daeuniverse/honk
用 Rust 编写的实验性 Linux 透明代理引擎,沿用 dae 的 eBPF 设计与配置语法。
- Star
- 1,547
- Fork
- 133
- 未关闭 Issue
- 29
- 最近提交
- 19小时前
这是什么?
honk 是一个运行在 Linux 上的透明代理引擎,通过 TC eBPF 捕获局域网转发及主机本机产生的 TCP/UDP 流量,经编译后的路由规则分流,再经多种出站协议转发。其数据通路与配置语法沿用 dae,出站分组与兼容 Clash 的 API 则参考了 sing-box。
支持的出站协议包括 SOCKS5、Shadowsocks/2022、Trojan、AnyTLS、Hysteria2、TUIC、Juicity、VMess、VLESS,以及 direct 和 block。出站分组提供 Selector、URLTest、LoadBalance、Fallback 和 Score。DNS 上游支持 UDP、TCP、DoT、DoH、DoQ 和 DoH3,可选择经由节点或分组转发。
项目目前处于早期 alpha 阶段,不建议用于生产环境。需要 Linux 6.12 及以上内核、root 权限和 eBPF 支持;暂无 FakeIP 引擎,也不支持 Windows 或 macOS 的数据通路。
核心功能
- 01基于 TC eBPF 在 Linux 上实现透明 TCP/UDP 拦截。
- 02支持 Trojan、VLESS、VMess、Hysteria2、TUIC 等多种出站协议。
- 03提供 Selector、URLTest、LoadBalance、Fallback 和 Score 出站分组。
- 04DNS 支持 DoT、DoH、DoQ、DoH3 等加密上游,并带路由与缓存。
- 05支持订阅、配置热重载以及兼容 Clash 的 REST/WebSocket API。
- 06附带 honk-tool 命令行工具。
适用场景
- 在 Linux 路由器或 OpenWrt 类设备上搭建透明代理网关。
- 按规则将局域网流量分流到不同出站节点。
- 研究基于 eBPF 的流量拦截与代理协议。
- 通过 Clash 面板或 doona 网页界面管理节点。
快速上手
- 1
从 Releases 页面下载适合你平台的压缩包
- 2
按照启动指南完成内核检查、安装和连通性验证
使用前须知
- 处于早期 alpha 阶段,不建议用于生产环境,可能出现破坏性变更。
- 仅支持 Linux,需要 root 权限、Linux 6.12 及以上内核和特定内核选项;没有 Windows 或 macOS 数据路径。
- 透明代理会修改网络钩子和 sysctl 参数,请保留带外管理通道。
- 采用 GPL-3.0-only 许可证,属于 Copyleft 许可证。
标签
常见问题
- honk 是什么?
- 用 Rust 编写的实验性 Linux 透明代理引擎,沿用 dae 的 eBPF 设计与配置语法。 honk 是一个运行在 Linux 上的透明代理引擎,通过 TC eBPF 捕获局域网转发及主机本机产生的 TCP/UDP 流量,经编译后的路由规则分流,再经多种出站协议转发。其数据通路与配置语法沿用 dae,出站分组与兼容 Clash 的 API 则参考了 sing-box。
- honk 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- honk 以 GPL-3.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- honk 还在维护吗?
- 活跃维护中。honk 最近一次提交是在 2026年11月6日。
- honk 适合用来做什么?
- 在 Linux 路由器或 OpenWrt 类设备上搭建透明代理网关。 按规则将局域网流量分流到不同出站节点。 研究基于 eBPF 的流量拦截与代理协议。 通过 Clash 面板或 doona 网页界面管理节点。
- honk 怎么安装和运行?
- 从 Releases 页面下载适合你平台的压缩包 按照启动指南完成内核检查、安装和连通性验证
- 在哪里获取 honk?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/daeuniverse/honk
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
相关项目
基于 Go 的网络代理平台内核,支持 VLESS、VMess、Trojan、Shadowsocks、WireGuard 等多种协议。
一款通过 DNS 查询与响应传输 TCP 流量的隧道 VPN,用于绕过审查和不稳定网络。
面向 Linux 网关的 Web 控制台,用于观察 AI 网络的流量并一键开启或关闭其互联网访问。
基于 eBPF 的 Kubernetes 网络、安全与可观测性方案,支持 L3-L7 身份感知策略。