前言：「客戶端上傳時間戳」的玩法，你玩過麼？一起聊聊時間戳的奇技淫巧！
問題二：能不能在登入的過程中不拉取這些資料，而在登入後拉取？
問題三：能不能直接復用客戶端本地的資料？
答：不能直接復用客戶端本地的資料，因為不能確保本地的資料是最新的。
核心問題：每次登入都需要拉取，太費流量了，有沒有優化方法？
答：常用優化方法有兩種
（1）延遲拉取，按需拉取
（2）時間戳
問題五：延遲拉取，按需拉取為什麼有效？為什麼能夠減少拉取流量？
問題六：哪些資料不登入後不一定會使用，可以延遲拉取？
問題七：時間戳為什麼有效？為什麼能夠減少拉取流量？
答：本地資料不能直接使用的原因是，不確定資料是否最新，拉取伺服器時間戳與本地時間戳進行比對，如果本地是最新的資料，就能避免重新拉取。id列表資料的變化頻度是比較低的（增加id，減少id），時間戳機制非常的有效。
問題八：加入時間戳機制後，資料拉取流程有什麼變化？
答：假設有100個好友，以好友詳情資料的拉取為例，沒有時間戳之前，直接向伺服器拉取這100個好友的詳情資料。
在有了時間戳之後，資料拉取流程變為：
（1）先拉取100個好友的時間戳
（2）客戶端將100個好友的時間戳與本地時間戳對比，找出差異，假設有10個好友的資訊發生了變化，時間戳改變了
（3）拉取10個有變化的好友的資訊
優點是：大大減少了資料傳輸量（由拉取100個好友，降低到拉取10個好友）
缺點是：增加了一次網路互動（原來直接拉取，現在需要分別拉取時間戳與差異資料）
問題九：使用時間戳的同時，能否降低網路互動次數呢？
答：可以！
客戶端對時間戳的使用，往往採取「客戶端拉取時間戳」+「客戶端比對時間戳」+「客戶端再次拉取差異資料」的方式進行，「時間戳比對」的的cpu計算發生在客戶端，其實，這個計算可以轉嫁到伺服器，步驟為：
（1）客戶端上傳100個好友的時間戳
（2）服務端收到客戶端上傳的時間戳，與最新時間戳對比，找出差異，假設有10個好友的資訊發生了變化，服務端可以直接將有差異的10個好友的資料返回
優點是：客戶端減少了一次網路請求
缺點是：比對時間戳差異的cpu計算由「端」轉嫁到了「雲」
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