tshark是网络分析工具wireshark下的一个工具，主要用于命令行环境进行抓包、分析，尤其对协议深层解析时，tcpdump难以胜任的场景中。本系列文章将整理介绍tshark相关内容。本文将介绍与tshark相关的流量解决方案。
tshark + elastic stack
利用tshark，不仅可以对现有的pcap文件进行分析，由于可以输出其他格式，也就可以结合ES的强大搜索能力，达到对数据报文进行记录、分析处理的能力，可以实现回溯分析，结合kibana可视化工具，甚至达到实时可视化监控。
elastic stack全家桶
性能一直被诟病，后来另起炉灶，针对采集使用golang构建出一套beats，用于不同的采集场景。其中针对网络流量，开发出packetbeat。
packetbeat的优势是定制了elasticsearch的mapping、kibana一系列可视化图表，可以满足一般对tcp、dns、udp等常规报文的分析。基本达到开箱即用程度。
但packetbeat也有不足，对报文的分析采用会话分析，没有一个个报文单独分析，倾向于应用层，对网络层面分析不足（尤其是故障排查时），此外，支持的协议有限，仅常见协议与tshark的2000多种存在明显差距，当遇到不支持时，需要等待支持或手动写插件，难度极高。
离线导入elasticsearch
tshark支持将pcap报文分析后生成json文件导入elasticsearch，同时支持elasticsearch的批量导入接口_bulk的格式，命令如下：
tshark -r test_trace.pcap -T ek > test_trace.pcap.json
之后可以将json文件通过curl导入。
curl -s -H "Content-Type: application/x-ndjson" -XPOST "localhost:9200/foo/_bulk" --data-binary "@/Users/test-elastic/test_trace.pcap.json"
注：
- 导入时可能存在导入失败，由于
_bulk接口对post的文件大小有限制，尽量不要超过15MB，最好在10MB以内。如果超过，建议使用tshark的输出条件生成多个json文件，使用curl依次导入。 - 如果导入失败，可以在
curl加-v查看提示信息。 - 默认索引名为类似
packets-2019-04-23（报文记录的日期），可以导入后重新索引
可以使用类似以下命令查看导入情况：
curl 'http://127.0.0.1:9200/packets-2019-04-23/_search/?size=10&pretty=true'
实时监控方案
主要思路
- 使用
tshark实时抓取报文，并启用过滤策略 - 使用
tshark解析捕获的报文，提取指定的字段并写入csv文件中，或者使用json格式在下一步进行ETL - 使用
filebeat持续检测csv文件，并发个logstash用于字段过滤之类（如无需过滤可以跳过logstash直接发给elasticsearch） -
logstash对字段进行过滤，格式转化等，之后发到elasticsearch - 使用
kibana进行数据可视化，对报文统计分析
简单实现
1. tshark部分
tshark -a duration:600 -i phy0.mon -t ad -t ad -lT fields -E separator=, -E quote=d -e _ws.col.Time -e wlan.fc.type -e wlan.fc.type_subtype -e radiotap.dbm_antsignal -e frame.len -e radiotap.datarate > tshark.csv
2. filebeat
简单filebeat.yml配置文件
filebeat.modules:
- module: system
syslog:
enabled: false
auth:
enabled: true
var.paths: ["/home/tshark.csv"]
name: test
output.logstash:
hosts: ["localhost:5044"]
3. logstash
logstash.yml文件，主要分为：
- 监听5044端口接收
filebeat的数据 - 对数据按照csv格式解析，字段分割
- 对日期处理，转换格式
- 添加时、分、秒，便于索引
- 对部分字段转换为数字格式
- 替换字段
- 输出到elasticsearch
input {
beats {
port => 5044
}
}
csv {
source => "message"
columns => [ "col.time","frame.type","frame.subtype","rssi","frame.size","data.rate" ]
}
date {
match => [ "col.time", "YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSSSSSSSS" ]
target => "@timestamp"
}
mutate {
add_field => {"[hour]" => "%{+HH}"}
add_field => {"[minute]" => "%{+mm}"}
add_field => {"[second]" => "%{+ss}"}
}
mutate {
convert => [ "rssi", "integer" ]
convert => [ "frame.size", "integer" ]
convert => [ "data.rate", "integer" ]
convert => [ "second", "integer" ]
convert => [ "minute", "integer" ]
convert => [ "hour", "integer" ]
}
if[frame.type]=="0"{
mutate {
replace => [ "frame.type", "Management" ]
}}
if[frame.type]=="1"{
mutate {
replace => [ "frame.type", "Control" ]
}}
if[frame.type]=="2"{
mutate {
replace => [ "frame.type", "Data" ]
}}
output {
elasticsearch {
hosts => ["http://localhost:9200"]
index => "%{[@metadata][beat]}-%{+YYYY.MM.dd}"
document_type => "%{[@metadata][type]}"
}
}
4. elasticsearch
可以预先导入索引定义mapping，这块可以查elasticsearch文档
5. kibana
利用图表、面板等进行数据可视化，实现监控功能，这块可根据业务需求进行发挥～
小结
使用tshak的报文解析、数据导出功能，可以根据需求灵活处理，借助开源的大数据工具，可以实现更贴合业务的工具，实现快速对网络分析、实时监控、故障排查、高级检索、回溯分析、统计报表等，甚至在部分场景下可以替代商业的网络回溯分析系统。
** 参考：**
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