域名接入CDN后,初始状态下,加速节点上无任何域名资源缓存,当用户请求至 CDN 加速节点时,需要回源拉取资源同时根据策略进行缓存。腾讯云 CDN 提供资源预热功能,无需用户请求触发,通过在 CDN 控制台提交资源列表,将指定资源加载至加速节点。
插件中心是腾讯云 CDN 的增值插件功能的大本营,主要聚焦 内容处理 和 内容安全 方向,通过总结腾讯云 CDN 服务于各行各业的经验,提炼行业共性需求,为用户们提供具有独特价值的增值服务能力。经过 CDN 和 SCF 产研团队数月的创新和打磨,目前已上线三个功能:定时刷新预热、APK 动态打包、区域访问控制! 01. 定时刷新预热 1. 使用场景 刷新 当源站储存的业务内容有更新或需要下架违规资源时,可以通过提交刷新请求将 CDN 节点上指定的缓存内容强制过期。当用户再次访问时,CDN 节点将回源获取已
最近博客进行了搬家,CDN源发生改变,想着在CDN上将博客所有图片刷新预热一遍,那么问题来了,刷新预热需要得到所有图片地址,于是直接使用Shell脚本递归遍历wp-content/uploads目录先得到图片文件路径,说干咱就干。
在源站点将新资源覆盖至同名旧资源后,为避免全网用户受节点缓存影响仍访问到旧的资源上,可通过提交对应资源的 URL/目录进行刷新,清空全网缓存后,全网用户可直接访问到最新资源。如果想批量处理某个目录下的所有的资源时,这时候可用目录刷新的方式。如果刷新配额不够,可以酌情分目录刷新或提升目录刷新配额。
CDN 在静态资源的加速场景中是将资源缓存在距离客户端较近的CDN 节点上,客户端访问该资源可以直接获取CDN节点的缓存资源,避免再通过较长的链路回源获取。因此 CDN的缓存命中率的高低直接影响客户体验。提高命中率还可以减少回源带宽,降低源站带宽成本,减小源站压力。下面我们一起探讨 CDN 缓存命中率的概念、影响因素以及优化策略。
当站点上存在违规资源(如涉黄、涉毒、涉赌)被发现时,删除源站资源后,由于节点缓存资源仍可被访问到,为维护网络环境,可通过 URL 刷新删除缓存资源,保证及时清理。 另外当源站资源发生变更, 为避免全网用户受节点缓存影响仍访问到旧的资源上,也可以通过URL刷新删除缓存资源。
CDN 在静态资源的加速场景中是将静态资源缓存在距离客户端较近的CDN 节点上,然后客户端访问该资源即可通过较短的链路直接从缓存中获取资源,而避免再通过较长的链路回源获取静态资源。因此 CDN的缓存命中率的高低直接影响客户体验,而保证较高的命中率也成为了站长的核心命题。在本文中我们就一起探讨 CDN 缓存命中率的概念、影响因素以及优化策略。
于是, 我又盯上了 Github Action 的实现发布文章后主动预热网站, 这样在 CDN 中的缓存配置就更通用了。
所谓服务预热,就是在服务启动完成到对外提供服务之前,针对特定场景提供一些初始化准备操作。
感谢园子里的同学对上一篇的支持,很高兴楼主的一些经验及想法能够对大家有一些帮助。 上次主要讨论缓存读写这块各种代码实现,本篇就上次的问题继续来,看看那些年折腾过的各种缓存做法。 缓存预热 上次有同学问过,在第一次加载时缓存都为空,怎么进行预热。 单机Web情况下一般使用RunTimeCache,这种情况下: 可以在启动事件里面刷新 void Application_Start(object sender, EventArgs e) { //刷新 } 另
在请求达到后端之后,对需要进行缓存的接口,会先去 Redis 中找有无数据,没有的话会继续走正常的业务流程,然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份,下次相同请求进来后,就可以直接从 Redis中 拿到数据。
CDN预热即是模拟用户发起请求到CDN,如果没有缓存,则回源拉取,如果有缓存是直接命中不会刷新也不会进行回源。
云点播VOD 你问我答 第11季 本期共解答10个问题 Q1:云点播自定义域名配置? 开通云点播后,系统将为您分配一个默认域名xxx.vod2.myqcloud.com,您在云点播中的所有资源将默认使用该域名。您也可以登录 [云点播控制台](https://console.cloud.tencent.com/vod/overview) 自定义添加并解析域名。 前提条件 已成功申请云点播服务,详细请参见[购买指引](https://cloud.tencent.com/document/product
不缓存配置(后台设置) > 自定义缓存配置(后台配置) > 源站缓存配置 > 默认缓存策略 PS:源站缓存配置,指 Cache-Control 和 Expires 请求头的设置
Serverless 已经成为近期热度越来越高的技术,众所周知,Serverless 的核心是帮用户屏蔽了底层的资源、提供按需请求、按需使用、按需付费的一种全新服务,像腾讯云的云函数(SCF)和对象存储等都是 Serverless 化的服务。基于 Serverless 云函数,用户可以快速构建各种功能性的 REST API 服务,如 WEB 服务后台、APP 应用后台、小游戏的聊天服务、图片处理、音视频转码等。本文就以 API网关 + 云函数 + 对象存储等云产品,分享如何快速实现自定义的音视频转码服务。
相信经过前面几篇之后,大家已经对 Dubbo 整体流程已经清晰了,包括服务是如何暴露的,服务是什么时候注册到注册中心的,以及服务是怎么引入的,服务整体的调用过程等等。
我们使用缓存的主要目是提升查询速度和保护数据库等稀缺资源不被占满。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩,在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库,导致数据库资源占满,引起数据库故障。今天我主要分享一下layering-cache缓存框架在这个三个问题上的实践方案。
我们使用缓存的主要目是提升查询速度和保护数据库等稀缺资源不被占满。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩,在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库,导致数据库资源占满,引起数据库故障。今天我主要分享一下layering-cache缓存框架在这个三个问题上的实践方案
因为我图片一般都是在文章中上传存在本地服务器,但是文章中的图片引用我都是存在oss并且用腾讯的cdn静态加速了,就出现的了文章生成海报没有图片的问题,原因就是跨域导致的,什么是跨域呢?我之前记得腾讯cdn可以在 HTTP header 设置跨域问题,现在改名为 Response Header ,操作一样,但是我设置完还是不行,自己问了问亲爱的老家伙 @叶开桑 ,原来要刷新预热,淘汰cdn节点上的旧文件,重新获取文件的新版本,这样就可以了,简单记录一下。
2、GitHub 仓库更新 weChat - openApi 管理,详情公告
限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级。限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等。
业务场景:在系统启动后需要先加载某些方法,例如加载热点数据到redis进行缓存预热
昨天写了一篇使用cdn的教程,因为我也是第一次弄,出了不少的差错,今天重新写一篇。 本文参考 IOIOX博客 文章教程修改,已获得作者授权,如果有看不懂的地方请 查看原文 ;
哈喽大家好,之前由于公司备战618,导致鸽了一段时间,不好意思哈,以后会持续输出技术文档,可以和大家一起进步。接下来会分享下JVM、redis的设计与实现、分布式缓存的设计、mysql中innoDB的原理以及重点的来了-如何设计、开发、调优一个jd618 qps70W+的接口(本人实操,绝对干货)。好了,不多说,把未完成的继续。开始我们系列八的讲解。
Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBox在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列的第三篇,主要从凑整时间查询、全局序列号预热和文件系统缓存预热几个方面介绍了优化查询性能的一些方法。此前还发布了 Elasticsearch性能调优权威指南 和 Elasticsearch索引性能优化 两个系列。
腾讯云 CDN 控制台为用户提供了丰富的自助化配置功能,包括域名接入、HTTPS 证书配置、刷新预热、缓存规则配置、访问策略控制等,满足用户随时、快速下发服务配置需求。
第一步:登录腾讯云官网。账号就是你买域名的那个。 第二步:在搜索框里搜索“内容分发网”,然后进去找到刷新预热,选择网址刷新。(http或者https,我的是https://+域名)看图。 它将在刷新后5分钟准备好。如果你的网站是http的头,刷新http。类似地,为https输入https。 第三步:url刷新后,我们仍然在内容分发中找到域名管理。我们进去后,点击你已经添加的域名。点击后,我们找到缓存配置,找到节点缓存过期配置,添加新规则,并添加我们的admin。缓存行为选择不缓存。加完之后就可以了。 第四步:看图片教程。
春天,办公室外的世界总是让人神往的,小猫戴着耳机,托着腮帮,望着外面美好的春光神游着...
Tech 导读 在软件系统中,面对高并发的场景,经常需要通过限流来降低系统压力、保护系统不被压垮;另外在交易处理的场景中,也经常因下游要求或其他原因需控制处理速率。RateLimiter是谷歌开源的一款轻巧限流限速组件,简单实用,设计精妙,本文结合示例对其源码进行了相关分析解读,包括代码层级、处理流程、数据流转、计算逻辑等, 希望能够帮助大家了解和使用。
缓存预热是一个比较常见的概念,相信很多小伙伴都有所了解。对于 JuiceFS 来说,缓存预热就是将需要操作的数据预先从对象存储拉取到本地,从而获得与使用本地存储类似的性能表现。
“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合,其中包含了基础技术部维护的多个服务,比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等,我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
CDN 的全称是 Content Delivery Network,即内容分发网络。CDN 是构建在网络之上的内容分发网络,依靠部署在各地的边缘服务器,通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块,使用户就近获取所需内容,降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率。CDN 的关键技术主要有内容存储和分发技术。 —— 摘自《百度百科》
本文介绍CDN的内容管理中预热功能,主要从业务需求,业务逻辑以及常见问题三方面了解CDN预热功能。
在业务系统中,我们需要在程序启动的时候加载一些常用的数据到内存数据库中,从而减少业务数据库的压力。这就是我们常提到的缓存预热。官方一点的解释是这样的:
大型的分布式系统,业务一般会有高峰和低谷。就好比居民用电,全年峰谷时段按每日24小时分为 高峰 、 平段 、 低谷 三段各8小时。在系统架构中,设置集群的大小会有成本考虑,一般不会一直按照 高峰 时的规模运行,大多时间里集群规模都不如 高峰时段 大(规模越大,成本越高),那么当 高峰 来临时 ,就会有服务的 动态扩容 。
缓存系统,一般流程都是按照key去查询缓存,如果不存在对应的value,就去后端系统(例如:持久层数据库)查找。如果key对应的value是一定不存在的,并且对该key并发请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力,这就叫做缓存穿透。
如果缓在某一个时刻出现大规模的key失效,那么就会导致大量的请求打在了数据库上面,导致数据库压力巨大,如果在高并发的情况下,可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库,马上又会有新的流量把数据库打死。这就是缓存雪崩。
缓存雪崩 数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机。
今年 7 月,「深度学习教父」Geoffrey Hinton 和他的团队发表了一篇关于深度神经网络优化器的论文,介绍了一种新的优化器「LookAhead」 (《LookAhead optimizer: k steps forward, 1 step back》,https://arxiv.org/abs/1907.08610)。LookAhead 的设计得益于对神经网络损失空间理解的最新进展,提供了一种全新的稳定深度神经网络训练、稳定收敛速度的方法。
本文将详细介绍Elasticsearch Index Monitoring监控命令之Index Stats API。
WebAssembly部署使用 HTTPS : 为什么?我可以通过一个案例查看 ,下面我们会通过masa docs站点进行测试 打开 http://docs.masastack.com/blazor/getting-started/installation 网站 查看网络耗时
由于原有缓存失效,新缓存未到期间,比如我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期,所有原本应该访 问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
缓存雪崩是由于原有缓存失效(过期),新缓存未到期间。所有请求都去查询数据库,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。
前面一节说到了《为什么说Redis是单线程的?》,今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题:缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。
高并发解决的核心问题是在同一时间上有大量的请求过来,然后我们的系统要怎么抗住这些请求带来的压力。比如在线直播服务,同时有上百万甚至上千万人观看。比如秒杀品,同时有大量用户涌入。
随着互联网技术的不断发展,人们对于网络速度的需求也越来越高。CDN加速技术作为一种网络加速的方式,已经逐渐成为一项不可或缺的技术。本文将详细介绍什么是CDN加速技术,以及它是如何重塑网速,开启下载新时代的。
如今,Redis 已经成为互联网行业最流行的缓存解决方案之一。尽管(关系型)数据库系统 (SQL) 带来了许多出色的属性,例如 ACID,但为了保持这些属性,数据库的性能在“ 3 高” 条件环境下下往往显得捉襟见肘、苍白无力。
1.请求数量较高,大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据,但是缓存中又没有,此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存,造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
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