Android干流视频播放及缓存成功原理调研 (android auto软件下载)

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• Android干流视频播放及缓存成功原理调研
• 经典好文--如何保障缓存和数据库的双写分歧性
• 给电脑或手机清算渣滓真能提速吗？以及正确优化手机或电脑

Android干流视频播放及缓存成功原理调研

本文针对视频播放及缓存打算启动调研，关于Android端罕用的视频播放器的缓存战略引见及成功原理。

成功便捷，逻辑易懂。

在播放器与视频源主机之间加了一层代理主机，截取视频播放器发送的恳求，依据截取的恳求，向网络主机恳求数据，而后写到本地。

本地代理主机从文件中读取数据并发送给播放器启动播放。

在第二次播放时，假设文件中有空泛，无论片段再小，也会保留到片段中，最后当性能数组为{0, length}的时刻，length为视频长度大小，也会存到片段中。

Qzone的日均视频播放量破十亿，其中Android端的总播放量占比超越70%。

所以Qzone的成功打算对咱们来说很有自创意义。

优化重要从如下几个方面入手： 这里重要处置的疑问是，之前单个的顺序存储形式不可关于播放空泛（非顺序播放场景，例如拖动、续播等）启动缓存，降落了缓存率和命中率。

H265是新一代视频编码规范，相比原有经常使用H264编码的视频，具备更高的紧缩比，在画质近似的前提下，H265编码的视频文件体积只要H264的一半甚至更少，因此，播放H265编码的视频能极大缩小带宽消耗。

详细编码关系内容，请看 直播技术点之编解码基础（一）

经典好文--如何保障缓存和数据库的双写分歧性

面试题如何保障缓存与数据库的双写分歧性？面试官心思剖析你只需用缓存，就或许会触及到缓存与数据库双存储双写，你只需是双写，就必定会有数据分歧性的疑问，那么你如何处置分歧性疑问？面试题剖析普通来说，假设准许缓存可以稍微的跟数据库偶然有不分歧的状况，也就是说假设你的系统不是严厉要求“缓存+数据库” 必需坚持分歧性的话，最好不要做这个打算，即：读恳求和写恳求串行化，串到一个内存队列里去。

串行化可以保障必定不会出现不分歧的状况，然而它也会造成系统的吞吐量大幅度降落，用比反常状况下多几倍的机器去撑持线上的一个恳求。

Cache Aside Pattern最经典的缓存+数据库读写的形式，就是 Cache Aside Pattern。

读的时刻，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，而后取出数据后放入缓存，同时前往照应。

更新的时刻，先更新数据库，而后再删除缓存。

为什么是删除缓存，而不是更新缓存？要素很便捷，很多时刻，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中间接取出来的值。

比如或许更新了某个表的一个字段，而后其对应的缓存，是须要查问另外两个表的数据并启动运算，能力计算出缓存最新的值的。

另外更新缓存的代价有时刻是很高的。

是不是说，每次修负数据库的时刻，都必定要将其对应的缓存更新一份？兴许有的场景是这样，然而关于比拟复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。

假设你频繁修正一个缓存触及的多个表，缓存也频繁更新。

然而疑问在于，这个缓存究竟会不会被频繁访问到？举个栗子，一个缓存触及的表的字段，在 1 分钟内就修正了 20 次，或许是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；然而这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有少量的冷数据。

实践上，假设你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就从新计算一次性而已，开支大幅度降落。

用到缓存才去算缓存。

其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思维，不要每次都从新做复杂的计算，不论它会不会用到，而是让它到须要被经常使用的时刻再从新计算。

像 mybatis，hibernate，都有懒加载思维。

查问一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查问部门，都外面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。

80% 的状况，查这个部门，就只是要访问这个部门的消息就可以了。

先查部门，同时要访问外面的员工，那么这个时刻只要在你要访问外面的员工的时刻，才会去数据库外面查问 1000 个员工。

最后级的缓存不分歧疑问及处置打算疑问：先修负数据库，再删除缓存。

假设删除缓存失败了，那么会造成数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不分歧。

处置思绪：先删除缓存，再修负数据库。

假设数据库修正失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不分歧。

由于读的时刻缓存没有，则读数据库中旧数据，而后更新到缓存中。

比拟复杂的数据不分歧疑问剖析数据出现了变卦，先删除了缓存，而后要去修负数据库，此时还没修正。

一个恳求过去，去读缓存，发现缓存空了，去查问数据库，查到了修正前的旧数据，放到了缓存中。

随后数据变卦的程序成功了数据库的修正。

完了，数据库缓和存中的数据不一样了...为什么上亿流量高并发场景下，缓存会出现这个疑问？只要在对一个数据在并发的启动读写的时刻，才或许会出现这种疑问。

其实假设说你的并发量很低的话，特意是读并发很低，每天访问量就 1 万次，那么很少的状况下，会出现刚才形容的那种不分歧的场景。

然而疑问是，假设每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万，每秒只需有数据更新的恳求，就或许会出现上述的数据库+缓存不分歧的状况。

处置打算如下：更新数据的时刻，依据数据的惟一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 外部队列中。

读取数据的时刻，假设发现数据不在缓存中，那么将从新读取数据+更新缓存的操作，依据惟一标识路由之后，也发送同一个 jvm 外部队列中。

一个队列对应一个上班线程，每个上班线程串行拿到对应的操作，而后一条一条的口头。

这样的话，一个数据变卦的操作，先删除缓存，而后再去更新数据库，然而还没成功更新。

此时假设一个读恳求过去，读到了空的缓存，那么可以先将缓存更新的恳求发送到队列中，此时会在队列中积压，而后同步期待缓存更新成功。

这里有一个优化点，一个队列中，其实多个更新缓存恳求串在一同是没意义的，因此可以做过滤，假设发现队列中曾经有一个更新缓存的恳求了，那么就不用再放个更新恳求操作出来了，间接期待前面的更新操作恳求成功即可。

待那个队列对应的上班线程成功了上一个操作的数据库的修正之后，才会去口头下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，而后写入缓存中。

假设恳求还在期待期间范畴内，始终轮询发现可以取到值了，那么就间接前往；假设恳求期待的期间超越必定时长，那么这一次性间接从数据库中读取以后的旧值。

高并发的场景下，该处置打算要留意的疑问：读恳求长时阻塞由于读恳求启动了十分轻度的异步化，所以必定要留意读超时的疑问，每个读恳求必需在超时期间范畴内前往。

该处置打算，最大的危险点在于说，或许数据更新很频繁，造成队列中积压了少量更新操作在外面，而后读恳求会出现少量的超时，最后造成少量的恳求间接走数据库。

务必修过一些模拟实在的测试，看看更新数据的频率是怎样的。

另外一点，由于一个队列中，或许会积压针对多个数据项的更新操作，因此须要依据自己的业务状况启动测试，或许须要部署多个服务，每个服务摊派一些数据的更新操作。

假设一个内存队列里居然会挤压 100 个商品的库存修正操作，每隔库存修正操作要消耗 10ms 去成功，那么最后一个商品的读恳求，或许期待 10 * 100 = 1000ms = 1s 后，能力获取数据，这个时刻就造成读恳求的长时阻塞。

必定要做依据实践业务系统的运转状况，去启动一些压力测试，和模拟线上环境，去看看最忙碌的时刻，内存队列或许会挤压多少更新操作，或许会造成最后一个更新操作对应的读恳求，会 hang 多少期间，假设读恳求在 200ms 前往，假设你计算事先，哪怕是最忙碌的时刻，积压 10 个更新操作，最多期待 200ms，那还可以的。

假设一个内存队列中或许积压的更新操作特意多，那么你就要加机器，让每个机器上部署的服务虚例处置更少的数据，那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少。

其实依据之前的名目阅历，普通来说，数据的写频率是很低的，因此实践上反常来说，在队列中积压的更新操作应该是很少的。

像这种针对读高并发、读缓存架构的名目，普通来说写恳求是十分少的，每秒的 QPS 能到几百就不错了。

咱们来实践粗略测算一下。

假设一秒有 500 的写操作，假设分红 5 个期间片，每 200ms 就 100 个写操作，放到 20 个内存队列中，每个内存队列，或许就积压 5 个写操作。

每个写操作性能测试后，普通是在 20ms 左右就成功，那么针对每个内存队列的数据的读恳求，也就最多 hang 一会儿，200ms 以内必需能前往了。

经过刚才便捷的测算，咱们知道，单机撑持的写 QPS 在几百是没疑问的，假设写 QPS 扩展了 10 倍，那么就扩容机器，扩容 10 倍的机器，每个机器 20 个队列。

读恳求并发量过高这里还必需做好压力测试，确保凑巧碰上上述状况的时刻，还有一个危险，就是突然间少量读恳求会在几十毫秒的延时 hang 在服务上，看服务能不能扛的住，须要多少机器能力扛住最大的极限状况的峰值。

然而由于并不是一切的数据都在同一期间更新，缓存也不会同一期间失效，所以每次或许也就是少数数据的缓存失效了，而后那些数据对应的读恳求过去，并发量应该也不会特意大。

多服务虚例部署的恳求路由或许这个服务部署了多个实例，那么必需保障说，口头数据更新操作，以及口头缓存更新操作的恳求，都经过 Nginx 主机路由到相反的服务虚例上。

比如说，对同一个商品的读写恳求，所有路由到同一台机器上。

可以自己去做服务间的依照某个恳求参数的 hash 路由，也可以用 Nginx 的 hash 路由性能等等。

热点商品的路由疑问，造成恳求的歪斜万一某个商品的读写恳求特意高，所有打到相反的机器的相反的队列外面去了，或许会形成某台机器的压力过大。

就是说，由于只要在商品数据更新的时刻才会清空缓存，而后才会造成读写并发，所以其实要依据业务系统去看，假设更新频率不是太高的话，这个疑问的影响并不是特意大，然而确实或许某些机器的负载会高一些。

--------------------- 作者：你是我的海啸 起源：CSDN 原文：版权申明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！经典好文--如何保障缓存和数据库的双写分歧性标签：单机个数比拟轮询ash操作csdn试题计算

给电脑或手机清算渣滓真能提速吗？以及正确优化手机或电脑

大家好，由于自己是第一次性写文章，所以没阅历，还请多多见谅，以后将不定时分享各种经常使用技巧文章 大家在经常使用手机或电脑时，能否有遇到过这样的状况？你的电脑或手机越用越卡，那么这时，你会怎样优化呢？是清算渣滓，还是删除不用要的运行，咱们先来剖析一下清算渣滓，那么，渣滓或缓存是怎样发生的呢？当你在经常使用一款软件时，它们会发生很多的缓存文件，随着期间的推移，这些缓存文件将越来越多，占据少量的磁盘空间，那发生的这些缓存文件有什么作用呢，这里其实要从一些点开局剖析，比如，你在经常使用某个软件，你会发现第一次性关上速度都很慢，访问一些网页速度也是很慢，但当你之后关上你就会发现速度很快，其实这就是缓存的作用，特意是阅读器缓存，当你访问网站看，视频，下载资源，检查图片文章都会发生缓存，说白了，缓存的作用就是可以让运行的关上或访问速度更快，说到这里，你应该也知道了，清算渣滓不只不能提速，甚至有或许拖慢软件自身的关上或访问速度，加剧资源的消耗，若你把缓存肃清的过于彻底，他们再关上时就须要从新缓存，而这也须要必定环节，就会造成软件变得很卡很慢，也就是说，清算渣滓不只不能提速，还会拖慢运转速度，那渣滓文件自身会影响速度吗？其实实践过去讲并不会拖慢运转速度，电脑或手机运转的同时，CPU内存硬盘将会上班软件则是经过配件来运转，假设配件性能太差或内存太少，造成须要的运转空间无余，就会越来越卡，假设软件不运转，就不会拖慢运转速度，也不会糜费内存CPU硬盘的资源，从这个角度来剖析，渣滓文件不只不会拖慢运转速度，甚至能优化软件的最大性能 那么，电脑和手机正确的优化形式是什么呢？其实大家看过很多优化视频，兴许也知道，然而大局部的优化视频基本都是治标不治标，不只不能提速，甚至还会加剧配件上的损耗，这里将分两个板块来区分说手机或电脑的优化形式，咱们先来说，一，封锁电脑的启动项，服务项，义务项 封锁启动项的形式很便捷，win xp win 7 win 8的用户.按键盘上的win+r组合键，关上运转窗口，在外面输入，msconfig，按回车键，这时，在下面，你可以找到启动项关上，通常你可以将除杀毒软件和输入法之外的一切启动项所有关掉，或按团体需求启动封锁，由于系统的服务很多，用系统自带的治理很难找到，普通不倡导用户手动封锁服务，或许存在危险，大家可以装一个火绒安保软件来治理电脑的启动项，火绒它不只能治理运行程序的字体，也能治理服务项，义务项，同时，大局部的说明都给予了中文可以依据自己的需求来封锁，经常使用系统自带的，你将很难找到你装置软件发生的服务 二，卸载不用要的程序和运行 通常系统中都会自带卸载性能，可以反常卸载，然而卸载软件时要留意，不能踩坑，要看分明每一个软件都卸载页面，不能点错，有些软件不会那么容易让你卸载然而系统自带的卸载性能都有一个毛病，就是卸载不洁净，有时会有残留文件这些残留文件只管不会拖慢运转速度，然而会占用一局部的磁盘空间，你可以去网上查，有各种各样专业的清算工具，这里就不逐一罗列 三，更新电脑配件 以上都是软件方面的优化打算，然而，不论是手机还是电脑，一切的操作都是经过配件来成功，若配件性能不行，再怎样优化也是徒劳力量，假设是机械硬盘的，可以换成固态硬盘，可以换一个好的CPU，更新内存，那么，其实手机优化方面就没必要说了，基本都迥然不同 好了，最起初总结一下吧！ 一，清算渣滓能在必定的水平上监禁磁盘空间，但同时或许前面软件自身的运转速度参与，电脑配件的累赘 二，可封锁不用要的启动项服务义务后盾必要运转的程序及时封锁