利用cpr库实现高效HTTP连接复用与并行请求
2025-06-01 21:09:06作者:蔡怀权
概述
在现代网络应用中,HTTP请求的性能优化至关重要,特别是对于延迟敏感型应用。连接复用(Connection Reuse)是提升HTTP性能的关键技术之一,它可以显著减少TCP连接建立和TLS握手带来的开销。本文将介绍如何利用cpr(C++ Requests Library)实现高效的HTTP连接复用和并行请求处理。
连接复用原理
HTTP/1.1默认支持持久连接(Keep-Alive),允许在单个TCP连接上发送多个HTTP请求。这种机制避免了为每个请求重新建立连接的开销,可以:
- 减少TCP三次握手的时间
- 避免TLS重新协商
- 降低服务器资源消耗
- 提高整体吞吐量
cpr库中的Session对象
cpr库提供了Session类来支持连接复用。Session对象会维护底层连接的状态,使得多个请求可以共享同一个连接。使用Session的主要优势包括:
- 自动处理Cookie
- 保持连接活跃
- 复用认证信息
- 统一设置请求头
基本用法示例
#include <cpr/cpr.h>
int main() {
// 创建Session对象
cpr::Session session;
// 配置Session参数
session.SetUrl("https://example.com/api");
session.SetHeader({{"Accept", "application/json"}});
// 发送第一个请求
auto response1 = session.Get();
// 发送第二个请求(复用同一个连接)
auto response2 = session.Post();
return 0;
}
并行请求处理
要实现并行请求处理同时保持连接复用,可以采用以下策略:
- 为每个目标主机创建独立的Session池
- 使用线程池处理并发请求
- 每个线程从池中获取Session进行请求
#include <cpr/cpr.h>
#include <vector>
#include <thread>
#include <mutex>
class SessionPool {
public:
SessionPool(size_t size, const std::string& url) {
for(size_t i = 0; i < size; ++i) {
auto session = std::make_shared<cpr::Session>();
session->SetUrl(url);
pool_.push_back(session);
}
}
std::shared_ptr<cpr::Session> acquire() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
auto session = pool_.back();
pool_.pop_back();
return session;
}
void release(std::shared_ptr<cpr::Session> session) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
pool_.push_back(session);
}
private:
std::vector<std::shared_ptr<cpr::Session>> pool_;
std::mutex mutex_;
};
void worker(SessionPool& pool, int requests) {
for(int i = 0; i < requests; ++i) {
auto session = pool.acquire();
auto response = session->Get();
pool.release(session);
}
}
int main() {
constexpr size_t POOL_SIZE = 4;
constexpr int THREADS = 8;
constexpr int REQUESTS_PER_THREAD = 10;
SessionPool pool(POOL_SIZE, "https://example.com/api");
std::vector<std::thread> threads;
for(int i = 0; i < THREADS; ++i) {
threads.emplace_back(worker, std::ref(pool), REQUESTS_PER_THREAD);
}
for(auto& t : threads) {
t.join();
}
return 0;
}
性能优化建议
- 合理设置连接池大小:根据目标服务器的能力和网络条件调整
- 超时设置:适当配置连接和请求超时
- 重试机制:对于临时性失败实现自动重试
- 连接预热:在正式请求前预先建立连接
- 监控指标:跟踪连接建立时间、请求延迟等指标
注意事项
- 不是所有服务器都支持连接复用
- 长时间空闲的连接可能被服务器关闭
- 对于不同域名的请求无法复用连接
- HTTP/2可以进一步优化多路复用
总结
通过cpr库的Session功能和合理的连接池设计,可以在C++应用中实现高效的HTTP连接复用和并行请求处理。这种方法特别适合需要频繁与同一服务器通信的高性能应用场景,能够显著降低延迟并提高吞吐量。开发者应根据具体应用场景调整连接池参数和并发策略,以达到最佳性能。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
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
297
111
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
384
3.68 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143