API服务性能在为用户提供更佳体验方面发挥着重要作用。可以通过多种方式提升API服务的表现。本文将介绍一些提高 API服务性能的技巧。

以下是优化API服务性能时需要考虑的一些指标：

• 响应时间：衡量API服务的响应速度。
• 有效负载及其大小：通过网络传输的数据量。
• 吞吐量：API服务被调用的次数。

需要对上述参数进行优化，以提升API服务性能。以下是一些有助于改进这些指标的技术：

缓存技术的应用

缓存是一种广泛使用的技术，可以减少调用API服务时对服务器的访问次数，从而缩短响应时间。缓存可以在 CDN 层或 API 网关层，甚至两者之间进行，以避免不必要的服务器调用。适合缓存的 API 是那些返回相同响应且内容未发生更改的接口。为了确保获取最新的响应，需合理设置缓存的持续时间。

压缩

在通过网络传输内容之前进行压缩可以减少网络层的延迟。可以使用 Brotli 或 GZip 等压缩算法实现这一目标。尽管压缩和解压缩会增加处理开销，但相较于通过网络传输数据所需的时间，花费在压缩上的时间要少得多。

有效负载大小

服务器作为 API 响应返回的数据量在决定 API 性能方面至关重要。仅向客户端发送所需的数据可以有效减少网络传输时的开销和其他负担。

记录

应避免将过多数据记录到日志文件中，因为这会使服务器耗费时间在记录上而非处理请求。应设置适当的日志级别以减少详细的日志记录。最佳实践是，在记录之前检查日志级别，无论配置的日志级别如何。这将避免在将参数传递给记录器方法时发生的字符串连接或对象转换，从而节省内存和代码执行时间。例如，在 Java 中，即使日志级别设置为 INFO，以下语句仍会执行字符串的连接操作：

log.debug("This is a test " + "Message");

异步日志记录是另一种可以考虑的提高性能的选项，因为它不等待日志记录完成。唯一的缺点是，详细信息记录到日志文件中可能会出现延迟。

优化API服务代码

在服务器级别优化代码时，可以遵循以下最佳实践：

• 在服务器上缓存经常访问的内容。例如，可以缓存来自数据库的高频访问数据，以减少对数据库的调用。
• 避免在代码中进行不必要的格式转换。例如，在 Java 中将 JSON 转换为 String 是一种资源消耗较大的操作，应尽量避免。
• 仅从数据库或其他数据源获取所需的数据。
• 使用连接池连接到数据库或其他数据源，以提高效率。
• 在应用程序启动期间急切初始化所需的内容、对象或细节，以避免在初始请求上耗费时间。
• 尽量避免或减少代码中的同步区域或块，以提高并发性能。
• 为外部或第三方调用配置适当的超时，以避免线程长时间等待。

自动缩放

自动缩放是一种功能，可根据传入流量动态增加或减少服务的应用程序实例数量，从而提升 API服务的性能。需要测量单个实例的容量，并根据 API/服务的预期流量决定扩展或缩减的实例数量。此外，实例的大小应根据所需或可用的基础设施进行调整。在应用程序投入生产之前进行性能测试，以确定实例的大小和扩展需求。

设置

优化应用程序及应用程序服务器相关设置以获得最佳性能。以下是一些可优化的领域：

• 连接池
• 线程池
• 内存与垃圾回收（GC）
• 缓存及缓存框架
• 自动缩放
• 网络服务器
• 应用程序中使用的其他框架或第三方应用程序

最好通过进行模拟类似生产环境的性能测试来调整这些设置。

优化API服务性能有助于改善应用程序或网站的整体用户体验，并优化所用基础设施。可以通过实施上述部分或全部最佳实践或调整技巧来实现。所有这些方法都有其优缺点，因此根据具体应用程序的需求找到适当的平衡至关重要。

原文链接：API Performance Tuning