小红书话题x-s x-b3-traceid

x-s

x-s比较藏的比较隐晦，找了好一会儿，根据经验找 e.headers 找到的。

最终位置在window.sign(d, e.data)中返回。

在堆栈调试中，

可以看到window.sign(d, e.data)返回了x-s和x-t。

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并且 d 是 ‘/api/store/abtest/v3’ ，e.data 是undefined。

接下来查看window.sign方法。

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把这一整段都拿下来运行，删除无用代码。

运行，成功返回x-s和x-t。

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x-b3-traceid

全局搜索x-b3-traceid。找到位置后断点调试。

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查看te方法。

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math.random()返回选取大于等于 0.0 且小于 1.0 的伪随机值 math.floor(x)返回小于参数x的最大整数,即对浮点数向下取整 charAt(int index)方法是用通过下标取字符

x-b3-traceid 的生成，翻译为python代码：

import random,math
e = ""
for t in range(16):
    e+="abcdef0123456789"[math.floor(16 * random.random())]
print(e)

很遗憾，如果这三个参数只是这么构造的话就错了，最后还有一步处理。

最终生成

我测试了之后，发现并没有结束。

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经过对比可以发现，最终的x-s和window.sign(d, e.data)的不同，还需要一些处理。

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先看e.headers = Ke(Ke(Ke({}, e.headers), f), v)调试。

f是之前生成的x-s和x-t ， e.headers是x-b3-traceid。

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ke方法。

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流程分析完成，后续需要按步骤扣代码补环境。