如何避免用户不断发送请求，服务器压力过大的问题

最新推荐文章于 2024-12-17 08:22:34 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-17 08:22:34 发布 · 3.6k 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

面试准备专栏收录该内容

42 篇文章

订阅专栏

博客介绍了页面静态化处理方式，即把页面交给tomcat处理。同时针对nginx压力过大问题，提出解决办法，包括搭建nginx集群并用keepalived实现主从，进行静态资源缓存以减少io读写压力，以及将静态资源交由cdn服务器处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

页面静态化，将页面交给tomcat处理。

那么，如何防止nginx的压力过大呢？

nginx集群，keepalived实现nginx的主从

静态资源缓存，减少io读写的压力

把静态资源交给cdn服务器处理。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

CR2018

关注关注

1
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

应对高并发请求：服务器性能压力的解决方案

为了WLB努力

07-11

1142

在应对高并发请求时，除了负载均衡和限流，还有许多其他方法可以帮助提升服务器性能。这些方法包括缓存、CDN、数据库优化和异步处理。通过合理组合这些技术，可以有效地减轻服务器压力，提升系统的稳定性和响应速度。希望本文提供的示例代码能为实际应用提供有价值的参考。

epoll服务器压力测试,meter压力测试设置一秒发送一次请求，一秒两次请求

weixin_33669545的博客

07-31

1074

使用jmeter进行压力测试，测试情况有1.一秒钟投1次请求(一个线程) 持续30分钟的情况2.一秒钟发送2次请求(两个线程) 持续30分钟的情况下面说一下如何使用jmeter 测试这两种情况第一种情况在线程组里面设置线程数为1，ramp-up period(in seconds)为1，循环次数为：1800，如图循环次数为：1800说明：一共执行的次数，因为是一秒一次设置成1800就是执行...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

防止tab页反复的去请求服务端

baicp3的专栏

11-12

2368

直接看图吧。左边是企业数，右边是根据企业变化的一个tab页实现功能：1.我们希望如果选中的企业不变，我们在切换旁边五个tab页的时候，只是第一次进去的时候请求服务器端。接下来切换都不请求服务器端(前提企业数不切换)。 2. 如果选中的企业变化，相应的右边的表结构也要跟着相应的变化。思路。1.企业数不切换的时候，没点击一次tab

2020-11-23 防止恶意请求

11-23

447

方式一：拦截器对IP进行请求次数限制，将次数存储在Redis中，如果次数到了则将IP放入黑名单/时间内不予以访问。拦截器demo 方式二：Nginx 1、配置黑名单 2、配置IP访问限制次数 Nginx配置

如何减少HTTP请求次数

sytdsqzr的博客

02-18

1390

另外由于 HTTP/1.1 是请求响应模型，如果第一个发送的请求，未收到对应的响应，那么后续的请求就不会发送(PS:HTTP/1.1 管道模式是默认不使用的，所以讨论 HTTP/1.1 的队头阻塞问题，是不考虑管道模式的)，于是为了防止单个请求的阻塞，所以。请求网页的时候，没必要把全部资源都获取到，而是只获取当前用户所看到的页面资源，当用户向下滑动页面的时候，再向服务器获取接下来的资源，这样就达到了延迟发送请求的效果。，每一个请求都是不同的 TCP 连接，那么如果合并了请求，也就会。

Nginx 高并发导致 Nginx 崩溃

Flying_Fish_roe的博客

12-16

2070

Nginx 在高并发场景下可能面临崩溃的风险，主要原因包括资源耗尽、配置不当、连接数过多、超时设置不合理等。通过合理配置工作进程、文件描述符、超时参数、缓存机制以及优化内存使用，可以显著提升 Nginx 的性能和稳定性。此外，及时的监控和日志分析对于发现和解决 Nginx 崩溃问题至关重要。

Nginx代理转发，减轻直接访问服务器的压力

qq_38135191的博客

01-06

770

前言：先部署好需要代理的应用服务器，如：192.168.0.100上部署一个应用程序，访问地址为：http://192.168.0.100:8080 在另外一台服务器上部署了一个Nginx服务，访问地址为：http://192.168.0.101:80 ，要实现访问http://192.168.0.101:80就能直接访问http://192.168.0.100:8080，所以操作如下：修改1...

mq发送消息到两个服务器问题,RocketMQ消息发送常见错误与解决方案

weixin_30935475的博客

08-12

1795

本文将结合本身使用RocketMQ的经验，对消息发送常见的问题进行分享，基本会遵循出现问题，分析问题、解决问题。web一、No route info of this topic没法找到路由信息，其完整的错误堆栈信息以下：缓存而且不少读者朋友会说Broker端开启了自动建立主题也会出现上述问题。RocketMQ的路由寻找流程以下图所示：服务器 上面的核心关键点以下：若是Broker开启了自...

Ajax请求在数据量大的时候出现超时的解决方法

09-04

在开发Web应用时，我们经常会遇到使用Ajax进行数据交互的情况，特别是当数据量非常大时，可能会遇到Ajax请求超时的问题。这个问题不仅影响用户体验，也可能导致应用性能下降。本篇文章将详细探讨这个问题，并提供几...

高频网络协议与编程IO相关面试基本问题和知识点整理

热门推荐

张彦峰的博客

04-07

172万+

网络IO相关基本高频面试基本问题和知识点整合

Nginx负载均衡-----------减轻服务器压力

Lonely male god

03-21

1018

配置环境，安装包下载系统：Linux CentOS 6.5 Tomcat：6.0，7.0（两个不同版本的方便测试） Nginx安装包及其依赖包：优快云下载地址 1.安装gcc 和 c++编译包检测是否安装编译包命令：（安装会打印版本信息）# Gcc –v --或者 # rpm -ql gcc卸载已安装编译包命令：# rpm -e gcc [-nodepts]联网安装命令：# y

nginx禁止恶意压力测试

钱宏健

09-29

1384

在虚拟主机server里添加 if ($http_user_agent ~ ApacheBench|WebBench|Wget) { return 403; }

Nginx优化思路

weixin_30646505的博客

06-10

187

对于高性能网站 ,请求量大,如何支撑? 1方面,要减少请求对于开发人员----合并css, 背景图片, 减少mysql查询等. 2: 对于运维 nginx的expires ,利用浏览器缓存等,减少查询. 3: 利用cdn来响应请求 4: 最终剩下的,不可避免的请求----服务器集群+负载均衡来支撑. 所以,来到第4步后,就不要再考虑减少请求这个方向了. 而是思考如何更好的...

接口响应缓慢，数据量大

m0_50304006的博客

08-18

1902

接口响应缓慢

海量请求下的接口并发解决方案

weixin_44414492的博客

02-20

7925

海量请求下的接口并发解决方案思考并整理分布式业务的解决方案，有问题请帮忙指出，谢谢！设定一个场景，假如一个商品接口在某段时间突然上升，会怎么办？生活中的例子来说，假设冰墩墩在当天晚上上热搜之后，迅速有十几万人去淘宝下单购买，此时并没有做好对该商品的缓存预热以及准备，如何操作？对于这个问题，在电商高并发系统中，对接口的保护一般采用：缓存、限流、降级来操作。假设该接口已经接受过风控的处理，过滤掉一半的机器人脚本请求，剩下都是人为的下单请求。服务限流限流主要的目的是通过对并发访问/请求进

怎么防止接口被恶意地多次请求

weixin_68750962的博客

02-16

4677

这是因为服务器在处理大量请求时，需要消耗更多的CPU和内存资源，而频繁的拒绝请求会导致服务器花费更多的时间和资源在处理这些请求上，从而影响正常的请求处理。当服务器接收到请求时，会根据请求中的相关信息（例如请求的URL、请求的参数、请求的头部信息等）进行一系列处理，最终返回一个响应。此外，还可以考虑采用负载均衡技术，将请求分散到多台服务器上处理，以分摊服务器的负载。请求方法不支持：当客户端使用不被服务器支持的请求方法（比如使用POST请求访问只允许GET请求的接口）时，服务器可以拒绝请求，返回405状态码。

如何限制 NGINX 中的连接（请求）速率 - Part2

u012748257的博客

07-03

1151

在我们的 NGINX 流量管理系列的上一篇文章中，我们讨论了如何限制NGINX 中的连接数。

我要如何保证我的服务器不会被恶意流量攻击

tmddj90274的博客

09-12

379

通过加强网络安全防护、优化服务器配置、建立应急响应机制等措施，我们可以有效地降低恶意流量攻击的风险，保障服务器的稳定运行。同时，随着技术的不断发展，我们还需要持续关注新的安全威胁和攻击手段，不断更新和完善安全防护策略。在遭受恶意流量攻击时，CDN可以吸收部分攻击流量，减轻对服务器的直接冲击。同时，定期更新和打补丁也是保持服务器安全的关键。通过配置防火墙规则，我们可以过滤掉来自不明来源或可疑的流量，从而降低恶意流量攻击的风险。：通过定期演练应急预案，我们可以提高团队对恶意流量攻击的应对能力和协同作战能力。

Nginx 防止 HTTP 请求头攻击

Flying_Fish_roe的博客

12-17

1179

HTTP 请求头攻击是一种利用 HTTP 请求头字段进行攻击的方式。攻击者可以伪造、篡改或者注入恶意内容到 HTTP 请求头中，借此绕过 Web 服务器或应用程序的防御机制，执行非法操作，甚至获取敏感信息。HTTP 头部注入攻击（HTTP Header Injection）：攻击者通过注入恶意的 HTTP 头部数据，可能导致重定向、跨站脚本攻击（XSS）等安全问题。请求头伪造：攻击者伪造 HTTP 请求头中的或Host等字段，用以欺骗服务器或绕过防火墙，进行身份伪装或绕过访问控制。

怎样设置合理的延时避免对服务器造成过大压力？

最新发布

03-09

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何设置合理延时以避免对服务器造成过大压力的问题。首先，我需要回顾之前的对话历史，看看用户之前问了什么。用户之前请求编写一个功能强大的爬虫，特别是图片爬取，现在他们关注的是如何优化爬虫的延时设置。首先，我得理解用户的需求。他们可能已经按照之前的示例代码写了一个爬虫，但可能在实际运行中发现爬取速度过快，导致服务器压力大，或者被目标网站封禁。因此，他们想知道如何调整延时策略，以更友好地爬取数据。接下来，我需要考虑用户可能的背景。用户可能是一个刚开始学习爬虫的开发者，对反爬机制和网络请求的伦理问题了解不深。他们可能没有意识到频繁请求会对服务器造成负担，或者不知道如何具体实施延时策略。然后，我需要确定回答的结构。用户的问题是关于设置合理延时，所以应该分步骤介绍不同的方法。比如时间间隔、随机延时、自动速率调整、并发控制等。同时，需要给出具体的代码示例，让用户能够直接应用。还要考虑用户可能遇到的更深层次的问题，比如动态加载内容或登录验证，但根据当前问题，暂时不需要展开这些，但可能需要提到相关的注意事项，比如结合其他反爬策略。需要确保回答符合之前的系统级指令：使用中文，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，结构清晰，真实可靠。不过在这个问题中可能不太需要数学公式，但如果有计算延时的部分，可能需要用公式表达。然后，我需要检查是否有遗漏的重要点。比如，用户可能不知道除了固定延时外，还可以使用随机延时来模拟人类行为，或者使用更高级的速率控制方法。此外，还要提醒用户遵守robots.txt和法律法规，这是之前回答中提到的，这里需要再次强调。可能还需要解释为什么延时是重要的：避免IP被封，减少服务器负载，遵守网站规则。这样用户能理解背后的原因，而不仅仅是技术实现。最后，确保代码示例正确，比如使用time.sleep，随机延时的实现，以及可能的并发控制示例。同时，注意代码的兼容性和最佳实践，比如使用User-Agent头部，处理异常等。总结下来，回答应该包括以下几点： 1. 延时的重要性（道德、法律、防封禁） 2. 具体方法：固定延时、随机延时、自动调整、并发控制 3. 代码示例 4. 额外建议：结合其他策略，遵守robots.txt，监控响应同时，需要检查是否有错误，比如在代码示例中是否正确使用了random和time模块，是否正确处理了异常情况。例如，在随机延时的例子中，是否正确生成区间内的随机数，是否在请求前后都添加了延时等。可能还需要提醒用户，不同的网站对爬虫的容忍度不同，因此需要根据实际情况调整参数。比如，一些网站可能要求每秒不超过1次请求，而另一些可能允许更高频率，但随机延时可以更好地模拟人类行为，降低被检测的风险。另外，关于并发控制，如果用户使用多线程或异步请求，需要说明如何在这种情况下合理控制请求频率，避免同时发送大量请求。例如，使用延迟队列或者限制并发数。最后，确保语言简洁明了，结构清晰，逐步引导用户理解和实施延时策略，同时强调合法合规的重要性，避免用户滥用爬虫技术。</think>设置合理的请求延时是爬虫开发中遵守网络礼仪、避免被封禁的核心策略。以下是 5 种实用方法及代码示例： --- ### 一、基础延时策略 ```python import time import random # 每次请求后固定等待 2 秒 time.sleep(2) # 更优方案：随机延时（模拟人类行为） delay = random.uniform(1, 3) # 生成 1~3 秒随机浮点数 time.sleep(delay) ``` --- ### 二、动态速率调整 ```python from requests.adapters import HTTPAdapter from requests.exceptions import Timeout session = requests.Session() session.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=3)) try: response = session.get(url, timeout=(3.05, 27)) # 连接超时3.05秒，读取超时27秒 if response.status_code == 429: # 遇到限速响应 backoff_time = int(response.headers.get('Retry-After', 60)) print(f"触发限速保护，等待 {backoff_time} 秒") time.sleep(backoff_time) except Timeout: print("超时自动降低请求频率") time.sleep(10) ``` --- ### 三、智能速率控制 ```python class RateLimiter: def __init__(self, max_calls=10, period=60): self.max_calls = max_calls self.period = period self.timestamps = [] def wait(self): now = time.time() # 清除过期时间戳 self.timestamps = [t for t in self.timestamps if t > now - self.period] if len(self.timestamps) >= self.max_calls: oldest = self.timestamps[0] wait_time = self.period - (now - oldest) if wait_time > 0: time.sleep(wait_time + 0.1) # 增加安全余量 self.timestamps.append(time.time()) # 使用示例 limiter = RateLimiter(max_calls=5, period=10) # 10秒内最多5次请求 for url in url_list: limiter.wait() requests.get(url) ``` --- ### 四、分布式爬虫控制 ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) def distributed_rate_limiter(key="crawler:rate"): last_request = r.get(key) if last_request: elapsed = time.time() - float(last_request) if elapsed < 2: # 全局2秒间隔 time.sleep(2 - elapsed) r.set(key, time.time()) ``` --- ### 五、专业级解决方案 ```python # 使用现成库（需安装） # pip install pyrate-limiter from pyrate_limiter import Duration, Rate, Limiter rate = Rate(100, Duration.MINUTE) # 每分钟最多100次请求 limiter = Limiter(rate) @limiter.ratelimit('my_crawler', delay=True) # 自动延迟执行 def crawl_page(url): return requests.get(url) ``` --- ### 最佳实践原则 1. **遵守 `robots.txt`**：使用 `robotparser` 模块解析协议 ```python from urllib.robotparser import RobotFileParser rp = RobotFileParser() rp.set_url(urljoin(base_url, "/robots.txt")) rp.read() if rp.can_fetch('MyBot', target_url): # 执行爬取 ``` 2. **流量监控**：实时计算 RPS（每秒请求数） ```python import statistics request_times = [] def make_request(): start = time.time() # ...执行请求... request_times.append(time.time() - start) if len(request_times) > 10: avg_rps = 1/statistics.mean(request_times[-10:]) if avg_rps > 5: # 超过5次/秒自动限速 time.sleep(0.5) ``` 3. **IP轮换策略**：配合代理池使用 ```python proxies = [ 'http://user:pass@proxy1.com:8080', 'http://user:pass@proxy2.com:8080' ] def get_with_proxy(url): proxy = random.choice(proxies) return requests.get(url, proxies={'http': proxy}) ``` --- ### 注意事项 - 高峰期与非高峰期采用不同策略（如白天 2-5 秒间隔，夜间 1-2 秒） - 对图片/视频等大文件资源适当增加间隔（建议 5 秒以上） - 遇到 `429 Too Many Requests` 时自动进入冷却模式 - 遵守 GDPR 等数据保护法规通过组合这些策略，可以使爬虫既保持高效采集，又成为网络环境中的「良好公民」。建议使用 Chrome 开发者工具观察浏览器真实请求间隔作为基准参数。