Cowboy HTTP服务器2.12版本连接超时问题分析与解决方案
问题背景
在将Cowboy HTTP服务器从2.10版本升级到2.12版本后,用户报告了一个关于大文件下载的问题。具体表现为:当通过HTTP/1.1协议在较差的网络连接环境下下载大文件时,客户端会抛出"Premature end of Content-Length delimited message body"异常,表明连接被意外关闭。
问题根源分析
经过开发团队的深入调查,发现问题源于Cowboy 2.12版本中的一个关键提交(1a175e7)。这个提交原本是为了修复HTTP/1.1连接有时会使用错误超时值的问题,导致连接保持时间比预期更长。然而,这个修复在某些场景下产生了副作用。
在之前的版本中,Cowboy在某些情况下错误地使用了空闲超时(idle_timeout)而不是请求超时(request_timeout)来判断是否应该关闭连接。2.12版本的修复旨在纠正这一行为,使其更符合预期设计。但在大文件下载场景下,这个修正导致了连接过早关闭的问题。
技术细节
Cowboy HTTP服务器提供了几个关键的超时配置参数:
- idle_timeout:定义连接在空闲状态下的最大持续时间
- request_timeout:定义处理单个请求的最大时间
- inactivity_timeout:定义连接无活动时的最大持续时间
在2.12版本中,当服务器认为没有正在进行的请求时,会错误地应用了请求超时而不是空闲超时,导致长时间运行的下载连接被意外终止。
解决方案
开发团队提供了几种解决方案:
-
临时解决方案:对于需要立即解决问题的用户,可以回退到2.10版本的行为,或者手动设置
request_timeout: :infinity来避免连接被过早关闭。 -
永久修复:开发团队在后续的提交(8e121d1)中彻底修复了这个问题,该修复将包含在Cowboy 2.13版本中。这个修复确保了在各种情况下都能正确应用适当的超时设置。
最佳实践建议
对于需要处理大文件下载或长时间连接的应用,建议:
- 明确设置所有相关的超时参数,包括
idle_timeout、request_timeout和inactivity_timeout。 - 根据应用场景合理设置超时值,对于长时间运行的操作考虑使用更大的值或
:infinity。 - 考虑升级到包含修复的Cowboy 2.13或更高版本。
- 对于需要持久连接的应用,也可以考虑使用HTTP/2协议,它在这方面有更好的支持。
总结
这个案例展示了HTTP服务器中超时处理的重要性及其复杂性。Cowboy开发团队通过快速响应和修复,确保了框架在各种使用场景下的可靠性。对于开发者而言,理解不同超时参数的含义和适用场景,是构建稳定网络应用的关键。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00