怎样让 API 快速且轻松地提取所有数据？
作者 | Simon Willison
译者 | 王强
策划 | 万佳
我上周在 Twitter 上发起了一个关于 API 端点的讨论。相比一次返回 100 个结果，并要求客户端对所有页面进行分页以检索所有数据的 API，这些流式传输大量数据的端点可以作为替代方案：
假设这种流式传输端点有了高效的实现，那么提供流式 HTTP API 端点（例如一次性提供 100,000 个 JSON 对象，而不是要求用户在超过 1000 个请求中每次分页 100 个对象）有任何意想不到的缺陷吗？——Simon Willison（@simonw），2021 年 6 月 17 日
我收到了很多很棒的回复。我试过在推文上把这些想法浓缩进一个，但我也会在这里将它们综合成一些见解。
批量导出数据
我花在 API 上的时间越多（尤其是处理 Datasette 和 Dogsheep 项目时），我就越意识到自己最喜欢的 API 应该可以让你尽可能快速、轻松地提取所有数据。
API 一般可以通过三种方式提供这种功能：
- 单击“导出所有内容”按钮，然后等待一段时间，等它显示包含可下载 zip 文件链接的电子邮件。这并不是真正的 API，主要因为用户通常很难甚至不可能自动执行最初的“点击”动作，但这总比没有好。谷歌的 Takeout 是这种模式的一个著名实现。
- 提供一个 JSON API，允许用户对他们的数据进行分页。这是一种非常常见的模式，尽管它可能会遇到许多困难：例如，如果对原始数据分页时，有人又添加了新数据，会发生什么情况？另外，出于性能原因，某些系统也只允许访问前 N 页。
- 提供一个你可以点击的单一 HTTP 端点，该端点将一次性返回你的所有数据（可能是数十或数百 MB 大小）。
我今天想要谈论的是最后一个选项。
高效地流式传输数据
过去，大多数 Web 工程师会很快否定用一个 API 端点流式输出无限数量行的这种想法。HTTP 请求是应该尽快处理的！处理请求所花费的时间但凡超过几秒钟都是一个危险信号，这表明我们应该重新考虑某些事情才是。
Web 堆栈中的几乎所有内容都针对快速处理小请求进行了优化。但在过去十年中，这一趋势出现了一些变化：Node.js 让异步 Web 服务器变得司空见惯，WebSockets 教会了我们如何处理长时间运行的连接，并且在 Python 世界中，asyncio 和 ASGI 为使用较少量内存和 CPU 处理长时间运行的请求提供了坚实的基础。
我在这个领域做了几年的实验。
Datasette 能使用 ASGI 技巧 将表（或过滤表）中的所有行流式传输 为 CSV，可能会返回数百 MB 的数据。
Django SQL Dashboard 可以将 SQL 查询的完整结果导出为 CSV 或 TSV，这次使用的是 Django 的 StreamingHttpResponse（它确实会占用一个完整的 worker 进程，但如果你将其限制为只有一定数量的身份验证用户可用，那也没什么问题）。
VIAL 用来实现流式响应，以提供“从管理员导出功能。它还有一个受 API 密钥保护的搜索 API，可以用 JSON 或 GeoJSON输出 所有匹配行。
实现说明
实现这种模式时需要注意的关键是内存使用：如果你的服务器在需要为一个导出请求提供服务时都需要缓冲 100MB 以上的数据，你就会遇到麻烦。
某些导出格式比其他格式更适合流式传输。CSV 和 TSV 非常容易流式传输，换行分隔的 JSON 也是如此。
常规 JSON 需要更谨慎的对待：你可以输出一个[字符，然后以逗号后缀在一个流中输出每一行，再跳过最后一行的逗号并输出一个]。这样做需要提前查看（一次循环两个）来验证你还没有到达终点。
或者……Martin De Wulf 指出 你可以输出第一行，然后输出每行的时候带上一个前面的逗号——这完全避免了“一次迭代两个”的问题。
下一个挑战是高效地循环遍历所有数据库结果，但不要先将它们全部拉入内存。
PostgreSQL（和 psycopg2 Python 模块）提供了服务端游标，这意味着你可以通过代码流式传输结果，而无需一次全部加载它们。我把它们用在了 Django SQL仪表板 中。
不过，服务端游标让我感到有些紧张，因为它们似乎很可能会占用数据库本身的资源。所以我在这里考虑的另一种技术是键集分页。
键集分页（keyset pagination）适用于所有按唯一列排序的数据，尤其适合主键（或其他索引列）。使用如下查询检索每一页数据：
select * from items order by id limit 21注意limit 21——如果我们要检索 20 个项目的页面，我们这里要求的就是 21，因为这样我们就可以使用最后一个返回的项目来判断是否有下一页。然后对于后续页面，取第 20 个 id 值并要求大于该值的内容：
select * from items where id > 20 limit 21这些查询都可以快速响应（因为它针对有序索引）并使用了可预测的固定内存量。使用键集分页，我们可以遍历一个任意大的数据表，一次流式传输一页，而不会耗尽任何资源。
而且由于每个查询都是小而快的，我们也不必担心庞大的查询会占用数据库资源。
会出什么问题？
我真的很喜欢这些模式。它们还没有在我面前暴露出来什么问题，尽管我还没有将它们部署到什么真正大规模的环境里。所以我在 Twitter问了问 大家，想知道应该留心什么样的问题。
根据 Twitter 讨论，以下是这种方法面临的一些挑战。
挑战：重启服务器
如果流需要很长时间才能完成，那么推出更新就会成为一个问题。你不想中断下载，但也不想一直等待它完成才能关闭服务器。——Adam Lowry（@robotadam），2021 年 6 月 17 日
这种意见出现了几次，这是我没有考虑过的。如果你的部署过程涉及重新启动服务器的操作（很难想象完全不需要重启的情况），那么在执行这一操作时需要考虑长时间运行的连接。如果有用户正在一个 500MB 的流中走过了一半路程，你可以截断他们的连接或等待他们完成。
挑战：如何返回错误
如果你正在流式传输一个响应，你会从一个 HTTP 200 代码开始……但是如果中途发生错误，可能是在通过数据库分页时发生错误会怎样？
你已经开始发送这个请求，因此你不能将状态代码更改为 500。相反，你需要向正在生成的流写入某种错误。
如果你正在提供一个巨大的 JSON 文档，你至少可以让该 JSON 变得无效，这应该能向你的客户端表明出现了某种问题。
像 CSV 这样的格式处理起来更难。你如何让用户知道他们的 CSV 数据是不完整的呢？
如果某人的连接断开怎么办——他们肯定会注意到他们丢失了某些东西呢，还是会认为被截断的文件就是所有数据呢？
挑战：可恢复的下载
如果用户通过你的 API 进行分页，他们可以免费获得可恢复性：如果出现问题，他们可以从他们获取的最后一页重新开始。
但恢复单个流就要困难得多。
HTTP 范围 机制 可用于提供针对大文件的可恢复下载，但它仅在你提前生成整个文件时才有效。
有一种 API 的设计方法可以用来支持这一点，前提是流中的数据处于可预测的顺序（如果你使用键集分页则必须如此，如上所述）。
让触发下载的端点采用一个可选的?since=参数，如下所示：
GET /stream-everything?since=b24ou34[ {"id": "m442ecc", "name": "..."}, {"id": "c663qo2", "name": "..."}, {"id": "z434hh3", "name": "..."},]这里b24ou34是一个标识符——它可以是一个故意不透明的令牌，但它需要作为响应的一部分提供。
如果用户由于任何原因断开连接，他们可以传递他们成功检索到的最后一个 ID 来从上次中断的地方开始：
GET /stream-everything?since=z434hh3这还需要客户端应用程序具备某种程度的智能反馈，但它是一个相当简单的模式，既可以在服务器上实现，也能作为客户端实现。
最简单的解决方案：从云存储生成和返回
实现这种 API 的最健壮的方法似乎是技术上最让人觉得无聊的：分离一个后台任务，让它生成大型响应并将其推送到云存储（S3 或 GCS），然后将用户重定向到一个签名 URL 来下载生成的文件。
这种方法很容易扩展，为用户提供了带有内容长度标头的完整文件（甚至可以恢复下载，因为 S3 和 GCS 支持范围标头），用户很清楚这些文件是可下载的。它还避免了由长连接引起的服务器重启问题。
这就是 Mixpanel 处理其导出功能的方式，这也是 Sean Coates 在尝试为 AWS Lambda/APIGate 响应大小限制寻找解决方法时想到的方案。
如果你的目标是为用户提供强大、可靠的数据批量导出机制，那么导出到云存储可能是最佳选项。
但是, 流式动态响应是一个非常巧妙的技巧，我计划继续探索它们！
原文链接：
https://simonwillison.net/2021/Jun/25/streaming-large-api-responses/
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