解决使用CPR库时Windows防病毒软件导致CPU占用过高的问题
2025-06-01 21:43:24作者:蔡丛锟
问题现象分析
在使用CPR库(C++ Requests Library)进行多线程网页抓取时,许多Windows开发者会遇到一个常见问题:防病毒软件进程(Anti Malware Executable)的CPU使用率异常升高。这种现象特别容易出现在以下场景中:
- 使用线程池进行并发网络请求
- 每个线程都创建独立的CPR会话(Session)
- 请求频率较高或并发量较大
从技术角度看,这是由于Windows Defender等防病毒软件会对网络流量进行实时监控,当检测到大量网络活动时,会启动深度扫描机制,导致CPU资源被大量占用。
根本原因
防病毒软件的高CPU占用主要源于其行为监控机制:
- 网络流量分析:防病毒软件会检查所有进出的网络数据包
- 行为启发式分析:监控程序创建网络连接的行为模式
- SSL/TLS解密:部分防病毒软件会尝试解密HTTPS流量进行检查
- 内存扫描:对进程内存进行实时扫描,检测可疑行为
当使用CPR库进行高并发请求时,这些安全检查机制会被频繁触发,导致防病毒软件进程成为性能瓶颈。
解决方案
1. 添加防病毒软件排除项
最彻底的解决方案是将开发目录添加到防病毒软件的排除列表中:
- 打开Windows安全中心
- 进入"病毒和威胁防护"设置
- 找到"排除项"设置
- 添加你的项目编译输出目录和源代码目录
这种方法不仅能解决运行时性能问题,还能显著提高编译速度。
2. 优化CPR使用方式
如果无法修改防病毒设置,可以考虑优化代码实现:
// 复用Session对象,减少创建开销
cpr::Session session;
session.SetVerifySsl(false);
session.SetTimeout(cpr::Timeout{30000});
// 设置通用头信息
cpr::Header headers;
headers["User-Agent"] = "Mozilla/5.0...";
headers["Host"] = hostname;
// 在多个请求间复用Session
for(auto& task : tasks) {
session.SetUrl(cpr::Url{task.url});
auto response = session.Get();
// 处理响应
}
3. 调整线程池策略
降低并发线程数量,使用连接池技术:
// 限制最大并发线程数
const size_t max_threads = std::thread::hardware_concurrency();
ThreadPool pool(max_threads);
// 使用连接池管理Session对象
std::vector<cpr::Session> session_pool(max_threads);
4. 请求频率控制
实现请求间隔机制,避免短时间内发起大量请求:
// 添加请求间隔
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
性能优化建议
- 会话复用:尽可能复用CPR Session对象,减少初始化开销
- 连接池:实现自定义的连接池管理网络连接
- 批量处理:将多个请求合并处理,减少请求次数
- 缓存机制:对重复请求的结果进行缓存
- 异步IO:考虑使用异步IO模型替代线程池
总结
Windows防病毒软件对CPR库的高CPU占用问题本质上是安全机制与高性能网络请求之间的冲突。通过合理配置防病毒软件、优化代码实现和控制请求频率,可以有效解决这一问题。开发者应当根据实际应用场景选择最适合的解决方案,在安全性和性能之间取得平衡。
对于长期开发项目,建议将防病毒排除设置纳入开发环境配置文档,确保团队成员都能获得一致的开发体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0113AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
218
2.23 K

暂无简介
Dart
523
116

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
210
285

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
982
580

Ascend Extension for PyTorch
Python
67
97

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
564
87

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
34
0