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

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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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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

异步调用：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddMemoryCache();
    services.Configure<IpRateLimitOptions>(options =>
    {
        options.GeneralRules = new List<RateLimitRule>
        {
            new RateLimitRule
            {
                Endpoint = "*",
                Limit = ,
                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。

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本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-11，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除性能apiweb技巧配置

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。

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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。

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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。

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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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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

异步调用：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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。

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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。

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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。

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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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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。

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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。

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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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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。

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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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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。

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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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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。

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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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddMemoryCache();
    services.Configure<IpRateLimitOptions>(options =>
    {
        options.GeneralRules = new List<RateLimitRule>
        {
            new RateLimitRule
            {
                Endpoint = "*",
                Limit = ,
                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。

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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。

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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。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

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本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-11，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除性能apiweb技巧配置

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