常见的流量问题
常见的流量问题
- 冗余内容
同类请求被间隔执行，请求的内容包含一些相对静态的信息，正确的处理是第一次请求包括静态信息就好，后面的同类请求只包含必要的即时变化信息即可。错误的处理方式是每次请求服务器都返回一次静态信息。
- 冗余请求
有的时候会发现应用短时间内发出多个同样的请求，收到结果也都几乎一样，这种情况应该尽量减少请求次数，同时注意排查程序逻辑错误，也许问题不像表面看起来那么简单。
- 无用请求
有的请求，你会发现谁也不知道它是干嘛的，很可能是以前版本遗留下来的无用请求，或者是引用的其他代码包偷偷发出的，甚至是间谍请求，请收集一切证据后，毫不犹豫的干掉它。
- 永远无法得到回应的请求
如果见到某类请求永远的连接失败或被返回404之类的失败结果，那它不是历史遗留的多余请求，就是某个不易察觉的功能已经失效了。
- 过多的失败请求
有见过一类或一组请求，n个成功之中夹着m个失败的吗？举个简单的场景，某类请求，间隔1分钟后连续发两次，总是先有一次失败的请求，1s后马上再次发出一次同样的请求就成功了（这里1s后发出的请求是指业务逻辑层判断前面请求失败后延迟1s后重传的）。很好奇为什么第一次总失败是吧，就有这么种情况，客户端两次请求乐观的想要复用同一个TCP连接(长连接半长连接)，但是服务端不这么想，也许是客户端发起两次请求的间隔，超出了服务端长设置的长连接无响应时限。。如何判断呢？看看失败的那次请求，是否和前一次成功的请求复用了同一个TCP连接（体现在Wireshark的streamId）。
- 非预期请求
比如一种常见的情况，应用退后台后，有些请求就没必要了，观察下自己的产品，是否在后台真的没有发出这些请求。
如何判断一个应用的流量消耗偏高
如果看流量的绝对值看不出高低，那就找几个同类型的产品对比一下。如果完成同样的事务，被测应用比同类产品高很多，那就是偏高了，可能有优化空间。
如何找到有效的优化点
把分析的不同类数据包，按包占总流量大小的比例，和包的数量排序，占比多的，和消息数量多的，一个优化空间大，一个精简请求次数的机会大。
