今天，我们一起聊聊进行 HTTP 调用需要注意的超时、重试、并发等问题。
与执行本地方法不同，进行 HTTP 调用本质上是通过 HTTP 协议进行一次网络请求。网络请求必然有超时的可能性，因此我们必须考虑到这三点：
- 首先，框架设置的默认超时是否合理；
- 其次，考虑到网络的不稳定，超时后的请求重试是一个不错的选择，但需要考虑服务端接口的幂等性设计是否允许我们重试；
- 最后，需要考虑框架是否会像浏览器那样限制并发连接数，以免在服务并发很大的情况下，HTTP 调用的并发数限制成为瓶颈。
Spring Cloud 是 Java 微服务架构的代表性框架。如果使用 Spring Cloud 进行微服务开发，就会使用 Feign 进行声明式的服务调用。如果不使用 Spring Cloud，而直接使用 Spring Boot 进行微服务开发的话，可能会直接使用 Java 中最常用的 HTTP 客户端 Apache HttpClient 进行服务调用。
接下来，我们就看看使用 Feign 和 Apache HttpClient 进行 HTTP 接口调用时，可能会遇到的超时、重试和并发方面的坑。
1、配置连接超时和读取超时参数的学问
对于 HTTP 调用，虽然应用层走的是 HTTP 协议，但网络层面始终是 TCP/IP 协议。TCP/IP 是面向连接的协议，在传输数据之前需要建立连接。几乎所有的网络框架都会提供这么两个超时参数：
- 连接超时参数
ConnectTimeout，让用户配置建连阶段的最长等待时间； - 读取超时参数
ReadTimeout，用来控制从 Socket 上读取数据的最长等待时间。
这两个参数看似是网络层偏底层的配置参数，不足以引起开发同学的重视。但，正确理解和配置这两个参数，对业务应用特别重要，毕竟超时不是单方面的事情，需要客户端和服务端对超时有一致的估计，协同配合方能平衡吞吐量和错误率。
连接超时参数和连接超时的误区有这么两个：
- 连接超时配置得特别长，比如 60 秒。一般来说，TCP 三次握手建立连接需要的时间非常短，通常在毫秒级最多到秒级，不可能需要十几秒甚至几十秒。如果很久都无法建连，很可能是网络或防火墙配置的问题。这种情况下，如果几秒连接不上，那么可能永远也连接不上。因此，设置特别长的连接超时意义不大，将其配置得短一些（比如 1~5 秒）即可。如果是纯内网调用的话，这个参数可以设置得更短，在下游服务离线无法连接的时候，可以快速失败。
- 排查连接超时问题，却没理清连的是哪里。通常情况下，我们的服务会有多个节点，如果别的客户端通过客户端负载均衡技术来连接服务端，那么客户端和服务端会直接建立连接，此时出现连接超时大概率是服务端的问题；而如果服务端通过类似 Nginx 的反向代理来负载均衡，客户端连接的其实是 Nginx，而不是服务端，此时出现连接超时应该排查 Nginx。
读取超时参数和读取超时则会有更多的误区，我将其归纳为如下三个。
第一个误区：认为出现了读取超时，服务端的执行就会中断。
我们来简单测试下。定义一个 client 接口，内部通过 HttpClient 调用服务端接口 server，客户端读取超时 2 秒，服务端接口执行耗时 5 秒。
@RestController @RequestMapping("clientreadtimeout") @Slf4j public class ClientReadTimeoutController { private String getResponse(String url, int connectTimeout, int readTimeout) throws IOException { return Request.Get("http://localhost:45678/clientreadtimeout" + url) .connectTimeout(connectTimeout) .socketTimeout(readTimeout) .execute() .returnContent() .asString(); } @GetMapping("client") public String client() throws IOException { log.info("client1 called"); //服务端5s超时，客户端读取超时2秒 return getResponse("/server?timeout=5000", 1000, 2000); } @GetMapping("server") public void server(@RequestParam("timeout") int timeout) throws InterruptedException { log.info("server called"); TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(timeout); log.info("Done"); } }
调用 client 接口后，从日志中可以看到，客户端 2 秒后出现了 SocketTimeoutException，原因是读取超时，服务端却丝毫没受影响在 3 秒后执行完成。
[11:35:11.943] [http-nio-45678-exec-1] [INFO ] [.t.c.c.d.ClientReadTimeoutController:29 ] - client1 called [11:35:12.032] [http-nio-45678-exec-2] [INFO ] [.t.c.c.d.ClientReadTimeoutController:36 ] - server called [11:35:14.042] [http-nio-45678-exec-1] [ERROR] [.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet]:175 ] - Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception java.net.SocketTimeoutException: Read timed out at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method) ... [11:35:17.036] [http-nio-45678-exec-2] [INFO ] [.t.c.c.d.ClientReadTimeoutController:38 ] - Done
我们知道，类似 Tomcat 的 Web 服务器都是把服务端请求提交到线程池处理的，只要服务端收到了请求，网络层面的超时和断开便不会影响服务端的执行。因此，出现读取超时不能随意假设服务端的处理情况，需要根据业务状态考虑如何进行后续处理。
第二个误区：认为读取超时只是 Socket 网络层面的概念，是数据传输的最长耗时，故将其配置得非常短，比如 100 毫秒。
其实，发生了读取超时，网络层面无法区分是服务端没有把数据返回给客户端，还是数据在网络上耗时较久或丢包。
但，因为 TCP 是先建立连接后传输数据，对于网络情况不是特别糟糕的服务调用，通常可以认为出现连接超时是网络问题或服务不在线，而出现读取超时是服务处理超时。确切地说，读取超时指的是，向 Socket 写入数据后，我们等到 Socket 返回数据的超时时间，其中包含的时间或者说绝大部分的时间，是服务端处理业务逻辑的时间。
第三个误区：认为超时时间越长任务接口成功率就越高，将读取超时参数配置得太长。
进行 HTTP 请求一般是需要获得结果的，属于同步调用。如果超时时间很长，在等待服务端返回数据的同时，客户端线程（通常是 Tomcat 线程）也在等待，当下游服务出现大量超时的时候，程序可能也会受到拖累创建大量线程，最终崩溃。
对定时任务或异步任务来说，读取超时配置得长些问题不大。但面向用户响应的请求或是微服务短平快的同步接口调用，并发量一般较大，我们应该设置一个较短的读取超时时间，以防止被下游服务拖慢，通常不会设置超过 30 秒的读取超时。
你可能会说，如果把读取超时设置为 2 秒，服务端接口需要 3 秒，岂不是永远都拿不到执行结果了？的确是这样，因此设置读取超时一定要根据实际情况，过长可能会让下游抖动影响到自己，过短又可能影响成功率。甚至，有些时候我们还要根据下游服务的 SLA，为不同的服务端接口设置不同的客户端读取超时。
2、Feign 和 Ribbon 配合使用，你知道怎么配置超时吗？
刚才我强调了根据自己的需求配置连接超时和读取超时的重要性，你是否尝试过为 Spring Cloud 的 Feign 配置超时参数呢，有没有被网上的各种资料绕晕呢？
在我看来，为 Feign 配置超时参数的复杂之处在于，Feign 自己有两个超时参数，它使用的负载均衡组件 Ribbon 本身还有相关配置。那么，这些配置的优先级是怎样的，又哪些什么坑呢？接下来，我们做一些实验吧。
为测试服务端的超时，假设有这么一个服务端接口，什么都不干只休眠 10 分钟：
@PostMapping("/server") public void server() throws InterruptedException { //睡眠10分钟 TimeUnit.MINUTES.sleep(10); }
首先，定义一个 Feign 来调用这个接口：
@FeignClient(name = "clientsdk") public interface Client { @PostMapping("/feignandribbon/server") void server(); }
然后，通过 Feign Client 进行接口调用：
@GetMapping("client") public void timeout() { long begin=System.currentTimeMillis(); try{ client.server(); }catch (Exception ex){ log.warn("执行耗时：{}ms 错误：{}", System.currentTimeMillis() - begin, ex.getMessage()); } }
在配置文件仅指定服务端地址的情况下：
clientsdk.ribbon.listOfServers=localhost:45678
结果如下：
[15:40:16.094] [http-nio-45678-exec-3] [WARN ] [o.g.t.c.h.f.FeignAndRibbonController :26 ] - 执行耗时：1007ms 错误：Read timed out executing POST http://clientsdk/feignandribbon/server
从这个输出中，我们可以得到结论一，默认情况下 Feign 的读取超时是 1 秒，如此短的读取超时算是坑点一。
我们来分析一下源码。打开 RibbonClientConfiguration 类后，会看到 DefaultClientConfigImpl 被创建出来之后，ReadTimeout 和 ConnectTimeout 被设置为 1 s：
** * Ribbon client default connect timeout. */ public static final int DEFAULT_CONNECT_TIMEOUT = 1000; /** * Ribbon client default read timeout. */ public static final int DEFAULT_READ_TIMEOUT = 1000; @Bean @ConditionalOnMissingBean public IClientConfig ribbonClientConfig() { DefaultClientConfigImpl config = new DefaultClientConfigImpl(); config.loadProperties(this.name); config.set(CommonClientConfigKey.ConnectTimeout, DEFAULT_CONNECT_TIMEOUT); config.set(CommonClientConfigKey.ReadTimeout, DEFAULT_READ_TIMEOUT); config.set(CommonClientConfigKey.GZipPayload, DEFAULT_GZIP_PAYLOAD); return config; }
如果要修改 Feign 客户端默认的两个全局超时时间，你可以设置 feign.client.config.default.readTimeout 和 feign.client.config.default.connectTimeout 参数：
feign.client.config.default.readTimeout=3000 feign.client.config.default.connectTimeout=3000
可见，3 秒读取超时生效了。注意：这里有一个大坑，如果你希望只修改读取超时，可能会只配置这么一行：
feign.client.config.default.readTimeout=3000
测试一下你就会发现，这样的配置是无法生效的！
结论二，也是坑点二，如果要配置 Feign 的读取超时，就必须同时配置连接超时，才能生效。
打开 FeignClientFactoryBean 可以看到，只有同时设置 ConnectTimeout 和 ReadTimeout，Request.Options 才会被覆盖：
if (config.getConnectTimeout() != null && config.getReadTimeout() != null) { builder.options(new Request.Options(config.getConnectTimeout(), config.getReadTimeout())); }
更进一步，如果你希望针对单独的 Feign Client 设置超时时间，可以把 default 替换为 Client 的 name：
feign.client.config.default.readTimeout=3000 feign.client.config.default.connectTimeout=3000 feign.client.config.clientsdk.readTimeout=2000 feign.client.config.clientsdk.connectTimeout=2000
可以得出结论三，单独的超时可以覆盖全局超时，这符合预期，不算坑：
[15:45:51.708] [http-nio-45678-exec-3] [WARN ] [o.g.t.c.h.f.FeignAndRibbonController :26 ] - 执行耗时：2006ms 错误：Read timed out executing POST http://clientsdk/feignandribbon/server
结论四，除了可以配置 Feign，也可以配置 Ribbon 组件的参数来修改两个超时时间。这里的坑点三是，参数首字母要大写，和 Feign 的配置不同。
ribbon.ReadTimeout=4000 ribbon.ConnectTimeout=4000
可以通过日志证明参数生效：
[15:55:18.019] [http-nio-45678-exec-3] [WARN ] [o.g.t.c.h.f.FeignAndRibbonController :26 ] - 执行耗时：4003ms 错误：Read timed out executing POST http://clientsdk/feignandribbon/server
最后，我们来看看同时配置 Feign 和 Ribbon 的参数，最终谁会生效？如下代码的参数配置：
clientsdk.ribbon.listOfServers=localhost:45678 feign.client.config.default.readTimeout=3000 feign.client.config.default.connectTimeout=3000 ribbon.ReadTimeout=4000 ribbon.ConnectTimeout=4000
日志输出证明，最终生效的是 Feign 的超时：
[16:01:19.972] [http-nio-45678-exec-3] [WARN ] [o.g.t.c.h.f.FeignAndRibbonController :26 ] - 执行耗时：3006ms 错误：Read timed out executing POST http://clientsdk/feignandribbon/server
结论五，同时配置 Feign 和 Ribbon 的超时，以 Feign 为准。这有点反直觉，因为 Ribbon 更底层所以你会觉得后者的配置会生效，但其实不是这样的。
在 LoadBalancerFeignClient 源码中可以看到，如果 Request.Options 不是默认值，就会创建一个 FeignOptionsClientConfig 代替原来 Ribbon 的 DefaultClientConfigImpl，导致 Ribbon 的配置被 Feign 覆盖：
IClientConfig getClientConfig(Request.Options options, String clientName) { IClientConfig requestConfig; if (options == DEFAULT_OPTIONS) { requestConfig = this.clientFactory.getClientConfig(clientName); } else { requestConfig = new FeignOptionsClientConfig(options); } return requestConfig; }
但如果这么配置最终生效的还是 Ribbon 的超时（4 秒），这容易让人产生 Ribbon 覆盖了 Feign 的错觉，其实这还是因为坑二所致，单独配置 Feign 的读取超时并不能生效：
clientsdk.ribbon.listOfServers=localhost:45678 feign.client.config.default.readTimeout=3000 feign.client.config.clientsdk.readTimeout=2000 ribbon.ReadTimeout=4000
3、 Ribbon 会自动重试请求，了解吗？
一些 HTTP 客户端往往会内置一些重试策略，其初衷是好的，毕竟因为网络问题导致丢包虽然频繁但持续时间短，往往重试下第二次就能成功，但一定要小心这种自作主张是否符合我们的预期。
之前遇到过一个短信重复发送的问题，但短信服务的调用方用户服务，反复确认代码里没有重试逻辑。那问题究竟出在哪里了？我们来重现一下这个案例。
首先，定义一个 Get 请求的发送短信接口，里面没有任何逻辑，休眠 2 秒模拟耗时：
@RestController @RequestMapping("ribbonretryissueserver") @Slf4j public class RibbonRetryIssueServerController { @GetMapping("sms") public void sendSmsWrong(@RequestParam("mobile") String mobile, @RequestParam("message") String message, HttpServletRequest request) throws InterruptedException { //输出调用参数后休眠2秒 log.info("{} is called, {}=>{}", request.getRequestURL().toString(), mobile, message); TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } }
配置一个 Feign 供客户端调用：
@FeignClient(name = "SmsClient") public interface SmsClient { @GetMapping("/ribbonretryissueserver/sms") void sendSmsWrong(@RequestParam("mobile") String mobile, @RequestParam("message") String message); }
Feign 内部有一个 Ribbon 组件负责客户端负载均衡，通过配置文件设置其调用的服务端为两个节点：
SmsClient.ribbon.listOfServers=localhost:45679,localhost:45678
编写一个客户端接口，通过 Feign 调用服务端：
@RestController @RequestMapping("ribbonretryissueclient") @Slf4j public class RibbonRetryIssueClientController { @Autowired private SmsClient smsClient; @GetMapping("wrong") public String wrong() { log.info("client is called"); try{ //通过Feign调用发送短信接口 smsClient.sendSmsWrong("13600000000", UUID.randomUUID().toString()); } catch (Exception ex) { //捕获可能出现的网络错误 log.error("send sms failed : {}", ex.getMessage()); } return "done"; } }
在 45678 和 45679 两个端口上分别启动服务端，然后访问 45678 的客户端接口进行测试。因为客户端和服务端控制器在一个应用中，所以 45678 同时扮演了客户端和服务端的角色。
在 45678 日志中可以看到，29 秒时客户端收到请求开始调用服务端接口发短信，同时服务端收到了请求，2 秒后（注意对比第一条日志和第三条日志）客户端输出了读取超时的错误信息：
[12:49:29.020] [http-nio-45678-exec-4] [INFO ] [c.d.RibbonRetryIssueClientController:23 ] - client is called [12:49:29.026] [http-nio-45678-exec-5] [INFO ] [c.d.RibbonRetryIssueServerController:16 ] - http://localhost:45678/ribbonretryissueserver/sms is called, 13600000000=>a2aa1b32-a044-40e9-8950-7f0189582418 [12:49:31.029] [http-nio-45678-exec-4] [ERROR] [c.d.RibbonRetryIssueClientController:27 ] - send sms failed : Read timed out executing GET http://SmsClient/ribbonretryissueserver/sms?mobile=13600000000&message=a2aa1b32-a044-40e9-8950-7f0189582418
而在另一个服务端 45679 的日志中还可以看到一条请求，30 秒时收到请求，也就是客户端接口调用后的 1 秒：
[12:49:30.029] [http-nio-45679-exec-2] [INFO ] [c.d.RibbonRetryIssueServerController:16 ] - http://localhost:45679/ribbonretryissueserver/sms is called, 13600000000=>a2aa1b32-a044-40e9-8950-7f0189582418
客户端接口被调用的日志只输出了一次，而服务端的日志输出了两次。虽然 Feign 的默认读取超时时间是 1 秒，但客户端 2 秒后才出现超时错误。显然，这说明客户端自作主张进行了一次重试，导致短信重复发送。
翻看 Ribbon 的源码可以发现，MaxAutoRetriesNextServer 参数默认为 1，也就是 Get 请求在某个服务端节点出现问题（比如读取超时）时，Ribbon 会自动重试一次：
// DefaultClientConfigImpl public static final int DEFAULT_MAX_AUTO_RETRIES_NEXT_SERVER = 1; public static final int DEFAULT_MAX_AUTO_RETRIES = 0; // RibbonLoadBalancedRetryPolicy public boolean canRetry(LoadBalancedRetryContext context) { HttpMethod method = context.getRequest().getMethod(); return HttpMethod.GET == method || lbContext.isOkToRetryOnAllOperations(); } @Override public boolean canRetrySameServer(LoadBalancedRetryContext context) { return sameServerCount < lbContext.getRetryHandler().getMaxRetriesOnSameServer() && canRetry(context); } @Override public boolean canRetryNextServer(LoadBalancedRetryContext context) { // this will be called after a failure occurs and we increment the counter // so we check that the count is less than or equals to too make sure // we try the next server the right number of times return nextServerCount <= lbContext.getRetryHandler().getMaxRetriesOnNextServer() && canRetry(context); }
解决办法有两个：
- 一是，把发短信接口从 Get 改为 Post。其实，这里还有一个 API 设计问题，有状态的 API 接口不应该定义为 Get。根据 HTTP 协议的规范，Get 请求用于数据查询，而 Post 才是把数据提交到服务端用于修改或新增。选择 Get 还是 Post 的依据，应该是 API 的行为，而不是参数大小。这里的一个误区是，Get 请求的参数包含在 Url QueryString 中，会受浏览器长度限制，所以一些同学会选择使用 JSON 以 Post 提交大参数，使用 Get 提交小参数。
- 二是，将 MaxAutoRetriesNextServer 参数配置为 0，禁用服务调用失败后在下一个服务端节点的自动重试。在配置文件中添加一行即可：
ribbon.MaxAutoRetriesNextServer=0
看到这里，你觉得问题出在用户服务还是短信服务呢？
在我看来，双方都有问题。就像之前说的，Get 请求应该是无状态或者幂等的，短信接口可以设计为支持幂等调用的；而用户服务的开发同学，如果对 Ribbon 的重试机制有所了解的话，或许就能在排查问题上少走些弯路。
4、并发限制了爬虫的抓取能力
除了超时和重试的坑，进行 HTTP 请求调用还有一个常见的问题是，并发数的限制导致程序的处理能力上不去。
我之前遇到过一个爬虫项目，整体爬取数据的效率很低，增加线程池数量也无济于事，只能堆更多的机器做分布式的爬虫。现在，我们就来模拟下这个场景，看看问题出在了哪里。
假设要爬取的服务端是这样的一个简单实现，休眠 1 秒返回数字 1：
@GetMapping("server") public int server() throws InterruptedException { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); return 1; }
爬虫需要多次调用这个接口进行数据抓取，为了确保线程池不是并发的瓶颈，我们使用一个没有线程上限的 newCachedThreadPool 作为爬取任务的线程池（再次强调，除非你非常清楚自己的需求，否则一般不要使用没有线程数量上限的线程池），然后使用 HttpClient 实现 HTTP 请求，把请求任务循环提交到线程池处理，最后等待所有任务执行完成后输出执行耗时：
private int sendRequest(int count, Supplier<CloseableHttpClient> client) throws InterruptedException { //用于计数发送的请求个数 AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(); //使用HttpClient从server接口查询数据的任务提交到线程池并行处理 ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); long begin = System.currentTimeMillis(); IntStream.rangeClosed(1, count).forEach(i -> { threadPool.execute(() -> { try (CloseableHttpResponse response = client.get().execute(new HttpGet("http://127.0.0.1:45678/routelimit/server"))) { atomicInteger.addAndGet(Integer.parseInt(EntityUtils.toString(response.getEntity()))); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } }); }); //等到count个任务全部执行完毕 threadPool.shutdown(); threadPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS); log.info("发送 {} 次请求，耗时 {} ms", atomicInteger.get(), System.currentTimeMillis() - begin); return atomicInteger.get(); }
首先，使用默认的 PoolingHttpClientConnectionManager 构造的 CloseableHttpClient，测试一下爬取 10 次的耗时：
static CloseableHttpClient httpClient1; static { httpClient1 = HttpClients.custom().setConnectionManager(new PoolingHttpClientConnectionManager()).build(); } @GetMapping("wrong") public int wrong(@RequestParam(value = "count", defaultValue = "10") int count) throws InterruptedException { return sendRequest(count, () -> httpClient1); }
虽然一个请求需要 1 秒执行完成，但我们的线程池是可以扩张使用任意数量线程的。按道理说，10 个请求并发处理的时间基本相当于 1 个请求的处理时间，也就是 1 秒，但日志中显示实际耗时 5 秒：
[12:48:48.122] [http-nio-45678-exec-1] [INFO ] [o.g.t.c.h.r.RouteLimitController :54 ] - 发送 10 次请求，耗时 5265 ms
查看 PoolingHttpClientConnectionManager 源码，可以注意到有两个重要参数：
defaultMaxPerRoute=2，也就是同一个主机 / 域名的最大并发请求数为 2。我们的爬虫需要 10 个并发，显然是默认值太小限制了爬虫的效率。- maxTotal=20，也就是所有主机整体最大并发为 20，这也是 HttpClient 整体的并发度。目前，我们请求数是 10 最大并发是 10，20 不会成为瓶颈。举一个例子，使用同一个 HttpClient 访问 10 个域名，defaultMaxPerRoute 设置为 10，为确保每一个域名都能达到 10 并发，需要把 maxTotal 设置为 100。
public PoolingHttpClientConnectionManager( final HttpClientConnectionOperator httpClientConnectionOperator, final HttpConnectionFactory<HttpRoute, ManagedHttpClientConnection> connFactory, final long timeToLive, final TimeUnit timeUnit) { ... this.pool = new CPool(new InternalConnectionFactory( this.configData, connFactory), 2, 20, timeToLive, timeUnit); ... } public CPool( final ConnFactory<HttpRoute, ManagedHttpClientConnection> connFactory, final int defaultMaxPerRoute, final int maxTotal, final long timeToLive, final TimeUnit timeUnit) { ... }}
HttpClient 是 Java 非常常用的 HTTP 客户端，这个问题经常出现。你可能会问，为什么默认值限制得这么小。
其实，这不能完全怪 HttpClient，很多早期的浏览器也限制了同一个域名两个并发请求。对于同一个域名并发连接的限制，其实是 HTTP 1.1 协议要求的，这里有这么一段话：
Clients that use persistent connections SHOULD limit the number of simultaneous connections that they maintain to a given server. A single-user client SHOULD NOT maintain more than 2 connections with any server or proxy. A proxy SHOULD use up to 2*N connections to another server or proxy, where N is the number of simultaneously active users. These guidelines are intended to improve HTTP response times and avoid congestion.
HTTP 1.1 协议是 20 年前制定的，现在 HTTP 服务器的能力强很多了，所以有些新的浏览器没有完全遵从 2 并发这个限制，放开并发数到了 8 甚至更大。如果需要通过 HTTP 客户端发起大量并发请求，不管使用什么客户端，请务必确认客户端的实现默认的并发度是否满足需求。
既然知道了问题所在，我们就尝试声明一个新的 HttpClient 放开相关限制，设置 maxPerRoute 为 50、maxTotal 为 100，然后修改一下刚才的 wrong 方法，使用新的客户端进行测试：
httpClient2 = HttpClients.custom().setMaxConnPerRoute(10).setMaxConnTotal(20).build();
输出如下，10 次请求在 1 秒左右执行完成。可以看到，因为放开了一个 Host 2 个并发的默认限制，爬虫效率得到了大幅提升：
发送 10 次请求，耗时 1023 ms
5、总结
今天，我和你分享了 HTTP 调用最常遇到的超时、重试和并发问题。
连接超时代表建立 TCP 连接的时间，读取超时代表了等待远端返回数据的时间，也包括远端程序处理的时间。在解决连接超时问题时，我们要搞清楚连的是谁；在遇到读取超时问题的时候，我们要综合考虑下游服务的服务标准和自己的服务标准，设置合适的读取超时时间。此外，在使用诸如 Spring Cloud Feign 等框架时务必确认，连接和读取超时参数的配置是否正确生效。
对于重试，因为 HTTP 协议认为 Get 请求是数据查询操作，是无状态的，又考虑到网络出现丢包是比较常见的事情，有些 HTTP 客户端或代理服务器会自动重试 Get/Head 请求。如果你的接口设计不支持幂等，需要关闭自动重试。但，更好的解决方案是，遵从 HTTP 协议的建议来使用合适的 HTTP 方法。
最后我们看到，包括 HttpClient 在内的 HTTP 客户端以及浏览器，都会限制客户端调用的最大并发数。如果你的客户端有比较大的请求调用并发，比如做爬虫，或是扮演类似代理的角色，又或者是程序本身并发较高，如此小的默认值很容易成为吞吐量的瓶颈，需要及时调整。
