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很少有技術(shù)像 API 那樣無處不在，而且對業(yè)務(wù)成功至關(guān)重要。 API 將不同的軟件系統(tǒng)連接在一起，形成一種通用語言，從而實(shí)現(xiàn)顯著的可移植性、可伸縮性和可擴(kuò)展性。

與系統(tǒng)本身同樣重要的是了解系統(tǒng)并發(fā)現(xiàn)有關(guān)其使用的見解。 API 分析在提供這種洞察力、提供有關(guān)這些 API 的性能、使用模式和整體運(yùn)行狀況的背景信息方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。 Java 以其強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)提供了各種工具和框架，可用于實(shí)施有效的 API 分析。本文旨在詳細(xì)探討這些工具和方法。

了解 API 分析

在深入研究 Java 的細(xì)節(jié)之前，了解 API 分析的實(shí)際含義至關(guān)重要。 API Analytics 有兩個(gè)核心流程——設(shè)置指標(biāo)和跟蹤指標(biāo)。有效跟蹤這些指標(biāo)包括收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和報(bào)告數(shù)據(jù)，此過程的每個(gè)階段都需要對所涉及系統(tǒng)的形式和功能進(jìn)行一些思考。

設(shè)置指標(biāo)

在選擇要跟蹤的指標(biāo)時(shí)，確定數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)邏輯和用例的相關(guān)性非常重要。雖然始終全面了解每個(gè)可能的指標(biāo)固然很好，但這可能會引入太多信息，導(dǎo)致數(shù)據(jù)和信息轉(zhuǎn)換為純粹的噪音。這種噪音可能會導(dǎo)致此過程生成的分析和上下文的價(jià)值降低。

因此，在決定您跟蹤的指標(biāo)時(shí)需要考慮幾個(gè)類別。

體積數(shù)據(jù) – 此數(shù)據(jù)涉及有關(guān)發(fā)出的請求數(shù)量、傳輸?shù)目倲?shù)據(jù)等信息。此信息可以幫助您了解 API 的使用方式和程度，并可以幫助識別高流量系統(tǒng)和端點(diǎn)。
服務(wù)數(shù)據(jù) – 此信息可以包括 API 響應(yīng)所需時(shí)間、這些響應(yīng)的效率等數(shù)據(jù)。這對于隨著時(shí)間的推移進(jìn)行跟蹤以了解整個(gè)產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)中失敗或效率低下的發(fā)生率特別有用。
用戶數(shù)據(jù) – 該數(shù)據(jù)包括用戶行為和情緒，可以通過持續(xù)的 API 數(shù)據(jù)收集進(jìn)行跟蹤，然后通過消費(fèi)者支持系統(tǒng)進(jìn)行豐富。
錯(cuò)誤數(shù)據(jù) – 該數(shù)據(jù)與 API 生成的錯(cuò)誤相關(guān)，可以幫助為整個(gè)系統(tǒng)的健康狀況制定標(biāo)準(zhǔn)。

每個(gè)類別都包含可以爭論到其他類別的指標(biāo)，但以這種格式理解它們是一個(gè)很好的開始。有多少系統(tǒng)可以跟蹤，您就可以跟蹤多少指標(biāo)！

跟蹤指標(biāo)

一旦確定了想要跟蹤的指標(biāo)，您就必須真正開始跟蹤它們。 Java 生態(tài)系統(tǒng)中有各種令人驚嘆的工具可以提供強(qiáng)大的 API 分析。讓我們來看看一些最受歡迎的。

Micrometer

Spring Boot Actuator 是 Spring Boot 框架的一部分。它提供了用于監(jiān)視應(yīng)用程序并與應(yīng)用程序交互的內(nèi)置端點(diǎn)，并且可以輕松集成到您的 Java 應(yīng)用程序中，以提供有關(guān)應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí)行為的寶貴見解。 Actuator 連接到一個(gè)名為 Micrometer 的集合外觀，它提供實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析。 Micrometer直接連接到以下監(jiān)控系統(tǒng)：

* Netflix Atlas

* CloudWatch

* Datadog

* Ganglia

* Graphite

* InfluxDB

* JMX

* New Relic

* Prometheus

* SignalFx

* StatsD

* Wavefront

Micrometer入門

開始使用 Micrometer 非常簡單 – Springboot 網(wǎng)站上有更深入的指南，但為了簡潔起見，在此處進(jìn)行了調(diào)整。

為了使用 Micrometer，您需要創(chuàng)建一個(gè)包含服務(wù)應(yīng)用程序和客戶端應(yīng)用程序的應(yīng)用程序?qū)ΑＴ摲?wù)應(yīng)用程序?qū)⒃试S您利用屬性文件來設(shè)置一些變量 – 特別是，您將能夠使用它來設(shè)置端口并為您選擇的分析引擎設(shè)置集成。在 Springboot 的教程中，他們的目標(biāo)是 Wavefront，一個(gè)用于數(shù)據(jù)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(chuàng)建您的客戶端應(yīng)用程序。該應(yīng)用程序?qū)⒃试S執(zhí)行服務(wù)應(yīng)用程序，調(diào)用有問題的數(shù)據(jù)并將其推送到 Wavefront。

應(yīng)該考慮 Spring Boot 方法的一些關(guān)鍵細(xì)節(jié)。首先，Micrometer 雖然被宣傳為一個(gè)分析系統(tǒng)，但更多的是 Spring Boot 儀表部分的一個(gè)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(chǎn)品組合。雖然您當(dāng)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(shù)據(jù)庫解決方案來存儲這些數(shù)據(jù)，并且建議使用可視化解決方案來獲得最大收益這個(gè)存儲的數(shù)據(jù)。

莫埃西夫

Moesif 是一個(gè)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(guī)模部署有效的指標(biāo)系統(tǒng)。 Moesif 實(shí)時(shí)運(yùn)行，提供由上下文和觀察支持的分析，而不僅僅是網(wǎng)絡(luò)信息或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

這本身可以為大多數(shù)用戶釋放令人難以置信的價(jià)值，但對貨幣化和創(chuàng)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(shí)現(xiàn)，Moesif 支持許多 Java 服務(wù)器解決方案，使實(shí)現(xiàn)變得非常快速和簡單！

Moesif 入門

將 Java 開發(fā)連接到 Moesif 非常容易。通過使用Spring Boot，我們可以利用一個(gè)非常簡單的部署系統(tǒng)。

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(xiàng)，您所要做的就是安裝 Moesif Filter 對象，使用您的 Moesif 應(yīng)用程序 ID 連接到服務(wù)：

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(xiàn)在已連接到 Java 中的 Moesif！

ELK Stack（Elasticsearch、Logstash 和 Kibana）

ELK Stack 是另一個(gè)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(gè)組合解決方案，利用每個(gè)組件實(shí)現(xiàn)特定功能：

Elasticsearch – 一種搜索和分析引擎，通常用于日志數(shù)據(jù)存儲、搜索和分析。
Logstash – 用于日志收集、豐富和傳輸。
Kibana – 為 Elasticsearch 中存儲的數(shù)據(jù)提供可視化功能，使創(chuàng)建儀表板和可視化報(bào)告變得更加容易。

ELK 堆棧入門

ELK Stack 的入門將根據(jù)您的特定語言、技術(shù)堆棧和操作環(huán)境而有所不同。一般來說，該過程將要求您單獨(dú)安裝每個(gè)組件，然后將它們配置為通過使用服務(wù)作為公共端點(diǎn)來相互通信。有許多服務(wù)將 ELK Stack 捆綁在一起作為單一產(chǎn)品 – 例如， logz.io提供此服務(wù)，與手動構(gòu)建相比，允許您快速入門。這種方法的缺點(diǎn)是你正在購買一個(gè)產(chǎn)品和生態(tài)系統(tǒng)，并且跳出它可能很困難。

在 Java 中實(shí)施 API 分析

無論您選擇哪種解決方案，在大規(guī)模部署時(shí)都應(yīng)該牢記實(shí)現(xiàn) Java 的一般流程。該過程通常如下所示。

步驟 1：設(shè)置用于分析的 Java 項(xiàng)目

要開始構(gòu)建 API 分析，您必須首先設(shè)置 Java 項(xiàng)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(xiàng)才能正確集成。在此階段，檢查依賴關(guān)系以確保正確配置至關(guān)重要。確保您對這種支持有一個(gè)長遠(yuǎn)的看法。像 Micrometer 這樣的解決方案是相當(dāng)省力的，但通常需要權(quán)衡功能和易用性。 ELK Stack 功能更強(qiáng)大，但在更復(fù)雜的環(huán)境中也需要大量開銷和時(shí)間。

第 2 步：配置分析工具

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(shù)據(jù)。這對于確保安全至關(guān)重要 – 錯(cuò)誤配置會導(dǎo)致許多數(shù)據(jù)泄露，因此正確配置是良好的商業(yè)和良好的道德規(guī)范。盡職盡責(zé)！

第 3 步：收集指標(biāo)

在此階段，您需要考慮如何收集指標(biāo)。您使用的數(shù)據(jù)庫解決方案以及這些數(shù)據(jù)的靜態(tài)存儲和加密方式將決定此過程的其余部分的復(fù)雜程度，因此請將此視為關(guān)鍵故障點(diǎn)。確保您的指標(biāo)收集有效，以防止 API 對生產(chǎn)服務(wù)產(chǎn)生影響。

第四步：分析數(shù)據(jù)

選擇您的監(jiān)控解決方案來可視化和分析數(shù)據(jù)。這將是一個(gè)很大程度上由業(yè)務(wù)需求驅(qū)動的決定，因此請確保您的業(yè)務(wù)邏輯合理并且您的需求定義明確 – 分析數(shù)據(jù)可能會很昂貴，但當(dāng)您分析業(yè)務(wù)時(shí)更是如此根本不關(guān)心！

第 5 步：做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策

現(xiàn)在您已經(jīng)有了指標(biāo)，可以用它來做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策！這需要盡可能多、盡可能頻繁地進(jìn)行顯示，但也涉及使這些數(shù)據(jù)易于訪問。確保您沒有孤立數(shù)據(jù)。

挑戰(zhàn)和最佳實(shí)踐

挑戰(zhàn)

Java API 分析可能遇到的最大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)開銷。長期以來，Java 一直被認(rèn)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(dāng)多的內(nèi)存。因此，API 分析可能會導(dǎo)致內(nèi)存消耗，如果實(shí)施不當(dāng)，可能會降低 API 性能。

避免此問題需要在創(chuàng)建解決方案時(shí)著眼于設(shè)計(jì)效率。指標(biāo)只能收集一次，并且應(yīng)該與收集階段分開進(jìn)行轉(zhuǎn)換。它們還可以發(fā)揮雙重作用——一些指標(biāo)可以代表多種事物，使您可以通過僅收集單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)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(jù)發(fā)送的數(shù)據(jù)，PII 或其他數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，或者，如果無法清理此類數(shù)據(jù)，請確保您正在登錄到只有受信任的團(tuán)隊(duì)才能訪問的安全資源。

最佳實(shí)踐

效率是這個(gè)方程式的重要組成部分。效率將決定您生成的上下文的價(jià)值 – 畢竟，當(dāng)您花費(fèi)過多的資源來獲取分析時(shí)，分析的價(jià)值就微乎其微。

開發(fā)人員應(yīng)該考慮可擴(kuò)展性。當(dāng)您每天處理十個(gè)或十五個(gè)請求時(shí)，日志記錄和分析很容易完成，但當(dāng)您每分鐘處理數(shù)十萬個(gè)請求時(shí)，情況可能會發(fā)生巨大變化。確保您的分析系統(tǒng)是為了提高效率而構(gòu)建的，并且您記錄的信息量正確。如果您的方法不夠詳細(xì)，您就會面臨進(jìn)行分析工作但實(shí)際上無法提供上下文或信息的風(fēng)險(xiǎn)。如果它太冗長，您將面臨非常嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)，即在幾乎沒有警告的情況下呈指數(shù)級發(fā)生資源緊縮。

最重要的是，確保您使用值得信賴的系統(tǒng)進(jìn)行日志記錄和分析。 Moesif 是一個(gè)建立在效率和安全性之上的強(qiáng)大解決方案，因此作為一個(gè)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(dǎo)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/