Arkime项目中新增通用对象字段类型的实现解析
背景与需求
在Arkime网络流量分析平台中,字段系统是核心组件之一,负责处理和存储从网络流量中提取的各种信息。传统字段类型如字符串、数字等简单类型已经不能满足日益复杂的协议解析需求,特别是在处理嵌套结构数据(如JSON对象、证书信息等)时显得力不从心。
现有实现中,每个复杂字段类型都需要修改多个核心源文件(如arkime.h、db.c、fields.c等),这不仅增加了维护成本,也限制了第三方开发者为Arkime开发复杂解析器的可能性。以ARKIME_FIELD_TYPE_CERTSINFO字段类型为例,其实现就涉及大量核心代码修改。
解决方案设计
Arkime社区提出并实现了一种新的通用对象字段类型ARKIME_FIELD_TYPE_OBJECT,它能够支持任意复杂度的结构化数据存储。这一设计具有以下关键特性:
- 类型无关性:可以存储任何自定义数据结构
- 生命周期管理:提供完整的创建、存储、释放机制
- 哈希与比较:支持高效的查找和去重操作
- JSON序列化:内置转换为JSON格式的能力
核心实现机制
数据结构设计
新实现引入了两个核心数据结构:
typedef struct arkime_field_object {
struct arkime_field_object *o_next, *o_prev;
uint32_t o_hash;
short o_bucket;
void *object;
} ArkimeFieldObject_t;
typedef struct {
struct arkime_field_object *o_next, *o_prev;
short o_count;
} ArkimeFieldObjectHead_t;
这种设计将对象存储与哈希表管理分离,使得每个字段类型只需关注自身数据结构的处理,而不必关心底层的存储机制。
回调函数接口
为实现通用性,定义了四种关键回调函数类型:
- 保存函数:将对象序列化为JSON格式
typedef void (* ArkimeFieldObjectSaveFunc)(BSB *jbsb, ArkimeFieldObject_t *object, ArkimeSession_t *session);
- 释放函数:清理对象占用的资源
typedef void (* ArkimeFieldObjectFreeFunc)(ArkimeFieldObject_t *object);
- 哈希函数:计算对象的哈希值用于快速查找
typedef uint32_t (* ArkimeFieldObjectHashFunc)(const void *key);
- 比较函数:判断两个对象是否相等
typedef int (* ArkimeFieldObjectCmpFunc)(const void *keyv, const void *elementv);
注册与使用流程
-
字段注册:通过
arkime_field_object_register函数注册新的对象类型,提供上述四个回调函数 -
添加对象:使用
arkime_field_object_add将具体对象实例添加到会话中 -
自动管理:系统会自动处理对象的存储、序列化和释放
实际应用与优势
这一改进已经在Arkime的TLS证书处理中得到实际应用,成功将原有的ARKIME_FIELD_TYPE_CERTSINFO迁移到新的通用对象系统。相比原有实现,新方案具有以下优势:
- 代码解耦:复杂字段类型的实现不再需要修改核心代码
- 开发效率:第三方开发者可以轻松添加新的复杂字段类型
- 维护性:统一的对象管理机制减少了重复代码
- 扩展性:支持任意复杂度的数据结构存储
技术实现细节
在底层实现上,ARKIME_FIELD_TYPE_OBJECT利用了Arkime现有的哈希表机制,但通过抽象层隐藏了实现细节。每个对象类型只需要:
- 定义自己的数据结构
- 实现必要的回调函数
- 注册到字段系统
系统会自动处理对象的存储、查找、去重和序列化。对于数组形式的字段值(如一个会话包含多个证书),系统会自动管理多个对象实例的生命周期。
未来展望
这一通用对象字段系统的引入为Arkime开辟了新的可能性,未来可以支持:
- 更复杂的协议解析结果存储
- 嵌套JSON对象的原生支持
- 自定义二进制格式的序列化
- 复杂关联数据的高效管理
这一改进不仅解决了当前的技术债务,也为Arkime未来的功能扩展奠定了坚实基础。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00