有一天，产品甩过来一个新的需求: 山月呀，你对数据库中的用户完善用户姓名、用户邮箱、用户手机号，其中手机号必填。
那前后端分工合作，如何完成这样的一个表单的需求呢？
可以看看经典的前后端合作的工作流模式:
前端表单设计 -> 客户端校验数据(更人性化的提示) -> API 请求 -> 服务端校验数据(更强壮的逻辑) -> 数据库
我们在整个工作流中以数据校验的角度来看待这个问题，以避免最终在数据库中出现脏数据。我们根据产品要求，总结出几点校验的要求。
姓名必须是字符串
邮箱必须是邮箱格式
手机号必须是手机号格式
手机号必填，其它选填
以下是一份用以交互的示例数据
{
id: 10086,
name: 'shanyue',
mobilePhone: '18367891234',
email: '[email protected]'
}
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客户端数据校验
在客户端进行数据校验，有两方面因素的考虑
更人性化的用户体验设计，当用户校验失误后，拥有更好的提示文案
提前预警，节省服务器资源
使用一段 JSX 的伪代码进行数据校验
const mobilePhoneRegexp = /^(?:(?:+|00)86)?1[3-9]\d{9}$/
const form =
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大家都知道，前端的数据校验属于防君子不防小人。 属于想绕过就能绕过的类型。
而真正的数据校验在服务器端！
服务端数据校验
后端由于重业务逻辑以及待处理各种数据，以致于分成各种各样的层级，其中有一层称为 Controller，站在后端最上层直接接收客户端经 HTTP 传输的数据。
由于 Controller 层是服务器端中与客户端数据交互的最顶层，秉承着 Fail Fast 的原则，肩负着数据过滤器的功能，对于不合法数据直接打回去，如同秦琼与尉迟恭门神般威严。
我们看一段后端进行数据校验的一段伪代码
const mobilePhoneRegexp = /^(?:(?:+|00)86)?1[3-9]\d{9}$/
const schema = Schema.object({
id: Schema.number().required(),
name: Schema.number().required(),
email: Schema.string().email({
minDomainSegments: 2,
tlds: { allow: ['com', 'net'] }}),
mobilePhone: Joi.string().pattern(mobilePhoneRegexp),
})
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统一的校验逻辑: JSON Schema
从上述前端和后端校验的伪代码中，可以看出二者的校验规则虽然一致，但是写法大不相同，那有没有一种统一的 Schema 即可作用于前端，又可作用于后端。
有，这就是 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，各种服务器编程语言都对规范进行了实现，如 go、java、php 等。
以下是校验用户信息的一个 Schema 示例:
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-04/schema#",
"title": "User",
"description": "用户信息",
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"description": "用户 ID",
"type": "integer"
},
"name": {
"description": "用户姓名",
"type": "string"
},
"email": {
"description": "用户邮箱",
"type": "string",
"format": "email",
"maxLength": 20
},
"mobilePhone": {
"description": "用户手机号",
"type": "string",
"pattern": "^(?:(?:\+|00)86)?1[3-9]\d{9}$",
"maxLength": 15
}},
"required": ["id", "mobilePhone"]
}
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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
值得一提的是 Node 中号称最快的框架 fastify 内置 JSON Schema 实现输入(Request)输出(Response)数据的类型校验。
在前端中可以使用 react-jsonschema-form 通过 JSON Schema 进行数据校验，而在后端关于 JSON Schema 的工具更是数不胜数，比如 nodejs 的 ajv。
JSON Schema 在 API 自动化测试中的应用: Postman
在进行写操作时，为了防止数据库进入脏数据需要进行数据校验。
而在进行读操作时，为了检验 API 接口的正确性，一般也会以 JSON Schema 进行校验。
在 postman 的 Tests 面板以写脚本的方式通过 JSON Schema 进行校验。而它使用 tv4 校验 JSON Schema。
pm.response.json() 用以获取 Response Body
tv4.validate(jsonData, schema) 用以校验 JSON Schema
更友好的 JSON Schema 可视化校验: ApiFox
在 postman 中，可以通过 JSON Schema 进行数据校验，然而一个缺点是仍然写脚本。
如果把 JSON Schema 进行可视化编辑，那对于用户体验，特别是对于不喜欢写脚本的同学，岂不是提高了一大截。
比如在 ApiFox，一款国人开发的接口调试利器，通过可视化编辑校验规则来进行数据校验，当然它也可以通过写脚本来进行测试。
最后
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