问图像缩略图存储的优化方法

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拥有多个不同分辨率的图像是一个非常好的主意。也许2，也许更多，在您的用例中--可能是这2。

向下缩放的问题是，您必须：

• 等待网络容量将数据库中的图像提供给您
• 等待JPEG解压缩来解压缩每一幅高分辨率图像。
• 等待调整大小的算法使它们的分辨率降低。

第一个占用网络带宽，其余两个占用CPU时间。我敢肯定这三种中的一些是你的瓶颈。如果你缩小了正面图像的比例，那么所有这些都会重复占用资源。

如果您已经知道您需要什么样的解决方案，并且需求不会改变，则只存储这些解决方案。如果没有，则可以存储两个的幂，例如2048x2048、1024x1024、512x512、256x256、128x128。

你会遇到的最大问题是带宽。很简单，较大的图像比较小的图像需要更多的字节。为您的列表创建一个缩小的映像有助于节省带宽，直到用户实际选择打开的菜谱。你当时不需要高分辨率的照片。缺点是在数据库中存储更多的字节。很多倍的带宽是值得的。

你可以有几种选择：

• 如果将映像存储在云滴存储中，大多数云提供程序允许您创建异步作业以缩小规模，并在不更改代码的情况下存储较小的映像。
• 如果将图像存储在数据库中，则必须自己构建该基础设施。
• 在上传端，让客户端执行图像缩放，并同时上传两个图像。

底线是，你需要处理照片，唯一的区别是你选择做它的机制。如果您已经准备好异步生成缩略图，那么您确实需要一个占位符图像，直到缩略图准备好为止。

有累进图像编码的概念。这实际上是将图像分割成层，其中每个层都包含额外的详细信息。这可以允许先下载质量较低的映像，然后再下载附加的详细信息。与使用单独的缩略图相比，这可以节省一些数据。这种技术可能是一个主要的好处，你想要快速显示一个完整的分辨率图像质量较低，添加更多的细节，因为更多的数据有时间下载。

但是它可能需要一个更复杂的系统，而且一些组件可能不支持渐进编码。因此，使用单独的缩略图可能会更容易。如果全分辨率图像和缩略图之间的大小比很大，那么额外的开销就会很小。