eventsource 大数据传输的压缩难题及解决方案
使用 EventSource 传输大量数据（例如超过 20MB）时，压缩数据以优化网络效率至关重要。然而，直接压缩数据可能会导致问题：
方法一：仅压缩消息体
如果只压缩消息内容，前端用 pako 解压，数据会以字符串形式解析，造成乱码。
方法二：压缩完整消息
将整个消息压缩并设置 content-encoding: gzip，虽然能接收一次数据，但浏览器会自动断开连接，后续数据传输失败。
有效解决方案：
限制数据量： 减少每次传输的数据量，例如限制返回的数据条数，这是最直接有效的方案。自定义压缩： 设计自己的压缩算法，例如将 ASCII 128 范围内的字符合并成单个字符。 这需要权衡压缩比和实现复杂度。最佳实践： 对于大文本数据，建议避免使用 EventSource。 更好的方法是使用标记机制，让客户端通过 HTTP 请求下载数据。 这能充分利用 HTTP 的缓存和断点续传等机制，提高效率和可靠性。
以上就是使用EventSource传输大数据时如何解决压缩问题？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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