可分配的晶体管数量越少,主频与缓存往往会降低。例如,同代CPU中,64核型号的主频可能比32核型号低20%-30%,L3缓存 per core 也更少,导致单线程性能下降,影响单线程密集型业务。随着CPU技术的发展,核心数与主频的平衡成为厂商设计的重点,如Intel的Xeon W系列、AMD的EPYC系列均在多核心基础上提升了单核心性能。实践建议:企业在选型时,需先深入分析业务需求,结合性能监控数据、软件许可成本等因素综合判断,找到核心数与其他参数的“最优平衡点”,让服务器算力真正服务于业务增长。
高防IP解决源IP暴露服务器被攻击
互联网发展越来越快,带来红利的同时,也给了不法分子可乘之机。攻击者大多都是抱着搞垮一个网站或应用的模式在发起攻击,目的就是为了使所攻击的业务无法正常运行。通过直接查询域名就可以查看到源服务器IP了,即使更换了也是没用的,黑客只要随便一查就能获得源IP了,所以有攻击更换IP是没有作用的。高防IP解决源IP暴露服务器被攻击。面对这类攻击时,我们通常会建议大家除了选好相应的高防服务器外,最好使用具备隐藏源站功能的高防IP或高防CDN这类产品。来隐藏实际源IP地址,攻击者攻击的IP不是源站IP地址,攻击被引流到高防CDN的节点上,这样就造成他的攻击量损耗,而与此同时源站还是正常运转,不会受到任何的影响。因为源站IP泄露造成的造成的网络攻击,这种攻击通常时不把服务器打到关闭,是不会停的。面对这种攻击时,在防御上除了更换源IP或者寻找专业IDC运营商做进一步的防御以外几乎也没有什么更好的处理办法了。更换源IP还是比较麻烦的,所以大多站长不会选择这种方式,寻找IDC运营商去做进步的防护规划,大多运营商都会建议你是用高防CDN这一类的防护产品,通过将源IP解析到高防CDN上去。这样是可以很好的进行流量清洗,防御住攻击的。通过添加高防CDN,就不需要更换源主机了,更扯不上更换源IP了。高防IP解决源IP暴露服务器被攻击。高防IP在防御上的效果,相信使用过的人都应该是知道的,几乎可以做到藐视流量攻击的效果。所以对于DDOS流量比较大的行业,大多除了使用高防服务器外还会同时使用高防CDN,相对于普通的高防服务器,高防IP具备了快速转发数据,以及大流量云端清洗削弱的优势。市场主流的DDOS攻击,像SYN Flood、UDP Flood、ICMP Flood、IGMP Flood、ACK Flood、Ping Sweep、CC 等攻击形式,接入高防CDN都是可以有效防护。高防IP解决源IP暴露服务器被攻击。高防安全专家快快网络!智能云安全管理服务商-----------------快快i9,就是最好i9!快快i9,才是真正i9联系专属售前:快快网络朵儿,企鹅:537013900,CALL:18050128237
阅读数:5865 | 2021-08-27 14:36:37
阅读数:5120 | 2023-06-01 10:06:12
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SYN攻击属于DOS攻击的一种,它利用TCP协议缺陷,通过发送大量的半连接请求,耗费CPU和内存资源。TCP协议建立连接的时候需要双方相互确认信息,来防止连接被伪造和精确控制整个数据传输过程数据完整有效。所以TCP协议采用三次握手建立一个连接。
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在S返回一个确认的SYN-ACK包的时候有个潜在的弊端,他可能不会接到C回应的ACK包。这个也就是所谓的半开放连接,S需要耗费一定的数量的系统内存来等待这个未决的连接,虽然这个数量是受限的,但是恶意者可以通过创建很多的半开放式连接来发动SYN洪水攻击 。
通过ip欺骗可以很容易的实现半开放连接。攻击者发送SYN包给受害者系统,这个看起来是合法的,但事实上所谓的C根本不会回应这个SYN-ACK报文,这意味着受害者将永远不会接到ACK报文。而此时,半开放连接将最终耗用受害者所有的系统资源,受害者将不能再接收任何其他的请求。通常等待ACK返回包有超时限制,所以半开放连接将最终超时,而受害者系统也会自动修复。虽然这样,但是在受害者系统修复之前,攻击者可以很容易的一直发送虚假的SYN请求包来持续 攻击。 在大多数情况下,受害者几乎不能接受任何其他的请求,但是这种攻击不会影响到已经存在的进站或者是出站连接。虽然这样,受害者系统还是可能耗尽系统资源,以导致其他种种问题。
攻击系统的位置几乎是不可确认的,因为SYN包中的源地址多数都是虚假的。当SYN包到达受害者系统的时候,没有办法找到他的真实地址 ,因为在基于源地址的数据包传输中,源ip过滤是唯一可以验证数据包源的方法。
如何减轻CC攻击对网站的影响?缓解CC攻击影响的办法
当确认网站遭受 CC 攻击后,及时缓解影响、恢复正常访问是核心目标。CC 攻击通过大量请求消耗资源,缓解需从 “减少无效请求”“分担服务器压力”“提升资源承载力” 三个方向入手。本文整理了一套分步骤的应对方法,帮助快速减轻攻击影响。一、遭受 CC 攻击的紧急缓解办法1.临时限制高频 IP 请求通过服务器防火墙(如 Linux 的 iptables、Windows 的高级防火墙)设置规则,限制单个 IP 的请求频率。例如,Linux 系统可执行命令:iptables -A INPUT -p tcp --dport 80 -m limit --limit 20/min --limit-burst 10 -j ACCEPT,表示限制每个 IP 每分钟最多发起 20 个 80 端口(Web 服务)请求,超过则拦截。此操作能快速阻断单个 IP 的高频攻击请求。2.关闭非核心功能页面若攻击集中在特定页面(如登录页、搜索框),可临时关闭这些非核心功能,或用静态页面替代动态交互页面。例如,将动态登录页替换为 “系统维护中” 的静态 HTML 页面,减少服务器对攻击请求的资源消耗,优先保障首页、核心业务页的访问。3.启用服务器缓存加速临时加大静态资源(图片、CSS、JS 文件)的缓存时长,通过 Nginx、Apache 等服务器配置,让浏览器或 CDN 节点缓存这些资源,减少对源服务器的重复请求。例如,在 Nginx 配置中添加expires 1h;,设置静态文件缓存 1 小时,降低服务器处理压力。二、遭受 CC 攻击的长期防护机制1.制定请求行为规则库分析历史攻击日志,总结攻击特征(如请求频率、User - Agent 字段、访问路径),将这些特征转化为服务器或 WAF 的拦截规则。例如,若攻击请求的 User - Agent 多为 “Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)” 且无 Referer(请求来源),可设置规则:拦截 “特定 User - Agent + 无 Referer” 的请求。2.定期更新防护工具版本服务器软件(如 Nginx、Apache)、WAF、CDN 的厂商会持续更新防护规则,修复已知漏洞。定期升级这些工具的版本,确保其能识别最新的攻击手段。例如,Nginx 的新版本可能优化了请求处理效率,减少被攻击时的资源占用。3.实施流量监控与自动响应部署监控工具(如 Zabbix、Prometheus),实时监控服务器的 CPU 使用率、内存占用、请求数等指标。设置阈值告警(如 CPU 使用率超过 80% 时触发告警),并配置自动响应策略 —— 当检测到攻击特征时,自动执行预设操作(如调用防火墙规则、切换到备用服务器),缩短攻击响应时间。缓解 CC 攻击的核心逻辑是 “减少无效请求、分散攻击压力、提升处理能力”。紧急情况下可通过限制 IP、关闭非核心功能快速止损;中期借助 WAF、CDN 构建防护屏障;长期则需完善监控与规则更新,形成持续防护体系。根据攻击规模灵活调整策略,能最大限度降低攻击对网站的影响,保障正常用户的访问体验。若攻击持续升级,建议联系专业安全厂商提供定制化防护方案。
服务器核心是不是越多越好?核心数与服务器性能的辩证关系
在服务器硬件选型中,CPU核心数是衡量“多线程处理能力”的关键指标,但“核心数越多性能越强”的认知存在明显局限。服务器核心数的价值取决于业务场景——对于大数据计算、虚拟化等多线程密集型任务,更多核心能显著提升并发处理能力;但对于数据库查询、高频交易等单线程密集型任务,核心数过多反而可能造成资源浪费,甚至因主频降低影响性能。本文将从核心数与性能的辩证关系、不同场景的核心数需求、核心数过多的弊端及科学选型策略等维度,解析服务器核心数的“最优解”。一、核心数与服务器性能的辩证关系 CPU核心数代表服务器同时处理多线程任务的能力,理论上核心数越多,可并行处理的线程数越多,多线程性能越强。但实际性能受“架构、主频、缓存、内存带宽”等多重因素制约,核心数与性能并非简单的线性关系。例如,一款64核主频2.0GHz的CPU,在多线程任务(如渲染、大数据分析)中性能可能优于32核主频3.0GHz的CPU;但在单线程任务(如数据库单条查询)中,因主频更低,性能反而落后30%以上。这是因为单线程任务同一时间仅能利用一个核心,性能由该核心的主频与IPC(每时钟周期指令数)决定;多线程任务可将工作负载分配到多个核心并行处理,核心数成为性能瓶颈的关键因素。因此,判断核心数是否“越多越好”,首要前提是明确业务的线程特性。二、不同场景下的核心数需求 1.多线程密集型场景 当业务需要同时处理大量并行任务时,更多核心能显著提升效率,此时核心数“越多越好”。典型场景包括:虚拟化与云主机:一台服务器需运行数十台虚拟机,每个虚拟机对应多个线程,核心数直接决定可部署的虚拟机数量。某云服务商采用128核服务器部署云主机,单台服务器可运行60台2核4G虚拟机,比64核服务器多部署20台,机房空间利用率提升33%。大数据计算与AI训练:Hadoop、Spark等大数据框架及TensorFlow等AI框架支持任务分片,核心数越多,并行计算速度越快。某企业的大数据分析平台,使用64核服务器处理10TB数据需8小时,升级至128核服务器后仅需3.5小时,效率提升128%。视频渲染与批量处理:视频渲染、图片处理等任务可拆分到多个核心并行执行,核心数越多,渲染周期越短。某影视公司使用96核服务器渲染4K影片,单帧渲染时间从20分钟缩短至8分钟,一部影片的渲染周期从30天降至12天。2.单线程密集型场景 当业务主要依赖单线程性能,核心数超过一定阈值后,多余核心难以被利用,甚至因主频降低影响性能,此时核心数“并非越多越好”。典型场景包括:数据库查询与交易系统:传统关系型数据库(如MySQL、Oracle)的单条查询、单笔交易多为单线程执行,性能依赖核心主频。某金融机构的交易系统,使用32核主频3.5GHz的CPU比64核主频2.2GHz的CPU,单笔交易响应时间从60ms缩短至35ms,每秒交易处理量提升71%,尽管64核服务器核心数更多,但单线程性能的劣势导致整体效率更低。Web服务器(轻负载):中小型Web网站的并发请求量较低,单线程处理能力已能满足需求,核心数过多会造成资源闲置。某企业官网使用8核服务器,CPU利用率长期低于20%,升级至16核服务器后,性能无明显提升,但硬件采购成本增加50%。传统行业软件:部分老版本ERP、CAD软件因架构限制,仅支持单线程运行,核心数再多也无法提升效率。某制造企业使用老版本CAD软件,在32核服务器上的图纸渲染速度与8核服务器基本一致,多余24核完全闲置。3.混合负载场景 多数企业服务器面临混合负载(如同时运行Web服务、数据库、缓存),需在核心数与主频之间找到平衡。建议选择“中高主频+中等核心数”的CPU,兼顾单线程与多线程性能。例如,某电商平台的应用服务器采用24核主频3.0GHz的CPU,既能满足Web服务的多线程并发需求,又能保障数据库查询的单线程响应速度,CPU利用率稳定在60%-70%,资源利用最均衡。三、服务器核心数过多的弊端 1.硬件成本与能耗增加核心数越多的CPU,采购成本越高,且配套的主板、内存等硬件也需升级,整体硬件成本呈阶梯式上升。同时,多核心CPU的功耗更高(如128核CPU TDP可达350W,32核CPU TDP约150W),长期运行的电费支出显著增加。某企业盲目采购64核服务器用于单线程业务,硬件成本比32核服务器高80%,每年电费多支出2万元,却未带来任何性能提升。2.资源利用率低下若业务无法充分利用多核心,多余核心会长期处于闲置状态,CPU利用率可能低于30%,造成资源浪费。某政府部门的文件服务器采用48核服务器,日常仅用于文件存储与共享,CPU利用率不足15%,大量核心资源被浪费,相当于“花买跑车的钱开代步车”。3.软件许可成本上升部分商业软件(如数据库、中间件)的许可费用按CPU核心数收费,核心数越多,许可成本越高。某企业使用按核心数收费的数据库软件,将服务器从32核升级至64核后,数据库许可费用每年增加15万元,而业务性能无明显提升,导致总成本大幅上升。4.主频与缓存的“妥协”在CPU制程与功耗有限的情况下,核心数越多,单个核心可分配的晶体管数量越少,主频与缓存往往会降低。例如,同代CPU中,64核型号的主频可能比32核型号低20%-30%,L3缓存 per core 也更少,导致单线程性能下降,影响单线程密集型业务。随着CPU技术的发展,核心数与主频的平衡成为厂商设计的重点,如Intel的Xeon W系列、AMD的EPYC系列均在多核心基础上提升了单核心性能。实践建议:企业在选型时,需先深入分析业务需求,结合性能监控数据、软件许可成本等因素综合判断,找到核心数与其他参数的“最优平衡点”,让服务器算力真正服务于业务增长。
高防IP解决源IP暴露服务器被攻击
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