API lehitsemine: skaleeritava andmete pärimise rakendusmustrid

Tänapäeva andmepõhises maailmas on API-d (rakendusliidesed) lugematute rakenduste selgrooks. Need võimaldavad sujuvat suhtlust ja andmevahetust erinevate süsteemide vahel. Suurte andmehulkadega tegeledes võib aga kõigi andmete pärimine ühe päringuga põhjustada jõudluse kitsaskohti, aeglaseid vastuseaegu ja halba kasutajakogemust. Siin tulebki mängu API lehitsemine. Lehitsemine on oluline tehnika suure andmehulga jagamiseks väiksemateks, paremini hallatavateks osadeks, võimaldades klientidel andmeid pärida mitme päringu seerias.

See põhjalik juhend uurib erinevaid API lehitsemise strateegiaid, rakendusmustreid ja parimaid tavasid skaleeritavate ning tõhusate andmete pärimise süsteemide loomiseks. Me süveneme iga lähenemise eelistesse ja puudustesse, pakkudes praktilisi näiteid ja kaalutlusi, et valida just teie vajadustele vastav lehitsemisstrateegia.

Miks on API lehitsemine oluline?

Enne kui sukeldume rakendamise üksikasjadesse, mõistame, miks on lehitsemine API arendamisel nii oluline:

• Parem jõudlus: Piirates igas päringus tagastatavate andmete hulka, vähendab lehitsemine serveri töötlemiskoormust ja minimeerib võrgu ribalaiuse kasutust. See toob kaasa kiiremad vastuseajad ja reageerivama kasutajakogemuse.
• Skaleeritavus: Lehitsemine võimaldab teie API-l toime tulla suurte andmehulkadega ilma jõudlust mõjutamata. Andmete kasvades saate oma API infrastruktuuri hõlpsasti skaleerida, et tulla toime suurenenud koormusega.
• Vähenenud mälukasutus: Massiivsete andmehulkadega tegelemisel võib kõigi andmete korraga mällu laadimine serveri ressursid kiiresti ammendada. Lehitsemine aitab vähendada mälukasutust, töödeldes andmeid väiksemates osades.
• Parem kasutajakogemus: Kasutajad ei pea ootama terve andmehulga laadimist, enne kui saavad andmetega suhtlema hakata. Lehitsemine võimaldab kasutajatel andmeid sirvida intuitiivsemal ja tõhusamal viisil.
• Päringute piiramise kaalutlused: Paljud API pakkujad rakendavad päringute piiramist (rate limiting), et vältida kuritarvitamist ja tagada õiglane kasutus. Lehitsemine võimaldab klientidel pärida suuri andmehulki päringute piirangute raames, tehes mitu väiksemat päringut.

Levinumad API lehitsemise strateegiad

API lehitsemise rakendamiseks on mitmeid levinud strateegiaid, millest igaühel on oma tugevused ja nõrkused. Uurime mõningaid populaarsemaid lähenemisi:

1. Nihkepõhine lehitsemine

Nihkepõhine lehitsemine on kõige lihtsam ja laialdasemalt kasutatav lehitsemisstrateegia. See hõlmab nihke (offset; alguspunkt) ja piirangu (limit; päritavate kirjete arv) määramist API päringus.

Näide:

GET /users?offset=0&limit=25

See päring pärib esimesed 25 kasutajat (alates esimesest kasutajast). Järgmise lehe kasutajate pärimiseks suurendaksite nihet:

GET /users?offset=25&limit=25

Eelised:

• Lihtne rakendada ja mõista.
• Enamiku andmebaaside ja raamistike poolt laialdaselt toetatud.

Puudused:

• Jõudlusprobleemid: Nihke suurenemisel peab andmebaas vahele jätma suure hulga kirjeid, mis võib põhjustada jõudluse langust. See kehtib eriti suurte andmehulkade puhul.
• Ebakonsistentsed tulemused: Kui kliendi lehitsemise ajal lisatakse või kustutatakse uusi kirjeid, võivad tulemused muutuda ebakonsistentseks. Näiteks võidakse kasutaja vahele jätta või kuvada mitu korda. Seda nimetatakse sageli "fantoomlugemise" (Phantom Read) probleemiks.

Kasutusjuhud:

• Väikese kuni keskmise suurusega andmehulgad, kus jõudlus ei ole kriitilise tähtsusega.
• Stsenaariumid, kus andmete konsistentsus ei ole esmatähtis.

2. Kursoripõhine lehitsemine (otsingumeetod)

Kursoripõhine lehitsemine, tuntud ka kui otsingumeetod (seek method) või võtmekomplektipõhine lehitsemine (keyset pagination), lahendab nihkepõhise lehitsemise piirangud, kasutades kursorit järgmise tulemuste lehe alguspunkti tuvastamiseks. Kursor on tavaliselt läbipaistmatu string, mis esindab konkreetset kirjet andmehulgas. See kasutab kiirema pärimise jaoks andmebaaside olemuslikku indekseerimist.

Näide:

Eeldades, et teie andmed on sorteeritud indekseeritud veeru järgi (nt `id` või `created_at`), võib API esimese päringuga tagastada kursori:

GET /products?limit=20

Vastus võib sisaldada:

{ "data": [...], "next_cursor": "eyJpZCI6IDMwLCJjcmVhdGVkX2F0IjoiMjAyMy0xMC0yNCAxMDowMDowMCJ9" }

Järgmise lehe pärimiseks kasutaks klient `next_cursor` väärtust:

GET /products?limit=20&cursor=eyJpZCI6IDMwLCJjcmVhdGVkX2F0IjoiMjAyMy0xMC0yNCAxMDowMDowMCJ9

Eelised:

• Parem jõudlus: Kursoripõhine lehitsemine pakub oluliselt paremat jõudlust kui nihkepõhine lehitsemine, eriti suurte andmehulkade puhul. See väldib vajadust jätta vahele suurt hulka kirjeid.
• Konsistentsemad tulemused: Kuigi see pole immuunne kõigi andmete muutmise probleemide suhtes, on kursoripõhine lehitsemine üldiselt vastupidavam lisamistele ja kustutamistele kui nihkepõhine lehitsemine. See tugineb sorteerimiseks kasutatava indekseeritud veeru stabiilsusele.

Puudused:

• Keerukam rakendus: Kursoripõhine lehitsemine nõuab keerukamat loogikat nii serveri kui ka kliendi poolel. Server peab genereerima ja tõlgendama kursorit, samal ajal kui klient peab kursorit salvestama ja järgmistes päringutes edastama.
• Vähem paindlikkust: Kursoripõhine lehitsemine nõuab tavaliselt stabiilset sorteerimisjärjekorda. Selle rakendamine võib olla keeruline, kui sorteerimiskriteeriumid sageli muutuvad.
• Kursori aegumine: Kursorid võivad teatud aja möödudes aeguda, mis nõuab klientidelt nende värskendamist. See lisab kliendipoolsele rakendusele keerukust.

Kasutusjuhud:

• Suured andmehulgad, kus jõudlus on kriitilise tähtsusega.
• Stsenaariumid, kus andmete konsistentsus on oluline.
• API-d, mis nõuavad stabiilset sorteerimisjärjekorda.

3. Võtmekomplektipõhine lehitsemine

Võtmekomplektipõhine lehitsemine on kursoripõhise lehitsemise variant, mis kasutab järgmise tulemuste lehe alguspunkti tuvastamiseks konkreetse võtme (või võtmete kombinatsiooni) väärtust. See lähenemine välistab vajaduse läbipaistmatu kursori järele ja võib rakendamist lihtsustada.

Näide:

Eeldades, et teie andmed on sorteeritud `id` järgi kasvavas järjekorras, võib API vastuses tagastada `last_id`:

GET /articles?limit=10

{ "data": [...], "last_id": 100 }

Järgmise lehe pärimiseks kasutaks klient `last_id` väärtust:

GET /articles?limit=10&after_id=100

Server teeks seejärel andmebaasist päringu artiklitele, mille `id` on suurem kui `100`.

Eelised:

• Lihtsam rakendus: Võtmekomplektipõhine lehitsemine on sageli lihtsamini rakendatav kui kursoripõhine lehitsemine, kuna see väldib vajadust keeruka kursori kodeerimise ja dekodeerimise järele.
• Parem jõudlus: Sarnaselt kursoripõhise lehitsemisega pakub ka võtmekomplektipõhine lehitsemine suurepärast jõudlust suurte andmehulkade puhul.

Puudused:

• Nõuab unikaalset võtit: Võtmekomplektipõhine lehitsemine nõuab iga kirje tuvastamiseks andmehulgas unikaalset võtit (või võtmete kombinatsiooni).
• Tundlik andmete muudatuste suhtes: Sarnaselt kursoripõhisele, ja isegi rohkem kui nihkepõhine, võib see olla tundlik lisamiste ja kustutamiste suhtes, mis mõjutavad sorteerimisjärjekorda. Võtmete hoolikas valik on oluline.

Kasutusjuhud:

• Suured andmehulgad, kus jõudlus on kriitilise tähtsusega.
• Stsenaariumid, kus on saadaval unikaalne võti.
• Kui soovitakse lihtsamat lehitsemise rakendust.

4. Otsingumeetod (andmebaasipõhine)

Mõned andmebaasid pakuvad natiivseid otsingumeetodeid, mida saab kasutada tõhusaks lehitsemiseks. Need meetodid kasutavad andmebaasi sisemist indekseerimist ja päringute optimeerimise võimekust, et pärida andmeid lehitsetud viisil. See on sisuliselt kursoripõhine lehitsemine, mis kasutab andmebaasipõhiseid funktsioone.

Näide (PostgreSQL):

PostgreSQL-i aknarakendusfunktsiooni `ROW_NUMBER()` saab kombineerida alampäringuga, et rakendada otsingupõhist lehitsemist. See näide eeldab tabelit nimega `events` ja me lehitseme ajatempli `event_time` alusel.

SQL-päring:

SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY event_time) as row_num FROM events ) as numbered_events WHERE row_num BETWEEN :start_row AND :end_row;

Eelised:

• Optimeeritud jõudlus: Andmebaasipõhised otsingumeetodid on tavaliselt jõudluse jaoks kõrgelt optimeeritud.
• Lihtsustatud rakendus (mõnikord): Andmebaas tegeleb lehitsemise loogikaga, vähendades rakenduskoodi keerukust.

Puudused:

• Andmebaasisõltuvus: See lähenemine on tihedalt seotud konkreetse kasutatava andmebaasiga. Andmebaaside vahetamine võib nõuda olulisi koodimuudatusi.
• Keerukus (mõnikord): Nende andmebaasipõhiste meetodite mõistmine ja rakendamine võib olla keeruline.

Kasutusjuhud:

• Kui kasutatakse andmebaasi, mis pakub natiivseid otsingumeetodeid.
• Kui jõudlus on esmatähtis ja andmebaasisõltuvus on vastuvõetav.

Õige lehitsemisstrateegia valimine

Sobiva lehitsemisstrateegia valimine sõltub mitmest tegurist, sealhulgas:

• Andmehulga suurus: Väikeste andmehulkade puhul võib nihkepõhine lehitsemine olla piisav. Suurte andmehulkade puhul eelistatakse üldiselt kursoripõhist või võtmekomplektipõhist lehitsemist.
• Jõudlusnõuded: Kui jõudlus on kriitilise tähtsusega, on kursoripõhine või võtmekomplektipõhine lehitsemine parem valik.
• Andmete konsistentsuse nõuded: Kui andmete konsistentsus on oluline, pakub kursoripõhine või võtmekomplektipõhine lehitsemine paremat vastupidavust lisamistele ja kustutamistele.
• Rakendamise keerukus: Nihkepõhine lehitsemine on kõige lihtsamini rakendatav, samas kui kursoripõhine lehitsemine nõuab keerukamat loogikat.
• Andmebaasi tugi: Kaaluge, kas teie andmebaas pakub natiivseid otsingumeetodeid, mis võivad rakendamist lihtsustada.
• API disaini kaalutlused: Mõelge oma API üldisele disainile ja sellele, kuidas lehitsemine sobitub laiemasse konteksti. Kaaluge standardiseeritud vastuste jaoks JSON:API spetsifikatsiooni kasutamist.

Rakendamise parimad tavad

Sõltumata valitud lehitsemisstrateegiast on oluline järgida neid parimaid tavasid:

• Kasutage järjepidevaid nimekonventsioone: Kasutage lehitsemise parameetrite jaoks järjepidevaid ja kirjeldavaid nimesid (nt `offset`, `limit`, `cursor`, `page`, `page_size`).
• Pakkuge vaikeväärtusi: Pakkuge lehitsemise parameetritele mõistlikke vaikeväärtusi, et lihtsustada kliendipoolset rakendamist. Näiteks on tavaline vaikeväärtus `limit` 25 või 50.
• Valideerige sisendparameetreid: Valideerige lehitsemise parameetreid, et vältida kehtetut või pahatahtlikku sisendit. Veenduge, et `offset` ja `limit` on mittenegatiivsed täisarvud ning et `limit` ei ületa mõistlikku maksimumväärtust.
• Tagastage lehitsemise metaandmed: Lisage API vastusesse lehitsemise metaandmed, et pakkuda klientidele teavet kirjete koguarvu, praeguse lehe, järgmise lehe ja eelmise lehe kohta (kui see on asjakohane). Need metaandmed aitavad klientidel andmehulka tõhusamalt navigeerida.
• Kasutage HATEOAS-i (Hypermedia as the Engine of Application State): HATEOAS on RESTful API disainipõhimõte, mis hõlmab seotud ressursside linkide lisamist API vastusesse. Lehitsemise puhul tähendab see linkide lisamist järgmisele ja eelmisele lehele. See võimaldab klientidel dünaamiliselt avastada saadaolevaid lehitsemisvõimalusi, ilma et oleks vaja URL-e koodi sisse kirjutada.
• Käsitlege äärmuslikke juhtumeid sujuvalt: Käsitlege äärmuslikke juhtumeid, nagu kehtetud kursori väärtused või piiridest väljas olevad nihked, sujuvalt. Tagastage informatiivsed veateated, et aidata klientidel probleeme lahendada.
• Jälgige jõudlust: Jälgige oma lehitsemisrakenduse jõudlust, et tuvastada potentsiaalseid kitsaskohti ja optimeerida jõudlust. Kasutage andmebaasi profileerimise tööriistu, et analüüsida päringute täitmisplaane ja tuvastada aeglaseid päringuid.
• Dokumenteerige oma API: Pakkuge oma API jaoks selget ja põhjalikku dokumentatsiooni, sealhulgas üksikasjalikku teavet kasutatava lehitsemisstrateegia, saadaolevate parameetrite ja lehitsemise metaandmete vormingu kohta. Tööriistad nagu Swagger/OpenAPI aitavad dokumentatsiooni automatiseerida.
• Kaaluge API versioonimist: Teie API arenedes võib tekkida vajadus muuta lehitsemisstrateegiat või lisada uusi funktsioone. Kasutage API versioonimist, et vältida olemasolevate klientide rikkumist.

Lehitsemine GraphQL-iga

Kuigi ülaltoodud näited keskenduvad REST API-dele, on lehitsemine oluline ka GraphQL API-dega töötamisel. GraphQL pakub lehitsemiseks mitmeid sisseehitatud mehhanisme, sealhulgas:

• Ühenduse tüübid (Connection Types): GraphQL-i ühenduse muster pakub standardiseeritud viisi lehitsemise rakendamiseks. See defineerib ühenduse tüübi, mis sisaldab `edges` välja (sisaldab sõlmede loendit) ja `pageInfo` välja (sisaldab metaandmeid praeguse lehe kohta).
• Argumendid: GraphQL-i päringud võivad aktsepteerida lehitsemise argumente, nagu `first` (päritavate kirjete arv), `after` (kursor, mis esindab järgmise lehe alguspunkti), `last` (loendi lõpust päritavate kirjete arv) ja `before` (kursor, mis esindab eelmise lehe lõpp-punkti).

Näide:

GraphQL-i päring kasutajate lehitsemiseks ühenduse mustri abil võib välja näha selline:

query { users(first: 10, after: "YXJyYXljb25uZWN0aW9uOjEw") { edges { node { id name } cursor } pageInfo { hasNextPage endCursor } } }

See päring pärib esimesed 10 kasutajat pärast kursorit "YXJyYXljb25uZWN0aW9uOjEw". Vastus sisaldab servade loendit (igaüks sisaldab kasutaja sõlme ja kursorit) ning `pageInfo` objekti, mis näitab, kas on veel lehti ja mis on järgmise lehe kursor.

Globaalsed kaalutlused API lehitsemisel

API lehitsemise kavandamisel ja rakendamisel on oluline arvestada järgmiste globaalsete teguritega:

• Ajavööndid: Kui teie API tegeleb ajatundlike andmetega, veenduge, et käsitlete ajavööndeid õigesti. Salvestage kõik ajatemplid UTC-s ja teisendage need kliendi poolel kasutaja kohalikku ajavööndisse.
• Valuutad: Kui teie API tegeleb rahaliste väärtustega, täpsustage iga väärtuse valuuta. Kasutage ISO 4217 valuutakoode, et tagada järjepidevus ja vältida mitmetähenduslikkust.
• Keeled: Kui teie API toetab mitut keelt, pakkuge lokaliseeritud veateateid ja dokumentatsiooni. Kasutage kasutaja eelistatud keele määramiseks `Accept-Language` päist.
• Kultuurilised erinevused: Olge teadlik kultuurilistest erinevustest, mis võivad mõjutada seda, kuidas kasutajad teie API-ga suhtlevad. Näiteks kuupäeva- ja numbrivormingud varieeruvad eri riikides.
• Andmekaitse määrused: Isikuandmete käsitlemisel järgige andmekaitse määrusi, nagu GDPR (isikuandmete kaitse üldmäärus) ja CCPA (California tarbijate privaatsuse seadus). Veenduge, et teil on olemas asjakohased nõusolekumehhanismid ja et kaitsete kasutajaandmeid volitamata juurdepääsu eest.

Kokkuvõte

API lehitsemine on oluline tehnika skaleeritavate ja tõhusate andmete pärimise süsteemide loomiseks. Jagades suured andmehulgad väiksemateks, paremini hallatavateks osadeks, parandab lehitsemine jõudlust, vähendab mälukasutust ja täiustab kasutajakogemust. Õige lehitsemisstrateegia valimine sõltub mitmest tegurist, sealhulgas andmehulga suurusest, jõudlusnõuetest, andmete konsistentsuse nõuetest ja rakendamise keerukusest. Järgides selles juhendis toodud parimaid tavasid, saate rakendada robustseid ja usaldusväärseid lehitsemislahendusi, mis vastavad teie kasutajate ja teie ettevõtte vajadustele.

Ärge unustage oma lehitsemisrakendust pidevalt jälgida ja optimeerida, et tagada optimaalne jõudlus ja skaleeritavus. Teie andmete kasvades ja API arenedes võib teil tekkida vajadus oma lehitsemisstrateegia ümber hinnata ja rakendust vastavalt kohandada.

Lisalugemist ja ressursid

• GraphQL lehitsemine
• Lehitsemine rel=next ja rel=prev abil
• JSON:API spetsifikatsioon