在后端程序员的能力项中，接口设计是构建高效、稳定系统最基础也是最关键的因素。作为后端工程师出身，结合部分前人的总结，今天和大家一起分享一些在接口设计时的使用技巧，帮助大家一起精心打造系统服务接口，确保不仅能够满足当前的需求，更能在未来的挑战中屹立不倒。
1. 接口参数校验：确保数据的准确性
在软件开发的过程中，接口参数的校验是每个程序员都必须严格遵循的基本原则，这不仅是技术规范的要求，更是预防潜在错误、提升用户体验的重要环节。
首先，需要有严谨的校验流程，你在设计接口的时候，必须确保对输入和输出参数进行细致的校验，特别是对于可能引发 NPE 的情况，需要特别注意，程序员们应该培养出对参数校验的敏感性，避免因为疏忽导致的低级错误，在我管理的技术团队中，低级 BUG 可是要被狠狠教育的。
其次，参数数据长度的匹配，比如你的数据库某一个字段定义为 varchar(10)，那接口在接收数据时必须要确保字符串长度不能超过 10，否则，超出长度的数据可能会导致数据库写入异常。
最后，针对你接口返回的数据，同样也需要严谨的校验，比如非空校验，如果前端期望的某个关键参数在后端返回时，没有进行非空校验，拿到了 null，那会可能导致前端页面崩溃，无法正常显示，甚至引起严重的错误。
请记住，参数校验是软件开发中一项最基本但是很关键的工作，它不仅关乎于代码的健壮性，更直接影响到用户对产品的感受，因此，程序员们，让我们在写代码时，要始终保持对参数校验的高度重视。
在实际编码的过程中，进行接口参数校验时，有一些最佳实践方案，可以更好地确保数据的准确性和安全性，同时对你的代码的可维护性和可读性。
- 使用标准化的数据校验框架，它们提供了一套丰富的注解来定定义校验规则，可以轻松地和 Spring 等框架进行集成
- 对每个需要校验的字段，定义明确的校验规则，比如 @NotNull、@Length、@Min、@Max、@Pattern 等
- 在不同的业务场景下，可以利用校验分组 @GroupSequence 进行条件校验，这样可以灵活地为不同的操作制定校验顺序和组
- 对于对象中的嵌套对象和集合，可以使用 @Valid、@Element 注解来递归校验内部对象和集成中的每个元素
- 当内置的校验注解无法满足需求时，可以通过实现 ConstraintValidator 接口来创建自定义校验逻辑
- 对校验失败的情况进行统一异常处理，可以定义一个 @RestControllerAdvice 类来捕获和处理校验异常，并返回统一的错误相应格式
- 在某些情况下，可能希望在第一个校验错误发生时立即停止后续校验，可以通用配置 failFast 属性来实现快速失败策略
- 只在必要的场景下进行参数校验，避免对每个参数进行过渡校验，以免影响性能
- 在代码中添加清晰的注释，说明每个校验的目的和逻辑，同时要确保 API 文档中包含对参数校验要求的详细描述
- 最重要的一个环节就是编写单元测试来验证参数校验逻辑的正确性，确保在不同输入下都能得到预期的结果
这些最佳实践分享给大家，是可以确保接口参数校验的有效性，提高系统的健壮性和用户体验，同时也可以有助于减少未来维护和扩展的难度。
2. 接口兼容性：平滑过渡的桥梁
在我们日常开发的过程中，很多 BUG 是因为修改了对外的老接口，但是却没有考虑新老接口的兼容性导致的，而且这种问题一般都是比较严重的，可能会直接导致系统发布失败的，尤其是新手程序员很容易犯这个错。
在软件开发和维护的过程中，保持接口的兼容性是确保系统长期稳定运行的关键。良好的兼容性设计可以使系统在升级和扩展时更加灵活，减少对现有功能的影响。关于接口兼容性，提供一些具体的实践方案给到大家：
- 接口需要有版本控制功能，建议为接口添加版本号，通过 URL 参数、HTTP 头部或媒体类型等方式进行标识。当需要进行不兼容的更改时，可以引入新的版本，而旧版本仍然保持可用
- 在设计新版本接口时，尽量保持对旧版本接口的向后兼容性。这意味着即使客户端尚未更新，也能够继续使用旧版本的接口
- 考虑到未来可能的扩展，设计接口时应当预留足够的空间。比如你可以在接口中返回额外的信息，即使客户端当前不需要这些信息，也不会影响其正常使用
- 使用灵活的数据格式，比如 JSON，它就是比 XML 的数据格式更加灵活，可以更容易地扩展和修改。同时，确保数据格式的解析器能够处理旧的数据格式
- 维护详尽且最新的接口文档，清晰地说明每个版本的接口变化和升级路径。这对于开发者理解和适应新版本至关重要
- 建议你采用渐进式升级策略，逐步过渡到新版本。提供清晰的迁移指南和支持，帮助用户平滑过渡
- 尽量避免进行破坏性更改，比如移除关键的接口或参数。如果必须进行更改，提供替代方案并给予足够的过渡时间
- 在发布新版本之前，进行充足全面的兼容性测试，确保新版本不会破坏现有客户的使用体验
通过遵循这些最佳实践，可以确保接口在不断演进的同时，仍然能够支持现有的用户和系统。兼容性不仅是技术问题，更是对用户承诺的体现，有助于建立用户的信任和忠诚。
3. 接口可扩展性：预留未来的发展空间
在快速变化的技术环境中，确保接口的可扩展性是至关重要的。
我们要根据实际业务场景来设计接口，充分考虑接口的可扩展性。
比如你接到一个需求操作员添加或者修改用户信息时需要刷脸验证。那你是不是仅仅提供一个用户管理的提交刷脸信息的接口？
建议你先思考：提交刷脸信息是不是一个通用流程？其他的场景是否也需要用刷脸来验证呢？那到时候你是不是再写一个类似的接口呢？或者你此时就开始思考当前按照不同业务类型来进行功能划分，类似场景复用这个接口即可？
因此，一个具备良好扩展性的接口是可以在不进行重大修改的前提下适应新的需求，从而保护投资并减少未来的开发成本。
- 在设计接口时，要定义清晰的接口协议，比如请求和相应的数据格式、数据类型，要尽可能清晰、具体，这样对你未来接口进行扩展而不影响现在的实现。
- 遵循软件设计中的开放/封闭原则，这里不再赘述，意思就是软件实体应当对扩展开放，对修改封闭。这就要求我们设计接口时应当容易扩展，但现有的实现不应轻易改变
- 模块化设计思想的应用，将接口分解为独立的模块，每个模块负责一部分功能。这样的模块化设计使得在不影响其他模块的情况下，可以轻松地添加或修改模块
- 在接口设计时使用抽象层，比如接口或者抽象类，可以为将来的扩展提供基础。具体的实现类可以在不改变抽象层的情况下进行替换或扩展
- 在接口设计时预留扩展点，比如通过可选参数、扩展字段或回调机制，允许用户或开发者根据需要定制功能
- 避免在接口实现中硬编码特定的值或逻辑，这样可以减少未来修改接口时需要做的工作
- 要尽可能地支持多种数据格式，比如 JSON、XML 以及多种传输协议，比如 HTTP、WebSocket 等，以便在技术环境变化时，接口能够适应不同的需求
- 设计接口时考虑异步操作和事件驱动的架构，这样设计出来的接口更容易处理大量数据和高并发情况
- 可以考虑提供钩子或插件机制，允许开发者在不修改核心接口代码的情况下，添加新的功能或集成第三方服务
通过以上具体的实践，程序员是可以设计出既满足当前需求，又具备未来扩展能力的接口。这不仅有助于维护系统的长期健康，也为未来的技术创新和业务发展提供了可能。
4. 防重处理：避免重复操作
前端页面如果出现重复请求，尤其是涉及到金融、账户等特殊场景中，是需要我们在设计接口时，考虑防重处理机制，它能够确保接口的调用效率和数据的一致性。防止重复操作可以减少不必要的系统负载，避免资源浪费，并确保用户操作的准确性。
- 为每个请求生成唯一的标识符，比如 UUID，并要求客户端在每次请求时提供。服务器可以通过检查这个标识符来确定请求是否重复
- 实现限流策略，如令牌桶或漏桶算法，对客户端的请求频率进行限制，从而避免短时间内的大量重复请求
- 使用缓存机制存储请求结果，当收到相同请求时，可以直接返回缓存结果，而不必再次执行业务逻辑
- 确保接口的事务操作具有幂等性，即多次执行相同的操作结果相同。这通常通过在业务逻辑中加入检查和处理重复操作的逻辑来实现
- 在客户端实现防重逻辑，比如通过限制用户在一定时间内的重复点击或提交操作
- 在服务器端维护操作状态，只有当状态符合预期时才执行操作。比如对于一个表单提交接口，只有当表单的状态为未提交时才处理提交请求
- 对于可能因网络或其他原因导致失败的请求，实现重试策略。但要确保重试不会引入重复操作，可以通过引入重试次数限制和退避策略来实现
- 在分布式系统中，使用分布式锁来确保同一时间只有一个请求能够执行特定的操作
- 使用消息队列来处理请求，可以保证消息的顺序性和避免重复处理。即使发送多个相同的消息，消费者也只会处理一次
通过以上这些常见策略，可以帮助你有效地防止接口的重复操作，提高系统的效率和稳定性。同时，这也有助于提升用户体验，避免因重复操作导致的错误或不一致。
5. 线程池隔离：保护核心业务
在电商系统中，部分场景的接口设计时要考虑线程池隔离，比如登录、转账、下单等，如果这些特殊场景你共用一个线程池，有些业务问题如果导致线程池打满的话，那这些核心场景的服务就要悲催了，以下全都嗝屁了。
因此，在构建高并发的后端系统时，线程池是常用的并发处理机制。然而，如果不合理管理，线程池中的长时间运行或阻塞任务可能会影响其他业务的正常运行。
线程池隔离是一种重要的设计技巧，它可以保护核心业务不受其他低优先级或不稳定任务的影响。
- 根据业务的重要性和稳定性要求，将任务分为不同的优先级。核心业务应该分配到高优先级的线程池中
- 为关键业务创建专用的线程池，并配置适当的线程数量和队列大小。这样可以确保核心任务有足够的资源执行，而不会受到其他任务的影响
- 采用线程池隔离策略，比如使用
ThreadPoolExecutor的isolateCoreThread方法，为不同业务创建隔离的线程池，避免任务间的相互影响 - 合理配置任务队列，对于核心业务，可以使用有界队列或优先级队列，以防止长时间或大量任务积压导致线程池饱和
- 为线程池配置合适的拒绝策略，比如
AbortPolicy、CallerRunsPolicy或DiscardPolicy，优雅地处理任务拒绝情况 - 在线程池任务执行中加入异常处理逻辑，确保业务异常不会导致线程池中的其他任务受到影响
- 通过业务解耦，将核心业务与其他业务分开处理，减少业务间的相互依赖和影响
- 采用弹性设计理念，比如使用动态线程池或自适应线程池，根据系统负载动态调整线程池的规模
- 在容器化或云环境中，也可以考虑使用资源隔离技术，如 Docker 的 cgroups 或 Kubernetes 的资源限制，确保核心业务有足够的计算资源
通过实施这些最佳策略，可以确保核心业务在面对高并发和复杂业务场景时，依然能够稳定高效地运行。线程池隔离不仅提高了系统的稳定性和可靠性，也提升了用户满意度和业务连续性。
6. 第三方接口调用：稳健的外部协作
在现代软件开发中，与第三方服务的集成变得越来越普遍。
第三方接口的调用不仅需要考虑自身的稳定性和性能，还要应对外部服务可能带来的不确定性。
一般容易出现的问题：
- 异常处理，比如你调用别人的接口出现异常了，应该如何处理呢？是重试还是当做失败或者告警出来
- 接口超时，比如你调用别人的接口时，设置了一个超时的时间，但是像 http 调用不设置超时时间，最后被调用方进程假死，请求一直不释放当前线程，拖垮线程池出现问题
- 重试次数，比如你调用别人的接口时，要不要重试？重试几次呢？这些都需要站在业务场景来思考决策对应的方案
关于调用第三方接口时，我有一些建议给到你：
- 在微服务架构中，使用服务发现和动态路由机制，比如 Nacos、Consul 或 Eureka，确保能够实时定位到第三方服务的最新实例
- 确保与第三方接口的协议兼容，比如 REST、SOAP 还是 gRPC，并根据第三方服务的 API 文档进行正确的请求和响应处理
- 对第三方接口调用设置合理的超时时间，避免因等待响应而导致的长时间阻塞
- 对第三方服务可能抛出的异常进行捕获和处理，确保外部错误不会导致系统崩溃
- 实现智能重试策略，对于暂时性故障或网络问题，可以自动重试，但要避免对第三方服务造成过大压力
- 使用熔断机制来防止错误扩散，当错误率超过阈值时，暂时停止调用第三方服务。同时，准备降级策略，以在第三方服务不可用时提供备选方案
- 对第三方接口的调用进行限流，防止因调用频率过高而受到限制或额外费用
- 确保与第三方服务的通信安全，使用 HTTPS、OAuth 或其他认证机制来保护数据传输
- 与第三方服务提供者明确，要进行协同测试，确保接口的一致性和稳定性
- 当第三方服务升级时，及时更新接口调用代码，确保与新版本的兼容性
- 管理对第三方服务的依赖，避免过度依赖单一服务，以减少服务变更或停止服务时的风险
通过遵循以上这些策略，你基本是可以确保与第三方服务的协作更加稳健和可靠。这不仅有助于提升系统的稳定性和用户满意度，也减少了因外部服务问题导致的维护成本。
7. 熔断与降级：系统安全的守护神
现今各家企业的系统一般都是采用分布式部署架构的，而在分布式系统中是会经常出现某个服务不可用，最终导致整个系统不可用的问题，这现象有个专有名词，叫做服务雪崩。
在构建复杂的分布式系统时，熔断和降级是解决服务雪崩，确保系统稳定性和可靠性的关键策略。它们可以帮助系统在面对不可预测的故障时，优雅地降低功能，而不是完全失败。
- 引入熔断器模式建立熔断机制，它能够在服务调用失败率达到一定阈值时，自动停止对服务的调用，防止系统资源的进一步耗尽
- 设计服务的降级逻辑，当服务不可用或响应超时时，能够提供备选的、简化的服务响应，以保持系统的可用性
- 实现故障预测机制，通过分析历史数据和实时监控指标，预测潜在的故障并提前采取措施
- 采用线程隔离、信号量隔离或集中式隔离等策略，确保熔断和降级操作不影响系统其他部分的正常运行
- 设计熔断器的自动恢复逻辑，当服务调用成功率恢复到正常水平时，逐渐恢复对服务的调用
- 提供熔断和降级的配置管理界面，允许运维人员根据实际情况调整熔断阈值、降级策略等参数
- 在服务调用中实现异常捕获和处理逻辑，确保在出现异常时能够快速响应并执行熔断或降级操作
- 在涉及数据库事务的服务中，确保在熔断或降级时能够正确管理事务，避免数据不一致的问题
- 定期进行熔断和降级的测试，验证系统在异常情况下的行为是否符合预期
通过实施这些最佳实践，熔断和降级将成为保护系统不受单点故障影响的有力工具。它们能够确保即使在部分组件不可用的情况下，系统仍然能够提供核心功能，保障业务的连续性和用户的体验。
8. 日志打印：问题的追踪者
对于系统来说，只要是关键业务代码无论什么情况下都应该而且必须有足够的日志打印。
日志是软件开发和维护中不可或缺的一部分，它为系统的行为提供了详细的记录。
良好的日志打印策略可以帮助开发者快速定位问题、分析系统性能，并在问题发生时提供关键信息。
- 采用统一的日志格式，确保所有日志消息都遵循相同的结构和标准，便于解析和分析
- 使用不同的日志级别，比如 DEBUG, INFO, WARN, ERROR 来区分日志消息的紧急性和重要性
- 确保日志消息具有意义和上下文信息，包括关键变量的值、异常堆栈跟踪和操作结果
- 避免在代码中过度使用日志记录，特别是在性能敏感的路径上，以免影响系统性能
- 考虑使用异步日志记录机制，减少日志操作对主线程的阻塞
- 实现日志切分和归档策略，定期清理旧日志，避免日志文件无限增长
- 在记录日志时注意安全和隐私问题，避免在日志中记录敏感信息，如密码、个人信息等
- 提供动态配置和管理日志级别和模式的能力，无需重启应用即可调整日志策略
- 使用集成日志平台或服务，比如 ELK，以便集中管理和分析日志数据
通过遵循这些最佳实践，日志打印将成为开发和运维团队的有力助手，帮助他们更有效地追踪和解决问题，提高系统的稳定性和可靠性。
9. 接口单一职责：专注的接口设计
在软件工程中，单一职责原则是面向对象设计原则之一，它强调一个类或模块应该只有一个引起变化的原因，简单讲就是接口做的事情比较单一、专一。
在接口设计中，这一原则同样适用，每个接口应该只负责一项功能，这样可以提高接口的可理解性和可维护性。
比如你在做一个系统的登录接口，但是你为了减少服务之间的交互，把注册、查询等全部放在这个里接口，你觉得合适吗？
- 在设计接口时，首先明确其目的和功能。确保每个接口都有清晰定义的职责，避免将多个不相关的功能混合在一起
- 接口设计应专注于单一功能，避免成为万能接口。如果发现接口承担了多个职责，应考虑将其拆分为多个更小、更专注的接口
- 单一职责的接口更容易被理解和使用。用户只需要关注与其需求相关的特定功能，而不需要了解接口中其他不相关的部分
- 单一职责的接口应该尽量减少了不必要的复杂性，使得接口的实现和文档更加简洁。
按照以上策略进行接口设计，会更加简洁、清晰，有助于构建一个健壮、易于维护和扩展的系统。
单一职责原则是实现高质量接口设计的关键，它有助于提升整个系统的设计水平和开发效率。
10. 异步处理：提升系统效率
在构建高性能的系统时，异步处理是一种重要的设计技巧，它可以显著提高系统的响应速度和吞吐量。
通过将耗时的操作转换为异步执行，系统可以避免在等待这些操作完成时被阻塞，从而能够更好地利用资源并服务更多的用户请求。
我们在平时进行系统分析和接口设计的时候，要首先做好系统流程的分析，识别出哪些操作可能会导致阻塞，哪些操作可能耗时过长，一般会指 I/O 密集型的操作、复杂的计算操作以及第三方的服务调用场景。
碰到类似的场景，一般可以采用以下方案里来使用异步处理来进行技术解耦：
- 使用消息队列或者任务队列来管理异步任务，确保任务能够在后台中异步执行
- 采用事件驱动的架构模式，通过发布/订阅的模式来解耦系统组件，允许组件在事件发生时进行异步响应
在进行异步处理的时候需要关注以下关注点，这些处理得当，会让你的接口更加完美。
- 将后台处理任务分离到独立的服务或进程中执行，避免长时间运行的任务影响前端响应
- 利用现代编程语言提供的异步编程模式，比如 Promises、async/await，编写非阻塞的代码
- 合理管理异步任务的资源使用，如数据库连接、内存分配等，确保系统在高并发下的性能稳定
- 实现健壮的错误处理和重试策略，确保异步任务在失败时能够恢复或重新执行
- 对异步任务的执行进行限流，避免因任务积压导致系统资源耗尽。使用缓冲机制来平滑任务执行的峰值
异步处理可以成为提升系统效率的有力工具。它不仅能够提高系统的响应速度和处理能力，还能改善用户的整体体验。
异步设计是现代高并发系统不可或缺的一部分，对于构建可扩展和高性能的应用程序至关重要。
11. 并行调用：提升处理速度
在面对需要处理多个独立任务的场景时，采用并行调用可以显著提高系统的处理速度和效率。
通过同时执行多个操作，系统可以充分利用多核处理器的能力，减少总体的响应时间。
比如你某一个产品的首页，需要有登录用户的信息、页面 Banner 区域的信息、页面主区域的信息等，那你是一个一个接口串着调用吗？如果你串行调用，RT 就是这些服务的总和，但是如果你是并行调用，同时发起请求，此时的 RT 仅仅是这些并行调用服务 RT 最长的那个。好处是显而易见的。
在日常编码任务中，我们要对业务场景进行详细分析，要分析接口的处理流程，识别出哪些是可以并行执行的任务。
在实际进行并行处理的过程中，请务必避免在并行任务中使用阻塞 I/O 或者同步调用，这些都会降低并行的效率，甚至可以能会导致线程资源的浪费。你可以使用现代编程预研中提供的一些并行工具和库，比如 Java 中的 ExecutorService、Python 中的 concurrent.futures，可以通用他们来管理和执行并行任务。同时，根据你的系统资源以及任务特性，要合理设置并发度，因为过高的并发度是可能导致资源竞争和系统过载的。
另外，在进行并行处理接口设计时，要学会将复杂任务进行详细分解，变成更小的字任务，去并行执行这些子任务，然后把他们的结果再根据业务场景进行组合后返回。
在并行处理的场景中，还有几个点要注意：
- 要采用全面的异常处理机制，确保单个任务的失败不会导致整个并行操作的中断和崩溃
- 要确保并行任务的执行结果的一致性，尤其是在涉及到数据更新或者数据共享状态的场景中
- 要对并行处理的场景进行充分的性能测试，评估并行调用处理对系统性能的影响，然后根据实际的测试结果调整并行策略
- 要对并行处理的系统进行资源使用情况的实时监控，比如 CPU、内存、线程的使用情况，要确保并行操作不会超过资源的限制
- 安全起见，要对你并行任务做好合理的限流和熔断机制的设计，防止系统在高负载情况下出现不稳定的表现
通过以上策略，你可以有效地利用并行计算的优势，提升接口处理速度，缩短用户等待时间，并提高整体系统的性能。
并行调用是现代高效率后端系统设计中不可或缺的一部分，它有助于系统在处理大量请求时保持响应迅速和稳定可靠。
12. 数据分页：有效管理大数据量
在处理大量数据的后端系统中，数据分页是一种有效的策略，它允许系统以小块的方式管理和传输数据。
通过分页，可以减少单次请求的数据量，提高响应速度，优化资源使用，并改善用户体验。
以下是针对数据分页给到大家的建议：
- 清晰明确定义分页参数，如
page表示页码，pageSize表示每页的记录数。确保这些参数在接口文档中有清晰的说明 - 在接口响应中包含分页相关的信息，如当前页码、每页大小、总记录数和总页数，帮助客户端了解数据的分布
- 除了基于页码的分页，还可以支持基于偏移量的分页，这在某些场景下更为灵活
- 优化数据库查询，使用分页相关的 SQL 语句或参数，如
LIMIT和OFFSET，以减少数据传输和处理的开销 - 深度分页可能会导致性能问题。可以通过缓存、索引优化或限制最大页码来缓解这一问题
- 在数据频繁变化的系统中，确保分页查询的一致性，避免因为数据变动导致分页结果不准确
- 提供排序和筛选功能，允许用户根据特定字段或条件来分页查询数据，这有助于用户快速找到所需信息
- 根据应用场景选择合适的分页策略，客户端分页和服务器端分页各有优劣
- 对分页功能要进行充分的性能测试，确保在大数据量下系统仍然能够快速响应
数据分页可以成为管理大数据量的有效工具，提升系统性能，改善用户体验。
分页不仅适用于 Web 应用，也适用于任何需要处理大量数据的场景，如 API 设计、数据分析和报表生成等。
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