基于sogou/workflow实现复杂HTTP服务的最佳实践
2025-05-16 04:55:47作者:吴年前Myrtle
在构建现代Web服务时,HTTP服务器需要处理各种复杂的请求场景,包括GET、POST请求以及不同格式的请求体(如JSON或表单数据)。sogou/workflow项目中的wfrest组件为开发者提供了实现这些功能的优雅解决方案。
wfrest框架概述
wfrest是基于sogou/workflow构建的RESTful框架,它充分利用了workflow的高性能异步特性,同时提供了简洁易用的API接口。该框架特别适合需要处理复杂HTTP请求场景的开发者,它内置了对多种请求类型的支持,让开发者可以专注于业务逻辑而非底层协议处理。
核心功能实现
1. 处理GET请求
在wfrest中实现GET请求处理器非常简单。开发者可以轻松地为不同路径注册处理函数,框架会自动处理路由匹配和参数解析。
#include "wfrest/HttpServer.h"
using namespace wfrest;
int main()
{
HttpServer svr;
// 简单GET请求
svr.GET("/hello", [](const HttpReq *req, HttpResp *resp) {
resp->String("Hello World");
});
// 带路径参数的GET请求
svr.GET("/user/{name}", [](const HttpReq *req, HttpResp *resp) {
auto name = req->param("name");
resp->String("Hello, " + name);
});
svr.start(8888).wait();
return 0;
}
2. 处理POST请求
wfrest对POST请求提供了完善的支持,无论是JSON数据还是表单数据都能轻松处理。
处理JSON请求体
svr.POST("/api/json", [](const HttpReq *req, HttpResp *resp) {
if (req->content_type() != APPLICATION_JSON) {
resp->set_status(415);
return;
}
Json json = req->json();
// 处理json数据...
resp->Json(json); // 返回JSON响应
});
处理表单数据
svr.POST("/api/form", [](const HttpReq *req, HttpResp *resp) {
if (req->content_type() != APPLICATION_URLENCODED) {
resp->set_status(415);
return;
}
auto form = req->form();
std::string username = form["username"];
std::string password = form["password"];
// 处理表单数据...
});
高级特性
1. 中间件支持
wfrest支持中间件机制,可以在请求处理前后插入自定义逻辑:
// 日志中间件
svr.Use([](const HttpReq *req, HttpResp *resp, std::function<void()> next) {
auto start = std::chrono::steady_clock::now();
next();
auto end = std::chrono::steady_clock::now();
auto duration = end - start;
LOG_INFO << req->method() << " " << req->path()
<< " - " << duration.count() << "ns";
});
2. 文件上传处理
wfrest简化了文件上传处理流程:
svr.POST("/upload", [](const HttpReq *req, HttpResp *resp) {
if (req->content_type() != MULTIPART_FORM_DATA) {
resp->set_status(415);
return;
}
auto files = req->files();
for (auto &file : files) {
// 处理上传的文件
std::string filename = file.first;
std::string content = file.second.content;
// 保存文件等操作...
}
});
性能优化建议
- 连接复用:wfrest基于workflow实现,天然支持连接复用,减少TCP连接建立开销
- 异步处理:充分利用异步特性,避免阻塞主线程
- 资源池:对于数据库连接等资源,建议使用连接池管理
- 压缩传输:对于大响应体,启用压缩可以减少网络传输时间
总结
sogou/workflow中的wfrest组件为开发者提供了构建复杂HTTP服务的强大工具集。通过简洁的API设计,开发者可以快速实现各种HTTP请求处理逻辑,同时享受workflow框架带来的高性能优势。无论是简单的RESTful API还是复杂的Web应用,wfrest都能提供可靠的解决方案。
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
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
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
269
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
620
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