使用Boost.Beast异步处理HTTP 100-Continue响应
2025-06-12 08:11:23作者:齐冠琰
概述
在HTTP协议中,100-Continue是一种特殊的响应状态码,用于客户端在发送请求体之前确认服务器是否愿意接收请求体。这种机制在需要传输大量数据时特别有用,可以避免不必要的数据传输。本文将详细介绍如何使用Boost.Beast库异步处理100-Continue响应。
HTTP 100-Continue机制
当客户端发送一个包含Expect: 100-continue头部的请求时,它实际上是在询问服务器:"你准备好接收我的请求体了吗?"服务器如果愿意接收,会先发送一个100 Continue响应,然后客户端再发送实际的请求体。这种机制特别适用于:
- 大文件上传
- 需要预先验证请求的场景
- 减少不必要的网络传输
Boost.Beast异步实现
Boost.Beast提供了强大的异步HTTP客户端功能,我们可以利用它来实现100-Continue的处理流程。以下是关键实现步骤:
1. 创建解析器
首先需要创建一个http::response_parser对象,用于逐步解析HTTP响应:
http::response_parser<http::string_body> respr_;
2. 分步读取响应
异步处理100-Continue的关键在于分步读取HTTP响应:
// 先异步读取响应头
http::async_read_header(stream_, buffer_, respr_,
beast::bind_front_handler(
&session::on_header,
shared_from_this()));
// 头读取完成后的回调
void on_header(beast::error_code ec, std::size_t bytes_transferred)
{
if(ec) return fail(ec, "read");
// 检查是否为100 Continue
if(respr_.get().result() == http::status::continue_)
{
// 如果是100 Continue,继续发送请求体
send_request_body();
}
else
{
// 否则直接读取完整响应
http::async_read(stream_, buffer_, respr_,
beast::bind_front_handler(
&session::on_body,
shared_from_this()));
}
}
3. 完整实现示例
下面是一个完整的异步HTTP客户端实现,包含100-Continue处理:
class http_client : public std::enable_shared_from_this<http_client>
{
tcp::resolver resolver_;
beast::tcp_stream stream_;
beast::flat_buffer buffer_;
http::request<http::string_body> req_;
http::response_parser<http::string_body> res_parser_;
public:
explicit http_client(net::io_context& ioc)
: resolver_(net::make_strand(ioc))
, stream_(net::make_strand(ioc))
{}
void run(const std::string& host, const std::string& port, const std::string& target)
{
// 设置请求
req_.version(11);
req_.method(http::verb::post);
req_.target(target);
req_.set(http::field::host, host);
req_.set(http::field::user_agent, BOOST_BEAST_VERSION_STRING);
req_.set(http::field::expect, "100-continue");
// 解析主机名
resolver_.async_resolve(host, port,
beast::bind_front_handler(
&http_client::on_resolve,
shared_from_this()));
}
private:
void on_resolve(beast::error_code ec, tcp::resolver::results_type results)
{
if(ec) return fail(ec, "resolve");
// 连接服务器
stream_.expires_after(std::chrono::seconds(30));
stream_.async_connect(results,
beast::bind_front_handler(
&http_client::on_connect,
shared_from_this()));
}
void on_connect(beast::error_code ec, tcp::resolver::results_type::endpoint_type)
{
if(ec) return fail(ec, "connect");
// 发送请求头
stream_.expires_after(std::chrono::seconds(30));
http::async_write(stream_, req_,
beast::bind_front_handler(
&http_client::on_write_header,
shared_from_this()));
}
void on_write_header(beast::error_code ec, std::size_t)
{
if(ec) return fail(ec, "write header");
// 读取服务器响应头
http::async_read_header(stream_, buffer_, res_parser_,
beast::bind_front_handler(
&http_client::on_read_header,
shared_from_this()));
}
void on_read_header(beast::error_code ec, std::size_t)
{
if(ec) return fail(ec, "read header");
// 检查是否为100 Continue
if(res_parser_.get().result() == http::status::continue_)
{
// 发送请求体
send_request_body();
}
else
{
// 直接读取完整响应
read_full_response();
}
}
void send_request_body()
{
// 设置请求体内容
req_.body() = "这是请求体内容";
req_.prepare_payload();
// 发送请求体
http::async_write(stream_, req_,
beast::bind_front_handler(
&http_client::on_write_body,
shared_from_this()));
}
void on_write_body(beast::error_code ec, std::size_t)
{
if(ec) return fail(ec, "write body");
// 读取完整响应
read_full_response();
}
void read_full_response()
{
http::async_read(stream_, buffer_, res_parser_,
beast::bind_front_handler(
&http_client::on_read_body,
shared_from_this()));
}
void on_read_body(beast::error_code ec, std::size_t)
{
if(ec) return fail(ec, "read body");
// 处理完整响应
std::cout << "响应: " << res_parser_.get().body() << std::endl;
// 关闭连接
stream_.socket().shutdown(tcp::socket::shutdown_both, ec);
}
};
关键点解析
- 分步处理:通过
async_read_header和async_read分离处理响应头和响应体 - 状态检查:在
on_read_header中检查是否为100 Continue响应 - 异步链:通过回调函数保持异步操作的连续性
- 错误处理:每个步骤都有独立的错误处理
实际应用建议
- 超时设置:为每个异步操作设置合理的超时
- 连接复用:考虑实现连接池以提高性能
- 流量控制:对于大文件传输,实现适当的流量控制
- 日志记录:记录关键步骤和错误信息以便调试
总结
通过Boost.Beast库,我们可以优雅地实现HTTP 100-Continue的异步处理。这种实现方式不仅高效,而且能够很好地融入现有的异步I/O架构中。理解并掌握这种模式,对于开发高性能的HTTP客户端应用非常有帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
271
2.56 K
暂无简介
Dart
561
125
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
183
13
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
128
105
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
357
1.86 K
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
443
🎉 (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
1.03 K
606
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
732
70