编码不一致
服务器与客户端(或第三方系统)使用的字符编码不一致(如UTF-8与GBK),会导致数据解析失败,中文字符在传输后显示乱码,或JSON/XML格式因特殊字符未转义而无法解析。
数据结构不匹配
修改后的数据格式未遵循约定规范,
数据类型错误
数据类型转换不当会直接引发程序异常,
数据校验缺失
未对输入/输出数据做有效性验证,导致非规值进入系统,典型场景包括:
传输协议问题
数据在传输过程中因协议配置错误被改动或截断,
服务不可用
接口返回格式错误时,客户端可能直接抛出解析异常,导致用户无法正常使用功能。
数据丢失或被墙
格式错误可能导致部分数据未被正确处理,数据库写入失败但未记录日志,或错误数据被缓存后长期残留。
安全隐患
未校验的数据可能被注入反面代码(如SQL注入、命令注入),威胁服务器安全。
性能下降
格式错误可能触发重试机制,增加服务器负载,客户端反复尝试解析无效JSON,消耗额外资源。
统一编码规范
Content-Type: application/json; charset=utf-8
)。 n
)。严格校验数据结构
自动化类型转换与校验
在代码层面强制类型检查,
# Python示例:使用Pydantic模型校验数据 from pydantic import BaseModel, ValidationError class User(BaseModel): id: int name: str email: str try: user_data = {"id": "123", "name": "John", "email": "john@example.com"} user = User(**user_data) # 此处会抛出ValidationError(id应为int类型) except ValidationError as e: print(e.json())
防御性编程
测试与监控