Go】优雅的读取http请求或响应的数据

2024-09-02 07:48
文章标签 数据 读取 go 优雅 http 请求 响应

本文主要是介绍Go】优雅的读取http请求或响应的数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

原文链接：https://blog.thinkeridea.com/201901/go/you_ya_de_du_qu_http_qing_qiu_huo_xiang_ying_de_shu_ju.html

从 http.Request.Body 或 http.Response.Body 中读取数据方法或许很多，标准库中大多数使用 ioutil.ReadAll 方法一次读取所有数据，如果是 json 格式的数据还可以使用 json.NewDecoder 从 io.Reader 创建一个解析器，假使使用 pprof 来分析程序总是会发现 bytes.makeSlice 分配了大量内存，且总是排行第一，今天就这个问题来说一下如何高效优雅的读取 http 中的数据。

背景介绍

我们有许多 api 服务，全部采用 json 数据格式，请求体就是整个 json 字符串，当一个请求到服务端会经过一些业务处理，然后再请求后面更多的服务，所有的服务之间都用 http 协议来通信(啊， 为啥不用 RPC，因为所有的服务都会对第三方开放，http + json 更好对接)，大多数请求数据大小在 1K~4K，响应的数据在 1K~8K，早期所有的服务都使用 ioutil.ReadAll 来读取数据，随着流量增加使用 pprof 来分析发现 bytes.makeSlice 总是排在第一，并且占用了整个程序 1/10 的内存分配，我决定针对这个问题进行优化，下面是整个优化过程的记录。

pprof 分析

这里使用 https://github.com/thinkeridea/go-extend/blob/master/exnet/exhttp/expprof/pprof.go 中的 API 来实现生产环境的 /debug/pprof 监测接口，没有使用标准库的 net/http/pprof 包因为会自动注册路由，且长期开放 API，这个包可以设定 API 是否开放，并在规定时间后自动关闭接口，避免存在工具嗅探。

服务部署上线稳定后(大约过了一天半)，通过 curl 下载 allocs 数据，然后使用下面的命令查看分析。

$ go tool pprof allocs
File: xxx
Type: alloc_space
Time: Jan 25, 2019 at 3:02pm (CST)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top
Showing nodes accounting for 604.62GB, 44.50% of 1358.61GB total
Dropped 776 nodes (cum <= 6.79GB)
Showing top 10 nodes out of 155flat  flat%   sum%        cum   cum%111.40GB  8.20%  8.20%   111.40GB  8.20%  bytes.makeSlice107.72GB  7.93% 16.13%   107.72GB  7.93%  github.com/sirupsen/logrus.(*Entry).WithFields65.94GB  4.85% 20.98%    65.94GB  4.85%  strings.Replace54.10GB  3.98% 24.96%    56.03GB  4.12%  github.com/json-iterator/go.(*frozenConfig).Marshal47.54GB  3.50% 28.46%    47.54GB  3.50%  net/url.unescape47.11GB  3.47% 31.93%    48.16GB  3.55%  github.com/json-iterator/go.(*Iterator).readStringSlowPath46.63GB  3.43% 35.36%   103.04GB  7.58%  handlers.(*AdserviceHandler).returnAd42.43GB  3.12% 38.49%    84.62GB  6.23%  models.LogItemsToBytes42.22GB  3.11% 41.59%    42.22GB  3.11%  strings.Join39.52GB  2.91% 44.50%    87.06GB  6.41%  net/url.parseQuery

从结果中可以看出采集期间一共分配了 1358.61GB top 10 占用了 44.50% 其中 bytes.makeSlice 占了接近 1/10，那么看看都是谁在调用 bytes.makeSlice 吧。

(pprof) web bytes.makeSlice

在这里插入图片描述

从上图可以看出调用 bytes.makeSlice 的最终方法是 ioutil.ReadAll, (受篇幅影响就没有截取 ioutil.ReadAll 上面的方法了)，而 90% 都是 ioutil.ReadAll 读取 http 数据调用，找到地方先别急想优化方案，先看看为啥 ioutil.ReadAll 会导致这么多内存分配。

func readAll(r io.Reader, capacity int64) (b []byte, err error) {var buf bytes.Buffer// If the buffer overflows, we will get bytes.ErrTooLarge.// Return that as an error. Any other panic remains.defer func() {e := recover()if e == nil {return}if panicErr, ok := e.(error); ok && panicErr == bytes.ErrTooLarge {err = panicErr} else {panic(e)}}()if int64(int(capacity)) == capacity {buf.Grow(int(capacity))}_, err = buf.ReadFrom(r)return buf.Bytes(), err
}func ReadAll(r io.Reader) ([]byte, error) {return readAll(r, bytes.MinRead)
}

以上是标准库 ioutil.ReadAll 的代码，每次会创建一个 var buf bytes.Buffer 并且初始化 buf.Grow(int(capacity)) 的大小为 bytes.MinRead, 这个值呢就是 512，按这个 buffer 的大小读取一次数据需要分配 2~16 次内存，天啊简直不能忍，我自己创建一个 buffer 好不好。

看一下火焰图?吧，其中红框标记的就是 ioutil.ReadAll 的部分，颜色比较鲜艳。
在这里插入图片描述

优化读取方法

自己创建足够大的 buffer 减少因为容量不够导致的多次扩容问题。

buffer := bytes.NewBuffer(make([]byte, 4096))
_, err := io.Copy(buffer, request.Body)
if err !=nil{return nil, err
}

恩恩这样应该差不多了，为啥是初始化 4096 的大小，这是个均值，即使比 4096 大基本也就多分配一次内存即可，而且大多数数据都是比 4096 小的。

但是这样真的就算好了吗，当然不能这样，这个 buffer 个每请求都要创建一次，是不是应该考虑一下复用呢，使用 sync.Pool 建立一个缓冲池效果就更好了。

以下是优化读取请求的简化代码：

package adapterimport ("bytes""io""net/http""sync""github.com/json-iterator/go""github.com/sirupsen/logrus""github.com/thinkeridea/go-extend/exbytes"
)type Adapter struct {pool sync.Pool
}func New() *Adapter {return &Adapter{pool: sync.Pool{New: func() interface{} {return bytes.NewBuffer(make([]byte, 4096))},},}
}func (api *Adapter) GetRequest(r *http.Request) (*Request, error) {buffer := api.pool.Get().(*bytes.Buffer)buffer.Reset()defer func() {if buffer != nil {api.pool.Put(buffer)buffer = nil}}()_, err := io.Copy(buffer, r.Body)if err != nil {return nil, err}request := &Request{}if err = jsoniter.Unmarshal(buffer.Bytes(), request); err != nil {logrus.WithFields(logrus.Fields{"json": exbytes.ToString(buffer.Bytes()),}).Errorf("jsoniter.UnmarshalJSON fail. error:%v", err)return nil, err}api.pool.Put(buffer)buffer = nil// ....return request, nil
}

使用 sync.Pool 的方式是不是有点怪，主要是 defer 和 api.pool.Put(buffer)；buffer = nil 这里解释一下，为了提高 buufer 的复用率会在不使用时尽快把 buffer 放回到缓冲池中，defer 之所以会判断 buffer != nil 主要是在业务逻辑出现错误时，但是 buffer 还没有放回缓冲池时把 buffer 放回到缓冲池，因为在每个错误处理之后都写 api.pool.Put(buffer) 不是一个好的方法，而且容易忘记，但是如果在确定不再使用时 api.pool.Put(buffer)；buffer = nil 就可以尽早把 buffer 放回到缓冲池中，提高复用率，减少新建 buffer。

这样就好了吗，别急，之前说服务里面还会构建请求，看看构建请求如何优化吧。

package adapterimport ("bytes""fmt""io""io/ioutil""net/http""sync""github.com/json-iterator/go""github.com/sirupsen/logrus""github.com/thinkeridea/go-extend/exbytes"
)type Adapter struct {pool sync.Pool
}func New() *Adapter {return &Adapter{pool: sync.Pool{New: func() interface{} {return bytes.NewBuffer(make([]byte, 4096))},},}
}func (api *Adapter) Request(r *Request) (*Response, error) {var err errorbuffer := api.pool.Get().(*bytes.Buffer)buffer.Reset()defer func() {if buffer != nil {api.pool.Put(buffer)buffer = nil}}()e := jsoniter.NewEncoder(buffer)err = e.Encode(r)if err != nil {logrus.WithFields(logrus.Fields{"request": r,}).Errorf("jsoniter.Marshal failure: %v", err)return nil, fmt.Errorf("jsoniter.Marshal failure: %v", err)}data := buffer.Bytes()req, err := http.NewRequest("POST", "http://xxx.com", buffer)if err != nil {logrus.WithFields(logrus.Fields{"data": exbytes.ToString(data),}).Errorf("http.NewRequest failed: %v", err)return nil, fmt.Errorf("http.NewRequest failed: %v", err)}req.Header.Set("User-Agent", "xxx")httpResponse, err := http.DefaultClient.Do(req)if httpResponse != nil {defer func() {io.Copy(ioutil.Discard, httpResponse.Body)httpResponse.Body.Close()}()}if err != nil {logrus.WithFields(logrus.Fields{"url": "http://xxx.com",}).Errorf("query service failed %v", err)return nil, fmt.Errorf("query service failed %v", err)}if httpResponse.StatusCode != 200 {logrus.WithFields(logrus.Fields{"url":         "http://xxx.com","status":      httpResponse.Status,"status_code": httpResponse.StatusCode,}).Errorf("invalid http status code")return nil, fmt.Errorf("invalid http status code")}buffer.Reset()_, err = io.Copy(buffer, httpResponse.Body)if err != nil {return nil, fmt.Errorf("adapter io.copy failure error:%v", err)}respData := buffer.Bytes()logrus.WithFields(logrus.Fields{"response_json": exbytes.ToString(respData),}).Debug("response json")res := &Response{}err = jsoniter.Unmarshal(respData, res)if err != nil {logrus.WithFields(logrus.Fields{"data": exbytes.ToString(respData),"url":  "http://xxx.com",}).Errorf("adapter jsoniter.Unmarshal failed, error:%v", err)return nil, fmt.Errorf("adapter jsoniter.Unmarshal failed, error:%v", err)}api.pool.Put(buffer)buffer = nil// ...return res, nil
}

这个示例和之前差不多，只是不仅用来读取 http.Response.Body 还用来创建一个 jsoniter.NewEncoder 用来把请求压缩成 json 字符串，并且作为 http.NewRequest 的 body 参数， 如果直接用 jsoniter.Marshal 同样会创建很多次内存，jsoniter 也使用 buffer 做为缓冲区，并且默认大小为 512, 代码如下：

func (cfg Config) Froze() API {api := &frozenConfig{sortMapKeys:                   cfg.SortMapKeys,indentionStep:                 cfg.IndentionStep,objectFieldMustBeSimpleString: cfg.ObjectFieldMustBeSimpleString,onlyTaggedField:               cfg.OnlyTaggedField,disallowUnknownFields:         cfg.DisallowUnknownFields,}api.streamPool = &sync.Pool{New: func() interface{} {return NewStream(api, nil, 512)},}// .....return api
}

而且序列化之后会进行一次数据拷贝：

func (cfg *frozenConfig) Marshal(v interface{}) ([]byte, error) {stream := cfg.BorrowStream(nil)defer cfg.ReturnStream(stream)stream.WriteVal(v)if stream.Error != nil {return nil, stream.Error}result := stream.Buffer()copied := make([]byte, len(result))copy(copied, result)return copied, nil
}

既然要用 buffer 那就一起吧_，这样可以减少多次内存分配，下读取 http.Response.Body 之前一定要记得 buffer.Reset()， 这样基本就已经完成了 http.Request.Body 和 http.Response.Body 的数据读取优化了，具体效果等上线跑一段时间稳定之后来查看吧。

效果分析

上线跑了一天，来看看效果吧

$ go tool pprof allocs2
File: connect_server
Type: alloc_space
Time: Jan 26, 2019 at 10:27am (CST)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top
Showing nodes accounting for 295.40GB, 40.62% of 727.32GB total
Dropped 738 nodes (cum <= 3.64GB)
Showing top 10 nodes out of 174flat  flat%   sum%        cum   cum%73.52GB 10.11% 10.11%    73.52GB 10.11%  git.tvblack.com/tvblack/connect_server/vendor/github.com/sirupsen/logrus.(*Entry).WithFields31.70GB  4.36% 14.47%    31.70GB  4.36%  net/url.unescape27.49GB  3.78% 18.25%    54.87GB  7.54%  git.tvblack.com/tvblack/connect_server/models.LogItemsToBytes27.41GB  3.77% 22.01%    27.41GB  3.77%  strings.Join25.04GB  3.44% 25.46%    25.04GB  3.44%  bufio.NewWriterSize24.81GB  3.41% 28.87%    24.81GB  3.41%  bufio.NewReaderSize23.91GB  3.29% 32.15%    23.91GB  3.29%  regexp.(*bitState).reset23.06GB  3.17% 35.32%    23.06GB  3.17%  math/big.nat.make19.90GB  2.74% 38.06%    20.35GB  2.80%  git.tvblack.com/tvblack/connect_server/vendor/github.com/json-iterator/go.(*Iterator).readStringSlowPath18.58GB  2.56% 40.62%    19.12GB  2.63%  net/textproto.(*Reader).ReadMIMEHeader

哇塞 bytes.makeSlice 终于从前十中消失了，真的太棒了，还是看看 bytes.makeSlice 的其它调用情况吧。

(pprof) web bytes.makeSlice

在这里插入图片描述

从图中可以发现 bytes.makeSlice 的分配已经很小了， 且大多数是 http.Request.ParseForm 读取 http.Request.Body 使用 ioutil.ReadAll 原因，这次优化的效果非常的好。

看一下更直观的火焰图?吧，和优化前对比一下很明显 ioutil.ReadAll 看不到了
在这里插入图片描述

优化期间遇到的问题

比较惭愧在优化的过程出现了一个过失，导致生产环境2分钟故障，通过自动部署立即回滚才得以快速恢复，之后分析代码解决之后上线才完美优化，下面总结一下出现的问题吧。

在构建 http 请求时我分了两个部分优化，序列化 json 和读取 http.Response.Body 数据，保持一个观点就是尽早把 buffer 放回到缓冲池，因为 http.DefaultClient.Do(req) 是网络请求会相对耗时，在这个之前我把 buffer 放回到缓冲池中，之后读取 http.Response.Body 时在重新获取一个 buffer，大概代码如下：

package adapterimport ("bytes""fmt""io""io/ioutil""net/http""sync""github.com/json-iterator/go""github.com/sirupsen/logrus""github.com/thinkeridea/go-extend/exbytes"
)type Adapter struct {pool sync.Pool
}func New() *Adapter {return &Adapter{pool: sync.Pool{New: func() interface{} {return bytes.NewBuffer(make([]byte, 4096))},},}
}func (api *Adapter) Request(r *Request) (*Response, error) {var err errorbuffer := api.pool.Get().(*bytes.Buffer)buffer.Reset()defer func() {if buffer != nil {api.pool.Put(buffer)buffer = nil}}()e := jsoniter.NewEncoder(buffer)err = e.Encode(r)if err != nil {return nil, fmt.Errorf("jsoniter.Marshal failure: %v", err)}data := buffer.Bytes()req, err := http.NewRequest("POST", "http://xxx.com", buffer)if err != nil {return nil, fmt.Errorf("http.NewRequest failed: %v", err)}req.Header.Set("User-Agent", "xxx")api.pool.Put(buffer)buffer = nilhttpResponse, err := http.DefaultClient.Do(req)// ....buffer = api.pool.Get().(*bytes.Buffer)buffer.Reset()defer func() {if buffer != nil {api.pool.Put(buffer)buffer = nil}}()_, err = io.Copy(buffer, httpResponse.Body)if err != nil {return nil, fmt.Errorf("adapter io.copy failure error:%v", err)}// ....api.pool.Put(buffer)buffer = nil// ...return res, nil
}

上线之后马上发生了错误 http: ContentLength=2090 with Body length 0 发送请求的时候从 buffer 读取数据发现数据不见了或者数据不够了，我去这是什么鬼，马上回滚恢复业务，然后分析 http.DefaultClient.Do(req) 和 http.NewRequest，在调用 http.NewRequest 是并没有从 buffer 读取数据，而只是创建了一个 req.GetBody 之后在 http.DefaultClient.Do 是才读取数据，因为在 http.DefaultClient.Do 之前把 buffer 放回到缓冲池中，其它 goroutine 获取到 buffer 并进行 Reset 就发生了数据争用，当然会导致数据读取不完整了，真实汗颜，对 http.Client 了解太少，争取有空撸一遍源码。

总结

使用合适大小的 buffer 来减少内存分配，sync.Pool 可以帮助复用 buffer， 一定要自己写这些逻辑，避免使用三方包，三方包即使使用同样的技巧为了避免数据争用，在返回数据时候必然会拷贝一个新的数据返回，就像 jsoniter 虽然使用了 sync.Pool 和 buffer 但是返回数据时还需要拷贝，另外这种通用包并不能给一个非常贴合业务的初始 buffer 大小，过小会导致数据发生拷贝，过大会太过浪费内存。

程序中善用 buffer 和 sync.Pool 可以大大的改善程序的性能，并且这两个组合在一起使用非常的简单，并不会使代码变的复杂。

转载：

本文作者： 戚银（thinkeridea）

本文链接： https://blog.thinkeridea.com/201901/go/you_ya_de_du_qu_http_qing_qiu_huo_xiang_ying_de_shu_ju.html

版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY 4.0 CN协议 许可协议。转载请注明出处！

这篇关于Go】优雅的读取http请求或响应的数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1129405。

相关文章

从基础到高级详解Go语言中错误处理的实践指南

从基础到高级详解Go语言中错误处理的实践指南

《从基础到高级详解Go语言中错误处理的实践指南》Go语言采用了一种独特而明确的错误处理哲学,与其他主流编程语言形成鲜明对比,本文将为大家详细介绍Go语言中错误处理详细方法,希望对大家有所帮助... 目录1 Go 错误处理哲学与核心机制1.1 错误接口设计1.2 错误与异常的区别2 错误创建与检查2.1 基础
阅读更多...
Linux下利用select实现串口数据读取过程

Linux下利用select实现串口数据读取过程

《Linux下利用select实现串口数据读取过程》文章介绍Linux中使用select、poll或epoll实现串口数据读取,通过I/O多路复用机制在数据到达时触发读取,避免持续轮询,示例代码展示设... 目录示例代码（使用select实现）代码解释总结在 linux 系统里，我们可以借助 select、
阅读更多...
Go语言中json操作的实现

Go语言中json操作的实现

《Go语言中json操作的实现》本文主要介绍了Go语言中的json操作的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 目录 一、jsOChina编程N 与 Go 类型对应关系️ 二、基本操作：编码与解码 三、结构体标签（Struc
阅读更多...
C#使用iText获取PDF的trailer数据的代码示例

C#使用iText获取PDF的trailer数据的代码示例

《C#使用iText获取PDF的trailer数据的代码示例》开发程序debug的时候,看到了PDF有个trailer数据,挺有意思,于是考虑用代码把它读出来,那么就用到我们常用的iText框架了,所... 目录引言iText 核心概念C# 代码示例步骤 1: 确保已安装 iText步骤 2: C# 代码程
阅读更多...
Pandas处理缺失数据的方式汇总

Pandas处理缺失数据的方式汇总

《Pandas处理缺失数据的方式汇总》许多教程中的数据与现实世界中的数据有很大不同,现实世界中的数据很少是干净且同质的,本文我们将讨论处理缺失数据的一些常规注意事项,了解Pandas如何表示缺失数据,... 目录缺失数据约定的权衡Pandas 中的缺失数据None 作为哨兵值NaN：缺失的数值数据Panda
阅读更多...
C++中处理文本数据char与string的终极对比指南

C++中处理文本数据char与string的终极对比指南

《C++中处理文本数据char与string的终极对比指南》在C++编程中char和string是两种用于处理字符数据的类型,但它们在使用方式和功能上有显著的不同,：本文主要介绍C++中处理文本数... 目录1. 基本定义与本质2. 内存管理3. 操作与功能4. 性能特点5. 使用场景6. 相互转换核心区别
阅读更多...
C#实现SHP文件读取与地图显示的完整教程

C#实现SHP文件读取与地图显示的完整教程

《C#实现SHP文件读取与地图显示的完整教程》在地理信息系统(GIS)开发中,SHP文件是一种常见的矢量数据格式,本文将详细介绍如何使用C#读取SHP文件并实现地图显示功能,包括坐标转换、图形渲染、平... 目录概述功能特点核心代码解析1. 文件读取与初始化2. 坐标转换3. 图形绘制4. 地图交互功能缩放
阅读更多...
java读取excel文件为base64实现方式

java读取excel文件为base64实现方式

《java读取excel文件为base64实现方式》文章介绍使用ApachePOI和EasyExcel处理Excel文件并转换为Base64的方法,强调EasyExcel适合大文件且内存占用低,需注意... 目录使用 Apache POI 读取 Excel 并转换为 Base64使用 EasyExcel 处
阅读更多...
Python实现简单封装网络请求的示例详解

Python实现简单封装网络请求的示例详解

《Python实现简单封装网络请求的示例详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现简单封装网络请求的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录安装依赖核心功能说明1. 类与方法概览2.NetHelper类初始化参数3.ApiResponse类属性与方法使用实
阅读更多...
python库pydantic数据验证和设置管理库的用途

python库pydantic数据验证和设置管理库的用途

《python库pydantic数据验证和设置管理库的用途》pydantic是一个用于数据验证和设置管理的Python库,它主要利用Python类型注解来定义数据模型的结构和验证规则,本文给大家介绍p... 目录主要特点和用途：Field数值验证参数总结pydantic 是一个让你能够 confidentl
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2