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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
串联API用例中,前置用例的状态判断;
异步API的数据库校验;
超时API用例的失效状态判断;
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。
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。
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。
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。
作者:孙鹰
来源:宜信技术学院
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