现代API必须处理高负载、高峰请求和并行呼叫。我们设计和实施解决方桉,即使在密集的操作环境中也能实现平稳的扩展和稳定的性能。
使用最佳实践：水平缩放、缓存、队列、异步调用、CDN和负载平衡。
扩展方法
| 方法 | 说明说明 |
|---|---|
| 水平缩放 | 增加负载下的API实例数量 |
| 负载平衡 | 服务器间查询分配（HAProxy, Nginx, AWS ELB） |
| 缓存 | 快速访问常用数据（Redis, Memcached, CDN） |
| 异步处理 | 通过队列延迟任务（RabbitMQ、Kafka、Celery） |
| Rate Limiting и Throttling | 控制来自客户的请求流 |
优化性能
按逻辑和指标分析瓶颈- 支持batch查询和最小化roundtrip
- 使用HTTP/2、压缩、合并响应
- 代码分析、重构和缩小latency
- 负载下测试（k6, JMeter）
业务成果
即使流量急剧增加,可靠的工作- 随时准备扩展
- 通过有效分配资源降低成本
- 可预测的性能和容错能力
- 减少事件和人工响应
在哪里，特别重要
拥有更多用户的移动和Web应用程序- 金融和交易服务
- 活动密集的游戏平台
- API第一产品和SaaS解决方桉
API不应是系统的狭窄喉咙。我们创建了一个可扩展的体系结构,可抵抗峰值、易于维护和易于增长-不会失去性能和稳定性。
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