`
阅读更多

CDN(Content Delivery Network,内容分发网络)技术上是通过在现有的Internet中叠加一层新的网络架构,将网站内容发布到离用户最近的"边缘节点"上,使用户能就近取得所需内容,解决跨域访问网站的线路瓶颈,提高网站的访问及响应速度。

要了解CDN的实现原理,首先让我们来回顾一下网站传统的访问过程,以便理解其与CDN访问方式之间的差别:

由上图可见,传统的网站访问过程为:

1. 用户在浏览器中输入要访问的域名;
2. 浏览器向域名解析服务器发出解析请求,获得此域名对应的IP地址;
3. 浏览器利用所得到的IP地址,向该IP对应的服务器发出访问请求;
4. 服务器对此响应,将数据回传至用户浏览器端显示出来。

与传统访问方式不同,CDN网络则是在用户和服务器之间增加Cache层,将用户的访问请求引导到Cache节点而不是服务器源站点,要实现这一目的,主要是通过接管DNS实现,下图为使用CDN缓存后的网站访问过程:

由上图可见,使用CDN缓存后的网站访问过程演变为:

1. 用户在浏览器中输入要访问的域名;
2. 浏览器向域名解析服务器发出解析请求,由于CDN对域名解析过程进行了调整,所以用户端一般得到的是该域名对应的CNAME记录,此时浏览器需要再次对获得的CNAME域名进行解析才能得到缓存服务器实际的IP地址。
注:在此过程中,全局负载均衡DNS解析服务器会根据用户端的源IP地址,如地理位置(深圳还是上海)、接入网类型(电信还是网通)将用户的访问请求定位到离用户路由最短、位置最近、负载最轻的Cache节点(缓存服务器)上,实现就近定位。定位优先原则可按位置、可按路由、也可按负载等。
3. 再次解析后浏览器得到该域名CDN缓存服务器的实际IP地址,向缓存服务器发出访问请求;
4. 缓存服务器根据浏览器提供的域名,通过Cache内部专用DNS解析得到此域名源服务器的真实IP地址,再由缓存服务器向此真实IP地址提交访问请求;
5. 缓存服务器从真实IP地址得到内容后,一方面在本地进行保存,以备以后使用,同时把得到的数据发送到客户端浏览器,完成访问的响应过程;
6. 用户端得到由缓存服务器传回的数据后显示出来,至此完成整个域名访问过程。

通过以上分析可以看到,不论是否使用CDN网络,普通用户客户端设置不需做任何改变,直接使用被加速网站原有域名访问即可。对于要加速的网站,只需修改整个访问过程中的域名解析部分,便能实现透明的网络加速服务。

分享到:
评论

相关推荐

    pandas-1.3.5-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.zip

    pandas whl安装包,对应各个python版本和系统(具体看资源名字),找准自己对应的下载即可! 下载后解压出来是已.whl为后缀的安装包,进入终端,直接pip install pandas-xxx.whl即可,非常方便。 再也不用担心pip联网下载网络超时,各种安装不成功的问题。

    基于java的大学生兼职信息系统答辩PPT.pptx

    基于java的大学生兼职信息系统答辩PPT.pptx

    基于java的乐校园二手书交易管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的乐校园二手书交易管理系统答辩PPT.pptx

    tornado-6.4-cp38-abi3-musllinux_1_1_i686.whl

    tornado-6.4-cp38-abi3-musllinux_1_1_i686.whl

    Android Studio Ladybug(android-studio-2024.2.1.10-mac.zip.002)

    Android Studio Ladybug 2024.2.1(android-studio-2024.2.1.10-mac.dmg)适用于macOS Intel系统,文件使用360压缩软件分割成两个压缩包,必须一起下载使用: part1: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954174 part2: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954175

    基于ssm框架+mysql+jsp实现的监考安排与查询系统

    有学生和教师两种角色 登录和注册模块 考场信息模块 考试信息模块 点我收藏 功能 监考安排模块 考场类型模块 系统公告模块 个人中心模块: 1、修改个人信息,可以上传图片 2、我的收藏列表 账号管理模块 服务模块 eclipse或者idea 均可以运行 jdk1.8 apache-maven-3.6 mysql5.7及以上 tomcat 8.0及以上版本

    tornado-6.1b2-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl

    tornado-6.1b2-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl

    Android Studio Ladybug(android-studio-2024.2.1.10-mac.zip.001)

    Android Studio Ladybug 2024.2.1(android-studio-2024.2.1.10-mac.dmg)适用于macOS Intel系统,文件使用360压缩软件分割成两个压缩包,必须一起下载使用: part1: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954174 part2: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954175

    基于MATLAB车牌识别代码实现代码【含界面GUI】.zip

    matlab

    基于java的毕业生就业信息管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的毕业生就业信息管理系统答辩PPT.pptx

    基于Web的毕业设计选题系统的设计与实现(springboot+vue+mysql+说明文档).zip

    随着高等教育的普及和毕业设计的日益重要,为了方便教师、学生和管理员进行毕业设计的选题和管理,我们开发了这款基于Web的毕业设计选题系统。 该系统主要包括教师管理、院系管理、学生管理等多个模块。在教师管理模块中,管理员可以新增、删除教师信息,并查看教师的详细资料,方便进行教师资源的分配和管理。院系管理模块则允许管理员对各个院系的信息进行管理和维护,确保信息的准确性和完整性。 学生管理模块是系统的核心之一,它提供了学生选题、任务书管理、开题报告管理、开题成绩管理等功能。学生可以在此模块中进行毕业设计的选题,并上传任务书和开题报告,管理员和教师则可以对学生的报告进行审阅和评分。 此外,系统还具备课题分类管理和课题信息管理功能,方便对毕业设计课题进行分类和归档,提高管理效率。在线留言功能则为学生、教师和管理员提供了一个交流互动的平台,可以就毕业设计相关问题进行讨论和解答。 整个系统设计简洁明了,操作便捷,大大提高了毕业设计的选题和管理效率,为高等教育的发展做出了积极贡献。

    机器学习(预测模型):2000年至2015年期间193个国家的预期寿命和相关健康因素的数据

    这个数据集来自世界卫生组织(WHO),包含了2000年至2015年期间193个国家的预期寿命和相关健康因素的数据。它提供了一个全面的视角,用于分析影响全球人口预期寿命的多种因素。数据集涵盖了从婴儿死亡率、GDP、BMI到免疫接种覆盖率等多个维度,为研究者提供了丰富的信息来探索和预测预期寿命。 该数据集的特点在于其跨国家的比较性,使得研究者能够识别出不同国家之间预期寿命的差异,并分析这些差异背后的原因。数据集包含22个特征列和2938行数据,涉及的变量被分为几个大类:免疫相关因素、死亡因素、经济因素和社会因素。这些数据不仅有助于了解全球健康趋势,还可以辅助制定公共卫生政策和社会福利计划。 数据集的处理包括对缺失值的处理、数据类型转换以及去重等步骤,以确保数据的准确性和可靠性。研究者可以使用这个数据集来探索如教育、健康习惯、生活方式等因素如何影响人们的寿命,以及不同国家的经济发展水平如何与预期寿命相关联。此外,数据集还可以用于预测模型的构建,通过回归分析等统计方法来预测预期寿命。 总的来说,这个数据集是研究全球健康和预期寿命变化的宝贵资源,它不仅提供了历史数据,还为未来的研究和政策制

    基于微信小程序的高校毕业论文管理系统小程序答辩PPT.pptx

    基于微信小程序的高校毕业论文管理系统小程序答辩PPT.pptx

    基于java的超市 Pos 收银管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的超市 Pos 收银管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的网上报名系统答辩PPT.pptx

    基于java的网上报名系统答辩PPT.pptx

    基于java的网上书城答辩PPT.pptx

    基于java的网上书城答辩PPT.pptx

    婚恋网站 SSM毕业设计 附带论文.zip

    婚恋网站 SSM毕业设计 附带论文 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1GK1iYyE2B

    基于java的戒烟网站答辩PPT.pptx

    基于java的戒烟网站答辩PPT.pptx

    基于微信小程序的“健康早知道”微信小程序答辩PPT.pptx

    基于微信小程序的“健康早知道”微信小程序答辩PPT.pptx

    机器学习(预测模型):自行车共享使用情况的数据集

    Capital Bikeshare 数据集是一个包含从2020年5月到2024年8月的自行车共享使用情况的数据集。这个数据集记录了华盛顿特区Capital Bikeshare项目中自行车的租赁模式,包括了骑行的持续时间、开始和结束日期时间、起始和结束站点、使用的自行车编号、用户类型(注册会员或临时用户)等信息。这些数据可以帮助分析和预测自行车共享系统的需求模式,以及了解用户行为和偏好。 数据集的特点包括: 时间范围:覆盖了四年多的时间,提供了长期的数据观察。 细节丰富:包含了每次骑行的详细信息,如日期、时间、天气条件、季节等,有助于深入分析。 用户分类:数据中区分了注册用户和临时用户,可以分析不同用户群体的使用习惯。 天气和季节因素:包含了天气情况和季节信息,可以研究这些因素对骑行需求的影响。 通过分析这个数据集,可以得出关于自行车共享使用模式的多种见解,比如一天中不同时间段的使用高峰、不同天气条件下的使用差异、季节性变化对骑行需求的影响等。这些信息对于城市规划者、交通管理者以及自行车共享服务提供商来说都是非常宝贵的,可以帮助他们优化服务、提高效率和满足用户需求。同时,这个数据集也

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics