譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

在過去的15年里，我一直致力于設(shè)計(jì)不僅實(shí)用，還有彈性的API來適應(yīng)意外故障，并在壓力環(huán)境下保持高性能。API彈性是指創(chuàng)建能夠在中斷（比如網(wǎng)絡(luò)中斷或流量突然猛增）后從容恢復(fù)的系統(tǒng)，確保它們保持可靠性和安全性。由于API是當(dāng)今互聯(lián)系統(tǒng)的支柱，這一點(diǎn)變得至關(guān)重要。我的經(jīng)驗(yàn)包括應(yīng)對(duì)一些挑戰(zhàn)，比如處理分布式架構(gòu)中的服務(wù)故障以及緩解高需求系統(tǒng)中斷的級(jí)聯(lián)效應(yīng)。我在本文中將介紹實(shí)用策略，以便設(shè)計(jì)可以擴(kuò)展、有效處理錯(cuò)誤并長(zhǎng)期保持安全的API。

API架構(gòu)的演變

多年來，API架構(gòu)不斷發(fā)展，以堵住先前設(shè)計(jì)存在的缺口，并跟上日益緊迫的需求。然而它常在這個(gè)過程中引入新的挑戰(zhàn)。下面細(xì)述API架構(gòu)方面的重大里程碑。

1. SOAP

簡(jiǎn)單對(duì)象訪問協(xié)議（SOAP）開發(fā)于20世紀(jì)90年代末，是最早被廣泛使用的API協(xié)議之一。它為消息格式提供了嚴(yán)謹(jǐn)的結(jié)構(gòu)，便于可靠安全的通信。它基于XML，確保了嚴(yán)格的協(xié)議和重量級(jí)的錯(cuò)誤處理。它非常適合復(fù)雜的企業(yè)級(jí)系統(tǒng)集成（銀行和醫(yī)療保健等），一致的錯(cuò)誤處理和嚴(yán)格的合規(guī)必不可少。然而，SOAP存在明顯的缺點(diǎn)：

• 復(fù)雜性：XML有嚴(yán)格的模式和消耗資源的冗長(zhǎng)消息。
• 緊密耦合的服務(wù)：SOAP API傾向于創(chuàng)建緊密耦合的服務(wù)，這會(huì)降低靈活性和可擴(kuò)展性。
• 高開銷：它依賴大量的元數(shù)據(jù)和處理，這影響了性能。

SOAP的局限性促使了更輕盈、更靈活的解決方案應(yīng)運(yùn)而生。

2. REST

2000年引入的代表狀態(tài)傳輸（REST）是API設(shè)計(jì)領(lǐng)域的一個(gè)重大轉(zhuǎn)變，它比SOAP更簡(jiǎn)單、更輕巧。無狀態(tài)結(jié)構(gòu)使其輕量級(jí)且易于使用，這有助于它流行起來，特別是用于構(gòu)建Web和移動(dòng)應(yīng)用程序。開發(fā)人員很喜歡它使用HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE）以及JSON進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，因?yàn)檫@些方法易于理解和使用。

然而，REST存在自己的局限性：

• 過度抓取和抓取不足：客戶通常獲取過多或過少的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致效率低下。
• 沒有實(shí)時(shí)支持：REST不是為實(shí)時(shí)交互構(gòu)建的，因此需要為這些場(chǎng)景添加額外層。

REST今天仍然被廣泛使用，但日益與解決這些缺點(diǎn)的新方法相結(jié)合。開發(fā)出了像HATEOAS這樣的擴(kuò)展，以幫助克服REST的一些限制，允許客戶使用鏈接來導(dǎo)航資源。盡管如此，HATEOAS并沒有得到廣泛的應(yīng)用。相反，許多開發(fā)人員現(xiàn)在將REST與GraphQL之類的工具配對(duì)，以更好地滿足特定需求。

3. GraphQL

GraphQL于2015年由Facebook引入，旨在克服REST的一些限制。它允許客戶只請(qǐng)求所需的數(shù)據(jù)，從而防止獲取過多或過少的信息。使用單個(gè)端點(diǎn)，它簡(jiǎn)化了在復(fù)雜應(yīng)用程序中獲取數(shù)據(jù)的過程，尤其是在處理深度嵌套的關(guān)系時(shí)。

然而，GraphQL存在其弊端：

• 服務(wù)器管理：處理和優(yōu)化GraphQL查詢可能需要在服務(wù)器端進(jìn)行大量工作。
• 性能問題：設(shè)計(jì)不良或有害的查詢會(huì)給系統(tǒng)資源帶來沉重的負(fù)擔(dān)。

雖然GraphQL在某些情況下是一種強(qiáng)大的工具，但其復(fù)雜性意味著最好與REST一起工作，而不是完全取代它。

4. 微服務(wù)和事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)

從單體架構(gòu)向微服務(wù)轉(zhuǎn)變帶來了模塊化和獨(dú)立的可擴(kuò)展性，但也引入了利用API網(wǎng)關(guān)來處理通信的需求。在這種方法中，每個(gè)微服務(wù)專注于一個(gè)特定的任務(wù)，這減少了依賴系統(tǒng)其他部分的程度，并允許獨(dú)立擴(kuò)展。為了協(xié)調(diào)這些服務(wù)，API網(wǎng)關(guān)管理和指導(dǎo)請(qǐng)求。

另一方面，對(duì)于不需要即時(shí)響應(yīng)的任務(wù)，Kafka之類的事件驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)支持實(shí)時(shí)工作流。這種方法適用于消息傳遞平臺(tái)或物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序等應(yīng)用場(chǎng)景。

然而，這種架構(gòu)也帶來了挑戰(zhàn)：

• 服務(wù)發(fā)現(xiàn)：在分布式系統(tǒng)中，動(dòng)態(tài)識(shí)別和關(guān)聯(lián)服務(wù)是一個(gè)挑戰(zhàn)。Kubernetes等工具和Istio等服務(wù)網(wǎng)格通過自動(dòng)化服務(wù)注冊(cè)和發(fā)現(xiàn)來幫助處理這個(gè)問題。它們還提供負(fù)載均衡和故障切換等功能，以保持服務(wù)順暢運(yùn)行。
• 一致性模式：在分布式系統(tǒng)中維護(hù)一致性很棘手。最終的一致性模式可能允許過時(shí)的數(shù)據(jù)存留一段時(shí)間，而更嚴(yán)格的一致性可能會(huì)減慢系統(tǒng)的速度。開發(fā)人員需要權(quán)衡這些取舍，根據(jù)其應(yīng)用最需要的因素來設(shè)計(jì)解決方案。
• 管理分布式事務(wù)：跨多個(gè)服務(wù)協(xié)調(diào)工作流需要深思熟慮的模式。Saga模式將事務(wù)分解為更小的步驟，每個(gè)步驟都有后備計(jì)劃，以防出現(xiàn)問題。CQRS（命令查詢責(zé)任分離）將讀寫操作分開，使擴(kuò)展更容易，使架構(gòu)更易于管理。

API設(shè)計(jì)的每一步都旨在改進(jìn)系統(tǒng)的性能和適應(yīng)性，不過這通常需要克服新的技術(shù)障礙。如果將強(qiáng)大的設(shè)計(jì)原則與合適的工具和模式相結(jié)合，團(tuán)隊(duì)可以構(gòu)建可擴(kuò)展、有彈性的架構(gòu)，同時(shí)有效地應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜性。

彈性對(duì)API意味著什么？

API的彈性指能夠在壓力環(huán)境下保持功能正常，并在不完全失效的情況下處理錯(cuò)誤。這通過實(shí)施確保系統(tǒng)很少宕機(jī)的容錯(cuò)機(jī)制來實(shí)現(xiàn)。彈性API可以不間斷地管理繁重的負(fù)載。比如說，支付網(wǎng)關(guān)應(yīng)該在高流量期間繼續(xù)運(yùn)行，即使某些服務(wù)暫時(shí)不可用。另一方面，缺乏彈性的API很可能在大流量或依賴服務(wù)宕機(jī)時(shí)失效。

構(gòu)建彈性API的一個(gè)關(guān)鍵因素是可擴(kuò)展性?？蓴U(kuò)展性允許API處理不斷增加的流量。這可以通過縱向擴(kuò)展（向現(xiàn)有服務(wù)器添加更多的資源，如內(nèi)存或CPU）或橫向擴(kuò)展（部署額外的服務(wù)器實(shí)例以分配負(fù)載）來實(shí)現(xiàn)?？蓴U(kuò)展性還需要使用故障切換機(jī)制，其中API跨多個(gè)區(qū)域或服務(wù)器部署，以減小單個(gè)位置的中斷造成的影響。

負(fù)載測(cè)試在確保可擴(kuò)展性方面起著至關(guān)重要的作用。通過模擬不同大小的流量，開發(fā)人員可以測(cè)量吞吐量和延遲等性能指標(biāo)，并進(jìn)行必要的優(yōu)化。AWS負(fù)載均衡器等工具有助于評(píng)估API是否可以在沒有延遲或瓶頸的情況下處理需求。

簡(jiǎn)而言之，可擴(kuò)展性確保API可以管理高流量，而彈性確?？梢杂行У靥幚礤e(cuò)誤和故障?？傊@些原則對(duì)于設(shè)計(jì)穩(wěn)健可靠的API至關(guān)重要。

API彈性：最佳實(shí)踐和常見陷阱

這節(jié)解釋如何構(gòu)建可靠的API，并指出可能削弱它們的常見錯(cuò)誤。這節(jié)介紹了使API更強(qiáng)大更安全的方法，以便可以在不影響系統(tǒng)的情況下處理問題。如果遵循下面的建議，你可以創(chuàng)建順暢運(yùn)行的API，并保持用戶體驗(yàn)的一致性，即使出現(xiàn)問題時(shí)也是如此。

1. 錯(cuò)誤處理

在構(gòu)建API時(shí)，以一種幫助開發(fā)人員并保持系統(tǒng)順利運(yùn)行的方式處理錯(cuò)誤很重要。使用清晰、標(biāo)準(zhǔn)化的錯(cuò)誤代碼，比如400表示錯(cuò)誤的請(qǐng)求，503表示服務(wù)不可用，這樣客戶就可以知道哪里出了問題，下一步該怎么做。此外，為這些代碼附上解釋問題并建議解決方法的詳細(xì)信息。比如說，不要返回模糊的“錯(cuò)誤請(qǐng)求”，而是指定“缺少必填字段‘email’”。

為了防止級(jí)聯(lián)故障，不妨考慮使用斷路器之類的技術(shù)，這有助于停止對(duì)失效服務(wù)的重復(fù)調(diào)用，并讓系統(tǒng)有機(jī)會(huì)恢復(fù)、防止大范圍中斷。它可以很好地阻止對(duì)失效服務(wù)進(jìn)行重復(fù)調(diào)用，從而防止更嚴(yán)重的問題。比如說，像Resilience4j for Java這樣的庫(kù)就可靠地實(shí)現(xiàn)了斷路器及其他容錯(cuò)機(jī)制，因而更容易將這些實(shí)踐集成到你的應(yīng)用程序中。

另一方面，忽略詳細(xì)的錯(cuò)誤報(bào)告會(huì)使調(diào)試復(fù)雜又耗時(shí)。一般錯(cuò)誤（比如“500內(nèi)部服務(wù)器錯(cuò)誤”）無法提供足夠的信息來快速解決問題。此外，不限制錯(cuò)誤率可能會(huì)在出現(xiàn)問題時(shí)給系統(tǒng)帶來額外的負(fù)載。

2. 可擴(kuò)展性和負(fù)載處理

在設(shè)計(jì)API時(shí)，重要的是通過跨多個(gè)實(shí)例分散流量來規(guī)劃可擴(kuò)展性。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的一種方法是，使用負(fù)載均衡器在多個(gè)實(shí)例之間分配流量。為了提高彈性，可以考慮跨不同區(qū)域使用故障切換系統(tǒng)，以減小本地中斷造成的影響。使用JMeter之類的工具運(yùn)行負(fù)載測(cè)試有助于識(shí)別瓶頸，并驗(yàn)證你的API在高流量環(huán)境下性能良好。

在擴(kuò)展時(shí)，可以在自動(dòng)擴(kuò)展策略和手動(dòng)擴(kuò)展策略之間進(jìn)行選擇。Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler支持的自動(dòng)擴(kuò)展可以根據(jù)實(shí)時(shí)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源。這種方法減少了操作開銷，并確保在流量高峰期間有效地使用資源。然而，它可能會(huì)在配置和對(duì)突發(fā)需求變化的響應(yīng)時(shí)間方面帶來復(fù)雜性。另一方面，手動(dòng)擴(kuò)展帶來了更強(qiáng)的控制性和可預(yù)測(cè)性，但可能導(dǎo)致響應(yīng)意外流量模式出現(xiàn)延遲，可能需要持續(xù)監(jiān)控。

避免過度依賴向單臺(tái)服務(wù)器添加資源也很重要，因?yàn)檫@種方法可能會(huì)變得昂貴、難以為繼。此外，跳過負(fù)載測(cè)試可能會(huì)使你的API在流量高峰期間容易受到攻擊，可能導(dǎo)致在最需要的時(shí)候偏偏停機(jī)。

3. 速率限制和節(jié)流

速率限制通過確保API不被濫用和資源被公平使用來幫助保護(hù)API。像令牌桶和漏桶算法這樣的方法適用于設(shè)置限制。令牌桶算法很靈活，允許在設(shè)定的限制內(nèi)的流量突發(fā)，這使得它非常適合間歇性峰值的場(chǎng)景。相比之下，漏桶算法強(qiáng)制執(zhí)行一致的流量速率，使其非常適合長(zhǎng)時(shí)期保持穩(wěn)定的資源消耗。選擇合適的方法取決于API的流量模式和用例。

向用戶清楚地傳達(dá)速率限制也很重要。當(dāng)用戶達(dá)到速率限制時(shí)通知用戶，并指導(dǎo)如何調(diào)整使用量。為API端點(diǎn)設(shè)置適當(dāng)?shù)某瑫r(shí)，并在重試期間使用指數(shù)回退方法，以防止在依賴項(xiàng)緩慢或沒有響應(yīng)時(shí)發(fā)生級(jí)聯(lián)故障。

然而，如果速率限制設(shè)置不當(dāng)，就會(huì)讓用戶感到沮喪。如果客戶覺得在為不夠大的訪問權(quán)付費(fèi)，激進(jìn)的限制（尤其是在貨幣化的API方面）可能會(huì)把他們趕走。比如說，如果沒有清楚地解釋限制，或者如果用戶沒有收到反饋，他們可能會(huì)感到困惑。此外，在流量高峰時(shí)不調(diào)整限制可能會(huì)影響用戶體驗(yàn)。

4. 安全

在設(shè)計(jì)API時(shí)，安全是保護(hù)系統(tǒng)和用戶的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先，從實(shí)現(xiàn)強(qiáng)身份驗(yàn)證方法入手，比如OAuth 2.0和JSON Web令牌（JWT）。始終使用HTTPS進(jìn)行安全通信，并對(duì)傳輸中或存儲(chǔ)的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密。設(shè)置速率限制和IP白名單有助于防止未授權(quán)的訪問和蠻力攻擊，確保只有受信任的客戶端可以使用你的API。此外，定期的安全檢查（包括審計(jì)和滲透測(cè)試）對(duì)于識(shí)別和處理漏洞也很重要。

另一個(gè)重要的考量是保護(hù)API端點(diǎn)免受注入攻擊。始終驗(yàn)證和清理所有輸入，使用參數(shù)化查詢，并限制輸入大小，以盡量降低風(fēng)險(xiǎn)，并防止SQL或命令注入等攻擊。部署速率限制措施，并使用Web應(yīng)用防火墻（WAF）或專門針對(duì)API的入侵檢測(cè)和防御系統(tǒng)（IDS/IPS）之類的工具實(shí)時(shí)監(jiān)控和緩解威脅，并保護(hù)系統(tǒng)免受分布式拒絕服務(wù)（DDoS）攻擊。

此外，還有一些常見的陷阱需要避免。直接在代碼中硬編碼API密鑰或秘密信息有風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)檫@會(huì)使它們暴露給未授權(quán)訪問者。另一個(gè)問題是沒有設(shè)置適當(dāng)?shù)牧钆七^期和輪換，這可能使系統(tǒng)容易受到攻擊。沒有清晰而詳細(xì)的安全文檔的API常常導(dǎo)致糟糕的實(shí)施，使它們?nèi)菀资艿焦簟?/span>積極主動(dòng)地對(duì)待安全也很重要，而不是只在出現(xiàn)問題后才被動(dòng)反應(yīng)。使用監(jiān)控工具跟蹤異常活動(dòng)，并接收有關(guān)潛在威脅的警報(bào)。

5. 版本控制和兼容性

API版本控制有助于防止更新破壞已經(jīng)使用API的系統(tǒng)。常見的方法包括將版本添加到URL（比如/v1/resource）或在header中指定。這種方法使客戶很容易知道他們?cè)谑褂媚膫€(gè)版本。為了避免干擾用戶，保持向后兼容性很重要。當(dāng)你需要淘汰舊版本時(shí)，盡早溝通棄用計(jì)劃，并通過文檔、電子郵件更新或帶有棄用警告的API響應(yīng)頭通知客戶，幫助他們順利換成新版本。版本控制讓開發(fā)人員可以在不給現(xiàn)有用戶帶來問題的情況下不斷改進(jìn)API。

另一方面，跳過向后兼容可能會(huì)讓用戶感到沮喪，并將他們趕走。在沒有適當(dāng)指導(dǎo)或溝通的情況下發(fā)布破壞現(xiàn)有系統(tǒng)的更新只會(huì)阻礙采用。此外，切莫將版本控制與環(huán)境（如登臺(tái)或生產(chǎn)環(huán)境）混在一起。這會(huì)造成混亂，并使順暢管理更新變得更困難。API網(wǎng)關(guān)之類的工具（比如Kong、APIgee和AWS API Gateway）可以簡(jiǎn)化版本管理和監(jiān)控使用情況，這將幫助你確定何時(shí)可以安全地淘汰舊版本。

6. 可觀察性

密切關(guān)注API的性能是確保其順利運(yùn)行的關(guān)鍵。如果跟蹤請(qǐng)求率、錯(cuò)誤計(jì)數(shù)和響應(yīng)時(shí)間等指標(biāo)，你就可以清楚地了解系統(tǒng)的健康狀況。AWS CloudWatch、Prometheus、Grafana和Datadog之類的工具支持實(shí)時(shí)監(jiān)控，從而更容易發(fā)現(xiàn)問題并及早解決。為延遲、錯(cuò)誤率和吞吐量等重要指標(biāo)設(shè)置警報(bào)也很有幫助，以便在問題惡化之前解決問題。

日志記錄是可觀察性的另一個(gè)關(guān)鍵部分，它對(duì)調(diào)試和故障排除極其有用。使用適當(dāng)?shù)娜罩炯?jí)別很重要——debug（調(diào)試）用于開發(fā)期間的詳細(xì)故障排除，info（信息）用于一般操作數(shù)據(jù)，warn（警告）用于警告潛在問題，error（錯(cuò)誤）則用于需要立即注意的關(guān)鍵問題。使用適量的日志記錄也很重要；在較低級(jí)別添加過多的日志（比如生產(chǎn)環(huán)境中調(diào)試）將有助于迅速找到重要的趨勢(shì)，而另一方面，不足的日志可能讓你看不到潛在的問題。

使用OpenTelemetry之類的開放標(biāo)準(zhǔn)，在一個(gè)框架下統(tǒng)一度量、日志和跟蹤。這使得從系統(tǒng)的各個(gè)部分收集和連接數(shù)據(jù)變得更容易，從而使你清楚地了解API的行為方式。使用這種統(tǒng)一的方法還簡(jiǎn)化了使用監(jiān)控工具，并使調(diào)試問題變得更容易。最后，確保在測(cè)試和登臺(tái)環(huán)境中包含可觀察性。關(guān)注這些早期階段可以幫助你在性能問題或bug到達(dá)生產(chǎn)環(huán)境之前揪出它們。

構(gòu)建彈性API的工具和技術(shù)

• API網(wǎng)關(guān)：AWS API Gateway、Kong和APIgee是一些領(lǐng)先的API管理和可擴(kuò)展性綜合功能平臺(tái)。它們支持對(duì)路由、速率限制和身份驗(yàn)證進(jìn)行集中控制。
• 監(jiān)控和日志記錄：AWS CloudWatch、Datadog和New Relic提供了強(qiáng)大的解決方案，用于監(jiān)控API性能指標(biāo)，并針對(duì)服務(wù)異常提供實(shí)時(shí)警報(bào)。
• 測(cè)試工具：Postman、JMeter和SoapUI之類的工具便于深度測(cè)試，并確保API將根據(jù)性能和彈性基準(zhǔn)的要求來運(yùn)行。Postman廣泛用于功能測(cè)試，JMeter用于負(fù)載測(cè)試，SoapUI用于SOAP測(cè)試和REST API測(cè)試。

API設(shè)計(jì)的未來

由于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、無代碼/低代碼平臺(tái)等的發(fā)展，API設(shè)計(jì)將繼續(xù)以不斷增長(zhǎng)的速度變化。這些都旨在使API極其智能化、極具彈性，并可供更龐大的開發(fā)人員和非開發(fā)人員群體使用。

1. API設(shè)計(jì)中的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在改變我們保持API順暢運(yùn)行的方式。這些工具有助于監(jiān)控系統(tǒng)、預(yù)測(cè)潛在問題和提高性能。通過研究過去的數(shù)據(jù)，人工智能可以識(shí)別可能導(dǎo)致中斷或減速的模式，這讓團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)在問題變成更大的混亂之前解決問題。

此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還有助于發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的異?；顒?dòng)。它分析不同的指標(biāo)，以發(fā)現(xiàn)一開始可能不明顯的問題。這使得修復(fù)性能問題更容易，并使系統(tǒng)總體上趨于更穩(wěn)定。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)共同提供了實(shí)用的方法來確保API保持可靠和高效。

實(shí)際使用：

• Netflix使用基于人工智能的混沌工程來測(cè)試系統(tǒng)，通過引入小故障來發(fā)現(xiàn)和修復(fù)弱點(diǎn)。
• AWS通過預(yù)測(cè)擴(kuò)展提前調(diào)整資源，確保有效好滿足需求。
• Google Cloud Monitoring集成了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的警報(bào)，可以在潛在的系統(tǒng)故障發(fā)生之前預(yù)測(cè)，幫助API提供商主動(dòng)采取行動(dòng)。

2. 無代碼和低代碼API平臺(tái)

無代碼和低代碼平臺(tái)讓沒有強(qiáng)大編程技能的人也可以創(chuàng)建和管理API。它們依賴簡(jiǎn)單的可視化工具（如拖放功能），消除了過去需要高級(jí)編碼知識(shí)的任務(wù)復(fù)雜性。這種平臺(tái)向更多用戶（包括業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)）敞開了流程，從而加強(qiáng)了部門間的協(xié)作。

一大好處是加快開發(fā)。這些對(duì)用戶友好的工具減少了構(gòu)建API所需的時(shí)間和精力。它們還使技術(shù)團(tuán)隊(duì)和非技術(shù)團(tuán)隊(duì)更容易協(xié)同工作，讓更多的人參與到API的創(chuàng)建和集成。

實(shí)際使用：

• ZAPIer：無代碼平臺(tái)讓用戶在不編寫代碼的情況下集成面向Google Sheets、Slack和Trello等流行服務(wù)的API。
• MuleSoft Anypoint Platform：將低代碼工具與高級(jí)功能相結(jié)合，幫助專業(yè)開發(fā)人員快速構(gòu)建和部署易于擴(kuò)展的API。

3. 自描述和可發(fā)現(xiàn)的API

如今API常常在其設(shè)計(jì)中包含理解它們所需的一切。這減少了對(duì)額外文檔的需求，并使其更容易集成。OpenAPI（以前名為Swagger）之類的工具可以幫助開發(fā)人員直接從API代碼創(chuàng)建準(zhǔn)確且最新的文檔。這確保了一切保持一致、易于使用。它還使導(dǎo)入更快速、維護(hù)更簡(jiǎn)單，并使API對(duì)開發(fā)人員更友好。RapidAPI之類的平臺(tái)還使查找和連接API變得更容易，省去了過程中不必要的步驟。

實(shí)際使用：

• Stripe API：采用OpenAPI規(guī)范生成詳細(xì)的、對(duì)用戶友好的文檔，開發(fā)人員可以一目了然和快速運(yùn)用。
• RAPIdAPI Marketplace：充當(dāng)集中式平臺(tái)，使開發(fā)人員能夠以最小的阻力發(fā)現(xiàn)和集成API。

4. 事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)

事件驅(qū)動(dòng)API在創(chuàng)建實(shí)時(shí)工作且不依賴嚴(yán)格時(shí)間表的工作流中起著關(guān)鍵作用。它們尤其適合管理不斷變化的情形，這使得它們非常適合聊天應(yīng)用程序、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和股票交易系統(tǒng)之類的應(yīng)用。這些API在事件發(fā)生時(shí)響應(yīng)事件，從而改善了用戶體驗(yàn)，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)運(yùn)行，并且更容易從容應(yīng)對(duì)增長(zhǎng)。這種結(jié)構(gòu)允許系統(tǒng)的不同部分獨(dú)立運(yùn)行，這有助于在系統(tǒng)擴(kuò)展時(shí)保持靈活性和可靠性。

除了使系統(tǒng)運(yùn)行更順暢外，事件驅(qū)動(dòng)API還支持即時(shí)通信和更新。它們確保用戶和系統(tǒng)都能沒有延遲地獲得所需的信息，這有助于一切系統(tǒng)更有效地運(yùn)行。無論是支持消息傳遞應(yīng)用程序，還是幫助微服務(wù)快速共享數(shù)據(jù)，這些API都在改變應(yīng)用程序處理不斷變化的信息的方式。

實(shí)際使用：

• Slack實(shí)時(shí)消息API：這為機(jī)器人或其他應(yīng)用程序提供了即時(shí)收發(fā)消息的能力，因此它減少了協(xié)作中的阻力。
• 事件流：在Apache Kafka和AWS EventBridge之類的平臺(tái)上，事件驅(qū)動(dòng)API可以跨微服務(wù)實(shí)時(shí)高效地共享數(shù)據(jù)。

5. 無服務(wù)器

無服務(wù)器計(jì)算通過將基礎(chǔ)設(shè)施管理轉(zhuǎn)移到AWS Lambda和Google Cloud Functions等云平臺(tái)來改變API的處理方式。開發(fā)人員編寫觸發(fā)時(shí)才運(yùn)行的代碼，而不是處理服務(wù)器。這種方法使操作更簡(jiǎn)單，使成本得到控制，并自動(dòng)調(diào)整資源以滿足需求。企業(yè)只需為所使用的資源付費(fèi)，并獲得根據(jù)流量需求擴(kuò)大或縮小規(guī)模的優(yōu)勢(shì)。

實(shí)際使用：

• AWS Lambda支持流量模式不可預(yù)測(cè)的API，在不過度配置資源的情況下保持性能。
• Twilio使用無服務(wù)器計(jì)算來管理其通信API，在高需求期間實(shí)現(xiàn)無縫擴(kuò)展。

6. 通過設(shè)計(jì)保證安全API

API正在適應(yīng)日益加大的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。優(yōu)先考慮安全可以幫助它們有效地應(yīng)對(duì)攻擊，保護(hù)敏感信息。許多現(xiàn)代API現(xiàn)在使用人工智能等工具來檢測(cè)威脅，并運(yùn)用零信任原則來確認(rèn)每次交互。這些步驟提高了安全性，并確保API即使在有風(fēng)險(xiǎn)的情況下也保持可靠。

借助注重安全的方法，API可以防止未授權(quán)訪問或不尋常的流量模式等問題。通過使用嚴(yán)格的身份驗(yàn)證方法，它們保護(hù)用戶數(shù)據(jù)并建立信任，使它們成為處理敏感信息的企業(yè)的重要資源。

實(shí)際使用：

• Microsoft Azure API管理：集成了基于人工智能的威脅檢測(cè)，以監(jiān)控API使用情況，查找流量異常和未經(jīng)授權(quán)的訪問活動(dòng)。
• Twilio API：通過API密鑰、基于令牌的訪問和定期的令牌輪換策略實(shí)現(xiàn)最嚴(yán)格的身份驗(yàn)證。

結(jié)論

我們需要精確而全面地設(shè)計(jì)API彈性，遵循錯(cuò)誤處理、可擴(kuò)展性和監(jiān)控等方面的最佳實(shí)踐。隨著行業(yè)快速發(fā)展，開發(fā)人員必須密切關(guān)注，并始終跟蹤新的工具、技術(shù)和策略。只有不斷學(xué)習(xí)和創(chuàng)新，API開發(fā)人員才可以構(gòu)建穩(wěn)健的系統(tǒng)，能夠適應(yīng)復(fù)雜的大規(guī)模需求，同時(shí)滿足用戶和企業(yè)不斷變化的需求。這種致力于不斷改進(jìn)的做法確保API保持實(shí)用功能、適應(yīng)未來形勢(shì)，并充當(dāng)互聯(lián)數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的支柱。

原文標(biāo)題：Best Practices for Designing Resilient APIs for Scalability and Reliability，作者：Parvin Gasimzade