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我的笔记本电脑可以使用 Go 处理一百万个并发 HTTP 请求吗?

Linda Hamilton
Linda Hamilton原创
2024-12-01 17:01:081013浏览

Can My Laptop Handle One Million Concurrent HTTP Requests Using Go?

您的笔记本电脑可以处理一百万个并发 HTTP 请求吗?

想象一下,向 REST API 服务发送 1,000,000 个并发 HTTP 请求,从而突破计算机的限制以最大化并发性。虽然存在用于此任务的工具,但让我们深入了解如何在 Go 中使用 goroutine 来完成此任务。

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
    "runtime"
    "time"
)

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) // Use all available CPU cores
    transport := &http.Transport{}        // Create an HTTP transport

    for i := 0; i < 1000000; i++ {
        go func() { // Start a goroutine for each HTTP request
            req, _ := http.NewRequest("GET", "http://myapi.com", nil)
            req.Header.Set("User-Agent", "custom-agent")
            req.SetBasicAuth("xxx", "xxx")

            resp, err := transport.RoundTrip(req)
            if err != nil {
                panic("HTTP request failed.")
            }
            defer resp.Body.Close()

            if resp.StatusCode != 302 {
                panic("Unexpected response returned.")
            }

            location := resp.Header.Get("Location")
            if location == "" {
                panic("No location header returned.")
            }

            fmt.Println("Location Header Value:", location)
        }()
    }

    time.Sleep(60 * time.Second) // Sleep for 60 seconds
}

但是等等,有一个问题!

运行此脚本由于文件描述符限制而导致错误。系统根本无法处理如此多的并发连接。

改进的解决方案

要克服这些限制,我们需要使用更复杂的方法。

使用调度程序和工作池

此解决方案涉及创建一个将请求推送到通道的调度程序 goroutine。 Goroutine 的工作池从通道中提取请求,处理它们,然后将它们发送到响应通道。然后消费者 Goroutine 处理响应。

// Dispatcher function
func dispatcher(reqChan chan *http.Request, reqs int) {
    defer close(reqChan)
    for i := 0; i < reqs; i++ {
        req, err := http.NewRequest("GET", "http://localhost/", nil)
        if err != nil {
            log.Println(err)
        }
        reqChan <- req
    }
}

// Worker function
func worker(t *http.Transport, reqChan chan *http.Request, respChan chan Response) {
    for req := range reqChan {
        resp, err := t.RoundTrip(req)
        r := Response{resp, err}
        respChan <- r
    }
}

// Consumer function
func consumer(respChan chan Response, reqs int) (int64, int64) {
    var (
        conns int64
        size  int64
    )
    for conns < int64(reqs) {
        select {
        case r, ok := <-respChan:
            if ok {
                if r.err != nil {
                    log.Println(r.err)
                } else {
                    size += r.ContentLength
                    if err := r.Body.Close(); err != nil {
                        log.Println(r.err)
                    }
                }
                conns++
            }
        }
    }
    return conns, size
}

结果

运行这个改进的脚本会产生令人印象深刻的结果,例如:

;

连接: 1000000

并发:200

总大小:15000000字节

总时间:38m20.3012317s

平均时间: 2.280131ms


>

优化性能

但是,调整并发请求数和总请求数将有助于您推送您的系统的限制并对其功能进行压力测试。请记住,这是一项极端测试,会快速消耗系统资源。

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