zdking08135

这是你这辈子最后一段有时间，有精力，有钱（能从父母那里接受资助）的时光了。去开开心心的玩吧，否则会后悔的。

分两种情况，一种是对着 IP 瞎鸡儿发包，一种是尝试构造异常请求。

如果是瞎鸡儿发包这种，设计的比较完善的交互协议，本身就有做强校验的。一般是在分两种情况。

如果是自有的二进制协议，适用于 app 请求场景，这种本身伪造的难度就很高。
一般是发到网络的请求包就带加密了，伪造协议无法正常交换密钥，在接入层解密的时候就会失败。

如果是公开协议，比如 http ，这一类很容易通过脚本构造请求包，
这类解决方式一般是在前端代码中混淆嵌入密钥和算法，然后给请求生成签名。
计算签名时，携带时间戳和随机数，然后接入层校验的时候就能拦截掉。
这类校验逻辑无上下文状态，节点很容易 scaling 。

实际业务中，除非是对内部实现有了解的人，否则很难通过非端环境构造合法报文。
大的系统都有专门的接入层，只负责协议加解密转发之类的，节点数远多于业务节点数，请求进接入层之前还要走 LB 。真正打垮接入层很难，成本极高。

如果是异常请求，但是通过了校验，比如别人拿了客户端代码改了直接发包。
这种就只能上验证码之类的了。

@yjhatfdu2

NB 了，感谢，看来要多研究一下这个软件。
话说，可以顺便尝试复杂查询？

比如(city = 100 or city = 101) and date < '2024-04-02' and date > '2024-03-31'

@yjhatfdu2
@thedinosaurmail

用 clickhouse 的话，具体一点呢？表怎么设计？有哪些字段？
查询要怎么写？效率如何，可以实时吗？

@llsquaer 系统设计题啦，不是实际业务，实际肯定会取舍。

@lsk569937453
感谢老哥，这里不是每秒 10 亿次，保证一天能抗住 10 亿 * 50 次上报就行了，大约是 60w 的 qps ，这个不是重点。
重点是怎么支持查询。

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"根据查询条件查询出来，将所有的数据写入到 kafka ，然后由 storm/spark/flink 做实时的统计，然后将结果写入到数据库中。"

这里，如果想查比如上海+苏州范围，两地一共 2kw 用户，10 亿条记录
需要把上海和苏州的用户记录数据全部读出来，再写 Kakfa 做统计？

没什么好后悔的，计算机目前是能让没有背景，家里支持也不多的普通人，
在年轻时就可以生活的好一点的唯一职业了。

世界上的事情是很复杂的，并不是说看起来放弃了某条“错误”的路，后面的事就一定是正确的。

@zhuzhibin 对 shein 感兴趣 +v 聊一下？ MTMzNTY0OTk0MDQ=