python网络嗅探器，用于每秒75K数据包负载下的实时应用程序

Question

我正在开发一些基于python的应用程序（主要是由于进行更改的灵活性），它将侦听以太网上的数据，将其保存到数据库（sqlite）并实时显示数据。以太网上的数据是基于UDP的，上面有一些自定义协议

我的挑战：

1. 我已经有一个Wireshark解析器来解析这个自定义协议。但是，我不能像tshark那样使用它（该应用程序基于MS windows），因为我无法使用它来存储实时应用程序的数据（该应用程序将运行几个小时）。每次启动嗅探时，都会创建一个临时文件。如果我想让日志旋转（以便文件大小不变），我不能使用显示过滤器

2. 使用scapy-在UDP上快速实现自定义协议。现在，我对存储到sqlite的数据进行了一些测试，发现了一些性能问题，似乎不是所有的数据包都由scapy处理，也就是说，我用Wireshark和scapy进行了跟踪，发现scapy丢失了一些数据包。我查看了每秒数据包的统计数据，发现该接口上可能有75K个数据包/秒，因为这是一台监控计算机，可以看到我网络中的所有流量（我需要的数据不到0.1%）

2.a监控计算机可以采用2种网络配置：中间使用ERSPAN协议（即IP协议中的IP协议，其中我的数据位于整个数据包的最后一部分）或不使用ERSPAN协议（因此我可以向scapy的sniff命令添加一些额外的过滤器）。不幸的是，第二种配置尚不可用

有什么建议可以做什么呢