流量分析基础
通过流量监测工具识别高频请求接口，建立流量基线模型。推荐使用以下工具组合：
- Wireshark网络协议分析
- Prometheus时序数据库
- Grafana可视化看板
数据压缩技术
采用多级压缩策略提升传输效率：
- 启用GZIP/Brotli文本压缩
- WebP/AVIF图像格式转换
- Protocol Buffer二进制序列化
| 算法 | 压缩率 | CPU消耗 |
|---|---|---|
| GZIP | 70% | 低 |
| Brotli | 85% | 中 |
缓存策略实践
构建四级缓存体系实现流量分流：
- 浏览器本地缓存
- CDN边缘缓存
- 反向代理缓存
- 数据库查询缓存
监控与动态调整
建立实时告警系统监测流量异常，动态调整限流策略：
- 设置QPS阈值告警
- 自动扩容云服务器
- 熔断非核心服务
通过多维度的流量分析、数据压缩技术实施、智能缓存策略部署以及动态监控体系的建立，可系统性提升GB级流量场景下的网络传输效率。建议每季度进行策略复盘，结合业务发展持续优化。
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