ESI技术和SSI很像，只不过ESI技术是和缓存技术配合起来的，同时ESI标签也不像SSI标签那样使用注
释的形式，因此ESI标签是一定要被解析的，如果仅仅是缓存，ESI和SSI比较起来也没显得那么有优势和特
别，但是对于电商这种场景而言ESI的现实意义非常大，电商网站也是一个由用户产生内容的网站，每一个
商家的店铺虽然我们都知道它是属于淘宝或天猫的，但是单独一个商家的店铺都是个性化很强的，与其他
店铺差异很大，为了买卖商品，商家会上传自己商品的图片，还会使用图片和文字描述自己的商品，单个
商品页面我们做动静分离分析，很容易分辨出动态内容和静态内容，但是如果一个电商平台拥有超乎想象
数量的商家，那么每个页面的图片，文字和商家页面的关系就会变得有点微妙了。由于电商网站的图片特
别多，那么电商网站系统一般都会设计一套管理这些小图片的分布式存储系统，例如淘宝的TFS文件系统，
它是专门针对图片使用的分布式文件系统，这些文件系统里存储的图片会和商家紧密关联，这就让图片本
身拥有了一定的动态属性，但是对于每个商家页面而言，商家自己的图片资源都是可以静态化的，也就是
说图片的读取是要通过商家信息进行计算的，计算出的结果对于商家而言又是静态的，可以被缓存的。但
是这个静态资源的处理时候就变得复杂了，而这些是SSI无法完成的。
首先我们直接从文件系统读取图片，效率是非常低效，因此我们还是会把它们缓存在内存里，但是由
于不同图片和不同商户是相关联，那么对于缓存查找时候是需要一定的条件，不同商户对自己页面的设计
方案也会有所不同，一般商户这些资源，存储系统肯定会按照设计模板的维度存储，不同商家由于商品和
文化的不一样，那么使用的模板也不一样，因此资源返回静态web容器前还需要一个整合过程，这样场景下
的静态资源获取其实是需要一定逻辑计算的，那么这个计算一般都会在开发时候由代码完成，所以从上面
ESI使用的例子看到，开发人员会使用velocity的esi标签，这个标签开发人员可以设置参数，velocity引
擎最终会将这个标签解析成静态web容器可以解析的esi标签，标签里有这样的代码test.vm.esi?id=100，
文件后面会带上参数，那么这个参数其实是动态的，那么这个参数也就是缓存系统获取正确信息的规则
了。这样我们就完成了静态资源获取的逻辑计算，计算完毕后这些资源会在一段时间里长期有效，因此它
就演变为静态资源，可以被缓存了。ESI比SSI强大多了，同时ESI也可以完成SSI的功能，所以使用了ESI也
就没必要用SSI了。
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