


Synchronisez les requêtes entre deux points de terminaison de limitation de débit distincts
Dans le développement Web, nous rencontrons souvent des situations où nous devons effectuer des requêtes synchrones entre deux points de terminaison de limitation de débit distincts. À ce stade, nous devons trouver un moyen de garantir que les demandes sont envoyées dans les délais appropriés et attendre lorsque la limite de débit est atteinte. Dans cet article, l'éditeur PHP Apple présentera une solution pour vous aider à implémenter cette fonction de requête synchrone et garantir l'exactitude et la stabilité des données. Jetons un coup d'œil à la mise en œuvre spécifique de cette solution !
Contenu de la question
J'utilise des API tierces et chaque API a sa propre limite de débit. Le point de terminaison 1 a une limite de débit de 10/s et le point de terminaison 2 a une limite de débit de 20/s.
Je dois traiter les données via le point de terminaison 1 qui renverra un tableau d'objets (entre 2 et 3 000 objets). Je dois ensuite récupérer chaque objet et envoyer des données à un deuxième point de terminaison tout en respectant la limite de débit du deuxième point de terminaison.
Je prévois d'envoyer par lots 10 requêtes à la fois dans ma routine go, en m'assurant que si les 10 requêtes se terminent en
À terme, j'aimerais pouvoir limiter le nombre de réponses simultanées que chaque point de terminaison envoie en même temps. Surtout si je dois réessayer une demande qui a échoué en raison de quelque chose comme plus de 500 réponses du serveur.
Pour les besoins de la question, j'utilise des requêtes httpbin pour simuler le scénario suivant :
package main import ( "bytes" "encoding/json" "fmt" "io" "net/http" "sync" "time" ) type HttpBinGetRequest struct { url string } type HttpBinGetResponse struct { Uuid string `json:"uuid"` StatusCode int } type HttpBinPostRequest struct { url string uuid string // Item to post to API } type HttpBinPostResponse struct { Data string `json:"data"` StatusCode int } func main() { // Prepare GET requests for 500 requests var requests []*HttpBinGetRequest for i := 0; i < 500; i++ { uri := "https://httpbin.org/uuid" request := &HttpBinGetRequest{ url: uri, } requests = append(requests, request) } // Create semaphore and rate limit for the GET endpoint getSemaphore := make(chan struct{}, 10) getRate := make(chan struct{}, 10) for i := 0; i < cap(getRate); i++ { getRate <- struct{}{} } go func() { // ticker corresponding to 1/10th of a second ticker := time.NewTicker(100 * time.Millisecond) defer ticker.Stop() for range ticker.C { _, ok := <-getRate if !ok { return } } }() // Send our GET requests to obtain a random UUID var wg sync.WaitGroup for _, request := range requests { wg.Add(1) // Go func to make request and receive the response go func(r *HttpBinGetRequest) { defer wg.Done() // Check the rate limiter and block if it is empty getRate <- struct{}{} // Add a token to the semaphore getSemaphore <- struct{}{} // Remove token when function is complete defer func() { <-getSemaphore }() resp, _ := get(r) fmt.Printf("%+v\n", resp) }(request) } wg.Wait() // I need to add code that obtains the response data from the above for loop // then sends the UUID it to its own go routines for a POST request, following a similar pattern above // To not violate the rate limit of the second endpoint which is 20 calls per second // postSemaphore := make(chan struct{}, 20) // postRate := make(chan struct{}, 20) // for i := 0; i < cap(postRate); i++ { // postRate <- struct{}{} // } } func get(hbgr *HttpBinGetRequest) (*HttpBinGetResponse, error) { httpResp := &HttpBinGetResponse{} client := &http.Client{} req, err := http.NewRequest("GET", hbgr.url, nil) if err != nil { fmt.Println("error making request") return httpResp, err } req.Header = http.Header{ "accept": {"application/json"}, } resp, err := client.Do(req) if err != nil { fmt.Println(err) fmt.Println("error getting response") return httpResp, err } // Read Response body, err := io.ReadAll(resp.Body) if err != nil { fmt.Println("error reading response body") return httpResp, err } json.Unmarshal(body, &httpResp) httpResp.StatusCode = resp.StatusCode return httpResp, nil } // Method to post data to httpbin func post(hbr *HttpBinPostRequest) (*HttpBinPostResponse, error) { httpResp := &HttpBinPostResponse{} client := &http.Client{} req, err := http.NewRequest("POST", hbr.url, bytes.NewBuffer([]byte(hbr.uuid))) if err != nil { fmt.Println("error making request") return httpResp, err } req.Header = http.Header{ "accept": {"application/json"}, } resp, err := client.Do(req) if err != nil { fmt.Println("error getting response") return httpResp, err } if resp.StatusCode == 429 { fmt.Println(resp.Header.Get("Retry-After")) } // Read Response body, err := io.ReadAll(resp.Body) if err != nil { fmt.Println("error reading response body") return httpResp, err } json.Unmarshal(body, &httpResp) httpResp.StatusCode = resp.StatusCode fmt.Printf("%+v", httpResp) return httpResp, nil }
Solution
C'est le modèle producteur/consommateur. Vous pouvez utiliser chan pour les connecter.
Pour le limiteur de débit, j'utiliserais le package golang.org/x/time/rate
.
Depuis que nous avons décidé d'utiliser le chan pour connecter les producteurs et les consommateurs, il est naturel d'envoyer les tâches ayant échoué au même chan afin que les consommateurs puissent réessayer.
J'ai résumé la logique en scheduler[t]
types. Voir la démo ci-dessous. Veuillez noter que cette démo a été écrite à la hâte et est destinée uniquement à illustrer l'idée. Pas complètement testé.
package main import ( "context" "fmt" "io" "log" "math/rand" "net/http" "net/http/httptest" "sort" "sync" "time" "golang.org/x/time/rate" ) type task[t any] struct { param t failedcount int } type scheduler[t any] struct { name string limit int maxtries int wg sync.waitgroup tasks chan task[t] action func(param t) error } // newscheduler creates a scheduler that runs the action with the specified rate limit. // it will retry the action if the action returns a non-nil error. func newscheduler[t any](name string, limit, maxtries, chansize int, action func(param t) error) *scheduler[t] { return &scheduler[t]{ name: name, limit: limit, maxtries: maxtries, tasks: make(chan task[t], chansize), action: action, } } func (s *scheduler[t]) addtask(param t) { s.wg.add(1) s.tasks <- task[t]{param: param} } func (s *scheduler[t]) retrylater(t task[t]) { s.wg.add(1) s.tasks <- t } func (s *scheduler[t]) run() { lim := rate.newlimiter(rate.limit(s.limit), 1) for t := range s.tasks { t := t if err := lim.wait(context.background()); err != nil { log.fatalf("wait: %s", err) return } go func() { defer s.wg.done() err := s.action(t.param) if err != nil { log.printf("task %s, param %v failed: %v", s.name, t.param, err) t.failedcount++ if t.failedcount == s.maxtries { log.printf("task %s, param %v failed with %d tries", s.name, t.param, s.maxtries) return } s.retrylater(t) } }() } } func (s *scheduler[t]) wait() { s.wg.wait() close(s.tasks) } func main() { s := &server{} ts := httptest.newserver(s) defer ts.close() schedulerpost := newscheduler("post", 20, 3, 1, func(param string) error { return post(fmt.sprintf("%s/%s", ts.url, param)) }) go schedulerpost.run() schedulerget := newscheduler("get", 10, 3, 1, func(param int) error { id, err := get(fmt.sprintf("%s/%d", ts.url, param)) if err != nil { return err } schedulerpost.addtask(id) return nil }) go schedulerget.run() for i := 0; i < 100; i++ { schedulerget.addtask(i) } schedulerget.wait() schedulerpost.wait() s.printstats() } func get(url string) (string, error) { resp, err := http.get(url) if err != nil { return "", err } defer resp.body.close() if resp.statuscode != 200 { return "", fmt.errorf("unexpected status code: %d", resp.statuscode) } body, err := io.readall(resp.body) if err != nil { return "", err } return string(body), nil } func post(url string) error { resp, err := http.post(url, "", nil) if err != nil { return err } defer resp.body.close() if resp.statuscode != 200 { return fmt.errorf("unexpected status code: %d", resp.statuscode) } return nil } type server struct { gmu sync.mutex gets []int64 pmu sync.mutex posts []int64 } func (s *server) servehttp(w http.responsewriter, r *http.request) { log.printf("%s: %s", r.method, r.url.path) // collect request stats. if r.method == http.methodget { s.gmu.lock() s.gets = append(s.gets, time.now().unixmilli()) s.gmu.unlock() } else { s.pmu.lock() s.posts = append(s.posts, time.now().unixmilli()) s.pmu.unlock() } n := rand.intn(1000) // simulate latency. time.sleep(time.duration(n) * time.millisecond) // simulate errors. if n%10 == 0 { w.writeheader(http.statusinternalservererror) return } if r.method == http.methodget { fmt.fprintf(w, "%s", r.url.path[1:]) return } } func (s *server) printstats() { log.printf("gets (total: %d):\n", len(s.gets)) printstats(s.gets) log.printf("posts (total: %d):\n", len(s.posts)) printstats(s.posts) } func printstats(ts []int64) { sort.slice(ts, func(i, j int) bool { return ts[i] < ts[j] }) count := 0 to := ts[0] + 1000 for i := 0; i < len(ts); i++ { if ts[i] < to { count++ } else { fmt.printf(" %d: %d\n", to, count) i-- // push back the current item count = 0 to += 1000 } } if count > 0 { fmt.printf(" %d: %d\n", to, count) } }
Le résultat ressemble à ceci :
... 2023/03/25 21:03:30 GETS (total: 112): 1679749398998: 10 1679749399998: 10 1679749400998: 10 1679749401998: 10 1679749402998: 10 1679749403998: 10 1679749404998: 10 1679749405998: 10 1679749406998: 10 1679749407998: 10 1679749408998: 10 1679749409998: 2 2023/03/25 21:03:30 POSTS (total: 111): 1679749399079: 8 1679749400079: 8 1679749401079: 12 1679749402079: 8 1679749403079: 10 1679749404079: 9 1679749405079: 9 1679749406079: 8 1679749407079: 14 1679749408079: 12 1679749409079: 9 1679749410079: 4
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

GolangisidealforPerformance-Critical Applications and Concurrent programmation, WhilepythonexcelsIndatascice, RapidPrototyping et Versatity.1)

Golang obtient une concurrence efficace par le goroutine et le canal: 1. Goroutine est un fil léger, commencé avec le mot clé GO; 2. Le canal est utilisé pour une communication sécurisée entre les Goroutines afin d'éviter les conditions de course; 3. L'exemple d'utilisation montre une utilisation de base et avancée; 4. Les erreurs courantes incluent des impasses et une concurrence de données, qui peuvent être détectées par Gorun-Race; 5. L'optimisation des performances suggère de réduire l'utilisation du canal, de définir raisonnablement le nombre de goroutines et d'utiliser Sync.Pool pour gérer la mémoire.

Golang convient plus à la programmation système et aux applications de concurrence élevées, tandis que Python est plus adapté à la science des données et au développement rapide. 1) Golang est développé par Google, en tapant statiquement, mettant l'accent sur la simplicité et l'efficacité, et convient aux scénarios de concurrence élevés. 2) Python est créé par Guidovan Rossum, dynamiquement typé, syntaxe concise, large application, adaptée aux débutants et au traitement des données.

Golang est meilleur que Python en termes de performances et d'évolutivité. 1) Les caractéristiques de type compilation de Golang et le modèle de concurrence efficace le font bien fonctionner dans des scénarios de concurrence élevés. 2) Python, en tant que langue interprétée, s'exécute lentement, mais peut optimiser les performances via des outils tels que Cython.

Le langage GO présente des avantages uniques dans la programmation simultanée, les performances, la courbe d'apprentissage, etc .: 1. La programmation simultanée est réalisée via Goroutine et Channel, qui est légère et efficace. 2. La vitesse de compilation est rapide et les performances de l'opération sont proches de celles du langage C. 3. La grammaire est concise, la courbe d'apprentissage est lisse et l'écosystème est riche.

Les principales différences entre Golang et Python sont les modèles de concurrence, les systèmes de type, les performances et la vitesse d'exécution. 1. Golang utilise le modèle CSP, qui convient aux tâches simultanées élevées; Python s'appuie sur le multi-threading et Gil, qui convient aux tâches à forte intensité d'E / S. 2. Golang est un type statique, et Python est un type dynamique. 3. La vitesse d'exécution du langage compilée de Golang est rapide, et le développement du langage interprété par Python est rapide.

Golang est généralement plus lent que C, mais Golang présente plus d'avantages dans l'efficacité de programmation et de développement simultanée: 1) Le modèle de collecte et de concurrence de Golang de Golang le fait bien fonctionner dans des scénarios à haute concurrence; 2) C obtient des performances plus élevées grâce à la gestion manuelle de la mémoire et à l'optimisation matérielle, mais a une complexité de développement plus élevée.

Golang est largement utilisé dans le cloud computing et DevOps, et ses avantages résident dans la simplicité, l'efficacité et les capacités de programmation simultanées. 1) Dans le cloud computing, Golang gère efficacement les demandes simultanées via les mécanismes de goroutine et de canal. 2) Dans DevOps, les fonctionnalités de compilation rapide de Golang et de plate-forme en font le premier choix pour les outils d'automatisation.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

MinGW - GNU minimaliste pour Windows
Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

mPDF
mPDF est une bibliothèque PHP qui peut générer des fichiers PDF à partir de HTML encodé en UTF-8. L'auteur original, Ian Back, a écrit mPDF pour générer des fichiers PDF « à la volée » depuis son site Web et gérer différentes langues. Il est plus lent et produit des fichiers plus volumineux lors de l'utilisation de polices Unicode que les scripts originaux comme HTML2FPDF, mais prend en charge les styles CSS, etc. et présente de nombreuses améliorations. Prend en charge presque toutes les langues, y compris RTL (arabe et hébreu) et CJK (chinois, japonais et coréen). Prend en charge les éléments imbriqués au niveau du bloc (tels que P, DIV),

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP