前言
幽默风趣的后端程序员一般自嘲为 CURD Boy。CURD, 也就是对某一存储资源的增删改查，这完全是面向数据编程啊。
真好呀，面向数据编程，往往会对业务理解地更加透彻，从而写出更高质量的代码，造出更少的 BUG。既然是面向数据编程那更需要避免脏数据的出现，加强数据校验。否则，难道要相信前端的数据校验吗，毕竟前端数据校验直达用户，是为了 UI 层更友好的用户反馈。
数据校验层
后端由于重业务逻辑以及待处理各种数据，以致于分成各种各样的层级，以我经历过的后端项目就有分为 Controller、Service、Model、Helper、Entity 等各种命名的层，五花八门。但这里肯定有一个层称为 Controller，站在后端最上层直接接收客户端传输数据。
由于 Controller 层是服务器端中与客户端数据交互的最顶层，秉承着 Fail Fast 的原则，肩负着数据过滤器的功能，对于不合法数据直接打回去，如同秦琼与尉迟恭门神般威严。
数据校验同时衍生了一个半文档化的副产品，你只需要看一眼数据校验层，便知道要传哪些字段，都是些什么格式。
以下都是常见的数据校验，本文讲述如何对它们进行校验：
- required/optional
- 基本的数据校验，如 number、string、timestamp 及值需要满足的条件
- 复杂的数据校验，如 IP、手机号、邮箱与域名
const body = {
id,
name,
mobilePhone,
email
}
山月接触过一个没有数据校验层的后端项目，if/else 充斥在各种层级，万分痛苦，分分钟向重构。
JSON Schema
JSON Schema 基于 JSON 进行数据校验格式，并附有一份规范 json-schema.org，目前 (2020-08) 最新版本是 7.0。各种服务器编程语言都对规范进行了实现，如 go、java、php 等，当然伟大的 javascript 也有，如不温不火的ajv。
以下是校验用户信息的一个 Schema，可见语法复杂与繁琐:
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-04/schema#",
"title": "User",
"description": "用户信息",
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"description": "用户 ID",
"type": "integer"
},
"name": {
"description": "用户姓名",
"type": "string"
},
"email": {
"description": "用户邮箱",
"type": "string",
"format": "email",
"maxLength": 20
},
"mobilePhone": {
"description": "用户手机号",
"type": "string",
"pattern": "^(",
"maxLength": 15
}
},
"required": ["id", "name"]
}
对于复杂的数据类型校验，JSON Schema 内置了以下 Format，方便快捷校验
- Dates and times
- Email addresses
- Hostnames
- IP Addresses
- Resource identifiers
- URI template
- JSON Pointer
- Regular Expressions
对于不在内置 Format 中的手机号，使用 ajv.addFormat 可手动添加 Format
ajv.addFormat('mobilePhone', (str) => /^("color: #ff0000">Joi
joi 自称最强大的 JS 校验库，在 github 也斩获了一万六颗星星。相比 JSON Schema 而言，它的语法更加简洁并且功能强大。
The most powerful data validation library for JS
完成相同的校验，仅需要更少的代码，并能够完成更加强大的校验。以下仅做示例，更多示例请前往文档。
const schema = Joi.object({
id: Joi.number().required(),
name: Joi.number().required(),
email: Joi.string().email({ minDomainSegments: 2, tlds: { allow: ['com', 'net'] } }),
mobilePhone: Joi.string().pattern(/^("color: #ff0000">数据校验与路由层集成
由于数据直接从路由传递，因此 koajs 官方基于 joi 实现了一个joi-router，前置数据校验到路由层，对前端传递来的 query、body 与 params 进行校验。
joi-router 也同时基于 co-body 对前端传输的各种 content-type 进行解析及限制。如限制为 application/json，也可在一定程度上防止 CSRF 攻击。
const router = require('koa-joi-router');
const public = router();
public.route({
method: 'post',
path: '/signup',
validate: {
header: joiObject,
query: joiObject,
params: joiObject,
body: joiObject,
maxBody: '64kb',
output: { '400-600': { body: joiObject } },
type: 'json',
failure: 400,
continueOnError: false
},
pre: async (ctx, next) => {
await checkAuth(ctx);
return next();
},
handler: async (ctx) => {
await createUser(ctx.request.body);
ctx.status = 201;
},
});
正则表达式与安全正则表达式
山月在一次排查性能问题时发现，一条 API 竟在数据校验层耗时过久，这是我未曾想到的。而问题根源在于不安全的正则表达式，那什么叫做不安全的正则表达式呢？
比如下边这个能把 CPU 跑挂的正则表达式就是一个定时炸弹，回溯次数进入了指数爆炸般的增长。
可以参考文章 浅析 ReDos 原理与实践
const safe = require('safe-regex')
const re = /(x+x+)+y/
// 能跑死 CPU 的一个正则
re.test('xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')
// 使用 safe-regex 判断正则是否安全
safe(re) // false
数据校验，针对的大多是字符串校验，也会充斥着各种各样的正则表达式，保证正则表达式的安全相当紧要。safe-regex 能够发现哪些不安全的正则表达式。
总结
- Controller 层需要进行统一的数据校验，可以采用 JSON Schema (Node 实现 ajv) 与 Joi
- JSON Schema 有官方规范及各个语言的实现，但语法繁琐，可使用校验功能更为强大的 Joi
- 进行字符串校验时，注意不安全的正则引起的性能问题
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