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API 是现代工作流程的支柱。 它们使系统能够有效通信、自动化流程和应对增长。但是设计可扩展的 API 需要仔细规划。以下是最重要的：
要设计能够应对增长和不断变化的需求的 API，必须从一开始就建立在关键原则基础上。经过深思熟虑的 API 会优先考虑 安全， 可用性， 可用性，以及 效率 -所有这些都为无需全面检修的扩展奠定了坚实的基础。
可扩展 API 的支柱在于诸如此类的原则 无国籍， 联轴器松动， 可扩展架构， 异步操作， 缓存， 高效使用数据库，以及 速率限制。这些元素确保 API 在不断增加的负载下可靠地运行，同时保持易于维护。它们还与资源建模和端点设计无缝结合，这两者对于可扩展性都至关重要。
资源建模是可扩展的 API 设计的基石。将资源视为系统中的 “名词”，即用户、订单或产品等实体。每种资源都应有明确的用途，并与其他资源有明确的关系。
在设计端点时，应专注于满足当前需求，同时为未来的增长留出空间。例如，如果你正在创建用于管理工作流程的 API， /工作流程 端点现在可以处理基本操作。但是，它也应该足够灵活，可以在不破坏现有集成的情况下整合高级功能，例如模板或条件逻辑。
一致性是开发者友好体验的关键。使用可预测的命名规范、URL 结构和数据格式。例如，而不是神秘的 /wf/123/exec，选择更清晰的东西，比如 /workflows/123/执行。这种方法可以最大限度地减少混淆，并使您的 API 更易于浏览。
考虑实施 HATEOAS （超媒体作为应用程序状态的引擎）使您的 API 更加直观。通过在响应中嵌入指向相关资源的链接，开发人员无需经常参考外部文档即可发现可用的操作。
要处理大型数据集，必须进行分页。基于游标的分页对于经常更新的数据特别有用，因为与基于偏移量的方法相比，它通常提供更一致的结果。
定义资源后，标准化跨端点的交互将简化集成并改善整体开发人员体验。
标准化请求和响应格式可以消除混淆，并提高服务间的互操作性。JSON 被广泛用于 API，因为它平衡了可读性和效率。坚持一致的字段命名规范-如果你使用 created_at 在一个端点中，不要切换到 创建日期 别处。
结构化错误响应同样重要。它们可以帮助开发人员快速识别和修复问题，从而节省时间并减少支持工作。提供详细的错误代码、人类可读的消息和相关文档的链接。例如，如果请求失败，则响应可能包含如下代码 422 不可处理的实体 以及一条解释问题的消息。
使用适当的 HTTP 状态代码区分客户端错误和服务器端错误。这个 4xx 范围 （例如， 400 错误的请求， 401 未授权， 404 未找到) 涵盖了客户端错误，而 5xx 范围 （例如， 500 内部服务器错误， 503 服务不可用) 表示服务器出现问题。遵循诸如RFC 9457之类的既定标准可确保您的错误消息清晰可行。
错误处理的一致性允许客户端以编程方式响应故障并改善用户反馈。统一的 JSON 错误格式还简化了日志、警报和仪表板。
投资集中式错误处理中间件可确保 API 的一致性，减少冗余代码并简化维护。此外，人工智能驱动的监控工具可以将API故障减少多达60％，使其成为错误管理策略的重要补充。
随着 API 的发展，版本控制对于在不干扰用户的情况下保持稳定性变得至关重要。正确的版本控制可确保更改不会对内部或外部消费者产生负面影响。没有它，频繁的重大更改可能会使用户感到沮丧，有可能促使他们寻求替代方案。
向后兼容性至关重要。与其修改现有的端点或响应格式，不如引入新的端点或响应格式。这种方法允许您在不中断当前集成的情况下添加功能。
有几种版本控制策略可供选择：
/v1/资源）。这种方法很明确，可以很好地用于缓存，但可能需要更多资源来维护。？版本= v2.0）。虽然易于实现，但它会使路由复杂化。X-Api 版本) 来指定版本。这种方法很灵活，但可能更难管理。接受 标题。但是，实施和测试要复杂得多。大公司使用不同的方法。Facebook、Twitter 和 Airbnb 依赖于 URI 路径版本控制，而 Facebook 的 Graph API 也支持查询参数版本控制（例如， ？版本= v2.0）。GitHub 选择自定义标题，例如 X-GitHub-API 版本。
语义版本控制（MAJOR.MINOR.PATCH）是沟通变更的有用框架。务必在变更日志中记录更新并提供发布时间表，以便用户知道会发生什么。
全面的文档对于帮助开发人员有效地与您的 API 集成至关重要。包括常见错误代码、描述性消息和迁移指南，以简化版本之间的过渡。这种透明度可以建立信任，并确保 API 使用者获得更流畅的体验。
API 版本控制不仅可以保持稳定性，还可以通过创建可靠、可预测的环境来加强与开发人员的关系。
拆分紧密连接的组件是创建灵活且可扩展的系统的关键。当组件过于依赖时，即使是微小的更改也可能导致延迟或故障。通过解耦这些元素，您可以采用自然支持可扩展性的微服务架构。
实施高级 API 管理实践的组织报告 业务成果提高 47% 与那些使用基本方法的人相比。这种改进源于解耦系统的适应性和弹性。当各个工作流程组件可以独立发展时，团队可以在不中断整个系统的情况下更快地推出更新并适应新需求。
微服务架构将单一的工作流程分解为通过 API 连接的较小、独立的服务。每项服务都侧重于特定的业务功能，允许单独开发、部署和扩展。这种独立性消除了多个团队在单个紧密集成的代码库上工作时出现的瓶颈。
最突出的好处是 扩展单个组件。您可以将资源集中在需求旺盛的领域，而不是扩展整个应用程序。例如，如果您的支付处理服务在销售期间出现激增，则可以在不影响用户身份验证或库存管理等其他系统的情况下扩展该服务。
一个真实的例子来自 云动力学，它使用以下方法优化了食品制造商的全球运营 MuleSoft API。这种集成简化了多个地点的供应链、物流和制造系统。
“在Cloud Kinetics，我们亲眼目睹了API驱动的方法如何帮助我们的客户通过新的业务模式推动增长。”-Harsha Bhat，Cloud Kinetics应用高级总监
服务网格技术 也在不断进步，使服务之间的通信更加可靠，更易于管理。采用 API 优先方法的团队通常更快地生成 API，更频繁地部署，更快地从问题中恢复。
无状态 API 是可扩展工作流程的基石。与在服务器上存储会话数据的有状态 API 不同，无状态 API 在每个请求中包含所有必要的信息。这种设计消除了请求之间的依赖关系，允许任何服务器实例处理传入流量。
这种方法在处理波动的流量时大放异彩。使用无状态 API，您可以添加或删除服务器实例，而不必担心会话连续性或用户状态。
水平缩放 从无状态设计中受益匪浅。新服务器可以立即开始处理请求，无需复杂的同步。以下是水平和垂直缩放的快速比较：
基于令牌的身份验证 使用 JSON Web 令牌 (JWT) 可简化无状态身份验证。例如，医疗保健 API 使用 JWT 和 Syncloop 安全高效地管理患者记录访问权限。
等性 是无状态 API 的另一个关键功能，可确保重复请求产生相同的结果而不会产生副作用。一个金融API使用Syncloop来强制汇款的等效性，从而避免了重复交易。此外，缓存机制可以在保持无状态的同时提高性能。例如，天气预报 API 使用 Syncloop 缓存每小时的预报数据，从而显著缩短了频繁请求的响应时间。
虽然无状态 API 对于扩展至关重要，但将它们与异步通信相结合可确保系统在重负载下保持响应。
事件驱动架构 摆脱了传统的请求响应模型。组件无需等待即时回复，而是通过事件和消息进行通信，从而允许系统的每个部分独立运行。
消息队列充当中介，临时存储生产者和消费者之间的消息。此设置支持异步通信，因此应用程序可以无延迟地发送和接收消息。
性能因消息队列技术而异。例如， 卡夫卡 可以处理超过 600 MB/s 的速度，非常适合实时分析和连续数据管道等大型应用程序。另一方面， Azure 事件网格 每个区域每秒可以处理多达 1000 万个事件，展示了现代消息传递系统的规模。
在诸如此类的工具之间进行选择时 RabbitMQ 和 卡夫卡，该决定取决于您的特定需求。RabbitMQ 在需要灵活路由和可靠消息传送的场景中表现出色，例如基于优先级的工作流程。Kafka 具有事件流传输功能，更适合高吞吐量的实时数据处理。
例如，一家电子商务平台使用 Syncloop 通过将用户和产品 ID 直接嵌入到 API 请求中来增强无状态购物车管理。同样，视频流媒体服务利用动态路由将用户与区域内容服务器连接起来，从而确保低延迟。这些示例重点介绍了无状态 API 和事件驱动系统如何创建可扩展、高效的工作流程，以满足现代业务需求。
为了使您的API随着需求的增长而平稳运行，性能优化是关键。通过将解耦架构与异步消息传递相结合，您可以确保 API 即使在繁重的负载下也能保持响应速度和成本效益。
为什么这很重要？因为 API 性能直接影响您的利润。研究表明，每延迟100毫秒可以减少公司销售额的1％。这意味着，即使是 API 响应时间的微小改善也会对收入产生重大影响。在性能问题影响用户之前将其解决不仅是明智之举，而且至关重要。
缓存就像给你的 API 一个快捷方式。缓存不是重复从数据库或外部服务获取相同的数据，而是将经常请求的数据存储在快速访问内存中，从而显著加快响应时间。
例如， Redis 可以在大约 50 毫秒内传送数据，而数据库则需要 150 毫秒。像这样的公司 RevenueCat 严重依赖缓存来处理大量工作负载——截至 2023 年，每天处理超过 12 亿个 API 请求。他们的方法包括先进的技术，例如：
“缓存是加快 API 速度和保持用户参与度的最佳方法之一。”-Adrian Machado，参谋工程师
为了最大限度地提高缓存优势，请优先存储参考数据、聚合统计数据和搜索结果。使用 缓存控制标头 管理浏览器和代理缓存，并根据数据更改的频率设置 TTL 值。对于动态内容，实现事件驱动的失效以确保准确性。
有不同的缓存策略可以满足特定的需求。例如：
经过良好优化的缓存可以在不接触主数据库的情况下处理 80-90% 的请求，从而大大减少延迟并改善用户体验。
随着需求的波动，自动扩展和负载平衡成为您的安全网。负载均衡器将传入的请求分布在多台服务器上，而自动缩放则根据流量水平调整活动服务器的数量。根据ITIC 2024的每小时停机成本报告，这种组合可确保稳定性并防止代价高昂的停机时间，停机时间可能超过每小时 300,000 美元。
如中所述，89% 的企业采用多云战略，73% 的企业使用混合云模型 Flexera在《2024年云端状况报告》中，横向扩展现在比以往任何时候都更加实用，更具成本效益。
不同的负载平衡算法适合各种场景：
为了提高效率，请在负载均衡器上配置 SSL 终止以减少应用程序服务器上的 CPU 使用量。运行状况检查确保流量仅路由到运行状况良好的实例，冗余负载均衡器可消除单点故障。
无服务器计算的兴起也简化了扩展。现在，超过 70% 的 AWS 用户使用无服务器解决方案，该解决方案无需服务器管理即可自动扩展以满足需求。对于传统设置，与垂直扩展相比，水平扩展可以绕过硬件限制，因此具有更高的容错能力和可扩展性。
有了这些工具，下一步是主动监控，以保持一切平稳运行。
监控是您的预警系统，可帮助您跟踪正常运行时间、性能和安全性。考虑到现在所有网络流量中有83％通过API流动，强大的监控对于避免中断至关重要。
需要监控的关键指标包括：
监控不仅仅关乎性能，也是一项安全措施。近年来，与 API 相关的安全事件已变得非常普遍，60% 的组织报告了此类问题。例如，不安全的API在2021年暴露了数百万条用户记录，而2022年，攻击者利用API漏洞进行未经授权的数据访问。适当的监测可以及早发现这些风险。
针对重大偏差设置警报，重点关注对用户工作流程至关重要的 API。存储请求和响应的详细日志，以诊断问题和确定趋势。在正常操作期间建立性能基准，以便快速发现异常。请记住，性能可能因地区和一天中的时间而异，因此请在不同的条件下进行测试以获得完整的信息。
创建可无缝集成到可扩展工作流程的 API 需要仔细的规划和设计。通过专注于清晰度、协作和自动化，您可以确保随着工作流程复杂性的增加，您的 API 保持可管理性。
使用一致的命名约定使 API 更易于使用。当开发人员仅通过查看端点名称就能直观地了解您的 API 的运行方式时，他们可以更快地进行集成，减少错误。另一方面，不明确的命名会导致混乱并减缓开发速度。
“API 最佳实践和命名规范对于创建有效且可维护的 API 至关重要...遵循这些最佳实践可以提高 API 的可用性、可扩展性和一致性，并使开发人员和最终用户都能更轻松地使用它们。”-saifaustcse，api-最佳实践
一致性是整个 API 的关键。例如：
/用户 而不是 /获取用户）。/产品 而不是 /产品）。/用户配置文件 而不是 /用户个人资料 要么 /用户配置文件）。“清晰一致的命名是实现精心设计的 API 的第一步。”-CodeLink
这些简单的步骤减少了开发人员的认知负担，使您的 API 更易于采用并最大限度地减少了对支持的需求。命名约定到位后，下一步是尽早定义 API 合同，以协调所有利益相关者。
合约优先的方法意味着在编写任何代码之前定义 API 的结构。这样可以确保前端、后端和 QA 团队从一开始就保持一致，避免以后出现代价高昂的沟通错误。
鉴于超过一半的开发人员将大部分时间花在API上，因此尽早弄清楚至关重要。例如， 交易是一家支付处理公司，通过切换到设计优先模型而不是代码优先模型，将其API开发时间缩短了80％。
API 模拟是对这种方法的补充。通过创建返回预定义数据的模拟 API，团队可以并行工作，无需等待后端开发完成，从而减少延迟。像这样的工具 大张旗鼓 还有 OpenAPI 规范 甚至可以直接根据您的 API 定义生成交互式文档、模拟和 SDK。
“作为连接技术和组织生态系统的连接组织，API允许企业通过数据获利，建立有利可图的合作伙伴关系，并为创新和增长开辟新的途径。”-麦肯锡数字
自动合约测试还可以尽早发现不匹配的情况，从而防止问题进入生产阶段。通过将 AI 工具整合到工作流程中，您可以进一步简化这些流程。
AI 平台通过自动执行重复任务、生成代码和提供切实可行的见解，将 API 设计和管理提升到一个新的水平。这些工具可以大大减少在文档、测试和监控上花费的时间。例如，人工智能驱动的自动化可以将测试时间缩短50％，测试创建时间减少70％，将执行时间缩短40％。
像这样的平台 Treblle的Alfred AI可以自动生成详细的OpenAPI规范并分析API结构，以各种编程语言生成即用型代码。它们还将日志、性能指标和用户交互相结合，以确定瓶颈并提供数据驱动的建议。
对于工作流程自动化，prompts.ai 等工具提供实时协作和多模式工作流程。他们基于代币的模型允许团队连接大型语言模型，从而节省时间并有效地解决问题。矢量数据库集成等功能支持高级应用程序，而微工作流程可自动执行 API 驱动的流程中的特定任务。
人工智能还通过跟踪变更、更新变更日志，甚至根据使用数据建议何时更新或停用终端节点，简化了 API 生命周期管理。 Gartner 预测，到2026年，20％的组织将依靠人工智能来自动化管理任务，从而为早期采用者提供竞争优势。要充分利用这些优势，请选择与您的 CI/CD 管道集成、提供实时分析并提供主动监控和威胁检测的 AI 平台。
为可扩展的工作流程设计 API 不仅仅是编写代码，还要为企业的未来增长奠定基础。Mulesoft 首席技术官 Uri Sarid 完美地捕捉到了这一点：
“就像优秀的用户界面是为最佳用户体验而设计的，优秀的API是为最佳的消费者体验而设计的”。
这种心态应该影响你在 API 设计过程中做出的每一个决定。
我们讨论的策略共同创建 API，这些API可以在不影响性能的情况下处理不断增长的需求，同时支持您的业务扩展。优先考虑优化性能和高效的资源分配是确保可扩展性的关键。如果不在流程的早期集成这些元素，实现真正的可扩展性就会变得更加困难。
安全、文档和监控对于建立强大的 API 基础同样重要。通过从一开始就整合身份验证、加密、速率限制和审计日志，您可以立即保护工作流程。详细文档——涵盖端点用途、示例请求和响应以及错误处理指南——减少了开发人员的困惑并节省了开发时间。
尽管架构方法可能有所不同，但可重用性、缓存和版本控制等核心原则仍然通用。针对可重用性进行设计可以让多个团队充分利用您的工作，缓存可以提高性能，而适当的版本控制可确保在需要更新时平稳过渡。
采用 微服务架构 用于可扩展的 API 工作流程具有多种优势。每项服务独立运行后，您可以根据需要扩展特定组件，而不会影响整个系统。这种方法不仅可以提高性能，而且还有助于更有效地控制成本。
另一个很大的优点是 故障隔离。如果一项服务遇到问题，它不会导致整个系统瘫痪，从而增强了可靠性并使整体设置更具弹性。最重要的是，微服务鼓励更快的开发周期并提供更多功能 灵活性。团队可以选择最适合个人服务的工具和技术，从而更容易实现新想法和适应不断变化的业务需求。
通过将工作流程分成更小的模块化部分，微服务可以简化更新、维护和扩展。这使企业更容易跟上增长并适应不断变化的需求。
AI 平台简化 API 驱动的工作流程 通过接管重复性任务并在流程发生时对其进行微调。他们处理基本操作，例如检查数据准确性、设置用户帐户、发送通知和管理流量。结果？任务可以更快地完成，错误更少，系统变得更加可靠。
最重要的是，人工智能工具研究工作流程模式，对路由和资源分配进行明智的调整，从而有效消除瓶颈。通过自动化这些流程，企业可以将注意力转移到更具战略意义的优先事项上，更有效地扩展运营并提高整体生产力。
为了在流量增长时保持 API 的安全性和可靠性，请优先考虑 强大的身份验证和授权。确保在数据传输过程中对其进行加密，并验证每个传入的请求，以阻止未经授权的访问。这些步骤是保护敏感数据和保持用户信心的关键。
在可扩展性方面，整合 负载平衡 将流量均匀地分配到您的服务器上。构建一个适应性强的架构，无需费吹灰之力即可应对突然的需求激增。此外， 定期监控和负载测试 在问题升级之前帮助查明瓶颈并微调性能。
通过将强大的安全措施与可扩展的设置相结合，即使在流量激增期间，您的 API 也可以提供可靠的性能。
