想要提升移动网页的加载速度?你可以Get这些技能

本文探讨了移动网页加载速度慢的问题,并提供了多种优化方案,包括减少HTTP请求数、使用压缩技术、整合图片资源、利用浏览器缓存及采用HTTP2协议等。

在这个信息爆炸的时代,使用移动终端获取新鲜信息已经是大势所趋,但是移动网页浏览速度还有巨大的提升空间。据 Strangeloop Networks 统计,在同样的网络条件下,使用移动端访问相同网页平均会比 PC 端慢 40%!

然而另一方面,用户对网速的要求却步步紧逼。Akamai 的研究表明,网页响应时间可容忍的阀值是 2 秒,一旦超过 3 秒,会有 40% 的用户放弃浏览页面。简而言之,作为内容服务商的你,可能因为移动网页的加载“太持久”,已经默默的流失了众多客户。

所谓天下武功,唯快不破!想要设计更快的网页优化速度,我们可以借鉴成功的优化经验以及技术。


PC 端网站优化方案


不论在 PC 还是在移动浏览器上,只有不到 10% 的时间是用来读取页面的 HTML 的。剩下的 90% 是用来加载额外的像样式表、脚本文件、或者图片这样的资源和执行客户端的程序。因此,许多在 PC 端的传统网页优化方案在移动端仍然可行。比如说:


减少每个页面的  HTTP 请求数


  1. 将共用的 JavaScript 和 CSS 代码放在公共的文件夹中与多个页面共享。

  2. 确保在一个页面中相同的脚本不会被加载多次。同时,将脚本中的 Click 事件改为 On Touch 事件来减少固有的 300ms 延迟。

  3. 使用 CSS Sprites 来整合图像,将多张图片整合到一个线性的网状的大图片中。

  4. 使用 Cache-Control 或者 Expires 标记来实现浏览器缓存,从而减少不必要的服务器请求,尽可能地从本地缓存中获取资源。


减少每个请求加载的大小


  1. 使用 gzip 这样的压缩技术来压缩图像和文本,依靠增加服务端压缩和浏览器解压的步骤,来减少资源的负载。

  2. 整合并压缩 CSS 与 JavaScript,删除不必要的字符与变量。

  3. 动态地调整图片大小或者将图片替换为移动设备专用的更小的版本。

  4. 分段加载和隐藏加载等手段,可以将不可见区域的内容延迟加载或暂时不需要的脚本进行延时读取


采用更优的 HTTP2 协议多路复用技术带来的请求 - 响应加速


HTTP2 采用多路复用的技术,允许同时通过单一的 HTTP2 连接发起多重的请求响应消息,从而大大的加快了网页加载时间。



更节省空间的二进制头部数据嵌套



  1. HTTP2 采用二进制格式传输数据,并把他们分割为更小的帧,相比于 HTTP/1.x 的文本格式传输更为方便。

  2. HTTP1.x 的 header 由于 cookie 和 user agent 很容易膨胀,而且每次都要重复发送。HTTP/2 对消息头采用 HPACK 进行压缩传输,能够节省消息头占用的网络的流量。


Server Push 带来的更快的资源推送


通过 Server Push 功能,服务端可以主动把 JS 和 CSS 等文件发送给终端,而省去了解析 HTML 请求的过程。简单的说,当你需要访问某个文件的时候,它已经在乖乖的在后台躺好了。

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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