Это — очередная (уже третья) ревизия главы 11 мой книги о разработке API. Если вы найдёте этот текст полезным, я буду очень благодарен за рейтинг на Амазоне. Важное уточнение под номером ноль: Правило — это просто кратко сформулированное обобщение опыта. Они не  действуют безусловно и не означают, что можно не думать головой. У  каждого правила есть какая-то рациональная причина его существования.  Если в вашей ситуации нет причин следовать правилу — значит, следовать  ему не нужно. Например, требование консистентности номенклатуры существует затем,  чтобы разработчик тратил меньше времени на чтение документации; если вам  необходимо, чтобы разработчик обязательно прочитал  документацию по какому-то методу, вполне разумно сделать его сигнатуру  нарочито неконсистентно. Это соображение применимо ко всем принципам ниже. Если из-за  следования правилам у вас получается неудобный, громоздкий,  неочевидный API — это повод пересмотреть правила (или API). Важно понимать, что вы вольны вводить свои собственные конвенции.  Например, в некоторых фреймворках сознательно отказываются от парных  методов set_entity / get_entity в пользу одного метода entity  с опциональным параметром. Важно только проявить последовательность в  её применении — если такая конвенция вводится, то абсолютно все методы  API должны иметь подобную полиморфную сигнатуру, или по крайней мере  должен существовать принцип именования, отличающий такие  комбинированные методы от обычных вызовов. Важнейшая задача разработчика API — добиться того, чтобы код,  написанный поверх API другими разработчиками, легко читался и  поддерживался. Помните, что закон больших чисел работает против вас:  если какую-то концепцию или сигнатуру вызова можно понять неправильно,  значит, её неизбежно будет понимать неправильно всё большее число  партнеров по мере роста популярности API. Из названия любой сущности должно быть очевидно, что она делает, и к каким побочным эффектам может привести её использование. Плохо: Неочевидно, что достаточно просто обращения к сущности cancellation (что это?), тем более немодифицирующим методом GET, чтобы отменить заказ. Хорошо: Плохо: Даже если операция немодифицирующая, но вычислительно дорогая —  следует об этом явно индицировать, особенно если вычислительные ресурсы  тарифицируются для пользователя; тем более не стоит подбирать значения  по умолчанию так, чтобы вызов операции без параметров максимально  расходовал ресурсы. Хорошо: Стремитесь к тому, чтобы из сигнатуры функции было абсолютно ясно, что она делает, что принимает на вход и что возвращает.  Вообще, при прочтении кода, работающего с вашим API, должно быть сразу  понятно, что, собственно, он делает — без подглядывания в документацию. Два важных следствия: 1.1. Если операция модифицирующая, это должно быть очевидно из сигнатуры. В частности, не может быть модифицирующих операций за GET. 1.2. Если в номенклатуре вашего API есть как  синхронные операции, так и асинхронные, то (а)синхронность должна быть  очевидна из сигнатур, либо должна существовать конвенция именования, позволяющая отличать синхронные операции от асинхронных. К сожалению, человечество не в состоянии договориться о таких простейших вещах, как «с какого дня начинается неделя». Поэтому всегда  указывайте, по какому конкретно стандарту вы отдаёте те или иные  величины. Исключения возможны только там, где вы на 100% уверены, что в  мире существует только один стандарт для этой сущности, и всё  население земного шара о нём в курсе. Плохо: "date": "11/12/2020" —  существует огромное количество стандартов записи дат, плюс из этой  записи невозможно даже понять, что здесь число, а что месяц. Хорошо: "iso_date": "2020-11-12". Плохо: "duration": 5000 — пять тысяч чего? Хорошо: "duration_ms": 5000 либо "duration": "5000ms" либо Отдельное следствие из этого правила — денежные величины всегда должны сопровождаться указанием кода валюты. Также следует отметить, что в некоторых областях ситуация со  стандартами настолько плоха, что, как ни сделай, — кто-то останется  недовольным. Классический пример такого рода — порядок географических  координат («широта-долгота» против «долгота-широта»). Здесь, увы, есть  только один работающий метод борьбы с фрустрацией — «блокнот душевного  спокойствия», который будет описан в разделе II. Избегайте одиночных слов-«амёб» без определённой семантики, таких как get, apply, make. Плохо: user.get() — неочевидно, что конкретно будет возвращено. Хорошо: user.get_id(). В XXI веке давно уже нет нужды называть переменные покороче. Плохо: order.time() — неясно, о каком времени идёт речь: время создания заказа, время готовности заказа, время ожидания заказа?… Хорошо: Плохо: Возможно, автору этого API казалось, что аббревиатура pbrk что-то значит для читателя, но он явно ошибся. К тому же, невозможно сходу понять, какая из строк str1, str2 является набором символов для поиска. Хорошо: — однако необходимость существования такого метода вообще вызывает  сомнения, достаточно было бы иметь удобную функцию поиска подстроки с  нужными параметрами. Аналогично сокращение string до str выглядит совершенно бессмысленным, но, увы, является устоявшимся для большого количества предметных областей. NB: иногда названия полей сокращают или вовсе  опускают (например, возвращают массив разнородных объектов вместо набора  именованных полей) в погоне за уменьшением количества трафика. В  абсолютном большинстве случаев это бессмысленно, поскольку текстовые  данные при передаче обычно дополнительно сжимают на уровне протокола. Если поле называется recipe — мы ожидаем, что его значением является сущность типа Recipe. Если поле называется recipe_id — мы ожидаем, что его значением является идентификатор, который мы сможем найти в составе сущности Recipe. То же касается и примитивных типов. Сущности-массивы должны именоваться во множественном числе или собирательными выражениями — objects, children; если это невозможно (термин неисчисляем), следует добавить префикс или постфикс, не оставляющий сомнений. Плохо: GET /news — неясно, будет ли получена какая-то конкретная новость или массив новостей. Хорошо: GET /news-list. Аналогично, если ожидается булево значение, то это должно быть  очевидно из названия, т.е. именование должно описывать некоторое  качественное состояние, например, is_ready, open_now. Плохо: "task.status": true — неочевидно, что статус бинарен, к тому же такой API будет нерасширяемым. Хорошо: "task.is_finished": true. Отдельно следует оговорить, что на разных платформах эти правила  следует дополнить по-своему с учётом специфики first-class  citizen-типов. Например, в JSON не существует объектов типа Date, и даты приходится передавать в виде числа или строки; разумно такие даты индицировать с помощью, например, постфикса _at (created_at, occurred_at и т.д.) или _date. Если наименование сущности само по себе является каким-либо термином,  способным смутить разработчика, лучше добавить лишний префикс или  постфикс во избежание непонимания. Плохо: Слово "functions" многозначное: оно может означать и встроенные  функции, и написанный код, и состояние (функционирует-не  функционирует). Хорошо: Плохо: begin_transition / stop_transition — begin и stop — непарные термины; разработчик будет вынужден рыться в документации. Хорошо: begin_transition / end_transition либо start_transition / stop_transition. Плохо: Здесь нарушены сразу несколько правил: написание неконсистентно в части знака подчёркивания; близкие по смыслу методы имеют разный порядок аргументов needle/haystack; первый из методов находит только первое вхождение строки needle, а другой — все вхождения, и об этом поведении никак нельзя узнать из сигнатуры функций. Упражнение «как сделать эти интерфейсы хорошо» предоставим читателю. Плохо: "dont_call_me": false — люди в целом плохо считывают двойные отрицания. Это провоцирует ошибки. Лучше: "prohibit_calling": true или "avoid_calling": true — читается лучше, хотя обольщаться всё равно не следует. Насколько это  возможно откажитесь от семантически двойных отрицаний, даже если вы  придумали «негативное» слово без явной приставки «не». Стоит также отметить, что в использовании законов де Моргана ошибиться ещё проще, чем в двойных отрицаниях. Предположим, что у вас есть два флага: Условие «кофе можно приготовить» будет выглядеть как has_beans && has_cup — есть и зерно, и стакан. Однако, если по какой-то причине в ответе будут отрицания тех же флагов: — то разработчику потребуется вычислить флаг !beans_absence && !cup_absence, что эквивалентно !(beans_absence || cup_absence),  а вот в этом переходе ошибиться очень легко, и избегание двойных  отрицаний помогает слабо. Здесь, к сожалению, есть только общий совет  «избегайте ситуаций, когда разработчику нужно вычислять такие флаги». Этот совет парадоксально противоположен предыдущему. Часто при  разработке API возникает ситуация, когда добавляется новое  необязательное поле с непустым значением по умолчанию. Например: Новая опция contactless_delivery является необязательной, однако её значение по умолчанию — true. Возникает вопрос, каким образом разработчик должен отличить явное нежелание пользоваться опцией (false) от незнания о её существовании (поле не задано). Приходится писать что-то типа такого: Эта практика ведёт к усложнению кода, который пишут разработчики, и  в этом коде легко допустить ошибку, которая по сути меняет значение  поля на противоположное. То же самое произойдёт, если для индикации  отсутствия значения поля использовать специальное значение типа null или -1. NB. Это замечание не распространяется на те случаи,  когда платформа и протокол однозначно и без всяких дополнительных  абстракций поддерживают такие специальные значения для сброса значения  поля в значение по умолчанию. Однако полная и консистентная поддержка  частичных операций со сбросом значений полей практически нигде не  имплементирована. Пожалуй, единственный пример такого API из имеющих  широкое распространение сегодня — SQL: в языке есть и концепция NULL, и значения полей по умолчанию, и поддержка операций вида UPDATE … SET field = DEFAULT  (в большинстве диалектов). Хотя работа с таким протоколом всё ещё  затруднена (например, во многих диалектах нет простого способа получить  обратно значение по умолчанию, которое выставил UPDATE … DEFAULT), логика работы с умолчаниями в SQL имплементирована достаточно хорошо, чтобы использовать её как есть. Если же протоколом явная работа со значениями по умолчанию не  предусмотрена, универсальное правило — все новые необязательные булевы  флаги должны иметь значение по умолчанию false. Хорошо: Если же требуется ввести небулево поле, отсутствие которого трактуется специальным образом, то следует ввести пару полей. Плохо: Хорошо: NB: противоречие с предыдущим советом состоит в том,  что мы специально ввели отрицающий флаг («нет лимита»), который по  правилу двойных отрицаний пришлось переименовать в abolish_spending_limit.  Хотя это и хорошее название для отрицательного флага, семантика его  довольно неочевидна, разработчикам придётся как минимум покопаться в  документации. Таков путь. Если сервер корректно обработал вопрос и никакой внештатной  ситуации не возникло — следовательно, это не ошибка. К сожалению, весьма  распространён антипаттерн, когда отсутствие результата считается  ошибкой. Плохо: Статусы 4xx означают, что клиент допустил ошибку; однако  в данном случае никакой ошибки сделано не было ни пользователем, ни  разработчиком: клиент же не может знать заранее, готовят здесь лунго или  нет. Хорошо: Это правило вообще можно упростить до следующего: если результатом  операции является массив данных, то пустота этого массива — не ошибка, а  штатный ответ. (Если, конечно, он допустим по смыслу; пустой массив  координат, например, является ошибкой.) При написании кода разработчик неизбежно столкнётся с ошибками, в  том числе самого примитивного толка: неправильный тип параметра или  неверное значение. Чем понятнее ошибки, возвращаемые вашим API, тем  меньше времени разработчик потратит на борьбу с ними, и тем приятнее  работать с таким API. Плохо: — да, конечно, допущенные ошибки (опечатка в "lngo" и  неправильные координаты) очевидны. Но раз наш сервер всё равно их  проверяет, почему не вернуть описание ошибок в читаемом виде? Хорошо: Также хорошей практикой является указание всех допущенных ошибок, а не только первой найденной. Во-первых, всегда показывайте неразрешимые ошибки прежде разрешимых: — какой был смысл получать новый offer, если заказ всё равно не может быть создан? Во-вторых, соблюдайте такой порядок разрешимых  ошибок, который приводит к наименьшему раздражению пользователя и  разработчика. В частности, следует начинать с более значимых ошибок,  решение которых требует более глобальных изменений. Плохо: — какой был смысл показывать пользователю диалог об изменившейся  цене, если и с правильной ценой заказ он сделать всё равно не сможет?  Пока один из его предыдущих заказов завершится и можно будет сделать  следующий заказ, цену, наличие и другие параметры заказа всё равно  придётся корректировать ещё раз. В-третьих, постройте схему: разрешение какой  ошибки может привести к появлению другой, иначе вы можете показать одну  и ту же ошибку несколько раз, а то и вовсе зациклить разрешение ошибок. Легко заметить, что в этом примере нет способа разрешить ошибку в  один шаг — эту ситуацию требуется предусмотреть отдельно, и либо  изменить параметры расчёта (минимальная сумма заказа не учитывает  скидки), либо ввести специальную ошибку для такого кейса. В погоне за понятностью API для людей мы часто забываем, что  работать с API всё-таки будут не сами разработчики, а написанный ими  код. Многие концепции, которые хорошо работают для визуальных  интерфейсов, плохо подходят для интерфейсов программных: в частности,  разработчик не может в коде принимать решения, ориентируясь на текстовые  сообщения, и не может «выйти и зайти снова» в случае нештатной  ситуации. Часто можно встретить интерфейсы, в которых клиент не обладает  полнотой знаний о том, что происходит в системе от его имени —  например, какие операции сейчас выполняются и каков их статус. Плохо: — хотя операция будто бы выполнена успешно, клиенту необходимо  самостоятельно запомнить идентификатор заказа и периодически проверять  состояние GET /v1/orders/{id}. Этот паттерн плох сам по себе, но ещё и усугубляется двумя обстоятельствами: клиент может потерять идентификатор, если произошёл системный  сбой в момент между отправкой запроса и получением ответа или было  повреждено (очищено) системное хранилище данных приложения; потребитель не может воспользоваться другим устройством;  фактически, знание о сделанном заказе привязано к конкретному  юзер-агенту. В обоих случаях потребитель может решить, что заказ по какой-то  причине не создался — и сделать повторный заказ со всеми вытекающими  отсюда проблемами. Хорошо: Это правило также распространяется и на ошибки, в первую очередь,  клиентские. Если ошибку можно исправить, информация об этом должна быть  машиночитаема. Плохо: { "error": "email malformed" } — единственное, что может с этой ошибкой сделать разработчик — показать её пользователю Хорошо: В современных системах клиент, как правило, обладает собственным  состоянием и почти всегда кэширует результаты запросов — неважно,  долговременно ли или в течение сессии: у каждого объекта всегда есть  какое-то время автономной жизни. Поэтому желательно вносить ясность;  каким образом рекомендуется кэшировать результат должно быть понятно,  если не из сигнатур операций, то хотя бы из документации. Следует уточнить, что кэш мы понимаем в расширенном смысле, а именно:  какое варьирование параметров операции (не только времени обращения, но  и прочих переменных) следует считать достаточно близким к предыдущему  запросу, чтобы можно было использовать результат из кэша? Плохо: Возникает два вопроса: в течение какого времени эта цена действительна? на каком расстоянии от указанной точки цена всё ещё действительна? Хорошо: Для указания времени жизни кэша можно пользоваться стандартными средствами протокола, например, заголовком Cache-Control.  В ситуации, когда кэш существует не только во временном измерении (как,  например, в нашем примере добавляется пространственное измерение), вам  придётся разработать свой формат описания параметров кэширования. Любой эндпойнт, возвращающий массивы данных, должен содержать пагинацию. Никаких исключений в этом правиле быть не может. Любой эндпойнт, возвращающий изменяемые данные постранично, должен обеспечивать возможность эти данные перебрать. Плохо: На первый взгляд это самый что ни на есть стандартный способ организации пагинации в API. Однако зададим себе три вопроса. Каким образом клиент узнает о появлении новых записей в начале  списка? Легко заметить, что клиент может только попытаться повторить первый  запрос и сверить идентификаторы с запомненным началом списка. Но что  делать, если добавленное количество записей превышает limit? Представим себе ситуацию:  клиент обрабатывает записи в порядке поступления; произошла какая-то проблема, и накопилось большое количество необработанных записей; клиент запрашивает новые записи (offset=0), однако не находит на первой странице известных идентификаторов — новых записей накопилось больше, чем limit; клиент вынужден продолжить перебирать записи (увеличивая offset) до тех пор, пока не доберётся до последней известной ему; всё это время клиент простаивает; таким образом может сложиться ситуация, когда клиент вообще никогда  не обработает всю очередь, т.к. будет занят беспорядочным линейным  перебором. Что произойдёт, если при переборе списка одна из записей в уже перебранной части будет удалена? Произойдёт следующее: клиент пропустит одну запись и никогда не сможет об этом узнать. Какие параметры кэширования мы можем выставить на этот эндпойнт? Никакие: повторяя запрос с теми же limit-offset, мы каждый раз получаем новый набор записей. Хорошо: в таких однонаправленных списках пагинация  должна быть организована по тому ключу, порядок сортировки по которому  фиксирован. Например, вот так: При такой организации клиенту не надо заботиться об удалении или  добавлении записей в уже перебранной части списка: он продолжает  перебор по идентификатору известной записи — первой известной, если  надо получить новые записи; последней известной, если надо продолжить  перебор. Если операции удаления записей нет, то такие запросы можно свободно  кэшировать — по одному и тому же URL будет всегда возвращаться один и  тот же набор записей. Другой вариант организации таких списков — возврат курсора cursor, который используется вместо record_id, что делает интерфейсы более универсальными. Достоинством схемы с курсором является возможность зашифровать в самом курсоре данные исходного запроса (т.е. filter  в нашем примере), и таким образом не дублировать его в последующих  запросах. Это может быть особенно актуально, если инициализирующий  запрос готовит полный массив данных, например, перенося его из  «холодного» хранилища в горячее. Вообще схему с курсором можно реализовать множеством способов  (например, не разделять первый и последующие запросы данных), главное —  выбрать какой-то один. NB: в некоторых источниках такой подход, напротив,  не рекомендуется по следующей причине: пользователю невозможно показать  список страниц и дать возможность выбрать произвольную. Здесь следует  отметить, что: подобный кейс — список страниц и выбор страниц — существует только  для пользовательских интерфейсов; представить себе API, в котором  действительно требуется доступ к случайным страницам данных мы можем с  очень большим трудом; если же мы всё-таки говорим об API приложения, которое содержит  элемент управления с постраничной навигацией, то наиболее правильный  подход — подготавливать данные для этого элемента управления на стороне  сервера, в т.ч. генерировать ссылки на страницы; подход с курсором не означает, что limit/offset использовать нельзя — ничто не мешает сделать двойной интерфейс, который будет отвечать и на запросы вида GET /items?cursor=…, и на запросы вида GET /items?offset=…&limit=…; наконец, если возникает необходимость предоставлять доступ к  произвольной странице в пользовательском интерфейсе, то следует задать  себе вопрос, какая проблема тем самым решается; вероятнее всего с  помощью этой функциональности пользователь что-то ищет: определенный  элемент списка или может быть позицию, на которой он закончил работу со  списком в прошлый раз; возможно, для этих задач следует предоставить  более удобные элементы управления, нежели перебор страниц. Плохо: Сортировка по дате модификации обычно означает, что данные могут  меняться. Иными словами, между запросом первой порции данных и запросом  второй порции данных какая-то запись может измениться; она просто  пропадёт из перечисления, т.к. автоматически попадает на первую  страницу. Клиент никогда не получит те записи, которые менялись во время  перебора, и у него даже нет способа узнать о самом факте такого  пропуска. Помимо этого отметим, что такой API нерасширяем — невозможно  добавить сортировку по двум и более полям. Хорошо: в представленной постановке задача,  собственно говоря, не решается. Список записей по дате изменения всегда  будет непредсказуемо изменяться, поэтому необходимо изменить сам подход  к формированию данных, одним из двух способов. Вариант 1: фиксировать порядок в момент обработки запроса; т.е. сервер формирует полный список и сохраняет его в неизменяемом виде: Поскольку созданное представление уже неизменяемо, доступ к нему  можно организовать как угодно: через курсор, limit/offset, заголовок  Range и т.д. Однако надо иметь в виду, что при переборе таких списков  порядок может быть нарушен: записи, изменённые уже после генерации  представления, будут находиться не на своих местах (либо быть  неактуальны, если запись копируется целиком). Вариант 2: гарантировать строгий неизменяемый порядок записей, например, путём введения понятия события изменения записи: Недостатком этой схемы является необходимость заводить отдельное  индексированное хранилище событий, а также появление множества событий  для одной записи, если данные меняются часто. Хороший API должен не просто решать проблемы разработчиков и  пользователей, но и делать это максимально качественно, т.е. не  содержать в себе логических и технических ошибок (и не провоцировать на  них разработчика), экономить вычислительные ресурсы и вообще  имплементировать лучшие практики в своей предметной области. Там, где это позволено протоколом, дробные числа с фиксированной  запятой — такие, как денежные суммы, например — должны передаваться в  виде специально предназначенных для этого объектов, например, Decimal  или аналогичных. Если в протоколе нет Decimal-типов (в частности, в JSON нет чисел с  фиксированной запятой), следует либо привести к целому (путём  домножения на указанный множитель), либо использовать строковый тип. Если конвертация в формат с плавающей запятой заведомо приводит к  потере точности (например, если мы переведём 20 минут в часы в виде  десятичной дроби), то следует либо предпочесть формат без потери  точности (т.е. предпочесть формат 00:20 формату 0.333333…), либо предоставить SDK работы с такими данными, либо (в крайнем случае) описать в документации принципы округления. Напомним, идемпотентность — это следующее свойство: повторный вызов  той же операции с теми же параметрами не изменяет результат. Поскольку  мы обсуждаем в первую очередь клиент-серверное взаимодействие, узким  местом в котором является ненадежность сетевой составляющей, повтор  запроса при обрыве соединения — не исключительная ситуация, а норма  жизни. Там, где идемпотентность не может быть обеспечена естественным  образом, необходимо добавить явный параметр — ключ идемпотентности или  ревизию. Плохо: Повтор запроса создаст два заказа! Хорошо: Клиент на своей стороне запоминает X-Idempotency-Token,  и, в случае автоматического повторного перезапроса, обязан его  сохранить. Сервер на своей стороне проверяет токен и, если заказ с  таким токеном уже существует для этого клиента, не даёт создать заказ  повторно. Альтернатива: Создание черновика заказа — необязывающая операция, которая не  приводит ни к каким последствиям, поэтому допустимо создавать черновики  без токена идемпотентности. Операция подтверждения заказа — уже естественным образом идемпотентна,  для неё draft_id играет роль ключа идемпотентности. Также стоит упомянуть, что добавление токенов идемпотентности к  эндпойнтам, которые и так изначально идемпотентны, имеет определённый  смысл, так как токен помогает различить две ситуации: клиент не получил ответ из-за сетевых проблем и пытается повторить запрос; клиент ошибся, пытаясь применить конфликтующие изменения. Рассмотрим следующий пример: представим, что у нас есть ресурс с  общим доступом, контролируемым посредством номера ревизии, и клиент  пытается его обновить. Сервер извлекает актуальный номер ревизии и обнаруживает, что он равен 124. Как ответить правильно? Можно просто вернуть 409 Conflict,  но тогда клиент будет вынужден попытаться выяснить причину конфликта и  как-то решить его, потенциально запутав пользователя. К тому же,  фрагментировать алгоритмы разрешения конфликтов, разрешая каждому  клиенту реализовать какой-то свой — плохая идея. Сервер мог бы попытаться сравнить значения поля updates,  предполагая, что одинаковые значения означают перезапрос, но это  предположение будет опасно неверным (например, если ресурс представляет  собой счётчик, то последовательные запросы с идентичным телом  нормальны). Добавление токена идемпотентности (явного в виде случайной строки или неявного в виде черновиков) решает эту проблему — сервер обнаружил, что ревизия 123 была создана с тем же токеном идемпотентности, а значит клиент просто повторяет запрос. Или: — сервер обнаружил, что ревизия 123 была создана с другим токеном, значит имеет место быть конфликт общего доступа к ресурсу. Более того, добавление токена идемпотентности не только решает эту  проблему, но и позволяет в будущем сделать продвинутые оптимизации. Если  сервер обнаруживает конфликт общего доступа, он может попытаться решить  его, «перебазировав» обновление, как это делают современные системы  контроля версий, и вернуть 200 OK вместо 409 Conflict.  Эта логика существенно улучшает пользовательский опыт и при этом  полностью обратно совместима и предотвращает фрагментацию кода  разрешения конфликтов. Но имейте в виду: клиенты часто ошибаются при имплементации логики токенов идемпотентности. Две проблемы проявляются постоянно: нельзя полагаться на то, что клиенты генерируют честные случайные  токены — они могут иметь одинаковый seed рандомизатора или просто  использовать слабый алгоритм или источник энтропии; при проверке  токенов нужны слабые ограничения: уникальность токена должна проверяться  не глобально, а только применительно к конкретному пользователю и  конкретной операции; клиенты склонны неправильно понимать концепцию — или генерировать  новый токен на каждый перезапрос (что на самом деле неопасно, в худшем  случае деградирует UX), или, напротив, использовать один токен для  разнородных запросов (а вот это опасно и может привести к  катастрофически последствиям; ещё одна причина имплементировать совет  из предыдущего пункта!); поэтому рекомендуется написать хорошую  документацию и/или клиентскую библиотеку для перезапросов. С применением массива изменений часто возникает вопрос: что делать,  если часть изменений удалось применить, а часть — нет? Здесь правило  очень простое: если вы можете обеспечить атомарность, т.е. выполнить  либо все изменения сразу, либо ни одно из них — сделайте это. Плохо: — клиент никак не может узнать, что операция, которую он посчитал  ошибочной, на самом деле частично применена. Даже если индицировать это  в ответе, у клиента нет способа понять — значение объёма лунго  изменилось вследствие запроса, или это конкурирующее изменение,  выполненное другим клиентом. Если способа обеспечить атомарность выполнения операции нет, следует  очень хорошо подумать над её обработкой. Следует предоставить способ  получения статуса каждого изменения отдельно. Лучше: Здесь: change_id — уникальный идентификатор каждого атомарного изменения; occurred_at — время проведения каждого изменения; error — информация по ошибке для каждого изменения, если она возникла. Не лишним будет также: ввести в запросе sequence_id, чтобы гарантировать порядок исполнения операций и соотнесение порядка статусов изменений в ответе с запросом; предоставить отдельный эндпойнт /changes-history,  чтобы клиент мог получить информацию о выполненных изменениях, если во  время обработки запроса произошла сетевая ошибка или приложение  перезагрузилось. Неатомарные изменения нежелательны ещё и потому, что вносят  неопределённость в понятие идемпотентности, даже если каждое вложенное  изменение идемпотентно. Рассмотрим такой пример: Допустим, клиент не смог получить ответ и повторил запрос с тем же токеном идемпотентности. По сути, для клиента всё произошло ожидаемым образом: изменения были  внесены, и последний полученный ответ всегда корректен. Однако по  сути состояние ресурса после первого запроса отличалось от состояния  ресурса после второго запроса, что противоречит самому определению  идемпотентности. Более корректно было бы при получении повторного запроса с тем же  токеном ничего не делать и возвращать ту же разбивку ошибок, что была  дана на первый запрос — но для этого придётся её каким-то образом  хранить в истории изменений. На всякий случай уточним, что вложенные операции должны быть сами  по себе идемпотентны. Если же это не так, то следует сгенерировать  внутренние ключи идемпотентности на каждую вложенную операцию в  отдельности. Если бы автору этой книги давали доллар каждый раз, когда ему  приходилось бы имплементировать кем-то придуманный дополнительный  протокол безопасности — он бы давно уже был на заслуженной пенсии.  Любовь разработчиков API к подписыванию параметры запросов или сложным  схемам обмена паролей на токены столь же несомненна, сколько и  бессмысленна. Во-первых, почти всегда процедуры, обеспечивающие безопасность той или иной операции, уже разработаны.  Нет никакой нужды придумывать их заново, просто имплементируйте  какой-то из существующих протоколов. Никакие самописные алгоритмы  проверки сигнатур запросов не обеспечат вам того же уровня защиты от  атаки Man-in-the-Middle, как соединение по протоколу TLS с взаимной проверкой сигнатур сертификатов. Во-вторых, чрезвычайно самонадеянно (и опасно)  считать, что вы разбираетесь в вопросах безопасности. Новые вектора  атаки появляются каждый день, и быть в курсе всех актуальных проблем —  это само по себе работа на полный рабочий день. Если же вы полный  рабочий день занимаетесь чем-то другим, спроектированная вами система  защиты наверняка будет содержать уязвимости, о которых вы просто никогда  не слышали — например, ваш алгоритм проверки паролей может быть  подвержен атаке по времени, а веб-сервер — атаке с разделением запросов. У любого поля в вашем API есть ограничения на допустимые значения:  максимальная длина текста, объём прикладываемых документов в  мегабайтах, разрешённые диапазоны цифровых значений. Часто  разработчики API пренебрегают указанием этих лимитов — либо потому, что  считают их очевидными, либо потому, что попросту не знают их сами. Это,  разумеется, один большой антипаттерн: незнание пределов использования  системы автоматически означает, что код партнёров может в любой момент  перестать работать по не зависящим от них причинам. Поэтому, во-первых, указывайте границы допустимых значений для всех  без исключения полей в API, и, во-вторых, если эти границы нарушены,  генерируйте машиночитаемую ошибку с описанием, какое ограничение на  какое поле было нарушено. То же соображение применимо и к квотам: партнёры должны иметь доступ  к информации о том, какую долю доступных ресурсов они выбрали, и ошибки  в случае превышения квоты должны быть информативными. В современном мире такой ресурс, как объём пропущенного трафика,  считать уже почти не принято — считается, что Интернет всюду практически  безлимитен. Однако он всё-таки не абсолютно безлимитен: всегда можно  спроектировать систему так, что объём трафика окажется некомфортным  даже и для современных сетей. Три основные причины раздувания объёма трафика достаточно очевидны: не предусмотрен постраничный перебор данных; не предусмотрены ограничения на размер значений полей и/или передаются большие бинарные данные (графика, аудио, видео и т.д.); клиент слишком часто запрашивает данные и/или слишком мало их кэширует. Если первые две проблемы решаются чисто техническими средствами (см.  соответствующие разделы), то третья проблема скорее логическая: каким  образом разумно организовать канал обновления состояния клиента так,  чтобы найти баланс между отзывчивостью системы и затраченными на эту  отзывчивость ресурсами. Здесь мы можем дать несколько рекомендаций: не злоупотребляйте асинхронными интерфейсами; с одной стороны, они позволяют нивелировать многие технические  проблемы с производительностью API, что, в свою очередь, позволяет  поддерживать обратную совместимость: если метод изначально асинхронный,  то можно без проблем увеличивать время обработки и менять модель  консистентности данных; с другой стороны, количество генерируемых клиентами запросов  становится трудно предсказуемым, поскольку для получения результата  клиенту необходимо сделать заранее неизвестное число обращений; объявляйте явную политику перезапросов (например, посредством заголовка Retry-After); да, какие-то клиенты будут её игнорировать, т.к. разработчики  поленятся её имплементировать, но какие-то не будут (особенно если вы  сами предоставляете SDK); если вы ожидаете значительного количества асинхронных операций в  API, изначально дайте разработчику выбор между моделями poll (клиент  самостоятельно производит новые запросы к API чтобы проверить, не  изменился ли статус асинхронной операций) и push (сервер уведомляет  клиентов об изменениях статусов посредством отправки специального  запроса, например, через webhook-и или server push-механизмы); если в рамках одной сущности необходимо предоставлять как «лёгкие»  (скажем, название и описание рецепта), так и «тяжёлые» данные (скажем,  промо-фотография напитка, которая легко может по размеру превышать  текстовые поля в сотни раз), лучше разделить эндпойнты и отдавать  только ссылку для доступа к «тяжёлым» данным (в нашем случае, ссылку на  изображение) — это, как минимум, позволит задавать различные политики  кэширования для разных данных. Неплохим упражнением здесь будет промоделировать типовой жизненный  цикл основной функциональности приложения партнёра (например,  выполнение одного заказа) и подсчитать общее количество запросов и  объём трафика на один цикл. Один из самых частых антипаттернов в разработке API — попытка сэкономить на подробном описании изменения состояния. Плохо: Эта сигнатура плоха сама по себе, поскольку является нечитабельной.  Что обозначает пустой первый элемент массива — это удаление элемента  или указание на отсутствие изменений? Что произойдёт с полями,  которые не указаны в операции обновления (delivery_address, milk_type) — они будут сброшены в значения по умолчанию или останутся неизменными? Самое неприятное здесь — какой бы вариант вы ни выбрали, это только начало проблем. Допустим, мы договорились, что конструкция {"items":[null, {…}]}  означает, что с первым элементом массива ничего не происходит, он не  меняется. А как тогда всё-таки его удалить? Придумать ещё одно  «зануляемое» значение специально для удаления? Аналогично, если значения  неуказанных полей остаются без изменений — как сбросить их в значения  по умолчанию? Простое решение состоит в том, чтобы всегда  перезаписывать объект целиком, т.е. требовать передачи полного объекта,  полностью заменять им текущее состояние и возвращать в ответ на операцию  новое состояние целиком. Однако это простое решение часто не  принимается по нескольким причинам: повышенные размеры запросов и, как следствие, расход трафика; необходимость вычислять, какие конкретно поля изменились — в  частности для того, чтобы правильно сгенерировать сигналы (события) для  подписчиков на изменения; невозможность совместного доступа к объекту, когда два клиента независимо редактируют его свойства. Все эти соображения, однако, на поверку оказываются мнимыми: причины увеличенного расхода трафика мы разбирали выше, и передача  лишних полей к ним не относится (а если и относится, то это повод  декомпозировать эндпойнт); концепция передачи только изменившихся полей по факту перекладывает  ответственность определения, какие поля изменились, на клиент;  это не только не снижает сложность имплементации этого кода, но и  чревато его фрагментацией на несколько независимых клиентских  реализаций; существование клиентского алгоритма построения diff-ов не отменяет  обязанность сервера уметь делать то же самое — поскольку клиентские  разработчики могли ошибиться или просто полениться правильно вычислить  изменившиеся поля; наконец, подобная наивная концепция организации совместного доступа  работает ровно до того момента, пока изменения транзитивны, т.е.  результат не зависит от порядка выполнения операций (в нашим примере  это уже не так — операции удаления первого элемента и редактирования  первого элемента нетранзитивны);  кроме того, часто в рамках той же концепции экономят и на входящем  трафике, возвращая пустой ответ сервера для модифицирующих операций;  таким образом, два клиента, редактирующих одну и ту же сущность, не  видят изменения друг друга. Лучше: разделить эндпойнт. Этот подход также хорошо согласуется с принципом декомпозиции, который мы рассматривали в предыдущем разделе. Теперь для удаления volume достаточно не передавать его в PUT items/{item_id}. Кроме того, обратите внимание, что операции удаления одного напитка и модификации другого теперь стали транзитивными. Этот подход также позволяет отделить неизменяемые и вычисляемые поля (created_at и status) от изменяемых, не создавая двусмысленных ситуаций (что произойдёт, если клиент попытается изменить created_at?). Также в ответах операций PUT можно возвращать объект  заказа целиком, а не перезаписываемый суб-ресурс (однако следует  использовать какую-то конвенцию именования). NB: при декомпозиции эндпойнтов велик соблазн  провести границу так, чтобы разделить изменяемые и неизменяемые данные.  Тогда последние можно объявить кэшируемыми условно вечно и вообще не  думать над проблемами пагинации и формата обновления. На бумаге план  выглядит отлично, однако с ростом API неизменяемые данные частенько  перестают быть таковыми, и вся концепция не только перестаёт работать,  но и выглядит как плохой дизайн. Мы скорее рекомендуем объявлять  данные иммутабельными в одном из двух случаев: либо (1) они  действительно не могут стать изменяемыми без слома обратной  совместимости, либо (2) ссылка на ресурс (например, на изображение)  поступает через API же, и вы обладаете возможностью сделать эти ссылки  персистентными (т.е. при необходимости обновить изображение будете  генерировать новую ссылку, а не перезаписывать контент по старой  ссылке). Ещё лучше: разработать формат описания атомарных изменений. Этот подход существенно сложнее в имплементации, но является  единственным возможным вариантом реализации совместного редактирования,  поскольку он явно отражает, что в действительности делал пользовать с  представлением объекта. Имея данные в таком формате возможно  организовать и оффлайн-редактирование, когда пользовательские изменения  накапливаются и сервер впоследствии автоматически разрешает конфликты,  «перебазируя» изменения. Помимо технологических ограничений, любой реальный API скоро  столкнётся и с несовершенством окружающей действительности. Конечно,  мы все хотели бы жить в мире розовых единорогов, свободном от накопления  legacy, злоумышленников, национальных конфликтов и происков  конкурентов. Но, к сожалению или к счастью, живём мы в реальном мире, в  котором хороший API должен учитывать всё вышеперечисленное. Хорошим тоном при разработке API будет использование для  идентификаторов сущностей глобально уникальных строк, либо семантичных  (например, "lungo" для видов напитков), либо случайных (например UUID-4).  Это может чрезвычайно пригодиться, если вдруг придётся объединять  данные из нескольких источников под одним идентификатором. Мы вообще склонны порекомендовать использование идентификаторов в urn-подобном формате, т.е. urn:order:<uuid> (или просто order:<uuid>),  это сильно помогает с отладкой legacy-систем, где по историческим  причинам есть несколько разных идентификаторов для одной и той же  сущности, в таком случае неймспейсы в urn помогут быстро понять, что  это за идентификатор и нет ли здесь ошибки использования. Отдельное важное следствие: не используйте инкрементальные номера как идентификаторы.  Помимо вышесказанного, это плохо ещё и тем, что ваши конкуренты легко  смогут подсчитать, сколько у вас в системе каких сущностей и тем самым  вычислить, например, точное количество заказов за каждый день  наблюдений. NB: в этой книге часто используются короткие  идентификаторы типа "123" в примерах — это для удобства чтения на  маленьких экранах, повторять эту практику в реальном API не надо. С ростом популярности API вам неизбежно придётся внедрять  технические средства защиты от недобросовестного использования — такие,  как показ капчи, расстановка приманок-honeypot-ов, возврат ошибок вида  «слишком много запросов», постановка прокси-защиты от DDoS перед  эндпойнтами и так далее. Всё это невозможно сделать, если вы не  предусмотрели такой возможности изначально, а именно — не ввели  соответствующей номенклатуры ошибок и предупреждений. Вы не обязаны с самого начала такие ошибки действительно  генерировать — но вы можете предусмотреть их на будущее. Например, вы  можете описать ошибку 429 Too Many Requests или перенаправление на показ капчи, но не имплементировать возврат таких ответов, пока не возникнет в этом необходимость. Отдельно необходимо уточнить, что в тех случаях, когда через API  можно совершать платежи, ввод дополнительных факторов аутентификации  пользователя (через TOTP, SMS или технологии типа 3D-Secure) должен быть  предусмотрен обязательно. Если через API возможно получение персональных данных, номер  банковских карт, переписки пользователей и прочей информации,  раскрытие которой нанесёт большой ущерб пользователям, партнёрам  и/или вам — методов массового получения таких данных в API быть не  должно, или, по крайней мере, на них должны быть ограничения на  частоту запросов, размер страницы данных, а в идеале ещё и  многофакторная аутентификация. Часто разумной практикой является предоставление таких массовых выгрузок по запросу, т.е. фактически в обход API. Все эндпойнты должны принимать на вход языковые параметры (например, в виде заголовка Accept-Language), даже если на текущем этапе нужды в локализации нет. Важно понимать, что язык пользователя и юрисдикция, в которой  пользователь находится — разные вещи. Цикл работы вашего API всегда  должен хранить локацию пользователя. Либо она задаётся явно (в запросе  указываются географические координаты), либо неявно (первый запрос с  географическими координатами инициировал создание сессии, в которой  сохранена локация) — но без локации корректная локализация невозможна. В  большинстве случаев локацию допустимо редуцировать до кода страны. Дело в том, что множество параметров, потенциально влияющих на работу  API, зависят не от языка, а именно от расположения пользователя. В  частности, правила форматирования чисел (разделители целой и дробной  частей, разделители разрядов) и дат, первый день недели, раскладка  клавиатуры, система единиц измерения (которая к тому же может оказаться  не десятичной!) и так далее. В некоторых ситуациях необходимо хранить  две локации: та, в которой пользователь находится, и та, которую  пользователь сейчас просматривает. Например, если пользователь из США  планирует туристическую поездку в Европу, то цены ему желательно  показывать в местной валюте, но отформатированными согласно правилам  американского письма. Следует иметь в виду, что явной передачи локации может оказаться  недостаточно, поскольку в мире существуют территориальные конфликты и  спорные территории. Каким образом API должен себя вести при попадании  координат пользователя на такие территории — вопрос, к сожалению, в  первую очередь юридический. Автору этой книги приходилось как-то  разрабатывать API, в котором пришлось вводить концепцию «территория  государства A по мнению официальных органов государства Б». Важно: различайте локализацию для конечного пользователя и локализацию для разработчика. В примере из п. 12 сообщение localized_message  адресовано пользователю — его должно показать приложение, если в коде  обработка такой ошибки не предусмотрена. Это сообщение должно быть  написано на указанном в запросе языке и отформатировано согласно  правилам локации пользователя. А вот сообщение details.checks_failed[].message  написано не для пользователя, а для разработчика, который будет  разбираться с проблемой. Соответственно, написано и отформатировано оно  должно быть понятным для разработчика образом — что, скорее всего,  означает «на английском языке», т.к. английский де-факто является  стандартом в мире разработки программного обеспечения. Следует отметить, что индикация, какие сообщения следует показать  пользователю, а какие написаны для разработчика, должна, разумеется,  быть явной конвенцией вашего API. В примере для этого используется  префикс localized_. И ещё одна вещь: все строки должны быть в кодировке UTF-8 и никакой другой.  Разрабатываю API более 10 лет