- Load On Demand
مقدمه مفهومی درباره بارگذاری بر اساس نیاز
بارگذاری بر اساس نیاز (Load on Demand) یا بارگذاری تنبل (Lazy Loading) یک الگوی طراحی در مهندسی نرم افزار است که در آن منابع سیستمی (مانند ماژول های کد، داده ها یا دارایی های چندرسانه ای) فقط در لحظه ای که واقعاً مورد نیاز هستند بارگذاری و مقداردهی می شوند. این روش در مقابل بارگذاری پیش گیرانه (Eager Loading) قرار می گیرد و مزایای قابل توجهی در بهینه سازی مصرف منابع و بهبود زمان راه اندازی سیستم دارد.
مزایای بارگذاری بر اساس نیاز
- کاهش زمان راه اندازی اولیه
- صرفه جویی در مصرف حافظه
- بهبود پاسخگویی سیستم
- کاهش ترافیک شبکه در برنامه های توزیع شده
- امکان کار با مجموعه داده های بسیار بزرگ
- انعطاف پذیری بیشتر در معماری سیستم
کاربردهای پیشرفته
1. سیستم های مدیریت محتوای بزرگ
2. برنامه های تک صفحه ای (SPA) پیشرفته
3. موتورهای بازی با دارایی های حجیم
4. پردازش مجموعه داده های عظیم
5. سیستم های embedded با منابع محدود
6. میکروسرویس های ابری
7. برنامه های موبایل با محدودیت حافظه
تکنیک های پیاده سازی
- تقسیم کد (Code Splitting) در وب
- بارگذاری پویای ماژول ها
- پروکسی های مجازی برای مجموعه داده های بزرگ
- الگوی Factory برای ایجاد شیء در زمان نیاز
- مکانیزم های جایگزینی صفحه (Paging) در پایگاه داده
- بارگذاری افزایشی در رابط کاربری
نتیجه گیری کاربردی
بارگذاری بر اساس نیاز تکنیکی قدرتمند برای بهینه سازی سیستم های مدرن است.
بارگذاری بر اساس نیاز (Load on Demand) یا بارگذاری تنبل (Lazy Loading) یک الگوی طراحی در مهندسی نرم افزار است که در آن منابع سیستمی (مانند ماژول های کد، داده ها یا دارایی های چندرسانه ای) فقط در لحظه ای که واقعاً مورد نیاز هستند بارگذاری و مقداردهی می شوند. این روش در مقابل بارگذاری پیش گیرانه (Eager Loading) قرار می گیرد و مزایای قابل توجهی در بهینه سازی مصرف منابع و بهبود زمان راه اندازی سیستم دارد.
مزایای بارگذاری بر اساس نیاز
- کاهش زمان راه اندازی اولیه
- صرفه جویی در مصرف حافظه
- بهبود پاسخگویی سیستم
- کاهش ترافیک شبکه در برنامه های توزیع شده
- امکان کار با مجموعه داده های بسیار بزرگ
- انعطاف پذیری بیشتر در معماری سیستم
کاربردهای پیشرفته
1. سیستم های مدیریت محتوای بزرگ
2. برنامه های تک صفحه ای (SPA) پیشرفته
3. موتورهای بازی با دارایی های حجیم
4. پردازش مجموعه داده های عظیم
5. سیستم های embedded با منابع محدود
6. میکروسرویس های ابری
7. برنامه های موبایل با محدودیت حافظه
تکنیک های پیاده سازی
- تقسیم کد (Code Splitting) در وب
- بارگذاری پویای ماژول ها
- پروکسی های مجازی برای مجموعه داده های بزرگ
- الگوی Factory برای ایجاد شیء در زمان نیاز
- مکانیزم های جایگزینی صفحه (Paging) در پایگاه داده
- بارگذاری افزایشی در رابط کاربری
نتیجه گیری کاربردی
بارگذاری بر اساس نیاز تکنیکی قدرتمند برای بهینه سازی سیستم های مدرن است.
