共计 3599 个字符，预计需要花费 9 分钟才能阅读完成。
API 测试的基本步骤
通常来讲,API 测试的基本步骤主要包括以下三大步骤：
1、准备测试数据；
2、通过通用的或自己开发的 API 测试工具发起对被测 API 的 request；
3、验证返回结果的 response。
常用的 API 测试工具有命令行工具 cURL、图形界面工具 Postman 或 SoapUI，支持 API 性能测试的 JMeter 等。
API 复杂场景举例
通过使用基础的测试工具，可以做简单场景的 API 测试；而项目进行过程中，为了解决实际的一些问题，我们会设计更加复杂的测试场景，下面列举几个实际项目中的典型场景。
场景一：API 串联调用
以协议支付为例，我们知道，三方公司接入网联后，用协议支付取代代扣，而协议支付的流程中需要用户输入银行返回的验证码完成绑卡。从接口层面上看，顺序是先调用协议签约 API，返回状态成功且获取到短信验证码后，再使用此短信验证码作为输入参数调用代扣 API。协议签约和代扣两个 API 是顺序调用，而且在两次调用中间有获取手机上的短信验证码，这些过程都需要通过程序自动化实现以提高效率。
场景二：API 接口加密
为保证 API 接口安全，系统间和系统内模块间互相访问需要进行加密处理，常用的加密方式有 DES、AES、RSA、MD5 等，各系统的加密方式并不一样（接口调用方和接口提供方约定好即可），意味着 API 测试需要支持多种自动化加密方式程。某些系统还会返回加密的响应报文，也需要识别并解密。
场景三：异步 API 测试
异步 API 指请求发出后后收到一个同步响应，但并不是最终处理结果，最终结果通过回调或者主动查询获得。对于这样的 API，同步响应的验证只是第一步，后续还得继续验证 DB 中的值、MQ 中的值、以及异步回调是否成功等。对于异步回调，我们可以模拟回调地址来验证成功与否；而对于主动查询，我们就得通过查看 DB 中的状态值来验证了，但是查询到结果的时间点不确定，几分钟到几小时都有可能，这就得有一个定时 DB 查询任务去验证。
场景四：API 测试中的外部依赖
APIA 调用 APIB 且 B 不可用，此时如何测试 APIA 需要考虑。比如支付系统对三方支付通道、对银行的依赖，并不是所有的三方都支持测试环境，解决此问题的核心思路是搭建 MockServer，而且尽量做到通用性，我们开发了一套 Mock 系统 -aMock，通过页面录入接口信息，保存在数据库内，通过 Nginx 访问配置好的 Mock 接口，后台统一处理请求信息，然后通过 URL 和报文特性去匹配特定的响应信息。
API 测试平台
我们的 API 测试平台是要基于业务场景的，即要支持各业务的共性需求，又要针对不同业务的个性特点加以开发来丰富 API 测试能力；而且，对用例也要有很好的规划，结果有清楚的展示，测试平台架构如下图：
BIT：业务接口测试（BusinessInterfaceTest）
SUT：被测系统（SystemUnderTest）
TestCaseManagement：测试用例管理，包括从测试用例到测试用例集，再到测试任务的数据关系的建立和维护。测试用例是最小单位，测试用例集是从某一维度对用例进行的归集，测试任务即测试执行，可立即触发也可定时执行，只能执行测试用例集。
Util：工具类封装，主要提供数据加解密，数据类型转换，配置文件读写，数据字典的缓存服务等。
Validator：接口响应字段和数据库字段的验证封装。
RiskManagement：风控处理，因为会涉及支付真实资金，需要内置风控规则来保证资金安全，风险可控。
Timer：定时任务服务，包括
1）串联 API 用例中，前置用例的状态判断；
2）异步 API 的数据库校验；
3）超时 API 用例的失效状态判断；
4）定时执行的任务计划。
MockServer：用例依赖的外部系统 Mock 服务。
Portal：API 测试平台门户网站，包括测试用例的录入，维护，测试任务的执行，结果查看，导出等都通过门户进行操作。
DB：存储测试用例数据以及相应的测试任务、测试报告数据，还有项目配置等。
目前 API 测试平台上各项目维护用例总结 1200 多条，以回归用例为主，且还在不断增加中，随着用例的不断添加，平台也历经了一系列优化，下面就谈谈这个过程中的一些思考。
测试数据准备
对于大量 API 用例的执行，需要数据驱动测试，也就是说可以将测试数据和测试代码分离解耦，这样便于测试数据的维护同时也保证了数据的准确性，用例设计格式是这样
<accountName>${accountName}</accountName>
<accountNo>${accountNo}</accountNo>
<identNo>${identNo}</identNo>
几个关键数据节点由 DataProvider 提供，为了增加测试覆盖度，数据库相似的测试数据有多条，比如多条四要素（银行卡号、手机号、身份证号、姓名）数据，当大量用例需要读取时，可采用缓存方式存储并读取到 cList 里面，通过循环遍历，使每条测试数据都可以被均匀读取，下面是替换关键数据节点的一段代码，将 cList 数据依次赋给对应变量。
测试执行的逻辑控制
很多情况下的测试是场景化 API 测试，涉及用例的顺序调用。如下图，“签约 - 成功 -kftn- 协议”依赖于“签约 - 成功 -kftn 短信”的执行；在添加用例时配置好关联关系。
执行时，会根据用例属性将此两条依据有无前置条件划分为两类，分别存放于两个 list 里，无前置条件的用例可以马上执行，有前置条件的用例，设置 TestStatus 为 0，等待定时任务轮询触发执行。分类执行代码如下图
定时任务每分钟执行一次，下面一段是判断前置 API 的执行状态，只有“0000”代表成功，当前 API 才能执行，执行时，需要读取前置用例的结果数据并传入；如果前置 API 失败，则停止任务执行，多条 API 用例顺序执行也是同样的道理；即使有外部依赖的用例，比如短信验证码，我们也可以通过写一段手机 APP 程序自动上传短信验证码到服务器，然后触发延迟获取验证码，得到后通过 DB 记录用例执行的状态和结果，并传给下一个 API 使用，就完成了多用例的顺序执行。此外，测试任务的执行封装成 restful 接口，可以更加灵活地和目前团队正在开发中的 CICD 系统结合一起。
测试结果的验证
通过分析业务，API 的结果校验大致分为两种类型，响应校验和数据库校验。响应校验是针对 response 报文字段的校验，可精确匹配也可通过正则表达式模糊匹配；数据库校验是基于定时任务的，需要在用例里面根据约定格式设置校验方法，比如下面的 sql 检验条件，会在准生产环境通过指定单号以及其他条件去查询返回字段，并判断 status 是否为 7，从而判断用例是否成功。
PreOnline.3|,|SELECTtb.outer_batch_no,tb.status,bs.send_statusFROM
bs_outpay.trans_batchtbleft joinbs_outpay.es_business_sendbsontb.business_batch_no=bs.entity_uuidandbs.entity_status<>2 WHEREtb.outer_batch_noin (?) order bytb.CREATED_TIMEDESC|,|{“status”:”7″}
用例状态分为成功、失败、处理中、超时四种状态，分别通过配置相应 SQL 查询条件去映射，成功和失败是终态，处理中则是需要定时任务继续查询，超时，是我们内部设定的一个状态，目前是超过一个小时未返回终态设为超时，此 API 用例失效并报警，需要人工参与查看。所有这些规则都是在用例建立和编辑的时候添加的，如下图，一条用例包括了响应校验（值校验、key 校验）和数据库校验，通过这种比较灵活的设计，基本能够满足复杂 API 测试场景。需要指出一点是，很多应用不允许外部测试平台直接访问数据库，我们的解决办法是写一个数据查询服务部署在系统环境中，只提供查询功能，并且有加密验证保证通讯双方（测试平台和数据查询服务之间）可信。
通常来说，测试平台或框架可以从某种层面上理解为工具链的串联，开发此平台的过程中，我们使用的技术栈有 springmvc+herbinate 做逻辑控制、amazingUI 做用例管理、echart 做结果展示，还使用 Jenkins 做任务调度等，用户就是各业务线测试人员，他们不需要了解具体代码的实现，但是需要对系统结构以及用例规则有很好的理解，这样才能设计出符合测试场景的用例。
任何测试平台的设计还是要基于业务的，后续我们对 API 平台的推进策略是，继续增加场景化功能以支持更多业务类型的测试，比如清结算系统中日终、日间的跑批任务，对账文件的数据检验等，增加大并发能力并和性能测试工具相结合。
-END-
作者：孙鹰 宜信技术学院官网：http://college.creditease.cn/…
