示例位置: <hyperscan source>/examples/pcapscan.cc
参考：http://01org.github.io/hyperscan/dev-reference/api_files.htmlhtml
此示例实现一个简单的数据包匹配性能测量程序。前端
pcapscan使用libpcap从pcap文件中读取数据包，并根据一个规则文件中指定的多个正则表达式对报文进行匹配，并输出匹配结果和一些统计信息。pcapscan使用并对比了两种匹配模式：BLOCK和STREAM。BLOCK模式时它对单个数据包进行匹配；而STREAM模式下它经过五元组将数据包进行简单分流，并对每条流中的数据进行匹配。STREAM模式能够命中跨越数据包边界的匹配数据（好比，要匹配abc，而a在前一个数据的末尾，而bc在后一个数据包的前端，这两个数据包在一个流中，那么STREAM模式匹配能够命中它，而BLOCK模式不能）。c++
此示例演示了如下hyperscan概念：git
下面按照代码执行的前后顺序对pcapscan源码进行简单解读。github
函数buildDatabase用来编译规则文件中的多个正则表达式，参数mode指定了是BLOCK仍是STREAM模式。正则表达式
static hs_database_t *buildDatabase(const vector<const char *> &expressions, const vector<unsigned> flags, const vector<unsigned> ids, unsigned int mode) { hs_database_t *db; hs_compile_error_t *compileErr; hs_error_t err; Clock clock; clock.start(); err = hs_compile_multi(expressions.data(), flags.data(), ids.data(), expressions.size(), mode, nullptr, &db, &compileErr); clock.stop(); if (err != HS_SUCCESS) { if (compileErr->expression < 0) { // The error does not refer to a particular expression. cerr << "ERROR: " << compileErr->message << endl; } else { cerr << "ERROR: Pattern '" << expressions[compileErr->expression] << "' failed compilation with error: " << compileErr->message << endl; } // As the compileErr pointer points to dynamically allocated memory, if // we get an error, we must be sure to release it. This is not // necessary when no error is detected. hs_free_compile_error(compileErr); exit(-1); }
//...
}
其中的核心代码是hs_compile_multi的调用，此函数用来编译多个正则表达式，从代码可见除了mode参数，BLOCK和STREAM模式都使用这一API。它的原型是express
hs_error_t hs_compile_multi(const char *const * expressions, const unsigned int * flags, const unsigned int * ids, unsigned int elements, unsigned int mode, const hs_platform_info_t * platform, hs_database_t ** db, hs_compile_error_t ** error)
其中，expressions是多个正则表达式字符串，flags和ids分别是expressions对应的flag和id数组；elements是表达式字符串的个数；其他参数与上一个例子中提到的hs_compile的参数涵义相同。ubuntu
这里要注意的一个事情是参数ids，它是正则表达式的ID数组。每一个表达式都有一个惟一ID，这样命中的时候匹配回调函数能够获得此ID，告诉调用者哪一个表达式命中了。若是ids传入NULL，则全部表达式的ID都为0。api
Benchmark构造函数中，为接下来的匹配分配足够的临时数据空间(scratch space）。这里有一个技巧：1）BLOCK和STREAM模式的匹配只需共用一个scratch；2）这个scratch足够大，方法是调用两次，在第2次调用时hyperscan若是发现空间不够会进行增长。数组
public: Benchmark(const hs_database_t *streaming, const hs_database_t *block) : db_streaming(streaming), db_block(block), scratch(nullptr), matchCount(0) { // Allocate enough scratch space to handle either streaming or block // mode, so we only need the one scratch region. hs_error_t err = hs_alloc_scratch(db_streaming, &scratch); if (err != HS_SUCCESS) { cerr << "ERROR: could not allocate scratch space. Exiting." << endl; exit(-1); } // This second call will increase the scratch size if more is required // for block mode. err = hs_alloc_scratch(db_block, &scratch); if (err != HS_SUCCESS) { cerr << "ERROR: could not allocate scratch space. Exiting." << endl; exit(-1); } }
在Benchmark::readStreams方法中，从pcap文件中读取了全部数据包（其实封装必须是ethernet-ipv4-tcp/udp），并根据五元组进行简单分流。主要代码以下
while ((pktData = pcap_next(pcapHandle, &pktHeader)) != nullptr) { unsigned int offset = 0, length = 0; if (!payloadOffset(pktData, &offset, &length)) { continue; } // Valid TCP or UDP packet const struct ip *iphdr = (const struct ip *)(pktData + sizeof(struct ether_header)); const char *payload = (const char *)pktData + offset; size_t id = stream_map.insert(std::make_pair(FiveTuple(iphdr), stream_map.size())).first->second; packets.push_back(string(payload, length)); stream_ids.push_back(id); }
注意，stream_ids这个vector存储了每个数据包对应的stream id。
因为须要用到STREAM模式，因此在匹配前要先将流打开，见Benchmark::openStreams
// Open a Hyperscan stream for each stream in stream_ids void openStreams() { streams.resize(stream_map.size()); for (auto &stream : streams) { hs_error_t err = hs_open_stream(db_streaming, 0, &stream); if (err != HS_SUCCESS) { cerr << "ERROR: Unable to open stream. Exiting." << endl; exit(-1); } } }
其中，streams的类型是vector<hs_stream_t *>。
2.5.1 STREAM模式
在Benchmark::scanStreams中
// Scan each packet (in the ordering given in the PCAP file) through // Hyperscan using the streaming interface. void scanStreams() { for (size_t i = 0; i != packets.size(); ++i) { const std::string &pkt = packets[i]; hs_error_t err = hs_scan_stream(streams[stream_ids[i]], pkt.c_str(), pkt.length(), 0, scratch, onMatch, &matchCount); if (err != HS_SUCCESS) { cerr << "ERROR: Unable to scan packet. Exiting." << endl; exit(-1); } } }
hs_scan_stream的原型：
hs_error_t hs_scan_stream(hs_stream_t * id, const char * data, unsigned int length, unsigned int flags, hs_scratch_t * scratch, match_event_handler onEvent, void * ctxt)
其中，id是数据所属的stream对应hs_stream_t指针，这里叫id其实我感受不太合适; 其他参数与hs_scan相同。
这里调用的streams[stream_ids[i]]已经在上一步打开流中初始化。
2.5.2 BLOCK模式
BLOCK模式比STREAM简单许多，在Benchmark::scanBlock中
// Scan each packet (in the ordering given in the PCAP file) through // Hyperscan using the block-mode interface. void scanBlock() { for (size_t i = 0; i != packets.size(); ++i) { const std::string &pkt = packets[i]; hs_error_t err = hs_scan(db_block, pkt.c_str(), pkt.length(), 0, scratch, onMatch, &matchCount); if (err != HS_SUCCESS) { cerr << "ERROR: Unable to scan packet. Exiting." << endl; exit(-1); } } }
hs_scan在解读simple中已经说过了，再也不赘述。
包括关闭流（hs_close_stream）、释放database等。这里要注意hs_close_stream时仍会进行匹配。
STREAM模式的用法比BLOCK模式要复杂一些，这里简单用伪代码总结一下
// N是流的规格，事先已肯定好 hs_database_t* db; hs_stream_t* steams[N]; hs_scratch_t* tmp; uint8_t* pkt; // 1) 编译多个正则表达式 hs_compile_multi(&db, HS_MODE_STREAM); // 2) 准备scratch hs_alloc_scratch(db, &tmp); // 3) 打开流 for(i=0; i<N; i++) hs_open_stream(db, &streams[i]); // 4) 收到数据包，并将其分到指定流 stream_id = classify(pkt); // 5) 流匹配 hs_scan_stream(streams[stream_id], pkt, &tmp, callBack); // 6) 清理资源, 注意hs_close_stream仍可能有匹配 for(i=0; i<N; i++) hs_close_stream(db, streams[i], &tmp, callBack);
hs_free_scrach(tmp); hs_free_database(db);
能够经过hs_database_size()和hs_stream_size()分别得到database和每条流的stream state的大小。正则表达式的数目和复杂度会影响stream state的大小，随着数目和复杂度的增长，可能会愈来愈大。在支持上百万条流和复杂规则文件的系统上，stream state的内存耗费可能很大。
运行示例前要准备一个pcap文件和一个规则文件，规则文件的格式如
123：/weibo/ 456：/[f|F]ile/
每行一个正则表达式，冒号前面是表达式的ID，后面是pcre正则表达式。
如下是编译和运行截图，我用了一个微博流量的pcap，并匹配其中的weibo关键字：
zzq@ubuntu14:~/hs_demo$ g++ -o pcapscan pcapscan.cc -std=c++11 -lhs -lpcap zzq@ubuntu14:~/hs_demo$ ./pcapscan ptn weibo.pcap Pattern file: ptn Compiling Hyperscan databases with 1 patterns. Hyperscan streaming mode database compiled in 0.000236959 seconds. Hyperscan block mode database compiled in 4.8277e-05 seconds. PCAP input file: weibo.pcap 4 packets in 3 streams, totalling 3641 bytes. Average packet length: 910 bytes. Average stream length: 1213 bytes. Streaming mode Hyperscan database size : 1000 bytes. Block mode Hyperscan database size : 1000 bytes. Streaming mode Hyperscan stream state size: 25 bytes (per stream). Streaming mode: Total matches: 9 Match rate: 2.5312 matches/kilobyte Throughput (with stream overhead): 2576.33 megabits/sec Throughput (no stream overhead): 5444.49 megabits/sec Block mode: Total matches: 9 Match rate: 2.5312 matches/kilobyte Throughput: 16227.30 megabits/sec WARNING: Input PCAP file is less than 2MB in size. This test may have been too short to calculate accurate results.