本文探討在 .NET Web API 中處理大數據的基本性能技巧和技術。了解如何優化 API 響應時間、有效管理內存以及擴展應用程序以處理高數據量。通過實施分頁、數據流、壓縮和緩存等最佳實踐，您可以提高 API 性能并確保大規模無縫數據交付。

在 .NET Web API 中處理大數據

當 .NET 中的 Web API 需要處理大規模數據時，它必須以確保性能、可伸縮性和效率的方式進行處理。.NET 服務器可以實施多種技術來管理大型數據集，同時保持系統響應并避免內存過載或響應時間緩慢等問題。

以下是在 .NET Web API 中提供大規模數據的關鍵策略：

1. 分頁

工作原理：服務器以較小的塊或頁面提供數據，允許客戶端一次只請求數據集的一部分。這對于太大而無法在單個請求中返回的數據集特別有用。

實施：使用查詢參數允許客戶端指定頁碼和大小。API 方法應僅返回所請求頁面的數據。

優點：通過每個請求檢索和返回較小的數據集來減少內存和處理負載。

.NET 中的示例：

[HttpGet("data")]
public async Task<IActionResult> GetData([FromQuery] int pageNumber = 1, [FromQuery] int pageSize = 100)
{
    var data = await _context.LargeDataSet
                             .Skip((pageNumber - 1) * pageSize)
                             .Take(pageSize)
                             .ToListAsync();
    return Ok(data);
}

2. 數據流

工作原理：數據流允許您在從數據庫或其他數據源讀取數據時以塊的形式發送數據，而不是將整個數據集加載到內存中，然后再發送。這樣可以保持較低的內存使用率，并允許高效處理大型數據集。

實現：在 .NET 中，這可以通過檢索數據時將數據直接流式傳輸到客戶端來完成。IAsyncEnumerablePushStreamContent

優點：通過不將整個數據集加載到內存中來高效使用內存。客戶端還可以在數據到達時開始處理數據。

使用IAsyncEnumerable:

[HttpGet("stream-data")]
public async IAsyncEnumerable<MyLargeEntity> GetStreamedData()
{
    await foreach (var item in _context.LargeDataSet.AsAsyncEnumerable())
    {
        yield return item;
    }
}

3. 壓縮

工作原理：壓縮響應數據以減小其大小，使大型數據集更易于通過網絡管理。服務器可以使用中間件自動壓縮數據。

實現：您可以通過添加包并配置中間件，在 .NET API 中啟用響應壓縮。Microsoft.AspNetCore.ResponseCompression

優點：減少帶寬消耗并加快數據傳輸速度，尤其是對于大型負載。

.NET 中的示例 （Startup.cs）：

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)  
{  
    services.AddResponseCompression(options =>  
    {  
        options.EnableForHttps = true;  
    });  
}  
  
public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)  
{  
    app.UseResponseCompression();  
}

4. 異步操作

工作原理：使用異步代碼以避免在檢索或處理大型數據集時阻塞線程。在 .NET 中，異步方法 （使用 和 ） 可確保服務器在執行 I/O 綁定操作（如查詢數據庫）時保持響應。asyncawait

實現：使控制器方法異步，并確保任何數據庫或外部資源調用也是異步的。

優點：通過在等待數據操作完成的同時為其他請求釋放線程，提高可擴展性和響應能力。

.NET 中的示例：

[HttpGet("large-data")]
public async Task<IActionResult> GetLargeDataAsync()
{
    var data = await _context.LargeDataSet.ToListAsync();
    return Ok(data);
}

5. 批處理

工作原理：將大型數據請求分解為較小的批次，分階段處理和返回。服務器可以在內部拆分數據集并返回較小的數據塊。

實現：服務器可以在后臺處理批處理并逐步返回結果（或允許客戶端請求每個批處理）。

優點： 通過以更小、更易于管理的部分處理數據，避免服務器和網絡不堪重負。

例：

[HttpPost("batch-data")]
public async Task<IActionResult> GetBatchDataAsync([FromBody] List<int> ids)
{
    var data = await _context.LargeDataSet
                             .Where(d => ids.Contains(d.Id))
                             .ToListAsync();
    return Ok(data);
}

6. 服務器端過濾

工作原理：允許客戶端指定篩選條件，以便僅返回必要的數據，而不是將整個數據集發送到客戶端。這減少了需要傳輸的數據量。

實施：公開允許客戶端指定所需數據的查詢參數，例如 .?filter=value

優點：減少處理和傳輸的數據量，提高服務器和客戶端的性能。

.NET 中的示例：

[HttpGet("filtered-data")]
public async Task<IActionResult> GetFilteredData([FromQuery] string filter)
{
    var data = await _context.LargeDataSet
                             .Where(d => d.SomeField.Contains(filter))
                             .ToListAsync();
    return Ok(data);
}

7. 用于緩存的 ETag 和 Cache-Control

工作原理：使用 and headers 等緩存策略來避免重復獲取相同的大型數據集。如果數據未更改，則客戶端可以改用緩存版本。ETagCache-Control

實施：在 API 中實施 ETag 以管理數據版本控制。

優點：通過避免冗余數據檢索來減少服務器負載和網絡流量。

.NET 中的示例：

[HttpGet("cache-data")]
[ResponseCache(Duration = 60)] // Caches for 60 seconds
public IActionResult GetCachedData()
{
    var data = _context.LargeDataSet.ToList();
    return Ok(data);
}

8. 用于選擇性數據獲取的 GraphQL

工作原理：使用 GraphQL 允許客戶端準確指定他們需要的數據部分。這樣可以避免過度獲取，并僅返回相關信息。

實現：使用庫在 .NET 中實現 GraphQL。HotChocolate

優勢：針對客戶端需要不同數據子集的大規模數據集進行了優化。

在 .NET Web API 中處理大數據需要結合高效的技術，例如數據流、分頁和壓縮。通過使用這些策略優化 API，以及緩存和異步處理，您可以確保高性能、可擴展性和流暢的用戶體驗。實施這些最佳實踐以成功管理大規模數據并提高 API 效率。