背后原因分析揭秘！-为什么CDN中请求数量会频繁达到几万次

在当今互联网高速发展的时代,内容分发网络（Content Delivery Network，简称CDN）已成为保障网站性能和用户体验的关键技术，CDN通过在全球范围内部署节点，将用户请求的内容快速、稳定地分发到用户所在地区，从而提高访问速度和降低延迟，在实际应用中，我们可能会发现CDN中的请求数量达到几万次，为什么CDN中的请求数量会如此之高呢？以下是针对这一问题的详细分析。

CDN请求数量高的原因分析

用户访问量巨大

CDN请求数量高的一个重要原因是用户访问量巨大,随着互联网的普及，越来越多的用户通过CDN访问网站，尤其是在高峰时段，用户访问量会急剧增加，从而导致请求数量激增。

内容更新频繁

的频繁更新也是导致CDN请求数量高的原因之一,当网站内容更新时，CDN需要重新从源服务器获取最新的内容，并分发到各个节点，这一过程会产生大量的请求。

缓存策略优化

CDN的缓存策略也会影响请求数量,为了提高访问速度，CDN会对用户请求的内容进行缓存，当用户再次访问相同内容时，可以直接从缓存中获取，从而减少对源服务器的请求，缓存策略的优化需要不断调整，这也可能导致请求数量的变化。

跨地域访问

CDN的一个重要功能是支持跨地域访问,当用户从不同地区访问同一网站时，CDN会根据用户的地理位置，将请求分发到最近的节点，这一过程会产生大量的请求。

负载均衡

CDN通过负载均衡技术,将请求分配到不同的节点，以保证服务器的稳定运行，在负载均衡过程中，CDN会不断检测节点的状态，从而产生大量的请求。

CDN请求数量高的应对策略

结构

结构,减少不必要的内容更新，可以有效降低CDN请求数量。

调整缓存策略

根据网站特点和用户访问习惯,调整CDN的缓存策略，提高缓存命中率，减少对源服务器的请求。

提高服务器性能

提高源服务器的性能,确保在高峰时段也能稳定运行，减少因服务器压力过大导致的请求失败。

优化网络架构

优化CDN的网络架构,提高节点间的通信效率，减少请求传输过程中的延迟。

表格：CDN请求数量高的原因及应对策略

Q1：CDN请求数量高是否会影响网站性能？

A1：CDN请求数量高本身并不会直接影响网站性能，但过高的请求数量可能会导致服务器压力增大，从而影响网站访问速度和稳定性，需要合理优化CDN配置，以降低请求数量。

Q2：如何降低CDN请求数量？

A2：降低CDN请求数量的方法包括优化内容结构、调整缓存策略、提高服务器性能和优化网络架构等，通过这些措施，可以有效降低CDN请求数量，提高网站性能和用户体验。

ddos攻击和cc攻击的区别和防护

DDOS攻击原理是我生成一个DDOS客户端在网络上散播，等人家打开后当然不只一台电脑，我可以用我的客户端一个命令让所有被我植入控制端的电脑向一个网站发送访问请求，比如我有几百万太电脑被我控制如果每台电脑发送一个访问请求网站如果处理

如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型

这篇文章介绍的是关于并行深度神经网络的设计。 在今年发布的两个机器学习项目中，cxxnet是最精彩的一个。 因为它包含了我们团队可以发挥到的机器学习和系统的各个方面的极致：除了前沿的深度学习之外，它的两个独到特点也是让我们在设计实现中最为享受的1)灵活的公式支持和极致的C++模板编程；深度神经网络的实现大致分两类：以python为主的编程效率派和以c++为核心的为代表的追逐性能派。 前者支持直接tensor的计算，而后者往往需要给每个神经网络的层和更新公式编写独立的cudakernel。 编程效率派认为机器学习程序员应该是写公式来达到代码最大的可读性和易改写性。 而很多以C++为核心的代码之所以没有支持非常灵活的张量计算，是因为因为运算符重载和临时空间的分配会带来效率的降低。 cxxnet的核心mshadow在这两者之间做了一个平衡。 使得我们在不损失效率的前提下可以通过模板编程技术允许开发者编写和matlab/numpy类似的代码，并且在编译时自动成优化的kernel。 其背后的expressiontemplate技术是我最喜欢的c++trick之一。 非常值得最求效率抽象和优美的同学了解。 因为采用了mshadow作为核心，直接导致cxxnet的各种实现可以非常简单可读，编写一份代码就可以在GPU和CPU上面跑。 使得其在代码简洁和可扩展上更加容易。 2)通用的并行参数共享和更新方案多卡和多机计算一直是大规模机器学习中一个让人兴奋的话题。 提到神经网络并行，最让我头疼的是可以选择的方案很多，而都涉及到不同的hack。 单机多卡到底是用P2P，还是拷贝到内存，是用stream开始开多线程。 分布式到底是用parameterserver，MPI还是自己写一个框架。 可以选择的方法很多。 设计出一个分布式的代码不难，困难的是如何让并行的接口自然的独立出来，使得其不会影响其它部分的实现。 经过不断地考虑，最终我决定采用了mshadow-ps这样一个统一的参数共享接口。 简单的说，mshadow-ps是一个GPU的异步parameterserver接口（应该也是目前为止唯一一个，因为GPU线程模型和CPU不同，原有的的ps库并不能直接用于GPU）。 异步通信对于神经网络的更新非常重要。 在backprop算法中，我们很早就可以获得梯度并且进行梯度同步，而只有到下一次forward到对应层的时候才会需要这个weight。 我和limu合作设计了ps风格的三个接口来解决这样的同步问题，Push/PullReq和Pullwait。 当获backprop得梯度的时候直接调用push把梯度发送出去，并且调用pullreq请求结果。 Push和Pullreq都是异步操作，背后会有单独的线程同时完成数据拷贝同步，以及拷回的操作。 而当我们需要weight之前在调用Pullwait来等待可能没有完成的操作。 这样简单的三个接口，使得我们可以经过很少的改动就可以设计出多卡和分布式的神经网络来，并且在调用这些接口的时候完全不需要关系同步的实现是什么。 值得一提的是，这样的编程模式把多GPU，分布式以及各个通信框架直接结合起来。 mshadow-ps支持单机多卡的GPUPS，以及基于parameter-server的分布式PS实现。 同样的也可以很容易MPI来支持多机通信。 使得一个统一的接口，可以完成从单机多卡到分布式各种后端实现的支持。 并且因为高效的异步通信，使得我们可以在alexnet上面达到linearspeedup(注：并行的难度在于计算和通信的时间比，weight少更加复杂的网络反而更加容易线性加速，而alexnet是非常困难的例子)。 经过团队里面大家不断地努力，cxxnet的V2终于可以和大家见面了。 除了上述介绍的技术亮点之外，还有各种好玩的特性。 现在把特点总结如下：1.轻量而齐全的框架：我们尽力维持最小的依赖库实现最多的功能。 推荐环境下仅需要CUDA,OpenCV,MKL或BLAS即可编译。 2.强大的统一的并行计算接口：基于mshadow-ps的并行计算接口采用了一份代码解决了多GPU，多机的异步同步。 同步和计算重叠，在多份测试中均可以得到线性加速比。 3.易于扩展的代码结构：cxxnet计算核心由mshadow提供。 Mshadow使用户可以编写numpy/Matlab风格的代码，但仍具备手动优化cuda代码的灵活性。 CPU和GPU共享同一份代码，在编译期间通过模板自动翻译成CUDA/MKL调用。 另外一些特性包括支持：Nvidia原生卷积支持，可加速计算30%！5.及时更新的最新技术：我们将及时跟进学术界的动态，例如现在已经支持MSRA的ParametricRelu和Google的模型转换：支持将训练好的Caffe模型直接转化为cxxnet模型（本周内上线！）7.方便的语言接口：在Python中直接进行训练，方便可视化。 Matlab也将很快提供我们相信可以通过最简洁清晰的代码来完成高效的C++深度神经网络实现。 我们也欢迎对于系统和机器学习有兴趣的同学加入到项目中来

CDN网络方案能解决什么企业网络难题？

CDN解决了什么性能问题？

CDN解决的最大性能问题是延迟问题。 延迟是主机服务器响应访问者对网站内容的页面请求所花费的时间。

CDN将访问者定向到距离他们最近的服务器。 最接近访问者位置的服务器的延迟问题最少。 请求来自遥远位置的页面内容的人将遇到较慢的服务器响应，这主要是由于内容到达目的地之前经过的设备的距离和数量。 CDN通过边缘缓存，跨区域的POP在分布式服务器中缓存静态内容，并使内容更接近访问者。

云交付网络（CDN）的工作原理是在放置在多个位置的服务器之间复制和分发内容。 当您将CDN用于网站时，可以选择最接近目标受众的服务器。 CDN还解决了带宽成本。 它还通过将流量负载从服务器分配到其网络中最近的空闲服务器来确保100％的可用性。