实践一次抓包看到TCP的三次握手与四次挥手及其他
# 1，前言
直到现在，我甚至都没有真正地去实际操作过抓包这个事儿，可能对一个运维工作者来说，这是不可想象的，然而事实就是这样。
我从来没打算逃避自己不会抓包这事儿，这一点在同事们经常脱口而出抓 A 抓 B，而我往往都默不作声即可验证。当然，另一方面，我也从来没打算完全放弃学习抓包，当工作内容越往网络与协议等的深入，我就越觉得这是一个不可回避的事情了。
前几天一个同事分享了《wireshark 网络分析的艺术》这本书给我，让我一下子燃起了对抓包以及网络分析的热情，于是就有了这篇文章。
TCP 协议的相关内容非常多非常深，不过面试时三次握手四次挥手则是经常出现的问题，工作中我们在面对以及处理一些 TCP 相关问题时，也都需要用到这些知识，我始终都不敢说自己掌握的多么熟练，今天，借助于第一次抓包的经历，来分享一下 TCP 的三次握手以及四次挥手。
# 2，抓包
通过在主机上使用tcpdump进行抓包，将抓包内容保存到文件中，然后再用wireshark进行分析。
localhost —-> http://eryajf.net/1040.html
以本地作为客户端，然后请求远程网站。
先在本机起一个监听程序：
tcpdump -i ens33 -s 0 -n -S host eryajf.net -w eryajf.cap
然后在本机请求远程主机：
curl http://eryajf.net/1040.html
接着停掉抓包程序，将抓包文件 down 下来，使用 wireshark 打开。
图中凭借着个人目前对 TCP 知识的理解，用红框划分了三个阶段，这三个阶段展示了完整的 TCP 请求的流程。
1–3：是建联时的 TCP 三次握手。
4–7：进入到 HTTP 请求与响应的数据交互过程。
8–11：是结束连接的四次挥手流程。
# 3，见图知意
接下来用大白话浅显的针对每条数据包进行一下简单分析，分析内容中将会依据如上三个阶段进行讲解，并且，因为在这整个过程中，TCP 的状态是在不断变化的，往常我们碰到主机 TIME_WAIT 或者 CLOSE_WAIT 过多的时候，经常头疼于这些名词的含义，因此争取在这次讲解当中也能够将 TCP 的状态对应上，以帮助我们理解那些名词。
讲解之前，先引用两张超级厉害的动图来进行一下概括，首先说明，图来自于 https://blog.csdn.net/qzcsu/article/details/72861891 ，人家已经画的足够好，自己就不必在这上头浪费精力了。
三次握手：
通过三次握手成功建立连接，两端进入数据传输过程。
四次挥手：
# 4，流程浅析
详细说明如下，为了便于对比抓包数据，再次把 wireshark 的图搬过来：
本文基于个人目前对 TCP 相关知识的理解而写，可能会有错漏的地方，如果有人发现，欢迎指出交流。
# 5，思维扩展
关于上边内容的与实际工作的关联，我能想到的大概有如下几点。
# 1，端口
以往对这块儿的理解不够深入，以为server就启动一个80的服务，然后 client 直接请求 server 的这个端口就好了，没想过本机也要启动一个端口。不过话说回来，在理解了之后，就想到端对端通信肯定是要基于两个端口来的，不可能对方起一个 80 端口，自己就硬生生去请求数据了。
基于此，再扩展一下来看，我们可以通过如下命令查看到 CentOS 中默认情况下的临时端口分配范围：
[root@eryajf ~]$cat /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range
32768 60999
2
可以看到默认给出的范围是32768-60999，而面对一些实际生产环境，这个范围的端口可能是不够用的，如果不够用，那么超过这个范围的请求就会受到影响。于是，我们可以通过调整内核参数来进行修改：
# 添加如下配置
echo "net.ipv4.ip_local_port_range=10240 65000" >> /etc/sysctl.conf
# 重载生效
sysctl -p
2
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4
正是基于如上知识的了解以及理解，这里才能够体会此处内核参数调优（特意把这个标红，是为了把这个高大上的词汇平凡化）的意义所在。
# 2，关注 TCP 状态
正如前边提到的，以往在我听到TIME_WAIT之类的词汇，常常是有一些迷糊的，并不能准确的定位这个状态是发生在整个请求流程的哪一步了，包括CLOST_WAIT，ESTABLISHED等名词。于是，这次在整理本文时，我特地将各个状态在整个流程中标明，以帮助理解。
基于如上理解，也可以扩展一下，实际生产业务当中，有哪些状态是需要我们重点关注的呢？这些状态的数值究竟达到多少才是我们应该去处理的呢？处理的时候应该怎样操作配置才能对症下药呢？
事实上在过去半年多的工作当中，我们曾多次以TCP在Prometheus中的对应状态的波动，来倒推开发回头审视自己的代码中的 bug 的，以及我们自己对一些配置项的合理度。
这里举几个实际生产中的例子来进行说明，某一天，在进行监控巡检的时候，忽的看到有机器的 TCP 状态如下图所示：
最开始看到的是当前的数值相当大，接着把时间跨度拉大，发现这一现象是从某一刻开始的，而并非一直这么大，后来开发一查代码，果然是在调用连接池的时候，忘记关闭了，如此一来，连接数自然就会越堆越多了。
还有一个例子是我针对一组服务器的 TIME_WAIT 状态过多地探析与研究，具体可以参考一下 CentOS 系统里 TCP 状态中 TIME_WAIT 超过 3 万的分析与建议 (opens new window)这篇文章。
再有一次就是某组 web 服务的机器ESTABLISHED状态相当的多，高峰时几乎接近四万，如果不进行处理，如果某一天突然一大波流量进来，可能直接就占满了，从而系统无法处理超出的连接。
其实连接数过多无非也就那么几种情况，要么是真实连接的确多，要么是没有及时将连接关闭导致，因为是 web 服务，极有可能配置在 NGINX 那里控制着，果不其然，我看到了配置中的 keepalive_timeout定义的是300(5 分钟)，尽管这可能不算很长，但是针对请求量本身就很大的主机来说，显然也是不合理的。
于是我将这个情况与开发进行沟通，表明这个数值需要调小，是否会影响对应的实际业务 (针对一些特殊长链的场景，如果猛然调小超时时间，可能会带来其他不可知问题)，得到的回应是不会影响，于是果断将超时时间改为60(1 分钟)，没过多久，就在监控中看到了相应的效果。
很多内容是在我们不经意之间串联着的，当我们一直奔忙在实际工作的任务时，可能有时候反而容易忽略一些简单的东西。
好了，这篇文字东扯葫芦西扯瓢地已经说了不少，该去做点饭填补一下空虚的肚皮了。
# 5，参考
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