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背景：客户端（生产者）发一个请求到后端服务器，服务器需要三个步骤来处理这个请求，第一个是网络 io，需要固定 100ms 左右，第二个是 cpu 密集型的，需要 150ms 左右；第三个也是网络 io，需要 50ms 左右，也就是整个过程平均需要耗时 300ms，而且没法减少这个处理时间。
处理：不管怎么优化，一个请求耗时 300ms 左右这个是固定的，异步和线程池之类的只能增大并发量对吧。最好的处理办法是不是线程池阻塞队列满的时候，依靠拒绝策略直接 reject 一些请求？要不然处理连接的线程都是阻塞，导致整个程序很快就没法正常工作了。还想过用消息队列，例如 python 的 lecery，但是考虑下生产者速度远远大于消费者，即使任务全部抛到消息队列，后端线程一个一个去拉消息处理，这样其实后面的任务基本是耗时越来越长对吧。
提问：这种情况只能增加服务器，靠服务器抗住？
PS：如果用异步的话，想问下，三个过程是分别异步，还是在一个线程里面处理好？
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legendlzy 2018-02-10 10:48:46 +08:00
我觉得要根据业务场景吧，如果业务不允许 reject，那就增加服务器咯，如果是类似于秒送那种，就 reject。。。菜鸡的看法
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CFO 2018-02-10 11:08:58 +08:00 via Android
背压？
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Cbdy 2018-02-10 11:15:16 +08:00 via Android  1
如果不是实时性要求很高的场景，用消息队列解耦。最简单的，生产者一个队列（生产请求），消费者一个队列（消费响应）。这样消费跟不上就可以多加几个消费者实例。记得在数据层控制好数据一致性。。
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ovear 2018-02-10 11:59:59 +08:00 via Android
两个解决方法
提高消费能力（包括消费者数目，消费速度，消费能力 修改模型，采用推拉操作，生产者直接入库，消费者从库中拉出来。当然，会产生堆积。 |
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feverzsj 2018-02-10 12:05:09 +08:00 1
用 c++重写
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kslr 2018-02-10 13:33:31 +08:00
首先，这要看你这是什么业务，办法还是很多的。
假如你这个数据模式一样，甚至可以丢弃一部分比较旧的。 |
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wangxiaoer 2018-02-10 13:43:45 +08:00 via Android
用户请求是生产者
应用后台是消费者 生产者远远大于消费者不就是流量过高么，业界主流是加服务器，就是增加消费者数量。 所以有什么可说的呢 |
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BruceHong 2018-02-10 14:17:24 +08:00
最彻底的解决办法只有一种：增加消费者能力。
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binux 2018-02-10 14:26:57 +08:00 via Android
开流节源
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misaka19000 2018-02-10 14:29:41 +08:00 via Android
如果对实时性要求不高，那就无所谓，慢慢处理就行了；如果有高性能要求，那么就应该用集群提供处理能力，降低延时
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skadi 2018-02-10 15:35:13 +08:00
这种就是性能问题了啊.考虑 c/c++重写关键地方.
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julyclyde 2018-02-10 19:43:30 +08:00
如果你把各项条件都限制死了，那最后就只能是权衡，而不可能解决了
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sen506 2018-02-10 22:55:53 +08:00 via iPhone
你这个主要蛋疼的是有耗 cpu 的操作，这步看下能否单独剥离出去，例如多一个服务专门用线程池来搞，剩下的 io 密集还有与你那个处理 cpu 密集得服务间的通信直接协程或异步搞定。。这样虽然耗时不会减少，但是性能会好很多。。
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sen506 2018-02-10 23:01:10 +08:00 via iPhone 1
另外，你这个耗 cpu 操作的时间太长了，看下怎么优化吧，150ms 的话，单线程 1 秒就只能处理 7 个请求。。
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WinMain OP @sen506 嗯 准备弄两个线程池，一个 max 设置小点专门处理网络 IO，另外一个线程弄多点用来跑 CPU 运算的的试试看。
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cchange 2018-02-11 03:04:35 +08:00 via iPhone
150ms 可否切割成多个小任务 改为轮寻
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