深入理解Axios中Fetch适配器与流式请求的阻塞问题
背景介绍
在使用Axios进行HTTP请求时,开发者可能会遇到需要处理服务器推送事件(Server-Sent Events, SSE)的场景。Axios 1.7.2版本引入了基于Fetch API的适配器,支持流式响应处理,这为SSE等实时数据流场景提供了解决方案。
问题现象
开发者在实现SSE客户端时,使用了Axios的fetch适配器配合流式响应类型。具体实现方式是通过设置请求头Accept: text/event-stream
和responseType: 'stream'
来建立SSE连接。然而,当这个流式请求处于活动状态时,应用中的其他常规HTTP请求会被阻塞,表现为请求长时间处于pending状态。
技术分析
1. 流式请求的特性
使用fetch适配器处理流式响应时,底层实际上创建了一个持续的连接通道。与传统的HTTP请求不同,SSE连接会保持打开状态以接收服务器推送的数据。这种持久连接可能会影响浏览器对同一域名的并发请求处理。
2. 浏览器并发限制
现代浏览器对同一域名下的并发请求数量有限制(通常为6个)。当SSE连接保持活动状态时,它会占用一个连接"槽位",可能导致其他请求排队等待。
3. 服务器端问题
经过深入排查,发现问题的根本原因在于服务器端实现。服务器使用了一个Spring过滤器来包装响应以便记录日志,这种设计对于普通HTTP请求有效,但对于流式响应(如SSE)则会产生问题。特别是当服务器尝试在SSE响应中包含额外消息时,会导致连接处理异常。
解决方案
-
服务器端优化:移除对SSE响应的日志包装过滤器,确保流式响应能够正常传输而不被中间件干扰。
-
响应内容规范:对于SSE连接,服务器应仅发送符合EventSource协议的标准事件流,避免混入其他非标准内容。
-
连接管理:合理设计应用架构,考虑使用Web Workers处理SSE连接,避免阻塞主线程的HTTP请求。
最佳实践
-
在使用Axios处理SSE时,确保服务器端正确实现了EventSource协议。
-
对于需要同时处理SSE和常规HTTP请求的应用,可以考虑以下策略:
- 使用独立的子域名处理SSE连接
- 实现连接优先级管理
- 采用短轮询替代SSE(在实时性要求不高的场景)
-
在Node.js环境中,可以考虑使用专门的SSE客户端库,如
eventsource
库。
总结
Axios的fetch适配器为处理流式响应提供了便利,但在实际应用中需要注意浏览器并发限制和服务器端实现细节。通过合理的架构设计和服务器优化,可以避免流式请求阻塞其他HTTP请求的问题,构建稳定高效的实时应用。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









