


Méthode de configuration Keep-Alive et d'optimisation des performances de http.Transport en langage Go
Configuration Keep-Alive et méthode d'optimisation des performances de http.Transport en langage Go
Lorsque nous utilisons le langage Go pour la programmation réseau, nous utilisons souvent http.Transport pour envoyer des requêtes HTTP. Parmi eux, http.Transport fournit la fonction Keep-Alive, qui peut réutiliser les connexions TCP entre plusieurs requêtes, améliorant ainsi les performances. Cet article expliquera comment configurer Keep-Alive de http.Transport en langage Go et donnera quelques méthodes d'optimisation des performances.
1. Configurer Keep-Alive
Par défaut, http.Transport activera la fonction Keep-Alive et utilisera le délai d'attente par défaut pour la configuration. Nous pouvons modifier la configuration par défaut en définissant certains paramètres de http.Transport.
- Définir le nombre maximum de connexions inactives
Dans http.Transport, il existe un paramètre MaxIdleConnsPerHost, qui est utilisé pour définir le nombre maximum de connexions inactives pour chaque hôte. Par défaut, la valeur est 2.
transport := &http.Transport{ MaxIdleConnsPerHost: 10, }
En définissant MaxIdleConnsPerHost sur une valeur plus grande, le taux de réutilisation de la connexion peut être augmenté, réduisant ainsi la surcharge liée à l'établissement d'une connexion à chaque fois.
- Définir le délai d'expiration de Keep-Alive
Dans http.Transport, il existe un paramètre IdleConnTimeout, qui est utilisé pour définir le délai d'expiration de la connexion Keep-Alive. Par défaut, cette valeur est 0, ce qui signifie qu'il n'y a jamais d'expiration.
transport := &http.Transport{ IdleConnTimeout: 30 * time.Second, }
Définir la valeur de IdleConnTimeout peut empêcher la connexion d'être occupée pendant une longue période et de ne pas pouvoir être réutilisée. De manière générale, définir IdleConnTimeout sur une valeur raisonnable, telle que 30 secondes, peut équilibrer les problèmes de réutilisation de Keep-Alive et d'utilisation des ressources.
- Désactivez Keep-Alive
Parfois, nous n'avons pas besoin d'utiliser la fonction Keep-Alive et pouvons la désactiver directement. Dans http.Transport, il existe un paramètre DisableKeepAlives, qui est utilisé pour contrôler si Keep-Alive est activé.
transport := &http.Transport{ DisableKeepAlives: true, }
La fonctionnalité Keep-Alive peut être désactivée en définissant DisableKeepAlives sur true afin que la connexion soit rétablie à chaque demande.
2. Optimisation des performances
En plus d'améliorer les performances en configurant Keep-Alive, vous pouvez également l'optimiser davantage via d'autres méthodes.
- Réutiliser http.Transport
Il est sûr de partager un objet http.Transport entre plusieurs goroutines, vous pouvez donc le mettre dans une variable globale et le réutiliser à chaque requête.
var transport = &http.Transport{ MaxIdleConnsPerHost: 10, IdleConnTimeout: 30 * time.Second, } func main() { // 使用transport发送请求 }
En réutilisant l'objet http.Transport, la surcharge liée à la création d'un nouvel objet pour chaque requête est évitée et les performances sont améliorées.
- Réduire le nombre de résolutions DNS
Dans http.Transport, il existe un paramètre DisableKeepAlives, qui est utilisé pour contrôler si Keep-Alive est activé. La fonctionnalité Keep-Alive peut être désactivée en définissant DisableKeepAlives sur true afin que la connexion soit rétablie à chaque demande.
transport := &http.Transport{ DisableKeepAlives: true, } client := &http.Client{ Transport: transport, } // 发送多个请求 for i := 0; i < 10; i++ { req, _ := http.NewRequest("GET", "https://example.com", nil) _, _ = client.Do(req) }
En désactivant la fonction Keep-Alive, la résolution DNS peut être re-résolue à chaque fois qu'une demande est effectuée, évitant ainsi les problèmes de résolution DNS causés par la réutilisation de la connexion.
En résumé, en configurant correctement les paramètres Keep-Alive de http.Transport et en adoptant certaines méthodes d'optimisation des performances, nous pouvons améliorer les performances de la programmation réseau dans le langage Go. Bien entendu, les stratégies d’optimisation spécifiques varient en fonction de la situation réelle et doivent être analysées et ajustées en fonction des besoins spécifiques de l’entreprise. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à optimiser les performances dans la programmation réseau en langage Go.
func main() { transport := &http.Transport{ MaxIdleConnsPerHost: 10, IdleConnTimeout: 30 * time.Second, } client := &http.Client{ Transport: transport, } // 发送多个请求 for i := 0; i < 10; i++ { req, _ := http.NewRequest("GET", "https://example.com", nil) _, _ = client.Do(req) } }
J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à optimiser les performances dans la programmation réseau en langage Go.
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!

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Afin d'améliorer les performances des applications Go, nous pouvons prendre les mesures d'optimisation suivantes : Mise en cache : Utilisez la mise en cache pour réduire le nombre d'accès au stockage sous-jacent et améliorer les performances. Concurrence : utilisez des goroutines et des canaux pour exécuter des tâches longues en parallèle. Gestion de la mémoire : gérez manuellement la mémoire (à l'aide du package non sécurisé) pour optimiser davantage les performances. Pour faire évoluer une application, nous pouvons mettre en œuvre les techniques suivantes : Mise à l'échelle horizontale (mise à l'échelle horizontale) : déploiement d'instances d'application sur plusieurs serveurs ou nœuds. Équilibrage de charge : utilisez un équilibreur de charge pour distribuer les requêtes à plusieurs instances d'application. Partage de données : distribuez des ensembles de données volumineux sur plusieurs bases de données ou nœuds de stockage pour améliorer les performances et l'évolutivité des requêtes.

L'optimisation des performances C++ implique une variété de techniques, notamment : 1. Éviter l'allocation dynamique ; 2. Utiliser les indicateurs d'optimisation du compilateur ; 3. Sélectionner des structures de données optimisées ; 4. Mettre en cache les applications ; Le cas pratique d'optimisation montre comment appliquer ces techniques lors de la recherche de la sous-séquence ascendante la plus longue dans un tableau d'entiers, améliorant ainsi l'efficacité de l'algorithme de O(n^2) à O(nlogn).

En créant des modèles mathématiques, en effectuant des simulations et en optimisant les paramètres, le C++ peut améliorer considérablement les performances des moteurs de fusée : créez un modèle mathématique d'un moteur de fusée et décrivez son comportement. Simulez les performances du moteur et calculez les paramètres clés tels que la poussée et l'impulsion spécifique. Identifiez les paramètres clés et recherchez les valeurs optimales à l'aide d'algorithmes d'optimisation tels que les algorithmes génétiques. Les performances du moteur sont recalculées sur la base de paramètres optimisés pour améliorer son efficacité globale.

Les performances des frameworks Java peuvent être améliorées en implémentant des mécanismes de mise en cache, un traitement parallèle, l'optimisation des bases de données et en réduisant la consommation de mémoire. Mécanisme de mise en cache : réduisez le nombre de requêtes de base de données ou d’API et améliorez les performances. Traitement parallèle : utilisez des processeurs multicœurs pour exécuter des tâches simultanément afin d'améliorer le débit. Optimisation de la base de données : optimisez les requêtes, utilisez les index, configurez les pools de connexions et améliorez les performances de la base de données. Réduisez la consommation de mémoire : utilisez des frameworks légers, évitez les fuites et utilisez des outils d’analyse pour réduire la consommation de mémoire.

Les méthodes d'optimisation des performances du programme comprennent : Optimisation de l'algorithme : choisissez un algorithme avec une complexité temporelle moindre et réduisez les boucles et les instructions conditionnelles. Sélection de structure de données : sélectionnez les structures de données appropriées en fonction des modèles d'accès aux données, telles que les arbres de recherche et les tables de hachage. Optimisation de la mémoire : évitez de créer des objets inutiles, libérez la mémoire qui n'est plus utilisée et utilisez la technologie des pools de mémoire. Optimisation des threads : identifiez les tâches pouvant être parallélisées et optimisez le mécanisme de synchronisation des threads. Optimisation de la base de données : créez des index pour accélérer la récupération des données, optimisez les instructions de requête et utilisez des bases de données en cache ou NoSQL pour améliorer les performances.

Le profilage en Java est utilisé pour déterminer la consommation de temps et de ressources lors de l'exécution d'une application. Implémentez le profilage à l'aide de JavaVisualVM : connectez-vous à la JVM pour activer le profilage, définir l'intervalle d'échantillonnage, exécuter l'application, arrêter le profilage et les résultats de l'analyse affichent une arborescence du temps d'exécution. Les méthodes permettant d'optimiser les performances comprennent : l'identification de méthodes de réduction des points chauds et l'appel d'algorithmes d'optimisation.

L'optimisation des performances pour l'architecture de microservices Java inclut les techniques suivantes : Utiliser les outils de réglage JVM pour identifier et ajuster les goulots d'étranglement des performances. Optimisez le garbage collector et sélectionnez et configurez une stratégie GC qui correspond aux besoins de votre application. Utilisez un service de mise en cache tel que Memcached ou Redis pour améliorer les temps de réponse et réduire la charge de la base de données. Utilisez une programmation asynchrone pour améliorer la simultanéité et la réactivité. Divisez les microservices, en divisant les grandes applications monolithiques en services plus petits pour améliorer l'évolutivité et les performances.

Techniques C++ pour optimiser les performances des applications Web : Utiliser des compilateurs modernes et des indicateurs d'optimisation pour éviter les allocations de mémoire dynamiques Réduire au minimum les appels de fonction Tirer parti du multithreading Utiliser des structures de données efficaces Des cas pratiques montrent que les techniques d'optimisation peuvent améliorer considérablement les performances : le temps d'exécution est réduit de 20 % sur la mémoire. réduit de 15 %, surcharge des appels de fonction réduite de 10 %, débit augmenté de 30 %
