作为开发者，我们在构建分布式系统时，经常面临一个关键的选择：究竟应该使用 REST API 还是 RPC API？这不仅是技术选型的问题，更关乎我们系统的架构方向、可维护性以及最终的性能表现。很多时候，我们可能习惯了其中一种，而对另一种知之甚少。随着我们步入 2026 年，云原生和 AI 优先（AI-Native）的应用架构让这个选择题变得更加微妙。在这篇文章中，我们将深入探讨这两种主流 API 设计风格的本质区别，结合 2026 年的最新技术趋势，通过实战代码示例，帮助你做出最明智的技术决策。
REST API 的进化：不仅仅是 CRUD
首先，让我们重新审视一下 表述性状态传递（REST）。正如其名，它并非一种具体的协议或工具，而是一种架构风格。想象一下，互联网本质上是一个巨大的信息库，而 REST 就是为这个信息库设计的一套优雅的访问规范。
但在 2026 年，单纯的 CRUD 已经不够了。我们在实际的项目中发现，现代客户端（特别是运行在边缘节点上的 Agentic AI 代理）需要更灵活的数据交互方式。REST 的核心优势在于其通用性和无状态性，这使得它成为连接异构系统的最佳胶水。
深入理解 HTTP 动词与资源建模
我们非常熟悉这些操作：创建、读取、更新、删除。但在现代 API 设计中，我们建议更加谨慎地使用动词。例如，我们不应该设计 INLINECODE3c794adb，而应该将令牌视为资源：INLINECODE6b1b1089 并在请求体中包含凭证。
让我们来看一个 2026 年风格的 RESTful 资源设计示例，我们引入了更严格的版本控制和 HATEOAS（超媒体作为应用状态引擎）的概念，这在自动化 AI 客户端交互中至关重要。
#### 代码示例：带有 HATEOAS 的现代化 REST 响应
假设我们正在为一个电商系统设计 API。在传统的响应中，我们只返回数据。但在现代设计中，我们返回“状态”和“下一步的操作”。
// GET /orders/123
//
// 这个响应不仅包含订单信息，还包含了客户端（可能是 AI Agent）接下来可以做什么的链接。
// 这大大降低了客户端硬编码 URL 的需求。
{
"order_id": "123",
"status": "pending_payment",
"total": 99.90,
"_links": {
"self": { "href": "/orders/123" },
"pay": {
"href": "/orders/123/payments",
"method": "POST",
"hints": { "required_fields": ["payment_method_id", "amount"] }
},
"cancel": {
"href": "/orders/123/cancellation",
"method": "POST"
}
}
}
2026 年的挑战：GraphQL 与 REST 的融合
你可能会遇到这样的情况：REST 的“获取过多数据”问题在复杂的仪表盘应用中让人头疼。我们团队在最近的一个项目中，采用了 GraphQL over REST 的混合模式。我们在边缘层使用 GraphQL 解析器来聚合多个后端 REST 微服务的数据。这样既保留了微服务的简单性，又赋予了前端灵活的数据查询能力。
RPC API 的崛起：云原生的通信脊梁
接下来，让我们看看 远程过程调用（RPC）。与 REST 面向资源不同，RPC 是一种面向动作的方法论。它的核心思想非常朴素：我想调用服务器上的一个函数，就像调用本地函数一样，而不关心底层网络细节。
在 2026 年，随着 Kubernetes 和 Service Mesh 的普及，RPC 已经不再是旧时代的遗留物，而是高性能微服务的标准配置。特别是 gRPC，凭借其 HTTP/2 全双工传输和 Protobuf 的高效编码，成为了云原生通信的事实标准。
gRPC 在 2026 年的最佳实践：流式与容错
让我们思考一下这个场景：你需要从数万个物联网设备实时收集传感器数据。REST 的 Request-Response 模型在高频场景下开销太大。这时，gRPC 的双向流式传输就派上用场了。
#### 代码示例：gRPC 双向流式传输
这是一个生产级的 .proto 定义，展示了我们如何处理实时数据流。
// sensor_service.proto
syntax = "proto3";
package telemetry;
// 定义服务
service SensorTelemetry {
// 双向流式 RPC：客户端可以持续发送数据，服务端也能持续回应（如告警）
rpc StreamMetrics (stream SensorReading) returns (stream ServerAlert);
}
// 传感器读数
message SensorReading {
int32 sensor_id = 1;
double value = 2;
int64 timestamp = 3; // 使用 Unix 时间戳
}
// 服务端告警
message ServerAlert {
string alert_code = 1;
string message = 2;
}
在服务端实现中，我们利用了 Go 或 Rust 的高并发特性来处理这些流。
// 服务端伪代码 (Go)
func (s *server) StreamMetrics(stream pb.SensorTelemetry_StreamMetricsServer) error {
for {
// 持续从客户端读取
reading, err := stream.Recv()
if err == io.EOF {
break
}
if err != nil {
return err
}
// 业务逻辑：检测异常
if reading.Value > THRESHOLD {
// 立即发回告警，不需要等待下一次请求
stream.Send(&pb.ServerAlert{
AlertCode: "HIGH_TEMP",
Message: fmt.Sprintf("Sensor %d overheating!", reading.SensorId),
})
}
}
return nil
}
RPC 的异构挑战与解法
作为过来人，我们需要提醒你：RPC 的强类型是一把双刃剑。在 INLINECODEc6670a16 文件变更时，如果不处理好 INLINECODE6975ded8 的编号遗弃，会导致旧版本客户端崩溃。我们建议在团队中引入 Protobuf Breaking Change Detector 工具，在 CI/CD 流水线中强制检查接口兼容性。
2026 年技术趋势下的深度对比
随着大型语言模型（LLM） 成为应用开发的一部分，API 的选择直接影响 AI Agent 的能力。
- 对于 REST：由于 REST 是基于文本的，它天然对 LLM 友好。AI 可以很容易地理解 JSON 结构并通过生成 HTTP 请求来调用工具。这就是为什么目前面向公网的 LLM API 大多仍然是 REST 风格的原因。
- 对于 RPC：gRPC 的二进制格式对人类和 AI 来说都是不可读的。但是，对于 AI 编排的内部工作流，RPC 的性能优势无法被忽视。我们预计未来会出现基于 IDL 到 OpenAPI 转换的“翻译层”，让 AI 能够无缝调用 gRPC 服务。
性能与可观测性：现代视角
在微服务架构中，网络延迟是累积的。让我们通过一个简单的对比来看看带宽消耗（假设传输 1000 个用户对象）：
- REST (JSON): 文本冗余高，包含大量的键名（
"user_name": "Alice"）。大小可能达到 2MB。 - gRPC (Protobuf): 二进制编码，字段名被映射为数字标签（
1: "Alice"）。大小可能仅 200KB。
在内部高带宽场景下，这 10 倍的差异意味着巨大的成本节约。但同时，我们必须在 gRPC 中引入 分布式链路追踪。由于 Protobuf 不可读，如果缺乏 Tracing ID，调试生产环境中的 RPC 错误将是一场噩梦。我们推荐使用 OpenTelemetry 标准来统一采集数据。
决策指南：我们应该选择哪一条路？
了解了原理和区别后，最关键的问题来了：你的项目应该用哪个？ 结合 2026 年的开发范式，我们建议遵循以下原则：
场景一：构建 AI 暴露层或公共 API
推荐：REST (或 GraphQL)
如果你的服务需要被第三方开发者、前端应用或者 LLM Agent 调用，REST 依然是王者。
- 理由：兼容性极强，易于测试，且能完美利用 HTTP 缓存。
- 最佳实践：使用 OpenAPI 3.1 规范自动生成交互式文档。对于 AI 集成，确保你的 JSON Schema 定义非常清晰，这将帮助 LLM 更准确地理解你的 API。
场景二：高频内部微服务通信
推荐：RPC (gRPC)
对于订单服务调用库存服务，或者是实时分析管道，gRPC 是不二之选。
- 理由：低延迟、高吞吐、原生流式支持。
场景三：Serverless 与边缘计算
推荐：关注 HTTP/3 和 REST
在边缘计算环境，冷启动是关键。虽然 gRPC 支持存在，但轻量级的 HTTP/JSON 请求在 Function as a Service (FaaS) 环境中通常启动更快，且与现有的 CDN 集成更好。如果你正在使用 Vercel 或 Cloudflare Workers，坚持使用 REST/HTTP。
结语：没有银弹，只有权衡
回顾这场 REST 与 RPC 的讨论，我们发现两者并非水火不容。在 2026 年最先进的架构中，我们经常看到混合架构：对外使用 RESTful API 提供服务，对内使用 gRPC 进行高效的数据交换。甚至出现了 gRPC-JSON Transcoder，让我们能维护一份代码，同时暴露两种接口。
作为开发者，我们不应该盲目跟风。希望这次深度的对比和实战代码，能让你在面对复杂的架构设计时，能够根据业务的实际需求（是侧重于广泛的可访问性，还是极致的高性能），做出最明智的决策。现在，试着检查一下你的项目架构，看看是否有优化的空间吧！