轮询,WebSocket和P2P--记一次QQ交谈IM

摘要 Web端即时通讯技术因受限于浏览器的设计限制,一直以来实现起来并不容易,主流的Web端即时通讯 方案大致有4种:传统Ajax短轮询.Comet技术.WebSocket技术.SSE(Server-sent Events).本文将简要介绍这4种技术的原理,并指出各自的异同点.优缺点等. 1. 前言 Web端即时通讯技术因受限于浏览器的设计限制,一直以来实现起来并不容易,主流的Web端即时通讯方案大致有4种:传统Ajax短轮询. Comet技术.WebSocket技术.SSE(Server-se

短轮询:server立即响应client的请求 长轮询:server经过一段时间后响应client的请求 长连接:server在响应client的请求之后依然保持连接,client可以使用此连接进行下一次请求 webSocket:以上三种是基于http协议,websocket是新的协议,取消了client和server的概念.上面的三种会多次传送http的header.

websocket 的认识深刻有木有.所以转到我博客里,分享一下.比较喜欢看这种博客,读起来很轻松,不枯燥,没有布道师的阵仗,纯粹为分享.废话这么多了,最后再赞一个~ WebSocket是HTML5出的东西(协议),也就是说HTTP协议没有变化,或者说没关系,但HTTP是不支持持久连接的(长连接,循环连接的不算) 1.1 和 keep-alive ,把多个HTTP请求合并为一个,但是 Websocket 其实是一个新协议,跟HTTP协议基本没有关系,只是为了兼容现有浏览器的握手规范而已,也就是说

轮询 ajax轮询 ,ajax轮询 的原理非常简单,让浏览器隔个几秒就发送一次请求,询问服务器是否有新信息. 1.后端代码 from flask import Flask,render_template app = Flask(__name__) UUUU = { '1':{'name':'王','count':1}, '2':{'name':'李','count':1}, '3':{'name':'赵','count':1}, } @app.route('/index') def index(

轮询:客户端定时向服务器发送Ajax请求,服务器接到请求后马上返回响应信息并关闭连接. 优点:后端程序编写比较容易. 缺点:请求中有大半是无用,浪费带宽和服务器资源.(而每一次的 HTTP 请求和应答都带有完整的 HTTP 头信息,这就增加了每次传输的数据量) 实例:适于小型应用. 长轮询:客户端向服务器发送Ajax请求,服务器接到请求后hold住连接,直到有新消息才返回响应信息并关闭连接(或到了设定的超时时间关闭连接),客户端处理完响应信息后再向服务器发送新的请求. 优点:在无消息的情况下不会

地址转换模式:调度服务器有双网卡,做NAT映射,请求经过调度服务器, 也是各个节点服务器回应客户机的出口,可作用于私网,较安全. 实验思路及环境 一.调度服务器配置双网卡,做网关,请求的流量以及转发的流量走调度服务器走 二.资源服务器两台都提供网页服务,为了测试,两台的内容不相同ip:192.168.10.10/24 httpd服务ip:192.168.10.20/24 httpd服务 三.远程存储设备使用NFS做远程存储,给资源服务器提供内存支持 图解如下 1.安装ipvsadm包 yum i

一.轮询 在一些需要进行实时查询的场景下应用比如投票系统: 大家一起在一个页面上投票 在不刷新页面的情况下,实时查看投票结果 1.后端代码 from flask import Flask, render_template, request, jsonify app = Flask(__name__) USERS = { 1: {'name': '明凯', 'count': 300}, 2: {'name': '厂长', 'count': 200}, 3: {'name': '7酱', 'coun

服务端朝客户端主动推送消息 轮询:效率低,基本不用 让浏览器定时朝后端发送请求(通过ajax向后端偷偷发送数据),比如每隔五秒钟发一次请求,那么你的数据延迟就可能会高达五秒 不足之处 数据延迟 消耗资源过大 请求次数太多 长轮询:兼容性好,一般大公司都会考虑使用它 # 队列+ajax 服务端给每个客户端建立队列,让浏览器通过ajax朝服务端要数据,去各自的队列中获取 如果没有数据则会阻塞但是不会一直阻塞,比如阻塞你30秒,还没有数据则返回,然后让客户端浏览器再次发送请求数据的请求 相对于轮询 基

1.什么是RabbitMQ工作队列 我们在应用程序使用消息系统时,一般情况下生产者往队列里插入数据时速度是比较快的,但是消费者消费数据往往涉及到一些业务逻辑处理导致速度跟不上生产者生产数据.因此如果一个生产者对应一个消费者的话,很容易导致很多消息堆积在队列里.这时,就得使用工作队列了.一个队列有多个消费者同时消费数据. 下图取自于官方网站(RabbitMQ)的工作队列的图例 P:消息的生产者 C1:消息的消费者1 C2:消息的消费者2 红色:队列 生产者将消息发送到队列,多个消费者同时从队列中获