為什麼 Web 伺服器被呼叫偶數次?
在 Web 程式設計中,伺服器回應傳入的請求。然而,我們的簡單網頁伺服器被看似隨機偶數次呼叫。
底層請求
刷新頁面後,您可能會觀察到以下內容:
You've called me 1 times You've called me 3 times You've called me 5 times ....
發生這種情況是因為瀏覽器在後台發出額外的請求。一個常見的請求是 favicon.ico,一個通常顯示在網頁標題旁邊的圖示。
Web 伺服器回應
我們的 Web 伺服器不處理 favicon.ico 要求,導致瀏覽器不斷要求它。此請求會增加我們的計數器,從而導致偶數呼叫。
同步與控制
Go 使用 goroutine 並發處理請求。這可能會導致我們的程式碼中出現競爭條件,其中呼叫變數同時由多個 goroutine 遞增。為了防止這種情況,我們使用原子操作同步對變數的存取。
或者,我們可以透過檢查請求路徑並忽略不是發送到根端點的請求來防止計數器為每個請求遞增。
程式碼修復
為了確保準確的呼叫計數,我們可以同步存取呼叫變數或選擇性地忽略某些請求,例如favicon.ico:
// Use atomic operations func HelloWorld(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { count := atomic.AddInt64(&calls, 1) fmt.Fprintf(w, "You've called me %d times", count) } // Ignore specific requests func HelloWorld(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { if r.URL.Path != "/" || r.URL.Path == "/favicon.ico" { return } count := atomic.AddInt64(&calls, 1) fmt.Fprintf(w, "You've called me %d times", count) }
透過實施這些修改,我們的網頁伺服器將準確計算呼叫次數,而不管其他瀏覽器請求如何。
以上是為什麼我的 Web 伺服器似乎被呼叫了偶數次?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在並發性上優於C ,而C 在原始速度上優於Golang。 1)Golang通過goroutine和channel實現高效並發,適合處理大量並發任務。 2)C 通過編譯器優化和標準庫,提供接近硬件的高性能,適合需要極致優化的應用。

選擇Golang的原因包括:1)高並發性能,2)靜態類型系統,3)垃圾回收機制,4)豐富的標準庫和生態系統,這些特性使其成為開發高效、可靠軟件的理想選擇。

Golang適合快速開發和並發場景,C 適用於需要極致性能和低級控制的場景。 1)Golang通過垃圾回收和並發機制提升性能,適合高並發Web服務開發。 2)C 通過手動內存管理和編譯器優化達到極致性能,適用於嵌入式系統開發。

Golang在編譯時間和並發處理上表現更好,而C 在運行速度和內存管理上更具優勢。 1.Golang編譯速度快,適合快速開發。 2.C 運行速度快,適合性能關鍵應用。 3.Golang並發處理簡單高效,適用於並發編程。 4.C 手動內存管理提供更高性能,但增加開發複雜度。

Golang在Web服務和系統編程中的應用主要體現在其簡潔、高效和並發性上。 1)在Web服務中,Golang通過強大的HTTP庫和並發處理能力,支持創建高性能的Web應用和API。 2)在系統編程中,Golang利用接近硬件的特性和對C語言的兼容性,適用於操作系統開發和嵌入式系統。

Golang和C 在性能對比中各有優劣:1.Golang適合高並發和快速開發,但垃圾回收可能影響性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但開發複雜度高。選擇時需綜合考慮項目需求和團隊技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。2.Python以简洁语法和丰富库著称,适用于数据科学和机器学习。


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