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及代碼加載等一系列操作,這一過程引發(fā)的時(shí)延通??蛇_(dá)請(qǐng)求實(shí)際執(zhí)行時(shí)間的數(shù)倍。相對(duì)于冷啟動(dòng)調(diào)用,熱調(diào)用(即請(qǐng)求到達(dá)時(shí)有可用實(shí)例)的準(zhǔn)備時(shí)間可以控制在亞毫秒級(jí)。在特定領(lǐng)域例如AI推理場(chǎng)景,冷啟動(dòng)調(diào)用導(dǎo)致的高時(shí)延問題則更為突出,例如,使用TensorFlow框架的啟動(dòng)以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。來自:百科CDN 流媒體服務(wù)器合設(shè)。當(dāng)用戶首次向緩存服務(wù)器發(fā)起訪問請(qǐng)求時(shí),由于緩存服務(wù)器的內(nèi)容未命中,則需要向上級(jí)服務(wù)器發(fā)起內(nèi)容請(qǐng)求拉取內(nèi)容,為用戶提供“邊拉邊放”的服務(wù)。緩存服務(wù)器根據(jù)一定的緩存算法,決定對(duì)下載下來的文件進(jìn)行保存或刪除。由于緩存服務(wù)器離用戶很近,所以響應(yīng)速度快,能夠節(jié)省傳輸成本,并且減少了源站服務(wù)器的壓力。來自:百科
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