暴力搜索 CloudFlare 节点 IP

已经安全用了四五年了
没被封过一次
ws cf

好像 cf 网上讨论主要是用段时间会阻断几分钟
https://github.com/XIU2/CloudflareSpeedTest/issues/217

另外支持 v6 可能会不容易阻断些

这就是 cf 优选 ip 吧

和 CloudflareST 寻找最优 ip 原理一样吗

Performing first stage
█░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 17743/1524736

这…… 看起来是很暴力啊

有没有可能随机一个比例， 这 2 个 stage 还没跑完 ……

op 这个版本扫描的是 cf 的 ip 。还有一个东西是扫国内 ip ，然后往 ip 发送一个 https 的请求，带上一个域名，通过返回值来判断这个机器是不是一个会转发请求的类似 cdn 的节点。这个可以明确是有的，曾经有用过，用了好几年，但是是别人给我的，这样通过这个节点，随随便便上 10MB/s 。坏处就是这个节点随时可能会挂，挂了需要继续找。

@molezznet 我用了半个月了，目前还没问题

@yuanmomo 你说的是扫那些反代 cf 的服务器 ip 吧

@molezznet 毕竟 100 多万个 ip ，确实，整个要跑要花几十分钟

@bybyte #10 CloudflareST 每次只跑 6000 个左右的 ip ，不知道每次的 ip 变不变的，据说是每次每个 ip 段随机使用一个 ip

@zictos 6000 个太少了吧，总共 100 多万个 ip 呢

@bybyte #12 反正我用他的脚本跑出来的延迟一般都有 100 多 ms 以上，不过速度也可以接受，比不使用优选 ip 好了无数倍，他的每次测完延迟也会测试前面 10 个延迟最低的 ip 的下载速度，按下载速度排序，也可以在他的脚本执行完毕后自己根据延迟和下载速度并用一定的权重计算一个分数，找出综合的最优 ip 。
我在考虑把每次用过的 ip （ hosts 中用过的）都记录到数据库并添加使用时的时间戳，以后再测速的时候再从最近用过的 ip 中挑 10 个出来一起测。

@zictos 好吧 还真没记录过那些使用过的

@zictos 我是所有都扫一遍出来，再排序，按下载速度排序这个功能确实可以加一下

@bybyte 别，延迟好挺好了。否则时间更久呐。

一个多小时

另一个电脑更慢，冲 2 小时去了
[img]https://i2.100024.xyz/2024/02/22/hc50xf.webp[/img]

@bybyte #15 下载不能测太多，要不太占资源，也太占 cf 的流量，CloudflareST 这个程序是默认只测延迟最低的 10 个 ip 的下载速度，排序要综合考虑，而不是单纯按下载速度或延迟排序。

CloudflareST 生成测速结果的 result.csv 文件的格式如下
IP 地址,已发送,已接收,丢包率,平均延迟,下载速度 (MB/s)
104.18.17.65,4,4,0.00,173.89,15.90
104.19.139.124,4,4,0.00,156.60,15.80
104.19.244.185,4,4,0.00,156.82,14.50
104.16.120.31,4,4,0.00,157.34,14.30
104.21.233.134,4,4,0.00,157.53,14.21
104.18.27.152,4,4,0.00,158.02,13.20
104.18.29.225,4,4,0.00,158.45,13.12
104.21.228.41,4,4,0.00,159.05,12.50
104.18.125.115,4,4,0.00,159.28,11.50
104.19.132.67,4,4,0.00,160.25,11.00

# 找出上述 ip 的最优 ip 的 python 代码
import pandas as pd
df = pd.read_csv('result.csv') # 读取 result.csv 文件
total_latency = df['平均延迟'].sum()
total_download_speed = df['下载速度 (MB/s)'].sum()
df['Latency_Percentage'] = df['平均延迟'] / total_latency
df['Download_Speed_Percentage'] = -(df['下载速度 (MB/s)'] / total_download_speed)
df['Composite_Score'] = df['Latency_Percentage'] + df['Download_Speed_Percentage']
best_ip_row = df.loc[df['Composite_Score'].idxmin()]
first_ip = best_ip_row['IP 地址']
print(first_ip) # 输出 104.19.139.124

能不能出一个针对 ipv6 的 cf 地址延迟的搜索程序呢？

@akirageorge 也有需求

不过这样只能随机选些，量太大

@akirageorge 完全没问题，过两天回学校就加上

@zictos 是的，我的意思是对最后的最优的 n 个结果再进行一次下载速度测试

@molezznet 因为你第一阶段扫出来的 ip 太多了，而第二阶段 ping 测延迟不能太大并发，不然整个网络拥堵了测出来的延迟不准。

@molezznet 后面我考虑一下用户自定义 ip 数量吧，可以按一定比例

先用 masscan 初筛一下，可以快几百倍。

@bybyte 对，但是不止 cf ，还有 aws 的 cloudfront ，虽然我没懂为啥国内会有这些机器的存在，但是确实是有。

golangboy 用 rust 了？

@sbilly 是的。。