互联网最大的特性就是信息交互，动态数据就是互联网最基本的存在形式。动态数据可以根据更新频率和使用频率这两个属性来考虑该如何优化。优化方面也有流量优化和体验优化两个点。我们可以通过分析动态数据的这些属性来找到合适的优化方案。 由于“动态数据”的概念很泛，这是所说的动态数据及其优化是针对前后端通讯的。当服务器数据有更新时，可以有两种处理方式。一种是先不急着把数据传到客户端，只是告诉客户端这个数据已经变化，当客户端需要使用这个数据时在发送最新数据。另一种则是尽量快的把最新数据发送到客户端。前者在网络慢时可能会因为数据不能及时更新而造成不好的用户体验，后者则可能在一些用户没用用到的数据上浪费带宽和流量去更新。 根据数据的更新频率和使用频率不同，大致可以分为4种情况： 1. 更新频率高，使用频率高 例如：即时聊天列表 2. 更新频率高，使用频率低 例如：聊天记录列表 3. 更新频率低，使用频率高 例如：导航栏 4. 更新频率低，使用频率低 例如：个人信息 我觉得只有第一种需要让数据及时更新来优化用户体验的情况，其它情况都可以使用延迟更新。因为即时更新的成本是很高的，无论是更新频率低还是使用频率低，即使数据因为更新无法及时同步，让用户发现的频率也非常低。即使用户看到没有及时更新的数据也会去手动刷新页面，我们不必浪费资源去做这样的“完美体验”。 其实这里说的几种情况只是非常极端的几种，实际上频率这东西是可以量化的，并不是非高即低。上面的4种情况只是比较典型的，有些时候数据到底是属于何种更新频率有点难判断。比如网站内容的分类这个数据，如果页面使用的时以数据适应布局的方式，那分类更新的概率就非常低，因为随意修改分类会导致页面显示不正常。只有网站改版时才可能更新，所以完全可以使用延迟更新。但如果网站使用页面适应数据的做法，那分类数据就可能随时被操作，这时候可以考虑使用即时更新。但具体还得看这个数据被修改的频率。