如何在 .NET 中提高 Web API 的性能 — 11 种经过验证的技术

我曾经也经历过——抓耳挠腮地试图弄清楚为什么性能就是上不去。随着时间的推移，通过在自己项目中的大量试错，我发现了一套实用的技巧，彻底改变了我的 API 性能表现。

在本文中，我很高兴与你分享我测试并实施的 11 个关键技巧中的 6 个，这些技巧可以提升性能、改善可扩展性，并使维护变得轻松。

理解 .NET Web API 的性能挑战

在我早期开发 .NET Web API 时，我很快意识到性能不仅仅是编写代码的问题——还需要理解瓶颈所在。常见问题包括：

低效的数据访问：未优化的数据库查询或缺乏适当的索引会显著拖慢 API 响应。
序列化开销：JSON 序列化器的选择会影响数据转换和传输的速度。
中间件过度使用：如果未正确配置，每个额外的中间件组件都会增加延迟。
资源密集型操作：阻塞操作或同步调用会占用资源，导致响应时间变慢。

现在，让我们深入探讨我用来将 API 转变为高效、高性能服务的具体策略。

技巧 1：缓存策略

缓存对我来说是一个改变游戏规则的工具。通过将频繁请求的数据存储在内存或分布式缓存（如 Redis）中，我能够显著减少数据库负载和响应时间。

内存缓存：适用于数据不在多个实例之间共享的场景。例如，使用 .NET 内置的 MemoryCache 可以存储昂贵计算的结果。
分布式缓存：当使用多个服务器或实例时，我发现使用 Redis 或类似技术可以确保缓存数据在所有实例中可用。

实用建议：尝试这两种方法，看看哪种更适合你的扩展需求。始终记得适当地使缓存失效或更新，以防止数据过时问题。

技巧 2：异步编程

当你希望 API 在不阻塞线程的情况下处理多个请求时，异步编程是必不可少的。通过利用 async/await 关键字，我能够优化资源利用率并提高整体吞吐量。

Async/Await 模式：将这些模式用于 I/O 密集型操作，如数据库调用或外部 API 请求。这可以防止线程闲置等待响应。
基于任务的操作：将 API 端点结构化为返回 Task<IActionResult>，确保框架更高效地管理线程。

示例对比：同步调用：

public IActionResult GetData()
{
    var data = _dataService.GetData(); // 同步调用
    return Ok(data);
}

异步调用：

public async Task<IActionResult> GetDataAsync()
{
    var data = await _dataService.GetDataAsync(); // 异步调用
    return Ok(data);
}

这个简单的改变可以在高负载下显著提升可扩展性。

技巧 3：数据库优化

数据库性能直接影响 API 的速度。我发现，即使是数据访问中的微小低效也会导致显著的性能下降。

高效查询：使用参数化查询和存储过程以减少开销并避免 SQL 注入风险。
连接池：确保数据库连接得到高效管理。.NET 内置的连接池可以最小化重复建立连接的成本。
索引和查询调优：使用 SQL Server 的执行计划工具分析查询，识别并优化瓶颈。

个人经验：在一次性能分析中，我发现几个未索引的列导致了严重的延迟。一旦添加索引，性能提升立竿见影。

技巧 4：高效的 JSON 序列化

在序列化数据时，序列化器的选择很重要。我尝试过 System.Text.Json 和 Newtonsoft.Json，它们各有优缺点。

System.Text.Json：在许多情况下性能更好，因为它与 .NET Core 紧密集成，但可能缺乏 Newtonsoft.Json 的一些高级功能。
Newtonsoft.Json：提供广泛的定制和对复杂场景的支持，但在高流量场景中可能引入轻微的性能开销。

实用建议：使用典型负载对两种序列化器进行基准测试，以决定哪种更适合你的性能和功能需求。有时，序列化设置的微小调整可以带来显著的速度提升。

技巧 5：响应压缩

减少通过网络发送的数据大小可以加快响应时间，尤其是对于连接速度较慢的客户端。我将响应压缩集成到项目中，效果显著。

GZip 和 Brotli 压缩：这两种压缩方法可以显著减少负载大小。在 .NET 中，你可以通过中间件轻松启用它们。
中间件配置：根据响应内容调整压缩级别。例如，静态内容或高度可压缩的 JSON 负载受益最大。

示例配置：

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddResponseCompression(options =>
    {
        options.EnableForHttps = true;
        // 可选：配置压缩提供程序和 MIME 类型
    });
    // 其他服务配置...
}

这个简单的配置通常可以显著提高感知性能。

技巧 6：最小化负载大小

减少每个 API 响应中发送的数据量可以提高速度并降低带宽使用。多年来，我不断优化方法，只发送客户端需要的数据。

设计高效的 DTO：不要发送整个实体，而是创建仅包含客户端所需属性的数据传输对象（DTO）。
响应过滤：允许客户端指定所需的字段。这不仅减少了负载，还提高了整体灵活性。
数据压缩：虽然响应压缩（技巧 5）可以动态减少字节大小，但确保数据源本身精简同样重要。

实用建议：审核你的 API 端点，看看是否返回了多余的数据。在一个项目中，通过仅包含必要字段，响应大小减少了近 40%，直接转化为更快的加载时间。

技巧 7：连接池和资源管理

有效管理资源对于保持高性能至关重要。我早期就了解到，低效的资源处理（尤其是数据库连接）会导致显著的性能下降。

连接池：ADO.NET 和 Entity Framework 自动启用连接池。但确保连接正确关闭和释放以保持池的健康状态非常重要。
最佳实践：使用 using 语句或显式释放连接。避免长时间占用连接。

示例：

using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
    await connection.OpenAsync();
    // 在此执行查询
}

这种模式确保连接迅速返回到池中，减少重复建立新连接的开销。

技巧 8：利用 HTTP/2 和协议改进

现代化你的 API 不仅仅是关于代码——还需要利用底层协议。例如，HTTP/2 通过多路复用和头部压缩等功能，相比 HTTP/1.1 提供了显著的改进。

HTTP/2 的优势：通过并行请求处理减少延迟，并通过头部压缩最小化开销。
实现：在 .NET 中，使用 Kestrel 时启用 HTTP/2 非常简单。确保你的托管环境支持它，并相应地更新配置。

配置片段：

public void Configure(IApplicationBuilder app)
{
    // 确保 Kestrel 在 Program.cs 或 appsettings.json 中配置为 HTTP/2
    app.UseRouting();
    app.UseEndpoints(endpoints => { endpoints.MapControllers(); });
}

利用 HTTP/2 可以显著提高 API 的响应速度，尤其是在高负载下。

技巧 9：中间件管道优化

我曾经添加了所有我认为有用的中间件组件，但后来我了解到，每个额外的层都会引入延迟。优化中间件管道是确保每个请求仅执行必要处理的关键。

评估和重新排序：评估每个中间件的必要性。例如，如果身份验证和日志记录对每个请求都至关重要，则将其放在管道的前面。
移除冗余：如果某些中间件仅在特定场景中需要，考虑有条件地添加它，而不是全局应用。

示例配置：

public void Configure(IApplicationBuilder app)
{
    // 顺序很重要——确保静态文件和压缩配置最优
    app.UseResponseCompression();
    app.UseRouting();
    app.UseAuthentication();
    app.UseAuthorization();
    app.UseEndpoints(endpoints => { endpoints.MapControllers(); });
}

这种重新排序不仅提高了性能，还通过确保每个中间件组件有目的地放置来增强可维护性。

技巧 10：实现速率限制和节流

控制 API 的负载与加快单个请求的速度同样重要。我发现，实施速率限制和节流可以保护服务免受滥用，并在高峰时段确保更流畅的体验。

速率限制库：像 AspNetCoreRateLimit 这样的工具可以帮助管理传入请求的流量。
节流策略：基于 IP 地址或用户角色设置规则，以限制每分钟的请求数。

示例配置：

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddMemoryCache();
    services.Configure<IpRateLimitOptions>(options =>
    {
        options.GeneralRules = new List<RateLimitRule>
        {
            new RateLimitRule
            {
                Endpoint = "*",
                Limit = 100,
                Period = "1m"
            }
        };
    });
    services.AddInMemoryRateLimiting();
    services.AddSingleton<IRateLimitConfiguration, RateLimitConfiguration>();
    // 其他服务配置...
}

通过控制请求速率，你可以防止过载，并在流量激增时保持 API 的响应性。

技巧 11：性能分析和监控

即使在优化代码后，持续监控也是关键。我依赖分析工具来密切关注性能，并快速识别新的瓶颈。

分析工具：使用像 Application Insights、MiniProfiler 或 JetBrains dotTrace 这样的工具。它们提供有关请求延迟、资源使用和潜在低效的详细见解。
实时监控：实施日志记录和监控框架以捕获生产环境中的性能指标。这有助于在问题影响用户之前主动检测到它们。

专业建议：在开发过程的早期集成这些工具，以便在更改前后进行基准测试。持续监控有助于确保随着 API 的发展，性能增益得以保持。

下一步

在实施这 11 个技巧后，我注意到 .NET Web API 的性能、可扩展性和可维护性有了显著提升。

以下是一些可操作的建议：

前后测量：使用分析工具量化改进。数据驱动的见解有助于做出更好的决策。
迭代优化：性能调优不是一次性任务。随着用户群的增长，持续监控 API 并优化策略。
拥抱现代协议：像 HTTP/2 和高级缓存这样的技术可以带来意想不到的收益——定期实验和基准测试。
保持灵活性：每个 API 都是独特的。采用符合项目特定需求和限制的技术。

这些最终技巧和见解完善了我优化 .NET Web API 的综合方法。从识别性能瓶颈到实施可扩展、高效的解决方案的旅程是持续的。