Django Websocket/restapi-哪一个适用于大型请求场景？ 我知道它们是两种不同的东西和技术方法，但是考虑一下这个场景：我有一个第三方应用程序，它将与我自己的应用程序接口，每5分钟就必须向我的服务推送一个大JSON（大约3 /4MB）。

我的应用程序由一个Python Django web应用程序组成，Gunicorn服务于WSGI请求，DAPHNE服务于ASGI连接，在此之前，我放置了一个NGINX作为反向代理

在web应用程序中，我基本上创建了两个端点：

• REST插入API端点
• 公开接收器（用于插入数据）的Websocket端点

在我的测试环境中，我看到当我尝试将JSON推送到websocket端点时，很多时候websocket会关闭，并显示以下错误消息：

“HTTP_更新_失败错误（-104）：错误的HTTP代码”

NGINX中的WS-endpoint配置如下：

 location /ws/ {
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
    proxy_set_header Connection "Upgrade";
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_connect_timeout 15s;
    proxy_send_timeout 3600s; # ws will open for 1 hour
    proxy_read_timeout 3600s;
    proxy_buffers 512 256M;
    proxy_buffer_size 256M;

    proxy_pass http://daphne_server; #DNS resolved by internal docker dns server
  }

为了避免这个问题，我曾多次尝试将websocket消息负载减少到1MB左右，然后在没有任何问题或错误的情况下工作……也许我必须仔细研究DAPHNE的配置才能使其工作

使用RESTAPI，一切工作都完美无缺，没有错误和警告

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对于这个特定场景，我不清楚我必须指出哪种技术：您建议如何使用这个“大”消息有效负载？REST API还是WebSocket？

我认为REST是解决这个问题的方法。这是最简单的，您可以免费获得压缩（如果您已经配置了它的话），您可以为您解包JSON。WebSocket实际上是双向连接。对于大数据包，您必须考虑帧大小、处理连接断开、可能自己进行压缩。我认为REST是解决此问题的方法。这是最简单的方法，您可以免费获得压缩（如果您已配置），您可以将JSON解包。WebSocket实际上是双向连接。对于大数据包，您必须考虑帧大小、处理连接断开、可能自己进行压缩。