沈志华-手游为什么离不开CDN加速服务

最新推荐文章于 2025-08-09 10:17:13 发布
最新推荐文章于 2025-08-09 10:17:13 发布
阅读量78 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
原文链接：https://my.oschina.net/u/856019/blog/339290
本文探讨了手游行业面临的地域分布广泛等挑战，并深入解析了CDN加速服务如何助力手游解决这些问题，提升用户体验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> hot3.png

160332_tS9H_856019.jpg

沈志华-手游为什么离不开CDN加速服务


手游主要分布于一些移动互联网，遇到几个挑战的问题。第一个移动互联网跟原来的PC终端已经不一样，原来PC终端可能更集中于某几个地区和地域，手游第一个地域会更广泛，第二个手游不局限于某一个地方，可能在海边或者是在山上都可以随时随地进行活动......


详细解读 和小伙伴们一起来吐槽


转载于:https://my.oschina.net/u/856019/blog/339290

Android测试之手游测试要点分享
weixin_34216036的博客
02-13 261
最近做了一款手游的测试，有些心得拿出来分享一下： 广告位 1.上线产品是否需要加上广告，广告是否加上2.广告位是否遮挡重要信息 评分界面 1.评分界面是否加上2.评分界面文字是否出现错误，是否符合平台规定3.按钮是否歧义4.评分界面是否与游戏界面风格统一 　　 计费部分 计费要求是否达到 购买道具：用户购买道具时，需要明确提示用...
手游测试之《弱网测试》
weixin_30824479的博客
08-08 856
weimjsam手游测试之《弱网测试》 由于大部分手游面对的用户群的网络连接情况不同，主要在2G/3G/4G及公共WIFI的网络连接下，在公共场所：地铁/电梯/地下室等信号差的地方进行游戏的话，由于网络延迟的情况导致游戏出现体验及逻辑异常的问题，为了避免出现这些情况，需要进行弱网测试。 弱网测试，是在功能测试的基础上跑的，主要关注C端&S端表现:SEO|SEO优化|SEO排名|关...
游戏专项测试究竟怎么测？
weixin_34129145的博客
09-20 1050
随着游戏行业的不断发展，移动游戏市场占比首次超过客户端游戏，并保持着持续增长的趋势，可见手游将成为未来游戏行业的核心增长点。但在手游行业迅猛发展的同时，也伴随了日益激烈的竞争。有很多潜心打磨一炮而红的手游，也有很多因为个别质量问题就在上升期跌了跟头，甚至就此出局的手游。手游的质量控制和质量管理逐渐成为游戏厂商生存和发展的核心。 一、行业痛点 1. 缺少自...
关于手机游戏测试的几点总结
黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还。
12-10 1828
1、游戏安装： 　　智能机可能在安装上不会出现比较明显的问题，小容量机就比较明显，受制于容量和处理器，在安装的时候很容易会造成死机，或者安装成功后不能游戏。还有一类问题，就是当测试机已经有一个此游戏的老版本，再覆盖安装新版本的时候，可能会出现一些奇怪的问题，不过发生几率比较低。 　　2、游戏开始： 　　LOGO SCREEN必须要有，作为一个公司的品牌，这个是必须的。如果是腾讯渠
又拍云沈志华：如何打造一款安全的App
weixin_33800593的博客
11-14 69
8月23日，网易易盾发起的国内首个互联网内容安全联盟在杭州成立，又拍云作为该联盟的首批成员单位出席了成立仪式。又拍云COO沈志华在成立仪式上发表了精彩的演讲，并接受了媒体专访。\\沈志华在演讲中详解了移动互联网时代的系统安全，介绍了又拍云在Https加密传输、HTTPDNS防劫持方面的经验。\\针对存在于整个互联网中的信息安全，沈志华认为“互联网内容安全联盟”的成立能够在净化互联网环境方面起到关键...
云存储服务的可用性——从又拍网看云存储服务
hjwang1的专栏
07-03 1359
转自：http://www.infoq.com/cn/articles/szh-cloud-storage-services 作者 沈志华 发布于 2012年2月14日 “云”这个概念在今年非常的火热，2年前国内的云存储服务还只有又拍云存储一家，如今国内已不下十家，面对如此多的云服务商，选择云服务的标准成了大家比较关注的问题。我们很荣幸在InfoQ与大家交流一些心得。 我
[转]Yupoo! 的网站技术架构
heiyeluren的blog（黑夜路人的开源世界）
06-02 4202
 Yupoo! 的网站技术架构作者: Fenng | 可以转载, 转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://www.dbanotes.net/arch/yupoo_arch.html 又有机会爆料国内 Web 2.0 网站的架构了。这次是 Yupoo! 。非正式的采访了一下 Yupoo!(又拍网) 的创建人之一的 阿华（沈志华）同学，了
Yupoo! 的网站技术架构 - zt
huangxx
04-02 170
又有机会爆料国内 Web 2.0 网站的架构了。这次是 Yupoo! 。非正式的采访了一下 Yupoo!(又拍网) 的创建人之一的 阿华（沈志华）同学，了解了一些小道消息。作为国内最大的图片服务提供商之一，Yupoo! 的 Alexa 排名大约在 5300 左右。同时收集到的一些数据如下：带宽：4000M/S (参考)服务器数量：60 台左右Web服务器：Lighttpd, Apache, ngi...
anaconda 镜像源清华源问题解决
qq_19716091的博客
08-08 278
文件位置‪ C:\Users\用户\.condarc。用清华源时出现的如下图的问题。可以更换为中科大的镜像源。.condarc内容。
WebSocket 在多线程环境下处理 Session并发
TOOZOOY的博客
08-07 973
WebSocket 在多线程环境下处理 Session并发时，常见问题包括状态冲突（如 IllegalStateException）、消息乱序、连接超时等。以下是综合各技术方案的解决方案，分为单机多线程和分布式集群两类场景：
Python 属性描述符(方法是描述符)
钢铁男儿
08-08 383
❶ Text 实例的 repr 方法返回一个类似 Text 构造方法调用的字符串，❸ 如果为 obj.spam 赋值，会遮盖类属性，导致无法通过 obj 实例访。在类中定义的函数属于绑定方法（bound method），因为用户定义的函。下面来分析 Text.reverse 方法，如示例 20-15 所示。❹ 注意类型是不同的，一个是 function，一个是 method。象，里面包装着函数，并把托管实例（例如 obj）绑定给函数的第一个。方法，因此是非覆盖型描述符，如示例 20-13 中。
tkwebview-tkinter的web视图
tinga_kilin的博客
08-06 995
tkinter的web视图
用Python前后端分离开发：掌握现代Web应用构建技巧
大模型大数据攻城狮的专栏
08-06 496
重启服务，访问http://localhost:8000/docs，可以用/register和/token端点注册登录，获取Token后调用/tasks/创建任务，只有登录用户能操作自己的任务。打开浏览器，访问http://localhost:8000/docs，你会看到FastAPI自动生成的Swagger UI，里面列出了所有API端点，可以直接在线测试。任务管理应用已经能跑了，界面也美观，部署也稳妥，但如果用户多了，任务列表长到几百条，页面加载慢得像乌龟爬，API响应拖拖拉拉，用户估计得砸键盘了！
深入 FastMCP 源码：认识 tool()、resource() 和 prompt() 装饰器
最新发布
Hoper-J的博客
08-09 554
在使用 FastMCP 开发 MCP 服务器时经常会用到 `@mcp.tool()` 等装饰器。虽然它们用起来很简单，但当作黑匣子总让人感觉"不得劲"。接下来我们将深入相关的源码实现，别担心，不会钻没有意义的“[兔子洞](https://en.wikipedia.org/wiki/Wiki_rabbit_hole)”，你可以通过这篇文章了解到： - 如何简单启动本地的 MCP Server 和 MCP Inspector - 这些装饰器具体做了什么 - @mcp.tool() - @mcp.res
Numpy科学计算与数据分析：Numpy布尔索引与花式索引实战
WSSWWWSSW的博客
08-08 733
本课程介绍Numpy中的两种高级索引技术：布尔索引和花式索引。布尔索引通过条件表达式筛选数组元素，支持多条件组合，适用于数据清洗和筛选场景。花式索引使用整数数组选择特定元素，可应用于多维数组，灵活选择不连续的数据点。这两种索引技术在数据科学中应用广泛，包括数据清洗、分析和机器学习等领域，能有效提高数据处理效率和代码可读性。课程通过具体示例演示了如何在实际项目中应用这些高级索引方法。
Python打卡Day35 模型可视化与推理
2501_91037531的博客
08-07 545
nn.Linear(4, 10) 只定义了 “输入维度是 4，输出维度是 10”，但不知道输入的批量大小和其他维度，比如卷积层需要知道输入的通道数、高度、宽度等信息。因此，要生成模型摘要（如每层的输出形状、参数数量），必须提供一个示例输入形状，让 PyTorch “运行” 一次模型，从而推断出各层的信息。这是最基础、最简单的方法，直接打印模型对象，它会输出模型的结构，显示模型中各个层的名称和参数信息。该方法不显示输入层的尺寸，因为输入的神经网是自己设置的，所以不需要显示输入层的尺寸。
几个概率分布在机器学习应用示例
gongdiwudu的专栏
08-08 841
在这份快速指南中，我们将介绍最重要的分布——从始终公平的均匀分布，到钟形的正态分布，计数点击的泊松分布，以及二元选择的二项分布。没有复杂的数学，只有清晰的概念、真实的例子，以及为什么它们重要。
使用 gptqmodel 量化 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
小小黑的博客
08-06 944
这篇文章介绍了一个用于量化Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct模型的Python脚本。主要内容包括： 环境变量设置：配置CUDA设备、显存优化等参数 量化配置：设置4-bit量化、128组大小等量化参数 数据处理：从本地parquet文件加载和预处理校准数据集 Tokenization：使用AutoTokenizer对代码文本进行标记化处理 内存管理：设置GPU和CPU的内存分配限制 该脚本实现了对大型语言模型的GPTQ量化过程，包括数据准备、量化配置和GPU资源管理等关键步骤。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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