Fiddler之——Fiddler简介

本文介绍Fiddler这一流行的HTTP代理工具,它能记录并分析客户端与服务器间的HTTP请求,支持多种浏览器及应用程序。文章详细解释了Fiddler的功能、使用界面及如何配置过滤规则。

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1.为什么是Fiddler?

抓包工具有很多,小到最常用的web调试工具firebug,大到通用的强大的抓包工具wireshark.为什么使用fiddler?

原因如下:

a.Firebug虽然可以抓包,但是对于分析http请求的详细信息,不够强大。模拟http请求的功能也不够,且firebug常常是需要“无刷新修改”,如果刷新了页面,所有的修改都不会保存。

b.Wireshark是通用的抓包工具,但是比较庞大,对于只需要抓取http请求的应用来说,似乎有些大材小用。

c.Httpwatch也是比较常用的http抓包工具,但是只支持IEfirefox浏览器(其他浏览器可能会有相应的插件),对于想要调试chrome浏览器的http请求,似乎稍显无力,而Fiddler4 是一个使用本地 127.0.0.1:8888 的 HTTP 代理,任何能够设置 HTTP 代理为 127.0.0.1:8888 的浏览器和应用程序都可以使用 Fiddler。

2.什么是Fiddler?

Fiddler是位于客户端和服务器端的HTTP代理,也是目前最常用的http抓包工具之一 。 它能够记录客户端和服务器之间的所有 HTTP请求,可以针对特定的HTTP请求,分析请求数据、设置断点、调试web应用、修改请求的数据,甚至可以修改服务器返回的数据,功能非常强大,是web调试的利器。

既然是代理,也就是说:客户端的所有请求都要先经过Fiddler,然后转发到相应的服务器,反之,服务器端的所有响应,也都会先经过Fiddler然后发送到客户端,

基于这个原因,Fiddler支持所有可以设置http代理为127.0.0.1:8888的浏览器和应用程序。使用了Fiddler之后,web客户端和服务器的请求如下所示:

Fiddler 作为系统代理,当启用 Fiddler 时,IE、Firefox 是不需要设置代理的


3.Fiddler使用界面简介

Fiddler主界面的布局如下:



主界面中主要包括四个常用的块:

1.Fiddler的菜单栏,上图黑色部分。包括捕获http请求,停止捕获请求,保存http请求,载入本地session、设置捕获规则等功能。

2.Fiddler的工具栏,上图黄色部分。包括Fiddler针对当前view的操作(暂停,清除session,decode模式、清除缓存等)。

3.web Session面板,上图红色区域,主要是Fiddler抓取到的每条http请求(每一条称为一个session),主要包含了请求的url,协议,状态码,body等信息,详细的字段含义如下图所示:

4.详情和数据统计面板。针对每条http请求的具体统计(例如发送/接受字节数,发送/接收时间,还有粗略统计世界各地访问该服务器所花费的时间)和数据包分析。如inspector面板下,提供headerstextviewhexviewRaw等多种方式查看单条http请求的请求报文的信息:


composer面板下,则可以模拟向相应的服务器发送数据的过程(不错,这就是灌水机器人的基本原理,也可以是部分http flood的一种方式)。

也可以粘贴一次请求的raw http headers,达到模拟请求的目的:


Filter标签则可以设置Fiddler的过滤规则,来达到过滤http请求的目的。最简单如:过滤内网http请求而只抓取internethttp请求,或则过滤相应域名的http请求。Fiddler的过滤器非常强大,可以过滤特定http状态码的请求,可以过滤特定请求类型的http请求(如css请求,image请求,js请求等),可以过滤请求报文大于或则小于指定大小(byte)的请求:



另外,可以设置是否抓取https请求的数据:



内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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