500 строк в секунду - это не мощно и, вероятно, даже не DDoS. Если адрес один, то просто закройте ему доступ брандмауэром, а если адреса разные, то настройте лимит запросов в Nginx.

nginx.conf

http {
    ...
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=reqlimit:10m rate=30r/s;
    ...
}

some_site.conf

server {
    ...
    location / {
        ...
        limit_req zone=reqlimit burst=10 nodelay;
    }
}

После этого запросы с одного ip-адреса начиная с 31-го в секунду будут отбрасываться.

Как вишенку на торт, можно добавить ещё фильтр для fail2ban:

nginx-req-limit.conf

[Definition]

failregex = limiting requests, excess: .* by zone .*, client: <HOST>
ignoreregex =

и правило в jail.local

[nginx-req-limit]
enabled = true
port = http,https
filter = nginx-req-limit
logpath = /var/www/*/*/logs/error.log # Здесь укажите свой путь к логам виртуального хоста
findtime = 600
maxretry = 10
bantime = 7200

После этого адреса DoS'еров будут автоматически блокироваться брандмауэром на два часа. Что разгрузит Nginx от обработки паразитного трафика.

Выражение 8 == True не истинно потому, что булевые значения в Python - подтипы целых чисел. True - это фактически единица, а 1 не равно 8.

В выражении if это срабатывает потому, что в контексте условных выражений производится неявное преобразование числа 8 в булевое значение. То есть интерпретатор сначала преобразовывает число (или что-либо другое) в 1 или 0 в соответствии с правилами преобразования, а потом выполняет с получившимся значение логическую операцию.

Прежде всего хочу заметить, что настолько больших возможностей по расширению языка, как в Lisp'ах, никакой другой язык не предоставляет. Но в некоторых языках, в том числе в Python, можно немного поколдовать с кодом на этапе его разбора.

dumb_translator.py

import ast
import sys

class DumbLisp(ast.NodeTransformer):
    def fix(self, source, result):
        ast.copy_location(result, source)
        ast.fix_missing_locations(result)
        return result

    def visit_Expr(self, node):
        if isinstance(node.value, ast.Tuple):
            t = node.value
            if isinstance(t.elts[0], ast.Name):
                if t.elts[0].id == 'newif':
                    _else = [ast.Expr(value=t.elts[3])] if len(t.elts) == 4 else []
                    _if = ast.If(test=t.elts[1],
                                body=[ast.Expr(value=t.elts[2])],
                                orelse=_else)
                    self.generic_visit(_if)
                    return self.fix(node, _if)
                elif t.elts[0].id == 'define':
                    assign = ast.Assign(targets=[ast.Name(id=t.elts[1].id, ctx=ast.Store())],
                                        value=t.elts[2])
                    return self.fix(node, assign)
                else:
                    call = ast.Expr(value=ast.Call(func=t.elts[0], args=t.elts[1:], keywords=[]))
                    return self.fix(node, call)
        return node


with open(sys.argv[1]) as fh:
    tree = ast.parse(fh.read())
    DumbLisp().visit(tree)
    code = compile(tree, filename=sys.argv[1], mode="exec")
    exec(code)

test.dl

(define, a, 1)

(newif, a == 1, (print, 'Yes'), (print, 'No'))

Запускаем
python dumb_translator.py test.dl

Естественно, пример предельно простой, а потому в качестве s-форм приходится использовать кортежи. Но есть полноценный фронтенд компилятора Python, транслирующий в python-байткод диалект Lisp близкий к Clojure - Hy.

Во-первых, важно определиться с тем, что генерируемый по умолчанию хэш не соответствует требованиям к хорошему хэшу. Поэтому метод hashCode всегда надо переопределять в своих классах. Во-вторых, важно понимать, что способ генерации хэшкода по умолчанию не оговорен в спецификаций Java, а потому может отличать в разных реализациях виртуальной машины или даже в разных версиях одной и той же реализации. Я дальше буду писать про HotSpot.

Несмотря на то, что в документации написано, что генерируемый по умолчанию хэш - "this is typically implemented by converting the internal address of the object into an integer", этот internal address не имеет никакого отношения к положению объекта в памяти. Попробуем разобраться откуда он берётся. Для этого заглянем в исходный код Object. Как видно, hashCode() - это нативный метод, а значит придётся покопаться в сишном коде. Находим его определение:

JVM_ENTRY(jint, JVM_IHashCode(JNIEnv* env, jobject handle))
  JVMWrapper("JVM_IHashCode");
  // as implemented in the classic virtual machine; return 0 if object is NULL
  return handle == NULL ? 0 : ObjectSynchronizer::FastHashCode (THREAD, JNIHandles::resolve_non_null(handle)) ;
JVM_END

Ага, хэшкод генерирует функция ObjectSynchronizer::FastHashCode(). Посмотрим, что в ней. Интересная часть:

mark = monitor->header();
...
hash = mark->hash();
if (hash == 0) {
  hash = get_next_hash(Self, obj);
...
}
...
return hash;

Функция пытается получить хэш из заголовка объекта, а если его там нет, то генерирует вызовом get_next_hash. В этой функции определяются несколько методов генерации хэша. В HotSpot шестой и седьмой версии использовался первый - генерация случайного числа. Вообще ни разу не internal address! С восьмой версии используется пятый - "Marsaglia's xor-shift scheme with thread-specific state". Почитать про этот алгоритм можно здесь. Если отбросить нюансы, опять случайное число, не internal address.

Если я переопределю хешкод и он иногда ( или всегда, например -1) будет выдавать отрицательные целые, что будет? Очевидно это число как-то преобразуется под капотом? потому что должен выдаваться номер бакета?

Заглядываем в исходный код HashMap

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
  tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

Переменная n в этой точке равна количеству бакетов - положительному числу, а значит i тоже будет положительным числом.

3. Учитывается заполнение всех бакетов. В вашем случае, когда элементы возвращают один и тот же хэш, а значит скапливаются в одном бакете, будет учитываться другой параметр - TREEIFY_THRESHOLD. По умолчанию он равен 8 и после накопления в бакете стольки элементов, он будет преобразован из списка в дерево.

P.S. Виртуальная машина Zing генерирует хэшкоды по умолчанию на основе адреса объекта в памяти.