春运返潮----回源

没过元宵还是年,小编给各位关注咱们公众号的友友拜个年:新年快乐!!!相信很多人跟小编一样,春节假期在家里吃喝玩乐,瘫坐过日子。在家里要风得风,要雨得雨(这里不能给父母亲看到)。不过嘛,团圆之后就得各自返回各自的工位上兢兢业业奋斗接下来的一年了。这时候全国新闻总会接二连三地报道---全国多少条高速拥塞,多少人堵在高速路上错过了开门红。





这时候小编就在想,幸好CDN中回源机制不会出现这种拥堵的场面,由于网络层面或者其他因素导致拥塞的原因暂且不讨论。首先咱们先来说说回源是怎么一回事。回源的"源"指的是部署WEB服务的服务器,一般来说是位于用户的机房或者是IDC机房,对外提供内容服务。而回源是指"当有用户访问某一个URL的时候,如果被解析到的那个CDN节点没有缓存响应的内容,或者是缓存已经到期,就会回源站去获取。如果没有人访问,那么CDN节点不会主动去源站拿的"。

回源的策略一般是由用户自己来定义的,根据WEB服务器的性能和可以承受的请求量而定。不过一般来说,静态内容如图片文件等都可以在CDN侧缓存,而像交易类的动态文件最好选择回源,因为需要跟源站的其他数据服务器进行数据交互。

    回源的机制由很多种,可以是标准端口回源,也可以是非标准端口回源,IP回源,域名回源等。如下图所示


(非标准端口回源+IP回源)

(域名回源)

 对于回源的概念其实还有其他的一些技术点可以讨论,如用户部署了多个源站,以什么方式去回源;如定义哪些文件回源哪些文件不需要回源等,咱们后续慢慢聊。青山不改,绿水长流。

如有兴趣可关注公众号国际cdn讲堂

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值