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

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

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：

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. 导入抓包文件：Wireshark http.pcap。
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）。

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

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）

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. 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。

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. 精准抓包：指定接口、端口和过滤规则。
2. 定位关键节点：握手、请求发送、响应接收的时间戳。
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。

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

sudo tcpdump -i wlan0 -s 0 -w target.pcap '((tcp port 80 or tcp port 443) and host 192.168.3.77)'

📊 2. 自动化分析脚本 (Python)

#!/usr/bin/env python3
from scapy.all import rdpcap, TCP, IP
import sysdef analyze_pcap(pcap_file):packets = rdpcap(pcap_file)flows = {}total_rx = 0total_tx = 0for pkt in packets:if not (IP in pkt and TCP in pkt): continuesrc = pkt[IP].srcdst = pkt[IP].dstsport = pkt[TCP].sportdport = 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 IPflow = 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_sizetotal_tx += pkt_sizeelse:flow["rx_bytes"] += pkt_sizetotal_rx += pkt_sizeflow["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__":if len(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. 捕获流量:

# 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'

2. 执行分析:

python3 traffic_analyzer.py my_request.pcap

📝 4. 结果解读示例

📊 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. 安装依赖:

pip install scapy

2. 自定义过滤:

按需调整捕获命令中的过滤条件：

指定域名

sudo tcpdump -i wlan0 'host example.com and tcp port 80'

指定端口范围

sudo tcpdump -i wlan0 'tcp portrange 8000-9000'

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。