斗鱼关注人数爬取 ── 字体反爬的攻与防

之前因为业务原因需要爬取一批斗鱼主播的相关数据,在这过程中我发现斗鱼使用了一种很有意思的反爬技术,字体反爬。

打开任何一个斗鱼主播的直播间,例如 这个主播 ,他的关注人数数据显示在右上角:

斗鱼在关注数据这里使用了字体反爬。什么是字体反爬?也就是通过自定义字体来自定义字符与渲染图形的映射。比如,字符 1 实际渲染的是 9,那么如果 HTML 中的数字是 111,实际显示就是 999。

在这种技术下,传统的通过解析 HTML 文档获取数据的方式就失效了,因为获取到的数据并不是真实数据。

T ip: 下文中所谈的具体细节高度依赖斗鱼网页的实现,很有可能当你阅读这篇文章的时候已经不再是那样。虽然代码会过时地很快,但是,技巧和方法是永远不会过时的。

进攻

感兴趣的读者可以打开控制台,看看显示关注人数的那个 span 元素里面的内容,会发现根本不是显示的数字。

从上图可以看出,显示的是 59605,这个是真实值,但是字符却是 96809,这个是虚假值。右边的 font-family 告诉我们这个元素使用了一个自定义字体。

从 Network 面板中的我们可以找到这个字体,具体链接是 mpepc5unpb.woff

如果大家将字体下载下来,使用如下的 HTML 代码来渲染它,我们就可以看得很清楚:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <style type="text/css">
    @font-face {
      font-family: test;
      src: url(mpepc5unpb.woff);
    }

    div {
      font-family: test;
      font-size: 80px;
      text-align: center;
      margin: 200px 0;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <div>
  0123456789
  </div>
</body>
</html>

在这个字体中,字符 0 会渲染图形 0 ,字符 1 会渲染图形 7 ,以此类推,因此,HTML 中的字符 96809 渲染的图形就是 59605

这个原理不难理解,我们甚至不需要知道字体文件内部的具体格式。因为不管怎样,字体内部一定有一个映射关系。这个关系规定了什么样的字符渲染什么样的图形。

正常情况下,字符 1 对应的图形是 1 的形状,但是通过修改字体,我们就可以让字符 1 对应的图形是 9 的形状,或者说,其他任意形状。

这样以来,HTML 中的字符就完全失去了意义,这个字符所代表的的含义要依据字体来定。

上面这个字体实际上定义了一个 01234567890741389265 的映射,拿到 HTML 中的字符我们需要根据这个映射才能得到真正的值。

刷新斗鱼你会发现,字体又变了,所以它那边肯定是有一个字体库的,但是这个不关键,解决一个就解决了所有。

那么,如何解决字体反爬从而得到真实关注人数?

分析

现在我们知道,如果要获取关注人数,我们必须要获取

  • HTML 中的原始值,也就是假值
  • 字符与真正数字之间的映射关系

这两个问题都不太好解决,我们先谈第一个。

斗鱼的这个关注人数很明显是 JS 渲染的,我们有两条路可以走:

  • 使用 Headless Browser。也就是使用一个完整的浏览器来渲染整个页面,然后获取 DOM 中的值。这个是兜底办法,永远可行,但是缺点是效率太差,大家可以看一下打开斗鱼直播间页面的速度,正常情况下没个 5s 是不行的。
  • 我们找到数据源。找到斗鱼的 JS 是请求了哪个接口获取到了数据,然后直接请求该接口。

第二个办法的效率会高很多,但是同时也困难很多。因为 JS 通过什么手段获取了数据实在是灵活性太高了,有太多的办法:

  • 可以请求多个接口,然后拼接得到数据
  • 可以请求某个接口,返回变形后的数据,然后 JS 再反向处理
  • 组合上面两种方式

面对一堆压缩后的 JS 代码,我们想通过分析代码的方式来找到数据源是不可行的。不过我们还是有别的手段,这个后面再说。

考虑到性能以及让生活变的更有乐趣,这里我们选择第二种办法。

T ip: 第一种办法我顺带提一下,使用 Selenium 或者 Puppeteer 都可以。加载网页以后,轮询直到对应的 DOM 中有值即可,通杀任何网站。

现在我们来看第二个问题,也就是如何通过字体来获取映射关系。

通过解析字体文件可以办到吗?不可以,字体文件中存储的是字符和图形的映射,那么对于一个图形,它是我们眼中的 “0” 还是我们眼中的 “1” 字体文件也没法知道,在字体文件眼中就是一堆坐标。

那还能怎么办呢?只能渲染好以后找个人来看吗?

如果时光倒退 20 年回到 2000 年,恐怕只能这样做了。虽然那个时候也有图形识别技术,但是不像现在这样成熟也不像现在这样随手可得。

但是现在是 2020 年,OCR 图形识别技术已经非常成熟了,我们随便找个 OCR 库应该就够用了。

所以这个问题的解决方案也有了,我们使用字体渲染好图形,然后调用 OCR 识别图形对应的数字便可以获取到映射关系。

按照这个思路,我们整个流程便是

  • 寻找数据源
  • 根据数据源获取字体文件和假数据
  • 根据字体文件渲染图形
  • 使用 OCR 技术识别图形得到映射关系
  • 根据映射关系和假数据得到真数据

数据源

现在我们来找数据源,看看斗鱼的 JS 到底是从哪里获取的字体信息和假数据。

这其实是一个很有意思的过程,我建议有兴趣的同学先暂停下来,花点时间自己试着找找,看能不能找到。

我的第一个想法很简单,JS 一定是通过某个接口得到了这些数据,那么,我们把所有网络请求导出为 HAR 格式,然后在里面搜索试试。

T ip: 点击上图中标记为红色的按钮就可以导出请求为 HAR 格式,HAR 是一个文本格式,非常有利于搜索。

我试了用假数据也就是 96809 和字体 ID mpepc5unpb 来搜索,都没有任何结果。

只能说我们的运气不太好,这里情况实在太多了,有可能返回的值经过了一定的处理比如 base64 或者 rot13,也有可能是多接口返回然后再拼接组装。我们没办法进一步验证,只能放弃这条路。

T ip: 其实在大部分情况下,使用关键词搜索一下 HAR 是很有效的手段,很容易找到对应的接口。

既然此路不通,我们换个思路,请求到了数据以后,JS 代码一定会调用相关 API 去修改 DOM,能不能监听到这个动作?在它修改 DOM 的时候打上断点,这样就可以通过调用栈知道是哪段 JS 在做此操作,然后顺腾摸瓜找到对应的接口。

答案是是可以的,通过使用 MutationObserver 我们可以任意监听 DOM 的修改事件。

new MutationObserver((mutations, observer) => {
  const el = document.querySelector("span.Title-followNum")
  if (el != null) {
    observer.disconnect()
    new MutationObserver((mutations, observer) => {
      debugger
    }).observe(el, {childList: true, subtree: true})
  }
}).observe(document, {childList: true, subtree: true})

通过 Tampermonkey 加载上面的代码,刷新,等待断点的触发。

从上面的调用栈可以看出,数据来源自 WebSocket。

去 Network 面板中看一下,果然是这样。

T ip: 之后爬取像斗鱼这样的复杂网站,应该先检查一下 WebSocket 中的消息。

这个消息格式很好理解,我们可以猜到 cfdc@=63206 表示字符为 63206, ci@=t3gadgbaon 表示字体 ID 是 t3gadgbaon,和 DOM 对照一下,确实如此。

至此我们的数据源问题解决了一半,我们知道了数据是来自 WebSocket 发送的响应。但是,如何程序化去获取这个响应?

协议

分析 WebSocket 消息会发现,客户端连接以后会发送一条登录消息,然后服务端会回复多个消息,其中,就有我们感兴趣的 followed_count

客户端发送的消息如下:

虽然是二进制消息,但是可以看到消息主体都是可读的文本,很明显,斗鱼这里是自己实现了一个内部协议格式。

开头 12 个自己字节暂时不清楚什么含义,然后紧跟着一段键值对数据,使用 @= 连接键和值,使用 / 分割,最后跟上 /\x00

多查看几个直播间以后,对于开头的 12 个字节,我们不难分析出前四个字节和消息长度有关,使用 Little Endian,中间四个字节和前四个字节相同,而最后四个字节是固定值 0xb1020000

上面的消息长度是 287 个字节,而 0x0000011b = 283 ,所以,长度编码的值实际上是整个消息的长度减去 4。

这里设计其实挺奇怪的,长度信息比实际长度少了四个字节,同时开头又多了四个字节的冗余数据,怎么看怎么都像是设计失误,第二个四字节是多余的。

T ip: 对于一个协议来说,作为外部人员,我们是永远无法弄清楚有些问题的成因的。可能这四个字节有其他用处,可能就是设计失误,也有可能一开始没有这四个字节,后来因为 bug 不小心加上了,然后为了后向兼容,就一直带上了。

现在我们来看具体的键值对:

type@=loginreq
roomid@=7874579
dfl@=sn@AA=105@ASss@AA=1
username@=
password@=
ltkid@=
biz@=
stk@=
devid@=4d9c39a8a93746b6db53675800021501
ct@=0
pt@=2
cvr@=0
tvr@=7
apd@=
rt@=1593623035
vk@=6e9dfb63cdae310f97700a750b2fa47f
ver@=20190610
aver@=218101901
dmbt@=chrome
dmbv@=83

这些参数中, type , roomid , devid 都很好理解, dfl , ver , aver , dmbt , dmbv 这些看起来像是不重要的信息携带字段。

rt 很容易发现是一个秒级时间戳,现在唯一剩下的就是 vk 这个字段。我们可以通过修改字段值的方式来大致判断字段的作用和重要性。

如果我们原封不动的使用这个请求体(在检查器中右键选择 Copy message... -> Copy as hex )请求斗鱼的 WebSocket 服务,会发现一开始是有正常响应的,但是过几分钟后就报错了。

const WebSocket = require("ws")

const ws = new WebSocket("wss://wsproxy.douyu.com:6672/")

ws.on("open", () => {
  ws.send(Buffer.from("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", "hex"))
})

ws.on("message", payload => {
  console.log(payload.toString())
})

很明显,斗鱼会校验 rt 的值,如果服务器时间和 rt 时间超过一定间隔,那么会返回错误,这是一个很常见的设计。

如果我们修改了一下 vk ,也会得到一个错误,这说明 vk 是类似签名的东西,而不是什么信息携带字段,服务端会校验它的有效性。

对于 dfl , ver , aver , dmbt , dmbv 这些字段,我们会发现随便修改都不会影响结果,说明我们的之前的猜测是正确的。

所以,现在剩下的问题就是要搞清楚 vk 的签名规则,这个只能从源码入手。

Chrome 检查器中对于每个网络请求都会显示它的 Initiator,也就是这个请求是什么代码发起的。

鼠标放上去可以看到完整的调用栈。

我们的思路是找到发送消息的地方,打上断点,通过调用栈往上找。

所以打开最上面的 playerSDK-room_4a27f53.js 文件,搜索关键字 send ,很容易找到下面这段代码。

通过断点我们可以看出,登录消息就是通过这里发送的,因为 e 是登录的消息体。

展开调用栈,会发现有一个函数叫做 userLogin ,点进去。

可以发现我们来到了 common-pre~9fd51f5d.js 文件,可以猜到 h.default.jsEncrypt.async() 这段代码应该就是签名相关的代码。

我们可以断点进这个函数,然后继续找。或者,我们直接搜索 vk

然后我们就发现 vk 的值等于 L(y + "r5*^5;}2#${XF[h+;'./.Q'1;,-]f'p[" + p) 。到这里就简单了,通过断点可以发现 y 就是 rtpdevid ,而 L 是一个求 md5 值的函数。

所以 vk 的签名算法是 vk = md5(rt + "r5*^5;}2#${XF[h+;'./.Q'1;,-]f'p[" + devid)

现在整个消息体的结构我们都清楚了,我们试着构造消息体请求斗鱼服务器看看能不能得到响应。

const encode = obj => Object.keys(obj).map(k => `${ k }@=${ obj[k] }`).join("/")

const decode = str => {
  return str.split("/").reduce((acc, pair) => {
    const [key, value] = pair.split("@=")
    acc[key] = value
    return acc
  }, {})
}

const crypto = require("crypto")
const md5Hash = crypto.createHash("md5")
const md5 = payload => {
  return md5Hash.update(payload).digest("hex")
}

// 4-byte length, 4-byte length, 0xb102, 0x0000
const getPayload = obj => {
  const arr = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0xb1, 0x02, 0x00, 0x00]

  const objEncoded = encode(obj) + "/\x00"
  arr.push(...objEncoded.split("").map(c => c.charCodeAt(0)))

  const payload = Buffer.from(arr)
  const dv = new DataView(payload.buffer, payload.byteOffset)
  const length = payload.length - 4
  dv.setUint32(0, length, true)
  dv.setUint32(4, length, true)

  return payload
}

ws.on("open", () => {
  // 这个随便填写一个
  const devID = "4d9c39a8a93746b6db53675800021501"

  const rt = (new Date().getTime() / 1000) >> 0

  const obj = {
    type: "loginreq",
    roomid: roomID,
    devid: devID,
    rt: rt,
    vk: md5(rt + "r5*^5;}2#${XF[h+;'./.Q'1;,-]f'p[" + devID),
  }

  const payload = getPayload(obj)
  ws.send(payload)
})

ws.on("message", payload => {
  const data = decode(payload.slice(12).toString())
  if(data.type === "followed_count") {
    console.log(data)
  } else {
    console.log(data.type)
  }
})

成功了!

OCR

获取到字体 ID 和假数据以后,接下来我们要做的就是使用字体渲染一张图片,然后调用 OCR 工具识别图片。

我们先使用字体 ID 将字体下载下来,字体的下载 URL 是固定的 https://shark.douyucdn.cn/app/douyu/res/font/FONT_ID.woff

怎样渲染字体到图片呢?这个问题方案有很多,上文中我们利用了浏览器,这里我选择使用 SDL。

#include <stdio.h>
#include <SDL2/SDL.h>
#include <SDL2/SDL_ttf.h>
#include <SDL2/SDL_image.h>

int
main(void)
{
  if(TTF_Init() == -1) {
    printf("error: %s\n", TTF_GetError());
    return 1;
  }

  TTF_Font *font = TTF_OpenFont("test.woff", 50);
  if(font == NULL) {
    printf("error: %s\n", TTF_GetError());
    return 1;
  }

  SDL_Color black = { 0x00, 0x00, 0x00 };
  SDL_Surface *surface = TTF_RenderText_Solid(font, "0123456789", black);
  if(surface == NULL) {
    printf("error: %s\n", TTF_GetError());
    return 1;
  }

  IMG_SavePNG(surface, "test.png");
  return 0;
}

SDL 渲染速度非常快,结果也很清楚,用来 OCR 应该足够了。

图形识别这一块我并没有什么太多经验,但是没关系,感谢开源世界。我们 Google OCR,很容易就会找到一个看起来很厉害的库 tesseract

先安装它 brew install tesseract

项目本身是 C++ 的,我们可以直接用 C++ 调用。但是因为后面我打算使用 Go 写一个完整的关注人数爬虫,所以这里我们使用 Go 来调用。

安装 Go 的绑定 gosseract ,然后使用如下代码来试试:

package main

import (
  "fmt"

  "github.com/otiai10/gosseract/v2"
)

func main() {
  client := gosseract.NewClient()
  defer client.Close()

  client.SetImage("test.png")
  client.SetWhitelist("0123456789")
  text, _ := client.Text()
  fmt.Println(text)
}

然后我们很顺利地就得到了结果,开源万岁!:tada:

最终实现

最后,我们把上面的各个步骤整合一下,使用 Go 来实现一个完整的斗鱼关注人数爬虫,最终的代码在这里 douyu-crawler-demo

代码的大致流程如下:

  • 启动一定数量的 worker
  • 通过 channel 发送 roomID 给到 worker
  • worker 爬取关注人数
    • 首先通过 WebSocket 获取字体信息和假数据
    • 下载字体到缓存目录中
    • 调用 SDL 渲染字体为图片到缓存目录中
    • 使用 OCR 识别图片得到映射关系
    • 存储映射关系(生产肯定是写入数据库,这里是 demo,我们使用文件)
    • 输出结果(同样,生产是写入数据库,这里我们写入到结果文件)

当然,如果要做一个生产级别的爬虫,还有很多问题要处理:

  • 日志:详细的日志可以帮助分析问题,改进不足以及恢复数据等。
  • 错误处理:爬虫的天然属性就是随时可能无法工作,完善的错误处理和报警机制是必须的。
  • 重试机制:很多接口会报错,需要有一定的重试机制。
  • 数据校验:每一步获取到的数据都需要校验有效性,否则很容易在数据库中写入无效数据。
  • 人工干预:有些环节比如 OCR 的准确率是无法做到 100% 的,要考虑到失败的情况,一旦 OCR 识别失败,需要引入人工干预流程。
  • IP 池:很多接口会限制 IP 的访问频率,这个时候要挂 IP 池。

最后,我们来测试一下我们的程序效果。 roomids.txt 中含有 120 个斗鱼主播的 roomID,我们使用爬虫来爬取这 120 个主播的关注人数。

$ douyu-crawler-demo -f roomids.txt
....
2020/07/02 13:28:41 all done in 36.313598957s
2020/07/02 13:28:41   total: 120
2020/07/02 13:28:41   success: 86
2020/07/02 13:28:41   error: 34
2020/07/02 13:28:41   ocr failed: 0

120 个主播,一共花费了 36s,这个速度还是非常理想的,使用 Headless Browser 是不可能有这个速度的。

但是我们会发现,其中有一些失败了,看日志主要是 WebSocket 没有返回值或者超时了,这在爬虫中很正常,直接重试一下就行了。

$ douyu-crawler-demo -f roomids.txt
...
2020/07/02 13:29:42 all done in 23.660793712s
2020/07/02 13:29:42   total: 120
2020/07/02 13:29:42   success: 120
2020/07/02 13:29:42   error: 0
2020/07/02 13:29:42   ocr failed: 0

这次全部成功了,结果文件在 result/result.txt 中。

T ip: 可以发现 OCR 没有一次失败,tesseract 太赞了:+1:

$ head result/result.txt
5324388,b72iyfidmi,5538567,1169154
582074,yzs37nb5ik,447330,116880
6937618,21lwetbnlg,579241,128374
5632185,flecd9ycbg,495291,327621
6794440,21lwetbnlg,80850,90910
52319,tcmpj93mbl,452436,576593
820795,n1kril0e2r,80063,40025
5168755,5n5pkb33y,861526,689528
8546776,84c209m14f,9869,3783
5747228,svk3del36j,319692,127978

每个字段分别是房间号、字体 ID、假数据以及真数据。

防守

讲完了进攻,现在我们来看看如果我们站在防守方,需要使用这种技巧来反爬,该怎么做?

字体反爬的核心是随机生成一个映射,根据映射生成字体,然后返回字体和假数据给到前端。

这个时候我们就需要了解一下字体的文件格式了。常见的字体格式有 ttf , otf , woff 。其中 woff 是一个包装格式,里面的字体不是 ttf 就是 otf 的,所以真正的存储格式只有两种, ttfotf

这两种格式很明显都是二进制格式,没法直接打开看。但是,幸运的是,字体有一个格式叫做 ttx ,是一个 XML 的可读格式。

我们的基本思路是:

ttx
ttf

这里我们使用 fonttools 这个强大的 Python 库来进行后续的操作。

我们以开源字体 Hack 为例。

我们先来裁剪字体。安装好 fonttools 以后会默认安装几个工具,其中之一是 pyftsubset ,这个工具就可以用来裁剪字体。

$ pyftsubset hack.ttf --text="0123456789"
WARNING: TTFA NOT subset; don't know how to subset; dropped

上面的 warning 不用介意,运行完毕之后我们得到了 hack.subset.ttf ,这个便是裁剪后的字体,只支持渲染 0 ~ 9。

接下来转换字体为可读的 ttx 格式。同样,fonttools 自带了一个工具叫做 ttx ,直接使用即可。

$ ttx hack.subset.ttf
Dumping "hack.subset.ttf" to "hack.subset.ttx"...
Dumping 'GlyphOrder' table...
Dumping 'head' table...
Dumping 'hhea' table...
Dumping 'maxp' table...
Dumping 'OS/2' table...
Dumping 'hmtx' table...
Dumping 'cmap' table...
Dumping 'fpgm' table...
Dumping 'prep' table...
Dumping 'cvt ' table...
Dumping 'loca' table...
Dumping 'glyf' table...
Dumping 'name' table...
Dumping 'post' table...
Dumping 'gasp' table...
Dumping 'GSUB' table...

我们会发现目录下多了一个 hack.subset.ttx 文件,打开观察一下。

很容易就可以发现, cmap 标签中定义了字符和图形的映射。

<cmap>
  <tableVersion version="0"/>
  <cmap_format_4 platformID="0" platEncID="3" language="0">
    <map code="0x30" name="zero"/><!-- DIGIT ZERO -->
    <map code="0x31" name="one"/><!-- DIGIT ONE -->
    <map code="0x32" name="two"/><!-- DIGIT TWO -->
    <map code="0x33" name="three"/><!-- DIGIT THREE -->
    <map code="0x34" name="four"/><!-- DIGIT FOUR -->
    <map code="0x35" name="five"/><!-- DIGIT FIVE -->
    <map code="0x36" name="six"/><!-- DIGIT SIX -->
    <map code="0x37" name="seven"/><!-- DIGIT SEVEN -->
    <map code="0x38" name="eight"/><!-- DIGIT EIGHT -->
    <map code="0x39" name="nine"/><!-- DIGIT NINE -->
  </cmap_format_4>
  ...
</cmap>

0x30 也就是字符 0 对应 name="zero"TTGlyph ,TTGlyph 中定义了渲染要用的数据,也就是一些坐标。

<TTGlyph name="zero" xMin="123" yMin="-29" xMax="1110" yMax="1520">
  <contour>
    <pt x="617" y="-29" on="1"/>
    <pt x="369" y="-29" on="0"/>
    <pt x="246" y="165" on="1"/>
    <pt x="123" y="358" on="0"/>
    <pt x="123" y="745" on="1"/>
    <pt x="123" y="1134" on="0"/>
    <pt x="246" y="1327" on="1"/>
    <pt x="369" y="1520" on="0"/>
    <pt x="616" y="1520" on="1"/>
    <pt x="864" y="1520" on="0"/>
    <pt x="987" y="1327" on="1"/>
    <pt x="1110" y="1134" on="0"/>
    <pt x="1110" y="745" on="1"/>
    <pt x="1110" y="-29" on="0"/>
  </contour>
  ...
</TTGlyph>

那么怎么制作混淆字体的方法就不言而喻了,我们修改一下这个 XML,把 TTGlyph(name="zero") 标签的 zero 换成 eight 然后把 TTGlyph(name="eight") 标签的 eight 换成 zero ,保存文件为 fake.ttx

导出 ttx 到 ttf 依然是使用 ttx 工具。

$ ttx -o fake.ttf fake.ttx
Compiling "fake.ttx" to "fake.ttf"...
Parsing 'GlyphOrder' table...
Parsing 'head' table...
Parsing 'hhea' table...
Parsing 'maxp' table...
Parsing 'OS/2' table...
Parsing 'hmtx' table...
Parsing 'cmap' table...
Parsing 'fpgm' table...
Parsing 'prep' table...
Parsing 'cvt ' table...
Parsing 'loca' table...
Parsing 'glyf' table...
Parsing 'name' table...
Parsing 'post' table...
Parsing 'gasp' table...
Parsing 'GSUB' table...

使用上文提到的 HTML 使用 fake.ttf 渲染 0 ~ 9,可以看到,我们成功地制作了一个混淆字体。

genfont.py 是我使用 Python 编写的脚本,可以自动生成任意数量的混淆字体。

# 使用 hack.subset.ttf 为基础生成 20 个混淆字体
$ ./genfont.py hack.subset.ttf 20
....
$ ls result/generated # 结果存储在这个目录中
0018fb8365.7149586203.ttf  267ccb0e95.8402759136.ttf
08a9457ab9.3958406712.ttf  281ef45f09.2154786390.ttf
1bbdd405ca.9147328650.ttf  788e0c7651.8790526413.ttf
1f985cd725.6417320895.ttf  5433d36fde.1326570894.ttf
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文件名的形式为 fontID.mapping.ttf 。比如 0018fb8365.7149586203.ttf 这个字体会将 0 渲染为 7

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