HTTP调用：你考虑到超时、重试、并发了吗？

news2024/11/15 13:31:37

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今天，我们一起聊聊进行 HTTP 调用需要注意的超时、重试、并发等问题。

与执行本地方法不同，进行 HTTP 调用本质上是通过 HTTP 协议进行一次网络请求。网络请求必然有超时的可能性，因此我们必须考虑到这三点：

  • 首先，框架设置的默认超时是否合理；

  • 其次，考虑到网络的不稳定，超时后的请求重试是一个不错的选择，但需要考虑服务端接口的幂等性设计是否允许我们重试；

  • 最后，需要考虑框架是否会像浏览器那样限制并发连接数，以免在服务并发很大的情况下，HTTP 调用的并发数限制成为瓶颈。

Spring Cloud 是 Java 微服务架构的代表性框架。如果使用 Spring Cloud 进行微服务开发，就会使用 Feign 进行声明式的服务调用。如果不使用 Spring Cloud，而直接使用 Spring Boot 进行微服务开发的话，可能会直接使用 Java 中最常用的 HTTP 客户端 Apache HttpClient 进行服务调用。

接下来，我们就看看使用 Feign 和 Apache HttpClient 进行 HTTP 接口调用时，可能会遇到的超时、重试和并发方面的坑。

1、配置连接超时和读取超时参数的学问

对于 HTTP 调用，虽然应用层走的是 HTTP 协议，但网络层面始终是 TCP/IP 协议。TCP/IP 是面向连接的协议，在传输数据之前需要建立连接。几乎所有的网络框架都会提供这么两个超时参数：

  • 连接超时参数 ConnectTimeout，让用户配置建连阶段的最长等待时间；

  • 读取超时参数 ReadTimeout，用来控制从 Socket 上读取数据的最长等待时间。

这两个参数看似是网络层偏底层的配置参数，不足以引起开发同学的重视。但，正确理解和配置这两个参数，对业务应用特别重要，毕竟超时不是单方面的事情，需要客户端和服务端对超时有一致的估计，协同配合方能平衡吞吐量和错误率。

连接超时参数和连接超时的误区有这么两个：

  1. **连接超时配置得特别长，比如 60 秒。**一般来说，TCP 三次握手建立连接需要的时间非常短，通常在毫秒级最多到秒级，不可能需要十几秒甚至几十秒。如果很久都无法建连，很可能是网络或防火墙配置的问题。这种情况下，如果几秒连接不上，那么可能永远也连接不上。因此，设置特别长的连接超时意义不大，将其配置得短一些（比如 1~5 秒）即可。如果是纯内网调用的话，这个参数可以设置得更短，在下游服务离线无法连接的时候，可以快速失败。
  2. **排查连接超时问题，却没理清连的是哪里。**通常情况下，我们的服务会有多个节点，如果别的客户端通过客户端负载均衡技术来连接服务端，那么客户端和服务端会直接建立连接，此时出现连接超时大概率是服务端的问题；而如果服务端通过类似 Nginx 的反向代理来负载均衡，客户端连接的其实是 Nginx，而不是服务端，此时出现连接超时应该排查 Nginx。

读取超时参数和读取超时则会有更多的误区，我将其归纳为如下三个。

**第一个误区：**认为出现了读取超时，服务端的执行就会中断。

我们来简单测试下。定义一个 client 接口，内部通过 HttpClient 调用服务端接口 server，客户端读取超时 2 秒，服务端接口执行耗时 5 秒。

@RestController
@RequestMapping("clientreadtimeout")
@Slf4j
public class ClientReadTimeoutController {

    private String getResponse(String url, int connectTimeout, int readTimeout) throws IOException {
        return Request.Get("http://localhost:45678/clientreadtimeout" + url)
                .connectTimeout(connectTimeout)
                .socketTimeout(readTimeout)
                .execute()
                .returnContent()
                .asString();
    }

    
    @GetMapping("client")
    public String client() throws IOException {
        log.info("client1 called");
        //服务端5s超时，客户端读取超时2秒
        return getResponse("/server?timeout=5000", 1000, 2000);
    }

    @GetMapping("server")
    public void server(@RequestParam("timeout") int timeout) throws InterruptedException {

        log.info("server called");
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(timeout);
        log.info("Done");
    }

}

调用 client 接口后，从日志中可以看到，客户端 2 秒后出现了 SocketTimeoutException，原因是读取超时，服务端却丝毫没受影响在 3 秒后执行完成。

[11:35:11.943] [http-nio-45678-exec-1] [INFO ] [.t.c.c.d.ClientReadTimeoutController:29  ] - client1 called
[11:35:12.032] [http-nio-45678-exec-2] [INFO ] [.t.c.c.d.ClientReadTimeoutController:36  ] - server called
[11:35:14.042] [http-nio-45678-exec-1] [ERROR] [.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet]:175 ] - Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception
java.net.SocketTimeoutException: Read timed out
  at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)
  ...

[11:35:17.036] [http-nio-45678-exec-2] [INFO ] [.t.c.c.d.ClientReadTimeoutController:38  ] - Done

我们知道，类似 Tomcat 的 Web 服务器都是把服务端请求提交到线程池处理的，只要服务端收到了请求，网络层面的超时和断开便不会影响服务端的执行。因此，出现读取超时不能随意假设服务端的处理情况，需要根据业务状态考虑如何进行后续处理。

**第二个误区：**认为读取超时只是 Socket 网络层面的概念，是数据传输的最长耗时，故将其配置得非常短，比如 100 毫秒。

其实，发生了读取超时，网络层面无法区分是服务端没有把数据返回给客户端，还是数据在网络上耗时较久或丢包。

但，因为 TCP 是先建立连接后传输数据，对于网络情况不是特别糟糕的服务调用，通常可以认为出现连接超时是网络问题或服务不在线，而出现读取超时是服务处理超时。确切地说，读取超时指的是，向 Socket 写入数据后，我们等到 Socket 返回数据的超时时间，其中包含的时间或者说绝大部分的时间，是服务端处理业务逻辑的时间。

**第三个误区：**认为超时时间越长任务接口成功率就越高，将读取超时参数配置得太长。

进行 HTTP 请求一般是需要获得结果的，属于同步调用。如果超时时间很长，在等待服务端返回数据的同时，客户端线程（通常是 Tomcat 线程）也在等待，当下游服务出现大量超时的时候，程序可能也会受到拖累创建大量线程，最终崩溃。

对定时任务或异步任务来说，读取超时配置得长些问题不大。但面向用户响应的请求或是微服务短平快的同步接口调用，并发量一般较大，我们应该设置一个较短的读取超时时间，以防止被下游服务拖慢，通常不会设置超过 30 秒的读取超时。

你可能会说，如果把读取超时设置为 2 秒，服务端接口需要 3 秒，岂不是永远都拿不到执行结果了？的确是这样，因此设置读取超时一定要根据实际情况，过长可能会让下游抖动影响到自己，过短又可能影响成功率。甚至，有些时候我们还要根据下游服务的 SLA，为不同的服务端接口设置不同的客户端读取超时。

2、Feign 和 Ribbon 配合使用，你知道怎么配置超时吗？

刚才我强调了根据自己的需求配置连接超时和读取超时的重要性，你是否尝试过为 Spring Cloud 的 Feign 配置超时参数呢，有没有被网上的各种资料绕晕呢？

在我看来，为 Feign 配置超时参数的复杂之处在于，Feign 自己有两个超时参数，它使用的负载均衡组件 Ribbon 本身还有相关配置。那么，这些配置的优先级是怎样的，又哪些什么坑呢？接下来，我们做一些实验吧。

为测试服务端的超时，假设有这么一个服务端接口，什么都不干只休眠 10 分钟：

@PostMapping("/server")
public void server() throws InterruptedException {
    //睡眠10分钟
    TimeUnit.MINUTES.sleep(10);
}

首先，定义一个 Feign 来调用这个接口：

@FeignClient(name = "clientsdk")
public interface Client {
    @PostMapping("/feignandribbon/server")
    void server();
}

然后，通过 Feign Client 进行接口调用：

@GetMapping("client")
public void timeout() {

    long begin=System.currentTimeMillis();
    try{
        client.server();
    }catch (Exception ex){
        log.warn("执行耗时：{}ms 错误：{}", System.currentTimeMillis() - begin, ex.getMessage());
    }
}

在配置文件仅指定服务端地址的情况下：

clientsdk.ribbon.listOfServers=localhost:45678

结果如下：

[15:40:16.094] [http-nio-45678-exec-3] [WARN ] [o.g.t.c.h.f.FeignAndRibbonController    :26  ] - 执行耗时：1007ms 错误：Read timed out executing POST http://clientsdk/feignandribbon/server

从这个输出中，我们可以得到结论一，默认情况下 Feign 的读取超时是 1 秒，如此短的读取超时算是坑点一。

我们来分析一下源码。打开 RibbonClientConfiguration 类后，会看到 DefaultClientConfigImpl 被创建出来之后，ReadTimeout 和 ConnectTimeout 被设置为 1 s：

**
 * Ribbon client default connect timeout.
 */

public static final int DEFAULT_CONNECT_TIMEOUT = 1000;

/**
 * Ribbon client default read timeout.
 */
public static final int DEFAULT_READ_TIMEOUT = 1000;

@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public IClientConfig ribbonClientConfig() {

   DefaultClientConfigImpl config = new DefaultClientConfigImpl();
   config.loadProperties(this.name);
   config.set(CommonClientConfigKey.ConnectTimeout, DEFAULT_CONNECT_TIMEOUT);
   config.set(CommonClientConfigKey.ReadTimeout, DEFAULT_READ_TIMEOUT);
   config.set(CommonClientConfigKey.GZipPayload, DEFAULT_GZIP_PAYLOAD);

   return config;
}

如果要修改 Feign 客户端默认的两个全局超时时间，你可以设置 feign.client.config.default.readTimeout 和 feign.client.config.default.connectTimeout 参数：

feign.client.config.default.readTimeout=3000
feign.client.config.default.connectTimeout=3000

可见，3 秒读取超时生效了。注意：这里有一个大坑，如果你希望只修改读取超时，可能会只配置这么一行：

feign.client.config.default.readTimeout=3000

测试一下你就会发现，这样的配置是无法生效的！

结论二，也是坑点二，如果要配置 Feign 的读取超时，就必须同时配置连接超时，才能生效。

打开 FeignClientFactoryBean 可以看到，只有同时设置 ConnectTimeout 和 ReadTimeout，Request.Options 才会被覆盖：

if (config.getConnectTimeout() != null && config.getReadTimeout() != null) {
   builder.options(new Request.Options(config.getConnectTimeout(),
         config.getReadTimeout()));
}

更进一步，如果你希望针对单独的 Feign Client 设置超时时间，可以把 default 替换为 Client 的 name：

feign.client.config.default.readTimeout=3000
feign.client.config.default.connectTimeout=3000
feign.client.config.clientsdk.readTimeout=2000
feign.client.config.clientsdk.connectTimeout=2000

可以得出结论三，单独的超时可以覆盖全局超时，这符合预期，不算坑：

[15:45:51.708] [http-nio-45678-exec-3] [WARN ] [o.g.t.c.h.f.FeignAndRibbonController    :26  ] - 执行耗时：2006ms 错误：Read timed out executing POST http://clientsdk/feignandribbon/server

结论四，除了可以配置 Feign，也可以配置 Ribbon 组件的参数来修改两个超时时间。这里的坑点三是，参数首字母要大写，和 Feign 的配置不同。

ribbon.ReadTimeout=4000
ribbon.ConnectTimeout=4000

可以通过日志证明参数生效：

[15:55:18.019] [http-nio-45678-exec-3] [WARN ] [o.g.t.c.h.f.FeignAndRibbonController    :26  ] - 执行耗时：4003ms 错误：Read timed out executing POST http://clientsdk/feignandribbon/server

最后，我们来看看同时配置 Feign 和 Ribbon 的参数，最终谁会生效？如下代码的参数配置：

clientsdk.ribbon.listOfServers=localhost:45678
feign.client.config.default.readTimeout=3000
feign.client.config.default.connectTimeout=3000
ribbon.ReadTimeout=4000
ribbon.ConnectTimeout=4000

日志输出证明，最终生效的是 Feign 的超时：

[16:01:19.972] [http-nio-45678-exec-3] [WARN ] [o.g.t.c.h.f.FeignAndRibbonController    :26  ] - 执行耗时：3006ms 错误：Read timed out executing POST http://clientsdk/feignandribbon/server

结论五，同时配置 Feign 和 Ribbon 的超时，以 Feign 为准。这有点反直觉，因为 Ribbon 更底层所以你会觉得后者的配置会生效，但其实不是这样的。

在 LoadBalancerFeignClient 源码中可以看到，如果 Request.Options 不是默认值，就会创建一个 FeignOptionsClientConfig 代替原来 Ribbon 的 DefaultClientConfigImpl，导致 Ribbon 的配置被 Feign 覆盖：

IClientConfig getClientConfig(Request.Options options, String clientName) {
   IClientConfig requestConfig;
   if (options == DEFAULT_OPTIONS) {
      requestConfig = this.clientFactory.getClientConfig(clientName);
   } else {
      requestConfig = new FeignOptionsClientConfig(options);
   }
   return requestConfig;
}

但如果这么配置最终生效的还是 Ribbon 的超时（4 秒），这容易让人产生 Ribbon 覆盖了 Feign 的错觉，其实这还是因为坑二所致，单独配置 Feign 的读取超时并不能生效：

clientsdk.ribbon.listOfServers=localhost:45678
feign.client.config.default.readTimeout=3000
feign.client.config.clientsdk.readTimeout=2000
ribbon.ReadTimeout=4000

3、 Ribbon 会自动重试请求，了解吗？

一些 HTTP 客户端往往会内置一些重试策略，其初衷是好的，毕竟因为网络问题导致丢包虽然频繁但持续时间短，往往重试下第二次就能成功，但一定要小心这种自作主张是否符合我们的预期。

之前遇到过一个短信重复发送的问题，但短信服务的调用方用户服务，反复确认代码里没有重试逻辑。那问题究竟出在哪里了？我们来重现一下这个案例。

首先，定义一个 Get 请求的发送短信接口，里面没有任何逻辑，休眠 2 秒模拟耗时：

@RestController
@RequestMapping("ribbonretryissueserver")
@Slf4j
public class RibbonRetryIssueServerController {

    @GetMapping("sms")
    public void sendSmsWrong(@RequestParam("mobile") String mobile, @RequestParam("message") String message, HttpServletRequest request) throws InterruptedException {
        //输出调用参数后休眠2秒
        log.info("{} is called, {}=>{}", request.getRequestURL().toString(), mobile, message);
        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
    }
}

配置一个 Feign 供客户端调用：

@FeignClient(name = "SmsClient")
public interface SmsClient {
    @GetMapping("/ribbonretryissueserver/sms")
    void sendSmsWrong(@RequestParam("mobile") String mobile, @RequestParam("message") String message);
}

Feign 内部有一个 Ribbon 组件负责客户端负载均衡，通过配置文件设置其调用的服务端为两个节点：

SmsClient.ribbon.listOfServers=localhost:45679,localhost:45678

编写一个客户端接口，通过 Feign 调用服务端：

@RestController
@RequestMapping("ribbonretryissueclient")
@Slf4j
public class RibbonRetryIssueClientController {
    @Autowired
    private SmsClient smsClient;
    @GetMapping("wrong")
    public String wrong() {
        log.info("client is called");
        try{
            //通过Feign调用发送短信接口
            smsClient.sendSmsWrong("13600000000", UUID.randomUUID().toString());
        } catch (Exception ex) {
            //捕获可能出现的网络错误
            log.error("send sms failed : {}", ex.getMessage());
        }
        return "done";
    }
}

在 45678 和 45679 两个端口上分别启动服务端，然后访问 45678 的客户端接口进行测试。因为客户端和服务端控制器在一个应用中，所以 45678 同时扮演了客户端和服务端的角色。

在 45678 日志中可以看到，29 秒时客户端收到请求开始调用服务端接口发短信，同时服务端收到了请求，2 秒后（注意对比第一条日志和第三条日志）客户端输出了读取超时的错误信息：

[12:49:29.020] [http-nio-45678-exec-4] [INFO ] [c.d.RibbonRetryIssueClientController:23  ] - client is called
[12:49:29.026] [http-nio-45678-exec-5] [INFO ] [c.d.RibbonRetryIssueServerController:16  ] - http://localhost:45678/ribbonretryissueserver/sms is called, 13600000000=>a2aa1b32-a044-40e9-8950-7f0189582418
[12:49:31.029] [http-nio-45678-exec-4] [ERROR] [c.d.RibbonRetryIssueClientController:27  ] - send sms failed : Read timed out executing GET http://SmsClient/ribbonretryissueserver/sms?mobile=13600000000&message=a2aa1b32-a044-40e9-8950-7f0189582418

而在另一个服务端 45679 的日志中还可以看到一条请求，30 秒时收到请求，也就是客户端接口调用后的 1 秒：

[12:49:30.029] [http-nio-45679-exec-2] [INFO ] [c.d.RibbonRetryIssueServerController:16  ] - http://localhost:45679/ribbonretryissueserver/sms is called, 13600000000=>a2aa1b32-a044-40e9-8950-7f0189582418

客户端接口被调用的日志只输出了一次，而服务端的日志输出了两次。虽然 Feign 的默认读取超时时间是 1 秒，但客户端 2 秒后才出现超时错误。显然，这说明客户端自作主张进行了一次重试，导致短信重复发送。

翻看 Ribbon 的源码可以发现，MaxAutoRetriesNextServer 参数默认为 1，也就是 Get 请求在某个服务端节点出现问题（比如读取超时）时，Ribbon 会自动重试一次：

// DefaultClientConfigImpl
public static final int DEFAULT_MAX_AUTO_RETRIES_NEXT_SERVER = 1;
public static final int DEFAULT_MAX_AUTO_RETRIES = 0;

// RibbonLoadBalancedRetryPolicy
public boolean canRetry(LoadBalancedRetryContext context) {

   HttpMethod method = context.getRequest().getMethod();
   return HttpMethod.GET == method || lbContext.isOkToRetryOnAllOperations();
}

@Override
public boolean canRetrySameServer(LoadBalancedRetryContext context) {

   return sameServerCount < lbContext.getRetryHandler().getMaxRetriesOnSameServer()
         && canRetry(context);

}

@Override
public boolean canRetryNextServer(LoadBalancedRetryContext context) {

   // this will be called after a failure occurs and we increment the counter
   // so we check that the count is less than or equals to too make sure
   // we try the next server the right number of times
   return nextServerCount <= lbContext.getRetryHandler().getMaxRetriesOnNextServer()
         && canRetry(context);
}

解决办法有两个：

  • 一是，把发短信接口从 Get 改为 Post。其实，这里还有一个 API 设计问题，有状态的 API 接口不应该定义为 Get。根据 HTTP 协议的规范，Get 请求用于数据查询，而 Post 才是把数据提交到服务端用于修改或新增。选择 Get 还是 Post 的依据，应该是 API 的行为，而不是参数大小。这里的一个误区是，Get 请求的参数包含在 Url QueryString 中，会受浏览器长度限制，所以一些同学会选择使用 JSON 以 Post 提交大参数，使用 Get 提交小参数。

  • 二是，将 MaxAutoRetriesNextServer 参数配置为 0，禁用服务调用失败后在下一个服务端节点的自动重试。在配置文件中添加一行即可：

    ribbon.MaxAutoRetriesNextServer=0

看到这里，你觉得问题出在用户服务还是短信服务呢？

在我看来，双方都有问题。就像之前说的，Get 请求应该是无状态或者幂等的，短信接口可以设计为支持幂等调用的；而用户服务的开发同学，如果对 Ribbon 的重试机制有所了解的话，或许就能在排查问题上少走些弯路。

4、并发限制了爬虫的抓取能力

除了超时和重试的坑，进行 HTTP 请求调用还有一个常见的问题是，并发数的限制导致程序的处理能力上不去。

我之前遇到过一个爬虫项目，整体爬取数据的效率很低，增加线程池数量也无济于事，只能堆更多的机器做分布式的爬虫。现在，我们就来模拟下这个场景，看看问题出在了哪里。

假设要爬取的服务端是这样的一个简单实现，休眠 1 秒返回数字 1：

@GetMapping("server")
public int server() throws InterruptedException {
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
    return 1;
}

爬虫需要多次调用这个接口进行数据抓取，为了确保线程池不是并发的瓶颈，我们使用一个没有线程上限的 newCachedThreadPool 作为爬取任务的线程池（再次强调，除非你非常清楚自己的需求，否则一般不要使用没有线程数量上限的线程池），然后使用 HttpClient 实现 HTTP 请求，把请求任务循环提交到线程池处理，最后等待所有任务执行完成后输出执行耗时：

private int sendRequest(int count, Supplier<CloseableHttpClient> client) throws InterruptedException {

    //用于计数发送的请求个数
    AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();

    //使用HttpClient从server接口查询数据的任务提交到线程池并行处理
    ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();

    long begin = System.currentTimeMillis();
    IntStream.rangeClosed(1, count).forEach(i -> {
        threadPool.execute(() -> {
            try (CloseableHttpResponse response = client.get().execute(new HttpGet("http://127.0.0.1:45678/routelimit/server"))) {
                atomicInteger.addAndGet(Integer.parseInt(EntityUtils.toString(response.getEntity())));
            } catch (Exception ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        });
    });

    //等到count个任务全部执行完毕
    threadPool.shutdown();
    threadPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
    log.info("发送 {} 次请求，耗时 {} ms", atomicInteger.get(), System.currentTimeMillis() - begin);
    return atomicInteger.get();
}

首先，使用默认的 PoolingHttpClientConnectionManager 构造的 CloseableHttpClient，测试一下爬取 10 次的耗时：

static CloseableHttpClient httpClient1;

static {
    httpClient1 = HttpClients.custom().setConnectionManager(new PoolingHttpClientConnectionManager()).build();
}

@GetMapping("wrong")
public int wrong(@RequestParam(value = "count", defaultValue = "10") int count) throws InterruptedException {
    return sendRequest(count, () -> httpClient1);
}

虽然一个请求需要 1 秒执行完成，但我们的线程池是可以扩张使用任意数量线程的。按道理说，10 个请求并发处理的时间基本相当于 1 个请求的处理时间，也就是 1 秒，但日志中显示实际耗时 5 秒：

[12:48:48.122] [http-nio-45678-exec-1] [INFO ] [o.g.t.c.h.r.RouteLimitController        :54  ] - 发送 10 次请求，耗时 5265 ms

查看 PoolingHttpClientConnectionManager 源码，可以注意到有两个重要参数：

  • defaultMaxPerRoute=2，也就是同一个主机 / 域名的最大并发请求数为 2。我们的爬虫需要 10 个并发，显然是默认值太小限制了爬虫的效率。

  • maxTotal=20，也就是所有主机整体最大并发为 20，这也是 HttpClient 整体的并发度。目前，我们请求数是 10 最大并发是 10，20 不会成为瓶颈。举一个例子，使用同一个 HttpClient 访问 10 个域名，defaultMaxPerRoute 设置为 10，为确保每一个域名都能达到 10 并发，需要把 maxTotal 设置为 100。

public PoolingHttpClientConnectionManager(

    final HttpClientConnectionOperator httpClientConnectionOperator,
    final HttpConnectionFactory<HttpRoute, ManagedHttpClientConnection> connFactory,
    final long timeToLive, final TimeUnit timeUnit) {

    ...    
    this.pool = new CPool(new InternalConnectionFactory(
            this.configData, connFactory), 2, 20, timeToLive, timeUnit);
   ...
} 

public CPool(

        final ConnFactory<HttpRoute, ManagedHttpClientConnection> connFactory,
        final int defaultMaxPerRoute, final int maxTotal,
        final long timeToLive, final TimeUnit timeUnit) {

    ...

}}

HttpClient 是 Java 非常常用的 HTTP 客户端，这个问题经常出现。你可能会问，为什么默认值限制得这么小。

其实，这不能完全怪 HttpClient，很多早期的浏览器也限制了同一个域名两个并发请求。对于同一个域名并发连接的限制，其实是 HTTP 1.1 协议要求的，这里有这么一段话：

Clients that use persistent connections SHOULD limit the number of simultaneous connections that they maintain to a given server. A single-user client SHOULD NOT maintain more than 2 connections with any server or proxy. A proxy SHOULD use up to 2*N connections to another server or proxy, where N is the number of simultaneously active users. These guidelines are intended to improve HTTP response times and avoid congestion.

HTTP 1.1 协议是 20 年前制定的，现在 HTTP 服务器的能力强很多了，所以有些新的浏览器没有完全遵从 2 并发这个限制，放开并发数到了 8 甚至更大。如果需要通过 HTTP 客户端发起大量并发请求，不管使用什么客户端，请务必确认客户端的实现默认的并发度是否满足需求。

既然知道了问题所在，我们就尝试声明一个新的 HttpClient 放开相关限制，设置 maxPerRoute 为 50、maxTotal 为 100，然后修改一下刚才的 wrong 方法，使用新的客户端进行测试：

httpClient2 = HttpClients.custom().setMaxConnPerRoute(10).setMaxConnTotal(20).build();

输出如下，10 次请求在 1 秒左右执行完成。可以看到，因为放开了一个 Host 2 个并发的默认限制，爬虫效率得到了大幅提升：

发送 10 次请求，耗时 1023 ms

5、总结

今天，我和你分享了 HTTP 调用最常遇到的超时、重试和并发问题。

连接超时代表建立 TCP 连接的时间，读取超时代表了等待远端返回数据的时间，也包括远端程序处理的时间。在解决连接超时问题时，我们要搞清楚连的是谁；在遇到读取超时问题的时候，我们要综合考虑下游服务的服务标准和自己的服务标准，设置合适的读取超时时间。此外，在使用诸如 Spring Cloud Feign 等框架时务必确认，连接和读取超时参数的配置是否正确生效。

对于重试，因为 HTTP 协议认为 Get 请求是数据查询操作，是无状态的，又考虑到网络出现丢包是比较常见的事情，有些 HTTP 客户端或代理服务器会自动重试 Get/Head 请求。如果你的接口设计不支持幂等，需要关闭自动重试。但，更好的解决方案是，遵从 HTTP 协议的建议来使用合适的 HTTP 方法。

最后我们看到，包括 HttpClient 在内的 HTTP 客户端以及浏览器，都会限制客户端调用的最大并发数。如果你的客户端有比较大的请求调用并发，比如做爬虫，或是扮演类似代理的角色，又或者是程序本身并发较高，如此小的默认值很容易成为吞吐量的瓶颈，需要及时调整。

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K8S系列文章之 部署MySQL数据库

K8S系列文章之 部署MySQL数据库

1 编写 mysql.yaml文件 apiVersion: v1 kind: Namespace metadata:name: devops # Namespace 的名称 --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:name: devops-mysql # deployment控制器名称namespace: devops spec:replicas: 1revisionHistoryLimit: 5strategy:…
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Maven及IDEA配置

Maven及IDEA配置

1.Maven的安装及环境变量配置 1. 下载压缩包&#xff0c;解压到指定位置&#xff1b; 2. 在系统环境变量中配置 maven 的 bin 路径&#xff1b; 3. 配置一下 maven 的本地仓库位置和阿里云镜像&#xff08;推荐大家下载 notepad 进行修改配置&#xff09;&#xff1b; 在 …
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Mysql高阶语句与MySQL存储过程

Mysql高阶语句与MySQL存储过程

Mysql高阶语句 准备环境&#xff08;1&#xff09; 一、MySQL高阶进阶SQL语句1、select2、distinct3、where4、and or5、in6、between7、通配符8、order by9、函数数学函数字符串函数 10、group by11、having12、别名13、子查询13、EXISTS 二、MySQL高阶进阶SQL语句2环境准备&a…
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DINDIEN

DINDIEN

DIEN模型 DIN存在的问题&#xff1a; DIN引入了attention机制来通过用户历史行为数据对用户兴趣进行建模&#xff0c;而缺乏对具体行为背后的序列信息或者说依赖关系进行专门的建模&#xff0c;也就是没法捕捉到用户的兴趣变化过程。 DIEN的改动&#xff1a; 这个模型既然是…
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为什么黑客不黑/攻击赌博网站？

为什么黑客不黑/攻击赌博网站？

攻击了&#xff0c;只是你不知道而已&#xff01; 同样&#xff0c;对方也不会通知你&#xff0c;告诉你他黑了赌博网站。 攻击赌博网站的不一定是正义的黑客&#xff0c;也可能是因赌博输钱而误入歧途的法外狂徒。之前看过一个警方破获的真实案件&#xff1a;28岁小伙因赌博…
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Vue3 组合式 API

Vue3 组合式 API

前言 传统的组件随着业务复杂度越来越高&#xff0c;代码量会不断的加大&#xff0c;整个代码逻辑都不易阅读和理解。Vue3 使用组合式 API 的地方为 setup。在 setup 中&#xff0c;我们可以按逻辑关注点对部分代码进行分组&#xff0c;然后提取逻辑片段并与其他组件共享代码。…
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【FFmpeg实战】编解码 AVCodec

【FFmpeg实战】编解码 AVCodec

转载自&#xff1a;https://www.cnblogs.com/wangyaoguo/p/8192273.html FFmpeg编解码 FFmpeg支持绝大多数视频编解码格式&#xff0c;如何遍历FFmpeg编解码器&#xff1f; 编解码器以链表形式存储&#xff0c;使用av_codec_next() 函数可以获取编解码器指针&#xff0c;当参数…
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【YOLO】yolov5训练自己的数据集

【YOLO】yolov5训练自己的数据集

文章目录 0 前期教程1 前言2 准备数据集2.1 数据集来源2.2 数据集结构介绍2.3 标签格式的转换 3 训练以及训练结果3.1 训练3.2 测试 4 数据标注5 后续教程 0 前期教程 【Python】朴实无华的yolov5环境配置 1 前言 上面前期教程中&#xff0c;大致介绍了yolov5开发环境的配置方…
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Windows 10 安装 Redis

Windows 10 安装 Redis

安装 Redis 1&#xff1a;下载 下载 Windows 版本的 Redis&#xff0c;点击这里 下载redis 2&#xff1a;解压 解压下载的 zip 包到任意目录&#xff0c;如我的目录&#xff1a; 3&#xff1a;启动 命令行进入刚才解压文件的根目录下&#xff0c;然后执行如下命令即可&a…
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跌倒检测 关节点角度数学计算

跌倒检测 关节点角度数学计算

参考&#xff1a; https://github.com/GitGudwl/MediapipePoseEstimationForFallDetection/tree/main https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/130646962 1、mediapipe 根据关节点角度计算 1、11与12取中间点&#xff0c;记为center_up; 23 与24取中间点记为c…
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为什么自学Python会从入门到放弃？

为什么自学Python会从入门到放弃？

前言 Python现在非常火&#xff0c;语法简单而且功能强大&#xff0c;很多同学都想学Python&#xff01;所以蛋糕给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍&#xff0c;欢迎前来领取&#xff01; 下面小编与大家分享一下自学Python的人&#xff0c;放弃的…
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【unity造轮子】Unity ShaderGraph使用教程与各种特效案例（持续更新）

【unity造轮子】Unity ShaderGraph使用教程与各种特效案例（持续更新）

文章目录 一、前言二、ShaderGraph1.什么是ShaderGraph2.在使用ShaderGraph时需要注意以下几点&#xff1a;3.优势4.项目 三、实例效果外发光进阶&#xff1a;带方向的菲涅尔边缘光效果裁剪进阶 带边缘色的裁剪溶解进阶 带边缘色溶解卡通阴影水波纹积雪效果不锈钢效果UV抖动水波…
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使用编码工具

使用编码工具

本文主要介绍了对句子编码的过程&#xff0c;以及如何使用PyTorch中自带的编码工具&#xff0c;包括基本编码encode()、增强编码encode_plus()和批量编码batch_encode_plus()。 一.对一个句子编码例子 假设想在要对句子’the quick brown fox jumps over a lazy dog’进行编码…
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【K8S系列】深入解析K8S存储

【K8S系列】深入解析K8S存储

序言 做一件事并不难&#xff0c;难的是在于坚持。坚持一下也不难&#xff0c;难的是坚持到底。 文章标记颜色说明&#xff1a; 黄色&#xff1a;重要标题红色&#xff1a;用来标记结论绿色&#xff1a;用来标记一级论点蓝色&#xff1a;用来标记二级论点 Kubernetes (k8s) 是一…
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ppp协议，一文带你了解

ppp协议，一文带你了解

一、PPP协议简介 PPP&#xff08;Point-to-Point Protocol&#xff09;是一种数据链路层协议&#xff0c;用于在两个节点之间建立点对点的数据通信连接。PPP协议是TCP/IP协议族中的一员&#xff0c;它可以在串行通信线路上传输IP数据包&#xff0c;支持多种网络层协议&#xff…
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C++ Primer 第11章关联容器

C++ Primer 第11章关联容器

11.1 使用关联容器 map类型通常被常被称为关联数组。关联数组与正常数组类似&#xff0c;不同之处在于其下标不必是整数set就是关键字的简单集合&#xff0c;当想知道一个值是否存在时&#xff0c;set是最有用的 使用map #include<iostream> #include<string> #…
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智慧水务物联网数据采集平台和营收管理平台建设

智慧水务物联网数据采集平台和营收管理平台建设

平台概述 智慧水务物联网数据采集平台是以物联感知技术、大数据、智能控制、云计算、人工智能、数字孪生、AI算法、虚拟现实技术为核心&#xff0c;以监测仪表、通讯网络、数据库系统、数据中台、模型软件、前台展示、智慧运维等产品体系为支撑&#xff0c;以城市水资源、水生…
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