有效地管理 API 配额需要监控、战略性请求处理和优化使用模式相结合。 目标是避免达到速率限制、确保为用户提供可靠的服务并最大限度地降低成本。 以下是实现此目标的三个关键实践。
首先，持续跟踪和监控 API 使用情况。 大多数 API 提供仪表板或使用情况指标，以显示您在配额期内（例如，每天或每分钟）发出的请求数量。 设置警报，以便在使用量达到预定义阈值（例如，限制的 80%）时通知您的团队。 例如，AWS CloudWatch 允许为 API Gateway 指标配置警报。 此外，记录内部 API 调用以识别峰值或低效模式。 如果您的应用突然每小时发出 1,000 个请求，而不是通常的 500 个请求，则日志可以帮助查明重复调用或配置错误的循环等问题。 主动监控可确保您保持在限制范围内，并避免服务中断或超额费用。
其次，在客户端实施速率限制和重试逻辑。 即使 API 强制执行服务器端限制，添加客户端控件也可以防止服务过载。 例如，使用诸如 axios-retry 之类的库来自动重试失败的请求，并采用指数退避——每次尝试之间等待更长时间。 通过遵守 Retry-After 标头来处理 HTTP 429（请求过多）错误，该标头指定了在重试之前要等待多长时间。 例如，Slack 的 API 使用分层速率限制，并且在高峰时段退避可以避免处罚。 如果您的应用需要关键数据，请优先处理重要请求，而不是非紧急请求（例如，获取用户权限与记录活动）。
第三，通过缓存和高效设计来减少不必要的 API 调用。 将频繁访问的数据缓存在本地或 Redis 等快速存储系统中。 例如，如果您的应用每分钟检查一次产品可用性，则将结果缓存 5 分钟。 尽可能批量处理请求——Google Analytics 的 API 允许您在一个调用中发送多个事件，从而减少开销。 优化查询以仅获取所需数据；如果端点返回 50 个字段，但您只需要 3 个字段，则仅请求这些字段。 对于用户个人资料 API，使用批量端点一次检索 100 个个人资料，而不是 100 个单独的调用。 这些步骤降低了您的配额消耗并提高了性能。