在现代的前端开发中，使用 `axios` 来处理 HTTP 请求已经成为了一种常态。我们常常需要同时发起多个请求，但由于浏览器上的并发请求限制，我们可能会遇到“axios并发池”的问题。这种情况往往导致请求异常、响应错误或应用性能下降，影响用户体验。为了解决这个问题，我们需要深入挖掘其底层技术原理、架构解析、源码分析等方面，并通过一些性能优化手段来改善。这篇文章将带你逐步了解如何解决“axios并
前言 记得鲁迅说过，天下武功，维快不破！
但记得鲁迅还说过，男人不能轻易说自己很快！
是不是经常听到我们的系统是ns级别的响应，夸张了，哦不对是毫秒。 是不是经常遇到这种池那种池，为啥要用他们？说白了，就是为了快！ 池化技术 池化技术减少了各种对象的创建和销毁的开销，间接提高了服务响应的速度。 其实我们常见的内存池/连接池/线程池，基本都是为了提高速度来的。 这是这些池化技术的共同特
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2023-11-09 10:52:26
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Axios请求并发限制 标签NodeJS并发请求，并行请求，QPS限制，Axios并发限制，Axios并发请求背景由于调用第三方服务的API的时候，第三方对请求的QPS会有一定的限制，如百度的人脸识别接口，QPS=5，腾讯地图开放平台的普通账号QPS=5，那么在使用的过程中如果每秒请求数超过此限制，接口就会返回报错。导致请求失败。因此，需要在本地实现QPS的控制，当把多个Axios的请求扔到Pro
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2023-06-30 18:41:00
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# 实现 axios 并发
## 介绍
在前端开发中，我们常常需要同时发送多个异步请求，然后等待所有请求完成后再进行下一步操作。axios 是一个常用的 HTTP 请求库，它提供了很多便捷的方法来发送请求。本文将介绍如何使用 axios 实现并发请求。
## 整体流程
下面是实现 axios 并发请求的整体流程：
1. 创建一个 Promise 数组，用来存储每个请求的 Promise 对象
原创
2023-09-13 03:56:15
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# Axios并发：提升网络请求效率的利器
在前端开发中，我们经常需要与后端进行数据交互，获取或提交数据。而网络请求是一个相对费时的过程，特别是当我们需要同时发送多个请求时。这时，就需要使用并发的方式来提高请求的效率。本文将介绍如何使用Axios进行并发请求，并提供代码示例。
## 什么是Axios
Axios是一个基于Promise的HTTP客户端库，用于浏览器和Node.js中发送HTT
原创
2023-12-24 09:34:05
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前言现在面试过程当中 ，手写题必然是少不了的，其中碰到比较多的无非就是当属 请求并发控制了。现在基本上前端项目都是通过axios来实现异步请求的封装，因此这其实是考你对Promise以及异步编程的理解了。引出题目：// 设计一个函数，可以限制请求的并发，同时请求结束之后，调用callback函数
// sendRequest(requestList:,limits,callback):void
s
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2023-08-22 21:57:10
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背景并发冲突问题， 是日常开发中一个比较常见的问题。不同用户在较短时间间隔内变更数据，或者某一个用户进行的重复提交操作都可能导致并发冲突。并发场景在开发和测试阶段难以排查全面，出现线上 bug 以后定位困难，因此做好并发控制是前后端开发过程中都需要重视的问题。对于同一用户短时间内重复提交数据的问题，前端通常可以先做一层拦截。本文将讨论前端如何利用 axios 的拦截器过滤重复请求，解决并发冲突
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2024-08-15 15:47:49
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前言现在面试过程当中 ，手写题必然是少不了的，其中碰到比较多的无非就是当属 请求并发控制 了。现在基本上前端项目都是通过axios来实现异步请求的封装，因此这其实是考你对Promise以及异步编程的理解了。引出题目：// 设计一个函数，可以限制请求的并发，同时请求结束之后，调用callback函数
// sendRequest(requestList:,limits,callback):void
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2023-09-16 15:24:15
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基础型架构描述：OSS作为文件存储源，用户上传下载数据均经过ECS与OSS通信。解决用户问题：文件空间大，ECS磁盘存储空间有限；多ECS间无法同步数据。适用场景描述：文件较多，但文件调用次数少，对ECS资源压力较小，对带宽需求不高。架构优势：OSS ECS间通过内网交换数据不会产生OSS流量费用。OSS的存储费用仅为ECS磁盘的50%。核心技术帮助： SDK快速开始（java版）>>
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2024-01-02 21:30:31
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在语音通信领域，呼叫并发是一个常用但并不友好的名词，往往叫人难以理解，也不知道有什么作用。 呼叫并发，通俗讲，是指系统上同时进行的呼叫数量。 那么，与通信系统上的用户数量有什么区别呢？ 用户数量，非常容易被理解，能够表明系统承载的用户规模。很多人以为并发数量就是用户数量，实在不然。 举例来说，一个通信系统上有100个用户，用户数量就是100个。但是，这100个用户并不是时时刻刻都在打电话，通常情况
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2023-05-18 16:54:22
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摘要：AQS 的全称为（AbstractQueuedSynchronizer），AQS 是一个用来构建锁和同步器的框架，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器。AQS 的全称为（AbstractQueuedSynchronizer），AQS 是一个用来构建锁和同步器的框架，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器。本文主要讲述AQS中的CountDownLatch
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2023-12-27 17:41:21
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概念AQS是什么在 Lock 中，用到了一个同步队列 AQS，全称 AbstractQueuedSynchronizer，它是一个同步工具也是 Lock 用来实现线程同步的核心组件。如果你搞懂了 AQS，那么 J.U.C 中绝大部分的工具都能轻松掌握。AQS 的两种功能从使用层面来说，AQS 的功能分为两种：独占和共享 独占锁：每次只能有一个线程持有锁，比如 ReentrantLock 就是以独占
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2024-07-23 11:36:35
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前言本篇文章主要是分享代码，代码实现的功能是从oss上指定bucket下的upload目录下载视频到本地，然后通过openssl生成key与iv和keyinfo文件，然后调用脚本通过ffmpeg指令切分mp4视频到当前目录下，由于是调用脚本所以程序不会等待视频切分完成，会立马往下执行，这时通过获取视频时长计算视频ts切片数量，然后统计目录下ts文件数量，一旦大于或者等于立马停止等待，遍历目录下的t
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2023-11-12 10:04:47
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我们介绍线程池以最关键的类ThreadPoolExecutor讲起。一、继承关系图二、ThreadPoolExecutor类介绍1、相关属性AtomicInteger ctl：原子整数，记录工人数量workerCount和线程池状态runStateBoolean terminate：表示线程池关闭瞬间的状态。当线程池执行stop或stopNow方法时，此时程序还没有完全终止，isTerminati
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2024-07-07 08:29:42
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# 使用 Axios 处理并发请求
## 简介
在前端开发中，我们经常需要发送多个请求来获取数据。而当这些请求需要同时发送，并且在所有请求都返回结果后再进行下一步操作时，就需要使用并发请求的方式来处理。Axios 是一个常用的 HTTP 请求库，它可以帮助我们轻松地处理并发请求。
## 流程概述
下面是使用 Axios 处理并发请求的整体流程：
1. 创建 Axios 实例。
2. 定义并发
原创
2023-08-02 07:31:30
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在现代前端开发中，Axios 是一个广泛使用的 HTTP 客户端，能够处理 API 请求。在高并发场景下，Axios 的表现尤为关键，性能瓶颈和错误处理问题经常显露无遗。通过本篇博文，我们将会深入分析“axios并发测试”这一问题，分享调试和优化的过程。
## 问题背景
在一个需要高并发的电商平台中，订单处理和用户信息获取是核心功能。在高峰期间，数千用户同时访问接口，这对后台 API 的稳定性
目录•写在前面•可见性volatile变量•发布与逸出•线程封闭Ad-hoc线程栈封闭ThreadLocal类•不变性•安全发布•写在前面我们不仅希望防止某个线程正在使用对象状态而另一个线程在同时修改该状态，而且希望确保当一个线程修改了对象状态后，其他线程能够看到发生的状态变化。如果没有同步，那么这种情况就无法实现，所以我们可以通过显示的同步或者类库中内置的同步来保证对象被安全的发布。•可见性可见
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2024-09-21 06:47:26
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# 使用 Axios 实现并发请求配置
在现代 web 开发中，我们经常需要同时发送多个请求。作为一名刚入行的小白，理解如何使用 Axios 进行并发请求将对你的开发工作大有裨益。本文将为你详细讲解实现并发请求的流程，并提供示例代码供你学习。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现 axios 并发请求的步骤。下面是一个简单的流程图，帮助你理解整个流程。
```mermaid
flowch
axios 并发请求 并发 处理并发请求的助手函数 axios.all(iterable) axios.spread(callback) //示例: import { article } from '@/api/index'; import { blogsList } from "./compone ...
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2021-10-21 11:07:00
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# 使用 Axios 实现并发请求控制
在现代前端开发中，我们经常需要同时发送多个 HTTP 请求。这可以提高数据获取的效率，但如果请求过多，可能导致浏览器性能下降、服务器压力增大或者网络请求失败。因此，对并发请求数量进行管理显得尤为重要。
在本文中，我们将通过一个简单的示例，向你展示如何使用 Axios 实现并发请求的控制。我们将分步骤进行解释，并提供相应的代码示例和流程图。
## 流程概
