Easy TCP Analysis让TCP数据包分析变得跟看聊天记录一样简单

2024-04-08 00:28

本文主要是介绍Easy TCP Analysis让TCP数据包分析变得跟看聊天记录一样简单,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

网络交互是几乎所有产品不可或缺的功能,涵盖接口请求响应、消息实时推送,以及文件上传下载等各种场景。这种交互不仅存在于客户端与服务器之间,也存在于服务端微服务之间的通信。

网络方面出问题不像进程内程序异常有异常堆栈,能够定位到问题出在哪里。网络方面的问题,有时候无法从日志或debug分析出问题,相比程序bug的排查难度更高。往往遇到这样的问题,很多开发者会选择放弃。

我们在工作中是否遇到过这些问题。

例如,客户端认为发送的数据包是正确的,而服务端也认为逻辑没问题,自己测试也正常,那么问题出在哪?

例如,客户端发送数据包的时间和接收到服务端响应的时间相差几秒,但服务端看访问日志,请求耗时只有100ms,那么问题出在哪?

例如,文件下载很慢,但服务端各种指标都正常,那么问题又出在哪?

其实涉及到网络交互的问题,如果无法通过程序debug和日志定位问题,那么抓包分析绝对是最高效的问题定位手段。

对于客户端和服务端各自都认为代码没问题的情况,通过抓包分析是非常简单的找出问题的方法,这种情况很有可能是客户端传了一些特殊字符导致服务端无法正常解析协议,又或者服务端响应的数据包存在特殊字符导致客户端无法正常解析协议,例如http协议某个请求头的值加了个换行符。

对于请求耗时问题,服务端看日志请求处理耗时正常,如果通过在服务端抓包并分析,发现服务端确实很早接收到客户端的请求,也确实几秒后才发送响应数据包。那么很有可能是因为数据包到服务端后存在什么排队的逻辑,导致服务端看到接收请求的时间晚于抓包的接收时间。

对于下载慢问题,如果抓包发现出现非常多的重传数据包,那很可能是带宽达到上限所导致。

随着HTTP、WebSocket等七层协议成为主流标准,学习掌握四层TCP协议的数据包分析将有利于提升我们排查问题的效率,以及解决故障问题的能力。

然而主流的Proxyman、Charles等抓包分析工具的定位是更为上层的七层协议抓包分析。而Wireshark这类工具又太专业,非常难上手,容易打击新手学习的积极性。

Easy TCP Analysis,一个致力于让TCP数据包分析变得像看聊天记录一样简单的在线工具网站!

Easy TCP Analysis让TCP数据包分析变得简单,像看聊天记录一样简单!

在做中间件研发这几年时间里,作者借助tcpdump和Wireshark解决非常多的故障问题,深知Wireshark的专业程度和上手难度,也知道为什么新手都会觉得TCP抓包分析难。所以作者想通过Easy TCP Analysis这个工具将这个门槛降低,让初级开发者都能看懂TCP数据包。

Easy TCP Analysis解决的问题:

1.不需要安装,随时可用。

因为够简单,所以做成在线网站可以免去安装的麻烦,做到随时最新可用。

2.不需要学习和记忆Wireshark那种复杂的过滤表达式,每次忘记了都需要先Google复习一下,Easy TCP Analysis直接找出所有连接让用户选择。

3.以聊天对话呈现交互过程,不怕看不懂。

按数据包的交互顺序,以聊天对话的方式向用户呈现TCP数据包往返过程,能够清楚地看到三次握手、四次握手的过程。能够清楚地看到有没有漏掉的数据包、以及粘包和拆包。可以清楚地看到seq和ack的增加过程,也能清楚地看到TCP的keepalive等。

4.可以将聊天消息映射到TCP数据包结构理解学习。

每个会话消息都是一个完整的TCP数据包,可以映射到TCP数据包结构学习。

Easy TCP Analysis提供的分析能力,只为能满足95%的网络问题排查需求,提升效率!

更能帮助初学TCP协议的开发者快速掌握,通过网站提供的demo,直接上案例分析,映射到TCP协议的数据结构理解,会比再多的动态图片、看再多文章效率更高。

也能帮助我们复习TCP协议,不需要记住每个标志位是什么意思,每个消息都给出备注解释,也可鼠标移上去看提示。

Easy TCP Analysis还在迭代开发中,期待您的意见反馈,让Easy TCP Analysis不断改进,朝着“做最简单的TCP数据包在线分析工具”的目标前进。

链接:Easy TCP Analysis

原文链接:Easy TCP Analysis让TCP数据包分析变得跟看聊天记录一样简单

这篇关于Easy TCP Analysis让TCP数据包分析变得跟看聊天记录一样简单的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/884083

相关文章

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

Java中使用 @Builder 注解的简单示例

《Java中使用@Builder注解的简单示例》@Builder简化构建但存在复杂性,需配合其他注解,导致可变性、抽象类型处理难题,链式编程非最佳实践,适合长期对象,避免与@Data混用,改用@G... 目录一、案例二、不足之处大多数同学使用 @Builder 无非就是为了链式编程,然而 @Builder

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1

Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)

《Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)》ODataImpl.java是ApacheOlingoOData框架的核心工厂类,负责创建序列化器、反序列化器和处理器等组件,... 目录概述主要职责类结构与继承关系核心功能分析1. 序列化器管理2. 反序列化器管理3. 处理器管理重要方

SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析

《SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析》文章比较了MySQL大数据量批量更新的多种方法,指出REPLACEINTO和ONDUPLICATEKEY效率最高但存在数据风险,MyB... 目录效率比较测试结构数据库初始化测试数据批量修改方案第一种 for第二种 case when第三种

解决1093 - You can‘t specify target table报错问题及原因分析

《解决1093-Youcan‘tspecifytargettable报错问题及原因分析》MySQL1093错误因UPDATE/DELETE语句的FROM子句直接引用目标表或嵌套子查询导致,... 目录报js错原因分析具体原因解决办法方法一:使用临时表方法二:使用JOIN方法三:使用EXISTS示例总结报错原

MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析

《MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析》MySQLLENGTH()函数用于计算字符串的字节长度,区别于CHAR_LENGTH()的字符长度,适用于多字节字符集(如UTF-8)的数据验证... 目录1. LENGTH()函数的基本语法2. LENGTH()函数的返回值2.1 示例1:计算字符串

Android kotlin中 Channel 和 Flow 的区别和选择使用场景分析

《Androidkotlin中Channel和Flow的区别和选择使用场景分析》Kotlin协程中,Flow是冷数据流,按需触发,适合响应式数据处理;Channel是热数据流,持续发送,支持... 目录一、基本概念界定FlowChannel二、核心特性对比数据生产触发条件生产与消费的关系背压处理机制生命周期