分页加载方法、装置、存储介质及服务器与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及一种分页加载方法、装置、存储介质及服务器。


背景技术：

2.在目前的软件应用中，分页加载常见于数据流业务，如电商平台、新闻网站和资讯平台等。现有技术在进行分页加载时，一般由开发人员确定一加载数据量或者一页面滚动高度，对于不同的终端设备以及同一终端设备的不同情况，现有技术均按照该取值固定的加载数据量或者该取值固定的页面滚动高度，从服务器处请求加载下一页的数据并显示。
3.但是，在分页加载显示时，终端设备需要一定的时间来进行数据请求、数据处理、页面绘制和页面渲染。在终端设备当前所处的网络环境差，其上配置的cpu(central processing unit，中央处理单元)和gpu(graphics processing unit，图像处理单元)性能差，和/或终端设备当前的资源利用率高的情况下，若根据该取值固定的加载数据量来加载数据，那么终端设备的加载耗时长，降低了具体业务的响应效率，进而影响了用户体验。
4.在终端设备当前所处的网络环境优异，其上配置的cpu和gpu性能好，和/或终端设备当前的资源利用率低的情况下，若按照该取值固定的加载数据量来加载数据，那么这种加载方式并未充分利用终端设备的资源优势。与资源优势差的终端设备相比，在总加载数据量相同的情况下，资源优势好的终端设备仍旧需要经过相同的请求次数和加载次数来完成加载，增加了服务器的任务响应压力。
5.由此可见，现有技术难以兼顾较高的业务响应效率与较低的服务器响应压力。


技术实现要素：

6.本技术的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中难以兼顾较高的业务响应效率与较低的服务器响应压力的技术缺陷。
7.第一方面，本技术实施例提供了一种分页加载方法，所述方法包括：
8.接收由终端设备发送的分页加载请求，所述分页加载请求包括所述终端设备的性能指标值；
9.根据所述性能指标值确定所述终端设备的目标性能分数，并基于所述目标性能分数确定目标加载数据量；所述目标性能分数用于反映所述终端设备的性能，所述终端设备的性能与所述目标加载数据量正相关；
10.向所述终端设备返回数据大小为所述目标加载数据量的分页数据，以使所述终端设备基于接收到的分页数据生成显示页面。
11.在其中一个实施例中，所述分页加载请求包括所述终端设备在多个性能监测时刻下的性能指标值；
12.所述根据所述性能指标值确定所述终端设备的目标性能分数的步骤，包括：
13.对于每个所述性能监测时刻，根据所述终端设备在该性能监测时刻下的性能指标
值，计算该性能监测时刻所对应的初始性能分数；
14.将各个所述初始性能分数进行加权平均，以得到所述终端设备的目标性能分数。
15.在其中一个实施例中，每个性能监测时刻下的性能指标值包括所述终端设备在该性能监测时刻下的至少一个网络性能指标值和至少一个器件性能指标值；
16.所述对于每个所述性能监测时刻，根据所述终端设备在该性能监测时刻下的性能指标值，计算该性能监测时刻所对应的初始性能分数的步骤，包括：
17.对于每个所述性能监测时刻，获取每个所述网络性能指标值对应的网络指标权重以及每个所述器件性能指标值对应的器件指标权重，并根据各个所述网络指标权重、各个所述器件指标权重、所述终端设备在该性能监测时刻下的各个所述网络性能指标值以及所述终端设备在该性能监测时刻下的各个所述器件性能指标值，计算该性能监测时刻所对应的初始性能分数。
18.在其中一个实施例中，所述网络性能指标值为网络上行速率或者网络下行速率，所述器件性能指标值为cpu利用率、gpu利用率、内存利用率、设备温度或者设备耗电速率。
19.在其中一个实施例中，所述基于所述目标性能分数确定目标加载数据量的步骤，包括：
20.按照以下公式计算所述目标加载数据量：
21.n＝p
×s×
(t-s)
22.其中，n为所述目标加载数据量，p为第一常数，s为所述目标性能分数，t为第二常数。
23.在其中一个实施例中，所述基于所述目标性能分数确定目标加载数据量的步骤，包括：
24.从预先存储的性能分数与加载数据量的映射关系中，确定与所述目标性能分数相对应的目标加载数据量；其中，在所述映射关系中，所述性能分数用于反映所述终端设备的性能，所述终端设备的性能与所述目标加载数据量正相关。
25.第二方面，本技术实施例提供了一种分页加载装置，所述装置包括：
26.请求接收模块，用于接收由终端设备发送的分页加载请求，所述分页加载请求包括所述终端设备的性能指标值；
27.数据量确定模块，用于根据所述性能指标值确定所述终端设备的目标性能分数，并基于所述目标性能分数确定目标加载数据量；所述目标性能分数用于反映所述终端设备的性能，所述终端设备的性能与所述目标加载数据量正相关；
28.数据返回模块，用于向所述终端设备返回数据大小为所述目标加载数据量的分页数据，以使所述终端设备基于接收到的分页数据生成显示页面。
29.在其中一个实施例中，所述分页加载请求包括所述终端设备在多个性能监测时刻下的性能指标值，所述数据量确定模块包括：
30.初始性能分数计算单元，用于针对每个所述性能监测时刻，根据所述终端设备在该性能监测时刻下的性能指标值，计算该性能监测时刻所对应的初始性能分数；
31.目标性能分数计算单元，用于将各个所述初始性能分数进行加权平均，以得到所述终端设备的目标性能分数。
32.第三方面，本技术实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可
读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述任一实施例所述分页加载方法的步骤。
33.第四方面，本技术实施例提供了一种服务器，该服务器包括：一个或多个处理器，以及存储器；
34.所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行时，执行上述任一实施例所述分页加载方法的步骤。
35.本技术实施例的分页加载方法、装置、存储介质和服务器中，服务器可以接收由终端设备发送的分页加载请求，并从该分页加载请求中提取终端设备的性能指标值，以根据该性能指标值确定终端设备的目标性能分数，该目标性能分数可以准确反映终端设备的性能。在得到目标性能分数后，服务器可以根据该目标性能分数确定目标加载数据量，并向终端设备返回数据大小为目标加载数据量的分页数据，使得终端设备可以基于该分页数据生成显示页面。终端设备的性能越好，目标加载数据量越大，从而可依据终端设备的性能指标调节该终端设备的加载数据量，不同的终端设备可对应着不同的加载数据量，处于不同性能状态下的同一终端设备也可对应着不同的加载数据量。终端设备的性能状态越好，服务器在一次分页加载请求的响应过程返回的分页数据越大。如此，可以在单次分页加载的过程中充分发挥终端设备的资源优势，使其能够加载更多的分页数据，以减少请求频率和加载次数，进而降低服务器的响应压力。终端设备的性能状态越差，服务器在一次分页加载请求的响应过程返回分页数据越少，从而可降低终端设备的加载耗时，进而提高具体业务的响应效率。由此可见，本技术可以兼顾较高的业务响应效率与较低的服务器响应压力，并提高用户体验。
附图说明
36.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
37.图1为一个实施例中分页加载方法的应用环境图；
38.图2为一个实施例中分页加载方法的流程示意图之一；
39.图3为一个实施例中确定目标性能分数的流程示意图；
40.图4为一个实施例中分页加载方法的流程示意图之二；
41.图5为一个实施例中分页加载装置的结构框图；
42.图6为一个实施例中服务器的结构示意图。
具体实施方式
43.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
44.本技术提供的分页加载方法应用于图1示出的应用环境中。如图1所示，该应用环
境可以包括终端设备102和服务器104，其中，该终端设备102可以但不限于是个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，该便携式可穿戴设备可以但不限于是智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
45.本技术实施例中，终端设备102可以分页加载并显示对应页面的内容。具体而言，当终端设备102需要加载下一页的页面内容时，终端设备102可以向服务器104发送分页加载请求。服务器104在接收到该分页加载请求的情况下，向终端设备102返回对应的数据，以便于终端设备102根据服务器104所返回的数据生成并渲染下一页显示页面，进而显示下一页的页面内容。
46.在一个实施例中，本技术提供了一种分页加载方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明。如图2所示，该方法具体包括如下步骤：
47.s200，接收由终端设备发送的分页加载请求，所述分页加载请求包括所述终端设备的性能指标值。
48.具体而言，在需要加载下一显示页面所对应的数据时，终端设备可以通过接口请求或者前端数据添加，从服务器处获取下一显示页面所对应的数据，并据此进行绘制和渲染，以生成下一显示页面。在请求数据时，终端设备可以根据其性能指标值生成分页加载请求，使得分页加载请求中可以包括该性能指标值。在其中一个实施例中，终端设备可以周期性监测本设备的性能指标值，并根据分页加载请求的生成时刻或者预期发送时刻，选取对应时刻下监测得到的性能指标值作为目标性能指标值，并依据该目标性能指标值生成分页加载请求。
49.服务器在接收到终端设备发送的分页加载请求后，可以从该分页加载请求中提取出终端设备的性能指标值，并根据提取得到的性能指标值确定在该分页加载请求的响应过程中，返回数据的数据大小。可以理解，对于不同时刻接收到的由同一终端设备发送的分页加载请求，若各个分页加载请求中所包含的性能指标值不同，则不同分页加载请求所对应的返回数据的数据大小也不同。
50.s300，根据所述性能指标值确定所述终端设备的目标性能分数，并基于所述目标性能分数确定目标加载数据量；所述目标性能分数用于反映所述终端设备的性能，所述终端设备的性能与所述目标加载数据量正相关。
51.其中，目标性能分数可以是用于反映终端设备性能好坏程度的分数，其具体评分规则可以依照参与评分的性能指标个数和/或参与评分的性能指标类型等实际因素来确定，本技术对此不作具体限制。
52.可以理解，目标性能分数与终端设备性能好坏之间的对应关系可以依照具体评分规则来确定。例如，目标性能分数与终端设备的性能可以为正相关的关系，即目标性能分数越高，则表明终端设备的性能越好；或者，目标性能分数与终端设备的性能可以为负相关的关系，即目标性能分数越高，则表明终端设备的性能越差；再或者，目标性能分数与终端设备的性能可以为近似正态分布的关系，也即，当目标性能分数小于分数阈值时，目标性能分数与终端设备的性能为正相关的关系，当目标性能分数大于分数阈值时，目标性能分数与终端设备的性能为负相关的关系。
53.在得到终端设备的目标性能分数后，服务器可以基于该目标性能分数确定目标加
载数据量。终端设备的性能越好，则目标加载数据量越大；反之，终端设备的性能越差，则目标加载数据量越小。可以理解，服务器可以采用任意方式来确定目标加载数据量。例如，服务器可以将目标性能分数代入预设的计算公式中，以实时计算出对应的目标加载数据量；或者服务器可预先存储性能分数与加载数据量之间的映射关系，服务器可以根据目标性能分数查询该映射关系，以从该映射关系中得到目标性能分数所对应的加载数据量，即目标加载数据量。
54.在其中一个实施例中，该目标加载数据量可以是能够保证终端设备在单位加载时间内完成数据请求、数据加载、页面绘制和页面渲染的最大加载数据量。其中，该单位加载时间可以根据业务进行自定义，使得用户可以在分页加载过程中获取最佳体验。如此，可以确保在用户体验最佳的时间内，提供差异化加载能力。对资源指标优异的设备，可用充分利用资源；对于资源指标较差的终端设备，减少资源消耗。如此，可提升用户体验，提高具体业务的访问效率，减少服务器压力。
55.s400，向所述终端设备返回数据大小为所述目标加载数据量的分页数据，以使所述终端设备基于接收到的分页数据生成显示页面。
56.在确定目标加载数据量后，服务器可以依据目标加载数据量向终端设备返回分页数据，该分页数据的数据大小即为目标加载数据量。终端设备在接收到分页数据后，可以对该分页数据进行数据处理(如数据双向绑定、逻辑处理等)、页面绘制和页面渲染等处理，以生成显示页面并显示该显示页面。
57.本技术实施例中，服务器可以接收由终端设备发送的分页加载请求，并从该分页加载请求中提取终端设备的性能指标值，以根据该性能指标值确定终端设备的目标性能分数，该目标性能分数可以准确反映终端设备的性能。在得到目标性能分数后，服务器可以根据该目标性能分数确定目标加载数据量，并向终端设备返回数据大小为目标加载数据量的分页数据，使得终端设备可以基于该分页数据生成显示页面。终端设备的性能越好，目标加载数据量越大，从而可依据终端设备的性能指标调节该终端设备的加载数据量，不同的终端设备可对应着不同的加载数据量，处于不同性能状态下的同一终端设备也可对应着不同的加载数据量。终端设备的性能状态越好，服务器在一次分页加载请求的响应过程返回的分页数据越大。如此，可以在单次分页加载的过程中充分发挥终端设备的资源优势，使其能够加载更多的分页数据，以减少请求频率和加载次数，进而降低服务器的响应压力。终端设备的性能状态越差，服务器在一次分页加载请求的响应过程返回分页数据越少，从而可降低终端设备的加载耗时，进而提高具体业务的响应效率。由此可见，本技术可以兼顾较高的业务响应效率与较低的服务器响应压力，并提高用户体验。
58.在一个实施例中，所述分页加载请求包括所述终端设备在多个性能监测时刻下的性能指标值，例如，分页加载请求中可以包括终端设备在t1时刻下对应的性能指标值以及t2时刻下对应的性能指标值。
59.在其中一个实施例中，考虑到终端设备一般不会频繁地刷新页面，连续两次分页加载请求之间存在时间间隔，同时考虑到终端设备的性能具有实时性的特点，为使服务器准确获知终端设备在该时间间隔内的性能，以实现动态加载，当前次分页加载请求可以包括终端设备在最新的性能监测时段内每个性能监测时刻下监测得到的性能指标值。该最新的性能监测时段的起始时刻可以依据前次分页加载请求的发送时刻和/或生成时刻来确
定，该最新的性能监测时段的结束时刻可以依据当前次分页加载请求的发送时刻和/或生成时刻来确定。例如，若终端设备在t0时刻第n次发送分页加载请求，在t3时刻第(n 1)次发送分页加载请求，则第(n 1)次发送的分页加载请求中可以包括终端设备在t1时刻下的性能指标值、在t2时刻下的性能指标值以及在t3时刻下的性能指标值。
60.如图3所示，所述根据所述性能指标值确定所述终端设备的目标性能分数的步骤，包括：
61.s310，对于每个所述性能监测时刻，根据所述终端设备在该性能监测时刻下的性能指标值，计算该性能监测时刻所对应的初始性能分数；
62.s320，将各个所述初始性能分数进行加权平均，以得到所述终端设备的目标性能分数。
63.具体而言，若分页加载请求包括终端设备在多个不同性能监测时刻下所对应的性能指标值，则服务器可分别计算终端设备在每个性能监测时刻下的初始性能分数，该初始性能分数可以反映终端设备在该性能监测时刻下的性能好坏。
64.在得到每个性能监测时刻所对应的初始性能分数后，服务器可以对各个性能监测时刻所对应的初始性能分数进行加权平均，以得到目标性能分数。可以理解，在计算目标性能分数时，任意两个性能监测时刻所对应的权重可以相同，也可以不同，本技术对此不作具体限制。在其中一个实施例中，各个性能监测时刻所对应的权重可以相同，换言之，服务器可以计算各个初始性能分数的平均值，并以此作为终端设备的目标性能分数。在其中一个实施例中，性能监测时刻越晚，则其对应的权重越大，也即，对于任意两个不同的性能监测时刻而言，较晚的性能监测时刻所对应的权重大于较早的性能监测时刻所对应的权重。
65.本技术实施例中，分页加载请求包括终端设备在多个性能监测时刻下的性能指标值，服务器可以分别计算终端设备在每个性能监测时刻下的初始性能分数，并对各个初始性能分数进行加权平均，以得到终端设备的目标性能分数，再根据该目标性能分数确定目标加载数据量。如此，可使得目标加载数据量更为匹配终端设备的当前性能，从而可进一步兼顾较高的业务响应效率与较低的服务器响应压力，并提高用户体验。
66.在一个实施例中，每个性能监测时刻下的性能指标值包括所述终端设备在该性能监测时刻下的至少一个网络性能指标值和至少一个器件性能指标值。换言之，在每个性能监测时刻下，终端设备可以对至少一个网络性能指标以及至少一个器件性能指标进行监测，以得到该性能监测时刻下网络性能指标值和器件性能指标值。其中，网络性能指标值是指能够反映终端设备网络性能的指标值，可以但不限于是网络上行速率或者网络下行速率。器件性能指标值可以是能够反映终端设备内各个器件性能的指标值，可以但不限于是cpu利用率、gpu利用率、内存利用率(如随机存取存储器ram的利用率)、设备温度(终端设备的温度或者电池温度)或者设备耗电速率(如终端设备在单位时间内的耗电量)。
67.所述对于每个所述性能监测时刻，根据所述终端设备在该性能监测时刻下的性能指标值，计算该性能监测时刻所对应的初始性能分数的步骤，包括：对于每个所述性能监测时刻，获取每个所述网络性能指标值对应的网络指标权重以及每个所述器件性能指标值对应的器件指标权重，并根据各个所述网络指标权重、各个所述器件指标权重、所述终端设备在该性能监测时刻下的各个所述网络性能指标值以及所述终端设备在该性能监测时刻下的各个所述器件性能指标值，计算该性能监测时刻所对应的初始性能分数。
68.具体而言，在计算每个性能监测时刻所对应的初始性能分数时，服务器可以根据各个指标所对应的权重，对各个指标值进行加权求和，以得到该性能监测时刻所对应的初始性能分数。在其中一个实施例中，每个性能监测时刻下的性能指标值可以包括网络上行速率、网络下行速率、cpu利用率、gpu利用率和ram利用率，服务器中的性能评分规则可以以终端设备的网络上行速率、网络下行速率、cpu利用率、gpu利用率和ram利用率作为评分维度，并对各个指标赋予不同的权重进行评分。在其中一个实施例中，各个网络指标权重以及各个器件指标权重的具体数值均可以是预先设置的。
69.本技术实施例中，通过结合终端设备的网络性能分数和器件性能分数来确定终端设备的性能分数，从而可令该性能分数更为准确地反映终端设备的性能好坏。服务器根据更为准确的性能分数确定目标加载数据量，可以进一步兼顾较高的业务响应效率与较低的服务器响应压力，并提高用户体验。
70.在一个实施例中，服务器可以按照以下公式计算所述目标加载数据量：
71.n＝p
×s×
(t-s)
72.其中，n为所述目标加载数据量，p为第一常数，s为所述目标性能分数，t为第二常数，p与t的具体数值均可依照实际情况确定，本技术对此不作具体限制。
73.在一些评分规则中，目标性能分数的数值大小会随着性能指标值的增加而增加，然而，在一些情况下，终端设备的性能并不必然随着性能指标值的增加而更加优异，此时，终端设备的性能与性能指标值之间可能呈现近似于正态分布的对应关系。为根据目标性能分数准确确定对应的目标加载数据量，本技术实施例可采用上式计算目标加载数据量，以进一步兼顾较高的业务响应效率与较低的服务器响应压力，并提高用户体验。
74.在一个实施例中，所述基于所述目标性能分数确定目标加载数据量的步骤，包括：从预先存储的性能分数与加载数据量的映射关系中，确定与所述目标性能分数相对应的目标加载数据量；其中，在所述映射关系中，所述性能分数用于反映所述终端设备的性能，所述终端设备的性能与所述目标加载数据量正相关。
75.具体而言，本技术可以预先建立性能分数与加载数据量的映射关系，并将该映射关系存储于服务器中，以便于服务器后续通过查询该映射关系来得到目标加载数据量。如此，可以快速确定目标加载数据量，以提高服务器的响应效率。
76.为便于理解本技术的方案，下面通过一个具体的示例来说明。如图4所示，该分页加载方法可具体包括如下步骤：
77.s502，终端设备周期性获取本设备的性能指标值。具体地，当用户在终端设备上访问具体数据流业务时，终端设备可以周期性地实时收集各个性能监控时刻下的性能指标。
78.s504，在需要发送当前次分页加载请求时(如当前页面的数据已经滑动至指定位置)，终端设备根据其在最新的性能监测时段的n个性能监测时刻下采集的性能指标值，生成当前次分页加载请求，并向服务器发送当前次分页加载请求；其中，最新性能监测时段的起始时刻为前次分页加载请求的生成时刻，结束时刻为本次分页加载请求的生成时刻。
79.s506，服务器在接收到分页加载请求的情况下，从该分页加载请求中提取终端设备在n个性能监测时刻下的性能指标值。
80.s508，服务器获取各个性能指标值所对应的权重，各个性能指标值所对应的权重可以是预先设置的。
81.s510，对于每个性能监测时刻，服务器均根据各个性能指标值所对应的权重，以及该性能监测时刻下的各个性能指标值，计算该性能监测时刻对应的初始性能分数。该计算方式可以依照上述实施例所述，此处不在赘述。
82.s512，将各个性能监测时刻所对应的初始性能分数进行求平均，以得到目标性能分数。
83.s514，服务器基于目标性能分数确定目标加载数据量，确定目标加载数据量的方式可以依照上述实施例所述，此处不再赘述。
84.s516，服务器向终端设备返回数据大小为目标加载数据量的分页数据。
85.s518，终端设备接收服务器返回的分页数据，并根据接收到的分页数据生成显示页面，以实现“千人千面”的动态分页加载。
86.下面对本技术实施例提供的分页加载装置进行描述，下文描述的分页加载装置与上文描述的分页加载方法可相互对应参照。
87.在一个实施例中，本技术提供了一种分页加载装置600。如图5所示，该装置600具体包括请求接收模块610、数据量确定模块620和数据返回模块630。其中：
88.请求接收模块610用于接收由终端设备发送的分页加载请求，所述分页加载请求包括所述终端设备的性能指标值；
89.数据量确定模块620用于根据所述性能指标值确定所述终端设备的目标性能分数，并基于所述目标性能分数确定目标加载数据量；所述目标性能分数用于反映所述终端设备的性能，所述终端设备的性能与所述目标加载数据量正相关；
90.数据返回模块630用于向所述终端设备返回数据大小为所述目标加载数据量的分页数据，以使所述终端设备基于接收到的分页数据生成显示页面。
91.在一个实施例中，所述分页加载请求包括所述终端设备在多个性能监测时刻下的性能指标值。所述数据量确定模块620包括初始性能分数计算单元和目标性能分数计算单元，其中：
92.初始性能分数计算单元用于针对每个所述性能监测时刻，根据所述终端设备在该性能监测时刻下的性能指标值，计算该性能监测时刻所对应的初始性能分数；
93.目标性能分数计算单元用于将各个所述初始性能分数进行加权平均，以得到所述终端设备的目标性能分数。
94.在一个实施例中，每个性能监测时刻下的性能指标值包括所述终端设备在该性能监测时刻下的至少一个网络性能指标值和至少一个器件性能指标值。
95.所述初始性能分数计算单元被配置为用于针对每个所述性能监测时刻，获取每个所述网络性能指标值对应的网络指标权重以及每个所述器件性能指标值对应的器件指标权重，并根据各个所述网络指标权重、各个所述器件指标权重、所述终端设备在该性能监测时刻下的各个所述网络性能指标值以及所述终端设备在该性能监测时刻下的各个所述器件性能指标值，计算该性能监测时刻所对应的初始性能分数。
96.在一个实施例中，所述网络性能指标值为网络上行速率或者网络下行速率，所述器件性能指标值为cpu利用率、gpu利用率、内存利用率、设备温度或者设备耗电速率。
97.在一个实施例中，数据量确定模块620包括数据量计算单元，该数据量计算单元用于按照以下公式计算所述目标加载数据量：
98.n＝p
×s×
(t-s)
99.其中，n为所述目标加载数据量，p为第一常数，s为所述目标性能分数，t为第二常数。
100.在一个实施例中，数据量确定模块620包括数据量获取单元，该数据量获取单元用于从预先存储的性能分数与加载数据量的映射关系中，确定与所述目标性能分数相对应的目标加载数据量；其中，在所述映射关系中，所述性能分数用于反映所述终端设备的性能，所述终端设备的性能与所述目标加载数据量正相关。
101.在一个实施例中，本技术还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述分页加载方法的步骤。
102.在一个实施例中，本技术还提供了一种服务器。所述服务器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述分页加载方法的步骤。
103.示意性地，如图6所示，图6为本技术实施例提供的一种服务器的内部结构示意图。参照图6，服务器900包括处理组件902，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器901所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件902的执行的指令，例如应用程序。存储器901中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件902被配置为执行指令，以执行上述任意实施例所述分页加载方法的步骤。
104.服务器900还可以包括一个电源组件903被配置为执行服务器900的电源管理，一个有线或无线网络接口904被配置为将服务器900连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口905。服务器900可以操作基于存储在存储器901的操作系统，例如windows server tm、mac os xtm、unix tm、linux tm、free bsdtm或类似。
105.本领域技术人员可以理解，本技术示出的服务器的内部结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的服务器的限定，具体的服务器可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
106.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，“一”、“一个”、“所述”、“该”和“其”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。多个是指至少两个的情况，如2个、3个、5个或8个等。“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
107.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。
108.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。