本文探讨在 .NET Web API 中处理大数据的基本性能技巧和技术。了解如何优化 API 响应时间、有效管理内存以及扩展应用程序以处理高数据量。通过实施分页、数据流、压缩和缓存等最佳实践，您可以提高 API 性能并确保大规模无缝数据交付。

在 .NET Web API 中处理大数据

当 .NET 中的 Web API 需要处理大规模数据时，它必须以确保性能、可伸缩性和效率的方式进行处理。.NET 服务器可以实施多种技术来管理大型数据集，同时保持系统响应并避免内存过载或响应时间缓慢等问题。

以下是在 .NET Web API 中提供大规模数据的关键策略：

1. 分页

工作原理：服务器以较小的块或页面提供数据，允许客户端一次只请求数据集的一部分。这对于太大而无法在单个请求中返回的数据集特别有用。

实施：使用查询参数允许客户端指定页码和大小。API 方法应仅返回所请求页面的数据。

优点：通过每个请求检索和返回较小的数据集来减少内存和处理负载。

.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. 数据流

工作原理：数据流允许您在从数据库或其他数据源读取数据时以块的形式发送数据，而不是将整个数据集加载到内存中，然后再发送。这样可以保持较低的内存使用率，并允许高效处理大型数据集。

实现：在 .NET 中，这可以通过检索数据时将数据直接流式传输到客户端来完成。IAsyncEnumerablePushStreamContent

优点：通过不将整个数据集加载到内存中来高效使用内存。客户端还可以在数据到达时开始处理数据。

使用IAsyncEnumerable:

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

3. 压缩

工作原理：压缩响应数据以减小其大小，使大型数据集更易于通过网络管理。服务器可以使用中间件自动压缩数据。

实现：您可以通过添加包并配置中间件，在 .NET API 中启用响应压缩。Microsoft.AspNetCore.ResponseCompression

优点：减少带宽消耗并加快数据传输速度，尤其是对于大型负载。

.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. 异步操作

工作原理：使用异步代码以避免在检索或处理大型数据集时阻塞线程。在 .NET 中，异步方法 （使用 和 ） 可确保服务器在执行 I/O 绑定操作（如查询数据库）时保持响应。asyncawait

实现：使控制器方法异步，并确保任何数据库或外部资源调用也是异步的。

优点：通过在等待数据操作完成的同时为其他请求释放线程，提高可扩展性和响应能力。

.NET 中的示例：

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

5. 批处理

工作原理：将大型数据请求分解为较小的批次，分阶段处理和返回。服务器可以在内部拆分数据集并返回较小的数据块。

实现：服务器可以在后台处理批处理并逐步返回结果（或允许客户端请求每个批处理）。

优点： 通过以更小、更易于管理的部分处理数据，避免服务器和网络不堪重负。

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. 服务器端过滤

工作原理：允许客户端指定筛选条件，以便仅返回必要的数据，而不是将整个数据集发送到客户端。这减少了需要传输的数据量。

实施：公开允许客户端指定所需数据的查询参数，例如 .?filter=value

优点：减少处理和传输的数据量，提高服务器和客户端的性能。

.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. 用于缓存的 ETag 和 Cache-Control

工作原理：使用 and headers 等缓存策略来避免重复获取相同的大型数据集。如果数据未更改，则客户端可以改用缓存版本。ETagCache-Control

实施：在 API 中实施 ETag 以管理数据版本控制。

优点：通过避免冗余数据检索来减少服务器负载和网络流量。

.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. 用于选择性数据获取的 GraphQL

工作原理：使用 GraphQL 允许客户端准确指定他们需要的数据部分。这样可以避免过度获取，并仅返回相关信息。

实现：使用库在 .NET 中实现 GraphQL。HotChocolate

优势：针对客户端需要不同数据子集的大规模数据集进行了优化。

在 .NET Web API 中处理大数据需要结合高效的技术，例如数据流、分页和压缩。通过使用这些策略优化 API，以及缓存和异步处理，您可以确保高性能、可扩展性和流畅的用户体验。实施这些最佳实践以成功管理大规模数据并提高 API 效率。