N+1个HTTP调用的批处理与同时排队

以下是一个示例解决方法，使用Python和asyncio模块来实现批量处理和同时排队的HTTP调用：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def process_batch(batch):
    tasks = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for url in batch:
            task = asyncio.create_task(fetch(url))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        return responses

async def process_batches(batches):
    results = []
    for batch in batches:
        responses = await process_batch(batch)
        results.extend(responses)
    return results

async def main():
    urls = [
        "http://example.com/api/endpoint1",
        "http://example.com/api/endpoint2",
        "http://example.com/api/endpoint3",
        # ... Add more URLs here
    ]
    batch_size = 5
    batches = [urls[i:i + batch_size] for i in range(0, len(urls), batch_size)]

    results = await process_batches(batches)

    # Process the results here

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在上面的示例中，我们首先定义了一个fetch函数，用于发起单个HTTP请求。然后，我们定义了一个process_batch函数，该函数接受一个URL批次并使用asyncio.gather同时发起多个HTTP请求。最后，我们定义一个process_batches函数，该函数接受多个URL批次并按顺序处理它们。

在main函数中，我们定义了要处理的URL列表和每个批次的大小。然后，我们将URL列表划分为多个批次，并调用process_batches函数处理它们。最后，我们可以在process_batches函数返回的结果中处理响应数据。

注意，此示例使用了aiohttp库来进行异步的HTTP请求。您可以根据自己的需求选择其他适合的库。此外，您还可以根据需要对代码进行调整和优化。