构建高性能ASP.NET站点之减少不必要的请求

本文探讨了ASP.NET站点性能优化的多个方面,包括减少不必要的请求、处理搜索引擎爬虫、热链接问题、验证码使用及防御网络刮刀等内容。
摘要:今天我们要讨论的是ASP.NET站点构建系列中的减少不必要的请求,非常实用,希望对大家有所帮助。

  前言:本篇的一些内容比较的有意思,总结了可能平时大家可以注意到的一些优化点,而且非常的实用。

  本篇的议题如下:

  识别和分析服务端的性能瓶颈(上)

  内存(前篇)

  缓存(前篇)

  CPU(后篇)

  处理请求线程(后篇)

  提高性能的一些简单改进措施(下)

  部署优化(前篇)

  减少不必要回传(前篇)

  减少不必要的请求(后篇)

  搜索引擎问题

  热链接问题

  验证码(CAPTCHA)

  网络刮刀

  服务端的要处理的请求越多,无疑服务端的压力也就越大,尤其是有些请求需要访问一些比较昂贵的资源,例如数据库,服务端的文件等。但是我们必须知道,在到达服务端的请求中,有些请求时我们希望的,例如网站的用户的请求,有些请求其实是不必要,甚至是我们不想要的,为此,我们要避免这样的请求,节省服务端的资源,从而提高性能。

  搜索引擎

  首先来看看有关搜索引擎的问题。

  然后搜索引擎爬到我们的站点是一件好的事情,很多的SEO可以进行,推广站点。同时,在站点中,有些文件或者资源比较的私密,或者我们不希望被搜索引擎请求和收录的,因为每次搜索引擎在请求这些资源的时候,就是发送请求到我们的站点服务器,势必会加重服务器的负载。

  不需要被搜索引擎请求的文件一般如下:

  1. 图片资源

  2. Js脚本,css等

  3. 一些需要身份验证或者授权才能看的页面(如果页面需要验证之后才能看,搜索引擎收录了也作用不大)

  我们可以设置一下,告诉搜索引擎的蜘蛛程序如何爬我们的站点。

  步骤如下:

  1. 在站点的根目录下面,创建一个robots.txt的文件。

  2. 写入文件。如果我们希望阻止所有的搜索引擎来爬我们的站点的页面,那么就可以在文件中写入下面的配置:

  User-agent: *

  Disallow: /

  如果希望阻止搜索引擎爬某个文件夹,可以配置如下:

  User-agent: *

  Disallow: /images/

  Disallow: /js/

  Disallow: /css/

  Disallow: /private/

  更有趣的是:对于某些搜索引擎,我们还可以改变他们的蜘蛛程序爬我们站点的频率,设置如下:

  User-agent: *

  Crawl-delay: 10

  大家可以去上网找下一些如何影响Google,百度等蜘蛛程序的设置。

  热链接问题

  就是在A网站上面显示一个来自B网站的图片链接。例如我们在自己的站点上面有一个链接如下:img src=http://www.xxx.com/yyy.gif/,那么在别人在浏览我们的站点的时候,就回去别人的那个站点(http://www.xxx.com/yyy.gif)去请求这个图片,那么势必会消耗他们的服务器的资源。发过来,如果别人在他们的站点上采用了我们的图片或者其他的链接资料,那么用户在浏览别人的站点的时候就会消耗我们站点的服务端资源和带宽。

  为一个组件就可以阻止这种情况的发生:http://www.iis.net/community/default.

aspx?tabid=34i=1288g=6.大家去看看。

  验证码(CAPTCHA)

  我们常常在站点中加入一些验证码的功能来防止网络注册机。一般是生成一张有文字的图片,然后根据验证用户输入的文字和图片中的文字是否一样来判断此时的用户是人还是注册机。

  通过验证码阻止了注册机随意的消耗站点资源(如果没有验证码,注册机可以不断的注册信息,大小服务器和数据库资源,而且产生很多的垃圾数据)。

  我们自己写生成验证码的程序,一般通过GDI+来做,同时也可以采用一些第三方的库实现,例如:reCAPTCHA: http://recaptcha.net/,大家上网找下,很多的。

  网络刮刀(Scrapers)与Dos

  这个问题必须引起重视。如果我们的站点上面有很多的有用的信息,那么别人可能就可能开发一个程序来到我们的站点抓取信息,然后把这些内容放到自己的站点上面。例如,很多的内容型的站点每天都从博客园的首页上面来抓取信息,然后放到他们的站点上,增加他们的访问量。

  本来站点被搜索引擎抓就有点消耗性能了,如果还被很多的这样的网络刮刀来抓内容,对站点的性能影响可想而知。

  如果那些网络刮刀程序的的IP地址变化不频繁,而且请求我们站点的频率比较的由规律,那么我们就可以采用一些代码的方式来防止这样的请求。例如,我们可以监测:同一个IP是否在20min之内发送了100个请求,如果是,我们就推测:可能是别人在抓我们的站点内容,我们就拒绝这个IP的请求。

  当然了,上面只是一些简单的方法,对于一些复杂的Dos攻击,上面的监测代码基本没有作用。因为Dos攻击中,攻击的IP地址是变化的。

  下面我们就写一些代码来防止简单的网络刮刀程序和简单的Dos攻击。基本的思想就是:如果在给定的时间段内,如果某个用户的请求很多,超过了一定的数量,那么我们就认为这个用户可能是网络刮刀程序,然后就拒绝下面的请求,一段时间之后,再次允许这个从这个IP发出的请求。

  下面的代码中:假设如果一个用户在5秒之内发出了100个请求,那么我们就认为这是网络刮刀程序或者是网站的攻击者。当然,我们还考虑这个发送请求的用户是否是搜索引擎的蜘蛛程序。(下面的代码只是简单作为演示,不是实际生产的代码,抛砖引玉)

    
1 . private const int intervalSeconds = 30 ;
2 . private const int maxRequestsInInterval = 5 ;

  如果认为这个用户是攻击者,那么我们就阻止用户的请求,阻止时间是20秒

    
1 . private const int blockedPeriodSeconds = 20 ;

  下面,我们创建一个类来描述一个访问者的信息。如下:

    
1 . private class VisitorInfo
2 . {
3 . public int nbrHits;
4 . public bool blocked;
5 .
6 . public VisitorInfo()
7 . {
8 . nbrHits = 1 ;
9 . blocked = false ;
10 . }
11 . }

  在BotDefence类中加入一个方法IsBotAttach来判断一个请求是否是攻击性的请求。如下:

    
1 . public static bool IsDosAttack()
2 . {
3 . string visitorIP = HttpContext.Current.Request.UserHostAddress;
4 .
5 . VisitorInfo visitorInfo = (VisitorInfo)HttpContext.Current.Cache[visitorIP];
6 . if (visitorInfo == null )
7 . {
8 . HttpContext.Current.Cache.Insert(
9 . visitorIP, new VisitorInfo(), null ,
10 . DateTime.Now.AddSeconds(intervalSeconds),
11 . System.Web.Caching.Cache.NoSlidingExpiration);
12 . }
13 . else
14 . {
15 . if (visitorInfo.blocked)
16 . {
17 . return true ;
18 . }
19 .
20 . visitorInfo.nbrHits ++ ;
21 . if (visitorInfo.nbrHits   maxRequestsInInterval)
22 . {
23 . visitorInfo.blocked = true ;
24 . HttpContext.Current.Cache.Insert(
25 . visitorIP, visitorInfo, null ,
26 . DateTime.Now.AddSeconds(blockedPeriodSeconds),
27 . System.Web.Caching.Cache.NoSlidingExpiration);
28 . return true ;
29 . }
30 . }
31 . return false ;
32 . }

  上面的代码都是自解释的,很容易看懂,就不赘述了。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值