GO言語は、大規模なURLアクセスを処理するのに非効率的であり、最適化する方法は？

ミリオンレベルのURLアクセスのGO言語処理の効率の最適化

この記事では、GOの大規模なURLアクセスの処理の非効率性に関する一連のパフォーマンス最適化戦略を提供します。既存のプログラムは、CSVファイルから1億URLを読み取り、アクセス可能なURLを1つずつ別のCSVファイルにアクセスして記録します。現在、100万のURLを処理するのに2時間かかり、効率を改善する必要があります。このプログラムは、パイプラインとコルーチンの同時処理を採用していますが、パフォーマンスのボトルネックがまだあります。

主な問題は、 http.Getメソッドを使用して、Webページのコンテンツ全体をダウンロードし、処理時間を増やすことです。次の最適化ソリューションは、効率を改善するように設計されています。

1。 HEADリクエストはGETリクエストを置き換えます：

現在のコードは、 http.Getを使用して、すべてのWebページコンテンツを含む完全なHTTP応答を取得します。 URLにアクセス可能かどうかを判断するだけで、 http.Headメソッドを使用してHTTPヘッダー情報のみを取得して、ネットワーク要求の時間とデータ送信量を大幅に削減できます。 client.Get(url)をclient.Head(url)に置き換えるだけで、 res.StatusCodeを使用してURLにアクセスできるかどうかを判断します。

2。ドメイン名に基づくバッチ除外：

ドメイン名の下のURLがアクセスできないことがわかった場合（DNSエラー、SSLエラー、接続障害など）、ドメイン名の下にあるすべてのURLを直接除外して、繰り返し試みを避けることができます。これには、 mapを使用して既知のアクセス不可能なドメイン名を保存するなど、コードにドメイン名フィルタリングメカニズムを追加する必要があります。 http.Headリクエストを送信する前に、URLに対応するドメイン名がmapにあるかどうかを確認し、存在する場合はスキップします。

3.タイムアウト時間を調整し、メカニズムを再試行します。

現在のタイムアウトは1秒に設定されており、処理速度を高速化するまで、500ミリ秒または短縮まで短縮するように試みることができます。同時に、誤判断を避けるために、タイムアウトまたは失敗したリクエストで限られた回数を再試行するための再試行メカニズムを追加する必要があります。サーバーへの過度の圧力を避けるために、指数バックオフアルゴリズムを使用して再試行間隔を制御することをお勧めします。

4.コルーチンの数とパイプラインサイズの数を最適化します。

現在のコードは100のコルーチンを使用しており、実際の条件に従ってコルーチンとパイプラインサイズの数を調整する必要があります。コルーチンが多すぎると、コンテキストのスイッチングオーバーヘッドが増加する可能性があり、パイプラインが小さすぎると閉塞を引き起こす可能性があります。同時性とリソースの消費のバランスをとるには、実験を通じて最良の価値を見つける必要があります。

上記の最適化により、GO言語処理の効率を大幅に改善できます。これらの最適化ソリューションは、精度を低下させ、実際のニーズに基づいて速度と精度を量る必要があることに注意する必要があります。たとえば、タイムアウトを減らすと、アクセス可能なURLが誤解される可能性があります。再試行メカニズムを追加すると、精度が向上しますが、処理時間も増加します。

以上がGO言語は、大規模なURLアクセスを処理するのに非効率的であり、最適化する方法は？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。