批量 API 测试器
使用可重用套件、实时监控和自动化挂钩测试整个 API 集群。
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使用可重用套件、实时监控和自动化挂钩测试整个 API 集群。
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并行执行数百个 REST、GraphQL 或 gRPC 调用，捕获丰富的可观测性数据，并一键将失败的请求转交给经典 API 测试器。
并发工作线程
最多 100 个
套件模板
健康 • 负载 • 回归
警报通道
Slack · PagerDuty · Webhooks
编写多步骤 API 套件，管理变量，并以受控并发方式执行它们。
Bulk execution uses the same public-host policy as API Tester. Localhost and private-network targets are blocked.
定义套件中的每个请求。切换复选框以暂时跳过某项而不删除它。
在 URL、请求头和正文中使用 {{VARIABLE_NAME}} 语法。值将在执行前注入。
在套件运行时跟踪完成度、成功率和延迟统计信息。
检查套件中每个请求的状态码、持续时间和捕获的错误。
| 请求 | 状态 | 持续时间 | 大小 | 错误 |
|---|---|---|---|---|
| 运行套件以在此处查看逐个请求的结果。 | ||||
批量 API 测试器扩展了单请求 API 测试器，增加了批量执行、性能基准测试和生产监控工具。
运行混合了健康检查、回归流程和压力场景的编排套件。
在运行期间观察百分位图表、吞吐量趋势和错误分类。
将保存的 API 测试器调用提升为可重用套件，无需重新构建请求头或身份验证预设。
将计划套件与警报阈值结合，以便平台和 SRE 团队在 SLO 偏离之前收到通知。
团队将临时端点检查转变为规范的 API 可观测性所需的一切。
按流程分组端点，继承共享变量，并通过响应提取链接依赖请求。
调整工作线程池、速率限制和停止条件，确保激进的测试不会使下游服务过载。
通过可导出的报告，比较不同环境下的 p50/p90/p99 延迟、吞吐量和错误预算。
从 CI/CD、cron 计划或 Webhook 触发套件，并将结构化事件流式传输到监控工具。
专为负责 API 可靠性的跨职能团队打造。
验证新端点，监控 SLO，并通过受控重放套件重现生产事件。
执行带有断言、数据提取和丰富报告的回归包，供利益相关者使用。
安排健康检查，将警报连接到值班工具，并使实时仪表板与 SLI 保持一致。
运行基于策略的检查，包括 TLS、速率限制、敏感数据屏蔽和监管控制。
在发布前启动真实的负载测试，而无需搭建定制的基础设施。
源自设计文档的模板涵盖了最常见的可靠性工作。
每隔几小时 Ping 一次关键任务端点，并在成功率或延迟低于您的 SLO 时发出警报。
增加数千个虚拟用户，混合加权场景，并在发布前研究 p99 延迟。
链接多步骤流程，例如入职或结账，并在每个接触点进行响应断言。
通过套件范围内的检查（针对 TLS 强制执行、屏蔽和速率限制），将 PCI、SOX 或内部策略编纂成代码。
每六小时安排一次轻量级探测，如果 SLO 被违反，则向值班通道发出警报。
const healthCheckSuite = {
name: 'API Health Check',
tests: [
{ name: 'User API', url: '{{BASE_URL}}/api/users', method: 'GET' },
{ name: 'Auth API', url: '{{BASE_URL}}/api/auth/verify', method: 'POST' },
{ name: 'Orders API', url: '{{BASE_URL}}/api/orders', method: 'GET' },
{ name: 'Products API', url: '{{BASE_URL}}/api/products', method: 'GET' }
],
schedule: '0 */6 * * *',
alertThreshold: { successRate: 95, maxResponseTime: 2000 }
};typescript
模拟峰值流量，验证服务是否保持在延迟目标内，并捕获重试行为。
const loadTestConfig = {
name: 'Login API Load Test',
target: {
url: '{{BASE_URL}}/api/auth/login',
method: 'POST',
body: { email: 'test@example.com', password: 'password123' }
},
load: { users: 100, duration: '5m', rampUp: '30s', iterations: 1000 },
assertions: [
{ type: 'status', value: 200 },
{ type: 'response_time', operator: '<', value: 500 },
{ type: 'success_rate', operator: '>', value: 99 }
]
};typescript
拖动、分组和重用请求，并设置保障措施以确保稳定性和可见性。
从健康、回归或自定义模板开始。嵌套步骤，重用片段，并继承环境预设。
为每个套件配置并发、批量大小、延迟、超时、重试策略和停止条件。
定义 cron 表达式、时区和通知规则，确保可靠性检查不会被遗忘。
直接取自技术设计说明的架构模块。
创建工作线程池，批量处理请求，跟踪进度，并聚合套件级结果。
信号量和速率限制使测试保持在安全范围内，同时更新进度回调。
流式传输实时指标，推导成功/错误率，并在阈值突破时触发警报条件。
计算百分位延迟、吞吐量、错误分类，并共享可导出的性能报告。
保留版本历史记录，管理变量，并处理来自 API 测试器、Postman 或 Insomnia 的导入。
执行、分析和操作层保持解耦，以便系统能够随您的流量扩展。
在运行期间保持知情，并在事后分享洞察。
逐秒观察 p50/p90/p95/p99 的演变，以便及早发现回归。
按传输、超时或服务器错误对故障进行分组，使缓解措施显而易见。
分解自动重试、回退以及哪次尝试成功。
捕获具有代表性的请求/响应样本用于事后分析，而无需记录每次调用。
设计文档中概述的 UI/UX 模式体现在生产体验中。
遵循文档中经过验证的工作流程来启动您的第一个套件。
通过重用您已完成的工作来加快速度。
选择已保存的请求，保持变量和密钥完整，并立即将它们转换为套件步骤。
上传导出的集合和工作区。批量 API 测试器将文件夹映射到套件并保留测试。
通过结构化导出和摘要，将测试运行转化为决策。
接收跨环境的延迟统计信息、吞吐量和成功率快照。
将结果作为 PDF、CSV、JSON 或 Webhook 有效载荷共享，用于下游自动化。
在成功率下降、延迟飙升或错误类别超出预算时通知团队。
设计文档中报告的使用批量 API 测试器蓝图的团队成果。
计划了 150 多个服务检查，将手动验证时间从数小时缩短到数分钟，并在五分钟内发现事件。
使用加权场景模拟了发布日流量，解决了三个瓶颈，并在 p99 < 1 秒时达到了 580 RPS。
编码了涵盖 TLS、速率限制和屏蔽的 PCI DSS 检查，减少了手动审计并按需证明了控制措施。
旨在接入现代交付管道和可观测性堆栈。
使用类似 cron 的调度来每小时、每晚或在高峰流量窗口之前运行套件。
使用签名令牌、git 挂钩或 CLI 脚本从管道调用套件，并将结果反馈到构建状态。
将成功率下降或延迟飙升推送到 Slack、Teams、PagerDuty 或自定义 Webhook。
集中管理密钥和每个环境的覆盖，同时同步回 API 测试器进行深度探查。
澄清与 API 测试器的关系和批量工作流程。
使用 API 测试器通过丰富的检查器调试单个请求。批量 API 测试器获取这些已保存的调用，并行运行它们，并添加调度、分析和警报功能。
每个套件最多支持 100 个并发工作线程，并设有加速、停止条件和速率限制的保障措施，以确保下游系统安全。
可以。上传集合或工作区，批量 API 测试器会将其转换为套件，保留请求、测试和环境变量。
当然。配置 cron 表达式，与 CI/CD 集成，或通过 Webhook 触发套件，以保持 API 健康检查的自动化。