分域名优化的时候要考虑备选IP的问题

本文讨论了在网络应用中使用分域名进行并发下载时遇到的问题。特别是当一个域名对应多个IP地址时,不同用户的连接速度可能会受到不利影响。文章指出,在这种情况下,简单地增加分域名数量并不一定能提高整体下载速度。

我们在需要下载很多内容的时候,很容易想到做分域名的并发下载,给原来的服务器多分几个域名,因为分不同的域名可能可以在浏览器中分到更多的下载进程,提高下载速度。

但是在做网络应用的时候,我们的一个域名下面有的时候会有多个ip多台服务器,分布在不同的机房,这个时候浏览器会在可选的ip里面随机的选择一个ip。用nslookup可以看到可选的ip,用ping可以看到当前正在实用的ip。

在多个ip的情况下,对具体的一个用户,往往是连接到某些ip特别快,而连接到某些ip就不怎么块。比如我现在有一个域名(和它的几个分域名),在深圳访问的时候有2个ip可以分,其中一个是深圳本地的服务器,一个是外地的服务器。这个时候如果页面打开需要用到的关键资源依赖于这个域名,那么分域名有可能对速度不是提高而是有反作用。

因为这种情况下,慢的资源成为了瓶颈,变成是速度的决定因素。我本来有一半的机会是快的,一半的机会是慢的,如果现在分两个域名去下载关键资源,变成有1/4的机会是两个域名都分到深圳的服务器,可以有提高,而3/4的机会是有一个以上的域名分到外地的服务器,反而变慢了,这样提高的是少部分人的感受,而多数人的感受没有提升或者变的更差。如果简单的按照yahoo的优化建议分散到4个域名上,那么这个比例就变成1:15,更差了。

因此分域名下载不能简单的绝对化的看待,要看实际应用场景做决定。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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