处理对API的25,000个GET请求

处理25,000个GET请求的技术方案

基础概念

处理大规模API请求涉及以下几个核心概念：

并发处理：同时处理多个请求的能力
请求限流：控制请求速率以防止系统过载
缓存机制：减少重复计算和数据库查询
负载均衡：将请求分发到多个服务器
异步处理：对于非即时响应的请求使用队列处理

优势

高效处理25,000个GET请求的优势包括：

提高系统吞吐量和响应速度
优化资源利用率
提升用户体验
确保系统稳定性

解决方案类型

1. 客户端解决方案

// 使用Promise.all并发处理请求
async function fetchAllData(urls) {
  const promises = urls.map(url => 
    fetch(url).then(res => res.json())
  );
  return Promise.all(promises);
}

// 控制并发数量的版本
async function fetchWithConcurrency(urls, maxConcurrent = 100) {
  const results = [];
  for (let i = 0; i < urls.length; i += maxConcurrent) {
    const batch = urls.slice(i, i + maxConcurrent);
    const batchResults = await Promise.all(batch.map(url => 
      fetch(url).then(res => res.json())
    ));
    results.push(...batchResults);
  }
  return results;
}

2. 服务端解决方案

# Flask示例：使用缓存和异步处理
from flask import Flask, jsonify
from flask_caching import Cache
import requests

app = Flask(__name__)
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'})

@app.route('/api/data/<item_id>')
@cache.cached(timeout=60)
def get_data(item_id):
    # 模拟数据处理
    return jsonify({"id": item_id, "data": "value"})

if __name__ == '__main__':
    app.run(threaded=True)

3. 使用消息队列

// Java示例：使用RabbitMQ处理请求
import com.rabbitmq.client.*;

public class RequestProcessor {
    private final static String QUEUE_NAME = "api_requests";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");
        try (Connection connection = factory.newConnection();
             Channel channel = connection.createChannel()) {
            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            
            DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
                String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
                // 处理请求
                System.out.println("Processing: " + message);
            };
            channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, consumerTag -> { });
        }
    }
}

应用场景

数据采集与分析：从多个源收集数据
监控系统：定期检查大量服务状态
内容聚合：从多个API获取内容并整合
批量处理：执行大规模数据操作

常见问题与解决方案

问题1：请求被拒绝(429 Too Many Requests)

原因：API有速率限制 解决方案：

实现指数退避重试机制
遵守API提供的速率限制
使用缓存减少实际请求次数

# 指数退避示例
import time
import requests

def fetch_with_retry(url, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url)
            if response.status_code == 429:
                wait = (2 ** attempt) * 0.1
                time.sleep(wait)
                continue
            return response
        except requests.exceptions.RequestException:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep((2 ** attempt) * 0.1)

问题2：处理速度慢

原因：同步处理或资源不足 解决方案：

使用异步IO
增加并发处理能力
优化数据库查询

// Node.js异步处理示例
const axios = require('axios');
const { Worker, isMainThread, workerData } = require('worker_threads');

if (isMainThread) {
    // 主线程分发任务
    const urls = [...]; // 25,000个URL
    const chunkSize = 1000;
    for (let i = 0; i < urls.length; i += chunkSize) {
        new Worker(__filename, { workerData: urls.slice(i, i + chunkSize) });
    }
} else {
    // 工作线程处理请求
    Promise.all(workerData.map(url => 
        axios.get(url).then(res => res.data)
    )).then(results => {
        // 处理结果
    });
}

问题3：内存不足

原因：同时处理太多数据 解决方案：

分批处理请求
使用流式处理
优化数据结构

// Go语言分批处理示例
package main

import (
    "net/http"
    "sync"
)

func processBatch(urls []string) {
    var wg sync.WaitGroup
    for _, url := range urls {
        wg.Add(1)
        go func(u string) {
            defer wg.Done()
            resp, _ := http.Get(u)
            defer resp.Body.Close()
            // 处理响应
        }(url)
    }
    wg.Wait()
}

func main() {
    allUrls := [...] // 25,000个URL
    batchSize := 500
    for i := 0; i < len(allUrls); i += batchSize {
        end := i + batchSize
        if end > len(allUrls) {
            end = len(allUrls)
        }
        processBatch(allUrls[i:end])
    }
}