有时候,Bug 并不体现在程序错误上,而是行为偏差。在一次常规功能测试中,我们发现移动端某个提交请求被触发了两次,虽然后端做了幂等处理,但频繁请求仍可能带来性能问题、错误日志膨胀、以及潜在副作用。

这类问题常被归类为“无影响的冗余请求”,但我们决定彻查触发路径与请求内容差异,确保系统行为在各种网络和设备条件下都能一致。

本文记录了我们如何通过多个抓包工具协作,从客户端真实行为开始,逐步确认问题成因并设计验证手段。


问题现象简述

目标接口为内容收藏操作接口。日志中部分用户在点击“收藏”按钮后,同一秒钟内发起了两次 POST 请求,唯一标识相同,仅参数顺序略有不同。重复请求并未导致业务错误,但触发了重复打点和错误日志记录。


第一阶段:后端日志 vs 客户端逻辑初步对比

后端日志已明确标出“某些用户双次请求”,但客户端代码中绑定事件的逻辑没有重复。我们决定从“请求层”而不是“代码逻辑”入手,验证真实触发过程。


第二阶段:建立可观测抓包环境

我们测试时使用三种终端:

  • Windows桌面客户端(基于Electron)
  • Web页面(H5)
  • iOS App

分别构建抓包环境:

工具使用场景理由
Charles抓桌面端和H5请求快速配置代理,界面清晰
Sniffmaster抓取iOS端点击收藏后的完整HTTPS数据无需越狱,解密HTTPS请求结构
mitmproxy添加拦截脚本,记录请求时间间隔与字段序列便于分析参数排序逻辑
Wireshark捕获低层网络重传/断线重连可能辅助验证 TCP 层触发行为

第三阶段:抓取并对比请求数据

我们进行了5次不同网络环境下的收藏请求测试,记录结果如下:

  • Web 和桌面端均只发出一次请求,数据结构一致;
  • iOS 端出现2次请求现象:首个请求带完整签名,第二个仅延迟约300ms,结构略有差异;
  • 重现过程中,App未卡顿、用户未重复点击。

使用 Sniffmaster 抓到的首个请求结构完整,携带认证信息;第二个请求字段顺序变化、缺少特定 header,推测由缓存逻辑触发。

我们进一步将这些请求导出,使用脚本对字段逐个比对:

# 简化字段比对
def diff_keys(req1, req2):for k in set(req1) | set(req2):if req1.get(k) != req2.get(k):print(f"{k}: {req1.get(k)} != {req2.get(k)}")

结果明确指出第二次请求字段精简,可能为“后补请求”或“失败重发”。


第四阶段:构造条件验证自动重发机制

为了确认是否为 App SDK 中的重试逻辑触发,我们借助 mitmproxy 添加延迟响应模拟:

def response(flow):if "/collect" in flow.request.url:import timetime.sleep(1.5)  # 模拟服务端超时响应

添加该脚本后,App 端再次触发重复请求,且第二次请求体与日志完全一致。验证 App 在响应超过特定阈值后,自动重发该请求,说明问题并非“事件被绑定多次”,而是 SDK 逻辑层的超时重试机制未做去重处理。


第五阶段:方案讨论与结论输出

我们最终定位问题源于:

  • SDK 对超时请求未等待响应确认,直接补发;
  • 接口未校验是否已提交,导致业务处理走了两次流程(虽然幂等性保障了数据不重复);
  • 日志与埋点未做去重,导致“问题感知”加剧;

解决方案:

  • 客户端增加“是否发起中”标记,拦截重复点击和补发;
  • 后端加入请求ID机制,前端生成唯一标识避免幂等逻辑失效;
  • 埋点与日志侧加入重复判定逻辑,减少误报;

抓包协作流程的价值复盘

单一工具并不能支撑从“重现现象”到“还原过程”到“构造条件”再到“验证结果”的完整链条。我们每个阶段只用了它最擅长的工具:

  • Charles → 抓桌面、Web行为;
  • Sniffmaster → 还原iOS端真实场景;
  • mitmproxy → 拦截与干预请求逻辑;
  • Wireshark → 辅助网络层干扰排查;

这种“任务拆解式”调试方式,让问题不是“抓到了”,而是“理解了”。


写在最后

如果你也经常遇到“行为不一致但日志正常”的问题,不妨试着建立一套多工具协作的抓包分析流程。不是为了用工具炫技,而是为了让每一个网络行为都被还原、每一次异常都有解释。

真正高效的调试流程,不靠“哪个工具最全”,而靠“流程拆得够细、每步工具用得刚好”。

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