Go で同時 HTTP リクエストを最大化するには?
同時 HTTP リクエストを効果的に「最大化」する方法?
Go のパフォーマンスを実験するときに、大量の HTTP リクエストを同時に実行しようとすると制限に遭遇する可能性があります。 。この記事では、直面する課題を検討し、最大の同時実行性を達成するためのソリューションを提供します。
問題
最初のアプローチでは、HTTP リクエストを並行して送信するために多数のゴルーチンを起動し、それらのゴルーチンが利用されることを期待します。利用可能なすべての CPU。ただし、ファイル記述子の制限によりエラーが発生します。
解決策
これらの制限を克服するには、次のアプローチを検討してください。
- 境界のあるファイルを使用する同時実行性を制御するセマフォ チャネル: セマフォとして機能するバッファー チャネルを実装し、同時リクエストの数。チャネル バッファ サイズを調整し、GOMAXPROCS を調整することで、システムの同時実行性を最適化できます。
- ディスパッチャを使用してワーカー プールを利用する: リクエストがチャネルにキューイングされるワーカー プール パターンを採用します。 。ディスパッチャーがチャネルにデータを入力し、ワーカーのプールがリクエストを一度に 1 つずつ処理します。このアプローチにより、同時リクエストの最大数が確実に維持されます。
- 専用のコンシューマ goroutine を使用して応答を処理します。 リクエスト処理のブロックを回避するには、専用の goroutine を使用してワーカーからの応答を消費します。プール。これにより、リクエストの継続的な実行が保証され、システムがより多くの同時リクエストを処理できるようになります。
最適化されたコード
これらの最適化を組み込んだコードの修正バージョンを次に示します。
package main import ( "fmt" "net/http" "runtime" "sync" "time" ) var ( reqs int concurrent int work chan *http.Request results chan *http.Response ) func init() { reqs = 1000000 concurrent = 200 } func main() { runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) work = make(chan *http.Request, concurrent) results = make(chan *http.Response) start := time.Now() // Create a semaphore channel to limit concurrency sem := make(chan struct{}, concurrent) // Create a dispatcher to populate the work channel go func() { for i := 0; i < reqs; i++ { req, _ := http.NewRequest("GET", "http://localhost/", nil) work <- req } close(work) // Signal to workers that no more requests are incoming }() // Create a worker pool to process requests for i := 0; i < concurrent; i++ { go func() { for req := range work { resp, err := http.DefaultClient.Do(req) if err != nil { fmt.Println(err) } results <- resp // Release semaphore token to allow another worker to proceed <-sem } }() } // Consume responses from worker pool var ( conns int64 totalSize int64 wg sync.WaitGroup ) wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() for { select { case resp, ok := <-results: if ok { conns++ totalSize += resp.ContentLength resp.Body.Close() } else { return } } } }() // Block until all responses are processed wg.Wait() elapsed := time.Since(start) fmt.Printf("Connections:\t%d\nConcurrent:\t%d\nTotal size:\t%d bytes\nElapsed:\t%s\n", conns, concurrent, totalSize, elapsed) }
同時実行変数を調整して結果を観察することで、システムに最適な同時実行レベル、つまり「最大化」を決定できます。同時 HTTP リクエストの処理能力。
以上がGo で同時 HTTP リクエストを最大化するには?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。

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GO言語は、効率的でスケーラブルなシステムの構築においてうまく機能します。その利点には次のものがあります。1。高性能:マシンコードにコンパイルされ、速度速度が速い。 2。同時プログラミング:ゴルチンとチャネルを介してマルチタスクを簡素化します。 3。シンプルさ:簡潔な構文、学習コストとメンテナンスコストの削減。 4。クロスプラットフォーム:クロスプラットフォームのコンパイル、簡単な展開をサポートします。

Golangは並行性がCよりも優れていますが、Cは生の速度ではGolangよりも優れています。 1)Golangは、GoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を達成します。これは、多数の同時タスクの処理に適しています。 2)Cコンパイラの最適化と標準ライブラリを介して、極端な最適化を必要とするアプリケーションに適したハードウェアに近い高性能を提供します。

GolangとPythonにはそれぞれ独自の利点があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られています。

Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

speed、効率、およびシンプル性をspeedsped.1)speed:gocompilesquilesquicklyandrunseffictient、理想的なlargeprojects.2)効率:等系dribribraryreducesexexternaldedenciess、開発効果を高める3)シンプルさ:

GolangとCにはそれぞれパフォーマンス競争において独自の利点があります。1)Golangは、高い並行性と迅速な発展に適しており、2)Cはより高いパフォーマンスと微細な制御を提供します。選択は、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

Cは、ハードウェアリソースと高性能の最適化が必要なシナリオにより適していますが、Golangは迅速な開発と高い並行性処理が必要なシナリオにより適しています。 1.Cの利点は、ハードウェア特性と高い最適化機能に近いものにあります。これは、ゲーム開発などの高性能ニーズに適しています。 2.Golangの利点は、その簡潔な構文と自然な並行性サポートにあり、これは高い並行性サービス開発に適しています。

GolangとCのパフォーマンスの違いは、主にメモリ管理、コンピレーションの最適化、ランタイム効率に反映されています。 1)Golangのゴミ収集メカニズムは便利ですが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
