API 性能是指一个 API 在执行其功能时的效率和性能表现，通常用于衡量 API 的响应时间、吞吐量、可伸缩性和稳定性等方面的表现。 API 性能的指标包括：
- 响应时间： API 的响应时间是指从发出请求到接收到响应所需的时间。较低的响应时间通常表示更高的性能。
- 吞吐量 ： API 的吞吐量是指在一段时间内可以处理的请求数量。高吞吐量表示 API 能够处理更多的请求，具有更好的性能。
- 并发 处理能力： API 的并发处理能力是指同时处理多个请求的能力。高并发处理能力表示 API 能够同时处理多个请求而不会导致性能下降。
- 可伸缩性： API 的可伸缩性是指在面对不断增加的负载时，能够有效地扩展以保持性能稳定。具有良好可伸缩性的 API 能够处理增加的负载而不会导致性能下降。
- 错误处理和容错性： API 应具备有效的错误处理机制和容错性，以便在出现错误或异常情况时保持良好的性能表现。
那如何提升 API 性能呢？下面的图表展示了 5 个常见的提高 API 性能的技巧。
- 分页
当结果集较大时，这是一种常见的优化方法。将结果流式传输回客户端以提高服务响应速度。
- 异步日志记录
同步日志记录会在每次调用时处理磁盘，可能会拖慢系统。异步日志记录首先将日志发送到无锁缓冲区，然后立即返回。日志将定期刷新到磁盘上。这显著降低了 I/O 开销。
- 缓存
我们可以将经常访问的数据缓存在缓存中。客户端可以先查询缓存而不是直接访问数据库。如果出现缓存未命中，则客户端可以从数据库查询。像 Redis 这样的缓存将数据储存在内存中，因此数据访问速度比数据库快得多。
- 有效负载压缩
请求和响应可以使用 gzip 等进行压缩，使传输数据大小大大减小。这加快了上传和下载速度。
- 连接池
在访问资源时，我们通常需要从数据库加载数据。打开和关闭数据库连接会增加很多开销。因此我们应该通过一个已打开连接的池来连接到数据库上 。连接池负责管理连接生命周期。
您还使用哪些技巧来提高 API 性能？欢迎在评论区一起讨论～
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