Leantime项目前端性能优化:解决网络环境下的请求超时问题
2025-06-08 11:13:28作者:凤尚柏Louis
问题背景
在Leantime项目管理系统的实际部署中,许多用户反馈当系统运行在网络服务器后方时,前端界面会出现明显的响应延迟。经过技术分析,发现这一问题源于系统内置的新闻订阅功能在网络连接不畅时的超时等待。
技术分析
问题的核心位于app/Domain/Notifications/Services/News.php文件中的两个关键函数:
getFeed()函数:负责从Leantime官方服务器获取最新的新闻资讯hasNews()函数:检查是否有新的资讯可供显示
当系统部署在网络服务器后方时,这些函数尝试直接连接Leantime官网会因网络配置问题而进入超时状态。由于这些检查在每次页面请求时都会执行,导致整个系统的响应速度显著下降。
解决方案演进
Leantime开发团队针对此问题提供了两种解决方案:
临时解决方案
对于急需解决问题的用户,可以临时修改News.php文件,将相关函数直接返回false。这种方法虽然能立即解决问题,但会完全禁用新闻订阅功能:
public function getFeed() {
return false;
}
public function hasNews() {
return false;
}
永久解决方案
在后续版本中,开发团队将新闻检查功能改为异步执行方式。这种改进带来了多重好处:
- 主线程不再等待网络请求完成
- 系统响应速度不再受网络状况影响
- 即使连接失败也不会影响用户体验
- 保留了新闻订阅功能的可用性
深入技术细节
这种性能问题的本质是同步I/O操作在分布式系统中的陷阱。在微服务架构和云原生应用日益普及的今天,开发者需要注意:
- 避免在关键路径上执行可能阻塞的操作
- 外部服务调用应有合理的超时设置
- 考虑使用缓存机制减少重复请求
- 对于非关键功能应采用降级策略
最佳实践建议
对于企业级应用部署,建议:
- 网络配置:确保服务器有适当的网络出口权限
- 网络设置:如果必须使用特定网络配置,应正确配置PHP的网络设置
- 版本升级:及时更新到已修复该问题的Leantime版本
- 性能监控:建立完善的性能监控体系,及时发现类似问题
总结
Leantime项目通过将新闻检查功能异步化,优雅地解决了网络环境下的性能问题。这一案例也提醒开发者,在现代Web应用开发中,正确处理外部依赖和网络不确定性是保证系统稳定性的关键因素。
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
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