Research
Security News
Malicious npm Packages Inject SSH Backdoors via Typosquatted Libraries
Socket’s threat research team has detected six malicious npm packages typosquatting popular libraries to insert SSH backdoors.
TypeScript library with decorators for JSONRPC protocol. Powered by typescript-lib-starter
TypeScript-библиотека декораторов для абстрагирования от уровней транспорта и преобразования данных
JSONRPC - протокол для обмена данными между клиентом и сервером. Имеет строгий формат тела сообщений и правила сетевого доступа.
Для абстрагирования от лишней мета-информации тела сообщения и чтобы избежать дублирования кода транспортного уровня написана эта библиотека, реализующая декларативный подход. Условно это можно назвать маппингом наших фронтовых методов на методы удаленного сервера.
Библиотека не зависит от используемого(или не используемого) в вашем проекте фреймворка.
Ниже представлен совсем сырой кусок кода, который общался с jsonrpc-сервером без всяких оберток
interface IJsonRpcResponse<T> {
id: string;
jsonrpc: string;
data?: T;
error?: object;
}
function executeRemoteMethod<T>(
serverUrl: string, endpoint: string, method: string, payload?: object
): Promise<T> {
const url = `${serverUrl}/${endpoint}`;
const request = {
id: Math.random().toString(),
jsonrpc: '2.0',
method
};
if (payload) {
request.params = payload;
}
return axios.post(url, request).catch(
err => {
// Обработать и выплюнуть универсальный объект ошибки с информацией о проблеме сети
}
).then((response: IJsonRpcResponse<T>) => {
if (response.data) {
// Обработать и отдать сырые данные из ответа
} else {
// Обработать и выплюнуть ошибку из ответа
}
});
}
executeRemoteMethod('http://api.com', 'services/auth', 'login', {login: 12345}).catch(err => {
// Обработат универсальную ошибку сети или бизнес-логики
}).then(response => {
// Работать с данным
})
Что не нравится:
Что хочется:
Библиотека предоставляет набор интерфейсов над протоколом jsonrpc, декоратор для сервера jsonrpc-службы и фабрику кастомизируемых декораторов методов, которую каждый потребитель будет использовать чтобы получить нужный именно ему декоратор метода.
Почему фабрика декораторов? Невозможно предусмотреть потребности каждого пользователя библиотеки в плане использования декораторов и вызова удаленных методов. Каждому может потребоваться специфичное преобразование объектов запроса, специфичное и конфигурируемое преобразование объекта ответа.
Библиотеке необходимо подсунуть экземпляр транспорта, который представляет из себя адаптер над вашим транспортным решением(axios, fetch, angular-http, etc)
В первую очередь необходимо реализовать класс-адаптер для транспорта и предоставить его:
import { IHttpClient } from 'tsjsonrpc';
class HttpClientAdapter implements IHttpClient {
// Каким угодно способом закиньте ваш класс транспорта в адаптер
// В данном случае - внедрение через конструктор
constructor(private httpService: HttpClient) {}
// Обязательный и единственный метод, который будет использоваться библиотекой внутри
// Сигнатура проста - конечный готовый урл, на который пойдет запрос и тело запроса
post(url: string, params: object): Promise<any> {
// Здесь реализуйте вызов вашего транспорта с передачей ему урла и данных
// В нашем случае здесь ангуляр и его HttpService
return this.httpService.post(url, params).toPromise();
}
}
Урл библиотека формирует по следующей схеме: ${apiServerUrl}/${service}/${endpoint}
Транспорт можно задавать на уровне класса (в декораторе класса) и на уровне метода (в декораторе метода)
После этого нужно сконфигурировать декоратор, которым будет оборачиваться ваши классы:
import { TSJsonRpc } from 'tsjsonrpc';
const JsonRpcService = TSJsonRpc.makeClassDecorator({
apiServerUrl: 'https://your-domain.com/api/v1',
httpClient?: new HttpClientAdapter(httpClient)
});
Декоратор принимает эндпоинт, на котором находится jsonrpc-сервер httpClient обычно удобнее задавать здесь
Подход маппинга заключается в создании класса для общения с конкретным эндпоинтом.
// JsonRpcMethod еще не описан, о нем - в следующем шаге
import { JsonRpcService, JsonRpcMethod } from './../utils/jsonrpc';
@JsonRpcService('services/auth/private')
class AuthTransportService {
@JsonRpcMethod({ method: 'login' })
login(request: LoginRequest, options?: any): Promise<LoginResponse> {
return null;
}
}
Описанный класс вызов каждого метода, обернутого декоратором, будет проксировать в транспорт, гонять на сервер и делать всякие дела.
В данном коде появляется несколько новых вещей, которые реализовывать в ридми не буду, но их стоит объяснить:
Предпоследнее и самое хардкорное - создать ваш уникальный декортоар метода и настроить ему пре- и пост-процессинг запросов. Выше описанный LoginResponse может быть не только интерфейсом сырых данных, но и любым вашем типом, к которому вы можете преобразовать данные ответа в постпроцессоре.
import { TSJsonRpc } from 'tsjsonrpc';
export const JsonRpcMethod = TSJsonRpc.makeMethodDecorator(
(request?: ISerializable) => request ? request.toServer() : void 0,
(response: any, payload: any) => {
// Здесь можно что-нибудь сделать с объектом response, который вернул ваш адаптер из метода post
// payload - хитрая штука - это все поля из конфига, переданного в декоратор, но без поля method.
},
transportFactory?: (): IHttpClient => {
// return http client c методом post
}
)
использование декоратора видно выше, но помимо метода в конфиг можно передать все что угодно, и оно провалится в payload процессора ответа. transportFactory - фабрика http client-ов, в большинстве случаев удобнее задавать транспорт в декораторе класса, но если имеется несколько json-rpc методов на одном урле, и методы нужно вызывать с разными headers, удобно держать все методы в одном классе и на уровне метода задавать транспорт.
Например
@JsonRpcMethod({ method: 'login', responseModel: AwesomeModelClass, someOtherData: 123 })
Постпроцессор в аргумент payload получит объект { responseModel, someOtherData }
. В нашем случае используется как
раз responseModel, в которую кладется конструктор класса со статичным свойством fromServer, превращающий сырые данные
в нашу богатую модель.
@JsonRpcMethod({ method: 'login', responseModel: LoginResponse })
login(): Promise<LoginResponse> {} // На выходе в промисе будут не сырые данные, а богатая модель
Можно пользоваться только декораторами методов
@JsonRpcMethod({ method: 'apiUrl'})
login(requestBody: JsonprcRequestBody): Promise<LoginResponse> {}
здесь requestBody - это тело json-rpc метода, сформированное в соответствии со стандартом
interface IResponsePostprocessorPayload {
responseModel?: { fromServer(rawData: object): any };
}
export const JsonRpcMethod = TSJsonRpc.makeMethodDecorator<
ISerializable,
IResponsePostprocessorPayload
>(
(requestObject?: ISerializable) => requestObject ? requestObject.toServer() : null,
(responseObject: Promise<IJsonRpcResponse>, payload: IResponsePostprocessorPayload) => {
return responseObject.catch(httpError => {
throw JsonRpcError.makeHttpError(httpError.status, httpError.statusText);
}).then(res => {
if (res.error) {
throw JsonRpcError.makeRpcError(res.error);
} else {
return payload.responseModel ? payload.responseModel.fromServer(res.result) : void 0;
}
});
}
);
Декоратор для класса, в котором будут удаленные методы
Фабрика получения декоратора метода
FAQs
TypeScript library with decorators for JSONRPC protocol. Powered by typescript-lib-starter
We found that tsjsonrpc demonstrated a not healthy version release cadence and project activity because the last version was released a year ago. It has 1 open source maintainer collaborating on the project.
Did you know?
Socket for GitHub automatically highlights issues in each pull request and monitors the health of all your open source dependencies. Discover the contents of your packages and block harmful activity before you install or update your dependencies.
Research
Security News
Socket’s threat research team has detected six malicious npm packages typosquatting popular libraries to insert SSH backdoors.
Security News
MITRE's 2024 CWE Top 25 highlights critical software vulnerabilities like XSS, SQL Injection, and CSRF, reflecting shifts due to a refined ranking methodology.
Security News
In this segment of the Risky Business podcast, Feross Aboukhadijeh and Patrick Gray discuss the challenges of tracking malware discovered in open source softare.