深入解析 Fetch 与 Axios：前端 HTTP 请求的最佳实践指南

2026-02-03 19:04:35 0条评论 4次阅读 0人点赞

在当今的前端开发领域，尤其是在经历了 2025 年 AI 编程辅助的全面爆发后，我们构建应用的方式已经发生了深刻的变化。但无论开发工具如何进化，数据获取始终是 Web 应用的核心命脉。作为一名在行业摸爬滚打多年的开发者，我们依然经常面对一个经典的问题：在处理 HTTP 请求时，到底应该选择原生的 Fetch API，还是继续依赖久经考验的 Axios 库？

这不仅仅是一个关于“原生与库”的选择，而是关于开发体验、运行时性能、代码可维护性以及未来可扩展性的综合博弈。在 2026 年，随着边缘计算和 Serverless 架构的普及，这个选择变得更加微妙。在这篇文章中，我们将深入探讨 Fetch 和 Axios 的核心区别，并结合最新的技术趋势，为你提供一份详尽的选型指南。

基础概念与核心机制：不仅是语法差异

首先，让我们快速剖析一下这两位“选手”的本质，这有助于我们理解它们行为背后的逻辑。

什么是 Fetch API？

Fetch API 是现代浏览器内置的一套网络请求接口，旨在替代老旧的 INLINECODEa73b7a6c。它基于 INLINECODE97ce145b 设计，提供了一种更加优雅、底层的流处理方式。值得一提的是，Fetch 在 Node.js v18+ 中已经作为全局变量原生支持，这意味着我们可以真正实现“同构”代码，在浏览器和服务器端使用完全相同的 API。

什么是 Axios？

Axios 则是一个基于 Promise 封装的 HTTP 客户端，它不仅是一个简单的请求库，更像是一个功能完备的 HTTP 解决方案。它最大的优势在于对 Node.js 和浏览器环境的完美适配，自动处理了底层 INLINECODEb70340f6 模块和 INLINECODE09fb54db 之间的差异。在 2026 年，Axios 依然保持着极高的活跃度，因为其内置的高级功能（如拦截器和自动转换）能极大地减少“样板代码”——而这正是我们希望 AI 也能帮我们减少的负担。

1. 语法对比与请求发起：直观的开发体验

让我们从最基本的 GET 请求开始，感受两者在代码风格上的显著差异。我们将展示如何处理一个需要认证的 API 请求。

使用 Fetch 发起请求

Fetch 的使用非常直接，但有一点需要特别注意：当 Fetch 收到响应时，它并不会像 Axios 那样自动判断 HTTP 状态码是否成功。这是一个常见的陷阱。

// 实战：使用 Fetch 获取用户数据
async function getUserWithFetch() {
  try {
    const response = await fetch(‘https://api.example.com/v1/user/profile‘, {
      method: ‘GET‘,
      headers: {
        // Fetch 不会自动设置 Content-Type 或 Authorization，必须显式声明
        ‘Authorization‘: `Bearer ${localStorage.getItem(‘token‘)}`,
        ‘Content-Type‘: ‘application/json‘
      },
      // 在现代浏览器中，可以使用 AbortSignal 处理超时
      signal: AbortSignal.timeout(5000) 
    });

    // 关键点：Fetch 不会将 404 或 500 视为异常
    if (!response.ok) {
      // 我们需要手动抛出错误，以便统一处理
      throw new Error(`HTTP Error: ${response.status}`);
    }

    // 双重异步：必须再次调用 .json() 解析流
    const data = await response.json();
    console.log(‘成功获取数据:‘, data);
    return data;
  } catch (error) {
    // 这里捕获的是网络错误或我们手动抛出的 HTTP 错误
    console.error(‘Fetch 请求失败:‘, error.message);
    // 在生产环境中，这里应该将错误上报至监控系统（如 Sentry）
    throw error;
  }
}

使用 Axios 发起请求

相比之下，Axios 的语法更加简洁，且更加符合直觉。它会自动将响应数据转换成 JSON 对象，并且会自动将 HTTP 错误状态码（如 4xx, 5xx）拦截到 Promise.catch 中。

// 实战：使用 Axios 获取用户数据
async function getUserWithAxios() {
  try {
    const response = await axios.get(‘/v1/user/profile‘, {
      headers: {
        // 虽然通常在拦截器中设置，但这里展示显式设置的便利性
        ‘Authorization‘: `Bearer ${localStorage.getItem(‘token‘)}`
      },
      timeout: 5000 // Axios 原生支持超时配置
    });

    // Axios 自动将响应数据放在 response.data 属性中，无需解析
    console.log(‘成功获取数据:‘, response.data);
    return response.data;
  } catch (error) {
    // Axios 会自动捕获 HTTP 错误和网络错误
    if (error.response) {
      // 服务器响应了，但状态码不在 2xx 范围内
      console.error(‘Axios HTTP 错误:‘, error.response.status, error.response.data);
    } else if (error.request) {
      // 请求已发出但没有收到响应（如网络断开）
      console.error(‘Axios 网络错误:‘, error.message);
    } else {
      console.error(‘Axios 配置错误:‘, error.message);
    }
    throw error;
  }
}

2. 数据发送与序列化：谁更懂开发者的意图？

在处理 POST 请求时，两者的差异主要体现在数据序列化的便捷性上。在现代化的全栈开发中，我们经常需要处理复杂的嵌套对象。

Fetch 的“手动挡”操作

Fetch 是原生 API，它要求开发者必须非常明确地指定请求头和序列化方式。这种“不插手”的态度虽然灵活，但在处理 JSON 数据时显得有些繁琐。

// Fetch 发送 POST 请求
const createUser = async (userData) => {
  const response = await fetch(‘https://api.example.com/users‘, {
    method: ‘POST‘,
    headers: {
      ‘Content-Type‘: ‘application/json;charset=UTF-8‘
    },
    // 必须手动使用 JSON.stringify，忘记这一步是非常常见的 bug
    body: JSON.stringify(userData)
  });
  if (!response.ok) throw new Error(‘创建用户失败‘);
  return response.json();
};

Axios 的“自动挡”体验

Axios 在这里展现了极大的便利性。它默认将 Content-Type 设置为 application/json，并自动将 JavaScript 对象序列化。对于习惯了 TypeScript 类型安全的我们来说，Axios 的泛型支持也让数据类型推断更加准确。

// Axios 发送 POST 请求
const createUser = async (userData) => {
  const response = await axios.post(‘https://api.example.com/users‘, userData);
  // 无需关心 JSON.stringify 和 headers
  return response.data;
};

3. 高级功能深度解析：拦截器与可观测性

在构建企业级应用时，我们需要的不仅仅是发送请求。我们需要在请求发出前注入 Token，在响应到达后统一处理错误，甚至要在请求失败时自动重试。

Axios 的杀手锏：拦截器

这是 Axios 相比 Fetch 最强大的优势之一。我们可以构建一个“请求/响应处理管道”，实现非侵入式的逻辑复用。

// 生产级 Axios 配置示例
import axios from ‘axios‘;

const apiClient = axios.create({
  baseURL: process.env.VUE_APP_API_URL,
  timeout: 10000,
});

// 请求拦截器：统一注入认证信息和时间戳
apiClient.interceptors.request.use(
  (config) => {
    // 检查是否有 Token，如果有则添加
    const token = localStorage.getItem(‘access_token‘);
    if (token) {
      config.headers.Authorization = `Bearer ${token}`;
    }
    // 添加性能监控时间戳
    config.metadata = { startTime: new Date() };
    return config;
  },
  (error) => {
    return Promise.reject(error);
  }
);

// 响应拦截器：统一处理错误和网络重试逻辑
apiClient.interceptors.response.use(
  (response) => {
    // 计算请求耗时，用于性能监控
    const duration = new Date() - response.config.metadata.startTime;
    console.log(`请求耗时: ${duration}ms`);
    return response;
  },
  async (error) => {
    const originalRequest = error.config;

    // 场景：处理 Token 过期自动刷新
    if (error.response?.status === 401 && !originalRequest._retry) {
      originalRequest._retry = true;
      try {
        const newToken = await refreshToken(); // 调用刷新 Token 接口
        localStorage.setItem(‘access_token‘, newToken);
        // 修改原请求的 Header 并重试
        apiClient.defaults.headers.common[‘Authorization‘] = `Bearer ${newToken}`;
        return apiClient(originalRequest);
      } catch (refreshError) {
        // 刷新失败，跳转登录页
        window.location.href = ‘/login‘;
        return Promise.reject(refreshError);
      }
    }
    return Promise.reject(error);
  }
);

Fetch 的实现方案

Fetch 没有内置拦截器，但我们可以通过编写高阶函数来封装请求逻辑，模拟拦截器的效果。不过，这需要编写更多的代码，并且需要维护更复杂的状态逻辑。

4. 2026年技术趋势下的新考量：边缘计算与流式传输

随着 Vercel、Cloudflare Workers 等边缘运行时的普及，我们对 HTTP 请求的需求也在变化。特别是 AI 应用的兴起，使得流式传输变得至关重要。

Fetch 与流式响应

由于 Fetch 底层基于 Streams API，它在处理服务端推送和大文件下载时具有天然优势。如果你正在构建一个 AI 聊天应用，需要从后端以流的形式接收 LLM 生成的文本，Fetch 是更底层、更灵活的选择。

// 实战：使用 Fetch 处理流式 AI 响应
async function fetchAIStream(prompt) {
  const response = await fetch(‘/api/generate-text‘, {
    method: ‘POST‘,
    headers: { ‘Content-Type‘: ‘application/json‘ },
    body: JSON.stringify({ prompt })
  });

  if (!response.body) {
    throw new Error(‘ReadableStream not supported‘);
  }

  const reader = response.body.getReader();
  const decoder = new TextDecoder();

  while (true) {
    const { done, value } = await reader.read();
    if (done) break;
    
    const chunk = decoder.decode(value, { stream: true });
    console.log(‘收到数据块:‘, chunk);
    // 这里可以实时更新 UI，实现打字机效果
    updateUI(chunk);
  }
}

注意：虽然 Axios 也能通过 INLINECODE93139d70 监听进度，但它是基于事件监听的，处理流式数据（逐字显示）时，不如 Fetch 的 INLINECODEcf737c0a 那么直接和高效。在 2026 年，AI 优先的应用架构可能会让我们更多地偏向使用 Fetch 来处理这些实时交互场景。

5. AI 辅助开发与代码可读性：对 2026 年工作流的影响

现在的我们（开发者）已经开始广泛使用 Cursor、Windsurf 或 GitHub Copilot 等 AI IDE。从“氛围编程”的角度来看，这两种技术在 AI 辅助下的表现截然不同。

Axios 的“提示词优势”

当你让 AI 帮你写一个“带重试机制的 API 请求”时，基于 Axios 生成的代码通常更加健壮。AI 模型对 Axios 拦截器模式理解得非常好，生成的代码结构清晰，容易维护。因为 Axios 的配置对象是一个标准的结构化数据，AI 很容易生成和修改。

Fetch 的原生依赖性

当 AI 生成 Fetch 代码时，它往往会忽略 response.ok 检查或错误处理的边界情况（如 4xx 错误）。这意味着我们在使用 AI 辅助编写 Fetch 代码时，需要更仔细地进行Code Review（代码审查），确保 AI 没有遗漏那些手动的安全检查。

总结与选型决策矩阵

让我们回顾一下在 2026 年的前端环境下的最佳实践。

特性

Axios

Fetch :—

:—

:— 抽象层级

高级封装，开箱即用

底层 API，灵活但繁琐 错误处理

自动拦截 HTTP 错误，结构统一

需手动检查 ok，易遗漏 拦截器

强大且易用，适合企业级 Auth

需自行封装 Wrapper 流式/AI 支持

较弱，适合文件传输

极强，适合 AI 流式响应 运行时支持

自动适配 Node/Browser

Node 18+ 原生支持，无依赖 AI 编程友好度

高（配置即代码）

中（需严谨的 Prompt）

我们的最终建议

在 2026 年，我们建议遵循以下原则来选择技术栈：

  • 传统业务应用（ERP、CRM、后台管理）：首选 Axios。 你需要处理复杂的鉴权逻辑、Token 刷新、统一的错误提示和数据 Mock。Axios 的拦截器能帮你节省大量时间，减少 Bug。
  • AI 原生应用、高性能边缘计算：首选 Fetch。 如果你正在构建一个基于 LLM 的聊天应用，或者运行在 Cloudflare Workers 上，Fetch 对 ReadableStream 的原生支持以及零依赖的轻量级特性，能带来极致的性能和控制力。
  • 小型库或 SDK：首选 Fetch。 如果你在编写一个需要被广泛引用的 NPM 包，引入 Axios 会增加包体积。利用 Fetch 并配合 INLINECODE690635dc 和 INLINECODE4b6e3ce4 对象，能让你的库更加轻量。

无论你选择哪一个，关键在于保持一致性。不要在一个项目中混用两种方式，否则会给后续的维护（以及为你接手的同事）带来巨大的困扰。希望这篇文章能帮助你在 2026 年的技术浪潮中，做出最明智的决策。

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