腾讯安全发布《2022年DDoS攻击威胁报告》:DDoS威胁4年持续增长

随着全球数字化蓬勃发展,互联网的应用范围不断扩大,并逐渐普及到各行各业的生产、管理、运营等方面,网络设备可用带宽伴随应用需求的增加而增加,方便了企业业务开展的同时也扩大了安全威胁面,引来黑产的觊觎。DDoS攻击作为最常见的恶意威胁之一,在2022年依旧“活跃”,攻击数量和峰值皆呈现上涨趋势,影响企业安全稳定。

近日,腾讯安全联合绿盟科技和电信安全撰写并发布《2022年DDoS攻击威胁报告》(以下简称《报告》),从攻击频率、强度、手段、区域、行业等多个维度对这一年的DDoS攻击发展态势进行分析,总结其防护思路。

一图了解DDoS威胁七大趋势?

关注腾讯安全(公众号TXAQ2019)

回复2022年DDoS攻击威胁报告获取原报告

攻击总体呈连增态势

Tb级攻击达历史之最

2021年大型扫段攻击的出现使得攻击次数处于高位,并呈现出持续增长的趋势,但2022年DDoS攻击次数同比2021年还增长了8%,成为DDoS攻击次数最多的一年,可见黑产威胁不容小觑。

《报告》显示,在过去的一年,大流量攻击态势凶猛,特别是在云计算/大数据/AI/视频直播等行业的高速发展下,网络带宽持续高速增长,攻击资源被黑产持续挖掘,为其带来了可乘之机,致百G以上大流量攻击次数大幅增长。其中,百G以上大流量攻击全年累计超过了1万次,同比增幅超过5成,平均下来大约每隔1小时就会出现1次百G以上的大流量攻击。

在攻击峰值方面,2022年的攻击峰值创下新高,达到历年之最,同比21年增长幅度达到15%。其中,有6个月的攻击峰值超过1Tb,年最大攻击峰值则达到了1.45Tbps,超过2021年的1.26Tb。同时,2022年的大流量攻击呈现出时间上的聚集性,全年的Tb级攻击集中分布在6月至7月,11月至12月,所占全年Tb攻击比例高达94%。鉴于不断增长的大流量攻击,企业防护手段需再度升级,加强高防IP的部署成为当务之急。

攻击手法趋“短平快”

UDP类仍是攻击主力

近年来,DDoS攻击黑产获得了大量的攻击资源,攻击程序也有大幅进化,这导致攻击者的攻击手法不再拘泥于之前较为典型的UDP反射和SYN大包攻击,呈现越来越明显的多样性。

但《报告》表明,在攻击手法上,UDP类攻击仍然是DDoS攻击团伙最青睐的攻击手法,合计占比达到全部攻击的6成左右。Tb级的大流量攻击也都聚集在UDP类攻击手法。具体来说,有三分之一的Tb级攻击,是基于UDP反射发起。而剩余的三分之二的Tb级攻击,则是直接基于非反射的UDP大包攻击,这说明DDoS攻击者控制的攻击资源异常充裕,已经不需要借助UDP反射放大流量,就能直接发起Tb级别的攻击。

另外,在攻击手段上,黑产仍倾向于使用高频瞬时攻击,通过发送大量的大流量攻击来对目标进行短时轰炸,利用响应时差乘间作祸,防护团队如不能在短时间内快速发现并进行防护,一旦攻击成功,将耗费较大精力去恢复服务。在此背景之下,自动化的DDoS攻击监测和防护或成易遭到高频攻击的企业的刚需。

东南亚成海外攻击新热点

游戏行业是重灾区

当数字化的脚步临近,不少地区和行业乘信息化的“东风”加速发展,在庞大的利益驱使下,黑产伺机而动。随着区域经济高速发展,东南亚地区互联网产业快速增长,海外黑产就将攻击目标转向了该地区,几乎在所有月份,东南亚区域的DDoS攻击在海外区域的占比都高居第一。

从行业来看,游戏行业作为DDoS攻击的高发地,在2022年依旧被黑产威胁所困扰,攻击占比在全行业中位居第一,相比2021年也有大幅提升。其中手机游戏的攻击最多,几乎占据了游戏行业DDoS攻击的三分之二,端游和第三方游戏服务占比则仅次于手游。

由此可见,在专注发展经济和业务的同时,各行各业还需匹配相应的网络安全防护措施,让数字化的“脚步”更快更稳。

基于当下全球DDoS攻击威胁态势,企业需主动把握最新安全攻防态势,强化安全意识,利用科技手段武装安全,并将安全防护作为一种常态化的工作落实到企业各项业务场景中,从而能更好地应对大流量、高瞬发的黑产攻击。

腾讯安全基于二十多年海量业务安全实践和黑灰产对抗经验,打造了DDoS防护解决方案,方案具备业内领先的T级超大防护带宽、支持弹性扩容,可在保证业务不受影响的情况下,将清洗准确度提高至99.995%。同时,在稳定性方面,腾讯DDoS防护服务可达到20Tbps,转化为单点高达900Gbps,其使用的30通道的BGP路由,可为业务提供最佳的访问体验。

目前,腾讯安全DDoS防护方案已经成功护航了游戏、金融、互联网、政府等多个行业,为国内外7000余个客户提供高效能安全保障。

本文转载于网络 如有侵权请联系删除

相关文章

  • 换头术

    1、我读过一本医学畅销书《最好的告别》,作者是美国医生葛文德。他的一个观点,令我印象深刻。他说,医学的进步改变了人们对于死亡的看法。人们不再把死亡当作不可避免的自然结果,而是归因于某种技术失败。某个治疗步骤出错了,或者技术还不够好,所以病人死了。越来越多的人相信,死亡的原因是技术缺陷,而不是预料之中的事。死亡证明书的诊断结论,不会写死于老年,总是写着某种最终的近似原因----例如呼吸衰竭,或者心搏停止。 既然死亡是技术失败,而技术问题总可以用更好的技术解决,所以人们逐渐形成一种观念:衰老和死亡只有在反常的情况下才会发生,正常情况下是可以治疗和延迟的。新闻媒体经常炫耀某个97岁的老人跑马拉松的故事,仿佛类似事例不是生物学奇迹,而是对所有人的合理期待。然后呢?当我们的身体不能满足这种幻觉时,我们就觉得好像需要为此感到惭愧。 2、我一直无法忘怀这个观点,技术是否可以阻止死亡?如果技术变得无比先进,人类是否真能将死亡推迟得足够久,活到200岁呢?我越来越觉得,这是很有可能的。未来人类的寿命也许非常长,远超过自然的生理极限。延长寿命的关键是什么?我认为主要就是一点:克服器官老化和衰竭,方法就是器

  • scp报错 -bash: scp: command not found

    环境:RHEL6.5使用scp命令报错:[root@oradb23media]#scp/etc/hostsoradb24:/etc/ -bash:scp:commandnotfound复制查看openssh相关包:[root@oradb23~]#rpm-qaopenssh* openssh-5.3p1-94.el6.x86_64 openssh-server-5.3p1-94.el6.x86_64复制发现服务器默认没有安装openssh的客户端。yum安装openssh客户端[root@oradb23~]#yuminstallopenssh-clients [root@oradb23~]#rpm-qaopenssh* openssh-clients-5.3p1-94.el6.x86_64 openssh-5.3p1-94.el6.x86_64 openssh-server-5.3p1-94.el6.x86_64复制yum配置本地源可参考:http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3938290.html验证scp命令可用[root@oradb23~]#scp u

  • 一篇文章,教你学会Git

    在日常工作中,经常会用到Git操作。但是对于新人来讲,刚上来对Git很陌生,操作起来也很懵逼。本篇文章主要针对刚开始接触Git的新人,理解Git的基本原理,掌握常用的一些命令。一、Git工作流程image以上包括一些简单而常用的命令,但是先不关心这些,先来了解下面这4个专有名词。Workspace:工作区Index/Stage:暂存区Repository:仓库区(或本地仓库)Remote:远程仓库工作区程序员进行开发改动的地方,是你当前看到的,也是最新的。平常我们开发就是拷贝远程仓库中的一个分支,基于该分支进行开发。在开发过程中就是对工作区的操作。暂存区如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring,MyBatis,Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流:787707172,群里有阿里大牛直播讲解技术,以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。.git目录下的index文件,暂存区会记录gitadd添加文件的相关信息(文件名、大小、timestamp...),不保存文件实体,通过id指向每个文件实体。可以使用gitstatus查看暂存区的状态

  • 一份详细的LSTM和GRU图解

    编译:yxy出品:ATYUN订阅号在这篇文章中,我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。然后我(Michael)将解释使LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络背后的机制,那么这篇文章就是为你准备的。短期记忆RNN受到短期记忆的影响。如果序列很长,他们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此,如果你尝试处理一段文本进行预测,RNN可能会遗漏开头的重要信息。在反向传播期间,RNN存在梯度消失的问题(梯度用于更新神经网络权重的值)。梯消失度问题是当梯度反向传播随着时间的推梯度逐渐收缩。如果梯度值变得非常小,则不会产生太多的学习。梯度更新规则因此,在递归神经网络中,获得小梯度更新的层会停止学习。那些通常是较早的层。因为这些层不再学习,RNN会忘记它在较长序列中看到的内容,因此只有短期记忆。LSTM和GRU解决方案LSTM和GRU是作为短期记忆的解决方案而创建的。它们具有称为门(gate)的内部机制,它可以调节信息流。这些门可以了解序列中哪些数据重要以进行保留或丢弃。这样,它可以将相关信息传递到长序列中进行预测。现有的基于RNN的几乎所有技术结果都是通过LSTM和G

  • 火爆朋友圈的超暖漫画:单身,是最好的增值期!

    不知从什么时候起周围总充斥着这样的声音“你为什么还不恋爱,还不结婚?” 不恋爱,不结婚是因为没遇到喜欢的人不恋爱,不结婚是因为不想将就着过完后半生不恋爱,不结婚,更是因为明白低质量的婚姻,不如高质量的单身与其委曲求全,放低要求去寻找另一半不如趁着单身期,好好建设自己等遇到那个心仪的对象可以坚定地说一句“你很好,但我也不差。”单身,就是最好的增值期 1/读书/列一张读书清单把想要读的书写上去董卿说过我始终相信读过的所有书都不会白读它总会在未来日子的某一个场合帮助我表现得更出色确实如此,读书或许暂时看不出什么变化但渐渐地你就会发现一个人的气质里藏着她读过的书走过的路,和爱过的人一个女人最高级的化妆品就是腹有诗书气自华2/学会愉悦自己/学会愉悦自己是人生中的一门必修课一个人的快乐其实很简单往往藏在那些容易被忽略的地方一蔬一饭一株绿植,一束鲜花中......3/充分利用周末/ 利用周末时间去学习自己感兴趣的事情拓展自己的交际圈人生的每一步路都不会白走总有一天你会发现拉开人与人之间距离的不是5年而是每一个周末《最完美的离婚》中有这样一句台词罐头是在1810年发明出来的可开罐器却是在1858年才被

  • R语言构建层次分析模型不看一下吗~

    AHP(AnalyticHierarchyProcess)层次分析法是美国运筹学家Saaty教授于二十世纪80年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。其主要特征是,它合理地将定性与定量的决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。 层次分析法的基本思路:先分解后综合首先将所要分析的问题层次化,根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解成不同的组成因素,按照因素间的相互关系及隶属关系,将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层分析结构模型,最终归结为最低层(方案、措施、指标等)相对于最高层(总目标)相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。用AHP分析问题大体要经过以下五个步骤:(1)建立层次结构模型; (2)构造判断矩阵; (3)层次单排序; (4)一致性检验; (5)层次总排序。其中后三个步骤在整个过程中需要逐层地进行。以下是一个情景案例:假期你想要出去旅游,现有三个目的地(方案):古风古韵的西安(P1); 天府之国的成都(P2); 如诗如画的杭州(P3)。假如选择的标准和依据(行动方案准则)有5个:景色,费用,饮食,居住和旅途。则常规思维的方式一般是:1、先确定这些

  • 集齐7把钥匙,掌控全球互联网DNS

    很少有人知道,庞大的互联网系统背后隐藏着一个神秘的组织,这个神秘组织的成员是来自世界各地的网络安全专家,他们手中的钥匙可以组合成控制DNS系统的主钥匙,可以影响整个互联网的运作。如今卫报记者詹姆斯·波尔(JamesBall)就有机会加入这些钥匙持有者,近距离观摩一次安保程度极高的神秘仪式。这是一处平凡无奇的工业园区,位于洛杉矶西南郊,离洛杉矶国际机场仅有一两英里的车程,而有20个人正等在一个没有窗户的餐厅里,等着一个特定仪式的召开。外面是二月鲜有的温暖阳光,而在室内,则只有卤素灯泡放射出的幽暗灯光。餐厅里的男男女女一边吃着披萨喝着苏打水,一边用各种不同的语言交流——大部分是美式英语,但还是可以听到瑞典语、俄语、西班牙语和葡萄牙语。而在角落里,一台街机响着轻轻的音乐散发出各种闪光。这种场景或许在很多办公室里也能看到,但室内的这些人必须要经历异常严苛的安检过程,这样的流程一般都用于保护核弹发射密码或者总统级别的高管访问。这听起来像是科幻小说或者是汤姆-克鲁斯主演的间谍电影,但这却发生在当下。这里的人来自世界各地,他们每个人都拥有一枚钥匙,把这些钥匙拼在一起就会组成一把主钥匙,就可以控制网络

  • react源码解析1.开篇介绍和面试题

    怎样学习react源码作为前端最常用的js库之一,熟悉react源码成了高级或资深前端工程师必备的能力,如果你不想停留在api的使用层面或者想在前端技能的深度上有所突破,那熟悉react源码将是你进步的很好的方式。react的纯粹体现在它的api上,一切都是围绕setState状态更新进行的,但是内部的逻辑却经历了很大的重构和变化,而且代码量也不小,如果只是从源码文件和函数来阅读,那会很难以理解react的渲染流程。优秀工程师几年时间打造的库,必定有借鉴之处,那么我们应该怎样学习react源码呢。react源码1.3视频讲解(高效学习):进入学习首先,我们可以从函数调用栈入手,理清react的各个模块的功能和它们调用的顺序,盖房子一样,先搭好架子,对源码有个整体的认识,然后再看每个模块的细节,第一遍的时候切忌纠结每个函数实现的细节,陷入各个函数的深度调用中。其次可以结合一些demo和自己画图理解,react源码中设计大量的链表操作,画图是一个很好的理解指针操作的方式。源码里也有一些英文注释,可以根据注释或者根据此react源码解析文章进行理解。熟悉react源码并不是一朝一夕的事,想精

  • [考试反思]0511省选模拟93:平衡

    一套差评比好评多$25$的题。。。出题人尝试通过题目名干扰心态? 然而我昨天一学文化课今天人都傻了。。。打暴力就没什么好说的 $T1$意外的高,$T2,3$都稍微挂了一点。 $T1$打的是一个暴力。虽说是暴力但是貌似的确卡不掉。也有点莫名其妙的成分。。。 $T2$其实已经想到正解,但是少发现了一条性质导致优化空间没了。 像个傻子一样写了个特判把本来没$T$的点给卡$WA$了。$80\rightarrow60$ $T3$纯粹是最后几分钟没事干想乱输出点东西,理论能得$15$分然而还写挂了,丢了。 好像状态不是很好。但是歪打正着$A$了一个。混名次跑路吧。。。   T1:A(超简单题) 大意:给定小写字母串。$Q$次询问求排名为$k$的子序列的最后$q$个字符。(出现多次算一次)$|S|\le3\times10^5,Q\le10^5,\sump\le10^6,k\le10^{18}$ 首先要搞出所有子序列,弄个自动机。子序列自动机就是倒着扫一遍维护每种字符上一次出现位置。 每个字符向$26$种字符的上一次出现位置连边。可以不重不漏构成所有子序列。 然后我的暴力做法是,离线所有

  • 『笔记』模拟退火

    部分图片转自:RPChe_ 引言 日常生活中,我们经常会遇到一些函数求最值的问题,例如单峰函数求最值问题 就例如上面的图片,那么现在就可以引入一个新算法:爬山算法 顾名思义,爬山算法可以形象的理解为人在山坡上上向着坡顶爬去的一个场景,可以通过左右比较范围内的值,通过找到更优解,进而缩小范围,直到找到单峰函数的最大值。(显然可以用三分) 然而这个算法还是存在缺陷的,很可能会让我们陷入局部最优解导致无法找到最终的全局最优解,就例如下面的图片 特别明显的能看出很容易就会陷入局部最优解中 那么此时,就引入了一个玄学算法--模拟退火! 简介 模拟退火算法(SimulateAnneal,SA)是一种通用概率演算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由S.Kirkpatrick,C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。 模拟退火的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由加温过程、等温过程

  • ArrayList 扩容

       处理容量是0,第一次add的时候扩充到10 intnewCapacity=oldCapacity+(oldCapacity>>1);//扩容50%变成1.5倍复制  第二次扩充到10+10>>1=15. 

  • 走进JavaScript——重拾函数

    创建函数 通过构造器的方式来创建函数,最后一个参数为函数体其他为形参 newFunction('a','b','alert(a)') /*functionanonymous(a,b){ alert(a) } */ 复制 由于函数体是通过字符串拼接的,因此我们可以用这个特性来实现代码的组合 functionfoo(){ vara=10; console.log(a); } newFunction('say',foo+'foo();console.log(say)')('Hellofoo'); //10 //Hellofoo //实际上以上代码是这样的 functionanonymous(say){ functionfoo(){ vara=10; console.log(a); }foo();console.log(say) } 复制 还可以用这个特性来实现json字符串转对象 varjson='{a:123,b:456}'; newFunction('return'+json)(); //Object{a:123,b:456} 复制 甚至我们可以利用它来实现重载运算符 funct

  • 设计模式08——装饰模式

      用例: //decorator.cpp //装饰模式:动态地给一个对象添加一些额外的职责 #include"gtest/gtest.h" classComponent { public: Component(){} virtual~Component(){} virtualintOperation()=0; }; classConcreteComponent:publicComponent { public: ConcreteComponent(){} ~ConcreteComponent(){} intOperation() { return1; } }; classDecorator:publicComponent { public: Decorator(){} virtual~Decorator(){} intOperation() { if(component) { returncomponent->Operation(); } return-1; } voidSetComponent(Component*comp) { compon

  • 数学基础笔记

    离散型变量和概率质量函数(probabilitymassfunction,PMF)将随机变量能够取得的每个状态映射到随机变量取得该状态的概率 多个变量的概率分布被称为联合概率分布(jointprobabilitydistribution) 连续型变量和概率密度函数(probabilitydensityfunction,PDF) 边缘概率边缘概率分布(marginalprobabilitydistribution) 条件概率条件概率的链式法则任何多维随机变量的联合概率分布,都可以分解成只有一个变量的条件概率相乘的形式 独立性和条件独立性 期望、方差和协方差协方差在某种意义上给出了两个变量线性相关性的强度以及这些变量的尺度协方差的绝对值如果很大则意味着变量值变化很大并且它们同时距离各自的均值很远。独立性又是和协方差完全不同的性质

  • Python错误处理

    中文注释出错,把UTF-8标明放在文件头就行了 #coding:utf-8复制   感悟代码魅力,享受美好人生!

  • 转载 编译原理 --文法的理解

    大部分人的首要反应就是苦恼。确实,编译原理这一部分的内容在计算机学习中是比较难以理解的一部分。首次接触编译原理,我也感觉很复杂,难以理解。但是当看过几次之后,对于一些简单知识点的理解就有点眉目了。在这里就将有点眉目的知识写一下。   0型文法 型文法上下文有关文法 型文法上下文无关文法 型文法正规文法   学习编译原理接触的第一个重要的概念就是——文法。那么什么是文法呢? 文法,语言中的每个句子可以用严格定义的规则来构造。通俗的讲就是:根据一些指定的规则,来确定编程语言的语法,从而实现编译器的功能。 文法的表示 文法是由非终结符(大写字母)和终结符(小写字母)以及“—>”组成的。给出几个例子就容易理解了。 A—>a、B—>dba、S—>Ab、adB—>d复制 1 通过上面的几个例子可以看出:非终结符A、B、S,一般是写在左边,而终结符a、dba、b,一般是写在右边的。当然习惯的写法是非终结符用S(Start)表示,写在左边,自然而然的小写的就在右边了,这样也便于我们记忆文法的表示方

  • 适配器模式

    适配器模式的定义如下: 将一个类的接口变成客户端所期待的另一种接口,从而使原本因接口不匹配而无法在一起工作的两个类能够在一起工作。 举个栗子:设计一个用户信息管理模块。 代码清单-1 客户端访问的用户信息接口  publicinterfaceIUserInfo{ longgetUserId(); StringgetNickName(); StringgetMobile(); StringgetUserImgUrl(); }复制 代码清单-2 客户端访问的用户信息实现类 publicclassUserInfoImplimplementsIUserInfo{ publiclonggetUserId(){ System.out.println("这里是用户的id..."); return0; } publicStringgetNickName(){ System.out.println("这里是用户的昵称..."); returnnull; } publicStringgetMobile(){ System.out.println("这里是用户的手机号

  • HDU 2509 基础Anti-SG NIM

    如果我们规定当局面中所有的单一游戏的SG值为0时,游戏结束,则先手必胜当且仅当:(1)游戏的SG!=0&&存在单一游戏的SG>1;(2)游戏的SG==0 &&任意单一游戏的SG==0。 /**@Date:2017-10-1501:49:12 *@FileName:HDU2509基础anti-sg.cpp *@Platform:Windows *@Author:Lweleth(SoungEarlf@gmail.com) *@Link:https://github.com/ *@Version:$Id$ */ #include<bits/stdc++.h> #defineLLlonglong #definePIIpair<int,int> #defineMP(x,y)make_pair((x),(y)) #definefifirst #definesesecond #definePB(x)push_back((x)) #defineMMG(x)memset((x),-1,sizeof(x)) #defineMMF(

  • 12Gerapy

    13.Gerapy 学习目标 了解什么是Gerapy 掌握Gerapy的安装 掌握Gerapy配置启动 掌握通过Gerapy配置管理scrapy项目 1.Gerapy介绍: ​ Gerapy是一款分布式爬虫管理框架,支持Python3,基于Scrapy、Scrapyd、Scrapyd-Client、Scrapy-Redis、Scrapyd-API、Scrapy-Splash、Jinjia2、Django、Vue.js开发,Gerapy可以帮助我们: ​ 更方便地控制爬虫运行 更直观地查看爬虫状态 更实时地查看爬取结果 更简单地实现项目部署 更统一地实现主机管理 2.Gerapy的安装 ​ 1.执行如下命令,等待安装完毕 ​ pip3installgerapy ​ 2.验证gerapy是否安装成功 ​ 在终端中执行gerapy会出现如下信息 ​ """ ​ Usage: ​ gerapyinit[--folder=] ​ gerapymigrate ​ gerapycreatesuperuser ​ gerapyrunserver[host:port]

  • 开学啦~

    开学啦~ 博客也开通了~ 很多东西学了,但是平时太忙,也缺少一个平台和工具,来把自己的学习内容做一个记录。 记录只是一方面,另一方面,希望通过写Blog,能够从一个系统的角度来进行一个总结,而不要总是零零散散的东一块西一块。 这其实是参加工作之后的一个通病,缺少系统性的回顾和总结。 希望借助这个平台,坚持下去,让自己能有满满的收获!  

  • Redis性能指标监控

    监控指标 •性能指标:Performance•内存指标:Memory•基本活动指标:Basicactivity•持久性指标:Persistence•错误指标:Error性能指标:Performance Name Descriptionlatency Redis响应一个请求的时间instantaneous_ops_per_sec 平均每秒处理请求总数hirate(calculated) 缓存命中率(计算出来的内存指标:Memory Name Descriptionused_memory 已使用内存mem_fragmentation_ratio 内存碎片率evicted_keys 由于最大内存限制被移除的key的数量blocked_clients 由于BLPOP,BRPOP,orBRPOPLPUSH而备阻塞的客户端基本活动指标:Basicactivity Name Descriptionconnected_clients 客户端连接数conected_laves slave数量master_last_io_seconds_ago 最近一次主从交互之后的秒数keyspace 数据库中的key

相关推荐

推荐阅读