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Chrome 渲染流水线演化的未来

前段时间我写了一篇文章浏览器渲染流水线解析与网页动画性能优化,对目前 60 左右版本的 Chrome 的渲染流水线进行解析,文末也讨论了当前渲染流水线的一些不足和未来演化的方向。 当前的渲染流水线过于复杂和冗长,特别是对于非合成器动画来说,过多的线程/进程间交互增加了不少额外开销,异步光栅化的机制也是有利于合成器动画而不利于非合成器动画。而未来的演化理应需要简化渲染流水线,减少线程/进程间交互,避免非必要的额外开销,光栅化和合成不再像现在一样泾渭分明,渲染流水线可以支持更灵活和动态自适应的图层化和光栅化策略,根据硬件的能力和性能,还有页面的绘制特征采取不同的图层化和光栅化方式,从而最大化页面的动画性能。 最近通过阅读 Chrome 官方的一些文档,对 Chrome 渲染流水线未来演化的一些细节也有了更多认识。本文主要针对最近一次 Bl

第25天,Django之缓存、序列化、信号

目录 一、缓存 1. 配置 1.1 开发调试 1.2 内存 1.3 文件 1.4 数据库 1.5 Memcache缓存(python-memcached模块) 1.6 Memcache缓存(pylibmc模块) 2. 缓存应用 2.1 站点级缓存 2.2 单个视图缓存 2.3 模板片段缓存 二、序列化 1、serializers 2、json.dumps 三、信号 1. Django内置信号 一、缓存 由于Django是动态网站,所有每次请求均会去数据进行相应的操作,当程序访问量大时,耗时必然会更加明显,最简单解决方式是使用:缓存,缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者memcache中,5分钟内再有人来访问时,则不再去执行view中的操作,而是直接从内存或者Redis中之前缓存的内容拿到,并返回。 Django中提供了6种缓存方式: 开发调试 内存 文件 数据库 Memcache缓存(python-memcached模块) Memcache缓存(pylibmc模块,只是与上面换了个模块而已) 1. 配置 1.1 开发调试 # 此为开始调试用,实际内部不做任何操作 # 配置: ...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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