使用這些基本 REST API 最佳實踐構建出色的 API
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很少有技術像 API 那樣無處不在，而且對業務成功至關重要。 API 將不同的軟件系統連接在一起，形成一種通用語言，從而實現顯著的可移植性、可伸縮性和可擴展性。
與系統本身同樣重要的是了解系統并發現有關其使用的見解。 API 分析在提供這種洞察力、提供有關這些 API 的性能、使用模式和整體運行狀況的背景信息方面發揮著至關重要的作用。 Java 以其強大的生態系統提供了各種工具和框架，可用于實施有效的 API 分析。本文旨在詳細探討這些工具和方法。
在深入研究 Java 的細節之前，了解 API 分析的實際含義至關重要。 API Analytics 有兩個核心流程——設置指標和跟蹤指標。有效跟蹤這些指標包括收集數據、分析數據和報告數據，此過程的每個階段都需要對所涉及系統的形式和功能進行一些思考。
在選擇要跟蹤的指標時，確定數據與業務邏輯和用例的相關性非常重要。雖然始終全面了解每個可能的指標固然很好，但這可能會引入太多信息，導致數據和信息轉換為純粹的噪音。這種噪音可能會導致此過程生成的分析和上下文的價值降低。
因此，在決定您跟蹤的指標時需要考慮幾個類別。
每個類別都包含可以爭論到其他類別的指標，但以這種格式理解它們是一個很好的開始。有多少系統可以跟蹤，您就可以跟蹤多少指標！
一旦確定了想要跟蹤的指標，您就必須真正開始跟蹤它們。 Java 生態系統中有各種令人驚嘆的工具可以提供強大的 API 分析。讓我們來看看一些最受歡迎的。
Spring Boot Actuator 是 Spring Boot 框架的一部分。它提供了用于監視應用程序并與應用程序交互的內置端點，并且可以輕松集成到您的 Java 應用程序中，以提供有關應用程序運行時行為的寶貴見解。 Actuator 連接到一個名為 Micrometer 的集合外觀，它提供實時監控和分析。 Micrometer直接連接到以下監控系統：
* Netflix Atlas
* CloudWatch
* Datadog
* Ganglia
* Graphite
* InfluxDB
* JMX
* New Relic
* Prometheus
* SignalFx
* StatsD
* Wavefront開始使用 Micrometer 非常簡單 – Springboot 網站上有更深入的指南，但為了簡潔起見，在此處進行了調整。
為了使用 Micrometer，您需要創建一個包含服務應用程序和客戶端應用程序的應用程序對。該服務應用程序將允許您利用屬性文件來設置一些變量 – 特別是，您將能夠使用它來設置端口并為您選擇的分析引擎設置集成。在 Springboot 的教程中，他們的目標是 Wavefront，一個用于數據洞察的分析儀表板。該屬性文件大致如下所示：
spring.application.name=service server.port=8083 wavefront.application.name=console-availability management.metrics.export.wavefront.source=my-cloud-server從這里，您將創建您的客戶端應用程序。該應用程序將允許執行服務應用程序，調用有問題的數據并將其推送到 Wavefront。
應該考慮 Spring Boot 方法的一些關鍵細節。首先，Micrometer 雖然被宣傳為一個分析系統，但更多的是 Spring Boot 儀表部分的一個外觀 – 因此，您可以使用 Micrometer 推送任何解決方案（包括 Moesif 之類的解決方案）。這為您提供了極大的靈活性來尋找合適的產品組合。雖然您當然可以利用 Micrometer 作為非常基本的分析引擎，但您將需要像 Prometheus 或 Datadog 這樣的數據庫解決方案來存儲這些數據，并且建議使用可視化解決方案來獲得最大收益這個存儲的數據。
Moesif 是一個世界一流的見解和分析平臺，可以幫助您以很少的開銷大規模部署有效的指標系統。 Moesif 實時運行，提供由上下文和觀察支持的分析，而不僅僅是網絡信息或基礎數據。
這本身可以為大多數用戶釋放令人難以置信的價值，但對貨幣化和創收解決方案的額外支持也可以帶來顯著的貨幣收益。特別是對于 Java 實現，Moesif 支持許多 Java 服務器解決方案，使實現變得非常快速和簡單！
將 Java 開發連接到 Moesif 非常容易。通過使用Spring Boot，我們可以利用一個非常簡單的部署系統。
首先，您需要安裝SDK。在 Maven 的支持下，這很容易完成：
<dependency>
<groupId>com.moesif.servlet</groupId>
<artifactId>moesif-servlet</artifactId>
<version>1.7.5</version>
</dependency>并通過 Gradle 支持：
dependencies {
compile 'com.moesif.servlet:moesif-servlet:1.7.4'
}有了這些依賴項，您所要做的就是安裝 Moesif Filter 對象，使用您的 Moesif 應用程序 ID 連接到服務：
import com.moesif.servlet.MoesifFilter;
import javax.servlet.Filter;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.*;
import org.springframework.context.annotation.*;
import org.springframework.http.converter.*;
@Configuration
public class MyConfig extends WebMvcConfigurerAdapter {
@Bean
public Filter moesifFilter() {
return new MoesifFilter("Sign in to get your Moesif Application Id");
}
}就是這樣！您現在已連接到 Java 中的 Moesif！
ELK Stack 是另一個非常流行的 API 分析解決方案。 ELK Stack 以其組件（Elasticsearch、Logstash 和 Kibana）命名，是一個組合解決方案，利用每個組件實現特定功能：
ELK Stack 的入門將根據您的特定語言、技術堆棧和操作環境而有所不同。一般來說，該過程將要求您單獨安裝每個組件，然后將它們配置為通過使用服務作為公共端點來相互通信。有許多服務將 ELK Stack 捆綁在一起作為單一產品 – 例如， logz.io提供此服務，與手動構建相比，允許您快速入門。這種方法的缺點是你正在購買一個產品和生態系統，并且跳出它可能很困難。
無論您選擇哪種解決方案，在大規模部署時都應該牢記實現 Java 的一般流程。該過程通常如下所示。
要開始構建 API 分析，您必須首先設置 Java 項目以使用良好的分析解決方案。許多解決方案（例如 Micrometer）需要一組依賴項才能正確集成。在此階段，檢查依賴關系以確保正確配置至關重要。確保您對這種支持有一個長遠的看法。像 Micrometer 這樣的解決方案是相當省力的，但通常需要權衡功能和易用性。 ELK Stack 功能更強大，但在更復雜的環境中也需要大量開銷和時間。
確保您已正確配置工具。是的，這涉及檢查您的屬性文件，但它還需要深入反思如何處理數據。這對于確保安全至關重要 – 錯誤配置會導致許多數據泄露，因此正確配置是良好的商業和良好的道德規范。盡職盡責！
在此階段，您需要考慮如何收集指標。您使用的數據庫解決方案以及這些數據的靜態存儲和加密方式將決定此過程的其余部分的復雜程度，因此請將此視為關鍵故障點。確保您的指標收集有效，以防止 API 對生產服務產生影響。
選擇您的監控解決方案來可視化和分析數據。這將是一個很大程度上由業務需求驅動的決定，因此請確保您的業務邏輯合理并且您的需求定義明確 – 分析數據可能會很昂貴，但當您分析業務時更是如此根本不關心！
現在您已經有了指標，可以用它來做出數據驅動的決策！這需要盡可能多、盡可能頻繁地進行顯示，但也涉及使這些數據易于訪問。確保您沒有孤立數據。
Java API 分析可能遇到的最大挑戰是數據開銷。長期以來，Java 一直被認為是一種緩慢的語言，雖然到 2023 年情況并非如此，但它在提供速度方面仍然使用相當多的內存。因此，API 分析可能會導致內存消耗，如果實施不當，可能會降低 API 性能。
避免此問題需要在創建解決方案時著眼于設計效率。指標只能收集一次，并且應該與收集階段分開進行轉換。它們還可以發揮雙重作用——一些指標可以代表多種事物，使您可以通過僅收集單個數據點來獲得見解。
此外，任何度量方法都存在一些隱私和安全問題。根據發送的數據，PII 或其他數據可能會被記錄為 Java API 分析部署的一部分。確保您正在清理數據，或者，如果無法清理此類數據，請確保您正在登錄到只有受信任的團隊才能訪問的安全資源。
效率是這個方程式的重要組成部分。效率將決定您生成的上下文的價值 – 畢竟，當您花費過多的資源來獲取分析時，分析的價值就微乎其微。
開發人員應該考慮可擴展性。當您每天處理十個或十五個請求時，日志記錄和分析很容易完成，但當您每分鐘處理數十萬個請求時，情況可能會發生巨大變化。確保您的分析系統是為了提高效率而構建的，并且您記錄的信息量正確。如果您的方法不夠詳細，您就會面臨進行分析工作但實際上無法提供上下文或信息的風險。如果它太冗長，您將面臨非常嚴重的風險，即在幾乎沒有警告的情況下呈指數級發生資源緊縮。
最重要的是，確保您使用值得信賴的系統進行日志記錄和分析。 Moesif 是一個建立在效率和安全性之上的強大解決方案，因此作為一個功能齊全的工具集脫穎而出，可以輕松集成到您的 Java 堆棧中。如果您使用其他解決方案，則必須審核該解決方案，以確保它符合您的安全狀況，不會導致效率低下，并且它所依賴的庫和框
原文鏈接:https://www.moesif.com/blog/api-monetization/api-strategy/Implementing-API-analytics-with-Java/
