两周前因为公司一次裁人，好几个人的活都被按在了我头上，这其中的一大部分是一系列REST API，撰写者号称基本完成，我测试了一下，发现尽管从功能的角度来说，这些API实现了spec的显式要求，但是从实际使用的角度，欠缺的东西太多（各种各样的隐式需求）。REST API是一个系统的backend和frontend（或者3rd party）打交道的通道，承前启后，有很多很多隐式需求，比如调用接口与RFC保持一致，API的内在和外在的安全性等等，并非提供几个endpoint，返回相应的json数据那么简单。仔细研究了原作者的代码，发现缺失的东西实在太多，每个API基本都在各自为战，与其修补，不如重写（并非是程序员相轻的缘故），于是我花了一整周，重写了所有的API。稍稍总结了些经验，在这篇文章里讲讲如何撰写「合格的」REST API。
RFC一致性
REST API一般用来将某种资源和允许的对资源的操作暴露给外界，使调用者能够以正确的方式操作资源。这里，在输入输出的处理上，要符合HTTP/1.1（不久的将来，要符合HTTP/2.0）的RFC，保证接口的一致性。这里主要讲输入的method/headers和输出的status code。
Methods
HTTP协议提供了很多methods来操作数据：
- GET: 获取某个资源，GET操作应该是幂等（idempotence）的，且无副作用。
- POST: 创建一个新的资源。
- PUT: 替换某个已有的资源。PUT操作虽然有副作用，但其应该是幂等的。
- PATCH（RFC5789）: 修改某个已有的资源。
- DELETE：删除某个资源。DELETE操作有副作用，但也是幂等的。
幂等在HTTP/1.1中定义如下：
Methods can also have the property of "idempotence" in that (aside from error or expiration issues) the side-effects of N > 0 identical requests is the same as for a single request. 如今鲜有人在撰写REST API时，
简单说来就是一个操作符合幂等性，那么相同的数据和参数下，执行一次或多次产生的效果（副作用）是一样的。
现在大多的REST framwork对HTTP methods都有正确的支持，有些旧的framework可能未必对PATCH有支持，需要注意。如果自己手写REST API，一定要注意区分POST/PUT/PATCH/DELETE的应用场景。
Headers
很多REST API犯的比较大的一个问题是：不怎么理会request headers。对于REST API，有一些HTTP headers很重要：
- Accept：服务器需要返回什么样的content。如果客户端要求返回"application/xml"，服务器端只能返回"application/json"，那么最好返回status code 406 not acceptable（RFC2616），当然，返回application/json也并不违背RFC的定义。一个合格的REST API需要根据Accept头来灵活返回合适的数据。
- If-Modified-Since/If-None-Match：如果客户端提供某个条件，那么当这条件满足时，才返回数据，否则返回304 not modified。比如客户端已经缓存了某个数据，它只是想看看有没有新的数据时，会用这两个header之一，服务器如果不理不睬，依旧做足全套功课，返回200 ok，那就既不专业，也不高效了。
- If-Match：在对某个资源做PUT/PATCH/DELETE操作时，服务器应该要求客户端提供If-Match头，只有客户端提供的Etag与服务器对应资源的Etag一致，才进行操作，否则返回412 precondition failed。这个头非常重要，下文详解。
Status Code
很多REST API犯下的另一个错误是：返回数据时不遵循RFC定义的status code，而是一律200 ok + error message。这么做在client + API都是同一公司所为还凑合可用，但一旦把API暴露给第三方，不但贻笑大方，还会留下诸多互操作上的隐患。
以上仅仅是最基本的一些考虑，要做到完全符合RFC，除了参考RFC本身以外，erlang社区的webmachine或者clojure下的liberator都是不错的实现，是目前为数不多的REST API done right的library/framework。
（liberator的decision tree，沿袭了webmachine的思想，请自行google其文档查看大图）
安全性
前面说过，REST API承前启后，是系统暴露给外界的接口，所以，其安全性非常重要。安全并单单不意味着加密解密，而是一致性（integrity），机密性（confidentiality）和可用性（availibility）。
请求数据验证
我们从数据流入REST API的第一步 —— 请求数据的验证 —— 来保证安全性。你可以把请求数据验证看成一个巨大的漏斗，把不必要的访问统统过滤在第一线：
- Request headers是否合法：如果出现了某些不该有的头，或者某些必须包含的头没有出现或者内容不合法，根据其错误类型一律返回4xx。比如说你的API需要某个特殊的私有头（e.g. X-Request-ID），那么凡是没有这个头的请求一律拒绝。这可以防止各类漫无目的的webot或crawler的请求，节省服务器的开销。
- Request URI和Request body是否合法：如果请求带有了不该有的数据，或者某些必须包含的数据没有出现或内容不合法，一律返回4xx。比如说，API只允许querystring中含有query，那么"?sort=desc"这样的请求需要直接被拒绝。有不少攻击会在querystring和request body里做文章，最好的对应策略是，过滤所有含有不该出现的数据的请求。
数据完整性验证
REST API往往需要对backend的数据进行修改。修改是个很可怕的操作，我们既要保证正常的服务请求能够正确处理，还需要防止各种潜在的攻击，如replay。数据完整性验证的底线是：保证要修改的数据和服务器里的数据是一致的 —— 这是通过Etag来完成。
Etag可以认为是某个资源的一个唯一的版本号。当客户端请求某个资源时，该资源的Etag一同被返回，而当客户端需要修改该资源时，需要通过"If-Match"头来提供这个Etag。服务器检查客户端提供的Etag是否和服务器同一资源的Etag相同，如果相同，才进行修改，否则返回412 precondition failed。
使用Etag可以防止错误更新。比如A拿到了Resource X的Etag X1，B也拿到了Resource X的Etag X1。B对X做了修改，修改后系统生成的新的Etag是X2。这时A也想更新X，由于A持有旧的Etag，服务器拒绝更新，直至A重新获取了X后才能正常更新。
Etag类似一把锁，是数据完整性的最重要的一道保障。Etag能把绝大多数integrity的问题扼杀在摇篮中，当然，race condition还是存在的：如果B的修改还未进入数据库，而A的修改请求正好通过了Etag的验证时，依然存在一致性问题。这就需要在数据库写入时做一致性写入的前置检查。
访问控制
REST API需要清晰定义哪些操作能够公开访问，哪些操作需要授权访问。一般而言，如果对REST API的安全性要求比较高，那么，所有的API的所有操作均需得到授权。
在HTTP协议之上处理授权有很多方法，如HTTP BASIC Auth，OAuth，HMAC Auth等，其核心思想都是验证某个请求是由一个合法的请求者发起。Basic Auth会把用户的密码暴露在网络之中，并非最安全的解决方案，OAuth的核心部分与HMAC Auth差不多，只不过多了很多与token分发相关的内容。这里我们主要讲讲HMAC Auth的思想。
回到Security的三个属性：一致性，机密性，和可用性。HMAC Auth保证一致性：请求的数据在传输过程中未被修改，因此可以安全地用于验证请求的合法性。
HMAC主要在请求头中使用两个字段：Authorization和Date（或X-Auth-Timestamp）。Authorization字段的内容由":"分隔成两部分，":"前是access-key，":"后是HTTP请求的HMAC值。在API授权的时候一般会为调用者生成access-key和access-secret，前者可以暴露在网络中，后者必须安全保存。当客户端调用API时，用自己的access-secret按照要求对request的headers/body计算HMAC，然后把自己的access-key和HMAC填入Authorization头中。服务器拿到这个头，从数据库（或者缓存）中取出access-key对应的secret，按照相同的方式计算HMAC，如果其与Authorization header中的一致，则请求是合法的，且未被修改过的；否则不合法。
GET /photos/puppy.jpg HTTP/1.1 Host: johnsmith.s3.amazonaws.com Date: Mon, 26 Mar 2007 19:37:58 +0000 Authorization: AWS AKIAIOSFODNN7EXAMPLE:frJIUN8DYpKDtOLCwo//yllqDzg=
（Amazon HMAC图示）
在做HMAC的时候，request headers中的request method，request URI，Date/X-Auth-Timestamp等header会被计算在HMAC中。将时间戳计算在HMAC中的好处是可以防止replay攻击。客户端和服务器之间的UTC时间正常来说偏差很小，那么，一个请求携带的时间戳，和该请求到达服务器时服务器的时间戳，中间差别太大，超过某个阈值（比如说120s），那么可以认为是replay，服务器主动丢弃该请求。
使用HMAC可以很大程度上防止DOS攻击 —— 无效的请求在验证HMAC阶段就被丢弃，最大程度保护服务器的计算资源。
HTTPS
HMAC Auth尽管在保证请求的一致性上非常安全，可以用于鉴别请求是否由合法的请求者发起，但请求的数据和服务器返回的响应都是明文传输，对某些要求比较高的API来说，安全级别还不够。这时候，需要部署HTTPS。在其之上再加一层屏障。
其他
做到了接口一致性（符合RFC）和安全性，REST API可以算得上是合格了。当然，一个实现良好的REST API还应该有如下功能：
- rate limiting：访问限制。
- metrics：服务器应该收集每个请求的访问时间，到达时间，处理时间，latency，便于了解API的性能和客户端的访问分布，以便更好地优化性能和应对突发请求。
- docs：丰富的接口文档 - API的调用者需要详尽的文档来正确调用API，可以用swagger来实现。
- hooks/event propogation：其他系统能够比较方便地与该API集成。比如说添加了某资源后，通过kafka或者rabbitMQ向外界暴露某个消息，相应的subscribers可以进行必要的处理。不过要注意的是，hooks/event propogation可能会破坏REST API的幂等性，需要小心使用。
各个社区里面比较成熟的REST API framework/library：
- Python: django-rest-framework（django），eve（flask）。各有千秋。可惜python没有好的类似webmachine的实现。
- Erlang/Elixir: webmachine/ewebmachine。
- Ruby: webmachine-ruby。
- Clojure：liberator。
其它语言接触不多，就不介绍了。可以通过访问该语言在github上相应的awesome repo（google awesome XXX，如awesome python），查看REST API相关的部分。
http://0755xyk.shenzhen.baixing.com/