news 2026/2/25 16:38:50

浏览器输入url后。。。

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
浏览器输入url后。。。

面试回答(结构化 + 技术细节):

当在浏览器地址栏输入一个 URL 并按下回车后,整个过程大致可以分为以下几个阶段:


1.URL 解析
  • 浏览器首先解析输入的 URL,判断是否为合法格式。
  • 如果没有协议(如http://https://),浏览器会默认加上http://(现代浏览器通常优先尝试https)。
  • 同时也会检查是否是关键词(比如直接输入“百度”),如果是,会触发搜索引擎跳转。

2.DNS 查询(域名解析)
  • 浏览器需要将域名(如www.example.com)解析成对应的 IP 地址。
  • 查询顺序一般是:
    • 浏览器缓存
    • 操作系统缓存(如 hosts 文件)
    • 路由器缓存
    • ISP 的 DNS 服务器
    • 根域名服务器 → 顶级域(.com)→ 权威 DNS 服务器
  • 最终获得目标服务器的 IP 地址。

💡 补充:现代浏览器会做 DNS Prefetch(预解析)优化,提前解析页面中可能用到的域名。


3.建立 TCP 连接(三次握手)
  • 浏览器通过获得的 IP 地址和端口(默认 80/443)向服务器发起 TCP 连接。
  • TCP 三次握手过程:
    1. 客户端发送 SYN
    2. 服务端回复 SYN-ACK
    3. 客户端发送 ACK
  • 若是 HTTPS,则还需进行 TLS 握手(加密协商、证书验证等)。

💡 补充:HTTP/2 和 HTTP/3 对连接有进一步优化,如多路复用、减少握手延迟等。


4.发送 HTTP 请求
  • TCP 连接建立后,浏览器构造 HTTP 请求报文(包含请求方法、Header、Body 等),发送给服务器。
  • 如果是 HTTPS,数据会经过 TLS 加密后再传输。

5.服务器处理请求并返回响应
  • 服务器接收到请求后,由 Web 服务器(如 Nginx)或应用服务器(如 Node.js、Java Spring)处理。
  • 可能涉及数据库查询、业务逻辑处理等。
  • 最终生成 HTTP 响应(状态码、响应头、HTML/CSS/JS 内容等)返回给浏览器。

6.浏览器解析与渲染页面
  • 浏览器接收到响应后,开始解析 HTML,构建 DOM 树。
  • 同时解析 CSS,构建 CSSOM 树。
  • DOM + CSSOM → Render Tree(渲染树)
  • 布局(Layout / Reflow)→ 绘制(Paint)→ 合成(Composite)
  • 如果遇到<script>标签,默认会阻塞 HTML 解析(除非加asyncdefer

💡 补充:关键渲染路径(Critical Rendering Path)是性能优化的重点。


7.加载额外资源
  • HTML 中引用的 JS、CSS、图片、字体等资源会触发新的 HTTP 请求(可能复用已有 TCP 连接)。
  • 浏览器会根据资源优先级调度加载(Preload、Prefetch 等机制)。

8.页面交互与后续操作
  • JS 执行可能修改 DOM、发起 AJAX 请求、监听用户事件等。
  • 页面进入可交互状态(TTI: Time to Interactive)。

总结(一句话概括):

从 URL 输入到页面展示,经历了URL 解析 → DNS 查询 → TCP/TLS 握手 → HTTP 请求/响应 → 浏览器渲染 → 资源加载 → 交互就绪的完整链路。


面试加分项(可根据岗位深度选择提及):

  • 安全方面:HTTPS 的作用、证书验证、HSTS
  • 性能优化:DNS Prefetch、TCP Fast Open、HTTP/2 多路复用、资源压缩、缓存策略(Cache-Control、ETag)
  • 前端工程化:如何通过代码分割、懒加载等减少首屏时间
  • 浏览器机制:同源策略、CORS、Service Worker(PWA)
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/23 12:40:00

OOM错误应对策略:PyTorch-CUDA-v2.7显存优化技巧

OOM错误应对策略&#xff1a;PyTorch-CUDA-v2.7显存优化技巧 在深度学习项目中&#xff0c;你是否曾经历过训练到一半突然弹出 CUDA out of memory 的红色警告&#xff1f;重启、减小 batch size、甚至怀疑硬件故障……这些“常规操作”背后&#xff0c;其实是对显存管理机制理…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/23 18:20:17

【2026年精选毕业设计:基于本地大模型的个人数字健康管家系统(含论文+源码+PPT+开题报告+任务书+答辩讲解)】

2026年精选毕业设计&#xff1a;基于本地大模型的个人数字健康管家系统&#xff08;含论文源码PPT开题报告任务书答辩讲解&#xff09;告别云端依赖&#xff01;这个毕设项目让AI健康助手真正“住”进你的电脑——全程离线、隐私无忧、还能语音对话&#xff01;全套资料开源&am…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/22 14:10:53

创业公司技术选型建议:PyTorch-CUDA-v2.7镜像提升研发效率

创业公司技术选型建议&#xff1a;PyTorch-CUDA-v2.7镜像提升研发效率 在AI创业浪潮中&#xff0c;一个现实问题反复浮现&#xff1a;新入职的算法工程师第一天上班&#xff0c;花了整整一天配置环境——CUDA驱动版本不匹配、cuDNN安装失败、PyTorch和Python版本冲突……最终模…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/21 22:29:24

多GPU并行训练入门:PyTorch-CUDA-v2.7镜像支持多卡配置

多GPU并行训练入门&#xff1a;PyTorch-CUDA-v2.7镜像支持多卡配置 在深度学习模型日益庞大的今天&#xff0c;一个130亿参数的语言模型用单张RTX 4090跑完一轮训练可能需要两周时间——这显然无法满足快速迭代的研发节奏。更现实的情况是&#xff0c;研究者刚调好环境&#xf…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/17 22:57:13

Anaconda下载慢?直接使用预装环境的PyTorch-CUDA-v2.7镜像

PyTorch-CUDA-v2.7镜像&#xff1a;告别Anaconda下载慢&#xff0c;开箱即用的深度学习环境 在深度学习项目启动的前几个小时&#xff0c;你是否也曾经历过这样的场景&#xff1a;满怀热情地打开电脑&#xff0c;准备复现一篇最新论文&#xff0c;结果卡在了 conda install py…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/25 1:11:02

YOLOv11 mAP评估脚本:在PyTorch中计算检测精度

YOLOv11 mAP评估脚本&#xff1a;在PyTorch中计算检测精度 在目标检测领域&#xff0c;模型一旦训练完成&#xff0c;真正的考验才刚刚开始——我们如何客观地衡量它的表现&#xff1f;尤其是在YOLOv11这类追求速度与精度平衡的新一代架构下&#xff0c;一个可靠、高效的评估流…

作者头像 李华