达摩院2021年十大科技趋势出炉

1.调用 Service Worker 的 fetch 事件获取资源;

2.查看 memory cache;

3.查看 disk cache;这里又细分：

• 如果有强制缓存且未失效，则使用强制缓存，不请求服务器。这时的状态码全部是 200;
• 如果有强制缓存但已失效，使用协商缓存，比较后确定 304 还是 200;

4.发送网络请求，等待网络响应;

5.把响应内容存入 disk cache (如果请求头信息配置可以存的话);

6.把响应内容的引用存入 memory cache (无视请求头信息的配置，除了 no-store 之外);

7.把响应内容存入 Service Worker 的 Cache Storage (如果 Service Worker 的脚本调用了 cache.put());

上面这一系列过程其实是浏览器查找缓存和把资源存入缓存的执行流程。这其中出现了很多专业词汇，让人看了一脸懵逼，下面将从缓存位置和缓存策略两个角度简要介绍浏览器的缓存。

缓存位置
 

大数据技术是未来科技的必备技能，在外行看来大数据就是噱头，华而不实，对于大数据技术来说“先是看不见，再是看不上，最后是跟不上”。做技术的一定要跟上时代，做精当下，看见未来！

我们打开任何一个招聘的软件可以看到，具有相同技术经验的大数据开发人员薪资颇高，已经成为互联网行业的香饽饽。而国家也出台各种大数据战略，这些都是我们投身大数据的原因。

有人说大数据不是已经很多年了吗? 现在在来说大数据是不是太晚了?

我觉得这个时间一点也不晚，马云说未来10年是大数据和人工智能的十年，尤其经过的一段时间的发展完善，之前少数人能够使用的大数据已经变得更加大众化了拥有了自己的生态，让使用者入门成本大幅降低，让普通开发者和小企业也可以能够比较轻松的接入到自己的业务中。
 

大数据就是数据量多吗？其实并不是，我们通过Hadoop其中的各个组件就可以了解到,大数据并不只是数据量大而已，它是数据存储+分布式调度+数据分析的结合：

✔ 数据存储 : Hadoop-HDFS — 用户高可靠性的来存储原始数据

✔ 分布式调度 : Hadoop-YARN — 用户分布式任务调度管理分配任务

✔ 数据分析 : Hadoop-MapReduce — 任务处理分析引擎

还记得之前的“网抑云”事件吗？大数据挖掘用户心理需求，推你所爱。大数据会根据歌词关键字、作者、风格、年代等归类统计后，推断出相似的歌曲，根据已有的算法，编写相应的Java程序，在Hadoop上跑job去处理数据，得到的结果再存入数据库，最后推送到用户的手机端，即推荐的“你可能喜欢”，使用该产品的用户那么多，数据量可想而知，大数据可以存放原来不敢想的数据，比如大量的请求日志，而且还能在其中进行分析，举几个例子来看：

有多少人每天中午吃中餐外卖?

购买衣服用户购买最多的颜色和尺码是什么?

上海那个地方的人流量最多最适合投放广告?

上面的每一个结果都需要通过大量的数据来分析出来,大数据就是起到这个作用最终来实现数据价值就是大数据的最终目标!

（编辑：莆田站长网）

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