ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Cache Systems Every Developer Should Know

กำลังสร้างบทเรียน...
1
Caching is a common technique in modern computing to enhance system performance and reduce response time.
2
From the front end to the back end, caching plays a crucial role in improving the efficiency of various applications and systems.
3
A typical system architecture involves several layers of caching.
4
At each layer, there are multiple strategies and mechanisms for caching data, depending on the requirements and the constraints of the specific application.
5
Before diving into a typical system architecture, let's zoom in and look at how prevalent caching is within each computer itself.
6
Let's first look at the computer hardware.
7
The most common hardware caches are L1, L2, and L3 caches.
8
L1 cache is the smallest and fastest cache, typically integrated into the CPU itself.
9
It stores frequently accessed data and instructions, allowing the CPU to quickly access them without having to fetch them from slower memory.
10
L2 cache is larger but slower than L1 cache, and is typically located on the CPU die.
11
L3 cache is even larger and slower than L2 cache, and is often shared between multiple CPU cores.
12
Another common hardware cache is the Translation Look -Aside Buffer, or TLB.
13
It stores recently used virtual to physical address translations.
14
It is used by the CPU to quickly translate virtual memory addresses to physical memory addresses, reducing the time needed to access data from memory.
15
At the operating system level, there are PageCache and other file system caches.
16
PageCache is managed by the operating system and resides in main memory.
17
It is used to store recently used disk blocks in memory.
18
When a program requests data from the disk, the operating system can quickly retrieve the data from memory instead of reading it from disk.
19
There are other caches managed by the operating system such as the iNode cache.
20
These caches are used to speed up file system operations by
21
reducing the number of disk accesses required to access files and directories.
22
Now let's zoom out and look at how caching is used in a typical application system architecture.
23
On the application front end, web browsers can cache HTTP responses to enable faster retrieval of data.
24
When we request data over HTTP for the first time and it is returned with an expiration policy in the HTTP header.
25
We request the same data again, and the browser returns the data from its cache if available.
26
Content delivery network, or CDNs, are widely used to improve the delivery of static content,
27
such as images, videos, and other web access.
28
One of the ways that CDNs speed up content delivery is through caching.
29
When a user requests contents from a CDN, the CDN network looks for the requested content in its cache.
30
If the content is not already in the cache, the CDN fetches it from the origin server and caches it on its edge servers.
31
When another user requests the same content, the CDN can deliver the content directly from its cache,
32
eliminating the need to fetch it from the origin server again.
33
Some load balancers can cache resources to reduce the load on back -end servers.
34
When a user requests content from a server behind a load balancer,
35
the load balancer can cache the response and serve it directly to future users who request the same content.
36
This can improve response times and reduce the load on back -end servers.
37
Caching does not always have to be in memory.
38
In messaging infrastructure, message brokers such as Kafka can cache a massive amount of messages on disk.
39
This allows consumers to retrieve the messages at their own pace.
40
The messages can be cached for a long period of time based on the retention policy.
41
Distributed caches such as Redis can store key value pairs in memory, providing high read -write performance compared to traditional databases.
42
Full text search engines, such as Elasticsearch, can index data for document search and log search,
43
providing quick and efficient access to specific data.
44
Even within the database, there are multiple levels of caching available.
45
Data is typically written to a write -ahead log before being indexed in a B -tree.
46
The buffer pool is a memory area used to cache query results, while materialized views can pre -compute query results for faster performance.
47
The transaction log records all transactions and updates to the database, while the replication log tracks the replication state in a database cluster.
48
Overall, caching data is an essential technique for optimizing system performance and reducing response time.
49
From the front end to the back end, there are many layers of caching to improve the efficiency of various applications and systems.
50
If you like our videos, you might like our system design newsletter as well.
51
It covers topics and trends in large -scale system design.
52
Trusted by 300 ,000 readers.
53
Subscribe at blog .bitebygo .com
📺 ช่องเดียวกัน
The Secret Sauce Behind NoSQL: LSM TreeC1
1

The Secret Sauce Behind NoSQL: LSM Tree

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Proxy vs Reverse Proxy (Real-world Examples)C1
3

Proxy vs Reverse Proxy (Real-world Examples)

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
System Design Was HARD - Until You Knew the Trade-OffsC1
3

System Design Was HARD - Until You Knew the Trade-Offs

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
8 Most Important System Design Concepts You Should KnowC1
7

8 Most Important System Design Concepts You Should Know

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Everything You Need to Know About DNS: Crash Course System Design #4C1
3

Everything You Need to Know About DNS: Crash Course System Design #4

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
CAP Theorem SimplifiedC1
2

CAP Theorem Simplified

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
What Is REST API? Examples And How To Use It: Crash Course System Design #3C1
2

What Is REST API? Examples And How To Use It: Crash Course System Design #3

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
System Design: Why is Kafka Popular?C1
2

System Design: Why is Kafka Popular?

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
What Are Microservices Really All About? (And When Not To Use It)C1
5

What Are Microservices Really All About? (And When Not To Use It)

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
System Design: Why is Kafka fast?C1
1

System Design: Why is Kafka fast?

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
What is API Gateway?C1
3

What is API Gateway?

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
10+ Key Memory & Storage Systems: Crash Course System Design #5C1
2

10+ Key Memory & Storage Systems: Crash Course System Design #5

University StudentsWorking Adults
What Is Redis Really About? Why Is It So Popular?C2
4

What Is Redis Really About? Why Is It So Popular?

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
Kubernetes Explained in 6 Minutes | k8s ArchitectureC1
48

Kubernetes Explained in 6 Minutes | k8s Architecture

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
How Does a URL Shortener Work?C1
3

How Does a URL Shortener Work?

Business EnglishInterview EnglishUniversity Students
How Git Works: Explained in 4 MinutesB2

How Git Works: Explained in 4 Minutes

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
✨ วิดีโอแนะนำ
Why Memory Prices Are Crazy HighC1
2
283 ประโยค

Why Memory Prices Are Crazy High

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
The Engineering that Runs the Digital World 🛠️⚙️💻 How do CPUs Work?C1
1
40 ประโยค

The Engineering that Runs the Digital World 🛠️⚙️💻 How do CPUs Work?

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
You are wasting memoryC1
1
27 ประโยค

You are wasting memory

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
What is Docker? Docker container concept explained || Docker Tutorial 1C1
2
102 ประโยค

What is Docker? Docker container concept explained || Docker Tutorial 1

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Linus Torvalds Explains What Makes Linux So FastC1
32 ประโยค

Linus Torvalds Explains What Makes Linux So Fast

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Armchair Architects: Resiliency in the Cloud – Core PatternsC1
1
180 ประโยค

Armchair Architects: Resiliency in the Cloud – Core Patterns

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Amazon Athena explained in 120 seconds💡C1
15
29 ประโยค

Amazon Athena explained in 120 seconds💡

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Usability Heuristic 2: Match Between the System and the Real WorldC1
3
31 ประโยค

Usability Heuristic 2: Match Between the System and the Real World

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
LangChain in 5 Minutes (Explained Clearly)C1
1
74 ประโยค

LangChain in 5 Minutes (Explained Clearly)

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
what is a database index?C1
3
68 ประโยค

what is a database index?

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

คำศัพท์และข้อสังเกตด้านการพูดสำหรับบทเรียนนี้

บทเรียนฝึกพูดนี้ใช้วิดีโอ “Cache Systems Every Developer Should Know” เป็นสื่อ คำที่ถูกพูดซ้ำบ่อยที่สุด: cache, caching, memory, content, request วิดีโอนี้มี 53 ประโยค และ 802 คำ สำหรับฝึกพูดตาม ช่วงที่มีเสียงพูดยาว 5:37 ผู้พูดพูดด้วยความเร็วสม่ำเสมอ ประมาณ 143 คำต่อนาที เหมาะกับการฝึกพูดตาม มีเพียง 75% ของคำที่อยู่ใน 3,000 คำที่ใช้บ่อยที่สุดในภาษาอังกฤษ คำศัพท์จึงค่อนข้างยาก

คำศัพท์สำคัญในวิดีโอนี้

คำที่ควรเรียนรู้ 15 คำจากวิดีโอ พร้อมคำอ่านและความหมาย:

คำศัพท์คำอ่านความหมาย
server คำนาม/ˈsɝvɚ/เซิร์ฟเวอร์
disk คำนาม/dɪsk/ดิสก์, จักร
database คำนาม/ˈdeɪtəˌbeɪs/ฐานข้อมูล
architecture คำนาม/ˈɑː.kɪˌtɛk.t͡ʃə/สถาปัตยกรรม
layer คำนาม/ˈleɪ̯ɚ/ชั้น
hardware คำนาม/ˈhɑɹdˌwɛɹ/ฮาร์ดแวร์
technique คำนาม/tɛkˈniːk/เทคนิค, กลเม็ด
efficiency คำนาม/ɪˈfɪʃ.ən.si/ประสิทธิภาพ
query คำนาม/ˈkwɪɹ.i/สอบถาม
topic คำนาม/ˈtɑpɪk/หัวข้อ, กระทู้
infrastructure คำนาม/ˈɪnfɹəˌstɹʌkt͡ʃə/โครงสร้างพื้นฐาน
compare คำกริยา/kəmˈpɛɚ/เปรียบเทียบ
resource คำนาม/ɹɪˈzɔːs/ทรัพยากร
translation คำนาม/tɹænzˈleɪʃən/การแปล, คำแปล
reader คำนาม/ˈɹi.dɚ/ผู้อ่าน

การออกเสียงที่ควรระวัง

  • เสียง “sh” และ “zh”: cache /kæʃ/, efficiency /ɪˈfɪʃ.ən.si/, transaction /tɹænˈzækʃən/, efficient /ɪˈfɪʃənt/, translation /tɹænzˈleɪʃən/
  • คำยาว — ลงเสียงหนักให้ถูกพยางค์: architecture /ˈɑː.kɪˌtɛk.t͡ʃə/, efficiency /ɪˈfɪʃ.ən.si/, infrastructure /ˈɪnfɹəˌstɹʌkt͡ʃə/, mechanism /ˈmɛk.ə.nɪ.zəm/, eliminate /ɪˈlɪm.ɪ.neɪt/

เสียงที่คนไทยมักออกเสียงยาก:

  • เสียงท้ายคำ — ออกเสียงให้ครบ ไม่เปลี่ยนเป็นตัวสะกดแบบไทย: cache /kæʃ/, database /ˈdeɪtəˌbeɪs/, fetch /fɛt͡ʃ/, virtual /ˈvɜɹt͡ʃuəl/, retrieve /ɹɪˈtɹiːv/
  • /v/ — ไม่ใช่ /w/ ให้ฟันบนแตะริมฝีปากล่าง: server /ˈsɝvɚ/, virtual /ˈvɜɹt͡ʃuəl/, retrieve /ɹɪˈtɹiːv/, involve /ɪnˈvɑlv/, dive /daɪv/
  • /z/ — เสียงก้อง ไม่ใช่ /s/: transaction /tɹænˈzækʃən/, browser /ˈbɹaʊ.zəɹ/, zoom /zuːm/, resource /ɹɪˈzɔːs/, translation /tɹænzˈleɪʃən/

วิธีฝึกกับวิดีโอนี้

  1. ฟังวิดีโอให้จบหนึ่งรอบโดยยังไม่ต้องพูด แล้วจดคำที่ยังไม่รู้จัก
  2. พูดตามทีละประโยคด้วยความเร็วปกติ ทำซ้ำแต่ละประโยคจนจังหวะของคุณตรงกับผู้พูด
  3. อัดเสียงตัวเองแล้วเทียบกับต้นฉบับ โดยสังเกตคำอย่าง server, disk, database เป็นพิเศษ

เทคนิค Shadowing คืออะไร?

Shadowing เป็นเทคนิคการเรียนรู้ภาษาที่ได้รับการรับรองทางวิทยาศาสตร์ พัฒนาขึ้นสำหรับการฝึกนักแปลมืออาชีพ วิธีการนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: คุณฟังเสียงภาษาอังกฤษจากเจ้าของภาษาและพูดตามทันที — เหมือนเงาที่ตามผู้พูดด้วยช่วงเวลาห่าง 1-2 วินาที การวิจัยแสดงว่าเทคนิคนี้ปรับปรุงความแม่นยำในการออกเสียง ทำนองเสียง จังหวะ การเชื่อมเสียง การฟังเข้าใจ และความคล่องแคล่วในการพูดได้อย่างมีนัยสำคัญ

เทคนิค shadowing: อ่านคู่มือฉบับเต็มทีละขั้นตอน →