Drogon框架中HttpClient请求错误处理机制解析
2025-05-18 21:30:43作者:申梦珏Efrain
drogon
Drogon: A C++14/17/20 based HTTP web application framework running on Linux/macOS/Unix/Windows
在使用Drogon框架的HttpClient组件进行网络请求时,正确处理请求错误是保证程序稳定性的关键。本文将通过一个典型错误案例,深入分析Drogon框架中的错误处理机制。
错误场景分析
在Drogon框架中,当使用HttpClient发送请求时,回调函数会接收两个参数:ReqResult和HttpResponsePtr。开发者在回调函数中直接访问HttpResponsePtr的内容而不检查ReqResult状态,这是导致程序崩溃的常见原因。
核心问题剖析
从崩溃堆栈可以看出,程序在onError处理流程中发生了异常。这通常发生在以下情况:
- 网络连接异常(如连接超时、连接被拒绝)
- 服务器端返回非正常响应
- SSL/TLS握手失败
- 请求超时
正确的错误处理方式
在回调函数中,必须首先检查ReqResult的状态,只有当结果为ReqResult::Ok时,才能安全地访问HttpResponsePtr。以下是改进后的代码示例:
void HttpClient::keep_hb(Handler& h, const std::string& path,
HttpMethod method,
const std::vector<std::pair<std::string, std::string>>& header,
const std::string& body) {
auto req_ptr = HttpRequest::newHttpRequest();
// 请求参数设置...
h.ptr_->sendRequest(req_ptr, [](const ReqResult& rq, const HttpResponsePtr& hr) {
if(rq == ReqResult::Ok && hr) {
printf("hb body = %s\n", hr->getBody().data());
} else {
// 处理错误情况
printf("Request failed with error: %d\n", static_cast<int>(rq));
}
});
// 更新时间戳...
}
ReqResult枚举详解
Drogon框架定义了多种请求结果状态,开发者应当了解每种状态的含义:
- Ok:请求成功完成
- BadResponse:收到错误响应
- NetworkFailure:网络故障
- Timeout:请求超时
- HandshakeError:SSL握手失败
- InvalidURL:无效的URL
- InternalError:内部错误
最佳实践建议
- 始终检查请求结果:在使用HttpResponsePtr前必须验证ReqResult状态
- 错误日志记录:记录详细的错误信息以便排查问题
- 重试机制:对于可恢复的错误(如网络暂时不可用),实现适当的重试逻辑
- 资源清理:在错误情况下确保释放相关资源
- 超时设置:根据业务需求合理设置请求超时时间
性能优化考虑
在处理高频心跳请求时,还应当注意:
- 复用HttpClient实例,避免频繁创建销毁
- 使用连接池管理长期连接
- 合理设置心跳间隔,避免过度消耗资源
- 异步处理响应,不阻塞主线程
通过遵循这些原则,可以构建出既稳定又高效的网络请求处理逻辑,充分发挥Drogon框架的高性能特性。
drogon
Drogon: A C++14/17/20 based HTTP web application framework running on Linux/macOS/Unix/Windows
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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