云网络二三事 - GNU类工具

简介: 老实说,最开始排查网络问题,接触到的命令就是ping,当时也只是对ping有一个非常粗浅的理解,知道他可以探测本地到目标的链路是否是否正常,再往后就知道了traceroute和mtr,感叹网络的大佬们真的将三层、四层协议用的是淋漓尽致,很好的利用了ICMP、IP协议的各个字段,非常巧妙的实现了“窥一斑而知全豹”的能力,下面的内容,部分可能非常老套,但我建议大家可以一并参考一下,虽然这些工具都是老生常谈了,但每次碰到疑难问题去研究他们的实现时,都可以获得新的感悟。

本章序言

老实说,最开始排查网络问题,接触到的命令就是ping,当时也只是对ping有一个非常粗浅的理解,知道他可以探测本地到目标的链路是否是否正常,再往后就知道了traceroute和mtr,感叹网络的大佬们真的将三层、四层协议用的是淋漓尽致,很好的利用了ICMP、IP协议的各个字段,非常巧妙的实现了“窥一斑而知全豹”的能力,下面的内容,部分可能非常老套,但我建议大家可以一并参考一下,虽然这些工具都是老生常谈了,但每次碰到疑难问题去研究他们的实现时,都可以获得新的感悟。

探测元老——ping

说到ping,应该是无人不知无人不晓,最简单的方式,就是ping加上目标IP,在Windows下会连续发起4次ICMP request探测,类Linux下则会发起持续的ICMP request探测,直到Ctrl+C停止。但它其实还有很多高级功能,这里列举一二。

Flood ping

默认情况下,ping的探测逻辑是这样的:发出ICMP request-接收到ICMP reply-发送下一个ICMP request,每一个ICMP request都是串行的发送的,但有时候我们希望更快速的进行探测,这个时候就需要flood ping出马了,对应的参数为-f,加上后ping程序会并发的发出ICMP request,同时在接收远端回复的ICMP reply,每发出一个ICMP request,在屏幕上打印一个点,每收到一个ICMP reply,就打印一个退格,那么就可以很直观的知道到底丢了多少包,当然,这个方式下-i、-c参数依然可以使用,特别是-c参数,指定要发多少的ICMP包。

更直观的打印探测结果

默认情况下,ping程序只会打印出收到ICMP reply信息,如果其中丢了几个包,用肉眼很难在满屏的结果中找到,这个时候就需要让ping程序更直观的打印出每个sequence number的结果,对应参数-O,如果在规定的时间内没收到回复,会打印一行no answer yet for icmp_seq=xxx,这样可以非常直观的看到具体哪个包出现了丢包。另外,在使用这个参数时,一般还会合并使用-D参数,这个参数会在每一行输出结果前加上timestamp时间戳,可以用于一些持续性的网络监控。

mtr

相较于ping,mtr会更加实用一些,他利用了IP头字段里的TTL值,结合ICMP协议完成了整条网络链路的探测。默认情况下,他会使用ICMP type 0x00和0x08的包作为探测的报文,一般使用中我都会建议用户加上-n参数,禁止反解,这样可以最直观的看到每一跳的真实IP,另外,若需要将mtr的结果提供给第三方,建议可以使用-rc参数,r代表不使用交互界面,而是在最后给出一个探测结果报告;c参数指定需要作几次探测(一般建议是至少200个包,可以配合-i参数减少包间隔来加快得到结果的时间)。

除了ICMP,mtr也可以进行TCP和UDP协议的探测,当然依然得结合ICMP和TTL的特性来探测,不过由于链路哈希的存在,这个探测的结果不太可靠(读者朋友可以思考一下为什么,下一节讲到traceroute会详细说明),一般建议还是直接使用ICMP协议进行探测。

路由跟踪Traceroute

上一讲到了mtr,但其实traceroute才是更加“历史悠久”的路由跟踪程序,从mtr的全称My TraceRoute就可以看出来了,mtr是受到traceroute的启发诞生的,虽然mtr基本可以做到traceroute的绝大多数功能,但在一些特定的环境下(比如没有安装mtr),还是得要使用traceroute来进行排查。

traceroute的默认行为

和mtr不同的是,traceroute默认使用UDP作为四层协议,下层还是依靠IP头的TTL来控制中间的节点返回ICMP差错报文,来获得中间节点的IP和延时。唯一的区别是,在达到目标节点时,若是ICMP协议,目标大概率是会回复ICMP reply;如果是UDP协议,按照RFC协议规定,系统是要回复ICMP 端口不可达的差错报文,虽然三大平台Windows/MacOS/Linux都实现了这个行为,但出于某些原因,这个包可能还是会在链路上被丢弃,导致路由跟踪的结果无法显示出最后一跳。所以建议在一般的情况下,traceroute命令可以加上-I参数,让程序使用ICMP协议来发送探测数据包。

mtr的隐藏陷阱

我曾经接触过一个case,用户反馈业务上部署的监控,会时不时的出现“丢包”问题。我们查看了公网的大盘监控,反复查阅都没有看到任何匹配的异常报警,没法子只能和客户沟通,从问题表现着手分析,直到我们发现客户使用的是mtr给出报告的方式来监控是否丢包(mtr的报告最后一行是否包含目标IP),才发现客户一不小心踩到了mtr的一个陷阱中去了。

由于mtr本身存在一个缺陷,如果链路上有多跳都禁ICMP回显,那么MTR是大概率无法到达最终IP的(尽快实际测试,ping目标IP是通的)。这个问题在Linux上尤为突出,MacOS上的mtr没有这个问题,这个时候就需要traceroute出马了,加上-q参数,指定每一跳尝试发包的次数(最大10次),然后可以得到一个近似的mtr结果,若需要更多的结果,只能是不停的执行traceroute -q 10 -w 1 -n -I x.x.x.x ,来获取更准确的路由跟踪结果。站在这个角度,大家知道为什么mtr会诞生了吧:-)

传输层的Ping工具——tcpping2

上面说了很多基于ICMP的测试工具,但真实的业务下,多数都是基于TCP来实现的,比如业务上报Connection Timeout、Connection Reset By Peer等报错,对应到传输层面,往往是和建连、关闭连接相关,这个时候ping、mtr很难作为排查工具来辅助问题分析,同时当时市面上也未有比较方便的制造TCP建连、断连流量的工具,笔者利用空闲时间,基于Python写了一个tcpping2工具,可以实现一些高级功能,详细可以参考github的工具主页[1]

基本功能

  1. 连接指定的目标和端口(可指定本地源IP和源端口)
  2. 支持以FIN和RESET方式断开连接
  3. 默认情况下和linux下的ping类似,会持续的进行连接,可以通过-c参数来制定连接的次数
  4. 可输出日志文件,方便关闭程序后查看历史连接情况
  5. 还支持一些额外的参数,如-i可以调节连接的间隔,-D可以设置延迟发送FIN或RST包

程序的基本逻辑

  1. 以给定的参数构建五元组,使用TCP去连接目标
  2. 记录连接时间,打印在标准输出上,同时记录到同名的日志文件中(若指定了-c参数)
  3. 循环执行,或者在执行COUNT(给定参数)次退出
  4. 在收到TERM或INT信号后强制结束,同时输出此次运行的统计结果

命令示例

连接指定8.8.8.8的53端口

python tcpping2.py 8.8.8.8 53

指定本地源地址和源端口10086去连接8.8.8.8的53端口

python tcpping2.py -H 30.11.212.23 -P 10086 8.8.8.8 53

指定连接10次目标地址,同时输出日志文件到当前目录下

python tcpping2.py -c 10 -l 8.8.8.8 53

以RESET断开连接

python tcpping2.py -R 8.8.8.8 53

间隔1秒进行一次探测

python tcpping2.py -i 1 8.8.8.8 53

最佳实践

这个工具适合用于那些可以稳定复现的问题现场,根据我们的问题排查经验,绝大多数场景都是客户端和服务端建连出现了问题,比如SYN丢包、SYN_ACK丢包、特定五元组丢包等等,针对上面的场景,tcpping2提供了诸如-H、-P、-L等参数,可以非常灵活的决定使用什么源端口来进行连接。特别是“特定五元组丢包”这个场景,因为丢包的五元组不可知,使用这个工具传入-L参数后,tcpping2会快速的从指定的起始源端口开始,不停地自增源端口来连接,可以快速的发现不通的五元组,随后再使用-H和-P参数来固定这个不通的五元组,持续的打问题流量,以便在链路上通过抓包、流统来缩短问题链路,定位具体的问题模块。


[1]https://github.com/huigher/tcpping2

目录
相关文章
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
类人神经网络再进一步!DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用层次化视觉概念对齐人类
【10月更文挑战第18天】这篇论文提出了一种名为AligNet的框架,旨在通过将人类知识注入神经网络来解决其与人类认知的不匹配问题。AligNet通过训练教师模型模仿人类判断,并将人类化的结构和知识转移至预训练的视觉模型中,从而提高模型在多种任务上的泛化能力和稳健性。实验结果表明,人类对齐的模型在相似性任务和出分布情况下表现更佳。
53 3
|
3天前
|
安全 Linux 网络安全
nmap 是一款强大的开源网络扫描工具,能检测目标的开放端口、服务类型和操作系统等信息
nmap 是一款强大的开源网络扫描工具,能检测目标的开放端口、服务类型和操作系统等信息。本文分三部分介绍 nmap:基本原理、使用方法及技巧、实际应用及案例分析。通过学习 nmap,您可以更好地了解网络拓扑和安全状况,提升网络安全管理和渗透测试能力。
20 5
|
23天前
|
网络协议 安全 Linux
网络工具ping的使用方式
【10月更文挑战第19天】网络工具ping的使用方式
44 6
|
2月前
|
网络协议 算法 网络安全
CCF推荐A类会议和期刊总结(计算机网络领域)
本文总结了中国计算机学会(CCF)推荐的计算机网络领域A类会议和期刊,这些会议和期刊代表了该领域的顶尖水平,汇聚了全球顶尖研究成果并引领前沿发展。A类期刊包括IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Mobile Computing等;A类会议包括SIGCOMM、MobiCom等。关注这些平台有助于研究人员紧跟技术前沿。
CCF推荐A类会议和期刊总结(计算机网络领域)
|
2月前
|
传感器 算法 物联网
CCF推荐C类会议和期刊总结:(计算机网络领域)
该文档总结了中国计算机学会(CCF)推荐的计算机网络领域C类会议和期刊,详细列出了各类会议和期刊的全称、出版社、dblp文献网址及研究领域,为研究者提供了广泛的学术交流资源和平台。
CCF推荐C类会议和期刊总结:(计算机网络领域)
|
2月前
|
传感器 网络协议
CCF推荐B类会议和期刊总结:(计算机网络领域)
中国计算机学会(CCF)推荐的B类会议和期刊在计算机网络领域具有较高水平。本文总结了所有B类会议和期刊的详细信息,包括全称、出版社、dblp文献网址及研究领域,涵盖传感器网络、移动网络、网络协议等多个方向,为学者提供重要学术交流平台。
CCF推荐B类会议和期刊总结:(计算机网络领域)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Nature子刊:基于内生复杂性,自动化所新类脑网络构筑人工智能与神经科科学的桥梁
【9月更文挑战第11天】中国科学院自动化研究所的研究人员提出了一种基于内生复杂性的新型类脑网络模型,通过模拟人脑内部神经元间的复杂互动来提升AI系统的智能与适应性。此模型利用图神经网络(GNN)并设计分层图结构对应人脑不同功能区,引入自适应机制根据输入数据调整结构。实验表明,此模型在图像分类及自然语言处理等任务中表现出显著提升的性能,并且处理复杂数据时更具备适应性和鲁棒性。论文链接:https://www.nature.com/articles/s43588-024-00674-9。
58 7
|
3月前
|
Web App开发 SQL 存储
警惕可能对Windows网络带来风险的工具
警惕可能对Windows网络带来风险的工具
警惕可能对Windows网络带来风险的工具
|
3月前
|
数据可视化 算法 C++
脑研究、脑网络分析、可视化的工具箱有哪些?
本文列举并简要介绍了用于脑研究、脑网络分析和可视化的多种工具箱,如Brain Connectivity Toolbox、bctpy、人类连接组项目等,为神经科学研究者提供了丰富的分析和可视化大脑网络的工具选择。
192 2
脑研究、脑网络分析、可视化的工具箱有哪些?

推荐镜像

更多