作者 | Julie Moore 譯者 | 明明如月
責編 | 夏萌
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
本文將深入分析 API 設計的關鍵原則，目的是最大化 API 的性能和可擴展性。遵循這些原則，你將能夠構建能提供卓越用戶體驗、處理增長的工作負荷，并推動系統成功的 API。
高性能 API 設計的重要性
在當今數字環境中，高性能 API 發揮著至關重要的作用。它們在提升用戶體驗、確保可擴展性、優化成本效益、保持競爭力、提高開發效率以及推動商業成功方面至關重要。用戶期望快速、靈敏地應用體驗，而高性能的API能夠確保及時傳輸數據，保證流暢的體驗。優秀的API設計能夠有效地擴展，滿足不斷增長的需求，并節省額外的資源成本。在競爭激烈的市場環境中，高性能的API成為企業的競爭優勢，同時讓開發人員更專注于功能構建，而不是性能問題排查。因此，設計高性能的API應成為開發人員、技術經理和企業主的優先事項，以滿足用戶期望，促進成功，并推動業務增長。
API 性能的關鍵因素概述
高性能 API 的速度、可擴展性和可靠性受到幾個主要因素的影響，包括延遲、緩存、資源利用和網絡效率。通過降低延遲來確保 API 快速響應，可通過技術如緩存、負載均衡和減少網絡往返來實現。可擴展性是指 API 在應對增加的流量和工作負載時，不損害性能，技術包括水平擴展和數據庫查詢優化。緩存策略通過將頻繁訪問的數據存儲在內存中來提升性能。資源利用的優化涉及到 CPU、內存和網絡帶寬，例如負載均衡和連接池的使用。網絡效率可通過減少往返、數據壓縮和批處理或異步操作來提升。綜合考慮這些因素，開發人員能夠構建速度出色、可擴展且可靠的高性能 API。
API 設計原則解析
設計高性能 API 必須遵循一些優化效率的基本原則。
以下是一些提升性能的關鍵 API 設計準則：
以減小開銷和有效載荷大小為目標，優先考慮輕量級設計，降低網絡延遲，提高響應速度。例如，可以通過使用字典和哈希表等有效的數據結構來優化數據操作，從而提高 API 性能。
仔細規劃 API 端點以與預期的使用模式一致，從而減少無用的 API 調用，提高數據檢索和處理效率。針對大型數據集實施分頁，小塊形式檢索數據，防止過載并加快響應速度。
允許選擇性字段過濾，讓客戶端在 API 響應中指定所需字段。這樣可以減少不必要的數據傳輸，提高網絡效率并降低響應時間。
選擇合適的響應格式，例如 JSON，以確保數據傳輸更緊湊、高效，從而提升網絡性能。
考慮 API 設計的版本控制和向后兼容性，確保在不影響現有客戶端的前提下實現無縫更新。恰當的版本控制可確保平穩過渡到更新的 API 版本，并保持兼容性。綜合這些設計因素，開發人員能夠構建出高效、響應迅速并且提供優秀用戶體驗的高性能 API。
針對可擴展性和效率構建API
設計API時，要關注的核心目標是可擴展性與效率，這有助于確保優異的性能，并為未來的增長提供充分的適應性。通過遵循一些具體的設計原則，開發人員可打造出既能有效擴展又能高效執行的API。以下是構建可擴展和高效API的幾個關鍵要素：
無狀態設計：通過讓每個API請求包括全部必要的處理信息，可以實現無狀態架構。這樣不僅簡化了服務器上會話狀態的維護，還使得系統更靈活地支持可擴展性，并提升了性能。
資源導向設計： 采用以資源為核心的設計策略，可以將API端點看作是不同的資源，這樣做提供了一種一致而直觀的架構，有助于數據訪問和操作的優化。
異步操作的使用：針對長時間運行或計算密集型任務，可以采用異步處理。通過將此類操作分離到后臺進程或隊列中，API 可以保持響應，避免延遲，并提升整體效率。
水平擴展： API 支持水平擴展的設計，可部署更多的API實例以應對增加的流量。借助負載均衡器均勻分配請求到這些實例，確保資源得到高效利用。
有策略地實現緩存： 通過緩存機制存儲常訪問的數據，減少重復計算的需求。API能在不同層次（如應用程序、數據庫或邊緣）有計劃地緩存數據，從而更快響應，大幅縮短響應時間，并增強可擴展性。
數據庫的高效使用： 通過適當的索引、精確的查詢設計和緩存機制來優化數據庫查詢，從而避免不必要或高成本的操作，如全表掃描或復雜連接，以防止對API性能的不利影響。
API速率限制： 引入速率限制機制，控制特定時間段內對API的請求次數。速率限制有助于防止濫用，保護服務器資源，確保公平使用，從而提升整體的可擴展性和效率。通過融合上述設計原則，開發人員能夠構建出具有可擴展性、高效能，并能夠適應不斷增長需求的API。針對可擴展性和效率來構建API，是確保強健和卓越性能系統的基礎。
選擇合適的架構模式
在設計API時，選擇正確的架構模式能夠支持系統的可擴展性、可靠性和可維護性。以下是一些關鍵的架構模式：
RESTful 架構：通過 REST 實現，強調可擴展性、簡易性和客戶端與服務器的松散耦合。
微服務架構：將應用拆解為可獨立擴展的小服務，促進可擴展性、靈活性和故障隔離。
事件驅動架構：基于事件和消息觸發，實現系統的松散耦合和可擴展性，適合實時處理和組件通信。
GraphQL：作為RESTful的替代，通過精確請求所需數據和靈活的查詢語言來提高性能。
無服務器架構：消除服務器管理環節。通過基于執行次數付費和特定事件觸發功能，提供成本效益、可擴展性，并降低運營壓力。精心選擇架構模式有助于搭建符合需求的解決方案，奠定未來可擴展性和可維護性的基礎。
高效數據處理
對 API 性能而言，高效的數據處理至關重要。設計數據模型時，需注重提升檢索、存儲和處理效率的優化措施。
以下是針對最優性能設計數據模型時的核心考慮因素：
通過數據規范化可以減少冗余，確保數據的完整性。如果要提高性能，可以取消數據規范化以減少連接。在頻繁查詢的字段上應用適當的索引有助于提高數據檢索速度。同時，還可以選擇高效的數據類型，從而降低存儲和處理的需求及開銷。
采用延遲加載來在必要時才獲取相關數據，或使用預先加載減少后續查詢。盡量進行批量操作以降低數據庫的往返次數并提升效率。
通過采用預先加載或分頁技術來避免 N+1 查詢問題。綜合這些考慮因素，開發人員可優化數據處理，進而加速檢索、縮減處理時間，提高 API 的擴展能力和響應性。
實現數據有效驗證和凈化
維護數據的完整性、安全性和 API 性能要求執行嚴格的數據驗證和凈化流程。主要措施包括：
輸入驗證：驗證所有傳入數據的格式、長度和約束條件，使用正則表達式、白名單等技術防止惡意數據。
凈化：移除或轉義有害字符和腳本，采用 html 實體編碼等方式防范跨站腳本攻擊。
數據類型驗證：檢查和處理數據類型，避免不兼容類型可能導致的錯誤或性能問題。
數據長度和大小檢查：限制數據的長度和大小，驗證輸入大小并設置合適的限制以保證性能。
錯誤處理：建立全面的錯誤處理機制，準確傳達錯誤信息，幫助開發者快速定位和解決問題。
安全性考慮：確保與安全最佳實踐一致，采取合適措施解決常見安全漏洞，如 SQL 注入和跨站請求偽造等。
最小化不必要的數據傳輸和有效載荷大小
為了實現 API 的高效性能，減少不必要的數據傳輸和優化有效載荷大小是至關重要的。以下是實現這一目標的主要方法：
允許客戶端選擇僅檢索所需字段，減小數據傳輸和響應有效載荷大小。
使用分頁技術分批檢索數據，提高大型數據集的響應速度。
使用壓縮技術如 GZIP 或 Brotli 來減小 API 響應的有效載荷大小，提高數據傳輸速度。
設置數據過濾，讓客戶端僅檢索相關信息，減少不必要的數據傳輸。
通過緩存控制頭部，允許客戶端緩存 API 響應，減少重復數據傳輸。
考慮使用二進制協議，因為通常比文本格式如 JSON 有更小的有效載荷大小。采納這些方法可以優化數據傳輸，減小有效載荷大小，提高 API 總體性能。高效的數據處理可以加快響應時間，降低帶寬使用，并提升用戶體驗。以上措施將有助于提升 API 的性能和可用性。
利用緩存技術
緩存技術在優化API性能方面非常關鍵。通過將經常訪問的數據存儲在內存中，它可以實現快速響應并減少延遲。開發者理解緩存及其作用很重要。緩存數據避免了每次請求都從原始源獲取數據，顯著縮短了響應時間，尤其適用于頻繁訪問或較少變動的數據。戰略性使用緩存技術帶來多重優勢：
降低延遲：快速響應用戶，提升體驗，避免耗時操作。
提高可擴展性：減輕后端壓力，支持更大流量。
降低數據庫負載：減少數據庫查詢頻率，提高整體效率。
增強可用性：即使原始數據源不可用，通過緩存數據保證服務連續。為發揮緩存優勢，開發者需考慮過期時間、失效機制，選擇適合不同數據類型的緩存策略。合理使用緩存技術能顯著提升API性能、可擴展性，增強用戶體驗。
緩存功能
在企業級集成平臺中，緩存功能起著關鍵角色，它可以高效地管理企業的動態或靜態數據。
緩存類型及用途
緩存是優化API性能的強大技術。了解不同緩存類型的用途和優勢，幫助開發者選擇最適合其API的方案。以下是三種常見的緩存類型：
內存緩存：將數據存儲在服務器或應用內存中，適用于頻繁訪問且需要快速檢索的數據，如數據庫查詢結果、常訪問的 API 響應等。
分布式緩存：將數據緩存在多個服務器或節點之間，實現高可用性和可擴展性。特別適用于多實例共享數據或處理大規模流量的系統，提高性能并減輕后端負擔。
客戶端緩存：將數據存儲在用戶端，如瀏覽器或本地存儲中。適用于靜態資源、特定用戶的API響應或不頻繁更改的數據的緩存，減少網絡請求、提高響應時間，并優化離線瀏覽體驗。選擇合適的緩存類型涉及數據性質、使用模式、可擴展性需求和性能提升等因素。內存緩存用于快速檢索，分布式緩存提供可擴展性和容錯能力，客戶端緩存增強用戶體驗并減輕服務器壓力，正確選擇緩存類型可以顯著減少響應時間，提升系統性能。
緩存的實現與失效策略
要實現高效的緩存，必須精心構思緩存策略與失效機制。下面列舉了一些關鍵策略，可確保緩存的有效實現和正確的失效處理：
Cache-Aside 策略：此策略首先嘗試從緩存中獲取數據，如果緩存未命中，則從數據源獲取。未命中時，將從數據源獲取的數據存儲在緩存中以備后用。Cache-Aside 策略靈活，并允許開發者對數據進行緩存并控制緩存時長。
寫入式策略：在數據更改時，寫入式策略同時更新緩存和數據源，確保數據的一致性。任何修改都會同時影響緩存和底層存儲。雖然這會產生更多的寫操作，但能確保緩存始終保持最新。
生存時間（TTL）過期：通過設置緩存數據的生存時間（TTL），可以指定數據在緩存中的有效時長，過期后將觸發從數據源刷新，從而確保緩存數據保持最新，并降低了提供過時信息的風險。
緩存失效：當緩存數據變陳舊或過時，可選擇更新或刪除它們。緩存失效技術包括：
手動失效：在數據更改時，開發者顯式地使緩存失效，通過直接從緩存中刪除受影響數據或選擇性地使用緩存標簽或鍵使相關數據失效。
基于時間的失效：除了依賴TTL過期，還可以設置特定的間隔以定期刷新緩存。這確保緩存定期更新，減少提供過時數據的風險。
基于事件的失效：可以依據特定事件或觸發器使緩存失效。例如，當相關數據實體更改時，發出事件以使實體的緩存失效，確保緩存與數據源同步。緩存策略和失效機制的選取需考慮數據波動性、更新頻率和數據依賴性等因素。選擇合適的策略可確保緩存準確、最新，并滿足性能提升的需求。
異步處理
異步處理在 API 設計中起到關鍵作用，提升性能、可擴展性和響應能力。以下是將異步處理集成到 API 設計中的主要優點：
增強響應能力：并行處理請求，減少響應時間，改進系統交互體驗。
提升可擴展性：有效處理大量并發請求，支持流量高峰和用戶基數增加。
優化性能：提高資源使用效率，增強系統整體性能，減少潛在瓶頸。
增強容錯能力：強化容錯機制，從故障中恢復而不影響整個系統。
優化長時間執行的任務：異步處理長時間任務，保證客戶端及時響應，提升用戶體驗。融合異步處理至 API 設計全面提升響應能力、可擴展性、性能、容錯能力和長時間任務的支持。使API更高效處理并發請求，資源利用更合理，為用戶提供無縫體驗。
實現異步操作的方法
異步操作在 API 設計中是非常關鍵的部分，它允許以高效和非阻塞的方式處理任務。以下是用于實現異步操作的幾種主要技術：
回調（Callbacks）：將特定的函數或處理程序作為參數傳遞給異步操作。操作完成后，將以該結果來調用對應的回調。這允許 API 在等待過程中處理其他事務。
Promise（Promises）：Promise 提供了一種更加直觀的處理異步操作的結構，它代表了異步操作的最終狀態，并允許使用 '.then()' 和 '.catch()' 等方法連接操作，簡化錯誤處理和提升代碼可讀性。
異步/等待（Async/awAIt）：異步/等待是一種現代語法，用于簡化 Promise 的操作。通過 'async' 和 'await' 關鍵字，它提供了類似于同步的編程體驗，但仍保持異步操作的優勢。
消息隊列（Message Queues）：通過消息隊列，開發人員可以將異步任務放置在隊列中進行后臺處理，實現任務與 API 的解耦，從而有效地進行并行處理和任務擴展。
響應式流（Reactive Streams）：這是一種異步處理 API 的規范，通過背壓（back-pressure）機制。它特別適用于處理大數據量或慢消費的下游系統，以防止系統壓力過大。異步操作的實現技術選項需視編程語言、框架和 API 的具體需求而定。有效利用上述技術，開發人員不僅能有效地處理異步任務，還能提高性能，使 API 體驗更流暢。
在不阻塞 API 的情況下處理長時間運行的任務
采用后臺進程、異步任務執行和事件驅動架構等技術，可以在不阻塞 API 的情況下處理長時間運行的任務。此外，還需跟蹤進度、實現超時和錯誤處理，保證任務的有效處理和API的響應能力。
數據庫查詢優化
數據庫查詢的優化能顯著提升 API 性能、擴展性和可靠性。精心優化查詢可降低響應時間、減少網絡帶寬消耗，確保用戶體驗一致性，從而促進整個系統的成功。
索引與查詢優化方法
要提高數據庫查詢性能，需要掌握索引和查詢優化技巧。通過索引創建、查詢結構改進、連接操作優化等方式可以顯著提速數據檢索過程，增強可擴展性，提升用戶體驗。
大型數據集分頁與結果集優化
針對大型數據集的查詢優化，通常采用分頁和結果集優化技術。分頁、字段篩選、過濾、排序等方法可提高查詢效率，確保數據管理的高效性，優化用戶體驗。
減緩網絡往返次數
網絡延遲對API性能有直接影響。可以通過批處理、異步處理、數據壓縮等方式降低網絡往返次數，減輕延遲，使API響應更迅速。深入理解并降低網絡延遲對于優化API性能具有重要意義。
減少網絡往返次數的技術手段
優化 API 性能和降低延遲的關鍵在于減少網絡往返次數。以下是兩種行之有效的方法：
批處理技術：將眾多 API 請求合并成一個單一請求，降低往返次數，提升性能表現。通過批量處理創建、更新或刪除多個資源，您能夠降低建立多個連接和傳輸單個請求的成本。
數據傳輸壓縮：在網絡傳輸前對數據進行壓縮，降低網絡往返次數。服務器端數據壓縮及客戶端解壓縮可明顯縮小傳輸數據的體積，從而更快地響應 API。使用壓縮算法（如GZIP或Brotli）實現壓縮體積與解壓速度之間的有效平衡。采用批處理與數據傳輸壓縮等技術，開發人員能有效降低網絡往返次數，最小化延遲，并進一步提升 API 性能。這些技術優化了網絡資源利用，增強了響應速度，為用戶帶來更流暢的體驗。
API 通信優化的主要最佳方案
優化 API 通信在減少網絡往返次數與提升性能方面具有重要作用。以下是五個主要最佳實踐：
選擇高效的數據傳輸格式：如 JSON 或 Protocol Buffers 等輕量且高效的格式有助于最小化數據體積，提高響應速度。
采用壓縮技術：利用 GZIP 或 Brotli 等壓縮技術可以減小網絡傳輸的數據量，從而加速 API 的響應。
啟用緩存機制：緩存經常訪問的數據，減輕重復網絡請求和往返次數的負擔。
優先執行異步操作：把耗時的任務轉移到后臺運行，使 API 能繼續處理請求，不會阻塞或影響響應速度。
優化網絡請求：通過批處理技術將相關操作合并為一個請求，減少通信中的往返次數。
遵循這些最佳實踐，開發人員可全方位優化 API 通信，減少網絡往返次數，提升 API 的整體性能。這些策略不僅能加速響應時間，而且還可提升用戶體驗和網絡使用效率。
速率限制與節流的實現
速率限制與節流是關鍵技術，用于控制 API 請求的速度，防止濫用或超載。這確保了公平高效的 API 使用，同時維持系統的穩定性和性能。
速率限制通過在特定時間窗口內限制 API 請求次數，避免資源過度使用。合適的限制還能防止濫用，維護服務質量。
節流調整 API 請求的速度或頻率，平衡系統負載，預防流量激增導致的性能問題。
這兩種技術使用請求配額、時間限制、令牌系統等控制機制來限制 API 使用。戰略實施這些控制手段保證公平、可靠的 API 體驗，降低安全風險，保持 API 基礎架構的穩定高效運行。
防濫用與保護 API 資源的策略
為了預防 API 濫用并保護其資源，實施速率限制和節流時，請參照以下策略：
合理設定限制：在特定時間段內為 API 請求制定合適的限制次數，找到滿足用戶需求與保護資源免受濫用或超載之間的平衡點。
采用配額和時間窗口：設定如每分鐘或每小時允許的請求數量配額，實現 API 使用的公平分配。可以考慮滑動時間窗口來防止請求突然超過限制。
執行基于令牌的控制：要求客戶端認證并獲取令牌或 API 密鑰，利用這些令牌監控并強制執行定義的限制。
提供精細的速率限制：考慮在用戶、IP 地址、API 密鑰或端點等各層面實施限制，實現細粒度控制。這樣做可以確保不同層面上的公平和濫用防護。
優雅的錯誤反饋：當超過速率限制時，應向客戶端提供明確的錯誤響應，包括限制狀態、剩余配額和限制重置的具體信息，以便客戶端調整使用情況。
監視和分析使用情況：持續監控 API 使用并分析模式，識別潛在濫用或異常，利用分析和監控工具深入了解流量模式，并偵測任何異常或潛在安全威脅。
實現差異化限速：根據不同類型的 API 端點或操作，制定不同的速率限制。針對某些耗資源的端點可能需要更嚴格的限制，而其他端點可能可以限制寬松一些。
關于合適速率限制與節流閾值的設定思考
在確定速率限制與節流閾值時，有幾個方面需要關注。首先，需要在限制和便利性之間平衡，優化用戶體驗，確保對合法用戶的限制既不過于嚴格也不復雜。其次，要對你的 API 資源（如服務器和數據庫）的容量進行評估，以便在不消耗全部資源的前提下，確定最佳性能的適當限制。第三，需要將速率限制與商業需求相對應，并考慮不同的服務層或級別。接著，通過分析不同 API 操作的資源消耗情況，設定相應的速率限制。在高峰時要考慮突發請求，并設立適當限制以處理這些情況。還需為超出限制的場景提供明確的錯誤響應和重試機制。通過持續監測使用、性能和用戶反饋，根據需要調整限制和節流閾值。綜合這些因素，你將能夠確立合適的速率限制和節流閾值，保護 API 資源，并提供流暢的用戶體驗。
API 測試與性能優化策略
性能與可擴展性的測試對保證 API 的最佳表現至關重要。通過模擬真實場景和負載條件，使用合適的工具，能夠識別瓶頸和驗證可擴展性。同時，這也有助于優化響應時間，確保可靠性，進行基準性能測試，并增強用戶體驗。
API 負載測試和壓力測試技巧
以下是針對評估 API 性能和彈性的一些有效技巧：
負載測試：通過模擬預期用戶負載，來評估 API 在常規操作下的性能。可以利用負載測試工具生成并發請求，同時測量響應時間、吞吐量和資源消耗。然后，通過改變負載來確定 API 在不降低性能的情況下的最大容量。
壓力測試：壓力測試旨在將 API 推至其極限，以確定弱點并評估其彈性。可以逐漸增加負載，觀察 API 在極端條件下的表現。這有助于識別潛在的瓶頸和性能問題。
性能監控：監控重要性能指標，如響應時間、錯誤率、CPU和內存用量、數據庫查詢等，以識別性能瓶頸或提升區域。
測試數據管理：為你的 API 準備逼真和多樣化的測試數據，確保負載和壓力測試能夠準確模擬現實情境。
測試環境優化：請確保測試場景與生產環境高度一致，這樣測試結果會更貼近實際表現。
基于場景的測試：設計涉及各種用例和復雜工作流的測試場景，包括高峰負載、大數據量和特定用戶交互的模擬。
測試結果分析：詳細分析負載和壓力測試的結果，識別并優化性能瓶頸或任何潛在問題。應用這些負載測試和壓力測試的技巧，你能深入了解 API 的性能表現，識別和改進潛在的問題區域，確保 API 能夠適應不同程度的工作負載。
性能調優方法與高性能 API 設計原則
性能調優是提升 API 性能的關鍵任務。方法包括深入分析性能瓶頸、優化關鍵區域、精簡代碼和算法、優化數據庫查詢、審查基礎設施和執行負載與性能測試。持續監控性能指標，并基于實時數據進行優化迭代，是確保 API 高性能的關鍵。
持續監控與優化的重要性
持續的性能監控和優化對于維護高性能 API 至關重要。通過持續分析性能數據并采取優化措施，您可以及時發現并解決隱藏的性能問題，保證系統的可擴展性，并提供最佳的用戶體驗。
高性能 API 對用戶體驗與商業成功的影響
高性能的 API 對于提升用戶體驗和實現商業成功具有深遠的影響。精心設計和優化的 API 不僅能夠提供快速且可靠的服務，還能增強用戶滿意度、參與度和保留率。高性能 API 還有助于整體系統效率的提升和可擴展性的增強，有效應對不斷增長的流量和工作負載。這將進一步增強客戶忠誠度，提升品牌聲譽，并開拓新的收入渠道。投資高性能 API 是戰略性選擇，有助于在激烈的市場競爭中取得成功。
