Honey Scan

Technischer Analysebericht & Roadmap

Executive Summary

Dieser Bericht bewertet die technische Machbarkeit der Modernisierung des honey-scan Repositories (Fork von HFish). Ziel ist die Transformation von einer chinesisch-basierten Legacy-Codebasis zu einem modernen, englischsprachigen System. Im Folgenden finden Sie die Kernentscheidungen und Analysen.

Status

Deep Research

Analyse der Diskrepanz zwischen Legacy HFish und Honey Scan Fork abgeschlossen. Identifikation massiver "Localization Debt".

Entscheidung

VETO: PHP Core

Der Vorschlag, das Backend auf PHP zu portieren, wurde abgelehnt. Performance-Tests zeigen Risiken bei High-Concurrency Angriffen.

Strategie

Hybride Architektur

Einsatz einer geteilten Struktur: Go für den Hochleistungssensor, Web-Tech (PHP/Python) für das Management UI.

Codebasis & Performance Analyse

Detaillierte Untersuchung der "Localization Debt" und der technischen Leistungsfähigkeit.

Verteilung der "Localization Debt"

Anteil der Komponenten, die noch sprachbereinigt werden müssen.

Kritische Befunde

  • DB-Tabellen nutzen Pinyin (z.B. yonghu statt users).
  • Hardcodierte Strings in der Go-Logik verhindern Internationalisierung.
  • Dokumentation divergiert stark vom Code-Zustand.

Performance Simulation

Go vs. PHP unter Last (10.000 SYN-Requests)

Go (Sensor)
Non-Blocking I/O. Verarbeitet 10k+ Verbindungen stabil mit Goroutines.
PHP (Worker)
Blocking I/O. Overhead pro Request führt zum Kollaps bei Flood-Angriffen.

Soll-Architektur: Hybrider Ansatz

Klicken Sie auf die Komponenten im Diagramm, um Details zur Implementierung zu sehen. Das System trennt strikt zwischen Performance-kritischen Sensoren und dem flexiblen Management.

External Threat Landscape (Angreifer)
Honey Scan Server Node

Performance Layer

Go Core Sensor

Data Layer

Redis & MySQL

Management Layer

PHP/Web UI

Komponente auswählen

Wählen Sie eine Komponente im Diagramm aus, um deren technische Spezifikationen und die geplanten Refactoring-Maßnahmen zu sehen.

Implementation Roadmap

Ein 3-Phasen-Plan zur Transformation des Systems.

Phase 1: Cleanup & De-Localization

Wochen 1-4

Entfernung aller chinesischen Sprachbarrieren aus dem Kernsystem.

  • Audit aller Go-Files auf Hardcoded Strings.
  • DB Migration: Rename yonghu → users.
  • Bereinigung der Git-History.

Phase 2: Architecture Refactoring

Wochen 5-10

Struktureller Umbau zur Hybriden Architektur.

  • Entkopplung der Web-UI vom Go-Binary.
  • Implementierung der internen REST API (Go).
  • Setup Docker Compose Stack (Core + DB + UI).

Phase 3: Migration & Release

Wochen 11-14

Datenübernahme, Optimierung und finaler Rollout.

  • Ausführung der Daten-Migrations-Skripte.
  • Performance Tuning der Go Routines.
  • Release v2.0 (English Standard).