干货 | 彻底弄懂 HTTP 缓存机制及原理

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来源:www.cnblogs.com/chenqf/p/6386163.html


前言

Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段,对于从事 Web 开发的同学们来说,应该是知识体系库中的一个基础环节,同时对于有志成为前端架构师的同学来说是必备的知识技能。

但是对于很多前端同学来说,仅仅只是知道浏览器会对请求的静态文件进行缓存,但是为什么被缓存,缓存是怎样生效的,却并不是很清楚。
在此,我会尝试用简单明了的文字,像大家系统的介绍HTTP缓存机制,期望对各位正确的理解前端缓存有所帮助。


在介绍HTTP缓存之前,作为知识铺垫,先简单介绍一下HTTP报文

HTTP报文就是浏览器和服务器间通信时发送及响应的数据块。
浏览器向服务器请求数据,发送请求(request)报文;服务器向浏览器返回数据,返回响应(response)报文。

报文信息主要分为两部分

1.包含属性的首部(header)--------------------------附加信息(cookie,缓存信息等)与缓存相关的规则信息,均包含在header中
2.包含数据的主体部分(body)-----------------------HTTP请求真正想要传输的部分



缓存规则解析

为方便大家理解,我们认为浏览器存在一个缓存数据库,用于存储缓存信息。

在客户端第一次请求数据时,此时缓存数据库中没有对应的缓存数据,需要请求服务器,服务器返回后,将数据存储至缓存数据库中。

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HTTP缓存有多种规则,根据是否需要重新向服务器发起请求来分类,我将其分为两大类(强制缓存,对比缓存)
在详细介绍这两种规则之前,先通过时序图的方式,让大家对这两种规则有个简单了解。


已存在缓存数据时,仅基于强制缓存,请求数据的流程如下

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已存在缓存数据时,仅基于对比缓存,请求数据的流程如下
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对缓存机制不太了解的同学可能会问,基于对比缓存的流程下,不管是否使用缓存,都需要向服务器发送请求,那么还用缓存干什么?
这个问题,我们暂且放下,后文在详细介绍每种缓存规则的时候,会带给大家答案。

我们可以看到两类缓存规则的不同,强制缓存如果生效,不需要再和服务器发生交互,而对比缓存不管是否生效,都需要与服务端发生交互。
两类缓存规则可以同时存在,强制缓存优先级高于对比缓存,也就是说,当执行强制缓存的规则时,如果缓存生效,直接使用缓存,不再执行对比缓存规则。

强制缓存

从上文我们得知,强制缓存,在缓存数据未失效的情况下,可以直接使用缓存数据,那么浏览器是如何判断缓存数据是否失效呢?
我们知道,在没有缓存数据的时候,浏览器向服务器请求数据时,服务器会将数据和缓存规则一并返回,缓存规则信息包含在响应header中。

对于强制缓存来说,响应header中会有两个字段来标明失效规则(Expires/Cache-Control
使用chrome的开发者工具,可以很明显的看到对于强制缓存生效时,网络请求的情况

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Expires
  Expires的值为服务端返回的到期时间,即下一次请求时,请求时间小于服务端返回的到期时间,直接使用缓存数据。
不过Expires 是HTTP 1.0的东西,现在默认浏览器均默认使用HTTP 1.1,所以它的作用基本忽略。
另一个问题是,到期时间是由服务端生成的,但是客户端时间可能跟服务端时间有误差,这就会导致缓存命中的误差。
所以HTTP 1.1 的版本,使用Cache-Control替代。

Cache-Control
Cache-Control 是最重要的规则。常见的取值有private、public、no-cache、max-age,no-store,默认为private。
private:             客户端可以缓存
public:              客户端和代理服务器都可缓存(前端的同学,可以认为public和private是一样的)
max-age=xxx:   缓存的内容将在 xxx 秒后失效
no-cache:          需要使用对比缓存来验证缓存数据(后面介绍)
no-store:           所有内容都不会缓存,强制缓存对比缓存都不会触发(对于前端开发来说,缓存越多越好,so...基本上和它说886)

举个板栗
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图中Cache-Control仅指定了max-age,所以默认为private,缓存时间为31536000秒(365天)
也就是说,在365天内再次请求这条数据,都会直接获取缓存数据库中的数据,直接使用。


对比缓存

对比缓存,顾名思义,需要进行比较判断是否可以使用缓存。
浏览器第一次请求数据时,服务器会将缓存标识与数据一起返回给客户端,客户端将二者备份至缓存数据库中。
再次请求数据时,客户端将备份的缓存标识发送给服务器,服务器根据缓存标识进行判断,判断成功后,返回304状态码,通知客户端比较成功,可以使用缓存数据。


第一次访问:
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再次访问:
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通过两图的对比,我们可以很清楚的发现,在对比缓存生效时,状态码为304,并且报文大小和请求时间大大减少。
原因是,服务端在进行标识比较后,只返回header部分,通过状态码通知客户端使用缓存,不再需要将报文主体部分返回给客户端。

对于对比缓存来说,缓存标识的传递是我们着重需要理解的,它在请求header和响应header间进行传递,
一共分为两种标识传递,接下来,我们分开介绍。


Last-Modified  /  If-Modified-Since
Last-Modified:
服务器在响应请求时,告诉浏览器资源的最后修改时间。
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If-Modified-Since:
再次请求服务器时,通过此字段通知服务器上次请求时,服务器返回的资源最后修改时间。
服务器收到请求后发现有头If-Modified-Since 则与被请求资源的最后修改时间进行比对。
若资源的最后修改时间大于If-Modified-Since,说明资源又被改动过,则响应整片资源内容,返回状态码200;
若资源的最后修改时间小于或等于If-Modified-Since,说明资源无新修改,则响应HTTP 304,告知浏览器继续使用所保存的cache。

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Etag  /  If-None-Match(优先级高于Last-Modified  /  If-Modified-Since)
Etag:
服务器响应请求时,告诉浏览器当前资源在服务器的唯一标识(生成规则由服务器决定)。

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If-None-Match:
再次请求服务器时,通过此字段通知服务器客户段缓存数据的唯一标识。
服务器收到请求后发现有头If-None-Match 则与被请求资源的唯一标识进行比对,
不同,说明资源又被改动过,则响应整片资源内容,返回状态码200;
相同,说明资源无新修改,则响应HTTP 304,告知浏览器继续使用所保存的cache。

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总结

对于强制缓存,服务器通知浏览器一个缓存时间,在缓存时间内,下次请求,直接用缓存,不在时间内,执行比较缓存策略。
对于比较缓存,将缓存信息中的Etag和Last-Modified通过请求发送给服务器,由服务器校验,返回304状态码时,浏览器直接使用缓存。


浏览器第一次请求:
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浏览器再次请求时:

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### 回答1: Spark Streaming 和 Flink 都是流处理框架,但在一些方面有所不同。 1. 数据处理模型 Spark Streaming 基于批处理模型,将流数据分成一批批进行处理。而 Flink 则是基于流处理模型,可以实时处理数据流。 2. 窗口处理 Spark Streaming 的窗口处理是基于时间的,即将一段时间内的数据作为一个窗口进行处理。而 Flink 的窗口处理可以基于时间和数据量,可以更加灵活地进行窗口处理。 3. 状态管理 Spark Streaming 的状态管理是基于 RDD 的,需要将状态存储在内存中。而 Flink 的状态管理是基于内存和磁盘的,可以更加灵活地管理状态。 4. 容错性 Flink 的容错性比 Spark Streaming 更加强大,可以在节点故障时快速恢复,而 Spark Streaming 则需要重新计算整个批次的数据。 总的来说,Flink 在流处理方面更加强大和灵活,而 Spark Streaming 则更适合批处理和数据仓库等场景。 ### 回答2: Spark Streaming 和 Flink 都是流处理框架,它们都支持低延迟的流处理和高吞吐量的批处理。但是,它们在处理数据流的方式和性能上有许多不同之处。下面是它们的详细比较: 1. 处理模型 Spark Streaming 采用离散化流处理模型(DPM),将长周期的数据流划分为离散化的小批量,每个批次的数据被存储在 RDD 中进行处理,因此 Spark Streaming 具有较好的容错性和可靠性。而 Flink 采用连续流处理模型(CPM),能够在其流处理过程中进行事件时间处理和状态管理,因此 Flink 更适合处理需要精确时间戳和状态管理的应用场景。 2. 数据延迟 Spark Streaming 在处理数据流时会有一定的延迟,主要是由于对数据进行缓存和离散化处理的原因。而 Flink 的数据延迟比 Spark Streaming 更低,因为 Flink 的数据处理和计算过程是实时进行的,不需要缓存和离散化处理。 3. 机器资源和负载均衡 Spark Streaming 采用了 Spark 的机器资源调度和负载均衡机制,它们之间具有相同的容错和资源管理特性。而 Flink 使用 Yarn 和 Mesos 等分布式计算框架进行机器资源调度和负载均衡,因此 Flink 在大规模集群上的性能表现更好。 4. 数据窗口处理 Spark Streaming 提供了滑动、翻转和窗口操作等灵活的数据窗口处理功能,可以使用户更好地控制数据处理的逻辑。而 Flink 也提供了滚动窗口和滑动窗口处理功能,但相对于 Spark Streaming 更加灵活,可以在事件时间和处理时间上进行窗口处理,并且支持增量聚合和全量聚合两种方式。 5. 集成生态系统 Spark Streaming 作为 Apache Spark 的一部分,可以充分利用 Spark 的分布式计算和批处理生态系统,并且支持许多不同类型的数据源,包括Kafka、Flume和HDFS等。而 Flink 提供了完整的流处理生态系统,包括流SQL查询、流机器学习和流图形处理等功能,能够灵活地适应不同的业务场景。 总之,Spark Streaming 和 Flink 都是出色的流处理框架,在不同的场景下都能够发挥出很好的性能。选择哪种框架取决于实际需求和业务场景。 ### 回答3: Spark Streaming和Flink都是流处理引擎,但它们的设计和实现方式有所不同。在下面的对比中,我们将比较这两种流处理引擎的主要特点和差异。 1. 处理模型 Spark Streaming采用离散流处理模型,即将数据按时间间隔分割成一批一批数据进行处理。这种方式可以使得Spark Streaming具有高吞吐量和低延迟,但也会导致数据处理的粒度比较粗,难以应对大量实时事件的高吞吐量。 相比之下,Flink采用连续流处理模型,即数据的处理是连续的、实时的。与Spark Streaming不同,Flink的流处理引擎能够应对各种不同的实时场景。Flink的实时流处理能力更强,因此在某些特定的场景下,它的性能可能比Spark Streaming更好。 2. 窗口计算 Spark Streaming内置了许多的窗口计算支持,如滑动窗口、滚动窗口,但支持的窗口计算的灵活性较低,只适合于一些简单的窗口计算。而Flink的窗口计算支持非常灵活,可以支持任意窗口大小或滑动跨度。 3. 数据库支持 在处理大数据时,存储和读取数据是非常重要的。Spark Streaming通常使用HDFS作为其数据存储底层的系统。而Flink支持许多不同的数据存储形式,包括HDFS,以及许多其他开源和商业的数据存储,如Kafka、Cassandra和Elasticsearch等。 4. 处理性能 Spark Streaming的性能比Flink慢一些,尤其是在特定的情况下,例如在处理高吞吐量的数据时,在某些情况下可能受制于分批处理的架构。Flink通过其流处理模型和不同的调度器和优化器来支持更高效的实时数据处理。 5. 生态系统 Spark有着庞大的生态系统,具有成熟的ML库、图处理库、SQL框架等等。而Flink的生态系统相对较小,但它正在不断地发展壮大。 6. 规模性 Spark Streaming适用于规模小且不太复杂的项目。而Flink可扩展性更好,适用于更大、更复杂的项目。Flink也可以处理无限制的数据流。 综上所述,Spark Streaming和Flink都是流处理引擎,它们有各自的优缺点。在选择使用哪一个流处理引擎时,需要根据实际业务场景和需求进行选择。如果你的业务场景较为复杂,需要处理海量数据并且需要比较灵活的窗口计算支持,那么Flink可能是更好的选择;如果你只需要简单的流处理和一些通用的窗口计算,Spark Streaming是更为简单的选择。
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