ML可通过缓存、静态化、限流及负载均衡等技术手段，结合服务端架构优化，有效应对高并发场景
Web开发中，高并发请求可能会对服务器造成巨大压力，甚至导致服务崩溃，虽然HTML本身是一种标记语言，不直接处理逻辑或并发控制，但通过结合前端和后端的技术手段，可以有效地管理和减轻高并发带来的影响,以下是一些策略和方法：
前端优化策略
| 策略 | 描述 | 实现方式 |
|---|---|---|
| 缓存机制 | 减少重复请求，提高响应速度 | 浏览器缓存：设置Cache-Control、Expires等HTTP头。Service Workers：拦截请求并返回缓存数据。 本地存储：使用 localStorage、sessionStorage缓存动态数据。 |
| 请求队列 | 控制并发请求数量，避免服务器过载 | 使用Promise模拟任务队列，限制同时发起的请求数。 批量处理请求，如使用GraphQL合并多个查询。 |
| 限流与降级 | 限制请求频率，关闭非关键功能 | 限流算法：Token Bucket、漏桶算法。 降级策略：关闭实时更新，提供静态数据。 |
| Web Workers | 后台处理耗时任务，避免阻塞主线程 | 将计算密集型任务交给Worker处理。 |
| 懒加载与预加载 | 优化资源加载顺序 | 懒加载：延迟加载非关键资源。 预加载：提前加载未来需要的资源。 |
后端优化策略
| 策略 | 描述 | 实现方式 |
|---|---|---|
| 负载均衡 | 分发请求到多台服务器，防止单点过载 | 使用Nginx、HAProxy等工具配置轮询、加权轮询等策略。 |
| 限流 | 控制单位时间内的请求数量 | 使用express-rate-limit中间件限制IP请求速率。 |
| 缓存 | 减少数据库查询次数 | 内存缓存：Redis、Memcached。 HTTP缓存：设置适当的缓存头。 |
| 数据库优化 | 提高数据处理效率 | 索引优化：合理设计索引，避免全表扫描。 分库分表：按业务模块分离数据库。 |
| 异步处理 | 提升响应速度，减少等待时间 | 使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）处理耗时任务。 |
综合应用案例
在某大型电商平台的开发过程中，遇到了高并发请求的问题，通过综合使用上述方法，成功解决了这一问题，提高了应用的性能和用户体验,具体措施包括：
- 前端：使用Service Workers缓存静态资源，限制并发请求数量为10,关闭实时更新功能。
- 后端：Nginx负载均衡分发请求，Redis缓存热门数据,数据库分库分表优化查询。
FAQs
如何通过前端代码限制并发请求数量？
答：可以使用基于Promise的请求池实现，例如定义一个fetchWithConcurrency函数，通过控制maxConcurrency参数限制同时发起的请求数,示例代码如下：
async function fetchWithConcurrency(url, totalRequests, maxConcurrency) {
const results = [];
let activeRequests = 0;
let currentIndex = 0;
async function fetchTask() {
if (currentIndex >= totalRequests) return;
const taskIndex = currentIndex++;
activeRequests++;
try {
const response = await fetch(url);
const data = await response.json();
results[taskIndex] = data;
} catch (error) {
console.error('Request failed:', error);
results[taskIndex] = null;
} finally {
activeRequests--;
if (currentIndex < totalRequests) {
await fetchTask();
}
}
}
const initialTasks = Array.from({ length: maxConcurrency }, fetchTask);
await Promise.all(initialTasks);
return results;
}
后端如何通过限流保护服务器？
答：可以使用限流中间件或算法，例如在Node.js中使用express-rate-limit限制每个IP的请求速率：
const express = require('express');
const rateLimit = require('express-rate-limit');
const app = express();
const limiter = rateLimit({
windowMs: 1 60 1000, // 1 minute
max: 100, // limit each IP to 100 requests per window
message: "Too many requests from this IP, please try again later."
});
app.use(limiter);
app.get('/', (req, res) => {
res.send('Hello, world!');
});
app.listen(3000, () => {
console.log('Server running on port 3000');
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