tcptump的使用------使用JAVA与tcpdump从网络获取原始数据

2021-10-07 02:34:37

从这里开始，就开始接触使用分布式系统处理大数据了。在处理大数据之前，需要有一个场景，否则技术工具无法嵌入现实当中，价值就会降低。我碰到的场景应该还是比较具有普遍性，因此大家可以在我的场景里先玩一遍，熟悉一下流程和方法，然后加以改造，加载到自己的场景和环境中。

场景：在一个大型公司内部，终端和各个业务系统之间的数据传输都通过网络进行。出于监控的要求，需要在网络上获取所有数据包，并查看数据包里是否含有某些关键字。如果含有某些关键字，证明终端和业务系统间正在进行某种操作。系统记录下这些操作，用于实时显示或统计使用。

这其实就是“行为数据”的采集和记录，是典型的大数据处理场景。

扩展一下，将该场景所使用的技术和工具加载到互联网或APP上，就可以在不改动任何业务系统、在用户无感知的情况下，采集用户的行为数据并加以利用，形成用户习惯数据。当然，也可以通过“埋点”的方式进行，但改动业务系统不要花钱嘛，能省一点是一点。

网络数据的获取。网络数据通过网络设备的“镜像口”获得。镜像口的设置可以让网管帮忙，一般可网管交换机都可以做到，思科、华三、迈普这些都没啥问题。通过镜像口获取网络数据，就可以在各个业务系统和用户无感知的情况下获取所有的数据了。当然，如果公司或者系统在传输时使用https等加密手段，这个就没办法了。不过一般公司很少在内网传输时加密。

结构如下（画功实在是感人）：

将镜像口（也就是上图的监听口）接到一台服务器的RJ45网卡上，不用配IP地址，服务器这个网卡就可以接收到所有在网络上传输的数据了。如下图，eth1就是接入镜像口的网卡。

使用 tcpdump -i eth1 可以看到网络上传输的部分数据。通过源地址、目标地址，就可以大概判断是不是公司的数据了。

tcpdump的使用很复杂，网上很多方法介绍，这里就不做解释，直接用起来。一般来说，完整的tcpdump数据包包含了很多段，每段还有标识等等。如下图：

可以看到网络包中包含有一段json，这就是在网络上传输的数据。

但直接通过tcpdump获得的这些数据是不适合直接扔给分布式系统做处理的。为什么呢？

因为分布式处理是多台设备并行处理，达到扩展数据处理能力的目的。刚刚说了，完整的tcpdump数据包包含了很多段，假设这个数据包为A，A1是第一段，A2是第二段。如果同时将A1,A2并发给分布式系统处理，并且同时出结果，把结果拼起来，这是没问题的。但现实情况是，A1比A2先处理完，先收到一个结果A1，就没法得到一个有意义的结果。更糟糕的情况时，假如此时同时出来一个B1，把A1，B1拼在一起得到一个更错误的结果。

所以，要利用分布式系统处理tcpdump的数据，就要把一个完整的数据包一次性丢给分布式处理系统，保证数据包和计算结果的完整性和对应性。也就是A1数据包进去计算，得到的是A1的计算结果。

使用tcpdump命令：

tcpdump -Anvtttt -s 0 -i eth1 tcp[20:2]=0x4745 or tcp[20:2]=0x4854 or tcp[20:2]=0x504f|sed '/ IP (tos/s/^/<<interval>>/'

需要特别说明的是，tcp[20:2]=0x4745 or tcp[20:2]=0x4854 or tcp[20:2]=0x504f 是对tcpdump数据包进行初步过滤，只需要http包，其他的比如arp、rtp包之类的不需要。

使用个命令后，tcpdump得到的数据都会在第一行留一个<<interval>>作为标志，标志这个数据包开始，到下一个<<interval>>结束。这样就可以为下一步利用JAVA清楚所有换行符做好标记。

得到的结果如下：

两个<<interval>>之间就是一个完整的tcpdump数据包。下面结合使用JAVA，将一个完整的tcpdump数据包整合成一个能被分布式大数据处理平台进行处理的数据。其实是一个简单的ETL过程。

使用JAVA对tcpdump数据包进行数据清洗，并加载到kafka中

1、使用eclipse新建一个maven工程，这里起名叫shell

2、使用pom.xml对依赖包进行管理，主要使用kafka的依赖包。

<dependencies>

<!-- kafka -->

<dependency>

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka_2.11</artifactId>

<version>0.10.1.1</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka-clients</artifactId>

<version>0.10.1.1</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>

<artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>

<version>2.3</version>

</dependency>

</dependencies>

3、在kafka中设置一个topic。这个kafka的配置和topic的配置以后再说，不难。如果不知道怎么弄，可以在JAVA程序里写到一个本地文本文件里。这算是个作业，大家自己做吧。

4、将每个tcpdump包中两个<<interval>>之间的数据进行清洗。主要是把其中的换行符替换成“|”符号，清除掉其他不想要的符号。把清洗干净的数据放到s_right变量中等待发送。接着清洗另一条数据，清洗完第二条数据后，将s_right里的数据前移到s_left中并发送到kafka里，第二条数据放在s_right中等待发送。

package shell;

import java.io.*;

import java.text.SimpleDateFormat;

import java.util.Properties;

import java.util.concurrent.ExecutionException;

import java.util.Date;

import java.util.Calendar;

//import kafka.producer.*;

//import kafka.serializer.StringEncoder;

//import kafka.javaapi.producer.Producer;

//import kafka.producer.Partitioner;

//import kafka.producer.ProducerConfig;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;

import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

public class runShell {

    // private static kafka.javaapi.producer.Producer<Integer, String> producer

    // = null;

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {

        String SHELL_FILE_DIR, SHELL_FILE;

        SHELL_FILE_DIR = "/hadoop/sh/";

         //把tcpdump命令放到一个sh文件中，把文件地址写在SHELL_FILE 中，这样JAVA

         //程序就可以调用tcpdump命令了

        SHELL_FILE = "./" + "getTcpdump.sh";

        String s = null;

        String s_left = "", s_right = "";

        int runningStatus = 0;

        Properties props = new Properties();

        props.put("bootstrap.servers","你的kafka的地址和端口");

        props.put("acks", "1");

        props.put("retries", 0);

        props.put("linger.ms", 0);

        props.put("buffer.memory", 33554432);

        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 将props的配置放到kafka中

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        // 设置kafka的topic

        String TOPIC = "netRawdata";

        ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(SHELL_FILE);

        pb.directory(new File(SHELL_FILE_DIR));

        Process p = pb.start();

        BufferedReader stdInput = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));

        BufferedReader stdError = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));

        while ((s = stdInput.readLine()) != null) {

            if (s.startsWith("<<interval>>")) {

                s_left = s_right;

                s_right = s.substring(12);

                if (s_left != "") {

                    s_left = s_left.replaceAll("\t", " ");

                    s_left = s_left.replaceAll(" +", " ");

                    producer.send(new ProducerRecord<String, String>(TOPIC, s_left)).get();

                    System.out.println(s_left);

                }

            } else {

                s_right = s_right + "|" + s;

            }

        }

        while ((s = stdError.readLine()) != null) {

            System.out.println(s);

        }

        try {

            runningStatus = p.waitFor();

            if (s_right != "") {

                s_right = s_right.replaceAll("\t", " ");

                s_right = s_right.replaceAll(" +", " ");

                s_right = s_right.replaceAll("\n", " ");

                producer.send(new ProducerRecord<String, String>(TOPIC, s_right)).get();

                System.out.println(s_right);

                producer.close();

            }

        } catch (InterruptedException e1) {

            // TODO Auto-generated catch block

            e1.printStackTrace();

        }

    }

}

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