关键点:验证接口在合法输入下的正确响应(状态码、数据结构、业务逻辑)。
案例:
json
复制
// 用户登录接口 输入:{"username": "合法用户", "password": "正确密码"} 预期:200 OK + token返回 + 数据库登录记录更新
关键点:触发错误码(4xx/5xx)的边界条件。
测试维度:
参数缺失/类型错误(如整型传字符串)
非法参数值(如手机号格式错误)
业务逻辑异常(如重复注册已存在的用户名)
测试JSON/XML结构合法性,字段类型(int/string/boolean)匹配。
工具辅助:Postman Schema验证、Swagger文档对比。
数字型参数:最小值-1、最小值、最大值、最大值+1。
字符串参数:空字符串、超长字符串、特殊字符(如emoji/SQL注入字符)。
示例:分页接口测试page_size=0
、page_size=1001
(假设最大允许1000)。
使用Pairwise工具(如Allpairs)减少冗余用例。
案例:商品搜索接口测试keyword
、price_range
、sort_type
的多条件组合。
鉴权机制:未传token/过期token的401拦截。
敏感数据加密:检查密码、手机号是否明文传输。
防重放攻击:相同请求多次发送是否被限制。
单接口响应时间(如99%请求<500ms)。
并发能力:逐步加压测试接口吞吐量拐点(JMeter阶梯线程组)。
模拟第三方接口超时/返回异常数据时,系统的降级策略(如Mock服务)。
案例:支付接口依赖银行通道失败时,是否触发订单状态回滚。
测试接口在Dev/Test/Prod环境的一致性。
版本兼容:新旧版本API共存时的平滑过渡(如Header传版本号)。
重复提交相同请求是否产生唯一结果(如订单创建接口防重复支付)。
实现方式:数据库唯一索引、服务端token机制。
验证接口操作后数据库、缓存、消息队列的数据同步。
工具:结合SQL查询 + Redis Desktop Manager验证。
明确自动化覆盖范围(如核心业务接口+高频异常场景)。
框架推荐:Pytest + Requests + Allure报告生成。
面试技巧
结构化表达:按“功能→参数→安全→性能→扩展”分层展开。
结合项目:举例说明某接口的真实测试案例(如“我在XX项目中通过参数组合测试发现了库存计算BUG”)。
主动延伸:结尾可补充:“我还会关注接口监控和日志追踪,确保线上稳定性”。
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回答示例:
“我会从功能、参数、安全、性能四个维度设计用例。比如电商下单接口,首先验证正常下单的200响应和数据库记录;其次测试商品库存为0、用户余额不足等异常场景;再检查敏感字段加密和重复提交拦截;最后通过JMeter压测并发下单的稳定性。实际工作中我还会结合Swagger文档和流量抓包分析字段约束。”