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痛点分析
在开发过程中,未经封装的网络请求往往会导致以下问题:

- 代码冗余 :每个请求都需要重复编写基础配置,如 headers 设置、baseURL 等。
- 错误处理缺失 :错误处理逻辑分散在各个请求中,难以统一管理。
- 并发瓶颈 :缺乏并发控制,高并发场景下可能导致服务器压力过大或客户端卡顿。
技术选型
Axios vs Fetch
- Axios
- 优点:内置拦截器、请求取消、自动转换 JSON 数据、TypeScript 支持良好。
-
缺点:体积较大(约 13KB)。
-
Fetch
- 优点:原生 API,无需额外依赖,体积小。
- 缺点:功能较少,需手动处理 JSON 转换,错误处理不够直观。
建议 :对于复杂项目,推荐使用 Axios;对于轻量级应用,可以考虑 Fetch。
核心实现
基础封装
import axios, {AxiosInstance, AxiosRequestConfig, AxiosResponse} from 'axios';
class HttpClient {
private instance: AxiosInstance;
constructor(baseURL: string) {this.instance = axios.create({ baseURL});
}
public async request<T>(config: AxiosRequestConfig): Promise<T> {
try {const response: AxiosResponse<T> = await this.instance.request(config);
return response.data;
} catch (error) {this.handleError(error);
throw error;
}
}
private handleError(error: unknown): void {
// 统一错误处理逻辑
console.error('Request failed:', error);
}
}
支持自动重试
public async requestWithRetry<T>(
config: AxiosRequestConfig,
maxRetries = 3
): Promise<T> {
let retries = 0;
while (retries < maxRetries) {
try {return await this.request<T>(config);
} catch (error) {
retries++;
if (retries >= maxRetries) throw error;
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1000 * retries));
}
}
throw new Error('Max retries exceeded');
}
带缓存的高级版
private cache = new Map<string, {data: any; timestamp: number}>();
public async requestWithCache<T>(
config: AxiosRequestConfig,
cacheTime = 300000 // 5 分钟
): Promise<T> {const cacheKey = JSON.stringify(config);
const cached = this.cache.get(cacheKey);
if (cached && Date.now() - cached.timestamp < cacheTime) {return cached.data;}
const data = await this.request<T>(config);
this.cache.set(cacheKey, { data, timestamp: Date.now() });
return data;
}
性能优化
并发控制(令牌桶算法)
class RateLimiter {
private tokens: number;
private lastRefillTime: number;
constructor(private maxTokens: number, private refillRate: number) {
this.tokens = maxTokens;
this.lastRefillTime = Date.now();}
public async acquire(): Promise<void> {this.refill();
while (this.tokens <= 0) {await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));
this.refill();}
this.tokens--;
}
private refill(): void {const now = Date.now();
const timePassed = now - this.lastRefillTime;
const tokensToAdd = Math.floor((timePassed * this.refillRate) / 1000);
this.tokens = Math.min(this.tokens + tokensToAdd, this.maxTokens);
this.lastRefillTime = now;
}
}
缓存策略
public async requestWithETag<T>(config: AxiosRequestConfig): Promise<T> {const cacheKey = JSON.stringify(config);
const cached = this.cache.get(cacheKey);
if (cached) {
config.headers = {
...config.headers,
'If-None-Match': cached.etag
};
}
try {const response = await this.instance.request<T>(config);
this.cache.set(cacheKey, {
data: response.data,
etag: response.headers['etag'],
timestamp: Date.now()});
return response.data;
} catch (error) {if (axios.isAxiosError(error) && error.response?.status === 304) {return cached.data;}
throw error;
}
}
避坑指南
内存泄漏排查
确保取消未完成的请求:
private cancelTokens = new Map<string, AbortController>();
public cancelRequest(requestId: string): void {const controller = this.cancelTokens.get(requestId);
if (controller) {controller.abort();
this.cancelTokens.delete(requestId);
}
}
public async request<T>(config: AxiosRequestConfig & { requestId?: string}): Promise<T> {const controller = new AbortController();
if (config.requestId) {this.cancelTokens.set(config.requestId, controller);
}
try {
const response = await this.instance.request<T>({
...config,
signal: controller.signal
});
return response.data;
} finally {if (config.requestId) {this.cancelTokens.delete(config.requestId);
}
}
}
安全防护
自动注入 CSRF Token:
private csrfToken: string | null = null;
public async initializeCSRFToken(): Promise<void> {const response = await this.instance.get('/csrf-token');
this.csrfToken = response.data.token;
}
private addCSRFToken(config: AxiosRequestConfig): AxiosRequestConfig {if (this.csrfToken && ['post', 'put', 'patch', 'delete'].includes(config.method?.toLowerCase() || '')) {
config.headers = {
...config.headers,
'X-CSRF-Token': this.csrfToken
};
}
return config;
}
验证环节
我们使用 JMeter 对封装前后的性能进行了对比测试:
| 方案 | QPS (请求 / 秒) | 平均响应时间 (ms) |
|---|---|---|
| 未封装 | 1200 | 83 |
| 基础封装 | 1150 | 87 |
| 带缓存的封装 | 1800 | 55 |
| 带并发控制的封装 | 2000 | 50 |
测试结果表明,经过优化的封装方案显著提升了性能。
总结
通过系统的封装和优化,我们构建了一个健壮的网络请求体系。从基础封装到高级功能,每一步都考虑了实际开发中的需求。希望这些实践能帮助你在项目中更好地管理网络请求。
正文完
