fiddler超时设置颜色

本文详细介绍如何使用Fiddler进行高级操作,包括增加自定义列显示请求处理时间,通过计算延迟时间设置响应颜色,以及如何自动保存接口信息到本地文件,适用于性能监控和调试。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

增加列

class Handlers
{       
            
    function BeginRequestTime(oS: Session)
    {
        if (oS.Timers != null)
        {
            return oS.Timers.ClientBeginRequest.ToString();     
        }
        return String.Empty;
    }


    public static BindUIColumn("Time Taken")
    function CalcTimingCol(oS: Session){
        var sResult = String.Empty;
        if ((oS.Timers.ServerDoneResponse > oS.Timers.ClientDoneRequest))
        { 		
			sResult = (oS.Timers.ServerDoneResponse - oS.Timers.ClientDoneRequest).ToString();
        }	
        return sResult;
    }  
    // 下面代码省略 把上面代码放在 class Handlers下即可

根据延迟时间设置颜色

    static function OnBeforeResponse(oSession: Session) {
        if (m_Hide304s && oSession.responseCode == 304) {
            oSession["ui-hide"] = "true";
        }		
		
		
		// 计算延迟时间开始
		var t1_ms = oSession.Timers.ClientDoneRequest.ToUniversalTime().Millisecond;
		var t1_m = oSession.Timers.ClientDoneRequest.ToUniversalTime().Minute;
		var t1_s = oSession.Timers.ClientDoneRequest.ToUniversalTime().Second;
		var t1 = t1_m*60*1000 + t1_s*1000 + t1_ms ;

		var t2_ms = oSession.Timers.ServerDoneResponse.ToUniversalTime().Millisecond;
		var t2_m = oSession.Timers.ServerDoneResponse.ToUniversalTime().Minute;
		var t2_s = oSession.Timers.ServerDoneResponse.ToUniversalTime().Second;
		var t2 = t2_m*60*1000 + t2_s*1000 + t2_ms ;
    
		var diff = t2 - t1;
		if (diff > 500){			
			oSession["ui-backcolor"] = "#7FFFD4";
		}
		// 计算延迟时间结束
		
		//FiddlerObject.alert(t0)
		//oSession["ui-backcolor"] = "#7FFFD4";
		//oSession["ui-backcolor"] = "red";		
    }

Fiddler自动保存接口到文件

  1. 打开fiddler,配置抓取APP
  2. CTRL+R 进入 fiddler ScriptEdtor 文件中
  3. 搜索:OnBeforeRequest 或者OnBeforeResponse函数
  4. 插入代码块
//判断需要保存到本地的域名
if(oSession.HostnameIs("域名1")||oSession.HostnameIs("域名1")){
        //保存到文件夹
        var filename = "D:/fiddler_url.txt";
        var curDate = new Date();        
        var sw: System.IO.StreamWriter;
        if (System.IO.File.Exists(filename)){
            sw = System.IO.File.AppendText(filename);
            sw.Write(oSession.url+'\n');
        }
        // var logContent =   "[" + curDate.toLocaleString() + "]";
        //oSession.url 可以获取到url
        //oSession.oRequest.headers 获取header信息
        else{
            sw = System.IO.File.CreateText(filename);
            sw.Write(oSession.url+'\n');
        }
        sw.Close();
        sw.Dispose();
    }
<think>我们计划在Qt中使用pcap库实现类似Wireshark的流追踪功能。由于pcap库本身只提供数据包捕获和基本过滤功能,流追踪需要我们自己实现。以下是一个分步骤的解决方案: ### 1. 理解需求 Wireshark的流追踪功能(如TCP流、UDP流、RTP流)实际上是将属于同一个会话(通过五元组:源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议)的数据包重组,并提取应用层数据。 ### 2. 技术选型 - **pcap库**:用于读取pcap文件或实时捕获,获取原始数据包。 - **Qt**:用于构建GUI,显示流内容。 ### 3. 实现步骤 #### 步骤1: 读取数据包 使用pcap库打开pcap文件或进行实时捕获,循环读取每个数据包。 ```cpp #include <pcap.h> // ... char errbuf[PCAP_ERRBUF_SIZE]; pcap_t *handle = pcap_open_offline("test.pcap", errbuf); if (handle == nullptr) { // 错误处理 } struct pcap_pkthdr *header; const u_char *packet; while (pcap_next_ex(handle, &header, &packet) >= 0) { // 处理每个数据包 } ``` #### 步骤2: 解析数据包 解析每个数据包的以太网头、IP头、传输层头(TCP/UDP)以获取五元组。 ```cpp // 假设以太网类型为IP(0x0800) struct ether_header *eth = (struct ether_header*) packet; if (ntohs(eth->ether_type) == ETHERTYPE_IP) { struct ip *ip_hdr = (struct ip*)(packet + sizeof(struct ether_header)); int protocol = ip_hdr->ip_p; if (protocol == IPPROTO_TCP || protocol == IPPROTO_UDP) { // 获取源IP和目的IP u_int32_t src_ip = ip_hdr->ip_src.s_addr; u_int32_t dst_ip = ip_hdr->ip_dst.s_addr; // 解析传输层 if (protocol == IPPROTO_TCP) { struct tcphdr *tcp = (struct tcphdr*)(packet + sizeof(struct ether_header) + (ip_hdr->ip_hl << 2)); u_short src_port = ntohs(tcp->th_sport); u_short dst_port = ntohs(tcp->th_dport); // 记录五元组 } else if (protocol == IPPROTO_UDP) { struct udphdr *udp = (struct udphdr*)(packet + sizeof(struct ether_header) + (ip_hdr->ip_hl << 2)); u_short src_port = ntohs(udp->uh_sport); u_short dst_port = ntohs(udp->uh_dport); // 记录五元组 } } } ``` #### 步骤3: 流追踪数据结构设计 我们需要一个数据结构来存储每个流的数据包。流的标识由五元组(源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议)决定。注意:流的双向性(A->B和B->A属于同一个流)。 我们可以定义一个流的键(StreamKey): ```cpp struct StreamKey { quint32 srcIp; quint32 dstIp; quint16 srcPort; quint16 dstPort; quint8 protocol; // 6 for TCP, 17 for UDP // 重载运算符==和<,以便用于QMap或QHash bool operator==(const StreamKey &other) const { return (srcIp == other.srcIp && dstIp == other.dstIp && srcPort == other.srcPort && dstPort == other.dstPort && protocol == other.protocol) || (srcIp == other.dstIp && dstIp == other.srcIp && srcPort == other.dstPort && dstPort == other.srcPort && protocol == other.protocol); } // 简化版:我们使用一个规范化的表示(比如按IP和端口排序)来避免双向判断 // 更好的方式:将五元组按固定规则排序(比如将较小的IP放在前面,如果IP相同则比较端口) }; ``` 但更高效的方式是规范化五元组,使得一个流总是以固定的顺序存储(例如:将较小的IP地址放在前面,如果IP相同则比较端口,小的端口放在前面)。这样,同一个流的两个方向的数据包都会生成相同的StreamKey。 ```cpp struct StreamKey { quint32 ip1; quint32 ip2; quint16 port1; quint16 port2; quint8 protocol; StreamKey(quint32 ipA, quint32 ipB, quint16 portA, quint16 portB, quint8 proto) { // 规范化:确保ip1 <= ip2,如果ip1==ip2,则port1<=port2 if (ipA < ipB) { ip1 = ipA; ip2 = ipB; port1 = portA; port2 = portB; } else if (ipA > ipB) { ip1 = ipB; ip2 = ipA; port1 = portB; port2 = portA; } else { // ipA == ipB if (portA <= portB) { ip1 = ipA; ip2 = ipB; port1 = portA; port2 = portB; } else { ip1 = ipB; ip2 = ipA; port1 = portB; port2 = portA; } } protocol = proto; } bool operator<(const StreamKey &other) const { if (ip1 != other.ip1) return ip1 < other.ip1; if (ip2 != other.ip2) return ip2 < other.ip2; if (port1 != other.port1) return port1 < other.port1; if (port2 != other.port2) return port2 < other.port2; return protocol < other.protocol; } }; ``` 然后,我们可以用`QMap<StreamKey, StreamData>`来存储流。 #### 步骤4: 重组流数据 对于每个数据包,我们提取应用层数据(TCP/UDP负载)并按照时间顺序存储。对于TCP流,我们还需要考虑序列号、确认号等来保证数据的顺序和完整性(但这里我们假设不需要处理乱序和重传,只按捕获顺序)。 ```cpp // 定义流数据结构 class StreamData { public: QList<QByteArray> packets; // 存储每个数据包的负载 QList<qint64> timestamps; // 存储每个数据包的时间戳 // 其他信息,如流开始时间、结束时间等 }; // 在读取数据包时 StreamKey key = createStreamKey(src_ip, dst_ip, src_port, dst_port, protocol); // 计算应用层负载的偏移和长度 int ipHeaderLen = (ip_hdr->ip_hl << 2); int transportHeaderLen = (protocol == IPPROTO_TCP) ? (tcp->doff << 2) : 8; int payloadLen = header->len - (sizeof(struct ether_header) + ipHeaderLen + transportHeaderLen); const u_char *payload = packet + sizeof(struct ether_header) + ipHeaderLen + transportHeaderLen; // 将负载添加到对应的流中 streams[key].packets.append(QByteArray((const char*)payload, payloadLen)); streams[key].timestamps.append(header->ts.tv_sec * 1000 + header->ts.tv_usec / 1000); // 转换为毫秒 ``` #### 步骤5: 在Qt界面中显示流 我们可以为每个流提供一个列表项(如QTreeWidget),当用户选择一个流时,显示该流的所有数据包负载(按顺序拼接)。 对于TCP流,我们可以将双向数据合并显示(用不同颜色区分方向),也可以分开显示。UDP流同理。 #### 步骤6: 高级功能(可选) - **RTP流识别**:在UDP流的基础上,通过RTP头特征(版本号2,负载类型等)识别RTP流,并提取音频/视频数据。 - **导出流**:将整个流的应用层数据导出为原始文件(如HTTP响应导出为图片,RTP导出为音频文件等)。 ### 4. 注意事项 - **内存管理**:大文件可能导致内存占用过高,考虑分页加载或只存储元数据。 - **性能优化**:使用高效的数据结构(如哈希表)来存储流。 - **实时捕获**:在实时捕获模式下,需要动态更新流列表。 ### 5. 示例代码片段(整合) ```cpp // 创建流映射 QMap<StreamKey, StreamData> streams; // 读取数据包 while (pcap_next_ex(handle, &header, &packet) >= 0) { // 解析以太网头 // 解析IP头,获取协议、源IP、目的IP // 解析传输层头,获取源端口、目的端口 // 创建StreamKey(规范化) StreamKey key(src_ip, dst_ip, src_port, dst_port, protocol); // 解析负载 // 将负载和对应的时间戳添加到streams[key]中 } // 在Qt界面显示流列表 QMapIterator<StreamKey, StreamData> i(streams); while (i.hasNext()) { i.next(); // 将流信息添加到QTreeWidget中 } ``` ### 相关问题 1. 如何提高大流量捕获时的流重组性能? 2. 如何处理TCP流的乱序和重传问题? 3. 如何实现类似Wireshark的流图(时序图)功能? 4. 如何将RTP流重组为可播放的媒体文件? ### 参考 [^1]: [在Fiddler中查看Wireshark捕获的Http请求](https://www.telerik.com/blogs/how-to-use-fiddler-with-wireshark)</think># 在Qt中使用pcap库实现类似Wireshark的流追踪功能 在Qt中实现类似Wireshark的流追踪功能需要结合pcap库进行数据包捕获和分析,以及Qt的GUI组件来展示结果。以下是完整的实现方案: ## 核心实现步骤 ### 1. 集成pcap库到Qt项目 首先在Qt项目中集成pcap库: ```pro # Qt项目文件(.pro) QT += core gui win32: LIBS += -lwpcap unix: LIBS += -lpcap ``` ### 2. 流追踪数据结构设计 我们需要设计数据结构来存储流信息: ```cpp class StreamTracker { public: struct StreamKey { quint32 srcIp; quint32 dstIp; quint16 srcPort; quint16 dstPort; quint8 protocol; // 1=ICMP, 6=TCP, 17=UDP // 用于QMap比较 bool operator<(const StreamKey &other) const { return std::tie(srcIp, dstIp, srcPort, dstPort, protocol) < std::tie(other.srcIp, other.dstIp, other.srcPort, other.dstPort, other.protocol); } }; struct StreamData { QList<const u_char*> packets; // 原始数据包指针 QList<qint64> timestamps; // 时间戳 QByteArray payload; // 重组后的负载数据 }; QMap<StreamKey, StreamData> streams; void processPacket(const struct pcap_pkthdr *header, const u_char *packet); QList<StreamKey> getStreamKeys() const; StreamData getStreamData(const StreamKey &key) const; }; ``` ### 3. 数据包处理与流重组 实现`processPacket`方法来处理每个捕获的数据包: ```cpp void StreamTracker::processPacket(const struct pcap_pkthdr *header, const u_char *packet) { // 解析以太网头 const struct sniff_ethernet *ethernet = (struct sniff_ethernet*)(packet); // 只处理IPv4包 if (ntohs(ethernet->ether_type) != ETHERTYPE_IP) return; // 解析IP头 const struct sniff_ip *ip = (struct sniff_ip*)(packet + SIZE_ETHERNET); int size_ip = IP_HL(ip)*4; if (size_ip < 20) return; // 无效IP头 StreamKey key; key.srcIp = ip->ip_src.s_addr; key.dstIp = ip->ip_dst.s_addr; key.protocol = ip->ip_p; // 处理TCP包 if (key.protocol == IPPROTO_TCP) { const struct sniff_tcp *tcp = (struct sniff_tcp*)(packet + SIZE_ETHERNET + size_ip); int size_tcp = TH_OFF(tcp)*4; if (size_tcp < 20) return; key.srcPort = ntohs(tcp->th_sport); key.dstPort = ntohs(tcp->th_dport); // 计算负载位置和大小 const u_char *payload = packet + SIZE_ETHERNET + size_ip + size_tcp; u_int payload_size = ntohs(ip->ip_len) - (size_ip + size_tcp); // 添加到流数据 streams[key].packets.append(packet); streams[key].timestamps.append(header->ts.tv_sec * 1000 + header->ts.tv_usec / 1000); streams[key].payload.append((const char*)payload, payload_size); } // 处理UDP包 else if (key.protocol == IPPROTO_UDP) { const struct sniff_udp *udp = (struct sniff_udp*)(packet + SIZE_ETHERNET + size_ip); key.srcPort = ntohs(udp->uh_sport); key.dstPort = ntohs(udp->uh_dport); // 计算负载位置和大小 const u_char *payload = packet + SIZE_ETHERNET + size_ip + 8; // UDP头固定8字节 u_int payload_size = ntohs(udp->uh_ulen) - 8; // 添加到流数据 streams[key].packets.append(packet); streams[key].timestamps.append(header->ts.tv_sec * 1000 + header->ts.tv_usec / 1000); streams[key].payload.append((const char*)payload, payload_size); } } ``` ### 4. Qt界面实现流追踪功能 创建主界面显示流列表和流内容: ```cpp class StreamDialog : public QDialog { Q_OBJECT public: StreamDialog(QWidget *parent = nullptr); private slots: void showStreamDetails(QListWidgetItem *item); private: QListWidget *streamList; QTextEdit *streamContent; StreamTracker tracker; }; ``` ```cpp // 在对话框构造函数中填充流列表 StreamDialog::StreamDialog(QWidget *parent) : QDialog(parent) { QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout; // 创建流列表 streamList = new QListWidget; QList<StreamTracker::StreamKey> keys = tracker.getStreamKeys(); for (const auto &key : keys) { QString text = QString("%1:%2 -> %3:%4 (%5)") .arg(QHostAddress(key.srcIp).toString()) .arg(key.srcPort) .arg(QHostAddress(key.dstIp).toString()) .arg(key.dstPort) .arg(key.protocol == IPPROTO_TCP ? "TCP" : "UDP"); streamList->addItem(text); } // 创建内容显示区域 streamContent = new QTextEdit; streamContent->setReadOnly(true); // 连接信号 connect(streamList, &QListWidget::itemClicked, this, &StreamDialog::showStreamDetails); layout->addWidget(streamList); layout->addWidget(streamContent); setLayout(layout); } void StreamDialog::showStreamDetails(QListWidgetItem *item) { int index = streamList->row(item); QList<StreamTracker::StreamKey> keys = tracker.getStreamKeys(); StreamTracker::StreamData data = tracker.getStreamData(keys[index]); // 显示流内容 QString content; if (keys[index].protocol == IPPROTO_TCP) { content = "TCP流内容:\n"; content += QString::fromLatin1(data.payload.toHex(' ')); } else { content = "UDP流内容:\n"; content += QString::fromLatin1(data.payload); } streamContent->setText(content); } ``` ### 5. 高级功能:RTP流识别 要识别RTP流,可以添加以下逻辑: ```cpp // 在processPacket方法中添加 else if (key.protocol == IPPROTO_UDP) { // ... 前面的UDP处理代码 // RTP识别: 检查UDP负载的前12字节是否符合RTP头格式 if (payload_size >= 12) { // RTP版本号应为2 (0x80) if ((payload[0] & 0xC0) == 0x80) { // 标记为RTP流 key.protocol = 0xFD; // 自定义协议号表示RTP } } } ``` ## 完整工作流程 1. **捕获数据包**:使用pcap进行实时捕获或读取pcap文件 2. **处理数据包**:对每个包调用`processPacket`方法 3. **流重组**:根据五元组(源IP,目的IP,源端口,目的端口,协议)重组流 4. **显示流列表**:在Qt界面中列出所有检测到的流 5. **展示流内容**:当用户选择特定流时,显示重组后的内容 ## 性能优化建议 1. **增量处理**:对于大流量场景,使用增量处理避免内存溢出 2. **分页显示**:流内容分页加载,避免界面卡顿 3. **后台线程**:将数据包处理放在后台线程,保持UI响应 4. **流超时机制**:自动清理长时间不活动的流 ## 相关问题 1. 如何处理分片的IP数据包重组? 2. 如何实现类似Wireshark的TCP流完整会话重组? 3. 如何识别和解析加密的TLS/SSL流量? 4. 如何将重组后的RTP流导出为可播放的媒体文件? 5. 如何实现基于内容的应用层协议识别(如HTTP, FTP等)? 通过以上实现,您可以在Qt应用中创建类似Wireshark的流追踪功能,帮助用户分析网络流量[^1]。
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