前言

HTTP 代理给页面注入 JS 是很常见的需求。由于上游服务器返回的页面可能是压缩状态的，因此需解压才能注入，同时为了节省流量，返回下游时还得再压缩。为了注入一小段代码，却将整个页面的流量解压再压缩，白白浪费大量性能。

是否有高效的解决方案？本文从注入位置、压缩格式、校验算法进行探讨。

注入位置

常见的注入方式，是对某个 HTML 标签进行替换，例如将 替换成 ...。

字符匹配的方式虽然简单，但并不严谨。假如页面中没有出现 ，那么就不会注入了。若要考虑大小写、标签存在属性的情况，还得使用正则匹配。更极端的情况，例如第一个匹配点出现在注释中，那么注入的代码根本不会运行：

至于在网关上解析 HTML 这样的重量级操作，通常不会考虑。

现实中使用正则匹配足以支持大多数情况。不过正则匹配仍有一定的开销，是否有更轻量甚至零开销的注入方式？

其实可以有，直接将代码注入到页面最顶端！这种做法虽然不规范，但主流浏览器都支持。如果担心 doctype 失效，可以在注入的代码里补上：

这样网关无需任何替换操作，只需转发时将注入的代码拼在第一个 chunk 之前即可。

不过这只是明文传输的情况。如果上游返回的是压缩流量，那么在其之前拼上「压缩后的注入代码」，是否仍有效？

我们以 gzip 为例接着探讨。

文件格式

gzip 使用 DEFLATE 算法压缩数据（下图 body 部分），并在前面加上 10 字节的文件头、不定长的可选头（记录文件名等），末尾加上 8 字节的文件尾：

struct	field	length
header	magic number (1f 8b)	2
	compression method (08)	1
	flags	1
	timestamp	4
	compression flags	1
	operating system ID	1
extra headers (optional)	…	…
	…	…
body	block1	…
	block2	…
	…	…
trailer	CRC32	4
	uncompressed data length	4

https://en.wikipedia.org/wiki/Gzip

由于我们的数据在最前面，因此需提供文件头，并删除上游返回的文件头。

此外，还需要确定如下问题：

1. 文件尾的 CRC32 校验是否需要更新

2. 压缩数据中每个 block 块是否独立

第一个问题即使不调研，大概也能猜到，在浏览器端肯定是不需要的。因为网页是流模式的，收到一些渲染一些。等渲染完成后才说数据有问题，那网页是留着还是不让显示？至少到目前还没见过网页提示 gzip 校验失败的错误。

第二个问题，在 RFC1951 中有讲解：

Each block is compressed using a combination of the LZ77 algorithm
and Huffman coding. The Huffman trees for each block are independent
of those for previous or subsequent blocks; the LZ77 algorithm may
use a reference to a duplicated string occurring in a previous block,
up to 32K input bytes before.

Each block consists of two parts: a pair of Huffman code trees that
describe the representation of the compressed data part, and a
compressed data part. (The Huffman trees themselves are compressed
using Huffman encoding.) The compressed data consists of a series of
elements of two types: literal bytes (of strings that have not been
detected as duplicated within the previous 32K input bytes), and
pointers to duplicated strings, where a pointer is represented as a
pair . The representation used in the
“deflate” format limits distances to 32K bytes and lengths to 258
bytes, but does not limit the size of a block, except for
uncompressible blocks, which are limited as noted above.

https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc1951#page-4

每个块可能会引用之前块的数据，好在引用方式是从当前位置计算的（），因此是个相对值，不会因数据流开头插入我们的块而受到干扰。

此外还需注意的是，每个块的头部有个 BFINAL 字段标记当前是否为最后一块，因此我们的块中该字段不能被标记，否则后续块就不会解析了。

尝试

我们用 Node.js 实现一个初步演示：

import zlib from 'node:zlib'
import http from 'node:http'

// 上游返回的 gzip 数据（出于演示，未使用流模式）
const htmlGzipBuf = zlib.gzipSync('
Hello World
')

// 注入代码的 gzip 数据（部分压缩，防止被标记成最后一个 block）
let injectGzipBuf = Buffer.alloc(0)

const tmp = zlib.createGzip()
tmp.on('data', buf => {
  injectGzipBuf = Buffer.concat([injectGzipBuf, buf])
})
tmp.write('console.log("Hi Jack")')
tmp.flush()

http.createServer((req, res) => {
  res.setHeader('content-type', 'text/html')
  res.setHeader('content-encoding', 'gzip')
  // 输出压缩态的注入代码
  res.write(injectGzipBuf)
  // 跳过上游的 gzip 文件头（默认 10 字节）
  res.end(htmlGzipBuf.subarray(10))
}).listen(8080)

这个案例中，我们两次输出的都是压缩态数据，最终被浏览器成功解析。

经测试所有主流浏览器都没问题，curl 也没问题。但也有一些库会校验 CRC，例如 Node.js 的 fetch：

const res = await fetch('http://127.0.0.1:8080/')
const reader = res.body.getReader()
for (;;) {
  const {done, value} = await reader.read()
  if (done) {
    break
  }
  console.log(value)
}

读取最后块时报错：

Uncaught TypeError: terminated
    at Fetch.onAborted ...
  [cause]: Error: incorrect data check
      at Zlib.zlibOnError [as onerror] ...
    code: 'Z_DATA_ERROR'

导致读取的数据比预期少。

校验算法

如何更新校验值？最笨的办法，就是把上游流量全都解开，重新计算一次 CRC。毕竟解压的开销比压缩小很多，还是可以接受的。

不过本文追求的是低开销甚至零开销，因此这个方案很不完美。记得曾经开发防火墙时，如果数据包只修改很小一部分，那么 checksum 是不用重新计算的，只需稍加修正即可。这个思路是否可用在 CRC 上？毕竟 CRC 又不是什么密码学 hash 算法，就几个简单的 xor 运算，大概是可以玩出一些花招的。

一查文档，发现不仅可以，甚至这个奇技淫巧还被 zlib 库收录了，提供了一个 crc32_combine 函数，用于合并两个 CRC32 值：

crc32_combine(crc1, crc2, len2)

  Combine two CRC-32 check values into one.  For two sequences of bytes,
seq1 and seq2 with lengths len1 and len2, CRC-32 check values were
calculated for each, crc1 and crc2.  crc32_combine() returns the CRC-32
check value of seq1 and seq2 concatenated, requiring only crc1, crc2, and
len2.

至于原理细节，可参考：

https://stackoverflow.com/questions/23122312/crc-calculation-of-a-mostly-static-data-stream/23126768

https://github.com/stbrumme/crc32/blob/master/Crc32.cpp#L560

使用这个方案，即可兼容所有 HTTP 客户端。

完整演示

前面的演示出于简单，未考虑 gzip 扩展文件头，并且直接使用 Buffer 代替数据流。下面分享一个更完整的演示：

https://github.com/EtherDream/gzip-js-injector

后记

几年前研究流量劫持时写的文章，不过一直没发布，前段时间翻新了下并补了个 demo。由于那时还没 brotli 压缩，因此也没调研。之后有时间再补充。

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