所以什么样的数据会被缓存在内存中，什么样的数据被缓存在磁盘中？

浏览器缓存数据的位置不仅取决于缓存数据的类型，还取决于浏览器缓存的策略和硬件环境。一般来说，以下几种数据可能会被缓存在内存中：

1. HTML文档：HTML文档可能会被缓存在内存中，因为它们相对较小，同时经常被访问，缓存在内存中可以提高访问速度。

2. CSS和JavaScript文件：CSS和JavaScript文件也可能会被缓存在内存中，因为它们经常被访问，缓存在内存中可以提高访问速度。

3. 图片：小图片可能会被缓存在内存中，因为它们占用的空间较小，同时经常被访问。

而以下几种数据可能会被缓存在磁盘中：

1. 大型文件：大型文件，如视频、音频等通常会被缓存在磁盘中，因为它们占用的空间较大，缓存在内存中可能会导致内存不足。

2. 网页元数据：网页的元数据，如页面标题、访问时间等可能会被缓存在磁盘中，因为它们的大小比较小，同时不需要频繁访问。

需要注意的是，浏览器缓存的具体策略和位置可能会因浏览器版本、操作系统、硬件环境等因素而有所不同。

相关问题

scala groupbykey 如果会造成内存溢出该有什么样的修改方案

在使用 `groupByKey` 操作时，如果可能会造成内存溢出，你可以考虑使用以下方法来解决这个问题：

1. 尽量避免使用 `groupByKey`，因为这个操作会将所有的键值对都存储在内存中，对于大量的数据来说可能会造成内存溢出。可以尝试使用其他操作，比如 `reduceByKey` 或者 `aggregateByKey`，它们可以在聚合数据的同时进行计算，从而减少内存的使用。

2. 尝试使用分区算子，比如 `partitionBy` 或者 `repartition`。这些算子可以改变 RDD 的分区方式，使得相同的键被存储在同一个分区中，从而减少存储相同键对应的值的内存开销。

3. 尝试使用缓存或持久化机制来优化内存使用。比如，你可以使用 `cache` 或者 `persist` 操作来将数据缓存在内存中，避免重复计算。你也可以使用 `checkpoint` 操作来将 RDD 的数据写入磁盘，从而释放内存。

4. 尝试调整 Spark 的内存参数。你可以使用 `spark.executor.memory` 和 `spark.driver.memory` 来调整 Spark 的内存使用情况。

希望这些建议能帮助你解决内存溢出的问题。

filesrc里的rtp数据怎么用rtph264depay解析 管道什么样的

`filesrc` 元素是用于从文件系统中读取数据的 GStreamer 元素，它不能直接处理 RTP 流。如果您想要使用 `rtph264depay` 解析 RTP 流，需要使用 `udpsrc` 元素来接收 RTP 流。

如果您的 RTP 流已经被记录在一个文件中，您可以使用 `filesrc` 元素从文件中读取 RTP 数据，并使用 `rtpjitterbuffer` 元素来缓存和重新排序 RTP 数据包。接下来，使用 `rtph264depay` 元素将 RTP 数据还原为 H264 数据流。

以下是使用 `filesrc`、`rtpjitterbuffer` 和 `rtph264depay` 元素的示例 GStreamer 管道：

gst-launch-1.0 filesrc location=input.rtp ! application/x-rtp, payload=96 ! rtpjitterbuffer ! rtph264depay ! h264parse ! mp4mux ! filesink location=output.mp4

在这个命令中，`filesrc` 元素从本地文件系统中读取名为 input.rtp 的文件，该文件包含 RTP 流。`application/x-rtp` 参数告诉 GStreamer 解析 RTP 数据。`rtpjitterbuffer` 元素用于缓存和重新排序 RTP 数据包。`rtph264depay` 元素将 RTP 数据还原为 H264 数据流。`h264parse` 元素解析 H264 数据流。`mp4mux` 元素将 H264 数据流封装为 MP4 容器格式。最后，`filesink` 元素将 MP4 文件写入磁盘。

请注意，这些命令仅用于示例目的。您需要根据自己的需求调整输入和输出参数。