美团RASP大规模研发部署实践总结

背景

RASP是Runtime Application Self-Protection（运行时应用自我保护）的缩写，是一种应用程序安全技术。RASP 技术能够在应用程序运行时检测并阻止应用级别的攻击。随着云计算和大数据的发展，应用程序安全越来越受到重视。RASP 技术作为一种新型的安全防护手段，正在逐渐被业界接受并广泛应用。其中Java RASP 是一种针对 Java 应用程序的 RASP 技术。通过在 Java 虚拟机（JVM）级别进行监控和防护，能够有效防止对 Java 应用程序的攻击。

RASP建设挑战

在业界，RASP的部署形式一般有agentmain、premain两种方式，二者各有优劣。适合不同的业务场景，以及安全需求。

1. agentmain：业务无需改动，无需重启，热插拔，动态升级。有性能抖动，业务有感知。
2. premain：需要改动，需要重启，前置注入，升级需要重启。无性能抖动，业务无感知。

美团的RASP建设时，大部分业务都已经在线上运营，而且有多个发布平台，没有提供一个统一的方式来更改启动参数，也就是说无法通过premain方式是实现快速部署。为了抓住主要矛盾，快速解决大部分风险问题，我们选择了agentmain方式。

业务场景复杂

技术方案的设计，依赖于业务形态。美团内部的业务服务中，Java语言占比80%以上，是主要的风险所在。2010年至今，有特别复杂的业务部署形态、业务依赖环境、繁多的JDK等等，这些都是RASP技术方案的挑战。

1. 业务部署方式：物理机、宿主机、富容器、轻容器等；
2. 发布环境：由于历史原因公司已知的发布系统至少有3个；
3. Web中间件：Spring Boot、Jetty、Tomcat、WebLogic、自研框架等；
4. JDK版本：Oracle、OpenJDK、 MJDK、Kona、Dragonwell、毕昇等；
5. 进程数量：单个主机上进程数量和生命周期差异大，有的几千个进程，生命周期有分钟级、年级等；

问题的拆解思路依旧是抓住主要矛盾，以JDK版本为例，各个版本JDK的主机占比如下图1所示：

业务目标确定后，解决方案同样具体到某一类的JDK上。同样，在发布环境、Web中间件的差异上，对RASP也有了更多的兼容要求。

对业务性能影响大

agentmain的动态注入机制，对JVM的影响是不可规避的。影响大小可以从与其他安全防护产品的部署位置看出，下图2是常见的基础安全防护产品：WAF、HIDS和RASP，他们与业务的隔离方式有以下几类：

1. 主机隔离
2. 进程（容器）隔离
3. 无隔离（或者类加载器隔离）

与其他的安全产品相比，如网络应用防火墙（WAF）和主机入侵检测系统（HIDS），RASP与业务部署在同一Java虚拟机（JVM），其隔离级别是最低的。这就意味着，当RASP自身出现BUG或者与业务不兼容时，对业务造成直接影响。RASP 一旦出现故障那至少是S4级别（核心功能受影如资损、客诉，且预判5分钟无法恢复）。从业务指标上分为cpu和执行耗时，执行耗时方面主要是对服务的TP9999影响较大，而CPU方面出现cpu.busy指标抖动情况。对于业务的指标影响，有以下几种。

运行时注入cpu.busy指标突增

下图3为特殊情况下运行时注入cpu.busy指标抖动情况，在RASP注入时间内（CPU分钟级别采样），Java 进程的CPU从0%飙升到50%，然后又恢复。如果RASP注入之前Java进程的CPU已经很高了，注入时CPU会直接打满（注入前后10分钟）。

运行时注入TP9999指标

下图4为运行时注入TP9999指标抖动情况。单机维度，注入时TP9999从5ms飙升到1000ms，大幅度增加，TP9999出现明显的尖刺，对响应时间敏感的服务影响特别大。

启动时性能差与检测逻辑执行耗时长

在RASP启动时，大量请求进入到检测流程中，此时RASP检测代码没有完成预热，检测方法处于字节码解释运行模式，执行效率低，从而导致启动时TP线高。如果正常的请求检测耗时过长，将严重影响业务的TP线，甚至导致请求超时。 在RASP运行过程中，因为检测引擎执行耗时长也会导致业务超时。

升级变更难

由于原生Java Agent的限制问题，JVM一旦加载了Agent，就无法进行更新，只能等待JVM重启。

图5左边的图展示了一个典型的运行时Java Agent的实现原理。在这个过程中，守护进程（这里指主动发起Attach的进程RASP Daemon）会attach到目标JVM上，然后RASP Agent的jar包会被JVM的AppClassLoader加载，接着Agent就会初始化并开始运行。然而，由于JVM类加载机制的限制，同一个类（Agent入口类）无法被AppClassLoader加载器加载两次。使用新的Agent jar包重新attach，即使attach成功，也不会加载新的类。因此想要增加新的功能或者进行bug修复，就必须等待业务进程重启后才能实现。

这也就是说，RASP功能的升级完全依赖于业务进程的重启时机。然而，我们发现线上有些业务，如大数据服务的核心节点，其重启时间可能长达半年甚至更长时间，这就使得RASP的功能升级过程变得异常漫长。由于服务长期未重启，RASP版本无法进行更新。影响主要有2个方面，一方面长期未重启服务的RASP版本低于最新版本，RASP Daemon需要兼容多种RASP Agent版本，这无疑提升了代码工程向下兼容的工作量和稳定性；另一方面，未重启的服务最新的hook点无法生效，也带来一定的安全风险。

热更新是强诉求

在美团内部，安全部门需要不对业务有过多打扰的前提下保障业务安全运行。大规模重启服务风险高，不具备可实施性。如果遇到紧急漏洞或者重大bug时，这种升级难的问题尤为突出。升级难的问题是RASP在部署中遇到的第一个重大问题。

监控难

当JVM加载Java Agent后，由于其运行在业务的同一层面，必然会对业务产生一定的影响。这些影响可能包括CPU使用率飙高、TP9999线的波动，甚至可能出现故障如内存泄漏、磁盘打满、核心转储（Core Dump）、触发JDK Bug、线程死锁、GC时间变长等等各种问题。业务反馈的线上各类问题的占比如下图6所示：

由于RASP接入对用户无感知，一旦出现这些问题，业务方定位问题的源头往往耗费大量时间。业务需要对业务状态日志、GC日志、系统变更日志等进行详细的排查，以确定问题的根因。在实际的运行过程中，往往是业务最先反馈RASP影响，而RASP不能做到对故障及时感知与处理。

RASP架构介绍

美团 RASP 利用 Java agent 和instrumentation技术，通过 ASM 修改类字节码，实时分析检测命令执行、文件访问、反序列化、JNDI、SQL注入等入侵行为。它最初是从开源项目btrace 演化而来，后使用Golang重写了btrace的进程注入的功能，即架构中的 RASP Daemon 部分，在 Java Agent 端也参考了一些开源项目和公司内部的性能诊断工具。经过多年的迭代，RASP 逐渐形成目前的架构。

通过RASP管理端进行主机维度的配置下发，将最新配置更新应用到 RASP Daemon。日志收集和jar包下载使用公司基础组件，通过这些组件的协同工作，实现对 RASP 部署过程的管理，包括支持灰度发布、配置回滚、降级和一键关闭操作。下图7为 RASP 的配置分发流程。

解决方案

灰度部署方式和复杂场景的兼容

RASP 启动方式

传统的RASP直接修改JVM启动参数增加RASP的Java Agent参数，即premain方式。而美团的RASP在最初只支持运行注入agentmain方式，不支持premain。原因主要是下面的2个方面：

1. 在RASP项目建立时，公司的机器节点数量已经有几十万规模了，业务先行，安全补位。已经面临风险，需要尽快实现安全能力覆盖。
2. 早期公司内部服务发布平台不完善，有多个发布系统，并且每个业务线的发布脚本不统一，统一控制的力度弱。

综合业务现状与安全诉求，比较符合技术选型的是agentmain机制。无需业务改动，也不依赖统一的代码发布平台，做到安全部门可控的能力覆盖。

经过多年部署，RASP已经覆盖大部分业务，具备相应安全能力。但也逐步遇到业务抱怨RASP注入带来的性能抖动问题。随着公司基础组件建设，也逐步统一了代码发布系统，在JAVA类服务的管控上有了统一的控制入口。同时，IDC内服务形态逐渐从VM虚拟机演化到容器，RASP的服务环境也与以往不一样。

当下主要矛盾发生变化，业务形态发生变化，支持premain的技术方案迫在眉睫。RASP联合服务发布与镜像团队在拉起服务之前将RASP的Java Agent以环境变量的方式设置到服务启动脚本的上下文中。下面为部署脚本中关于RASP环境变量的设置片段。

// 前置检查...

// 增加环境变量
if [[ $RASP_SWITCH=="ON" ]];then 
    JAVA_TOOL_OPTIONS="$JAVA_TOOL_OPTIONS -javaagent:rasp-premain.jar" && export JAVA_TOOL_OPTIONS
fi

// 启动Java进程...

配置分发方案

在 RASP 升级新版本时，为尽可能地提高稳定性，需要按照一定策略进行灰度升级。

1. 公司内部分为测试和生产等多种环境，并且测试环境服务器数量为万级别，RASP 需先在线下环境稳定运行足够时候后再开始线上环境灰度；
2. 服务按照重要性（或者环境复杂性）从低到高划分为普通服务、重要服务、高优服务3个类别，依次进行。
3. 每一个服务需要再按照主机数量的百分比进行灰度，一个服务下的主机不能同时进行 RASP 的升级，需按照 10%、30%、50%、100% 的比例灰度。

Web/JDK版本识别与准入

RASP Daemon（golang语言）通过内核进程事件，感知新进程。再识别进程的cmdLine、JDK、Tomcat、Jetty、Spring Boot等的关键jar包，解析出JDK版本、Web类型和版本。对于已经兼容的服务可以开启注入，对于无法识别或者与RASP不兼容的服务关闭注入（ES、Jetty等个别版本），最大程度的减少对业务的影响。

组件的兼容性

JDK兼容性：美团RASP除了使用ASM包之外基本上不使用第三方组件，降低供应链攻击，同时减少对不同版本JDK的专有特性依赖，对于JDK的代码也尽可能的本地化到RASP工程中，屏蔽JDK的版本差异性。

Java Agent兼容性：公司有多种Java Agent 包括性能诊断，安全扫描、动态调试、流量录制、热部署、链路追踪等约十多种，这些工具实现原理都是基于Instrument。 冲突主要在还是在字节码修改上，例如RASP与jdwp的兼容上，最初版本的RASP在业务类中增加方法数量，当用户开启远程debug时，本地代码的方法数量与远程不一样，导致JVM崩溃。Java Agent应该遵循的规范：

字节码的修改应该遵循下面的基本原则：不允许新增、修改和删除成员变量 ；不允许新增和删除方法 ；不允许修改方法签名（来源于：Java 字节码规范）；

Java Agent的jar包应该采用自定义类加载加载，依赖包名称前缀替换等方式，避免与其他Java Agent和业务依赖的冲突；

与其他Java Agent约定，在类查找遍历修改时排除其他的Java Agent的包名称，避免相互引用；

对于热部署等Java Agent，由于它不遵循字节码修改的基本规范，很遗憾，目前无法兼容，只能排除关闭注入；

2.2 RASP的运行时注入与更新

运行时注入方式解决了RASP的首次注入不依赖业务重启服务的问题，但是随着部署场景的增加，不可避免的要对RASP进行更新迭代，如何升级成为一个让人头疼的问题。于是更新也不依赖业务重启，成为一个需要解决的最大问题。

插件热更新是一项具有挑战性的技术，也是RASP建设初期要求具备的核心特征之一。由于美团拥有上百万个Java服务节点，一般的Java Agent安装和升级都需要重启Java进程，对于如此庞大规模的服务来说，这并非易事。在超大规模下，如果依赖业务重新发布的方式来使RASP生效，需要等待所有的服务重启一遍。RASP项目没有权限重启业务。因此，对于RASP来说，插件热更新是至关重要的。

在最初的版本中，当RASP注入到业务中后，如果需要更新功能（如修改策略或hook点），仍然需要重新启动Java进程。如果业务不重启，之前版本的RASP会残留在进程中无法卸载，而新版本需要兼容这些无法卸载的部分。这导致线上存在多个不同版本的RASP，不同版本之间的兼容性几乎无法实现，这种方式是行不通的。

因此，RASP借鉴了Tomcat的类加载器架构，将功能分为两类：第一类是需要频繁迭代的功能，如hook点、资源监控、检测引擎、通信等；第二类是几乎不需要改动的部分，如插件加载和初始化部分。将第一类功能抽取出来，形成一个单独的插件包（RASP Plugin），插件包由自定义类加载器加载，使得这部分具备运行时更新的能力。而RASP Agent引导包仅保留几个类，负责初始化插件jar包。下图8展示了拆分前后的对比：

对于拆分后的架构，首次注入 RASP Agent 加载V1.0的插件，在需要对插件进行更新时，清除RASP PluginV1.0对象的引用和PluginClassLoader对象，然后创建新的PluginClassLoader实例重新加载并初始化V1.1版本插件，从而实现插件的卸载与热更新。上面拆分方案实现依靠自定义RASP类加载器，RASP的类加载器层次结构（agentmain）如下图9所示：

从顶层类加载器开始依次说明RASP包的功能和所属的类加载器。

• rasp-boot.jar：定义全局变量，能够被所有类访问到，使用BootstrapClasLoader加载；
• rasp-agent.jar ：标准的Java Agent 入口类，定义了agentmain/premain 等Agent初始方法、加载plugin并初始化，使用AppClassLoader加载；
• rasp-plugin.jar ：RASP核心实现，包括hook点、检测逻辑、资源监控等功能，使用自定义类加载器RaspClassLoader加载；
• Script.class ：定义检测逻辑，父加载器为RaspClassLoader，使得脚本类能够访问rasp-plugin.jar中的类，使用自定义类加载器ScriptClassLoader加载，并且脚本在磁盘加密在运行时解密。

premain & agentmain 两种方式兼顾

agentmain和premain方是Java Agent的两种启动方式，agentmain在Java进程启动后加载，而premain在Java进程启动前加载。由于启动时机不一样，带来的差异主要有agentmain 更新加载更加灵活，但是字节码修改时存在性能问题，特别是对性能比较敏感的服务；而premain需要将javaagent参数加入到JVM启动命令行中，完全依赖业务启动，不太灵活，但是性能上比较稳定。美团RASP采用agentmain与premain结合方式，平衡灵活性与性能。原则上premain逻辑尽可能的简单，避免频繁的迭代与升级。

premain 一期方案

RASP在加载时，Java进程的CPU会短暂的升高甚至打满，并且CPU核数越少，升高越明显持续时间越长。根因是Java Agent首次加载时会触发JVM中的code cache区域清零机制（可以认为是JDK的bug），大量热点代码的编译导致JIT编译线程将CPU打满，并且这种现象在CPU核数低于4核时表现尤为明显。

Manifest-Version: 1.0
Premain-Class: com.meituan.rasp.agent.RaspAgent
Agent-Class: com.meituan.rasp.agent.RaspAgent
Can-Redefine-Classes: true
Can-Retransform-Classes: true
Can-Set-Native-Method-Prefix: true

为了解决运行时CPU飙高问题，我们引入空的premain包（premain v1.0）（仅开启上面的字节码转换的开关Can-Redefine-Classes，无任何逻辑，也不修改字节码），在应用启动前加载，该方案取得较大优化效果。因为无任何代码，代码兼容性风险极小（并不是没有），因此能快速上线解决CPU飙高问题。以某个业务的主机为例子，在优化前后的cpu.busy指标如下图10所示（注入前后10分钟）。

图10中红色为优化前的cpu.busy指标，优化前即使注入前系统负载很低（4核8G，cpu.busy <2%），注入瞬间CPU依然飙升很高（50%）；蓝色为优化后的cpu.busy指标，优化后cpu.busy曲线较平滑，无明显尖刺。

premain 二期方案

采用premain一期方案的原因是代码足够简单，几乎没有兼容性问题，因此能够快速大规模部署解决棘手的cpu抖动问题，上线效果较好。但是大部分服务虽然CPU不飙高了，但是还有少部分的服务TP9999指标依然影响较大。

修改字节码TP9999线升高分析

premain一期方案主要用来快速解决cpu.busy抖动问题，但是对于性能比较敏感（如tp9999 < 50ms）的业务，运行时字节码修改不可避免的造成STW，从而导致TP9999 线升高。因为字节码修改时需要进入JVM的safepoint，执行字节码转换的方法VM_RedefineClasses::doit 会导致应用短暂地暂停响应，这部分代码执行慢就会影响应用TP9999 。大批量修改字节码测得火焰图如下图11所示：

从火焰图11看出，RedefineClasses 耗时主要在VM_RedefineClasses::AdjustCpoolCacheAndVtable::do_klass ，hotspot JDK官方也有类似的issue 。转换一个类的主要耗时在redefine_single_class方法，初步测试耗时占比在40%～80% 之间，并且一次转换类越多，占STW总耗时越大。

类转换STW时间与服务负载（QPS）关系

在同一服务（硬件配置8核8G）测试了修改类的个数、服务负载和STW时间的关系如下图12所示：

从上面数据可以对比看出：

1. 业务请求QPS为0时，STW时间并不为0；
2. QPS为20时，一次转换的类越多，单个类的STW耗时越长；
3. 转换相同数量的类，随着QPS的增加，STW时间有增加，但是不明显；

从上面的分析可以看出，修改字节码无法避免的产生STW(当然，优化这部分JDK代码理论上是可以实现的，但是技术难度较高，短期内无法解决），因此只能从规避的角度出发来解决。原则上只要保证字节码修改时没有请求即可。

一种可行的方案是将字节码转换的逻辑前移到JVM启动前（即业务没有流量或者主动摘除流量），并且尽量避免有请求时大批量的回滚/修改字节码，能够在一定程度上避开或者缓解STW影响业务请求响应时间。

premain修改字节码

对于高频率调用的方法如http body参数读取、sql.execute等，使用premain修改字节码插入RASP检测逻辑，premain agent做到轻量级。对RASP的架构做出相应修改，新增rasp-premain.jar，让服务启动前进行加载并初始化，将字节码的转换逻辑前置到启动时，如下图13所示，蓝色jar包为新增的rasp-premain.jar。

为了最大程度复用之前的系统架构，premain加载后虽然字节码已经被转换，但 RASP的功能在逻辑上是关闭的，需要等到 agentmain 注入之后打开检测开关。premain 只做字节码转换，没有日志和通信等功能，不能单独工作。如图14所示，优化前后TP9999指标有较明显改善。

运行时性能优化与整体指标

• rasp加载之后的流量预热

在RASP的流量控制层增加对流量的计数，RASP初次接入流量时控制接入流量的比例（如1%），使得业务业务流量能够预热RASP检测逻辑，预热时间或者次数达到设定的阈值后，再开启100%的流量检测。

• 软降级与逻辑开关

业务负载较高的场景（CPU飙高、hook逻辑执行严重超时等），为了避免RASP检测逻辑加剧性能恶化，RASP采样软降级措施，关闭对应hook类的逻辑开关，使得部分流量不执行检测逻辑。如果性能进一步恶化，RASP运行模式降级为观察上报模式，待系统资源检恢复正常过后，资源监测通过后自动恢复到检测阻断模式。

• 延时回滚字节码

RASP更新插件代码时，需要将plugin的全部对象置空，否则会有内存泄漏问题，特别是元空间的内存泄漏，将导致业务将运行越来越慢，直到停止运行。从前面的STW时间结论来看，运行时的字节码回滚（和修改机制相同）也会产生STW，因此RASP将hook代码的逻辑开关关闭后，字节码依然留在业务类中，在清理完各种对象引用关系后，依然能够卸载plugin插件。

监控体系建设

全局维度的监控指标：

• 主机注入覆盖率大盘；
• coredump总数；
• 高峰期字节码的修改数量；
• 熔断超时数量和比例；

单机维度指标：从业务层面到系统层面如下（列举部分）

• 业务层面：检测引擎执行耗时、TP9999、请求出错率等
• JVM层面： 堆内存、元空间/永久代、线程死锁、插件加载次数限制、GC、STW耗时、字节码转换等
• 进程层面：Java进程CPU、内存、coredump、守护进程状态等
• 系统维度：系统CPU、系统内存、系统磁盘空间、网络等

系统指标和进程指标对于Golang来说很容易获取，相关api较多。这里仅以JVM指标元空间使用率（MetaSpace）的检测为例子说明。RASP Daemon 执行attach获取目前JVM的最大元空间（MaxMetaSpaceSize）指标，然后读取 /tmp/hsperfdata_${user}/pid 文件解析元空间的占用（usedMetaspaceSize参数在jvm里面是sun.gc.metaspace.used），计算出元空间的占用比例和剩余空间，当剩余空间不足时，禁止RASP Agent注入，防止RASP成为压垮业务的最后一根稻草。

性能影响

测试配置: 8核/8G/150G

压力：QPS梯度100，持续120s，稳定施压 120s

• cpu.busy

表1 注入前后的cpu.busy指标

	基准数据（不加载RASP）	注入数据（加载RASP）	CPU指标增量值
QPS=20	3.47%	4.18%	0.71%
QPS=100	11.70%	11.76%	0.06%
QPS=200	20.95%	21.05%	0.15%
QPS=300	32.12%	32.78%	0.66%
QPS=400	41.23%	44.2%	2.97%
QPS=500	52.78%	56.5%	3.73%
最大QPS	620	587.8	-
拟合方程	拟合方程：y = 0.103x + 1.203 拟合度：0.999	拟合方程：y = 0.109x + 0.827拟合度：0.998

cpu.busy 绝对值增加： 0.06%～3.73%，整体性能与开源的RASP相当

• 堆内存增加

QPS超过350时系统cpu达到35%，触发弹性扩容，QPS压测到350可以测出最大内存损耗。

表2 注入前后的内存增加值

	最小值	平均值	最大值
基准(QPS=350)	422.38MB	638.34MB	3.10GB
注入(QPS=350)	457.69MB	821.59MB	3.30GB
差值	32MB	183MB	0.2GB

注入前后对比，压测到系统弹性扩容的最大QPS，最大堆内存增加约200M，整体性能与开源的RASP相当

• 元空间增加

元空间/永久代增加2MB，优于开源RASP产品

• 请求耗时

当前请求耗时控制在5ms内，优于开源RASP产品

漏洞检测

支持的漏洞类型

经过近多年的研发迭代，目前具备的漏洞检测类型如下，基本覆盖常见漏洞（部分）：命令执行 (支持Native方法)、SQL注入、文件访问、反序列化攻击、JNDI、表达式等等。

实时检测与阻断

不同语言实现的脚本性能比较

开源方案中采用了JavaScript引擎作为实现方式，JS脚本可以被Java、PHP和C++等各种语言兼容，具备较强的通用性。但是经过测试，与原生Java相比，这些方案在性能上存在较大的差距。尽管JavaScript引擎具有不同语言通用性的大优势，但在执行性能方面并不满足高性能场景下RASP的需求。在美团，相比于性能，检测引擎的语言通用性并不是最重要的考虑因素。下面简单对比一下JavaScript和Java实现的检测引擎的性能。因为检测脚本主要涉及字符串的各种操作，我们选择了字符串累加的for循环作为测试场景。

// java
c+='c'
// javascript
c=c+'c'

经过测试，我们发现Java在执行这种字符串操作的性能方面表现更好。Java作为一种编译型语言，具有较高的执行效率和优化能力。它可以通过使用StringBuilder等高效的字符串操作类来提高性能。相比之下，JavaScript作为一种解释型语言，执行效率相对较低。因此，在高性能场景下，使用Java实现的检测引擎往往能够更好地满足需求。尽管JavaScript引擎具有通用性，但在性能要求较高的场景下，选择使用Java实现的原生检测引擎更为合适。

表3 10万量级的for循环中跑出结果如下（单位ms）

	JavaScript	Java
平均执行耗时	585	6.5

可以看出Java语言实现的检测引擎，性能上具备优越性。美团RASP使用Java语言构建检测引擎，能够满足性能上的需求。

检测脚本的实现

在RASP Plugin中定义了检测脚本需要实现的接口，脚本的实现类由RASP Daemon下载到磁盘上；RASP Agent定时检测脚本文件是否更新，如果脚本更新，使用新的类加载器加载磁盘上的class文件，并创建实例。

阻断与热修复

在RASP中，通常会在hook方法的执行之前（before）、返回（return）和抛出异常处（throw）增加检测逻辑。RASP通过使用ASM字节码框架，在方法的before、return和throw处织入检测逻辑的字节码（下图16黄色框）。

这里以在方法返回之前增加hook逻辑为例子说明阻断/热修复的流程：

1. 字节码插桩：使用ASM工具识别方法中的返回指令如（return、areturn等），在返回指令之前插入RASP的检测方法的字节码，使用instrument的restransform api将修改后的字节码替换原来的字节码。
2. 运行时检测：当检测引擎返回阻断异常对象时，方法的异常处理抛出阻断异常，终止方法的执行（上图16红色箭头的流程）；当检测引擎返回对象时，提前返回指定的对象，修改返回的返回值（上图16中蓝色箭头的流程）；返回Null，表示既不阻断也不返回对象（上图16绿色箭头的流程），不改变当前方法的执行流程和返回对象。

热修复与阻断的区别在于热修复返回的是一个对象，这个对象是修复后的正确的对象。

成果

美团RASP经过多年的建设，在覆盖对象、部署方式、性能优化、兼容性和安全策略等多个方面逐步迭代，现在已覆盖绝大多数Java服务，支持众多web容器部署，基本覆盖常见的安全漏洞，整体覆盖率上达到了较高水位，并且多次检测出海量的漏洞攻击，成为美团IDC基础安全纵深防御体系中最重要的安全能力。

总结

本文主要介绍了美团RASP在研发过程中遇到的问题和解决方案。首先介绍了RASP的痛点问题，包括业务场景复杂、升级变更难、对业务性能影响大和缺少监控等。对于RASP的升级问题，引入了插件热更新的技术，可以在不重启Java进程的情况下，即时地更新RASP的功能。

为了降低对业务性能的影响，介绍了采取的优化措施，包括低峰期注入、启动时流量预热、软降级与逻辑开关以及插件卸载时不回滚字节码等关键技术。然后介绍了RASP的监控体系建设，包括监控指标的定义和收集。最后介绍了RASP的性能与灰度策略，通过对性能损耗的测试和分析，可以看出RASP对CPU和QPS的影响较小。在灰度策略方面，RASP结合了业务形态，特性影响等，选择合适的验证机制和测试方法。

后续规划：

• 新型容器形态支持：美团IDC形态中，逐步从VM、富容器过度到轻容器，未来轻容器会越来越多，RASP的管控机制、容器隔离机制，都是未来RASP的挑战；
• 低打扰无感接入：宿主业务的低打扰，注入性能影响，小众场景的覆盖，依旧是RASP的核心重点，让业务无感、自动、默认接入RASP，提升整体IDC防御水位；
• 管控、监控自动化：管控端的配置下发依赖链路较多、流程较长，配置变更成本风险高，优化为更高效、更实时、更准确的机制；

本文作者

许乐、孙绥 、东华、陈驰、丛祥、世宇等，均来自于美团信息安全部。

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