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：

1. 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:

{
 "$schema": "http://json-schema.org/draft-04/schema#",
 "title": "User",
 "description": "用户信息",
 "type": "object",
 "properties": {
 "id": {
 "description": "用户 ID",
 "type": "integer"
 },
 "name": {
 "description": "用户姓名",
 "type": "string"
 },
 "email": {
 "description": "用户邮箱",
 "type": "string",
 "format": "email",
 "maxLength": 20
 },
 "mobilePhone": {
 "description": "用户手机号",
 "type": "string",
 "pattern": "^(?:(?:\+|00)86)?1[3-9]\d{9}$",
 "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) => /^(?:(?:\+|00)86)?1[3-9]\d{9}$/.test(str));

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(/^(?:(?:\+|00)86)?1[3-9]\d{9}$/),

 password: Joi.string().pattern(/^[a-zA-Z0-9]{3,30}$/),
 // 与 password 相同的校验
 repeatPassword: Joi.ref('password'),
})
 // 密码与重复密码需要同时发送
 .with('password', 'repeat_password');
 // 邮箱与手机号提供一个即可
 .xor('email', 'mobilePhone')

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。

1. 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