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Linux流量分析:tcpdump&wireshark

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巫山老妖
发布2025-07-10 15:05:04
发布2025-07-10 15:05:04
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前言

最近因为工作需要,研究了下如何使用tcpdump和wireshark分析业务流量。如果要使用tcpdump分析具体的HTTP请求耗时,需捕获网络数据包并分析时间戳信息,重点关注TCP连接的建立、HTTP请求发送到响应接收的全过程。 以下是具体步骤和技巧:

🛠 1. 基础抓包命令

捕获HTTP流量

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sudo tcpdump -i eth0 port 80 -s 0 -w http.pcap
  • • -i eth0:指定网卡(如any捕获所有接口)。
  • • port 80:过滤HTTP流量(HTTPS用port 443)。
  • • -s 0:捕获完整数据包(避免截断)。
  • • -w http.pcap:保存为文件供后续分析。

过滤特定请求

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sudo tcpdump -i eth0 'tcp port 80 and (((ip[2:2] - ((ip[0]&0xf)<<2)) - ((tcp[12]&0xf0)>>2)) != 0)'

使用BPF过滤捕获HTTP方法(如GET/POST)。

示例:GET请求的十六进制值为0x47455420。

⏱ 2. 关键耗时分析点

TCP三次握手耗时

  • • 观察点:SYN → SYN-ACK → ACK 的时间差。
  • • 过滤命令:
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tcpdump -r http.pcap 'tcp[tcpflags] & (tcp-syn|tcp-ack) != 0'

计算SYN到SYN-ACK的间隔,反映网络延迟。

HTTP请求到响应耗时

  • • 请求发送:捕获GET/POST数据包的时间戳(T1)。
  • • 响应接收:捕获HTTP/1.1 200响应头的时间戳(T2)。
  • • 总耗时:T2 - T1 即HTTP请求处理时间。
  • • 技巧:用-A以ASCII显示内容,快速定位请求/响应边界。

TCP传输耗时

分析ACK确认时间:若ACK延迟高,可能网络拥塞或服务器处理慢。

过滤重传包: tcpdump -r http.pcap 'tcp[tcpflags] & tcp-ack != 0',重传多表明网络不稳定。

🔍 3. 使用Wireshark深度分析

  1. 1. 导入抓包文件:Wireshark http.pcap。
  2. 2. 跟踪TCP流:
  • • 右键数据包 → Follow → TCP Stream,关联请求/响应。
  • • 查看时间轴(Time列),计算各阶段耗时(握手、首字节、传输)。
  1. 3. 统计工具:
  • • Statistics → Flow Graph:可视化连接时序。
  • • Statistics → TCP Stream Graph:分析往返时间(RTT)和吞吐量。

⚙ 4. 命令行高级分析

计算请求响应时间差

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tcpdump -r http.pcap -tttt 'port 80' | grep -E 'GET|HTTP/1.1 200'
  • • -tttt:显示完整时间戳(年-月-日 时:分:秒.微秒)。
  • • 手动计算相邻GET和200 OK的时间差。

自动化统计(示例)

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tcpdump -i eth0 -l -tttt port 80 | awk '
  /GET/ { gsub(/[.:]/," "); start=$0 }
  /HTTP\/1.1 200/ { gsub(/[.:]/," "); end=$0; print "耗时:", end - start "秒" }
'

实时输出每个请求的耗时(需调整时间格式解析)。

⚠️ 5. 生产环境注意事项

  1. 1. 性能影响:
  • • 使用-c 1000限制包数量,避免磁盘溢出。
  • • 过滤精确条件(如特定IP/端口),减少数据量。
  1. 2. 安全与隐私:
  • • 避免抓取敏感数据:-s 256只捕获头部。
  • • 定期清理抓包文件:find /path -name "*.pcap" -mtime +1 -delete

💎 总结流程

  1. 1. 精准抓包:指定接口、端口和过滤规则。
  2. 2. 定位关键节点:握手、请求发送、响应接收的时间戳。
  3. 3. 工具分析:
  • • Wireshark:可视化时序和流量统计。
  • • 命令行:结合grep/awk快速计算耗时。
  1. 4. 优化策略:针对高延迟环节(如握手慢、重传多)深入排查。

tcpdump实战

🛠️ 1. 捕获特定请求的流量

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sudo tcpdump -i wlan0 -s 0 -w target.pcap '((tcp port 80 or tcp port 443) and host 192.168.2.77)'

📊 2. 自动化分析脚本 (Python)

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#!/usr/bin/env python3
from scapy.allimport rdpcap, TCP, IP
import sys

defanalyze_pcap(pcap_file):
    packets = rdpcap(pcap_file)
    flows = {}
    total_rx = 0
    total_tx = 0
    
    for pkt in packets:
        ifnot (IP in pkt and TCP in pkt): 
            continue
            
        src = pkt[IP].src
        dst = pkt[IP].dst
        sport = pkt[TCP].sport
        dport = pkt[TCP].dport
        
        # 创建唯一连接标识 (忽略端口顺序)
        flow_id = tuple(sorted([(src, sport), (dst, dport)]))
        
        # 流量统计
        is_tx = src == "192.168.3.77"# 根据图片的 IP
        flow = flows.setdefault(flow_id, {
            "src_ip": src,
            "dst_ip": dst,
            "ports": (sport, dport),
            "tx_bytes": 0,
            "rx_bytes": 0,
            "start": float(pkt.time),
            "end": float(pkt.time)
        })
        
        pkt_size = len(pkt)
        if is_tx:
            flow["tx_bytes"] += pkt_size
            total_tx += pkt_size
        else:
            flow["rx_bytes"] += pkt_size
            total_rx += pkt_size
            
        flow["start"] = min(flow["start"], float(pkt.time))
        flow["end"] = max(flow["end"], float(pkt.time))
    
    # 输出报表
    print(f"\n📊 总流量分析 (目标IP: 192.168.3.77)")
    print(f"  上传流量: {total_tx/1024:.2f} KB")
    print(f"  下载流量: {total_rx/1024:.2f} KB")
    
    print("\n🔥 具体连接流量明细:")
    for flow_id, data in flows.items():
        duration = data["end"] - data["start"]
        print(f"\n▶ 连接: {data['src_ip']}:{data['ports'][0]} -> {data['dst_ip']}:{data['ports'][1]}")
        print(f"  持续时间: {duration:.3f} 秒")
        print(f"  上传: {data['tx_bytes']} 字节")
        print(f"  下载: {data['rx_bytes']} 字节")
        print(f"  总流量: {data['tx_bytes'] + data['rx_bytes']} 字节")
        if duration > 0:
            print(f"  平均速率: {(data['tx_bytes'] + data['rx_bytes'])/duration/1024:.2f} KB/s")

if __name__ == "__main__":
    iflen(sys.argv) != 2:
        print("用法: python3 traffic_analyzer.py <PCAP_FILE>")
        sys.exit(1)
        
    analyze_pcap(sys.argv[1])

⚙️ 3. 使用流程

  1. 1. 捕获流量:
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# 运行捕获程序 (Ctrl+C 停止)
sudo tcpdump -i wlan0 -s 0 -w my_request.pcap 'tcp and host 192.168.3.77'
  1. 2. 执行分析:
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python3 traffic_analyzer.py my_request.pcap

📝 4. 结果解读示例

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📊 总流量分析 (目标IP: 192.168.3.77)
  上传流量: 32.15 KB
  下载流量: 125.48 KB

🔥 具体连接流量明细:

▶ 连接: 192.168.3.77:54562 -> 93.888.216.38:443
  持续时间: 1.253 秒
  上传: 32876 字节
  下载: 128456 字节
  总流量: 161332 字节
  平均速率: 125.72 KB/s

⚠️ 重要说明

  1. 1. 安装依赖:
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pip install scapy
  1. 2. 自定义过滤:

按需调整捕获命令中的过滤条件:

指定域名
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sudo tcpdump -i wlan0 'host example.com and tcp port 80'
指定端口范围
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sudo tcpdump -i wlan0 'tcp portrange 8000-9000'
  1. 1. 流量方向说明:
  • TX (上传): 从 192.168.3.77 发出的数据
  • RX (下载): 发送到 192.168.3.77 的数据

该方案通过精确流量捕获和自动化分析,可帮助您定位具体请求的流量消耗和性能瓶颈。对于HTTPS流量,虽然无法解密内容,但仍可精确统计流量大小和时间特征。

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原始发表:2025-07-10,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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    • 过滤特定请求
  • ⏱ 2. 关键耗时分析点
    • TCP三次握手耗时
    • HTTP请求到响应耗时
    • TCP传输耗时
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