validator是我们平时业务中用的非常广泛的框架组件，很多web框架、微服务框架都有集成。通常用来做一些请求参数的校验以避免写出重复的检验逻辑。接下来的文章中，我们就去看看如何去实现一个validator。

初体验

实践是生产力，我先提供一个场景，现在我们有一个接口，作用是填写用户信息，需要我们保存入库。我们该怎么做呢？

首先，我们先定义一个结构体，规定用户信息的几个参数：

type ValidateStruct struct {
    Name     string `json:"name"`
    Address string `json:"address"`
    Email   string `json:"email"`
}

用户传进来数据，我们需要校验才能入库，例如Name是必填的，Email是合法的这些等等，那我们要怎么去实现它？可以是这样：

func validateEmail(email string) error {
    //do something
    return nil
}
func validateV1(req ValidateStruct) error{
    if len(req.Name) > 0 {
        if len(req.Address) > 0 {
            if len(req.Email) > 0 {
                if err := validateEmail(req.Email); err != nil {
                    return err
                }
            }else {
                return errors.New("Email is required")
            }
        } else {
            return errors.New("Address is required")
        }
    } else {
        return errors.New("Name is required")
    }

    return nil
}

也可以是这样：

func validateV2(req ValidateStruct) error{
    if len(req.Name) < 0 {
        return errors.New("Name is required")
    }

    if len(req.Address) < 0 {
        return errors.New("Name is required")
    }

    if len(req.Email) < 0 || validateEmail(req.Email) != nil {
        return errors.New("Name is required")
    }

    return nil
}

可以用倒是可以用了，试想一下，如果现在我们要增加100个接口，每个接口有不同的请求参数，那这样的逻辑我们岂不是要写100遍？那是不可能的！我们再想想办法。

进阶

我们会发现参数名虽然不同，但是校验逻辑是可以相同的，例如参数大于0，小于0，不等于这种，共性可以找到，那我们是不是就可以抽出通用的逻辑来了呢？先来看我们的通用逻辑，这个方法可以帮我们实现int,string参数的校验，因为只是做演示使用，所以只是简单的进行实现，以此来表达这种方式的可行性。

func validateEmail(input string) bool {
    if pass, _ := regexp.MatchString(
        `^([\w\.\_]{2,10})@(\w{1,}).([a-z]{2,4})$`, input,
    ); pass {
        return true
    }
    return false
}

//通用的校验逻辑，采用反射实现
func validate(v interface{}) (bool, string) {
    vt := reflect.TypeOf(v)
    vv := reflect.ValueOf(v)
    errmsg := "success"
    validateResult := true

    for i := 0; i < vt.NumField(); i++ {
        if errmsg != "success" {
            return validateResult, errmsg
        }

        fieldValue := vv.Field(i)
        tagContend := vt.Field(i).Tag.Get("validate")
        
        k := fieldValue.Kind()
        switch k {
        case reflect.Int64:
            val := fieldValue.Int()
            tagValStr := strings.Split(tagContend, "=")
            if tagValStr[0] != "eq" {
                errmsg = "validate int failed, tag is: " + tagValStr[0]
                validateResult = false
            }
            tagVal, _ := strconv.ParseInt(tagValStr[1], 10, 64)
            if val != tagVal {
                errmsg = "validate int failed, tag is: "+ strconv.FormatInt(
                    tagVal, 10,
                )
                validateResult = false
            }
        case reflect.String:
            valStr := fieldValue.String()
            tagValStr := strings.Split(tagContend, ";")
            for _, val := range tagValStr {
                if val == "email" {
                    nestedResult := validateEmail(valStr)
                    if nestedResult == false {
                        errmsg = "validate mail failed, field val is: "+ val
                        validateResult = false
                    }
                }

                tagValChildStr := strings.Split(val, "=")
                if tagValChildStr[0] == "gt" {
                    length, _ := strconv.ParseInt(tagValChildStr[1], 10, 64)
                    if len(valStr) <  int(length) {
                        errmsg = "validate int failed, tag is: "+ strconv.FormatInt(
                            length, 10,
                        )
                        validateResult = false
                    }
                }

            }
        case reflect.Struct:
            // 如果有内嵌的 struct，那么深度优先遍历
            // 就是一个递归过程
            valInter := fieldValue.Interface()
            nestedResult, msg := validate(valInter)
            if nestedResult == false {
                validateResult = false
                errmsg = msg
            }
        }
    }

    return validateResult, errmsg
}

接下来我们来跑一下：

//定义我们需要的结构体
type ValidateStructV3 struct {
    // 字符串的 gt=0 表示长度必须 > 0，gt = greater than
    Name     string `json:"name" validate:"gt=0"`
    Address string `json:"address" validate:"gt=0"`
    Email   string `json:"email" validate:"email;gt=3"`
    Age     int64  `json:"age" validate:"eq=0"`
}


func ValidateV3(req ValidateStructV3) string {
    ret, err := validate(req)
    if !ret {
        println(ret, err)
        return err
    }

    return ""
}

//实现这个结构体
req := demos.ValidateStructV3{
        Name:    "nosay",
        Address: "beijing",
        Email:   "nosay@qq.com",
        Age: 3,
    }
resp := demos.ValidateV3(req)

//输出：validate int failed, tag is: 0

这样就不需要在每个请求进入业务逻辑之前都写重复的validate()函数了，我们同样可以集成在框架里。

原理介绍

正如我们上文validator的实现一样，他的原理就是下图这个结构，如果是可判断类型就通过tag去做相应的动作，如果是struct就递归，继续去遍历。

struct是我们的请求体(也就是父节点)，子节点对应我们的每一个元素，它的类型是int64,string，struct或者其它的类型，我们通过类型去执行对应的行为（即int类型的eq=0,string类型的gt=0等）。

举个例子，我们按照下边这种方式去跑我们的validator：

type ValidateStructV3 struct {
    // 字符串的 gt=0 表示长度必须 > 0，gt = greater than
    Name     string `json:"name" validate:"gt=0"`
    Address string `json:"address" validate:"gt=0"`
    Email   EmailV4
    Age     int64  `json:"age" validate:"eq=0"`
}

type EmailV4 struct {
    // 字符串的 gt=0 表示长度必须 > 0，gt = greater than
    Email   string `json:"email" validate:"email;gt=3"`
}

req := demos.ValidateStructV3{
        Name:    "nosay",
        Address: "beijing",
        Email:   demos.EmailV4{
            Email: "nosayqq.com",
        },
        Age: 0,
    }

    resp := demos.ValidateV3(req)

这时候它的执行流程大概长这个样子：

扩展

到这里其实基本原理我们都已经讲完了，但是真正的实现肯定没这么简单，这边笔者给你们推荐一个专门的validator库（https://github.com/go-playgro...），有兴趣的读者可以阅读一下～

关注我们

欢迎对本系列文章感兴趣的读者订阅我们的公众号，关注博主下次不迷路～