Arch - 架构安全性_验证(Verification)

news/2024/9/29 9:05:20 标签: 架构, 验证, Verification

文章目录

  • OverView
  • 导图
  • 1. 引言:数据验证的重要性概述
  • 2. 数据验证的基本概念
  • 3. 数据验证的层次
  • 4. 数据验证的标准做法
  • 5. 自定义校验注解
  • 6. 校验结果的处理
  • 7. 性能考虑与副作用
  • 8. 小结

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即使只限定在“软件架构设计”这个语境下,系统安全仍然是一个很大的话题。

接下来我们将对系统安全架构的各个方面进行详细分析,包括认证、授权、凭证、保密、传输安全和验证,结合案例实践,展示如何应用这些安全原则和技术,讨论具体解决方案和行业标准 ,并提供与业界标准相一致的解决方案。

计划:

  1. 认证(Authentication)

    • 介绍认证的基本概念及其在软件架构中的作用。
    • 讨论常见的认证方法(如用户名/密码、双因素认证、生物识别)及其实现方式。
    • 探讨行业标准和最佳实践(如 OAuth、OpenID Connect)。
  2. 授权(Authorization)

    • 定义授权的概念及其重要性。
    • 讲解不同的授权模型(如基于角色的访问控制RBAC、基于属性的访问控制ABAC)。
    • 介绍如何在架构中实现这些模型以及如何处理权限管理。
  3. 凭证(Credential)

    • 阐明凭证的作用及其管理方式。
    • 讨论如何确保证书和凭证的真实性、完整性和不可抵赖性。
    • 介绍现有的凭证管理方案和技术(如 PKI、公钥基础设施)。
  4. 保密(Confidentiality)

    • 解释数据保密的基本概念及其在系统中的应用。
    • 讨论数据加密的技术和策略(如对称加密、非对称加密)。
    • 介绍如何确保保密性,包括数据存储和处理中的加密措施。
  5. 传输(Transport Security)

    • 定义传输安全及其对系统安全的影响。
    • 讲解如何实现传输层安全(如 TLS/SSL)的具体方法。
    • 讨论如何保护网络通信免受中间人攻击和数据篡改。
  6. 验证Verification

    • 介绍数据验证的必要性及其对系统稳定性的影响。
    • 讨论常见的验证技术(如输入验证、数据完整性检查)。
    • 讲解如何在系统中实现数据验证机制以保证数据一致性和正确性。

导图

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专家:软件开发 > 数据验证专家
要求:对数据验证的全面分析,包括最佳实践、常见问题和解决方案,重点讨论 Java 中的 Bean Validation

计划:

  1. 引言:数据验证的重要性
  2. 数据验证的基本概念
  3. 数据验证的层次
  4. 数据验证的标准做法
    • Java Bean Validation
  5. 自定义校验注解
  6. 校验结果的处理
  7. 性能考虑与副作用
  8. 总结与未来展望

1. 引言:数据验证的重要性概述

数据验证不仅是确保用户输入正确性的手段,也是维护系统稳定性、数据一致性和安全性的重要措施。

2. 数据验证的基本概念

数据验证是指在数据被处理或存储之前,对其进行检查以确保数据符合预定义的规则。验证可以包括:

  • 格式验证:确保数据符合预期的格式(如邮箱、电话号码)。
  • 业务规则验证:确保数据符合特定的业务逻辑(如用户唯一性)。

3. 数据验证的层次

前端验证

前端验证通常通过JavaScript进行,能够提供即时反馈,减少无效请求。这种验证可以捕捉一些基本错误,但并不足以替代后端验证

后端验证

后端验证是确保数据在被处理前进行全面检查的关键。它可以防止不合法的数据通过API提交到服务器,并对业务逻辑进行严格控制。

4. 数据验证的标准做法

在Java中,采用Java Bean Validation(JSR 380)是进行数据验证的标准方法。该规范支持一系列内置的校验注解,如@NotNull@Email@Size等。

  1. 注解驱动:通过在Bean类的属性上使用注解定义校验规则。
  2. 统一管理:所有校验逻辑集中于Bean中,便于管理和维护。

5. 自定义校验注解

当内置注解无法满足业务需求时,可以自定义校验注解。例如,在用户注册中,需要确保用户名的唯一性。

与业务相关的校验往往才是最复杂的校验,将简单的校验交给 Bean Validation,而把复杂的校验留给自己,这简直是买椟还珠故事的程序员版本。其实以 Bean Validation 的标准方式来做业务校验是非常优雅的

/**
* 创建新的用户
*/
@POST
public Response createUser(@Valid @UniqueAccount Account user) {
	return CommonResponse.op(() -> service.createAccount(user));
}

/**
* 更新用户信息
*/
@PUT
@CacheEvict(key = "#user.username")
public Response updateUser(@Valid @AuthenticatedAccount @NotConflictAccount Account user) {
	return CommonResponse.op(() -> service.updateAccount(user));
}

注意其中的三个自定义校验注解,它们的含义分别是:

  • @UniqueAccount:传入的用户对象必须是唯一的,不与数据库中任何已有用户的名称、手机、邮箱产生重复。
  • @AuthenticatedAccount:传入的用户对象必须与当前登录的用户一致。
  • @NotConflictAccount:传入的用户对象中的信息与其他用户是无冲突的,譬如将一个注册用户的邮箱,修改成与另外一个已存在的注册用户一致的值,这便是冲突。

这里的需求很容易理解,注册新用户时,应约束不与任何已有用户的关键信息重复;而修改自己的信息时,只能与自己的信息重复,而且只能修改当前登录用户的信息。这些约束规则不仅仅为这两个方法服务,它们可能会在用户资源中的其他入口被使用到,乃至在其他分层的代码中被使用到,在 Bean 上做校验就能一揽子地覆盖上述这些使用场景。下

下面代码是这三个自定义注解对应校验器的实现类

public static class AuthenticatedAccountValidator extends AccountValidation<AuthenticatedAccount> {
    public void initialize(AuthenticatedAccount constraintAnnotation) {
        predicate = c -> {
            AuthenticAccount loginUser = (AuthenticAccount) SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication().getPrincipal();
            return c.getId().equals(loginUser.getId());
        };
    }
}

public static class UniqueAccountValidator extends AccountValidation<UniqueAccount> {
    public void initialize(UniqueAccount constraintAnnotation) {
        predicate = c -> !repository.existsByUsernameOrEmailOrTelephone(c.getUsername(), c.getEmail(), c.getTelephone());
    }
}

public static class NotConflictAccountValidator extends AccountValidation<NotConflictAccount> {
    public void initialize(NotConflictAccount constraintAnnotation) {
        predicate = c -> {
            Collection<Account> collection = repository.findByUsernameOrEmailOrTelephone(c.getUsername(), c.getEmail(), c.getTelephone());
            // 将用户名、邮件、电话改成与现有完全不重复的,或者只与自己重复的,就不算冲突
            return collection.isEmpty() || (collection.size() == 1 && collection.iterator().next().getId().equals(c.getId()));
        };
    }
}

这样业务校验便和业务逻辑就完全分离开来,在需要校验时用@Valid注解自动触发,或者通过代码手动触发执行,可根据你们项目的要求,将这些注解应用于控制器、服务层、持久层等任何层次的代码之中。此外,校验结果不满足时的提示信息,也便于统一处理,如提供默认值、提供国际化支持 、提供统一的客户端返回格式(创建一个用于ConstraintViolationException的异常处理器来实现.

对于 Bean 与 Bean 校验器,笔者另外有两条编码建议。第一条是对校验项预置好默认的提示信息,这样当校验不通过时用户能获得明确的修正提示,以下是代码示例:

/**
 * 表示一个用户的信息是无冲突的
 *
 * “无冲突”是指该用户的敏感信息与其他用户不重合,譬如将一个注册用户的邮箱,修改成与另外一个已存在的注册用户一致的值,这便是冲突
 **/
@Documented
@Retention(RUNTIME)
@Target({FIELD, METHOD, PARAMETER, TYPE})
@Constraint(validatedBy = AccountValidation.NotConflictAccountValidator.class)
public @interface NotConflictAccount {
    String message() default "用户名称、邮箱、手机号码与现存用户产生重复";
    Class<?>[] groups() default {};
    Class<? extends Payload>[] payload() default {};
}

另外一条建议是将不带业务含义的格式校验注解放到 Bean 的类定义之上,将带业务逻辑的校验放到 Bean 的类定义的外面。这两者的区别是放在类定义中的注解能够自动运行,而放到类外面则需要像前面代码那样,明确标出注解时才会运行。譬如用户账号实体中的部分代码为:

public class Account extends BaseEntity {
	@NotEmpty(message = "用户不允许为空")
    private String username;

    @NotEmpty(message = "用户姓名不允许为空")
    private String name;

    private String avatar;

    @Pattern(regexp = "1\\d{10}", message = "手机号格式不正确")
    private String telephone;

    @Email(message = "邮箱格式不正确")
    private String email;
}

这些校验注解都直接放在类定义中,每次执行校验的时候它们都会被运行。由于 Bean Validation 是 Java 的标准规范,它执行的频率可能比编写代码的程序所预想的要更高,譬如使用 Hibernate 来做持久化时,便会自动执行 Data Object 上的校验注解。对于那些不带业务含义的注解,运行是不需要其他外部资源参与的,不会调用远程服务、访问数据库,这种校验重复执行并没有什么成本。

但带业务逻辑的校验,通常就需要外部资源参与执行,这不仅仅是多消耗一点时间和运算资源的问题,由于很难保证依赖的每个服务都是幂等的,重复执行校验很可能会带来额外的副作用。因此应该放到外面让使用者自行判断是否要触发。

还有一些“需要触发一部分校验”的非典型情况,譬如“新增”操作 A 需要执行全部校验规则,“修改”操作 B 中希望不校验某个字段,“删除”操作 C 中希望改变某一条校验规则,这时候要就要启用分组校验来处理,设计一套“新增”、“修改”、“删除”这样的标识类,置入到校验注解的groups参数中去实现


6. 校验结果的处理

有效的校验结果处理是提升用户体验的关键。当校验失败时,系统应返回清晰的错误信息,指导用户进行修正。使用统一的异常处理机制可以实现这一点。

@ControllerAdvice
public class ValidationExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(ConstraintViolationException.class)
    public ResponseEntity<Object> handleValidationException(ConstraintViolationException ex) {
        // 返回错误信息
    }
}

7. 性能考虑与副作用

在进行业务校验时,应注意校验的幂等性和性能。如果校验涉及到数据库查询,重复执行可能会引发不必要的性能开销或副作用。建议将格式验证放在Bean定义中,而将业务逻辑验证移至外部,以避免不必要的重复。

8. 小结

数据验证是软件开发中的一项基本而重要的任务。通过合理利用Java Bean Validation,结合自定义注解和统一处理机制,能够有效提高系统的稳定性与数据质量。

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