什么是离线缓存 离线缓存，就是将指定的网页文件（例如css、js）保存到本地，当用户没有网络时，依旧可以通过浏览器使用这些文件。...为何要用离线缓存 从网站所有者的角度来说，增加离线缓存功能，能够让用户更好的使用网站。 离线缓存的设置步骤 1 配置manifest文件 2 通过JS进行缓存的控制 manifest文件的配置 1....添加manifest属性 将需要离线缓存的文件罗列下来，存储于后缀名为manifest的文件当中， 在HTML文件中引入manifest文件。.../images/logo.jpg FALLBACK 离线缓存工作流程图 ? 使用JavaScript控制缓存 缓存的各类属性和事件，均绑定在“applicationCache”上。 1....0代表未缓存，通常是这些页面没有运用离线缓存技术，就是这个状态。 1代表空闲，当缓存是最新的时候为1，不需要做什么操作。 2代表检查中，即浏览器在检查manifest文件是否为最新。
围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。...微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力，并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务，从低码开发到测试上线
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前言 使用HTML5，通过创建cache manifest文件，可轻松创建web应用的离线版本；HTML5引入了应用程序缓存，这意味着web应用可进行缓存，并可在没有网络时进行访问。...应用程序缓存为应用带来三个优势 离线浏览—用户可在离线时使用 速度—已经缓存的资源加载的更快 减少服务器负载—浏览器将只从服务器下载更改过的资源 原理和环境 如上面提到的HTML5的离线存储是基于一个新建的....appcache文件的，通过这个文件上的解析清单离线存储资源，这些资源就会像cookie一样被存储了下来。...之后当网络在处于离线状态下时，浏览器会通过被离线存储的数据进行页面展示。 就像cookie一样，html5的离线存储也需要服务器环境。...交换到新的缓存项中，交换了要下次进入页面才生效 applicationCache.swapCache(); location.reload(); //重新载入页面 }); 注意事项 站点离线存储的容量限制是
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
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Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求，从大的方向上看，XView 需要做到 快：快速搭建 准：精准投放 稳：高效触达 因此，接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节，再来看看如何细化弹窗需要具备的能力
本文作者：IMWeb json 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 离线存储的作用 1、用户可离线访问应用，这对于无法随时保持联网状态的移动终端用户来说尤其重要 2、用户访问本地的缓存文件...如果已经访问过应用并且资源已经离线存储了，那么浏览器就会使用离线的资源加载页面，然后浏览器会对比新的manifest文件与旧的manifest文件，如果文件没有发生改变，就不做任何操作，如果文件改变了，...那么就会重新下载文件中的资源并进行离线存储。...离线的情况下，浏览器就直接使用离线存储的资源。...注意事项 1、如果服务器对离线的资源进行了更新，那么必须更新manifest文件之后这些资源才能被浏览器重新下载，如果只是更新了资源而没有更新manifest文件的话，浏览器并不会重新下载资源，也就是说还是使用原来离线存储的资源
在大数据时代，列式存储变得越来越流行了，当然并不是说行式存储就没落了，只是针对的场景不同，行式存储的代表就是我们大多数时候经常用的数据库，比较适合数据量小，字段数目少，查询性能高的场景，列式存储主要针对大多数互联网公司中的业务字段数目多...，数据量规模大，离线分析多的场景，这时候避免大量无用IO扫描，往往提高离线数据分析的性能，而且列式存储具有更高的压缩比，能够节省一定的磁盘IO和网络IO传输。...下面看下具体以orc为例子的场景实战： 需求： 将Hbase的表的数据，加载到Hive中一份，用来离线分析使用。..."SNAPPY"); --从临时表，加载数据到orc中 insert into table etldb select * from etldb_hbase; （4）加载完成后，就可以离线分析这个表了...，用上orc+snappy的组合，查询时比直接 hive关联hbase表查询性能要高一点，当然缺点是数据与数据源hbase里的数据不同步，需要定时增量或者全量，用于离线分析。
离线存储的作用 1、用户可离线访问应用，这对于无法随时保持联网状态的移动终端用户来说尤其重要 2、用户访问本地的缓存文件，通常意味着更快的访问速度 3、仅仅加载被修改过的资源，避免同一资源对服务器多次的请求...如果已经访问过应用并且资源已经离线存储了，那么浏览器就会使用离线的资源加载页面，然后浏览器会对比新的manifest文件与旧的manifest文件，如果文件没有发生改变，就不做任何操作，如果文件改变了，...那么就会重新下载文件中的资源并进行离线存储。...离线的情况下，浏览器就直接使用离线存储的资源。...注意事项 1、如果服务器对离线的资源进行了更新，那么必须更新manifest文件之后这些资源才能被浏览器重新下载，如果只是更新了资源而没有更新manifest文件的话，浏览器并不会重新下载资源，也就是说还是使用原来离线存储的资源
搭建离线应用程序 ①服务器设置头信息 : AddType text/cache-manifest .manifest ② html标签加 : manifest=“...xxxxx.manifest” ③写manifest文件 : 离线的清单列表 先写 : CACHE MANIFEST FALLBACK : 第一个网络地址没获取到，就走第二个缓存的...) 移动设备有用，位置改变才会触发 配置参数：frequency 更新的频率 关闭更新请求 : clearWatch(像clearInterval) 本地存储...： Cookie 数据存储到计算机中，通过浏览器控制添加与删除数据 Cookie的特点 存储限制 域名100个cookie,每组值大小4KB ...，页面关闭，本地存储消失 localStorage 永久存储（可以手动删除数据） Storage的特点 存储量限制 ( 5M ) 客户端完成
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。...接下来还需要针对模型预测的结构做分析和检验，主要用到的是离线测试数据集检验和线上数据实测对比，需要综合评估准确率和召回率两个指标。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
本次小编分享的案例是HP P2000的存储vmware exsi虚拟化平台，由RAID-5由10块lT硬盘组成，其中6号盘是热备盘，由于故障导致RAID-5磁盘阵列的两块盘掉线，表现为两块硬盘亮黄灯。
// do something } 2.多线程处理页面 self.onmessage = function(e){ // 前端页面传过来的数据 console.log(e.data) } 离线存储...使用 HTML5，通过创建 cache manifest 文件，可以轻松地创建 web 应用的离线版本。...应用程序缓存为应用带来三个优势： 离线浏览 – 用户可在应用离线时使用它们 速度 – 已缓存资源加载得更快 减少服务器负载 – 浏览器将只从服务器下载更新过或更改过的资源。...如果发现其改变, 则重新加载全部清单中的资源 更新缓存 一旦应用被缓存，它就会保持缓存直到发生下列情况： 用户清空浏览器缓存 manifest 文件被修改（包括注释） 由程序来更新应用缓存 注意事项 站点离线存储的容量限制是
而运营数据的获得，需要在应用程序中大量埋点采集数据，从数据库、日志和其他第三方采集数据，对数据清洗、转换、存储，利用SQL进行数据统计、汇总、分析，才能最后得到需要的运营数据报告。...分析结果是最终的成果展示，在此之前，数据的采集、清洗、转换、存储、计算、分析，需要大量的工作。...监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/2305.12837.pdf 只在此摘录一些片段： 1 片段一：大促预估不足的原因 直接原因：大促周期内用户转化行为突变(五花八门的电商机制：...10小时的真实CVR均值 3 大促期间 分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
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