免费建站哪个比较好,个人开店做外贸网站,营销型网站报价,wordpress 评论 头像1. 系统架构概述
1.1 核心组件
1.任务生成器#xff08;Task Generator#xff09;#xff1a;
功能#xff1a;生成 Masscan 扫描任务#xff0c;如指定目标 IP 范围、端口、扫描参数等。输出#xff1a;将任务发送到 Kafka 的任务队列#xff08;Topic#xff09;…1. 系统架构概述
1.1 核心组件
1.任务生成器Task Generator
功能生成 Masscan 扫描任务如指定目标 IP 范围、端口、扫描参数等。输出将任务发送到 Kafka 的任务队列Topic。
2.任务调度器Task Scheduler
功能从 Kafka 任务队列中消费任务并将任务分配给可用的 Worker 节点。实现可以使用 Kafka Consumer 消费任务并使用 ZooKeeper 或其他服务发现机制来管理 Worker 节点。
3.Worker 节点Worker Nodes
功能执行 Masscan 扫描任务。实现每个 Worker 节点作为一个独立的进程或服务从 Kafka 接收任务执行 Masscan 扫描并将结果发送回 Kafka 的结果队列。
4.结果处理器Result Processor
功能从 Kafka 的结果队列中消费扫描结果进行处理、分析或存储。实现可以使用 Kafka Consumer 消费结果并将其存储到数据库或进行实时分析。
5.数据库Database
功能存储扫描任务和结果。选择如 PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch 等。
6.监控与日志Monitoring Logging
功能监控系统的运行状态记录日志以便故障排查。实现使用 Prometheus、Grafana、ELKElasticsearch, Logstash, Kibana等工具。 1.2 工作流程
1.任务生成任务生成器生成 Masscan 扫描任务并将其发送到 Kafka 的任务队列。
2.任务调度任务调度器从 Kafka 任务队列中消费任务并将任务分配给可用的 Worker 节点。
3.任务执行Worker 节点接收任务执行 Masscan 扫描。
4.结果处理Worker 节点将扫描结果发送回 Kafka 的结果队列。
5.结果存储与分析结果处理器从 Kafka 结果队列中消费结果并将其存储到数据库或进行实时分析。 2. 关键组件实现
2.1 任务生成器
任务生成器负责生成 Masscan 扫描任务并将其发送到 Kafka 的任务队列。
gopackage mainimport (contextfmtgithub.com/segmentio/kafka-gotime
)func main() {// 配置 Kafka 连接writer : kafka.NewWriter(kafka.WriterConfig{Brokers: []string{kafka-broker1:9092, kafka-broker2:9092},Topic: masscan_tasks,Balancer: kafka.LeastBytes{},})// 生成任务tasks : generateTasks()// 发送任务到 Kafkafor _, task : range tasks {msg : kafka.Message{Value: []byte(task),}err : writer.WriteMessages(context.Background(), msg)if err ! nil {fmt.Println(Error sending message:, err)}}// 关闭连接writer.Close()
}func generateTasks() []string {// 示例生成简单的 Masscan 命令tasks : []string{{command: masscan 192.168.1.0/24 -p80,443 --rate1000},{command: masscan 10.0.0.0/16 -p22,8080 --rate500},}return tasks
}2.2 任务调度器
任务调度器从 Kafka 任务队列中消费任务并将任务分配给 Worker 节点。
gopackage mainimport (contextfmtgithub.com/segmentio/kafka-gotime
)func main() {// 配置 Kafka 连接reader : kafka.NewReader(kafka.ReaderConfig{Brokers: []string{kafka-broker1:9092, kafka-broker2:9092},Topic: masscan_tasks,GroupID: masscan_scheduler,MinBytes: 1, // 1BMaxBytes: 10e6, // 10MB})// 消费任务for {msg, err : reader.ReadMessage(context.Background())if err ! nil {fmt.Println(Error reading message:, err)continue}// 解析任务var task Taskerr json.Unmarshal(msg.Value, task)if err ! nil {fmt.Println(Error parsing message:, err)continue}// 分配任务给 Worker这里简单打印实际应发送到 Worker 的 Kafka 队列fmt.Printf(Received task: %s\n, task.Command)// TODO: 实现任务分配逻辑}reader.Close()
}type Task struct {Command string json:command
}2.3 Worker 节点
Worker 节点从 Kafka 接收任务执行 Masscan 扫描并将结果发送回 Kafka。
gopackage mainimport (contextencoding/jsonfmtgithub.com/segmentio/kafka-goos/exectime
)type Task struct {Command string json:command
}type Result struct {TaskID string json:task_idOutput string json:outputError string json:errorTimestamp time.Time json:timestamp
}func main() {// 配置 Kafka 连接reader : kafka.NewReader(kafka.ReaderConfig{Brokers: []string{kafka-broker1:9092, kafka-broker2:9092},Topic: masscan_tasks,GroupID: masscan_worker,MinBytes: 1, // 1BMaxBytes: 10e6, // 10MB})writer : kafka.NewWriter(kafka.WriterConfig{Brokers: []string{kafka-broker1:9092, kafka-broker2:9092},Topic: masscan_results,Balancer: kafka.LeastBytes{},})for {msg, err : reader.ReadMessage(context.Background())if err ! nil {fmt.Println(Error reading message:, err)continue}var task Taskerr json.Unmarshal(msg.Value, task)if err ! nil {fmt.Println(Error parsing message:, err)continue}// 执行 Masscan 命令cmd : exec.Command(sh, -c, task.Command)output, err : cmd.CombinedOutput()result : Result{TaskID: fmt.Sprintf(%d, time.Now().UnixNano()),Output: string(output),Error: ,Timestamp: time.Now(),}if err ! nil {result.Error err.Error()}// 发送结果到 KafkaresultBytes, _ : json.Marshal(result)err writer.WriteMessages(context.Background(), kafka.Message{Value: resultBytes,})if err ! nil {fmt.Println(Error sending result:, err)}}reader.Close()writer.Close()
}2.4 结果处理器
结果处理器从 Kafka 结果队列中消费结果并将其存储到数据库或进行实时分析。
gopackage mainimport (contextencoding/jsonfmtgithub.com/segmentio/kafka-gotime
)type Result struct {TaskID string json:task_idOutput string json:outputError string json:errorTimestamp time.Time json:timestamp
}func main() {// 配置 Kafka 连接reader : kafka.NewReader(kafka.ReaderConfig{Brokers: []string{kafka-broker1:9092, kafka-broker2:9092},Topic: masscan_results,GroupID: masscan_result_processor,MinBytes: 1, // 1BMaxBytes: 10e6, // 10MB})// 处理结果for {msg, err : reader.ReadMessage(context.Background())if err ! nil {fmt.Println(Error reading message:, err)continue}var result Resulterr json.Unmarshal(msg.Value, result)if err ! nil {fmt.Println(Error parsing message:, err)continue}// 处理结果例如存储到数据库storeResult(result)}reader.Close()
}func storeResult(result Result) {// 示例打印结果实际应存储到数据库fmt.Printf(Result: %v\n, result)
}3. 最佳实践
3.1 使用 Kafka 消费者组
利用 Kafka 的消费者组机制实现任务的负载均衡和故障恢复。每个 Worker 节点作为一个消费者组成员Kafka 会自动分配任务给各个成员。
3.2 错误处理与重试
错误处理在 Worker 节点中实现错误处理机制记录失败的任务并采取相应的措施如重试或报警。重试策略实现合理的重试策略避免无限重试导致资源浪费。
3.3 监控与日志
监控使用 Prometheus、Grafana 等工具监控 Kafka 集群、Worker 节点和任务处理情况。日志集中管理日志使用 ELK 堆栈或其他日志管理工具方便故障排查。
3.4 安全性
认证与授权配置 Kafka 的认证和授权机制确保通信安全。数据加密使用 TLS 加密 Kafka 通信防止数据泄露。访问控制限制对 Kafka 主题的访问权限防止未授权访问。
3.5 性能优化
批量处理在发送和接收 Kafka 消息时使用批量处理提高吞吐量。压缩配置 Kafka 的压缩机制减少网络带宽消耗。分区管理合理配置 Kafka 分区确保负载均衡和高效的消息传递。
3.6 可扩展性
水平扩展通过增加 Worker 节点的数量实现系统的水平扩展。弹性伸缩使用容器编排工具如 Kubernetes实现 Worker 节点的弹性伸缩根据负载自动调整资源。
4. 总结
通过结合 Golang 和 Apache Kafka可以构建一个高效、可扩展且可靠的分布式 Masscan 任务调度系统。
Kafka 提供了强大的消息传递能力而 Golang 则以其高性能和并发处理能力成为实现 Worker 节点和任务调度器的理想选择。
关键点
任务调度利用 Kafka 的发布/订阅机制实现任务的动态分配和负载均衡。Worker 节点实现独立的 Worker 节点处理 Masscan 扫描任务并将结果发送回 Kafka。结果处理通过 Kafka 结果队列集中处理和存储扫描结果。监控与安全实施全面的监控和安全保障措施确保系统的稳定性和安全性。
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