HTTP1.1的优化措施

news2024/11/24 5:30:34

3.2 HTTP/1.1 如何优化?

可以从以下三个方面来优化http/1.1协议:

  • 尽量避免发送 HTTP 请求

  • 在需要发送 HTTP 请求时,考虑如何减少请求次数

  • 减少服务器的 HTTP 响应的数据大小

避免发送HTTP请求

对于一些具有重复性的 HTTP 请求,比如每次请求得到的数据都一样的,我们可以把这对「请求-响应」的数据都缓存在本地,那么下次就直接读取本地的数据,不必在通过网络获取服务器的响应了,这样的话 HTTP/1.1 的性能肯定肉眼可见的提升。

那么缓存技术是如何做的呢?

客户端会把第一次请求以及响应的数据保存在本地磁盘上,其中将请求的 URL 作为 key,而响应作为 value,两者形成映射关系。

这样当后续发起相同的请求时,就可以先在本地磁盘上通过 key 查到对应的 value,也就是响应,如果找到了,就直接从本地读取该响应。毋庸置疑,读取本地磁盘的速度肯定比网络请求快得多,如下图:

img

但是如果缓存的响应不是最新的,此时也有解决办法

服务器在发送HTTP响应时会估算一个过期时间,并把这个信息放到响应头部中,这样客户端在查看相应头部信息时,一旦发现缓存的相应是过期的,就会重新发送网络请求。

如果客户端在第一次请求得到响应头部中发现该响应过期了,客户端就会重新发送请求,此时客户端不需要带上这个资源一起请求,而只需要在请求的 Etag 头部带上第一次请求的响应头部中的摘要,这个摘要是唯一标识响应的资源,当服务器收到请求后,会将本地资源的摘要与请求中的摘要做个比较。

如果不同,那么说明客户端的缓存已经没有价值,服务器在响应中带上最新的资源。

如果相同,说明客户端的缓存还是可以继续使用的,那么服务器仅返回不含有包体的 304 Not Modified 响应,告诉客户端仍然有效,这样就可以减少响应资源在网络中传输的延时,否则返回最新资源并加上200 OK,

img

缓存真的是性能优化的一把万能钥匙,小到 CPU Cache、Page Cache、Redis Cache,大到 HTTP 协议的缓存。

减少HTTP请求次数

  • 减少重定向

  • 合并请求

  • 延迟发送请求

减少重定向次数

重定向请求指的是服务器上的一个资源可能由于迁移、维护等原因从url1移到了url2,而客户端并不知情,它还是继续请求url1,此时服务器会通过 302响应码和 Location 头部,告诉客户端该资源已经迁移到了url2了,于是客户端需要再发送url2请求获得服务器资源。

那么,如果重定向请求越多,那么客户端就要多次发起 HTTP 请求,每一次的 HTTP 请求都得经过网络,这无疑会越降低网络性能。

另外,服务端这一方往往不只有一台服务器,比如源服务器上一级是代理服务器,然后代理服务器才与客户端通信,这时客户端重定向就会导致客户端与代理服务器之间需要 2 次消息传递,如下图:

img

如果重定向的工作交由代理服务器完成,就能减少 HTTP 请求次数了,即将重定向的工作交给代理服务器来做如下图:

img

而且当代理服务器知晓了重定向规则后,可以进一步减少消息传递次数,如下图:

img

除了 302 重定向响应码,还有其他一些重定向的响应码,你可以从下图看到:

img

其中,301308 响应码是告诉客户端可以将重定向响应缓存到本地磁盘,之后客户端就自动用url2 替代 url1 访问服务器的资源。

合并请求

把多个访问小文件的请求合并成一个大的请求,虽然传输的总资源还是一样,但是减少请求,也就意味着减少了重复发送的 HTTP 头部

另外由于 HTTP/1.1 是请求响应模型,如果第一个发送的请求,未收到对应的响应,那么后续的请求就不会发送(PS:HTTP/1.1 管道模式是默认不使用的,所以讨论 HTTP/1.1 的队头阻塞问题,是不考虑管道模式的),于是为了防止单个请求的阻塞,所以一般浏览器会同时发起 5-6 个请求,每一个请求都是不同的 TCP 连接,那么如果合并了请求,也就会减少 TCP 连接的数量,因而省去了 TCP 握手和慢启动过程耗费的时间

看看合并请求的几种方式。

有的网页会含有很多小图片、小图标,有多少个小图片,客户端就要发起多少次请求。那么对于这些小图片,我们可以考虑使用 CSS Image Sprites 技术把它们合成一个大图片,这样浏览器就可以用一次请求获得一个大图片,然后再根据 CSS 数据把大图片切割成多张小图片。

图来源于:墨染枫林的CSDN

这种方式就是通过将多个小图片合并成一个大图片来减少 HTTP 请求的次数,以减少 HTTP 请求的次数,从而减少网络的开销

除了将小图片合并成大图片的方式,还有服务端使用 webpack 等打包工具将 js、css 等资源合并打包成大文件,也是能达到类似的效果。

另外,还可以将图片的二进制数据用 base64 编码后,以 URL 的形式嵌入到 HTML 文件,跟随 HTML 文件一并发送.

<image src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPoAAAFKCAIAAAC7M9WrAAAACXBIWXMAA ... />

这样客户端收到 HTML 后,就可以直接解码出数据,然后直接显示图片,就不用再发起图片相关的请求,这样便减少了请求的次数。

可以看到,合并请求的方式就是合并资源,以一个大资源的请求替换多个小资源的请求

但是这样的合并请求会带来新的问题,当大资源中的某一个小资源发生变化后,客户端必须重新下载整个完整的大资源文件,这显然带来了额外的网络消耗

延迟发送请求

一般 HTML 里会含有很多 HTTP 的 URL,当前不需要的资源,我们没必要也获取过来,于是可以通过「按需获取」的方式,来减少第一时间的 HTTP 请求次数。

请求网页的时候,没必要把全部资源都获取到,而是只获取当前用户所看到的页面资源,当用户向下滑动页面的时候,再向服务器获取接下来的资源,这样就达到了延迟发送请求的效果

减少HTTP响应的数据大小

对于 HTTP 的请求和响应,通常 HTTP 的响应的数据大小会比较大,也就是服务器返回的资源会比较大。

于是,我们可以考虑对响应的资源进行压缩,这样就可以减少响应的数据大小,从而提高网络传输的效率。

压缩的方式一般分为 2 种,分别是:

  • 无损压缩

  • 有损压缩

无损压缩

无损压缩针对的是像文本文件、程序可执行文件、程序源代码等。

首先,我们针对代码的语法规则进行压缩,因为通常代码文件都有很多换行符或者空格,这些是为了帮助程序员更好的阅读,但是机器执行时并不要这些符,把这些多余的符号给去除掉。

接下来,就是无损压缩了,需要对原始资源建立统计模型,利用这个统计模型,将常出现的数据用较短的二进制比特序列表示,将不常出现的数据用较长的二进制比特序列表示,生成二进制比特序列一般是「霍夫曼编码」算法。

gzip 就是比较常见的无损压缩。客户端支持的压缩算法,会在 HTTP 请求中通过头部中的 Accept-Encoding 字段告诉服务器:

Accept-Encoding: gzip, deflate, br

服务器收到后,会从中选择一个服务器支持的或者合适的压缩算法,然后使用此压缩算法对响应资源进行压缩,最后通过响应头部中的 Content-Encoding 字段告诉客户端该资源使用的压缩算法。

Content-Encoding: gzip

gzip 的压缩效率相比 Google 推出的 Brotli 算法还是差点意思,也就是上文中的 br,所以如果可以,服务器应该选择压缩效率更高的 br 压缩算法

有损压缩

有损压缩针对的像是图片、音视频等,将次要的数据舍弃,牺牲一些质量来减少数据量,提高压缩比

资源的压缩程度可以由Accept-Encoding字段指定,而HTTP请求头部中的Accept字段中的q质量因子可以告知服务器接收资源的优先级,

Accept: text/html;q=1.0, text/*;q=0.8, image/gif;q=0.6, image/jpeg;q=0.4, image/*;q=0.2

这代表优先接收文本html等数据,等网络情况支持的情况下再去返回其他类型的数据

关于图片的压缩,目前压缩比较高的是 Google 推出的 WebP 格式

相同图片质量下,WebP 格式的图片大小都比 Png 格式的图片小,所以对于大量图片的网站,可以考虑使用 WebP 格式的图片,这将大幅度提升网络传输的性能。

关于音视频的压缩,音视频主要是动态的,每个帧都有时序的关系,通常时间连续的帧之间的变化是很小的。

比如,一个在看书的视频,画面通常只有人物的手和书桌上的书是会有变化的,而其他地方通常都是静态的,于是只需要在一个静态的关键帧,使用增量数据来表达后续的帧,这样便减少了很多数据,提高了网络传输的性能。对于视频常见的编码格式有 H264、H265 等,音频常见的编码格式有 AAC、AC3

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