Celery
-
Python线程池完全实战指南:用优雅姿势征服10万级并发请求
一、线程池的魔力:为什么你的爬虫需要它? 当面对需要同时处理1000个电商页面解析任务时,菜鸟开发者王小明在深夜3点写下这样的代码: import threading tasks = [...] # 10000个待处理URL...
-
Python中常用的网络爬虫框架有哪些?
网络爬虫是指通过代码模拟浏览器访问网页、解析页面内容,并将所需信息提取出来存储到本地或数据库中。在实际工作场景中,我们经常需要从互联网上获取特定类型或特定格式的数据。而 Python 作为一门高级编程语言,其强大的库支持和简洁易懂的语法使...
-
解决API高响应时间:异步处理与优化策略实战
最近,我们团队正面临一个严峻的挑战:API响应时间飙升,尤其是在用户集中提交大量评论或报告时,前端经常出现超时现象。这不仅严重影响了用户体验,也可能导致宝贵的用户操作数据丢失。面对这种压力,一套成熟的异步处理方案和行之有效的API优化策略...
-
如何设计一个高可用的分布式任务调度系统?
设计一个高可用的分布式任务调度系统是一个复杂的挑战,它需要考虑到任务的可靠执行、系统的可伸缩性以及故障恢复能力。下面是一些关键因素和设计考量,以及一些开源解决方案的推荐。 核心概念 任务 (Task): 需要被调度和执行的...
-
告别“前端等待”:后端富文本媒体内容存储与分发优化策略
在前端开发中,面对包含大量图片和视频的富文本内容时,后端接口响应缓慢是常见的性能瓶颈,俗称“前端等待后端”。这不仅影响用户体验,也增加服务器压力。除了前端的懒加载、图片预加载等优化手段,后端在数据存储和内容分发层面,同样有诸多策略可以大幅...
-
高并发场景下,异步编程如何有效提升API调用效率?
高并发场景下,异步编程如何有效提升API调用效率? 在现代互联网应用中,高并发场景越来越普遍。尤其对于API接口来说,如何保证在高并发请求下仍然能够保持高效稳定的响应速度,是每个开发者都必须面对的挑战。同步编程模型在处理高并发时往往显...
-
批处理任务资源限制与调度:保障在线服务稳定性的关键策略
在许多生产系统中,夜间运行的批处理任务是数据清理、报表生成、数据同步等场景不可或缺的一部分。然而,正如你所遇到的,这些任务如果规划不当,往往会在凌晨时段抢占大量系统资源,进而严重影响到白天在线服务的用户体验。这不仅是技术问题,更是业务连续...
-
Kafka异步任务实践:如何让你的系统飞起来?(附可靠性保障)
Kafka异步任务实践:如何让你的系统飞起来?(附可靠性保障) 作为一名后端开发,你肯定遇到过这样的场景:用户注册、发送邮件、生成报表...这些操作耗时较长,如果同步执行,会阻塞主流程,导致用户体验极差。怎么办?异步任务! 说到异...
-
任务调度优化:提升多线程程序响应速度的实战指南
任务调度优化:提升多线程程序响应速度的实战指南 多线程编程是提升程序性能的重要手段,尤其在处理 I/O 密集型任务时,能够显著提高响应速度。然而,如果没有合理的任务调度策略,多线程程序反而可能因为资源竞争和上下文切换等问题导致性能下降...
-
Redis Cluster故障处理与回滚方案:确保系统稳定性的关键
在分布式系统中,Redis Cluster作为一种高性能的缓存和存储解决方案,被广泛应用于各类互联网应用中。然而,随着系统规模的扩大和数据量的增加,Redis Cluster面临的故障风险也日益突出。如何高效地处理这些故障,并在必要时进行...