留意，我们会供给被实例化和被添加到作颐魅者池的最大年夜的作颐魅者量。 因为我们这个带有dockerized Go情况的项目应用了亚马逊Elasticbeanstalk，我们老是设法遵守12要素办法论来设备临盆中的体系，大年夜情况变量中攫取这些数值。如许就可以控制有若干作颐魅者和功课队列的最大年夜值，是以，我们可以快速地调剂这些值，而不须要从新安排集群。

var (  
MaxWorker = os.Getenv(“MAX_WORKERS”)  
MaxQueue = os.Getenv(“MAX_QUEUE”)  
) 

在安排完它之后，我们急速发明所有的延迟率都降到了可有可无的数字，体系处理请求的才能急剧上升。

弹性负载均衡完全预热几分钟后，我们看到ElasticBeanstalk应用办事每分钟切近亲近100万个请求。平日在凌晨的几个小时里，流量岑岭会跨越每分钟100万个请求。

一旦我们安排了新的代码，办事器的数量大年夜100台削减到大年夜约20台。

结论

简单老是在我的字典里获胜。我们可以设计一个复杂体系，它具有多队列，后台作颐魅者，复杂安排的特点。然则相反我们决定应用Elasticbeanstalk的主动缩放和高效简单的方法去并发，Go说话很好的供给了这些功能。

并不是天天你仅有四台机械的集群，去处理每分钟写入到亚马逊S3 bucket的100万个POST请求，这可能比我最新的MacBook Pro功能强大年夜的多。

总有合适的对象合适这项工作。有时，当您的Ruby on Rails体系须要一个异常强大年夜的web处理法度榜样时，可以稍微推敲一下Ruby生态体系之外的更简单、更强大年夜的替代解决筹划。

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：如何用Go语言每分钟处理100万个请求

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