作者:Fenng|可以转载, 转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明 Flickr是 Web 2.0 的代表站点。面对的网络问题除了一般 Web 站点都会有的内容优化之外, 还有必须要灵活处理 JavaScript 与CSS的频繁变化后部署分发带来的复杂性。 设定文件大小的策略首先面临的一个问题是把所有的 JavaScript 与CSS放到一个文件中好呢,还是分割成多个文件 ? 从减少网络请求的角度上考虑, 前者更好,后者差。但是从并行的角度考虑,IE与 Firefox 默认情况下都只能同时从一个域请求两个资源. 这会在很多情况下给用户带来不良的使用体验--必须所有的文件都下载完毕才可以看到像样的页面. Flickr 采用了折衷的办法--在保持文件数量尽可能少的情况下,把 JavaScript 与CSS分成多个子文件. 这在开发上带来了复杂性,但是对性能的收益是巨大的。 压缩的优化问题毫无疑问,对站点内容进行压缩是一个比较常用的 Web 优化手段.但是并不一定都能达到理想的效果.原因在于mod-gzip模块不但消耗服务器端CPU资源,也消耗客户端CPU资源. 而且, mod_gzip 压缩文件后创建的临时文件是放到磁盘上的,这也会给磁盘IO带来严重的问题. Flickr 采用的是 Httpd 2.x 以后支持的 mod_deflate模块.压缩操作都在内存中进行.mod_deflate 在 Httpd 1.x 是不可用的, 不过可以通过创建RAM盘的方式来间接提高性能. 当然, mod_gzip 到也不是一无是处, 对于预压缩的文件, 还是有好处的. 而且, 采用压缩的时候,也要注意策略. 图片文件压缩就没什么必要了(Flickr 上图像多, 而且压缩得不到什么好处). Flickr 只对 JavaScript 和CSS进行压缩. mod_gzip 新一点的版本能够自动通过配置 mod_gzip_update_static 选项自动处理 预压缩的文件. Cal 也指出这个特性在一些旧版本的浏览器上会出问题. 压缩的另一个主要手段是内容的压缩. 针对 JavaScript 可以进行通过减少注释、合并空格、使用紧凑的语法等小技巧(Google 的所有脚本都非常难读,而且非常紧凑,思想类似).当然,经过这样处理的 JavaScript 可能带了很多括号不容易解析,Flickr使用了Dojo Compressor来构建解析树。Dojo Compressor 开销很低,而且对于最终用户是透明的. JavaScript 的处理方法介绍过,CSS 处理则相对简单.通过简单的正则表达式替换(比如把多个空格替换为一个空格符), 最高可以获得 50% 的压缩比。 Caching 的优化Flickr的开发者充分利用了 Http 1.1 规范定义的Etag 与 Last-Modified 机制来提高 Caching 的效率. 值得注意的是,Cal 介绍了一个在负载均衡条件下的 e-Tag 小技巧. 即可以设定 Apache 通过文件调整时间与文件大小获得 E-Tag ,而默认情况下, Apache 是通过文件节点获取 e-Tag 的。当然,这也不是很完美,因为会影响 if-modified-since 。 灵活运用 mod_rewrite据说Flickr网站应用是进行每日构建的(Daily Build)。 如果没有一个灵活的机制恐怕这是不可想象的。而且,在 Flickr 这样的站点, 内容的修改同步的处理都是很让人头疼的难题. 他们的利器是mod_rewrite的灵活运用。通过配置URL重写规则,很容易切换到不同的环境下。听起来很简单, 但是没有一定的 Web 技术功力谈何容易做到 ?! 通过这几个主要方法的运用,我们看到了如梦幻一般高性能的Flickr. --End. 这篇 【Flickr 的开发者的 Web 应用优化技巧】来自dbanotes.net
网址:http://www.dbanotes.net/web/flickr_web_tech.html
Cal Henderson 是大名鼎鼎的Flickr网站的开发者之一.在一篇名为Serving JavaScript Fast的文章中,他介绍了用于 Flickr 站点应用优化的技巧,读罢感觉获益良多."嚼一下别人的馍",概括一下该文的主要内容.
BTW: 因为在 Flickr 在国内没有服务器, 大陆用户访问的速度就别提了 :(

译者 | 李睿审校 | 孙淑娟Web Speech API是一种Web技术,允许用户将语音数据合并到应用程序中。它可以通过浏览器将语音转换为文本,反之亦然。Web Speech API于2012年由W3C社区引入。而在十年之后,这个API仍在开发中,这是因为浏览器兼容性有限。该API既支持短时输入片段,例如一个口头命令,也支持长时连续的输入。广泛的听写能力使它非常适合与Applause应用程序集成,而简短的输入很适合语言翻译。语音识别对可访问性产生了巨大的影响。残疾用户可以使用语音更轻松地浏览

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