RESTful API 命名规范深度解析——camelCase 还是 snake

在分布式系统的架构设计中，API 接口不仅是系统交互的通道，更是连接不同技术栈、组织文化乃至开发时代的契约。而在 RESTful API 的设计细节中，有一个看似微小却能引发无休止争论的话题：

JSON 字段名究竟该用 camelCase（小驼峰）还是 snake_case（下划线）？

这不仅仅是审美问题，它触及后端持久层与前端表现层之间的“阻抗失配”，牵涉到序列化性能、网络传输效率、开发者体验（DX）以及认知心理学。

本文将基于编程语言演进史、底层技术实现机制以及 Google、Stripe 等行业巨头的架构决策，为你提供一份专家级的决策指南。

历史溯源：符号学的选择

要理解这场争论，我们必须回溯计算机语言的发展脉络。命名规范并非凭空产生，而是特定时代硬件限制与社区文化的产物。

snake_case 的起源：C 语言与 Unix 哲学

snake_case（如 user_id）的流行可追溯到 70 年代的 C 语言和 Unix。当时的键盘设备（如 Teletype Model 33）虽然有大写键，但许多早期编译器对大小写不敏感。为了在低分辨率显示器上清晰地区分单词，程序员引入下划线模拟自然语言中的空格。这种习惯深深植根于 SQL 数据库标准中，至今 PostgreSQL 和 MySQL 的默认列名风格依然是下划线，这也为后来 API 与数据库的字段映射埋下了伏笔。

camelCase 的崛起：Java 与 JavaScript 的霸权

camelCase（如 userId）则随着面向对象编程（Smalltalk、C++、Java）兴起。Java 确立了“类名大驼峰，方法/变量名小驼峰”的工业标准。

决定性的转折点在于 JavaScript 的诞生。JSON 源自 JS 对象字面量，JS 标准库（如 getElementById）全面采用驼峰命名。随着 AJAX 和 JSON 取代 XML 成为数据交换霸主，camelCase 获得了 Web 领域的“原生”地位。

核心冲突：技术栈的阻抗失配 (Impedance Mismatch)

当数据在不同语言间流转时，不可避免地会遭遇“阻抗失配”。

后端视角的惯性（Python/Ruby/SQL）

Python/Django/FastAPI：Pydantic 模型通常直接对应数据库表结构

class UserProfile(BaseModel):
    first_name: str  # 符合 Python 习惯
    last_name: str

如果 API 强制返回 camelCase，就必须在序列化层配置别名（Alias）或转换器，增加了映射逻辑。

SQL 数据库：绝大多数数据库列名使用 snake_case。API 使用 camelCase 意味着 ORM 层必须始终承担转换工作。
Stripe 的选择：早期架构构建在 Ruby 栈上，直接暴露内部模型可保证后端一致性，因此坚持 snake_case。

前端视角的统治（JavaScript/TypeScript）

代码风格割裂：API 返回 snake_case，会破坏前端代码风格

const user = await fetchUser();
console.log(user.first_name); // 违反 ESLint camelcase 规则
render(user.email_address);

解构赋值的痛点：字段是 snake_case 时，需要繁琐重命名

const { first_name: firstName, last_name: lastName } = response.data;

这不仅增加样板代码，还提高出错概率。

性能迷思：序列化与网络传输

两个常见误区：

误区一：运行时转换开销

动态语言：Python 或 Ruby 中，频繁正则转换确实消耗 CPU，但现代框架（如 Pydantic v2，基于 Rust）通过预计算 Schema 映射，将开销降至极低。
静态语言 (Go/Java/Rust)：转换几乎零成本，运行时只是简单字节拷贝。

注意：前端浏览器主线程不要做全局递归转换，否则会导致页面掉帧和内存抖动。

误区二：传输体积差异

理论上 first_name 比 firstName 多一个字符，但开启 Gzip/Brotli 后差异几乎消失。
压缩算法利用重复字符串引用，JSON 数组中键高度重复，后续仅用短指针代替。
实测：Gzip 级别 6 下，两种风格 JSON 体积差异通常在 0.5%–1% 之间。

结论：传输体积不是问题，转换工作应由后端承担。

开发者体验 (DX) 与认知心理学

snake_case 可读性优势：下划线提供清晰视觉分隔，处理连续缩写词时更易解析。例如 parse_db_xml 比 parseDbXml 更快被理解。
camelCase 一致性优势：全栈 JS/TS 团队统一 camelCase，可直接复用类型定义（Interface/Zod Schema），消除“脑内翻译”认知负荷。

行业巨头的标准与选择逻辑

公司	推荐风格	背景与逻辑
Google	camelCase	API 指南 (AIP-140) 强制 JSON 小驼峰，即使内部 Protobuf 为 snake_case，也会自动转换
Microsoft	camelCase	随 .NET Core 与 TypeScript 的发展，全面转向 Web 标准
Stripe	snake_case	Ruby 栈公司，通过完善 SDK 屏蔽差异，Node SDK 仍用下划线传输，但方法签名符合 JS 习惯
JSON:API	camelCase	社区规范推荐，Web 社区共识

深度架构建议：解耦与 DTO

反模式：直接透传数据库实体 → API 与 DB 强耦合，违反信息隐藏原则。

最佳实践：引入 DTO (Data Transfer Object) 层。

无论数据库如何命名，都定义独立 API 契约（DTO）。
DTO 可统一使用 camelCase，现代映射工具（MapStruct, AutoMapper, Pydantic）可轻松处理转换。

面向未来：GraphQL 与 gRPC

GraphQL：几乎 100% 使用 camelCase，REST API 若采用 camelCase，可前瞻性兼容。
gRPC：Protobuf 文件字段定义用 snake_case，但 JSON 映射必须转为 camelCase，这是 Google 多语言环境的标准做法。

总结与决策矩阵

何时使用 snake_case？

API 主要用户为 Python 数据科学家或系统运维（Curl/Bash）
遗留系统已经使用 snake_case，一致性优先
极度追求后端开发速度且无资源维护 DTO 层

决策一览表

维度	推荐风格	说明
Web 前端 / 移动端 App	camelCase	零阻抗，类型安全
数据分析 / 科学计算	snake_case	符合 Python/R 习惯
Node.js / Go / Java 后端	camelCase	原生或库支持完美
Python / Ruby 后端	camelCase (建议配置转换器) 或 snake_case (内部工具)	灵活选择
团队全栈化程度越高	越推荐 camelCase	前后端统一，减少认知负荷

结语：API 设计的本质是同理心。在 Web API 语境下，将复杂性封装在后端，便捷性留给使用者，是专业而务实的选择。

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