性能优化指南
更新: 7/29/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟
本指南将帮助您优化 Api-Finder 的性能，提高扫描效率和资源利用率。
概述
Api-Finder 的性能优化涉及多个方面：
- 网络配置优化
- 内存使用优化
- 并发控制
- 缓存策略
- 输出优化
网络性能优化
连接池配置
yaml
# config.yaml
network:
connection_pool:
max_connections: 100
max_connections_per_host: 20
keep_alive: true
timeout: 30请求超时设置
yaml
network:
timeouts:
connect: 10
read: 30
total: 60DNS 优化
yaml
network:
dns:
cache_size: 1000
cache_ttl: 300
servers:
- "8.8.8.8"
- "1.1.1.1"并发控制
线程池配置
yaml
performance:
threads:
max_workers: 50
queue_size: 1000
timeout: 300速率限制
yaml
performance:
rate_limit:
requests_per_second: 100
burst_size: 200
delay_between_requests: 0.01内存优化
缓存配置
yaml
cache:
enabled: true
max_size: "512MB"
ttl: 3600
cleanup_interval: 300批处理设置
yaml
performance:
batch:
size: 1000
flush_interval: 60
max_memory: "256MB"扫描优化
智能扫描
yaml
scanner:
intelligent:
enabled: true
learning_rate: 0.1
min_confidence: 0.8
adaptive_timeout: true过滤优化
yaml
filters:
early_filtering: true
status_codes:
skip: [404, 403, 500]
content_types:
include: ["application/json", "text/html"]输出优化
流式输出
yaml
output:
streaming: true
buffer_size: 8192
compression: true格式优化
yaml
output:
format: "json"
minimal: true
exclude_fields: ["raw_response", "headers"]监控和分析
性能指标
python
from api_finder import ApiScanner, PerformanceMonitor
scanner = ApiScanner()
monitor = PerformanceMonitor()
# 启用监控
scanner.enable_monitoring(monitor)
# 执行扫描
results = scanner.scan("https://api.example.com")
# 获取性能报告
report = monitor.get_report()
print(f"扫描时间: {report.total_time}s")
print(f"请求数量: {report.total_requests}")
print(f"平均响应时间: {report.avg_response_time}ms")资源使用监控
python
# 内存使用监控
memory_usage = monitor.get_memory_usage()
print(f"内存使用: {memory_usage.current}MB")
print(f"峰值内存: {memory_usage.peak}MB")
# CPU 使用监控
cpu_usage = monitor.get_cpu_usage()
print(f"CPU 使用率: {cpu_usage.average}%")性能调优建议
基础优化
合理设置并发数
bash# 根据目标服务器性能调整 api-finder scan --threads 20 --rate-limit 50 https://api.example.com启用缓存
bashapi-finder scan --cache --cache-size 512MB https://api.example.com使用过滤器
bashapi-finder scan --filter-status 200,201,202 https://api.example.com
高级优化
自定义扫描策略
pythonfrom api_finder import CustomScanner class OptimizedScanner(CustomScanner): def should_scan_endpoint(self, endpoint): # 自定义扫描逻辑 if endpoint.path.endswith('.css'): return False return True动态调整参数
pythonscanner = ApiScanner() # 根据响应时间动态调整 if avg_response_time > 1000: scanner.set_rate_limit(10) else: scanner.set_rate_limit(100)
性能基准测试
测试环境
yaml
benchmark:
target: "https://api.example.com"
duration: 300 # 5分钟
threads: [10, 20, 50, 100]
rate_limits: [10, 50, 100, 200]基准测试结果
| 线程数 | 速率限制 | 总请求数 | 成功率 | 平均响应时间 |
|---|---|---|---|---|
| 10 | 50 | 15,000 | 99.8% | 120ms |
| 20 | 100 | 30,000 | 99.5% | 150ms |
| 50 | 200 | 60,000 | 98.2% | 200ms |
性能瓶颈分析
网络瓶颈
- 症状：高延迟，低吞吐量
- 解决：优化网络配置，使用CDN
内存瓶颈
- 症状：内存使用持续增长
- 解决：启用流式处理，减少缓存
CPU瓶颈
- 症状：CPU使用率持续100%
- 解决：减少并发数，优化算法
最佳实践
生产环境配置
yaml
# production.yaml
performance:
threads: 30
rate_limit: 100
timeout: 30
cache:
enabled: true
max_size: "1GB"
output:
streaming: true
compression: true
monitoring:
enabled: true
metrics_interval: 60监控告警
yaml
alerts:
memory_usage:
threshold: 80%
action: "reduce_cache_size"
response_time:
threshold: 5000ms
action: "reduce_rate_limit"
error_rate:
threshold: 5%
action: "pause_scanning"故障排除
常见性能问题
扫描速度慢
bash# 检查网络延迟 api-finder test-network --target https://api.example.com # 增加并发数 api-finder scan --threads 50 https://api.example.com内存使用过高
bash# 启用流式处理 api-finder scan --streaming --no-cache https://api.example.com频繁超时
bash# 增加超时时间 api-finder scan --timeout 60 https://api.example.com
性能诊断工具
bash
# 性能分析
api-finder profile --duration 60 https://api.example.com
# 内存分析
api-finder memory-profile --output memory-report.json
# 网络分析
api-finder network-test --verbose https://api.example.com