从零开始打造 Mock 平台 - 核心篇

2018-02-06 09:42:11来源:https://juejin.im/post/5a746514f265da4e8e7835bd作者:稀土掘金人点击

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最近一直在捣鼓毕设,准备做的是一个基于前后端开发的Mock平台,前期花了很多时间完成了功能模块的交互。现在进度推到如何设计核心功能,也就是Mock数据的解析。


根据之前的需求设定加上一些思考,用户可以像写json一般轻松完成数据的mock,也可以通过在mock数据模型之上进行构建出复杂的数据模型并在项目中引用。


这看似简单的需求其实需要处理几个不同的模块功能以及交互设计。该如何处理解析不同mock数据并进行构造?前端交互中模拟数据该如何处理?数据构造时如何加载用户设定的数据模型?错误捕捉与处理?


这些都暂时没有一个好的处理结果。因此想要完成核心功能我们需要明确需求,并且通过同类产品是如何处理的,通过阅读它们的源码来学习思想并加入。


明确需求

在明确该功能模块之前我们可以通过模拟流程来明确。


用户 -> 添加数据模型 - > 实时看到构造结构


用户 -> 添加接口 -> 构造json格式返回参数 -> 预览


构造json格式返回参数 不仅包含返回的正文,同时也设定了 header 和 method。


阅读源码

符合大部分需求的开源项目有


mock.js
easy-mock
eolinker
YAPI
DOCCLEVER
MOCK.JS篇

首先我们需要明确现阶段大部门的 Mock 平台或多或少都是受到 Mock.js 的思想或者是其增强版。


我们可以用下面简单的 json 通过 Mock.js 来构造数据:


example:
{
"status|0-1": 0, //接口状态
"message": "成功", //消息提示
"data": {
"counts":"@integer", //统计数量
"totalSubjectType|1-4": [ //4-10意味着可以随机生成4-10组数据
{
"subjectName|regexp": "大数据|机器学习|工具", //主题名
"subjectType|+1": 1 //类型
}
],
"data":[
{
"name": "@name", //用户名
"cname":"@cname",
"email": "@email", //email
"time": "@datetime" //时间
}
]}
}

返回结果


{
"status": 0,
"message": "成功",
"data": {
"counts": 2216619884890228,
"totalSubjectType": [
{
"subjectNameregexp": "大数据|机器学习|工具",
"subjectType": 1
},
{
"subjectNameregexp": "大数据|机器学习|工具",
"subjectType": 2
},
{
"subjectNameregexp": "大数据|机器学习|工具",
"subjectType": 3
},
{
"subjectNameregexp": "大数据|机器学习|工具",
"subjectType": 4
}
],
"data": [
{
"name": "Ruth Thompson",
"cname": "鲁克",
"email": "z.white@young.gov",
"time": "1985-02-06 05:45:21"
}
]
}
}

而且可以通过其 Mock.Random.extend() 来扩展自定义占位符.


example:
Random.extend({
weekday: function(date) {
var weekdays = ['Sunday', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday'];
return this.pick(weekdays);
},
sex: function(date) {
var sexes = ['男', '女', '中性', '未知'];
return this.pick(sexes);
}
});
console.log(Random.weekday());// 结果: Saturday
console.log(Mock.mock('@weekday'));// 结果: Tuesday
console.log(Random.sex());// 结果: 男
console.log(Mock.mock('@sex'));// 结果: 未知

来延伸所需进的拓展。


这个可以将自定义数据模型先进行解析,然后通过extend将其加入。


easy-mock

easy-mock 是我参考的主要项目之一,它的UI交互非常符合我的设定,而且作为开源项目可以从它的源码中学到很多。


直接来看它提供接口编辑的页面





{
data: {
img: function({
_req,
Mock
}) {
return _req.body.fileName + '_' + Mock.mock('@image')
}
}
}

可以从上得之它既可以处理Mock数据模拟也可以处理函数,而且它内部有一套能处理req的内容。


先是在源码中找了一下,找到几个疑似点,但是不确定,还是在本地装好环境,主要是需要按照redis.然后启动服务去打几个断点输出。


根据经验先确定 controllers/mock.js 应该是处理数据模拟的地方。通过浏览源码并分析,最终定位于 297行处的代码


await redis.lpush('mock.count', api._id)
if (jsonpCallback) {
ctx.type = 'text/javascript'
ctx.body = `${jsonpCallback}(${JSON.stringify(apiData, null, 2)})`
.replace(//u2028/g, '//u2028')
.replace(//u2029/g, '//u2029') // JSON parse vs eval fix. https://github.com/rack/rack-contrib/pull/37
} else {
ctx.body = apiData
}

首先是看到最终返回的 apiData 。用过 koa 或者 express 都应该清楚 ctx.body 的含义。然后我在上面写了句 console.log(apiData) 。


然后在浏览器端发送请求。看下 node 端输出和浏览器端拿到的数据,基本可以肯定最终输出就是这个。





然后我们往上翻,可以看到这么一段代码:


const vm = new VM({
timeout: 1000,
sandbox: {
Mock: Mock,
mode: api.mode,
template: new Function(`return ${api.mode}`) // eslint-disable-line
}
})
console.log('数据验证')
console.log(mode)
vm.run('Mock.mock(new Function("return " + mode)())') // 数据验证,检测 setTimeout 等方法
apiData = vm.run('Mock.mock(template())') // 解决正则表达式失效的问题

通过查询了解到 VM 是一个沙盒,可以运行不受信任的代码。


大概就能了解 easy-mock 通过 vm 沙盒模式运行 mode 代码解析后返回结果。


核心代码就是 Mock.mock( template ) 这么一句。根据数据模板生成模拟数据。


通过查文档了解 template 是可以直接内部写函数然后执行的。


这样解析的难度大大下降,发现原来并没有特别复杂的,依旧是依赖了 Mock.js 的原生方法。


然后我们可以看到 easy-mock 另一的操作就是可以获取 请求参数_req 。也就是可以通过以下代码来根据请求参数返回指定数据。


{
success: true,
data: {
default: "hah",
_req: function({
_req
}) {
return _req
},
name: function({
_req
}) {
return _req.query.name || this.default
}
}
}

_req 一看就是从请求参数中获得的对象。


Mock.js 是没有这个对象的,我们来找找源码中是哪里注入了这个对象。


还是在 mock.js 这个文件中第234行处找到


Mock.Handler.function = function (options) {
const mockUrl = api.url.replace(/{/g, ':').replace(/}/g, '') // /api/{user}/{id} => /api/:user/:id
options.Mock = Mock
options._req = ctx.request
options._req.params = util.params(mockUrl, mockURL)
options._req.cookies = ctx.cookies.get.bind(ctx)
return options.template.call(options.context.currentContext, options)
}

通过阅读 MockJS 的源码,了解到 Handler 是处理数据模板的地方,打个断点再输出一次可以发现其实是在 Mock.mock(new Function("return " + mode)())' 之后传入的参数。


options._req = ctx.request 这句代码告诉了我们所谓的 _req 是从哪里来的。


因此这个技术点我们也了解了是怎么做的,那么剩下一个灵活的支持 restful 通过阅读源码发现其实也没怎么处理,只是用 pathToRegexp 进行了一次验证。它先是在 middlewares/index.js 中 的 mockFilter 进行了路径正则。


static mockFilter (ctx, next) {
console.log(ctx.path)
const pathNode = pathToRegexp('/mock/:projectId(.{24})/:mockURL*').exec(ctx.path)
console.log(pathNode)
if (!pathNode) ctx.throw(404)
if (blackProjects.indexOf(pathNode[1]) !== -1) {
ctx.body = ctx.util.refail('接口请求频率太快,已被限制访问')
return
}
console.log('通过筛选')
ctx.pathNode = {
projectId: pathNode[1],
mockURL: '/' + (pathNode[2] || '')
}
return next()
}

然后通过存在 redis 里的接口内容再进行了验证匹配。


const { query, body } = ctx.request
const method = ctx.method.toLowerCase()
const jsonpCallback = query.jsonp_param_name && (query[query.jsonp_param_name] || 'callback')
let { projectId, mockURL } = ctx.pathNode
console.log('ctx.pathNode', ctx.pathNode)
const redisKey = 'project:' + projectId
let apiData, apis, api
console.log('通过URL匹配检验')
apis = await redis.get(redisKey)
console.log(apis)
if (apis) {
apis = JSON.parse(apis)
console.log('pure apis', apis)
} else {
apis = await MockProxy.find({ project: projectId })
console.log('find projectId', apis)
if (apis[0]) await redis.set(redisKey, JSON.stringify(apis), 'EX', 60 * 30)
}
if (apis[0] && apis[0].project.url !== '/') {
mockURL = mockURL.replace(apis[0].project.url, '') || '/'
}
api = apis.filter((item) => {
const url = item.url.replace(/{/g, ':').replace(/}/g, '') // /api/{user}/{id} => /api/:user/:id
return item.method === method && pathToRegexp(url).test(mockURL)
})[0]
console.log('api',api)
if (!api) ctx.throw(404)

基本不匹配的路径请求都是在 item.method === method && pathToRegexp(url).test(mockURL) 这句代码里被拦截的。


非常优秀的代码。通读下来,加上断点对其思路逻辑学到了很多。


eolinker

它的后端代码是 PHP 的,这就略过不看了。


YAPI

它的核心后端处理代码是在 mockServer.js 里


有了之前的阅读经验很快找到处理 Mock 数据的地方


let res;
res = interfaceData.res_body;
try {
if (interfaceData.res_body_type === 'json') {
res = mockExtra(
yapi.commons.json_parse(interfaceData.res_body),
{
query: ctx.request.query,
body: ctx.request.body,
params: Object.assign({}, ctx.request.query, ctx.request.body)
}
);
try {
res = Mock.mock(res);
} catch (e) {
yapi.commons.log(e, 'error')
}
}

非常简单粗暴的处理方法。。。


对增强功能比较好奇在, 于是在 common/mock-extra.js 里找到了 mock(mockJSON, context) 方法。根据参数其实就能了解绑定上下文然后做了一些动作。这里就不展开详细。等之后开发的时候用到再去细读。因为这是做了其自己的增强的Mock功能,而暂时不需要这方面的考虑。


DOClecer

这个项目是国内一个创业团队做的,我也加入了其官方群。虽然还没有用过。不过不妨碍阅读其源码了解思路。不过讲道理这个代码组织风格是挺糟糕的。。。


而且源码中不止一次出现了eval... 于是放弃参考。


写个小模块开心一下

通过阅读以上项目的源码,其实主要是前三个,感觉可以完成自己想要的需求了。那么先写一个小的来作为基础模块。


export const mock = async(ctx: any) => {
console.log('mock')
console.log(ctx)
console.log(ctx.params)
const method = ctx.request.method.toLowerCase()
// let { projectId, mockURL } = ctx.pathNode
// 获取接口路径内容
console.log('ctx.pathNode', ctx.pathNode)
// 匹配内容是否一致
console.log('验证内容中...')
// 模拟数据
Mock.Handler.function = function (options: any) {
console.log('start Handle')
options.Mock = Mock
// 传入 request cookies,方便使用
options._req = ctx.request
return options.template.call(options.context.currentContext, options)
}
console.log('Mock.Handler', Mock.Handler.function)
// const testMode = `{
// 'title': 'Syntax Demo',
// 'string1|1-10': '★',
// 'string2|3': 'value',
// 'number1|+1': 100,
// 'number2|1-100': 100,
// 'number3|1-100.1-10': 1,
// 'number4|123.1-10': 1,
// 'number5|123.3': 1,
// 'number6|123.10': 1.123,
// 'boolean1|1': true,
// 'boolean2|1-2': true,
// 'object1|2-4': {
// '110000': '北京市',
// '120000': '天津市',
// '130000': '河北省',
// '140000': '山西省'
// },
// 'object2|2': {
// '310000': '上海市',
// '320000': '江苏省',
// '330000': '浙江省',
// '340000': '安徽省'
// },
// 'array1|1': ['AMD', 'CMD', 'KMD', 'UMD'],
// 'array2|1-10': ['Mock.js'],
// 'array3|3': ['Mock.js'],
// 'function': function() {
// return this.title
// }
// }`
const testMode = `{success :true, data: { default: "hah", _req: function({ _req }) { return _req }, name: function({ _req }) { return _req.query.name || this.default }}}`
const vm = new VM({
timeout: 1000,
sandbox: {
Mock: Mock,
mode: testMode,
template: new Function(`return ${testMode}`)
}
})
vm.run('Mock.mock(new Function("return " + mode)())') // 数据验证,检测 setTimeout 等方法, 顺便将内部的函数执行了
// console.log(Mock.Handler.function(new Function('return ' + testMode)()))
const apiData = vm.run('Mock.mock(template())')
console.log('apiData2333' , apiData)
let result
switch (method) {
case 'get':
result = success({'msg': '你调用了get方法'})
break;
case 'post':
result = success({'msg': '你调用了post方法'})
break;
case 'put' :
result = success({'msg': '你调用了put方法'})
break;
case 'patch' :
result = success({'msg': '你调用了patch方法'})
break;
case 'delete' :
result = success({'msg': '你调用了delete方法'})
break;
default:
result = error()
}
// console.log(result)
return ctx.body = result
}

这里调试的遇到一些问题,主要是一开始测试的时候发现 Mock 只将规则的数据模拟出,发现 function 类型的函数都没执行,一开始定位以为是 Mock.Handler.function 在 ts 中未执行。于是在里面写了一个输出,发现的确没有。经过各种猜想和测试,发现是模拟mode有问题。


一开始我是这么写的


const testcode = {
'array1|1': ['AMD', 'CMD', 'KMD', 'UMD'],
'array2|1-10': ['Mock.js'],
'array3|3': ['Mock.js'],
'function': function() {
return this.title
}
}

事实上应该这么写


const testcode = `{
'array1|1': ['AMD', 'CMD', 'KMD', 'UMD'],
'array2|1-10': ['Mock.js'],
'array3|3': ['Mock.js'],
'function': function() {
return this.title
}
}`

参照 easy-mock 的思路可以实现一个基础的 Mock数据解析器,而且可以根据 koa 的特性同时支持 _req 的一些参数,这里先不加进去。


如何支持自定义的数据模型也有了基本的思路,在之前没有考虑 redis 情况下还是用传统的数据库查询。具体实现等后期再捣鼓出来再写出来。


结尾

通过这两天的学习,总算把一个Mock的核心模块该如何实现的思路给理顺了。


其实无论你是用户自定义数据,比如


{
'user': User, // User是用户自定义的数据类型
'string2|3': 'value',
'number1|+1': 100,
_req: function({
_req
}) {
return _req
},
name: function({
_req
}) {
return _req.query.name || this.default
}
}

还是 Mock.js 原生的语法,你最终转换过来需要执行的是一样的内容,无非是在其转换前需要做一定的处理。只有搞懂了基本的数据模拟实现,基本上你可以将各个参数都做定制化。比如有的平台会将用户自己编写的函数一起和 json 拼接。其实用的最终核心思路还是一样的。


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