面试题：CouchDB HTTP API查询文档权限控制的性能优化与安全加固

Question

当CouchDB数据库规模庞大，文档数量达到百万级别，且每天有大量的查询请求涉及复杂的权限控制（如根据用户的动态属性和文档的多个属性组合来判断查询权限）时，如何通过优化HTTP API查询文档的权限控制机制来提升性能？同时，在面临网络攻击（如恶意用户尝试绕过权限控制获取敏感文档）的情况下，如何进一步加固权限控制的安全性？请从架构设计、代码实现以及安全策略等多角度进行阐述。

Answer 1

架构设计

1. 缓存层：
   • 在API层与CouchDB之间添加缓存层，如使用Redis。对于频繁查询且权限控制结果变动不大的文档，将查询结果和对应的权限控制信息缓存起来。这样当相同查询请求再次到来时，可直接从缓存获取数据，避免重复的权限判断和数据库查询。
   • 例如，针对一些公共文档或者权限固定的文档集合，缓存其查询结果和权限判断结果，有效期可以根据实际情况设定，如一天或一周等。
2. 分布式架构：
   • 将权限控制逻辑分布到多个服务器节点上处理。可以使用负载均衡器将查询请求均匀分配到各个权限控制节点，每个节点负责一部分用户或文档集合的权限判断。这样可以提高整体的处理能力，应对大量的查询请求。
   • 比如，按照用户ID的哈希值将权限控制任务分配到不同节点，每个节点处理特定哈希范围内用户的权限判断。
3. 索引设计：
   • 在CouchDB中，根据权限控制涉及的文档属性创建合适的二级索引。例如，如果权限控制依赖于文档中的“用户组”和“文档类别”属性，创建基于这两个属性的复合索引。这样在查询时可以利用索引快速定位符合权限条件的文档，而不需要全表扫描。
   • 使用CouchDB的MapReduce视图来创建自定义索引，通过编写Map函数来指定索引的键值对，Reduce函数根据需求进行数据聚合等操作。

代码实现

1. 权限控制逻辑优化：
   • 将复杂的权限控制逻辑封装成独立的函数或模块。例如，对于根据用户动态属性和文档多个属性组合判断权限的逻辑，写成一个函数，该函数接收用户信息和文档信息作为参数，返回权限判断结果。这样在API查询时可以直接调用该函数，提高代码的可维护性和复用性。
   • 在代码中尽量减少不必要的计算和重复判断。例如，如果用户的某些属性在一次请求中不会改变，在权限判断函数中可以先缓存这些属性的值，避免每次权限判断时重复获取。
2. 输入验证：
   • 在API入口处对查询请求进行严格的输入验证。检查请求参数的格式、类型和合法性，防止恶意用户通过构造非法参数绕过权限控制。例如，对于要求输入文档ID的请求，验证其是否符合CouchDB文档ID的格式规范。
   • 使用参数校验库，如JavaScript中的joi库，定义请求参数的模式，对请求进行自动验证，确保输入的合法性。

安全策略

1. 访问令牌：
   • 引入访问令牌机制。用户在登录或认证成功后，系统颁发一个有效期较短的访问令牌。每次查询请求时，客户端需携带该令牌。API根据令牌验证用户身份，并结合令牌中的信息进行权限判断。这样可以防止恶意用户通过伪造身份绕过权限控制。
   • 例如，使用JSON Web Tokens（JWT）作为访问令牌，JWT中包含用户的基本信息和权限声明，API通过验证JWT的签名和有效期来确认令牌的合法性。
2. 异常监测与防范：
   • 建立异常监测系统，监测查询请求的频率、模式等。如果发现异常的高频请求或者不符合正常权限控制逻辑的请求，及时进行报警并采取措施，如暂时封禁该请求来源的IP地址。
   • 利用机器学习算法分析历史查询请求数据，学习正常的请求模式和权限控制行为，对于偏离这些模式的请求进行重点监测和防范。
3. 数据加密：
   • 对敏感文档进行加密存储。在文档存入CouchDB之前，使用加密算法（如AES）对敏感字段进行加密。即使恶意用户绕过权限控制获取到文档，也无法直接读取敏感信息。
   • 在API返回文档数据时，对于敏感信息同样要进行加密处理，只有具有相应解密密钥的合法用户才能正确解析和查看。