tcptrack网络流量(ip+port)分析工具

TCPtrack

安装tcptrack

wget http://pkgs.fedoraproject.org/repo/pkgs/tcptrack/tcptrack-1.4.2.tar.gz/dacf71a6b5310caf1203a2171b598610/tcptrack-1.4.2.tar.gz
tar xfz tcptrack-1.4.2.tar.gz
cd tcptrack-1.4.2
./configure
make
sudo make install

在CentOS编译,需要先执行 sudo yum install libpcap-devel

安装后执行程序位于/usr/local/bin/tcptrack

使用tcptrack

tcptrack使用非常简单,只要具有root权限执行,带上-i <interface>参数就可以在指定接口上开始抓包分析,实际使用语法

Usage: tcptrack [-dfhvp] [-r <seconds>] -i <interface> [<filter expression>] [-T <pcap file]
  • -r

默认情况下,如果网络连接关闭2秒以后,tcptrack就会移除显示,不过可以通过-r参数来修改,例如调整成5秒以后再移除

tcptrack -i eth0 -r 5
  • -d

默认情况下,tcptrack会尝试跟踪启动时已经存在的连接。要避免跟踪启动时已经存在的连接,可以使用-d参数

tcptrack -i eth0 -r 5 -d
  • -p

默认情况下,tcptrack会将接口设置成混杂模式(promiscuous),要避免混杂模式,则使用-p

  • 交互命令 - 启用tcptrack之后,会进入交互模式,此时可以按以下键切换模式

    • p - 暂停/恢复 显示

    • s - 切换使用3种排序模式:非排序(默认),按照速率排序(sorted by rate),按照字节排序(sorted by bytes)。其中按照速率排序比较实用。

    • q - 退出程序

  • -f - 表示fast average speed算法。TCPTrack将通过使用运行平均来计算连接的平均速度。TCPTrack将消耗更多的内存和CPUshijian,但是平均值可以更接近实时并且比每秒一次的更新更及时,并且在沉重的网络负载下更为精确。每秒采样次数将在快速平均模式下重新计算,默认是每秒采样10次进行平均。

实践发现在大流量的服务器上,需要使用-f参数,观察似乎更接近实际流量。

  • -T - 从文件读取,此时将尽可能快速展示已经通过tcpdump抓包的文件中的性能分析,例如:

tcptrack -T network.pcap port  > network.txt
cat network.txt
  • 常用的过滤规则方法

tcptrack -i eth0 'ip dst 192.168.25.34 and port (80 or 443 or 21)'
tcptrack -i eth0 'port (443 or 80)'
tcptrack -i eth0 'dst port 80'
tcptrack -i eth0 'dst port 22'
tcptrack -i eth0 'src or dst 87.xx.xx.18'

使用tcptrack分析网络流量

既然我们要分析导致千兆物理网卡拥塞的原因,就需要分析网络流量中的端口(协议/服务)以及对应的IP对,以便找到流量burst的根源。

  • 分别开两个终端针对eth0网卡和eth1接口(网卡bonding)进行分析

tcptrack -i eth0 -f host 10.181.240.64

tcptrack -i eth1 -f host 10.181.240.64

对于大量的网络流量,存在的问题是tcptrack太消耗资源了,只能在单核运行tcptrack会无法分析所有的网络流量,并导致分析不完整。特别是sort by rate,可以看到明显的流量计算偏差,导致计算的Total比实际的网络流量小很多(显示流量只有实际流量1/20甚至更低)。

  • 本方法测试没有成功)所以在高负载网络,采用先抓包存文件,然后再使用tcptrack分析抓包文件

tcpdump -s 0 -i eth0 -nn -xX -w network.pcap host 192.168.24.64
tcptrack -T network.pcap > network.txt
cat network.txt

但是,也存在一个问题,就是输出是没有排序的,但是无法查看到关键的信息。目前只能暂时放弃使用tcptrack分析流量

参考

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