API 使用的第一原则：不『相信』前端提供的数据，不『相信』后台返回的数据。

API 都搞不好，还怎么当程序员？如果 API 设计只是后台的活，为什么还需要前端工程师。

        没有文档的库，就好像在操纵一个黑盒一样，预期不了它的正常行为是什么。输入了一个 A，预期返回的是一个 B，结果它什么也没有。有的时候，还抛出了一堆异常，导致你的应用崩溃。

        因为交付周期的原因，接入了一个第三方的库，遇到了这么一些问题：文档老旧，并且不够全面。这个问题相比于没有文档来说，愈加的可怕。我们需要的接口不在文档上，文档上的接口不存在库里，又或者是少了一行关键的代码。

        对于一个库来说，文档是多种多样的：一份 demo、一个入门指南、一个 API 列表，还有测试。如果一个 API 有测试，那么它也相当于有一份简单的文档了——如果我们可以看到测试代码的话。而当一个库没有文档的时候，它也不会有测试。

在前后端分离的项目里，API 也是这样一个烦人的存在。我们就经常遇到各种各样的问题：

• API 的字段更新了
• API 的路由更新了
• API 返回了未预期的值
• API 返回由于某种原因被删除了
• 其他原因

API 的维护是一件烦人的事，所以最好能一次设计好 API。可是这是不可能的，API 在其的生命周期里，应该是要不断地演进的。它与精益创业的思想是相似的，当一个 API 不合适现有场景时，应该对这个 API 进行更新，以满足需求。也因此，API 本身是面向变化的，问题是这种变化是双向的、单向的、联动的？还是静默的？

API 设计是一个非常大的话题，这里我们只讨论：演进、设计及维护

前后端分离 API 的演进史

刚毕业的时候，工作的主要内容是用 Java 写网站后台，业余写写自己喜欢的前端代码。慢慢的，随着各个公司的 Mobile First 战略的实施，项目上的主要语言变成了 JavaScript。项目开始实施了前后端分离，团队也变成了全功能团队，前端、后台、DevOps 变成了每个人需要提高的技能。于是如我们所见，当我们完成一个任务卡的时候，我们需要自己完成后台 API，还要编写相应的前端代码。

尽管当时的手机浏览器性能，已经有相当大的改善，但是仍然会存在明显的卡顿。因此，我们在设计的时候，尽可能地便将逻辑移到了后台，以减少对于前端带来的压力。可性能问题在今天看来，差异已经没有那么明显了。

前端领域及 Mobile First 的变化，引起了后台及 API 架构的一系列演进。

最初的时候，我们只有一个网站，没有 REST API。后台直接提供 Model 数据给前端模板，模板处理完后就展示了相关的数据。

当我们开始需要 API 的时候，我们就会采用最简单、直接的方式，直接在原有的系统里开一个 API 接口出来。

为了不破坏现有系统的架构，同时为了更快的上线，直接开出一个接口来得最为直接。我们一直在这样的模式下工作，直到有一天我们就会发现，我们遇到了一些问题：

• API 消费者：一个接口无法同时满足不同场景的业务。如移动应用，可能与桌面、手机 Web 的需求不一样，导致接口存在差异。
• API 生产者：对接多个不同的 API 需求，产生了各种各样的问题。

于是，这时候就需要 BFF（backend for frontend）这种架构。后台可以提供所有的 MODEL 给这一层接口，而 API 消费者则可以按自己的需要去封装。

API 消费者可以继续使用 JavaScript 去编写 API 适配器。后台则慢慢的因为需要，拆解成一系列的微服务。

系统由内部的类调用，拆解为基于 RESTful API 的调用。后台 API 生产者与前端 API 消费者，已经区分不出谁才是真正的开发者。

瀑布式开发的 API 设计

说实话，API 开发这种活就和传统的瀑布开发差不多：未知的前期设计，痛苦的后期集成。好在，每次这种设计的周期都比较短。

新的业务需求来临时，前端、后台是一起开始工作的。而不是后台在前，又或者前端先完成。他们开始与业务人员沟通，需要在页面上显示哪些内容，需要做哪一些转换及特殊处理。

然后便配合着去设计相应的 API：请求的 API 路径是哪一个、请求里要有哪些参数、是否需要鉴权处理等等。对于返回结果来说，仍然也需要一系列的定义：返回哪些相应的字段、额外的显示参数、特殊的 header 返回等等。除此，还需要讨论一些异常情况，如用户授权失败，服务端没有返回结果。

整理出一个相应的文档约定，前端与后台便去编写相应的实现代码。

最后，再经历痛苦的集成，便算是能完成了工作。

可是，API 在这个过程中是不断变化的，因此在这个过程中需要的是协作能力。它也能从侧面地反映中，团队的协作水平。

API 的协作设计

API 设计应该由前端开发者来驱动的。后台只提供前端想要的数据，而不是反过来的。后台提供数据，前端从中选择需要的内容。

我们常报怨后台 API 设计得不合理，主要便是因为后台不知道前端需要什么内容。这就好像我们接到了一个需求，而 UX 或者美工给老板见过设计图，但是并没有给我们看。我们能设计出符合需求的界面吗？答案，不用想也知道。

因此，当我们把 API 的设计交给后台的时候，也就意味着这个 API 将更符合后台的需求。那么它的设计就趋向于对后台更简单的结果，比如后台返回给前端一个 Unix 时间，而前端需要的是一个标准时间。又或者是反过来的，前端需要的是一个 Unix 时间，而后台返回给你的是当地的时间。

与此同时，按前端人员的假设，我们也会做类似的、『不正确』的 API 设计。

因此，API 设计这种活动便像是一个博弈。

使用文档规范 API

不论是异地，或者是坐一起协作开发，使用 API 文档来确保对接成功，是一个“低成本”、较为通用的选择。在这一点上，使用接口及函数调用，与使用 REST API 来进行通讯，并没有太大的区别。

先写一个 API 文档，双方一起来维护，文档放在一个公共的地方，方便修改，方便沟通。慢慢的再随着这个过程中的一些变化，如无法提供事先定好的接口、不需要某个值等等，再去修改接口及文档。

可这个时候因为没有一个可用的 API，因此前端开发人员便需要自己去 Mock 数据，或者搭建一个 Mock Server 来完成后续的工作。

因此，这个时候就出现了两个问题：

• 维护 API 文档很痛苦
• 需要一个同步的 Mock Server

而在早期，开发人员有同样的问题，于是他们有了 JavaDoc、JSDoc 这样的工具。它可以根据代码文件中注释信息，生成应用程序或库、模块的API文档的工具。

同样的对于 API 来说，也可以采取类似的步骤，如 Swagger。swagger-bootstrap-ui(丝袜哥的升级版)它是基于 YAML语法定义 RESTFUL API，如何使用丝袜哥？如：

swagger: "2.0"

info:
  version: 1.0.0
  title: Simple API
  description: A simple API to learn how to write OpenAPI Specification

schemes:
  - https
host: simple.api
basePath: /openapi101

paths: {}

它会自动生成一篇排版优美的API文档，与此同时还能生成一个供前端人员使用的 Mock Server。同时，它还能支持根据 Swagger API Spec 生成客户端和服务端的代码。

然而，它并不能解决没有人维护文档的问题，并且无法及时地通知另外一方。当前端开发人员修改契约时，后台开发人员无法及时地知道，反之亦然。但是持续集成与自动化测试则可以做到这一点。

契约测试：基于持续集成与自动化测试

当我们定好了这个 API 的规范时，这个 API 就可以称为是前后端之间的契约，这种设计方式也可以称为『契约式设计』。（定义来自维基百科）

这种方法要求软件设计者为软件组件定义正式的，精确的并且可验证的接口，这样，为传统的抽象数据类型又增加了先验条件、后验条件和不变式。这种方法的名字里用到的“契约”或者说“契约”是一种比喻，因为它和商业契约的情况有点类似。

按传统的『瀑布开发模型』来看，这个契约应该由前端人员来创建。因为当后台没有提供 API 的时候，前端人员需要自己去搭建 Mock Server 的。可是，这个 Mock API 的准确性则是由后台来保证的，因此它需要共同去维护。

与其用文档来规范，不如尝试用持续集成与测试来维护 API，保证协作方都可以及时知道。

在 2011 年，Martin Folwer 就写了一篇相关的文章：集成契约测试，介绍了相应的测试方式：

其步骤如下：

• 编写契约（即 API）。即规定好 API 请求的 URL、请求内容、返回结果、鉴权方式等等。
• 根据契约编写 Mock Server。可以采用 Moco
• 编写集成测试将请求发给这个 Mock Server，并验证

如下是我们项目使用的 Moco 生成的契约，再通过 Moscow 来进行 API 测试。

[
    {
        "description": "should_response_text_foo",
        "request": {
	      "method": "GET",
	      "uri": "/property"
	    },
        "response": {
		    "status": 401,
		    "json": {
		        "message": "Full authentication is required to access this resource"
		    }
		}
    }
]

只需要在相应的测试代码里请求资源，并验证返回结果即可。

而对于前端来说，则是依赖于 UI 自动化测试。在测试的时候，启动这个 Mock Server，并借助于 Selenium 来访问浏览器相应的地址，模拟用户的行为进行操作，并验证相应的数据是否正确。

当契约发生变动的时候，持续集成便失败了。因此相应的后台测试数据也需要做相应的修改，相应的前端集成测试也需要做相应的修改。因此，这一改动就可以即时地通知各方了。

前端测试与 API 适配器

因为前端存在跨域请求的问题，我们就需要使用代理来解决这个问题，如 node-http-proxy，并写上不同环境的配置：

这个代理就像一个适配器一样，为我们匹配不同的环境。

在前后端分离的应用中，对于表单是要经过前端和后台的双重处理的。同样的，对于前端获取到的数据来说，也应该要经常这样的双重处理。因此，我们就可以简单地在数据处理端做一层适配。

写前端的代码，我们经常需要写下各种各样的：

if(response && response.data && response.data.length > 0){}

即使后台向前端保证，一定不会返回 null 的，但是我总想加一个判断。刚开始写 React 组件的时候，发现它自带了一个名为 PropTypes 的类型检测工具，它会对传入的数据进行验证。而诸如 TypeScript 这种强类型的语言也有其类似的机制。

我们需要处理同的异常数据，不同情况下的返回值等等。因此，我之前尝试开发 DDM 来解决这样的问题，只是轮子没有造完。诸如 Redux 可以管理状态，还应该有个相应的类型检测及 Adapter 工具。

除此，还有一种情况是使用第三方 API，也需要这样的适配层。很多时候，我们需要的第三方 API 以公告的形式来通知各方，可往往我们不会及时地根据这些变化。

一般来说这种工作是后台去做代码的，不得已由前端来实现时，也需要加一层相应的适配层

小结

总之，API 使用的第一原则：不要『相信』前端提供的数据，不要『相信』后台返回的数据。