易语言服务端与客户端怎么传送_配置中心是怎么推送的?动手实现一个 Long Polling 长轮询...
介绍
众所周知,数据交互有两种模式:Push(推模式)、Pull(拉模式)。
推模式指的是客户端与服务端建立好网络长连接,服务方有相关数据,直接通过长连接通道推送到客户端。其优点是及时,一旦有数据变更,客户端立马能感知到;另外对客户端来说逻辑简单,不需要关心有无数据这些逻辑处理。缺点是不知道客户端的数据消费能力,可能导致数据积压在客户端,来不及处理。
拉模式指的是客户端主动向服务端发出请求,拉取相关数据。其优点是此过程由客户端发起请求,故不存在推模式中数据积压的问题。缺点是可能不够及时,对客户端来说需要考虑数据拉取相关逻辑,何时去拉,拉的频率怎么控制等等。
详解
说到Long Polling(长轮询),必然少不了提起Polling(轮询),这都是拉模式的两种方式。
Polling是指不管服务端数据有无更新,客户端每隔定长时间请求拉取一次数据,可能有更新数据返回,也可能什么都没有。
Long Polling原理也很简单,相比Polling,客户端发起Long Polling,此时如果服务端没有相关数据,会hold住请求,直到服务端有相关数据,或者等待一定时间超时才会返回。返回后,客户端又会立即再次发起下一次Long Polling。这种方式也是对拉模式的一个优化,解决了拉模式数据通知不及时,以及减少了大量的无效轮询次数。
所谓的hold住请求指的服务端暂时不回复结果,保存相关请求,不关闭请求链接,等相关数据准备好,写会客户端。
前面提到Long Polling如果当时服务端没有需要的相关数据,此时请求会hold住,直到服务端把相关数据准备好,或者等待一定时间直到此次请求超时,这里大家是否有疑问,为什么不是一直等待到服务端数据准备好再返回,这样也不需要再次发起下一次的Long Polling,节省资源?
主要原因是网络传输层主要走的是tcp协议,tcp协议是可靠面向连接的协议,通过三次握手建立连接。但是所建立的连接是虚拟的,可能存在某段时间网络不通,或者服务端程序非正常关闭,亦或服务端机器非正常关机,面对这些情况客户端根本不知道服务端此时已经不能互通,还在傻傻的等服务端发数据过来,而这一等一般都是很长时间。
当然tcp协议栈在实现上有保活计时器来保证的,但是等到保活计时器发现连接已经断开需要很长时间,如果没有专门配置过相关的tcp参数,一般需要2个小时,而且这些参数是机器操作系统层面,所以,以此方式来保活不太靠谱,故Long Polling的实现上一般是需要设置超时时间的。
实现
Long Polling的实现很简单,可分为四个过程:
- 发起Polling,发起Polling很简单,只需向服务器发起请求,此时服务端还未应答,所以客户端与服务端之间一直处于连接状态。
- 数据推送,如果服务器端有相关数据,此时服务端会将数据通过此前建立的通道发回客户端。
- Polling终止,Polling终止情况有三种:若服务端返回相关数据,此时客户端收到数据后,关闭请求连接,结束此次Polling过程。若客户端等待设定的超时时间后,服务端依然没有返回数据,此时客户端需要主动终止此次Polling请求。若客户端收到网络故障或异常,此时客户端自然也是需要主动终止此次Polling请求。
- 重新Polling,终止上次Polling后,客户端需要立即再次发起Polling请求。这样才能保证拉取数据的及时性。
代码实现起来也很简单,Http Call按照上述过程就很方便实现LongPolling。下面Code只是简单展示过程,在具体场景下,根据具体的业务逻辑进行调整。
客户端Code
package com.andy.example.longpolling.client;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
/**
* Created by andy on 17/7/6.
*/
public class ClientBootstrap {
public static final String URL = "http://localhost:8080/long-polling";
public static void main(String[] args) {
int i = 0;
while (true) {
System.out.println("第" + (++i) + "次 longpolling");
HttpURLConnection connection = null;
try {
URL getUrl = new URL(URL);
connection = (HttpURLConnection) getUrl.openConnection();
connection.setReadTimeout(50000);//这就是等待时间,设置为50s
connection.setConnectTimeout(3000);
connection.setRequestMethod("GET");
connection.setRequestProperty("Accept-Charset", "utf-8");
connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
connection.setRequestProperty("Charset", "UTF-8");
if (200 == connection.getResponseCode()) {
BufferedReader reader = null;
try {
reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream(), "UTF-8"));
StringBuilder result = new StringBuilder(256);
String line = null;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
result.append(line);
}
System.out.println("结果 " + result);
} finally {
if (reader != null) {
reader.close();
}
}
}
} catch (IOException e) {
} finally {
if (connection != null) {
connection.disconnect();
}
}
}
}
}
服务端Code
package com.andy.example.longpolling.server;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
/**
* Created by andy on 17/7/6.
*/
public class LongPollingServlet extends HttpServlet {
private Random random = new Random();
private AtomicLong sequenceId = new AtomicLong();
private AtomicLong count = new AtomicLong();
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws ServletException, IOException {
System.out.println("第" + (count.incrementAndGet()) + "次 longpolling");
int sleepSecends = random.nextInt(100);
//随机获取等待时间,来通过sleep模拟服务端是否准备好数据
System.out.println("wait " + sleepSecends + " second");
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(sleepSecends);//sleep
} catch (InterruptedException e) {
}
PrintWriter out = response.getWriter();
long value = sequenceId.getAndIncrement();
out.write(Long.toString(value));
}
}
结果
应用
WebQQ、Comet都用到长轮询技术,另外一些使用Pull模式消费的消息系统,都会使用Long Polling技术进行优化。
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