2025年 API 测试面试题全方位指南：从入门到精通

在当今的软件开发领域，API（应用程序编程接口）已经成为了连接不同服务和系统的核心纽带。无论是我们日常使用的移动应用，还是复杂的企业级微服务架构，其背后的稳定性都高度依赖于 API 的质量。因此，掌握 API 测试不仅是 QA（质量保证）工程师的必修课，对于希望提升后端理解能力的开发者来说也至关重要。

在这篇文章中，我们将一起深入探索 2025 年最热门的 API 测试面试题。这份指南涵盖了从初级到资深（3年、5年及8年经验）的常见问题，内容涉及 REST 与 SOAP 的区别、测试工具的使用、Postman 实战案例、性能与安全测试，以及我们在实际工作中积累的最佳实践。让我们准备好，助你在下一次面试中脱颖而出。

API 测试面试题（初学者篇）

这些问题旨在帮助你建立对 API 测试基础概念的扎实理解。

1. 什么是 API 测试，它为什么如此重要？

简单来说，API 测试 就是在没有图形用户界面（GUI）的情况下，直接验证软件的逻辑层。与传统的 UI 测试不同，我们通过发送请求到 API 端点并分析其响应来验证其行为。

为什么它很重要？

• 核心逻辑验证：API 是业务逻辑的集散地。测试 API 意味着我们在核心层面验证数据的处理、存储和检索，这比测试前端按钮颜色更能反映软件的健康状况。
• 效率与速度：API 测试通常比 UI 测试运行得更快，也更容易维护。我们可以在 UI 开发完成之前就开始进行 API 测试，这在敏捷开发中是一个巨大的优势。
• 语言无关性：API 测试使用 HTTP/HTTPS 协议发送数据（通常是 JSON 或 XML），这意味着我们可以使用任何编程语言（Java, Python, JavaScript 等）来编写测试，而不受 API 开发语言的限制。

2. 什么是 API？常见的 API 类型有哪些？

API（应用程序编程接口）是一组规则和协议，允许两个软件应用程序相互通信。把它想象成餐厅的“服务员”：你（客户端）告诉服务员（API）你想要什么，服务员去厨房（服务器）帮你拿回食物（数据）。

我们在工作中主要会遇到以下几种类型的 API：

• Web APIs (Web 服务)：这是最常见的一种，通过互联网传输。它们通常使用 HTTP 协议，RESTful API 就是其中的典型代表。
• Local APIs (本地 API)：这些 API 允许同一台机器上的不同应用程序进行通信，通常用于中间件服务或系统级编程。
• Program APIs (程序库 API)：这指的是我们在代码中调用的库或框架接口，例如 Java 的 JDBC 或者 Python 的 Pandas 库，它们帮助我们的程序与底层系统或另一段代码交互。

3. REST 和 SOAP API 有什么区别？

这是面试中必考的经典问题，让我们从多个维度来对比它们。

• 协议 vs 架构：SOAP（简单对象访问协议）本质上是一个协议，它有一套严格的标准（如 WSDL）。而 REST（表述性状态传递）是一种架构风格，它并不强制规定必须使用某种格式，只要遵循无状态、统一接口等原则即可。

• 数据格式：SOAP 仅支持 XML，这导致消息体积较大且解析复杂。而 REST 是灵活的，虽然可以使用 XML，但在现代开发中，JSON 是绝对的主流，因为它更轻量且易于人类阅读。

• 传输协议：SOAP 通常只通过 HTTP/SMTP 传输，且由于协议开销大，性能相对较低。REST 可以使用多种协议（HTTP, HTTPS, UDP 等），并且充分利用了 HTTP 的标准方法（GET, POST, PUT, DELETE），性能通常优于 SOAP。

SOAP API

:—

Simple Object Access Protocol

仅支持 XML

较高（XML 头部开销大）

可以是有状态的

使用 WSDL (Web Services Description Language)

4. 提及 API 测试中使用的常见 HTTP 方法

在进行 RESTful API 测试时，我们必须理解 HTTP 动词的语义，这决定了我们执行的是哪种操作。

GET*：这是最安全的方法，仅用于从服务器检索信息。它不应修改服务器上的任何数据。例如，查询用户列表。
POST*：用于在服务器上创建新资源。当我们在创建一个新用户时，通常会发送 POST 请求。
PUT*：用于更新现有资源的全部内容。它通常需要发送完整的资源对象。
PATCH*：与 PUT 类似，但 PATCH 用于部分更新。如果我们只需要修改用户的邮箱，而不修改其他信息，应该使用 PATCH，这样能节省带宽。
DELETE*：顾名思义，用于删除指定的资源。

5. API 测试有哪些不同的类型？

API 测试不仅仅是检查状态码是否为 200 OK，它还包括以下几个维度：

• 功能测试：验证 API 是否按业务需求正确工作。例如，输入正确的用户名和密码是否真的能登录成功。
• 负载测试：测试 API 在高并发情况下的表现。我们可以模拟成千上万个用户同时访问，看看服务器的响应时间和稳定性。
• 安全测试：检查 API 是否存在漏洞。例如，测试未授权的用户是否可以访问受保护的资源，或者 API 是否容易受到 SQL 注入或 XSS 攻击。
• 模糊测试：向 API 输入大量的随机、畸形或意外的数据（如超长字符串、特殊字符），试图让应用程序崩溃或泄露错误信息，以发现潜在的内存泄漏或异常处理缺陷。

API 测试面试题（中级篇）

这一部分我们将深入探讨一些更具体的技术细节，如状态码、认证机制和测试工具。

6. 状态码 200 和 201 有什么区别？

这是一个看似简单但能体现候选人细心程度的问题。

• 200 OK：表示请求已成功，但请求的成功并不一定导致了资源的创建。它通常用于响应 GET、PUT 或 PATCH 请求。

• 201 Created：这是一个专门用于 POST 请求的状态码，表示请求已成功并且服务器创建了一个新资源。通常，响应中还会包含一个 Location 头，指向新创建资源的 URI。

实战建议：在编写自动化测试断言时，我们要特别注意区分这两个代码。对于创建操作，断言 201 状态码比断言 200 更加严谨和语义化。

7. 什么是 Postman？我们如何使用它进行 API 测试？

Postman 是目前最流行的 API 开发和测试协作平台。它不仅仅是一个发送请求的工具，更是一个完整的测试环境。

核心功能：

• 创建请求：我们可以轻松配置 URL, Method, Headers, Body (JSON)。
• 环境变量：这是 Postman 的杀手级功能。我们可以设置不同的环境（如 INLINECODE4089a460, INLINECODEd3ae2b1f, INLINECODE33f2990c），并在请求中使用 INLINECODEc59d7538 这样的变量。这样，当环境切换时，不需要修改每一个请求的 URL。

实战示例：使用 Postman Collections 和 Tests

让我们看一个具体的场景：我们需要测试一个用户登录 API，并验证返回的状态码和数据结构。

假设我们的 API 端点是 POST https://api.example.com/v1/login。

请求体:

{
    "email": "[email protected]",
    "password": "password123"
}

Postman 测试脚本:

在 Postman 的 "Tests" 标签页中，我们可以编写 JavaScript 代码来自动验证响应。

// 示例代码：验证登录 API 的响应
pm.test("Status code is 200", function () {
    // 断言状态码为 200
    pm.response.to.have.status(200);
});

pm.test("Response has token", function () {
    // 将响应体解析为 JSON 对象
    var jsonData = pm.response.json();
    // 验证响应中是否包含 ‘token‘ 字段
    pm.expect(jsonData).to.have.property(‘token‘);
    
    // 还可以将 token 保存为环境变量，供后续接口使用
    pm.environment.set("auth_token", jsonData.token);
});

代码解析：

• pm.test：定义一个测试用例，名称为 "Status code is 200"。
• pm.response.json()：自动解析响应体，方便我们操作 JSON 数据。
• INLINECODE133003a2：这是一个非常实用的技巧，我们动态提取服务器返回的 INLINECODE4631fc19 并保存到环境变量中。这样，在下一个需要身份验证的请求中（例如获取用户详情），我们就可以直接使用 {{auth_token}} 作为 Header，无需手动复制粘贴。

8. 什么是 API 测试中的认证？常见的认证方法有哪些？

API 通常不能对所有人开放。我们需要确认“你是谁”。

• Basic Authentication (基本认证)：这是最简单的方式。客户端在 Header 中发送 Authorization: Basic base64(username:password)。虽然简单，但因为它直接传输（虽然是 Base64 编码，但很容易解码）用户名和密码，安全性较低，不推荐用于生产环境。

• Bearer Token (令牌认证)：这是现代 Web 应用的标准。用户先登录获取一个 Token，然后在后续的请求中携带这个 Token。通常格式为 Authorization: Bearer 。这个 Token 通常有过期时间。

• OAuth 2.0：这是一个更安全的授权框架，广泛用于第三方登录（如使用 Google 或 GitHub 账号登录）。它涉及复杂的流程和令牌交换机制，安全性最高。

9. 解释什么是“无状态” (Statelessness)。

在 REST 架构中，“无状态”是一个核心原则。这意味着服务器不会保存客户端的任何会话状态。

• 在测试中这意味着什么？

* 每一个发送到服务器的请求都必须包含服务器处理该请求所需的所有信息（如 Authentication Token, User ID 等）。

* 服务器不能依赖上一个请求的上下文。

* 实战建议：正因为无状态，我们在进行自动化测试时，如果发现接口之间有强依赖关系（比如必须先 A 再 B），我们需要精心设计测试用例的顺序，或者在脚本中手动管理数据的上下文。

API 测试面试题（资深篇）

这一部分针对有经验的 QA 工程师或 SDET（测试开发工程师），涉及架构设计和测试策略。

10. 为什么在 API 测试中，“连续测试” 是必须的？

在 DevOps 和 CI/CD（持续集成/持续部署）的时代，代码每天会被集成几十次甚至上百次。如果仅仅靠人工进行回归测试，速度完全跟不上开发的速度。

我们必须将 API 测试集成到 CI/CD 流水线 中。每当开发人员提交代码，Jenkins 或 GitLab CI 会自动触发 API 测试套件。如果测试失败，流水线就会中断，防止有 Bug 的代码进入生产环境。这被称为“连续测试”。

11. 如何处理 API 测试中的依赖关系？

在实际场景中，接口往往不是孤立的。例如，要测试“删除订单”接口，首先得“创建订单”；要测试“获取用户信息”，首先得“登录”获取 Token。

我们可以采取以下策略：

• 数据链路传递：使用测试框架（如 Python Pytest 或 Java TestNG）的功能，将上一个接口的输出作为下一个接口的输入。

让我们看一个 Python Pytest 的代码示例，展示如何处理这种依赖：

import pytest
import requests

# 基础 URL
BASE_URL = "https://api.example.com"

def test_create_and_get_order():
    # 第一步：创建订单
    create_payload = {"item_id": 101, "quantity": 2}
    # 发送 POST 请求
    create_response = requests.post(f"{BASE_URL}/orders", json=create_payload)
    
    # 验证创建成功
    assert create_response.status_code == 201
    order_id = create_response.json().get(‘id‘)
    
    # 第二步：使用返回的 order_id 来获取订单详情
    # 这里 test_get_order 依赖于 test_create_order 的结果
    get_response = requests.get(f"{BASE_URL}/orders/{order_id}")
    
    # 验证获取成功且数据一致
    assert get_response.status_code == 200
    assert get_response.json()[‘quantity‘] == 2

代码解析：

在这个例子中，我们手动在一个测试函数中按顺序执行了两个操作。这在逻辑简单的场景下很有效。但对于复杂场景，我们可能会使用 Pytest 的 fixture 来管理前置条件。

12. 性能测试：吞吐量和响应时间的区别。

作为资深人员，我们需要懂得衡量系统的性能指标。

• 响应时间：这是用户感知的速度。即从发送请求到收到响应所经历的时间。我们要关注的是 TP99（99% 的请求都在多少毫秒内完成），而不仅仅是平均值。因为如果平均值很快，但 1% 的用户卡顿了，那 1% 的用户也会流失。
• 吞吐量：这是系统处理能力的指标，通常用 RPS（每秒请求数）或 RPM（每分钟请求数）来衡量。高吞吐量意味着系统在单位时间内能服务更多的用户。

13. API 测试的最佳实践有哪些？

在长期的职业生涯中，我们总结出以下几条最佳实践：

• 测试数据的独立性：确保每个测试用例都使用自己的数据，或者使用“事务回滚”技术。不要因为测试用例 A 删除了用户，导致测试用例 B 找不到用户而报错。这被称为“测试污染”。
• 边界值分析：不要只测正常值。要测试输入空字符串、负数、超长字符串、0 等。Bug 往往藏在边界条件里。
• 文档化：API 测试用例本身就是最好的文档。利用 OpenAPI/Swagger 等工具，让开发人员编写的文档和测试用例保持同步。

实战 API 测试面试题：常见问题与解决方案

最后，让我们看看在实际工作中可能会遇到的具体挑战。

场景：API 响应时快时慢（偶发性延迟），你如何排查？

这是一个非常棘手但真实存在的问题。作为 QA，我们不能简单地说“由于网络原因”。我们需要按以下步骤排查：

• 检查日志：首先查看服务器端的日志，看是否有数据库慢查询、死锁或者外部服务调用超时。
• 分析依赖：现代 API 可能依赖其他微服务。如果下游服务变慢，上游 API 也会受影响。我们可以引入 分布式链路追踪（如 Zipkin 或 Jaeger）来可视化请求链路，找出瓶颈在哪里。
• 并发测试：在本地模拟并发请求。如果在高并发下必然复现，那可能是资源竞争或数据库连接池耗尽。

场景：如何为遗留系统（没有文档的 API）编写测试？

这在老旧系统维护中很常见。

• 抓包分析：使用浏览器的开发者工具（Network 标签）或 Charles/Fiddler 等代理工具。我们可以操作前端界面，观察网络请求，逆向推导出 API 的 Request Payload 和 Response Structure。
• 协作：这是最快的方法。拿着抓包数据去找开发人员确认：“是这样调用的吗？”确认无误后，将其整理为测试用例和文档。

结语

API 测试不仅仅是一个技术岗位的要求，更是一种思维方式。它要求我们关注数据的流向、系统的架构和用户的体验。从基础的 HTTP 方法到复杂的 CI/CD 集成，掌握这些技能将使你在 2025 年的软件行业中更具竞争力。

我们的建议是：不要只停留在理论知识。下载一个 Postman，找一个公开的 API（如 Reqres.in），开始亲手编写你的第一个测试脚本吧。只有通过实战，你才能真正理解这些概念，并在面试中自信地展示你的能力。