使用 Java 实施 API 分析

很少有技术像 API 那样无处不在，而且对业务成功至关重要。 API 将不同的软件系统连接在一起，形成一种通用语言，从而实现显着的可移植性、可伸缩性和可扩展性。

与系统本身同样重要的是了解系统并发现有关其使用的见解。 API 分析在提供这种洞察力、提供有关这些 API 的性能、使用模式和整体运行状况的背景信息方面发挥着至关重要的作用。 Java 以其强大的生态系统提供了各种工具和框架，可用于实施有效的 API 分析。本文旨在详细探讨这些工具和方法。

了解 API 分析

在深入研究 Java 的细节之前，了解 API 分析的实际含义至关重要。 API Analytics 有两个核心流程——设置指标和跟踪指标。有效跟踪这些指标包括收集数据、分析数据和报告数据，此过程的每个阶段都需要对所涉及系统的形式和功能进行一些思考。

设置指标

在选择要跟踪的指标时，确定数据与业务逻辑和用例的相关性非常重要。虽然始终全面了解每个可能的指标固然很好，但这可能会引入太多信息，导致数据和信息转换为纯粹的噪音。这种噪音可能会导致此过程生成的分析和上下文的价值降低。

因此，在决定您跟踪的指标时需要考虑几个类别。

体积数据 – 此数据涉及有关发出的请求数量、传输的总数据等信息。此信息可以帮助您了解 API 的使用方式和程度，并可以帮助识别高流量系统和端点。
服务数据 – 此信息可以包括 API 响应所需时间、这些响应的效率等数据。这对于随着时间的推移进行跟踪以了解整个产品生态系统中失败或效率低下的发生率特别有用。
用户数据 – 该数据包括用户行为和情绪，可以通过持续的 API 数据收集进行跟踪，然后通过消费者支持系统进行丰富。
错误数据 – 该数据与 API 生成的错误相关，可以帮助为整个系统的健康状况制定标准。

每个类别都包含可以争论到其他类别的指标，但以这种格式理解它们是一个很好的开始。有多少系统可以跟踪，您就可以跟踪多少指标！

跟踪指标

一旦确定了想要跟踪的指标，您就必须真正开始跟踪它们。 Java 生态系统中有各种令人惊叹的工具可以提供强大的 API 分析。让我们来看看一些最受欢迎的。

Micrometer

Spring Boot Actuator 是 Spring Boot 框架的一部分。它提供了用于监视应用程序并与应用程序交互的内置端点，并且可以轻松集成到您的 Java 应用程序中，以提供有关应用程序运行时行为的宝贵见解。 Actuator 连接到一个名为 Micrometer 的集合外观，它提供实时监控和分析。 Micrometer直接连接到以下监控系统：

* Netflix Atlas

* CloudWatch

* Datadog

* Ganglia

* Graphite

* InfluxDB

* JMX

* New Relic

* Prometheus

* SignalFx

* StatsD

* Wavefront

Micrometer入门

开始使用 Micrometer 非常简单 – Springboot 网站上有更深入的指南，但为了简洁起见，在此处进行了调整。

为了使用 Micrometer，您需要创建一个包含服务应用程序和客户端应用程序的应用程序对。该服务应用程序将允许您利用属性文件来设置一些变量 – 特别是，您将能够使用它来设置端口并为您选择的分析引擎设置集成。在 Springboot 的教程中，他们的目标是 Wavefront，一个用于数据洞察的分析仪表板。该属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

从这里，您将创建您的客户端应用程序。该应用程序将允许执行服务应用程序，调用有问题的数据并将其推送到 Wavefront。

应该考虑 Spring Boot 方法的一些关键细节。首先，Micrometer 虽然被宣传为一个分析系统，但更多的是 Spring Boot 仪表部分的一个外观 – 因此，您可以使用 Micrometer 推送任何解决方案（包括 Moesif 之类的解决方案）。这为您提供了极大的灵活性来寻找合适的产品组合。虽然您当然可以利用 Micrometer 作为非常基本的分析引擎，但您将需要像 Prometheus 或 Datadog 这样的数据库解决方案来存储这些数据，并且建议使用可视化解决方案来获得最大收益这个存储的数据。

莫埃西夫

Moesif 是一个世界一流的见解和分析平台，可以帮助您以很少的开销大规模部署有效的指标系统。 Moesif 实时运行，提供由上下文和观察支持的分析，而不仅仅是网络信息或基础数据。

这本身可以为大多数用户释放令人难以置信的价值，但对货币化和创收解决方案的额外支持也可以带来显着的货币收益。特别是对于 Java 实现，Moesif 支持许多 Java 服务器解决方案，使实现变得非常快速和简单！

Moesif 入门

将 Java 开发连接到 Moesif 非常容易。通过使用Spring Boot，我们可以利用一个非常简单的部署系统。

首先，您需要安装SDK。在 Maven 的支持下，这很容易完成：

<dependency>

    <groupId>com.moesif.servlet</groupId>

    <artifactId>moesif-servlet</artifactId>

    <version>1.7.5</version>

</dependency>

并通过 Gradle 支持：

dependencies {

    compile 'com.moesif.servlet:moesif-servlet:1.7.4'

}

有了这些依赖项，您所要做的就是安装 Moesif Filter 对象，使用您的 Moesif 应用程序 ID 连接到服务：

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");

  }

}

就是这样！您现在已连接到 Java 中的 Moesif！

ELK Stack（Elasticsearch、Logstash 和 Kibana）

ELK Stack 是另一个非常流行的 API 分析解决方案。 ELK Stack 以其组件（Elasticsearch、Logstash 和 Kibana）命名，是一个组合解决方案，利用每个组件实现特定功能：

Elasticsearch – 一种搜索和分析引擎，通常用于日志数据存储、搜索和分析。
Logstash – 用于日志收集、丰富和传输。
Kibana – 为 Elasticsearch 中存储的数据提供可视化功能，使创建仪表板和可视化报告变得更加容易。

ELK 堆栈入门

ELK Stack 的入门将根据您的特定语言、技术堆栈和操作环境而有所不同。一般来说，该过程将要求您单独安装每个组件，然后将它们配置为通过使用服务作为公共端点来相互通信。有许多服务将 ELK Stack 捆绑在一起作为单一产品 – 例如， logz.io提供此服务，与手动构建相比，允许您快速入门。这种方法的缺点是你正在购买一个产品和生态系统，并且跳出它可能很困难。

在 Java 中实施 API 分析

无论您选择哪种解决方案，在大规模部署时都应该牢记实现 Java 的一般流程。该过程通常如下所示。

步骤 1：设置用于分析的 Java 项目

要开始构建 API 分析，您必须首先设置 Java 项目以使用良好的分析解决方案。许多解决方案（例如 Micrometer）需要一组依赖项才能正确集成。在此阶段，检查依赖关系以确保正确配置至关重要。确保您对这种支持有一个长远的看法。像 Micrometer 这样的解决方案是相当省力的，但通常需要权衡功能和易用性。 ELK Stack 功能更强大，但在更复杂的环境中也需要大量开销和时间。

第 2 步：配置分析工具

确保您已正确配置工具。是的，这涉及检查您的属性文件，但它还需要深入反思如何处理数据。这对于确保安全至关重要 – 错误配置会导致许多数据泄露，因此正确配置是良好的商业和良好的道德规范。尽职尽责！

第 3 步：收集指标

在此阶段，您需要考虑如何收集指标。您使用的数据库解决方案以及这些数据的静态存储和加密方式将决定此过程的其余部分的复杂程度，因此请将此视为关键故障点。确保您的指标收集有效，以防止 API 对生产服务产生影响。

第四步：分析数据

选择您的监控解决方案来可视化和分析数据。这将是一个很大程度上由业务需求驱动的决定，因此请确保您的业务逻辑合理并且您的需求定义明确 – 分析数据可能会很昂贵，但当您分析业务时更是如此根本不关心！

第 5 步：做出数据驱动的决策

现在您已经有了指标，可以用它来做出数据驱动的决策！这需要尽可能多、尽可能频繁地进行显示，但也涉及使这些数据易于访问。确保您没有孤立数据。

挑战和最佳实践

挑战

Java API 分析可能遇到的最大挑战是数据开销。长期以来，Java 一直被认为是一种缓慢的语言，虽然到 2023 年情况并非如此，但它在提供速度方面仍然使用相当多的内存。因此，API 分析可能会导致内存消耗，如果实施不当，可能会降低 API 性能。

避免此问题需要在创建解决方案时着眼于设计效率。指标只能收集一次，并且应该与收集阶段分开进行转换。它们还可以发挥双重作用——一些指标可以代表多种事物，使您可以通过仅收集单个数据点来获得见解。

此外，任何度量方法都存在一些隐私和安全问题。根据发送的数据，PII 或其他数据可能会被记录为 Java API 分析部署的一部分。确保您正在清理数据，或者，如果无法清理此类数据，请确保您正在登录到只有受信任的团队才能访问的安全资源。

最佳实践

效率是这个方程式的重要组成部分。效率将决定您生成的上下文的价值 – 毕竟，当您花费过多的资源来获取分析时，分析的价值就微乎其微。

开发人员应该考虑可扩展性。当您每天处理十个或十五个请求时，日志记录和分析很容易完成，但当您每分钟处理数十万个请求时，情况可能会发生巨大变化。确保您的分析系统是为了提高效率而构建的，并且您记录的信息量正确。如果您的方法不够详细，您就会面临进行分析工作但实际上无法提供上下文或信息的风险。如果它太冗长，您将面临非常严重的风险，即在几乎没有警告的情况下呈指数级发生资源紧缩。

最重要的是，确保您使用值得信赖的系统进行日志记录和分析。 Moesif 是一个建立在效率和安全性之上的强大解决方案，因此作为一个功能齐全的工具集脱颖而出，可以轻松集成到您的 Java 堆栈中。如果您使用其他解决方案，则必须审核该解决方案，以确保它符合您的安全状况，不会导致效率低下，并且它所依赖的库和框

原文链接:https://www.moesif.com/blog/api-monetization/api-strategy/Implementing-API-analytics-with-Java/