cookie的安全保护

基于cookie来验证用户状态的系统中，如何提高cookie的安全级别是首要因素，最简单直接的方式就生成的cookie值随机而且复杂。一般使用uuid来生成cookie，生成的随机串在复杂度上已满足需求，但是如果真被攻击者尝试到一个可用的值，那怎么防范呢？使用signed的cookie设置，如下所示：

app.keys = ["token"];...ctx.cookies.set("jt", "abcd", { signed: true,});

在设置 jt 这个cookie的时候，koa会以 jt 的值 abcd 加上设置的密钥，生成校验值，并写入至 jt.sig 这个cookie中，所以能看到响应的HTTP头中如下所示：

Set-Cookie: jt=abcd; path=/; httponlySet-Cookie: jt.sig=gpDbdxr25sarDhE_1yMSAnIn_bU; path=/; httponly

在后续的请求中，获取 jt 这个cookie时，则会根据 jt.sig 的值判断是否合法，安全性上又明显提升。

那么 app.keys 为什么是设计为数组呢？先来考虑以下的一种场景，当希望更换密钥的时候，原有的的cookie都将因为密钥更新而导致校验失败，则用户的登录状态失效。一次还好，如果需要经常需要更新密钥（我一般一个月更换一次），那怎么处理好？这就是 app.keys 为配置为数组的使用逻辑了。

当生成cookie时，使用keys中的第一个元素来生成，而校验的时候，是从第一个至最后一个，一个个的校验，直到通过为止，所以在更新密钥的时候，只需要把新的密钥加到数组第一位则可以。我一般再保留两组密钥，因为更新是一个月一次，因此如果客户的cookie是三个月前生成的，那就会失效了。

cookie的校验是基于 keygrip 来处理的，大家也可以使用它来做自己的一些数据校验，如验证码之类。

异常处理

在使用koa时，一般出错都是使用 ctx.throw 来抛出一个error，中断处理流程，接口响应出错，处理逻辑如下所未：

app.on('error', (err, ctx) => { // 记录异常日志 console.error(err);});app.use((ctx) => { ctx.throw(400, '参数错误');});

此处只利用了koa自带的异常出错，过于简单，我们希望能针对主动抛出的异常与程序异常能加以区分，因此需要自定义异常处理的中间件，如下：

app.on('error', (err, ctx) => { // 记录异常日志 console.error(err);});app.use(async(ctx, next) => { try { await next() } catch (err) { let status = 500; const message = err.message; // koa的throw使用http-errors来生成error // 此处只判断是否有status，有则认为是http-errors if (err.status) { status = err.status } else { // 非主动抛出异常，则触发error事件，记录异常日志 ctx.app.emit("error", err, ctx); } ctx.status = status; ctx.body = { message, }; }})app.use((ctx) => { // 代码异常 // ctx.i.j = 0; // 主动抛出异常 ctx.throw(400, '参数错误');});

通过此调整后，将逻辑主动抛出异常与程序异常区分开，定时去查看异常日志，减少程序异常。此例子只是简单的使用了http-errors来创建主动抛出的异常，在实际使用中，可以根据自己的场景创建自定义的Error类，定制相应的异常信息。

当前正在处理请求数

得益于nodejs的IO处理，koa在高并发的场景下的CPU、内存都占用并不高，但是也因为这样，如果只通过CPU、内存来监控程序运行状态并不全面，因此需要增加当前处理请求数的监控，代码如下：

let processingCount = 0;const maxProcessingCount = 1000;app.use(async (ctx, next) => { processingCount++; if (processingCount > maxProcessingCount) { // 如果需要也可以直接在处理请求超时时，直接出错 console.error("processing request over limit"); } try { await next(); } catch (err) { throw err; } finally { processingCount--; }});app.use(async (ctx) => { // 延时一秒 await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000)); ctx.body = { account: 'vicanso', };});

此中间件在接收到请求时，将处理请求数加一，在处理完成后减一。最大的处理请求数根据系统的性能与用户数量选择合理的值。如果接口处理慢或者突然并发请求暴涨的时，可以尽早得知异常情况，尽早排查。

延时响应

接口的处理一般而言都是希望越快越好，但有些场景我们不希望接口响应的太快（如注册），避免恶意者迅速尝试功能，因此需要一个延时响应的中间件，代码如下：

function delayResponse(delayMs) { const delay = (t) => { const d = delayMs - (Date.now() - t); // 如果处理时长已超过delayMs，无需等待 if (d <= 0) { return Promise.resolve(); } return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, d)); } return async(ctx, next) => { const startedAt = Date.now(); try { await next(); // 成功处理时等待 await delay(startedAt); } catch (err) { // 失败时也等待 await delay(startedAt); throw err; } }}router.post('/users/v1/register', delayResponse(1000), (ctx) => { ctx.body = { account: 'vicanso', };});

通过此中间件，可以限制某些功能的响应时长（保证每次处理时间都大于期望值），需要注意的是，延时响应的不要超过全局的超时配置。

接口性能统计

系统是否稳定，性能是否需要优化等都依赖于统计，为了能及时反应出系统状态，并方便添加告警指标，我将相关的统计数据写入influxdb，主要指标如下：

tags:

• method，请求类型
• type，根据响应状态码分组，1xx -> 1, 2xx -> 2
• spdy，根据自定义的响应时间划分区间，方便将接口响应时间分组
• route，接口路由

fields:

• connecting，处理请求数
• use，处理时长
• bytes，响应数字长度
• code，响应状态码
• url，请求地址
• ip，用户IP

在influxdb中，tags可用于对数据分组，根据 type 将接口请求分组，将 4 与 5 的单独监控，可以简单快速的把当前接口出错汇总。统计中间件代码如下：

function stats() { let connecting = 0; const spdyList = [ 100, 300, 1000, 3000, ]; return async (ctx, next) => { const start = Date.now(); const tags = { method: ctx.method, }; connecting++; const fields = { connecting, url: ctx.url, } let status = 0; try { await next(); } catch (err) { // 出错时状态码从error中获取 status = err.status; throw err; } finally { // 如果非出错，则从ctx中取状态码 if (!status) { status = ctx.status; } const use = Date.now() - start; connecting--; tags.route = ctx._matchedRoute; tags.type = `${status / 100 | 0}` let spdy = 0; // 确认处理时长所在区间 spdyList.forEach((v, i) => { if (use > v) { spdy = i + 1; } }); tags.spdy = `${spdy}`; fields.use = use; fields.bytes = ctx.length || 0; fields.code = status; fields.ip = ctx.ip; // 统计数据写入统计系统（如influxdb） console.info(tags); console.info(fields); } };}app.use(stats());router.post('/users/v1/:type', async (ctx) => { await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100)) ctx.body = { account: 'vicanso', };});

接口全日志记录

为了方便排查问题，需要将接口的相关信息输出至日志中，中间件的实现如下：

function tracker() { const stringify = (data) => JSON.stringify(data, (key, value) => { // 对于隐私数据做***处理 if (/password/.test(key)) { return '***'; } return value; }); return async (ctx, next) => { const trackerInfo = { url: ctx.url, form: ctx.request.body, }; try { await next(); } catch (err) { trackerInfo.error = err.message; throw err; } finally { trackerInfo.params = ctx.params; if (!trackerInfo.error) { trackerInfo.body = ctx.body; } console.info(stringify(trackerInfo)) } };}app.use(bodyParser());app.use(tracker());router.post('/users/v1/:type', async (ctx) => { // ctx.throw(400, '密码出错'); await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100)) ctx.body = { account: 'vicanso', };});

使用此中间件之后，可以将所有接口的参数、正常响应数据或出错信息都全部输出至日志中，可根据需要调整 stringify 的实现，将一些隐私数据做***处理。需要注意的是，由于部分接口的body响应体部分较大，是否需要将所有数据都输出至日志最好根据实际情况衡量。如可根据HTTP Method过滤，或者根据url规则等。

参数校验

由于javascript的弱类型，接口参数校验一直是要求最严格的一点，而在了解过 joi 之后，我就一直使用它来做参数校验，如注册功能，账号、密码为必选参数，而邮箱为可选，接口校验的代码如下：

function validate(data, schema) { const result = Joi.validate(data, schema); if (result.error) { // 出错可创建自定义的校验出错类型 throw result.error; } return result.value;}router.post('/users/v1/register', async (ctx) => { const data = validate(ctx.request.body, Joi.object({ // 账号限制长度为3-20个字符串 account: Joi.string().min(3).max(20).required(), // 密码限制长度为6-30，而且只允许字母与数字 password: Joi.string().regex(/^[a-zA-Z0-9]{6,30}$/).required(), email: Joi.string().email().optional(), })); ctx.body = { account: data.account, };});

通过joi简单快捷实现了参数的校验，不过在实际使用中，有部分的参数校验规则是通用的，如账号、密码这些的校验规则在注册和登录中都通过，但是有些接口是可选，有一些是必须，怎么才能更通用一些呢？代码调整如下：

const userSchema = { // 账号限制长度为3-20个字符串 account: () => Joi.string().min(3).max(20), // 密码限制长度为6-30，而且只允许字母与数字 password: () => Joi.string().regex(/^[a-zA-Z0-9]{6,30}$/), email: () => Joi.string().email(),}router.post('/users/v1/register', async (ctx) => { const data = validate(ctx.request.body, Joi.object({ account: userSchema.account().required(), password: userSchema.password().required(), email: userSchema.email().optional(), })); ctx.body = { account: data.account, };});

经此调整后，将用户参数校验的基本规则都定义在 userSchema 中，每个接口在各自的场景下选择不同的参数以及增加规则，提高代码复用率以及校验准确性。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。