Язык Си для начинающих / #1 - Введение в язык Си
Hai tiến sĩ sinh viên và giáo sư từ Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo MIT, cùng với một giáo sư tại Harvard, đã phát hành một phương pháp mới để tải trang web nhanh hơn. Hệ thống, được đặt tên là Polaris, tải hầu hết các trang nhanh hơn 34% so với tốc độ tải hiện tại của chúng. Các trang trong phân vị thứ 95 - những trang phức tạp nhất, như của các trang Thời báo New York - tải nhanh hơn 59 phần trăm.
Đây là một thành tựu quan trọng - không chỉ bởi vì nó làm cho trải nghiệm vốn đã khá đau đớn mà không đau đớn hơn nhiều. Bài viết lưu ý tốc độ tốt hơn có ý nghĩa gì đối với bản thân các trang web:
Sự chậm trễ thêm nữa chỉ vài mili giây có thể khiến người dùng từ bỏ một trang sớm; việc từ bỏ sớm như vậy dẫn đến hàng triệu đô la doanh thu bị mất cho chủ sở hữu trang. Thời gian tải của trang cũng ảnh hưởng đến cách trang được xếp hạng bởi các công cụ tìm kiếm Các trang nhanh hơn nhận được thứ hạng cao hơn.
Tác giả chính của tờ giấy, Ravi Netravali, đã giải thích cho Nghịch đảo rằng mục tiêu chính của nhóm của anh ấy là Cameron là được áp dụng rộng rãi bởi nhiều trang web.
Để sử dụng Polaris, để sử dụng Polaris, một trang web phải tạo ra một biểu đồ phụ thuộc chi tiết (tự động, sử dụng Scout) và trả lời các yêu cầu của khách hàng với biểu đồ và bộ lập lịch Polaris JavaScript. Khăn Netravali đã viết trong email. Trình duyệt có thể coi phản hồi này như một đối tượng JavaScript tiêu chuẩn (không yêu cầu sửa đổi trình duyệt) và trang sẽ tải hoàn toàn (và hiệu quả).
Netravali nói rằng một mục tiêu khác của nhóm của ông là kết hợp Polaris vào các trình duyệt hiện có như Chrome, Firefox và Edge. Điều này sẽ làm cho việc áp dụng thậm chí còn phổ biến hơn. Vì vậy, chúng tôi hiện đang suy nghĩ về chiến lược phát hành tốt nhất để thực hiện điều này.
Các trang web đặc biệt phức tạp được hưởng lợi nhiều nhất từ Polaris. Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm hệ thống của họ trên 200 trang web. (Trang web phức tạp nhất trong nhóm này là Weather.com; và ESPN.com cũng có những cải thiện đáng kể về thời gian tải trang.) Các trang web này có các biểu đồ phụ thuộc phức tạp, một biểu đồ Polaris, và theo nghĩa nào đó, làm sáng tỏ và ưu tiên.
Những lợi ích này thể hiện những gì Polaris làm tốt nhất: tối ưu hóa cách trình duyệt hiểu các trang web. Giáo sư James Mickens của Harvard ví nó như đi du lịch. Một du khách biết hành trình của mình - toàn bộ danh sách các thành phố và quốc gia mà anh ấy hoặc cô ấy phải ghé thăm - trước thời hạn có thể tạo ra một hành trình hiệu quả. Nhưng một chuyến đi giống như một cuộc săn lùng xác thối có thể rất không hiệu quả: bạn sẽ đi đến một thành phố, sau đó đến một thành phố khác, chỉ để tìm hiểu nó sẽ dễ dàng hơn để đi đến thành phố tiếp theo trên con đường của bạn từ đầu đến thứ hai.
Hiệu suất của Cameron với Polaris phụ thuộc vào cả điều kiện mạng và cấu trúc / độ phức tạp của một trang web, theo Net Netvvali. Về điều kiện mạng, mức tăng sẽ lớn nhất khi độ trễ cao (ví dụ: mạng di động). Đối với độ phức tạp, mức tăng tăng khi các trang có ngày càng nhiều đối tượng (đặc biệt là các đối tượng động có thể dẫn đến các lần tìm nạp đối tượng tiếp theo). Vì vậy, ví dụ, một trang web như www.apple.com không thấy nhiều lợi ích với Polaris vì trang web này khá đơn giản (nó có ít đối tượng, chủ yếu là hình ảnh, vì vậy yêu cầu đặt hàng không quan trọng lắm). Các trang web như vậy rất không phổ biến ngày nay (và xu hướng là chúng cũng sẽ trở nên phức tạp hơn trong tương lai). Các trang web ở vị trí trung bình giống như trang chủ của ESPN. Các trang web này có nhiều đối tượng hơn và được hưởng lợi từ Polaris vì các đối tượng nhất định có mức độ ưu tiên cao hơn các đối tượng khác. Sau đó, ở phân vị thứ 95, có các trang web như Weather.com và nytimes.com có nhiều đối tượng (100) và thực sự cần lập lịch yêu cầu thông minh, mà Polaris thực hiện.
Hari Balakrishnan, giáo sư MIT CSAIL của dự án, chỉ ra rằng công nghệ này sẽ không bị ép buộc với bất kỳ ai, nhưng đưa ra một cơ hội. Các trang web muốn tăng tốc có thể sử dụng Polaris mà không cần sửa đổi trình duyệt, ông nói. Tùy thuộc vào các trang web cung cấp nội dung để quyết định sử dụng nó.