可以采取的方法有很多，启用“/search”页面，或者使用左侧导航中的类别和常见查询字段，比如“T 恤衫”之类。 动态页面缓存未命中 那缓存未命中怎么说？...既然两个 Remix 应用都是从服务器中取的数据，那么为什么改写版会比重写版慢上这么多？...相比之下，由于任何页面在数据加载方面都没有架构上的不同，因此 Remix 可以预取任何的网页，无论是用户驱动的未知搜索页面 URL 还是已知的产商品链接，甚至可以不局限于链接，只要是页面，Remix 可以随时随地进行预取...常用的登录页面几乎总是会被预先准备好，而 Remix 的预取功能可以让下一步转换即时完成。对于 Remix 来说，任何页面都可以预取，不管是动态还是其他。但 Next.js 就不行。...而不在最后一次部署中的页面也将出现同样的缓存未命中问题。 如果缓存未命中的请求在你的网页访问中占据了很大一部分，那么百分百的缓存命中并不能让你的业务更好，你面临的不是技术问题而是营销问题。
避免通用 / 类数据库模式在 GraphQL 官方网站上列为最佳实践，没有比这更明确的了。 构建一个 GraphQL 最好的模式是告诉客户端如何使用数据，而不是镜像旧的数据库模式。 ...在构建 GraphQL API 时，有很多方法可以进行改善，比如正确设置批处理和缓存数据加载；如果您将对象类型视为 “资源”或“端点”时，安全性与其它 API 都非常相似。...如果需要构建预解析器或使用 GraphQL-to-SQL 的自动生成，才会用到查询中的嵌套查询和无限连接，只是在实际中不常见。 GraphQL 并不是一个通用的 Graph API。...GraphQL API，尤其是公共 API，不可能像服务器驱动的用例那样具有可预测性，因为服务器驱动的服务调用是预知并单独优化过的，简单实现的 GraphQL API 肯定会导致非常低效的数据加载。...尽可能使用异步 / 批处理数据加载（如数据加载器），不要创建基于预查询或 gql-to-sql 工具的复杂 SQL 查询（常规经验）。
DELETE 通常用在删除资源；HEAD 与 GET 类似，但只取回 Header，通常用在测试资源是否存在上；OPTION 是询问这个资源应该要怎样获取，通常用在发送 CORS 的预检（preflight...❞ 同样的，RESTFul API 只是设计风格而不是 HTTP 的规范，很有可能在设计时基于 RESTful 的精神，但实际开发的结果却完全不是 RESTful 的风格；但不可否认的是通过 RESTful...缓存 浏览器默认会对 GET、HEAD 这两个方法做缓存，如果通过 POST 而不是 GET 获取资源的话，浏览器及中间的代理服务器一般都不会实现缓存机制，这时就必须由前后端开发自行通过其他方式设置缓存...查询语句即文件 查询语句即响应的数据结构，不会有冗余的内容 统一的对外入口 可以多查询合并，一起返回 这些特性有效的解决了 RESTful API 在复杂架构下的问题，使 GraphQL 充满弹性、非常好用...值得注意的是 GraphQL 发出的全部都是 POST 请求，缓存机制必须仰赖开发者或是框架实现；例如在 Apollo Client 中，开发者必须按照应用场景，调整 fetchPolicy 的设置，避免快取造成的意外结果
缓存策略很容易实现。 缺点是它可能需要多次往返才能从不同的端点收集相关数据。 GraphQL 为客户端提供一个端点，以便精确查询所需的数据。...但是，它将复杂性转移到客户端，如果没有适当的保护，可能会允许滥用查询 缓存策略可能比REST更复杂 ❝REST和GraphQL之间的最佳选择取决于应用程序和开发团队的具体要求。...GraphQL非常适合复杂或频繁变化的前端需求，而REST适合那些首选简单和一致的合同的应用程序。 这两种API方法都不是银弹。仔细评估需求和权衡对于选择正确的风格很重要。...步骤6 - 8：支付服务（gRPC服务器）从网络接收数据包，对其进行解码，并调用服务器应用程序。 步骤9 - 11：结果从服务器应用程序返回，并进行编码并发送到传输层。...缓存 我们可以将频繁访问的数据存储到缓存中。客户端可以先查询该高速缓存，而不是直接访问数据库。如果存在缓存未命中，则客户端可以从数据库查询。
渲染: 客户端与服务器端渲染、预渲染以及混合渲染方法。 网络: CDN、缓存、GraphQL 缓存、编码、HTTP/2 以及 Server Push。...短板：SEO 友好性差、初始页面加载缓慢、通常需要在服务器端实现单页面应用程序（SPA）与 API。 预渲染类似于服务器端渲染方法，但渲染会提前发生在构建时而非运行时。...而我们选择了立足 Fastly 层级对部分 GraphQL 请求进行缓存： 我们的 React 应用会标注出那些可进行缓存的 GraphQL 查询。...这意味着我们可以通过请求本体当中的 GraphQL 查询不断发送 POST 请求，并在无需接触服务器的前提下立足边缘位置完成缓存。 ?...利用持久化 GraphQL 查询并发送 GET /graphql/:queryId 以使用 HTTP 缓存机制。
Bundle split：仅加载必要的代码，并最大化缓存命中率 Bundle split 允许只加载当前页面所需的代码，而不是加载整个应用程序。...你可以使用 GraphQL ，但自定义用户呢? includeTeams=true endpoint 也很有用。...这意味着客户端可以看到完全呈现的页面，而不必等待加载其他代码或数据！ 由于服务器只是将静态HTML发送给客户端，因此你的应用尚无法进行交互。...预取资源 如果你预加载了下一页所需的代码，则可以消除用户启动导航时的延迟。...重用已经加载的数据 在应用程序中本地缓存 Ajax 数据，并使用它来避免未来的请求。如果用户从团队列表导航到“编辑团队”页面，你可以通过重用已经获取的数据来立即进行转换。
在讲“从输入 URL 到展现涉及到的缓存环节”之前，我们先了解下缓存的优点： 缓存的几个优点 减少冗余的数据传输，可节省流量 缓解带宽瓶颈问题，可更快加载页面 缓解瞬间拥塞，可缓解原始服务器的压力 降低距离延时...，加快响应速度 目录 地址栏网址缓存 检查 HSTS 预加载列表 DNS 缓存 ARP（地址解析协议）缓存 TCP 发送缓冲区 & 接收缓冲区 HTTP 请求缓存（ CDN 节点缓存、代理服务器缓存、浏览器缓存...环境下，维护一张域名与 IP 地址的对应表）；如果没有命中，进入下一步； 操作系统将域名发送至 LDNS （本地区域名服务器），LDNS 查询自己的 DNS 缓存（一般命中率在 80% 左右），查找成功则返回结果...内核基本上是按照 MSS（Maximum Segment Size，最大报文段长度） 从缓冲区中取数据发送出去，当缓冲区中数据小于 MSS，则将剩余数据全部发送出去。...其实我们第一次获取的资源极有可能是从 CDN 节点的缓存中获取的，也很有可能是从中间代理服务器（nginx，node 等）的缓存中读取的；其中的好处不言而喻。
因为有效载荷是可以灵活指定的，所以很难实现高命中率和低脏读率的高效缓存。因此，GQL 缓存往往要比 RESTful 缓存大得多。...你可能倾向于认为 BFF 会增加延迟，因为多了额外的服务器跳转，但事实却相反。加重延迟的不是服务器跳转，而是数据包的传输距离。为了方便演示，请想象一下以下这种情况。...一位旧金山的用户从亚马逊 us-east-1 区域的服务器加载页面，每个请求来回需要传输 5600 公里。因为总共有 31 个请求，所以数据需要传输 173600 公里，这个距离可以绕地球 7 圈。...页面看起来发生了变化，但浏览器并没有加载全新的页面。...在进行本地开发时，开发人员将 Node.js 作为 JavaScript 和 CSS 文件的服务器，也用它将请求路由给目标 API。但如果不是在本地开发，我建议使用 Nginx。
而CPU与内存的交互远远快于与磁盘的交互，所以InnoDB存储引擎在处理客户端的请求时，如果需要访问某个页的数据，就会把完整的页中的数据全部加载到内存中。...每当需要从磁盘中加载一个页到Buffer Pool中时，就从free链表中取一个空闲的缓存页，并且把该缓存页对应的控制块的信息填上（就是该页所在的表空间、页号之类的信息），然后把该缓存页对应的free链表节点从链表中移除...而InnoDB提供了预读（read ahead）的功能，所谓预读，就是InnoDB认为执行当前的请求时，可能会在后面读取某些页面，于是就预先把这些页面加载到Buffer Pool中。...另一部分存储使用频率不是很高的缓存页，这一部分链表也称为冷数据，或者称为 old区域。...这样针对预读到Buffer Pool但不进行后续访问的页面就会被逐渐从old区域逐出，而不会影响young区域中被使用比较频繁的缓存页。
在传统的基于 REST 的 API 方法中，客户端发出请求，而服务端决定响应。 但是在 GraphQL 中，客户端可以精确地确定其从服务器获取的数据。...为什么选择 GraphQL 与任何技术决策一样，了解 GraphQL 为你的项目提供了哪些优势是很重要的，而不是简单地因为它是一个流行词而选择它。...如果你不确定应用程序的需求以及将来如何存储数据，则 GraphQL 在这里也很有用。要修改查询，你只需要添加所需字段的名称，这极大简化了随着时间推移而发展你的应用程序的过程。...给定一个 ID 数组，我们将一次性从数据库中获取所有这些 ID；同样，后续对同一 ID 的调用也将从缓存中获取该项目。要使用 dataloader 来构建这些，我们需要两样东西。...) 这里我们可以解决批处理的问题，要加载数据并使用缓存，我们将使用 load 方法的调用来替换之前的数据查找，并传入我们的 用户 ID： const resolvers = { Query: {
索引的原理是拿额外的存储空间换取查询时间，增加了写入数据的开销，但使读取数据的时间复杂度一般从 O(n)降低到 O(logn)甚至 O(1)。...，数据库服务器内存中也缓存了最近查询的数据； 即使没有击中数据库服务器的缓存，数据库从索引文件中读取，操作系统已经把热点文件的内容放置在 Page Cache 中了； 即使没有击中操作系统的文件缓存，直接读取文件...预取术 预取通常搭配缓存一起用，其原理是在缓存空间换时间基础上更进一步，再加上一次“时间换时间”，也就是：用事先预取的耗时，换取第一次加载的时间。.../O 能力，选适合的而不是更贵的 舍弃虚拟机 - Bare Mental，比如神龙服务器 用 ARM 架构 CPU 的服务器，同等价格可以买到更多的服务器，对于多数可以跨平台运行的服务端系统来说与 x86...上篇说的应对秒杀场景，预取库存就是减轻竞态条件的例子，虽然取到服务器内存之后仍然有多线程的锁，但锁的粒度更细了，并发度也就提高了。
但 REST 是基于资源或名词的，而不是基于动作或动词。...由于 GraphQL 不再使用 HTTP 缓存语义，因此使用者需要额外自定义缓存。 大量的预开发教育。...因此，GraphQL 为移动设备提供了更有效的数据加载方式。 复杂的系统和微服务。GraphQL 能够隐藏其 API 背后的多个系统集成的复杂性。...GraphQL 从多个地方聚合数据，并将它们合并为一个全局的模式。对于随时间推移而逐渐扩展的遗留基础架构或第三方 API 来说，这尤其重要。 哪种 API 模式最适用你的用例？...但它往往会有些“啰嗦”而增加系统的负担 —— 如果你使用的是移动设备，这是个问题。 GraphQL 在数据获取方面向前迈出了一大步，但并不是每个人都有足够的时间后精力来掌握它。
GraphQL 另一项更具挑战性的任务是客户端的数据缓存。RESTful API 由于其字典性质而更容易缓存。特定地址标识特定数据。我们可以使用地址本身作为缓存键。...使用 GraphQL，我们可以采取类似的基本方式，将查询文本用作缓存其响应的键。但是这种方式有着诸多限制，而且不是很有效率，并且可能导致数据一致性的问题。...如果我们将 GraphQL 查询响应范式化为一个扁平的记录集合，给每条记录一个全局唯一的 ID，那么我们就可以缓存这些记录，而不是缓存完整的响应。 然而这不是一个简单的过程。...我们可以使用 DataLoader 而不是直接使用 SQL 查询从数据库中读取数据，而 DataLoader 将作为我们的代理，以减少我们发送到数据库的实际 SQL 查询。...DataLoader 的原理是使用批处理和缓存的组合。如果相同的客户端请求导致需要向数据库请求多个数据，则可以使用 DataLoader 来合并这些请求，并从数据库批量加载其响应。
索引的原理是拿额外的存储空间换取查询时间，增加了写入数据的开销，但使读取数据的时间复杂度一般从O(n)降低到O(logn)甚至O(1)。 索引不仅在数据库中广泛使用，前后端的开发中也在不知不觉运用。...首先解析DNS时，浏览器一层DNS缓存、操作系统一层DNS缓存、DNS服务器链上层层缓存； 发送一个GET请求这篇文章，服务端很可能早已将其缓存在KV存储组件中了； 即使没有击中缓存，数据库服务器内存中也缓存了最近查询的数据...； 数据取到之后服务器用模板引擎渲染出HTML，模板引擎早已解析好缓存在服务端内存中了； 历经数十毫秒之后，终于服务器返回了一个渲染后的HTML，浏览器端解析DOM树，发送请求来加载静态资源； 需要加载的静态资源可能因...预取术 预取通常搭配缓存一起用，其原理是在缓存空间换时间基础上更进一步，再加上一次“时间换时间”，也就是：用事先预取的耗时，换取第一次加载的时间。...上篇说的应对秒杀场景，预取库存就是减轻竞态条件的例子，虽然取到服务器内存之后仍然有多线程的锁，但锁的粒度更细了，并发度也就提高了。
业务侧提前获取流地址 另外，客户端业务侧还可以在进入直播间之前通过 HTTPDNS 来选择网络情况最好的 CDN 节点，在进入直播间时从最好的节点拉取直播流播放从而优化网络加载的时间，加快首屏渲染。...在测试 DNS 请求的过程中，有时候通过抓包发现每次请求都会去请求 A 和 AAAA 查询，这是去请求 IPv6 的地址，但由于我们的域名没有 IPv6 的地址，所以每次都要回根域名服务器去查询。...7.2、流媒体服务器侧 GOP 缓存 除了客户端业务侧的优化外，我们还可以从流媒体服务器侧进行优化。...后面解码器创建成功后去从 buffer 取数据时，也会受到前面锁的影响，这时候又需要最多等间隔时长 100ms。...7.7、视频本地缓存 加载视频进行播放时，还可以再开一路存储任务，将视频数据缓存到本地，这样当视频下一次再被播放时就可以直接从本地缓存请求数据，一方面可以节省带宽，另一方面可以提升数据加载的速度，从而提升首帧秒开速度
这是上面代码请求的时序图，可以看到一共发出了4次请求，但最终获取到的数据只有两条。 ? 引入缓存之后，第二轮的请求就都可以在第一轮的查询缓存中找到。 ?...注意红框中的代码，这里先通过name查询出一条记录，然后对这条记录经由ID做第二次查询，显然第二次查询不会发出，而是会使用缓存。方案的核心在于缓存记录的全部字段，数据量的控制应该由分页逻辑来关心。...在使用React组件时，最普遍的诉求就是需要异步取数据，然后对数据进行渲染，常规的做法是在componentDidMount中添加异步取数的逻辑。...因此实际应用中随着页面层级的深入，加载时间会随之变长，子组件必须等待父组件的数据加载完之后才能开始渲染。 ? 对此最简单的优化方案是将所有组件需要的数据全部放在第一次请求中，如上所示。...首要解决的是DOS Attack，说白了就是上图这种嵌套攻击，请注意这并不是死循环，这只是一个攻击者故意通过你的 query 无限写的非常复杂的嵌套，让你的服务器消耗殆尽。
但 REST 是基于资源或名词的，而不是基于动作或动词。 ?...由于 GraphQL 不再使用 HTTP 缓存语义，因此使用者需要额外自定义缓存。 大量的预开发教育。...因此，GraphQL 为移动设备提供了更有效的数据加载方式。 复杂的系统和微服务。GraphQL 能够隐藏其 API 背后的多个系统集成的复杂性。...GraphQL 从多个地方聚合数据，并将它们合并为一个全局的模式。对于随时间推移而逐渐扩展的遗留基础架构或第三方 API 来说，这尤其重要。 5哪种 API 模式最适用你的用例？...但它往往会有些“啰嗦”而增加系统的负担 —— 如果你使用的是移动设备，这是个问题。 GraphQL 在数据获取方面向前迈出了一大步，但并不是每个人都有足够的时间后精力来掌握它。
application data graph，虽然服务器是以 json 数据返回的，但我们的应用数据是一个图或者说是一个网。这也是 GraphQL 成为描述应用数据的一个极佳选择。...我认为也是它之所以叫 GraphQL 而不是叫 TreeQL 的原因。 ?...所以要实现这样的功能其实这里面有一个问题，你缓存记录的时候是缓存每条记录的全部字段，让这些字段覆盖你的 UK 和 PK，你可能会担心数据量的问题，但是它其实真的不是问题，数据量控制应该由你的分页逻辑来关心的...所以在真实的场景中是通过 hash，而不是通过 schema text。 ? 需要解决的问题， ? 前面的讲师都已经有提到过 DOS Attack。 ?...说白了就是这种嵌套攻击，请注意这并不是死循环，这只是一个攻击者故意通过你的 query 无限写的非常复杂的嵌套，让你的服务器消耗殆尽。 ?
GraphQL规范 GraphQL工具 GraphQL教程 GraphQL实现 服务器集成 数据库集成 Relay 中继一般资源 中继教程 中继工具 Apollo Apollo综合资源 影片 重要会谈...ClojureScript中的不可变数据库和Datalog查询引擎 immstruct - 不可变数据结构，具有基于组件的库（如React）中从上到下属性的历史记录 seamless-immutable...Effector - 快速而强大的无功状态管理器。...- 运行GraphQL服务器的最简单方法 数据库集成 Hasura - Postgres上的即时实时GraphQL Prisma - 一个高性能的开源GraphQL ORM-like层，可以在GraphQL...脚本，用于更新中继API Apollo 基于GraphQL的数据堆栈 阿波罗综合资源 阿波罗官方网站 Apollo GitHub 阿波罗博客 Apollo Slack Apollo工具 react-apollo-redux
经过上一节的讨论，当执行器发来了增删改查的请求的时候会从磁盘文件读取对应的数据块到缓冲池当中，之前提到过缓冲池不是无限的，默认情况下最多只有「128m」，一旦所有的缓存页都被加载就意味着free list...「缓存命中率」 缓存命中率很好理解，假设有两个缓存页，第一个缓存页在100次请求中查询和修改了30次，意味着这个缓存页的命中率为30%。并且缓存命中率不错。...从底层来看一个全表扫描的查询可能会把表所有的数据页放到buffer pool里面，最终可能会把一整个表的数据页加载到缓存页里面，LRU的前面一大串页都是全表查询的数据页。...这会导致尾部淘汰的缓存页是一些经常用到的缓存页，而留下的都是不怎么使用的数据块，这样缓存的命中率会大大降低，导致整个mysql的性能十分差。...冷数据什么时候进入热数据 冷数据进入热数据肯定是需要一定的缓存命中率的，所以是按照缓存命中率判定的，是这样么？「其实不是的」，「这样想是错的」，因为这很难作为一个权衡条件。
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