優(yōu)采集平臺
優(yōu)采集平臺(盧彪技術(shù)專(zhuān)家百度百科：數據交換平臺)
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優(yōu)采集平臺(盧彪技術(shù)專(zhuān)家百度百科：數據交換平臺)
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數據交換平臺是指通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )，將分散建設的多個(gè)應用信息系統集成起來(lái)，使多個(gè)應用子系統能夠傳輸和共享信息/數據，提高信息資源利用率的信息交換平臺。效率成為信息化建設的基本目標，保證分布式異構系統之間的互聯(lián)互通，建立中央數據庫，完成數據的抽取、集中、加載和展示，構建統一的數據處理和交換。
筆者認為，數據交換平臺是構建分布式系統的三駕馬車(chē)之一。這些三駕馬車(chē)是基于 RPC 的服務(wù)調用、基于 MQ 的事件驅動(dòng)和基于數據同步的數據共享。
推動(dòng)數據交換平臺出現和發(fā)展的根本動(dòng)力是：用空間換時(shí)間。
一、Exchange 平臺對話(huà)
1、服務(wù)場(chǎng)景
一般來(lái)說(shuō)，數據交換平臺可以服務(wù)的場(chǎng)景可以分為三類(lèi)：基礎設施、容災備份、異構重構。
基礎設施
場(chǎng)景示例 1：EDA
通過(guò)數據交換平臺，將數據庫Log事件（如MySQL Binlog）發(fā)送到MQ，然后被不同的消費者消費，驅動(dòng)不同的業(yè)務(wù)流程（如：刷新緩存，構建搜索引擎，發(fā)送下單后）短信、付款后通知等），基于該架構，業(yè)務(wù)方無(wú)需定義領(lǐng)域事件并自行發(fā)送事件，大大節省了工作量。
更重要的是，基于數據庫自身的Log機制，數據一致性更有保障，其他的容錯處理、HA等機制只能靠數據交換平臺來(lái)保證。
當然，如果事件定義比較復雜，無(wú)法表達普通業(yè)務(wù)表對應的LogEvent，也需要自己設計領(lǐng)域事件。這時(shí)候我們可以定義一個(gè)通用的事件表來(lái)保存自定義事件；并發(fā)送事件操作對應于事件表的插入操作，與業(yè)務(wù)操作一起放在一個(gè)事務(wù)中。交易提交后，交易所平臺拉取事件表的日志，然后提取事件內容并發(fā)送給MQ。
通過(guò)消耗數據庫日志，有很多文章可以做。我們的團隊正在開(kāi)發(fā)一個(gè)基于 MySQL-Binlog 消費的事件平臺?？傮w架構如下：
事件平臺提供事件訂閱、事件配置（如：是實(shí)時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作還是倒計時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作，下一個(gè)操作是接口回調還是新事件等） .)、事件調度和實(shí)時(shí)監控等基礎支持，用戶(hù)只需要提供配置規則和開(kāi)發(fā)回調接口，免去各個(gè)研發(fā)團隊各自為政、重復建設的各種問(wèn)題。
此外，該平臺最大的特點(diǎn)之一是引入了事件驅動(dòng)的定時(shí)器機制。在這種機制之前，當涉及到時(shí)間要素相關(guān)的判斷時(shí)（如：未結算訂單多長(cháng)時(shí)間自動(dòng)轉換為Invalid，租用時(shí)間超過(guò)一定時(shí)間后，結算類(lèi)型自動(dòng)從短租轉產(chǎn)品到長(cháng)租產(chǎn)品等），業(yè)務(wù)研發(fā)團隊需要編寫(xiě)大量定時(shí)任務(wù)掃描數據庫來(lái)計算時(shí)間間隔，不僅開(kāi)發(fā)成本巨大，而且往往存在較大的性能問(wèn)題。
采用定時(shí)器機制，業(yè)務(wù)側只需要配置時(shí)間規則，事件平臺分布式，可以提供更高的性能支持。
場(chǎng)景示例 2：CQRS（命令查詢(xún)職責分離）
CQRS 是 DDD 領(lǐng)域的一個(gè)概念，在這里應用。詳情請參考鏈接：
CQRS 的思想本質(zhì)上是為同一塊數據創(chuàng )建兩組模型（或視圖）：
CQRS 架構模式的開(kāi)源實(shí)現是 Axon-Framework?；贏(yíng)xon，可以構建自己的領(lǐng)域模型、領(lǐng)域事件、事件倉庫、查詢(xún)視圖等，提供聚合根定義、事件重放、事件消費、數據鏡像等。等基礎支持，應用其結構圖為如下：
理想是豐滿(mǎn)的，現實(shí)是骨感的。 DDD已經(jīng)提出很多年了，但是由于實(shí)踐的難度，大部分公司還停留在通過(guò)數據庫表建模的階段，但是CQRS的想法非常好。
所以我們先拋開(kāi)DDD，基于表模型來(lái)理解CQRS：數據表模型也是領(lǐng)域模型，但不是面向對象的領(lǐng)域模型。數據庫的日志也是一個(gè)事件，但是表達能力不如DDD中的領(lǐng)域事件。豐富。
在此基礎上，依靠數據庫管理模型和事件，加上一個(gè)事件轉發(fā)和消費的數據交換平臺，可以構建一個(gè)廣泛的CQRS架構，如下圖：
場(chǎng)景示例 3：數據采集 和回流
許多公司正在構建或已經(jīng)構建了自己的大數據平臺。其中，data采集和reflow是不可或缺的一環(huán)。通常，較小的公司在 data采集 級別上做得更分散。各種開(kāi)源產(chǎn)品堆積起來(lái)完成采集相關(guān)工作，大公司會(huì )考慮平臺化，把數據采集放在整個(gè)數據交換平臺的規劃中，以提高效率，降低成本。
下圖是我們團隊的數據交換平臺與大數據平臺的關(guān)系示意圖：
災難恢復備份
場(chǎng)景示例 1：多個(gè)機房
多中心、多備份、異地雙活、異地多活是很多大公司正在實(shí)踐或已經(jīng)實(shí)踐的技術(shù)難題。其核心是一套完整的數據同步解決方案。
場(chǎng)景二：數據鏡像
通過(guò)數據交換平臺，可以創(chuàng )建各種類(lèi)型的DB鏡像，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的使用需求。
場(chǎng)景三：數據歸檔
通過(guò)增量交換，同步時(shí)忽略刪除事件，實(shí)現實(shí)時(shí)歸檔。
異構重構
場(chǎng)景示例一：數據庫升級、搬遷、拆遷、整合
為了升級數據庫，圖書(shū)館的搬遷、拆除和整合等日常運維操作都會(huì )涉及到數據遷移。如果有平臺，遷移工作就會(huì )變得很簡(jiǎn)單。
場(chǎng)景示例 2：資產(chǎn)重用
公司越大，負擔越重。許多公司擁有各種類(lèi)型的數據庫和存儲產(chǎn)品。為了復用這些資產(chǎn)，涉及到各種場(chǎng)景下的數據同步。統一的數據交換平臺將使這些不同場(chǎng)景的同步變得更加容易。
2、建設思路
一千個(gè)讀者擁有一千個(gè)哈姆雷特，一千個(gè)建筑師擁有一千個(gè)建筑理念。數據交換平臺的建設沒(méi)有靈丹妙藥。不同的團隊面對的場(chǎng)景不同，演進(jìn)的架構也不同。在這里，結合自己的經(jīng)驗和體會(huì )，談?wù)剶祿粨Q平臺建設中的一些方法論和注意事項。
架構選擇
數據同步過(guò)程是生產(chǎn)者-消費者模型的典型體現。生產(chǎn)者負責從不同的數據源拉取數據，消費者負責將數據寫(xiě)入不同的數據源。一對一關(guān)系也可以是一對多關(guān)系。
那么，數據交換平臺就是串聯(lián)生產(chǎn)者和消費者的樞紐，可以控制串聯(lián)過(guò)程中的進(jìn)程。簡(jiǎn)而言之，就是數據集成。
數據整合是數據交換平臺最基本的工作。架構的選擇和設計應該只關(guān)注這個(gè)基本點(diǎn)。只有能夠促進(jìn)快速集成的架構才能支持不斷變化的數據同步需求。
設計架構時(shí)需要考慮的要點(diǎn)總結如下：
許多公司正在基于消息中間件構建自己的數據交換平臺（有些稱(chēng)為數據總線(xiàn)）。生產(chǎn)者向MQ發(fā)送數據，消費者從MQ消費數據，數據可以自描述。該模式的典型開(kāi)源實(shí)現是Kafka-Connect，其架構圖如下：
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
不管怎樣，架構模型都非常優(yōu)秀，可以滿(mǎn)足60%~70%的應用場(chǎng)景。但是我們團隊并沒(méi)有直接應用這個(gè)架構，而是針對它的缺點(diǎn)，受Kafka-Connect的想法啟發(fā)，實(shí)現了基于消息中間件和直連同步的混合架構，如下圖（即DataLink架構） :
在Kafka-Connect架構中，由于Kafka作為數據中轉站，運行的Task要么是SourceTask要么是SinkTask，DataLink中的Task可以是Reader和Writer的任意組合（理論上）。
基于這個(gè)特性，構建基于消息中間件的同步，結合Mq-Writer和Mq-Reader就足夠了；構建直連同步，繞過(guò)Mq，直接組合源Reader和目標Writer。根據不同的場(chǎng)景選擇不同的模式，更加靈活。
無(wú)論是消息中間件解決方案還是混合解決方案，針對的場(chǎng)景大多是實(shí)時(shí)增量同步（雖然在某些場(chǎng)景下也支持全同步，但畢竟不是它的主要業(yè)務(wù)），針對離線(xiàn)全同步同步 對于場(chǎng)景，使用最廣泛的方案是阿里開(kāi)源的DataX。有興趣的可以研究一下。
簡(jiǎn)單總結，沒(méi)有最好的架構，只有最合適的架構?；谙⒅虚g件構建數據交換平臺是目前比較流行的架構模型，但也有其自身的不足。它結合了各種技術(shù)，最大限度地揚長(cháng)避短。問(wèn)題和痛點(diǎn)找到適合自己的方案才是最合理的方案。
方法
如果結構選擇是為了制定策略，那么方法就是具體的戰術(shù)。從同步行為上變化點(diǎn)，可分為實(shí)時(shí)增量同步和離線(xiàn)全量同步。
前者的可行策略主要有觸發(fā)器、日志解析、基于時(shí)間戳的數據抽?。ó斎徊煌腄B也會(huì )有自己的一些特殊解決方案，比如Oracle的物化視圖機制、SQL Server的CDC等） .)筆者可行的策略主要包括文件轉儲和API提取。
實(shí)時(shí)增量同步
先說(shuō)實(shí)時(shí)增量同步?；谟|發(fā)器獲取數據比較傳統，而且由于運維繁瑣，性能差，使用越來(lái)越少。
但是，在某些特定場(chǎng)景下仍有應用空間。有一個(gè)開(kāi)源的產(chǎn)品代號SymmetricDS，可以自動(dòng)管理觸發(fā)器，提供統一的數據采集和消費機制。如果你想基于觸發(fā)器同步數據可以參考這個(gè)產(chǎn)品。
基于日志分析的同步是目前最流行的。例如MySQL、HBase等提供日志重放機制，協(xié)議開(kāi)源。
這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是：對業(yè)務(wù)表零侵入，異步日志解析沒(méi)有性能問(wèn)題，實(shí)時(shí)性比較高。
日志解析很好，但并不是所有的DB都提供這樣的機制（比如SQL Server）。當觸發(fā)器和日志解析不固定時(shí)，通過(guò)時(shí)間戳字段（如modify_time）定時(shí)掃描表，取 改變數據和同步也是常用的方法。
這種方法有幾個(gè)明顯的缺點(diǎn)：實(shí)時(shí)性比較低，需要業(yè)務(wù)端保證時(shí)間戳字段不能更新，定期掃描表查詢(xún)也可能帶來(lái)一些性能問(wèn)題。
離線(xiàn)全同步
讓我們談?wù)勲x線(xiàn)完全同步。文件轉儲方式一般用于同構數據源之間的同步場(chǎng)景，需要DB自身的導入導出機制支持，可以服務(wù)的場(chǎng)景比較單一。 API提取方式更通用、更靈活。同構和異質(zhì)都可以通過(guò)編碼實(shí)現。如果做得好，它還可以通過(guò)靈活的參數控制提供各種高級功能，例如開(kāi)源產(chǎn)品DataX。
疑難問(wèn)題
將數據從一處移動(dòng)到另一處，如何保證數據在同步過(guò)程中不出現任何問(wèn)題（不丟失、不重、不亂）或者出現問(wèn)題后可以快速恢復。需要考慮的點(diǎn)很多而且很重要 雜項，我將根據自己的經(jīng)驗談?wù)勚饕睦щy和常見(jiàn)的解決方案。
一：各種各樣的 API
好像沒(méi)什么難的。不就是調用API進(jìn)行數據操作嗎？事實(shí)上，市面上的存儲產(chǎn)品有上百種，常用的存儲產(chǎn)品有幾十種，其產(chǎn)品特性千差萬(wàn)別。
為了構建一個(gè)高效可靠的平臺，需要對這些產(chǎn)品的API及其內部機制進(jìn)行深入研究（例如：是否支持事務(wù)？事務(wù)粒度是表級還是記錄級？ ? 支持隨機讀寫(xiě)嗎? 還是只能支持Append? 操作API時(shí)有客戶(hù)端緩存嗎? HA是如何實(shí)現的? 性能瓶頸在哪里? 調參參數是什么? 內置的如何?在Replication機制實(shí)現？等），否則平臺只是停留在可以使用的階段。
以我們自己的經(jīng)驗為例：在搭建大數據平臺時(shí)，我們需要一個(gè)數據交換平臺，將MySQL和HBase的數據實(shí)時(shí)同步到HDFS?；贒ataLink，我們開(kāi)發(fā)了HDFS Writer插件，在實(shí)踐中也不少。前往坑。
解決這個(gè)難題，沒(méi)有捷徑可走，只有增加自己的硬實(shí)力才能有所突破。
第二：同步關(guān)系管理
對于服務(wù)框架，隨著(zhù)服務(wù)數量的不斷增加，我們需要服務(wù)治理；對于數據交換平臺，隨著(zhù)同步關(guān)系的不斷增加，同步關(guān)系也需要進(jìn)行治理。
需要治理的要點(diǎn)是：
通常會(huì )添加 DAG 檢測機制以避免環(huán)回同步。
一般有兩種方式來(lái)保證schema的一致性：一是在同步過(guò)程中從源端獲取的DDL語(yǔ)句自動(dòng)同步到目標端；二是平臺提供了同步關(guān)系檢測機制供外部系統使用。前者是異類(lèi)。當數據源較多時(shí)，實(shí)現起來(lái)比較困難（腳本轉換、性能問(wèn)題、冪等判斷等），而且并不是所有的解決方案都能得到DDL語(yǔ)句，后者更加通用和可行。
目前我們內部的計劃是，當SQL腳本上線(xiàn)時(shí)，數據交換平臺會(huì )進(jìn)行SQL分析，然后將同步關(guān)系樹(shù)返回給DBA團隊的DBMS系統，然后DBMS系統會(huì )執行腳本根據同步關(guān)系提示。 .
同步關(guān)系樹(shù)示意圖如下：
第三部分：數據質(zhì)量
保證數據質(zhì)量是數據交換平臺的核心使命。在同步過(guò)程中，不丟失、不重、不亂。通過(guò)數據檢查可以快速發(fā)現問(wèn)題；發(fā)現問(wèn)題后可以快速修復。
如果能把事前、事中、事后三個(gè)階段控制好，那么平臺就達到了極好的水平。
事前階段依靠完善的設計和測試，事中階段依靠三維監控和報警，事后階段依靠功能豐富的修復工具，但每個(gè)階段都不容易由于場(chǎng)景的靈活性和復雜性而實(shí)踐，例如：
目前，我們的團隊還在不斷探索的路上。沒(méi)有絕對完美的解決方案。找到最合適的方案，才是針對我們自己的場(chǎng)景和數據一致性要求程度的正確方案。下圖展示了數據質(zhì)量設計的要點(diǎn)：
第四：可擴展性
技術(shù)的發(fā)展日新月異，業(yè)務(wù)的演進(jìn)也在日新月異。為了應對這些變化，平臺也必須變化，但如何用最小的變化帶來(lái)最大的收益，則是判斷一個(gè)平臺和一個(gè)產(chǎn)品的成熟度和成熟度。無(wú)關(guān)鍵指標。
作者信奉一句名言：建筑是進(jìn)化的，不是設計的；但同時(shí)，我也相信另一句名言：好的設計是成功的一半。兩者并不矛盾，主要是如何妥協(xié)。
構建平臺和構建工具之間的一個(gè)重要區別是，前者應該專(zhuān)注于抽象、建模和參數化，以提供靈活的可擴展性。
那么應該考慮什么程度的可擴展性？一句話(huà)總結：在平臺建設的過(guò)程中，我們要不斷地總結、修正、抽象、迭代、推演，對已知的事物進(jìn)行建模，使未知的事物可以預見(jiàn)而不是去做。過(guò)度設計，但也充分設計。
在開(kāi)源數據同步中間件中，擴展性比較好：阿里的DataX好，KafKa-Connect好，基于觸發(fā)器的SymmetricDS也好。我們最近的開(kāi)源DataLink，下面會(huì )介紹，也是這樣做的。多多考慮。
3、開(kāi)源產(chǎn)品
以下是數據同步相關(guān)的開(kāi)源產(chǎn)品列表，供參考學(xué)習：
二、實(shí)戰項目介紹
1、DataLink 項目介紹
名稱(chēng)：DataLink['deit? li?k]
音譯：數據鏈、數據（自動(dòng)）傳送器
語(yǔ)言：純Java開(kāi)發(fā)（JDK1.8+）
定位：滿(mǎn)足各種異構數據源之間實(shí)時(shí)增量同步，分布式、可擴展的數據同步系統
開(kāi)源地址：
本次開(kāi)源是去除內部依賴(lài)后的版本（開(kāi)源是增量同步子系統）。集團內部的DataLink和阿里的DataX也深度融合，由增量（DataLink）+全量（DataX）組成一個(gè)統一的數據交換平臺（DataLink如果打個(gè)比方，可以看作是DataX的增量版），平臺架構如下：
2、項目背景
隨著(zhù)神州優(yōu)車(chē)集團業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，各種數據同步場(chǎng)景層出不窮，原有的系統架構難以支撐復雜多變的業(yè)務(wù)需求。于是，從2016年底開(kāi)始，團隊開(kāi)始醞釀DataLink產(chǎn)品。
展望未來(lái)，我們的目標是打造一個(gè)新的平臺，滿(mǎn)足各種異構數據源之間的實(shí)時(shí)增量同步，支持公司業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。在深入研究的基礎上，我們發(fā)現沒(méi)有任何開(kāi)源產(chǎn)品可以輕松實(shí)現我們的目標。每個(gè)產(chǎn)品都有自己明顯的缺點(diǎn)和局限性，所以最后的選擇只是“設計你自己的”。
但是自我設計不是憑空設計的?，F有的數據交換平臺、現有的經(jīng)驗、大大小小的開(kāi)源產(chǎn)品是我們設計的基礎。與其說(shuō)是自我設計，不如說(shuō)是巨人。他在他的肩膀上做了一個(gè)跳躍。于是，像DataLink這樣的產(chǎn)品誕生了，其產(chǎn)品特點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn)：
3、應用現狀
DataLink于2016年12月啟動(dòng)項目，2017年5月推出第一個(gè)版本，至今已在神州優(yōu)車(chē)集團內服務(wù)，基本滿(mǎn)足了公司各業(yè)務(wù)線(xiàn)的同步需求。目前內部同步規模大致如下：
4、架構模型
基礎設施
DataLink是典型的Master-Slave架構，Manager（管理節點(diǎn)）+Worker（工作節點(diǎn)），下面簡(jiǎn)單介紹一下基礎架構的關(guān)鍵模塊：
經(jīng)理
Manager 是整個(gè) DataLink 集群的大腦，具有三個(gè)核心功能：
組
工人
任務(wù)
?。ㄖ匦拢┢胶?br /> (Re-)Balance的定義：通過(guò)一定的負載均衡策略，將任務(wù)平均分配在Worker節點(diǎn)上。 (Re-)Balance的單位是Group，一個(gè)組中(Re-)Balance的發(fā)生不會(huì )影響其他組的正常運行。
當（重新）平衡發(fā)生時(shí)：
插件
插件模型最大的意義在于解耦和復用。只需要提供一個(gè)基礎框架，開(kāi)發(fā)一系列同步插件即可。通過(guò)配置組合，可以支持“無(wú)限多”的同步場(chǎng)景。
插件有兩種：Reader插件和Writer插件。插件通過(guò)Task串聯(lián)起來(lái)。 Task運行時(shí)，每個(gè)插件都有自己獨立的Classloader，保證插件之間JAR包的隔離。
MySQL
DataLink 的操作依賴(lài)于各種配置信息，這些信息存儲在 MySQL 中。 DataLink在運行過(guò)程中動(dòng)態(tài)生成監控和統計數據，這些數據也統一存儲在MySQL中。
存儲的配置信息主要包括：同步任務(wù)信息、工作節點(diǎn)信息、分組信息、數據源配置信息、映射規則信息、監控信息、角色權限信息等。
動(dòng)物園管理員
Manager的高可用需要依賴(lài)ZooKeeper，它通過(guò)搶占和監控“/datalink/managers/active”節點(diǎn)來(lái)實(shí)現二級Switch。
注意：Worker 的高可用不依賴(lài)于 ZooKeeper。只要Manager能保證高可用，Worker就是高可用。
Task 會(huì )將運行時(shí)信息注冊到 ZooKeeper。注冊信息主要有兩種類(lèi)型：
詳情請參考維基：
整體結構
概念模型
一句話(huà)概括概念模型：一個(gè)高度可擴展、松散的模型，可以對接任何存儲之間的數據同步。這個(gè)模型在架構選擇章節已經(jīng)介紹過(guò)了，這里不再贅述。
領(lǐng)域模型
合同
契約就是規范，是對不同領(lǐng)域的數據類(lèi)型的高級抽象。它在Datalink中的主要表現形式是Record，比如關(guān)系型數據庫的RdbEventRecord，Hbase的HRecord。
在整個(gè)產(chǎn)品規劃中，合同處于頂層。無(wú)論什么樣的基礎設施，什么樣的商業(yè)模式，什么樣的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，契約都是一套獨立的規范。合約是連接Reader和Writer的紐帶，Reader和Writer互不感知，通過(guò)識別一個(gè)共同的合約來(lái)實(shí)現數據交換。
商業(yè)模式
業(yè)務(wù)模型是數據交換業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高級抽象。對不同場(chǎng)景的共同需求進(jìn)行歸納總結，抽象出一套統一的模型定義。
當然，它不是萬(wàn)能的，它不可能收錄所有的需求點(diǎn)，并且隨著(zhù)場(chǎng)景數量的增加而不斷演進(jìn)。但這是必要的。統一的模型抽象可以支持80%場(chǎng)景的功能復用。
主要模型定義如下：
詳情請參考維基：
深入領(lǐng)域
插件模型
插件系統：一般由Framework+Plugin兩部分組成。 DataLink中的Framework主要是指[TaskRuntime]，Plugin對應各種類(lèi)型的[TaskReader&TaskWriter]。
TaskRuntime：提供Task的高層抽象、Task的運行環(huán)境、Task的插件規范。
TaskReader&TaskWriter：具體的數據同步插件，符合Task插件規范，功能自主，與TaskRuntime完全解耦。理論上可以無(wú)限擴展插件數量。
Task：DataLink 中數據同步的基本單位是Task?？梢栽谝粋€(gè) Worker 進(jìn)程中運行一批 Task。一個(gè)正在運行的Task由一個(gè)TaskReader和至少一個(gè)TaskWriter組成，即：
詳情請參考維基：
深入的插件
5、Project Future
DataLink 項目借鑒了許多開(kāi)源產(chǎn)品的想法。這里要欣賞的產(chǎn)品有：Canal、Otter、DataX、Yugong、Databus、Kafka-Connect、Ersatz。
站在巨人的肩膀上，我們開(kāi)源，一方面回饋社區，另一方面回饋社區。展望未來(lái)，我們希望這個(gè)項目能夠活躍起來(lái)，為社區做出更大的貢獻。各種新的內部功能也將盡快同步到開(kāi)源版本。同時(shí)，我們也希望有更多的人參與進(jìn)來(lái)。
目前正在規劃的內部功能包括：雙機房（中心）同步、通用審計功能、各種同步工具和插件、實(shí)時(shí)數據倉庫、更多現有開(kāi)源產(chǎn)品的全部功能特性，以及各種大數據架構進(jìn)行深度集成等。
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陸標
技術(shù)專(zhuān)家
百度百科：
數據交換平臺是指通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )，將分散建設的多個(gè)應用信息系統集成起來(lái)，使多個(gè)應用子系統能夠傳輸和共享信息/數據，提高信息資源利用率的信息交換平臺。效率成為信息化建設的基本目標，保證分布式異構系統之間的互聯(lián)互通，建立中央數據庫，完成數據的抽取、集中、加載和展示，構建統一的數據處理和交換。
筆者認為，數據交換平臺是構建分布式系統的三駕馬車(chē)之一。這些三駕馬車(chē)是基于 RPC 的服務(wù)調用、基于 MQ 的事件驅動(dòng)和基于數據同步的數據共享。
推動(dòng)數據交換平臺出現和發(fā)展的根本動(dòng)力是：用空間換時(shí)間。
一、Exchange 平臺對話(huà)
1、服務(wù)場(chǎng)景
一般來(lái)說(shuō)，數據交換平臺可以服務(wù)的場(chǎng)景可以分為三類(lèi)：基礎設施、容災備份、異構重構。
基礎設施
場(chǎng)景示例 1：EDA
通過(guò)數據交換平臺，將數據庫Log事件（如MySQL Binlog）發(fā)送到MQ，然后被不同的消費者消費，驅動(dòng)不同的業(yè)務(wù)流程（如：刷新緩存，構建搜索引擎，發(fā)送下單后）短信、付款后通知等），基于該架構，業(yè)務(wù)方無(wú)需定義領(lǐng)域事件并自行發(fā)送事件，大大節省了工作量。
更重要的是，基于數據庫自身的Log機制，數據一致性更有保障，其他的容錯處理、HA等機制只能靠數據交換平臺來(lái)保證。
當然，如果事件定義比較復雜，無(wú)法表達普通業(yè)務(wù)表對應的LogEvent，也需要自己設計領(lǐng)域事件。這時(shí)候我們可以定義一個(gè)通用的事件表來(lái)保存自定義事件；并發(fā)送事件操作對應于事件表的插入操作，與業(yè)務(wù)操作一起放在一個(gè)事務(wù)中。交易提交后，交易所平臺拉取事件表的日志，然后提取事件內容并發(fā)送給MQ。
通過(guò)消耗數據庫日志，有很多文章可以做。我們的團隊正在開(kāi)發(fā)一個(gè)基于 MySQL-Binlog 消費的事件平臺?？傮w架構如下：
事件平臺提供事件訂閱、事件配置（如：是實(shí)時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作還是倒計時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作，下一個(gè)操作是接口回調還是新事件等） .)、事件調度和實(shí)時(shí)監控等基礎支持，用戶(hù)只需要提供配置規則和開(kāi)發(fā)回調接口，免去各個(gè)研發(fā)團隊各自為政、重復建設的各種問(wèn)題。
此外，該平臺最大的特點(diǎn)之一是引入了事件驅動(dòng)的定時(shí)器機制。在這種機制之前，當涉及到時(shí)間要素相關(guān)的判斷時(shí)（如：未結算訂單多長(cháng)時(shí)間自動(dòng)轉換為Invalid，租用時(shí)間超過(guò)一定時(shí)間后，結算類(lèi)型自動(dòng)從短租轉產(chǎn)品到長(cháng)租產(chǎn)品等），業(yè)務(wù)研發(fā)團隊需要編寫(xiě)大量定時(shí)任務(wù)掃描數據庫來(lái)計算時(shí)間間隔，不僅開(kāi)發(fā)成本巨大，而且往往存在較大的性能問(wèn)題。
采用定時(shí)器機制，業(yè)務(wù)側只需要配置時(shí)間規則，事件平臺分布式，可以提供更高的性能支持。
場(chǎng)景示例 2：CQRS（命令查詢(xún)職責分離）
CQRS 是 DDD 領(lǐng)域的一個(gè)概念，在這里應用。詳情請參考鏈接：
CQRS 的思想本質(zhì)上是為同一塊數據創(chuàng )建兩組模型（或視圖）：
CQRS 架構模式的開(kāi)源實(shí)現是 Axon-Framework?；贏(yíng)xon，可以構建自己的領(lǐng)域模型、領(lǐng)域事件、事件倉庫、查詢(xún)視圖等，提供聚合根定義、事件重放、事件消費、數據鏡像等。等基礎支持，應用其結構圖為如下：
理想是豐滿(mǎn)的，現實(shí)是骨感的。 DDD已經(jīng)提出很多年了，但是由于實(shí)踐的難度，大部分公司還停留在通過(guò)數據庫表建模的階段，但是CQRS的想法非常好。
所以我們先拋開(kāi)DDD，基于表模型來(lái)理解CQRS：數據表模型也是領(lǐng)域模型，但不是面向對象的領(lǐng)域模型。數據庫的日志也是一個(gè)事件，但是表達能力不如DDD中的領(lǐng)域事件。豐富。
在此基礎上，依靠數據庫管理模型和事件，加上一個(gè)事件轉發(fā)和消費的數據交換平臺，可以構建一個(gè)廣泛的CQRS架構，如下圖：
場(chǎng)景示例 3：數據采集 和回流
許多公司正在構建或已經(jīng)構建了自己的大數據平臺。其中，data采集和reflow是不可或缺的一環(huán)。通常，較小的公司在 data采集 級別上做得更分散。各種開(kāi)源產(chǎn)品堆積起來(lái)完成采集相關(guān)工作，大公司會(huì )考慮平臺化，把數據采集放在整個(gè)數據交換平臺的規劃中，以提高效率，降低成本。
下圖是我們團隊的數據交換平臺與大數據平臺的關(guān)系示意圖：
災難恢復備份
場(chǎng)景示例 1：多個(gè)機房
多中心、多備份、異地雙活、異地多活是很多大公司正在實(shí)踐或已經(jīng)實(shí)踐的技術(shù)難題。其核心是一套完整的數據同步解決方案。
場(chǎng)景二：數據鏡像
通過(guò)數據交換平臺，可以創(chuàng )建各種類(lèi)型的DB鏡像，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的使用需求。
場(chǎng)景三：數據歸檔
通過(guò)增量交換，同步時(shí)忽略刪除事件，實(shí)現實(shí)時(shí)歸檔。
異構重構
場(chǎng)景示例一：數據庫升級、搬遷、拆遷、整合
為了升級數據庫，圖書(shū)館的搬遷、拆除和整合等日常運維操作都會(huì )涉及到數據遷移。如果有平臺，遷移工作就會(huì )變得很簡(jiǎn)單。
場(chǎng)景示例 2：資產(chǎn)重用
公司越大，負擔越重。許多公司擁有各種類(lèi)型的數據庫和存儲產(chǎn)品。為了復用這些資產(chǎn)，涉及到各種場(chǎng)景下的數據同步。統一的數據交換平臺將使這些不同場(chǎng)景的同步變得更加容易。
2、建設思路
一千個(gè)讀者擁有一千個(gè)哈姆雷特，一千個(gè)建筑師擁有一千個(gè)建筑理念。數據交換平臺的建設沒(méi)有靈丹妙藥。不同的團隊面對的場(chǎng)景不同，演進(jìn)的架構也不同。在這里，結合自己的經(jīng)驗和體會(huì )，談?wù)剶祿粨Q平臺建設中的一些方法論和注意事項。
架構選擇
數據同步過(guò)程是生產(chǎn)者-消費者模型的典型體現。生產(chǎn)者負責從不同的數據源拉取數據，消費者負責將數據寫(xiě)入不同的數據源。一對一關(guān)系也可以是一對多關(guān)系。
那么，數據交換平臺就是串聯(lián)生產(chǎn)者和消費者的樞紐，可以控制串聯(lián)過(guò)程中的進(jìn)程。簡(jiǎn)而言之，就是數據集成。
數據整合是數據交換平臺最基本的工作。架構的選擇和設計應該只關(guān)注這個(gè)基本點(diǎn)。只有能夠促進(jìn)快速集成的架構才能支持不斷變化的數據同步需求。
設計架構時(shí)需要考慮的要點(diǎn)總結如下：
許多公司正在基于消息中間件構建自己的數據交換平臺（有些稱(chēng)為數據總線(xiàn)）。生產(chǎn)者向MQ發(fā)送數據，消費者從MQ消費數據，數據可以自描述。該模式的典型開(kāi)源實(shí)現是Kafka-Connect，其架構圖如下：
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
不管怎樣，架構模型都非常優(yōu)秀，可以滿(mǎn)足60%~70%的應用場(chǎng)景。但是我們團隊并沒(méi)有直接應用這個(gè)架構，而是針對它的缺點(diǎn)，受Kafka-Connect的想法啟發(fā)，實(shí)現了基于消息中間件和直連同步的混合架構，如下圖（即DataLink架構） :
在Kafka-Connect架構中，由于Kafka作為數據中轉站，運行的Task要么是SourceTask要么是SinkTask，DataLink中的Task可以是Reader和Writer的任意組合（理論上）。
基于這個(gè)特性，構建基于消息中間件的同步，結合Mq-Writer和Mq-Reader就足夠了；構建直連同步，繞過(guò)Mq，直接組合源Reader和目標Writer。根據不同的場(chǎng)景選擇不同的模式，更加靈活。
無(wú)論是消息中間件解決方案還是混合解決方案，針對的場(chǎng)景大多是實(shí)時(shí)增量同步（雖然在某些場(chǎng)景下也支持全同步，但畢竟不是它的主要業(yè)務(wù)），針對離線(xiàn)全同步同步 對于場(chǎng)景，使用最廣泛的方案是阿里開(kāi)源的DataX。有興趣的可以研究一下。
簡(jiǎn)單總結，沒(méi)有最好的架構，只有最合適的架構?；谙⒅虚g件構建數據交換平臺是目前比較流行的架構模型，但也有其自身的不足。它結合了各種技術(shù)，最大限度地揚長(cháng)避短。問(wèn)題和痛點(diǎn)找到適合自己的方案才是最合理的方案。
方法
如果結構選擇是為了制定策略，那么方法就是具體的戰術(shù)。從同步行為上變化點(diǎn)，可分為實(shí)時(shí)增量同步和離線(xiàn)全量同步。
前者的可行策略主要有觸發(fā)器、日志解析、基于時(shí)間戳的數據抽?。ó斎徊煌腄B也會(huì )有自己的一些特殊解決方案，比如Oracle的物化視圖機制、SQL Server的CDC等） .)筆者可行的策略主要包括文件轉儲和API提取。
實(shí)時(shí)增量同步
先說(shuō)實(shí)時(shí)增量同步?；谟|發(fā)器獲取數據比較傳統，而且由于運維繁瑣，性能差，使用越來(lái)越少。
但是，在某些特定場(chǎng)景下仍有應用空間。有一個(gè)開(kāi)源的產(chǎn)品代號SymmetricDS，可以自動(dòng)管理觸發(fā)器，提供統一的數據采集和消費機制。如果你想基于觸發(fā)器同步數據可以參考這個(gè)產(chǎn)品。
基于日志分析的同步是目前最流行的。例如MySQL、HBase等提供日志重放機制，協(xié)議開(kāi)源。
這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是：對業(yè)務(wù)表零侵入，異步日志解析沒(méi)有性能問(wèn)題，實(shí)時(shí)性比較高。
日志解析很好，但并不是所有的DB都提供這樣的機制（比如SQL Server）。當觸發(fā)器和日志解析不固定時(shí)，通過(guò)時(shí)間戳字段（如modify_time）定時(shí)掃描表，取 改變數據和同步也是常用的方法。
這種方法有幾個(gè)明顯的缺點(diǎn)：實(shí)時(shí)性比較低，需要業(yè)務(wù)端保證時(shí)間戳字段不能更新，定期掃描表查詢(xún)也可能帶來(lái)一些性能問(wèn)題。
離線(xiàn)全同步
讓我們談?wù)勲x線(xiàn)完全同步。文件轉儲方式一般用于同構數據源之間的同步場(chǎng)景，需要DB自身的導入導出機制支持，可以服務(wù)的場(chǎng)景比較單一。 API提取方式更通用、更靈活。同構和異質(zhì)都可以通過(guò)編碼實(shí)現。如果做得好，它還可以通過(guò)靈活的參數控制提供各種高級功能，例如開(kāi)源產(chǎn)品DataX。
疑難問(wèn)題
將數據從一處移動(dòng)到另一處，如何保證數據在同步過(guò)程中不出現任何問(wèn)題（不丟失、不重、不亂）或者出現問(wèn)題后可以快速恢復。需要考慮的點(diǎn)很多而且很重要 雜項，我將根據自己的經(jīng)驗談?wù)勚饕睦щy和常見(jiàn)的解決方案。
一：各種各樣的 API
好像沒(méi)什么難的。不就是調用API進(jìn)行數據操作嗎？事實(shí)上，市面上的存儲產(chǎn)品有上百種，常用的存儲產(chǎn)品有幾十種，其產(chǎn)品特性千差萬(wàn)別。
為了構建一個(gè)高效可靠的平臺，需要對這些產(chǎn)品的API及其內部機制進(jìn)行深入研究（例如：是否支持事務(wù)？事務(wù)粒度是表級還是記錄級？ ? 支持隨機讀寫(xiě)嗎? 還是只能支持Append? 操作API時(shí)有客戶(hù)端緩存嗎? HA是如何實(shí)現的? 性能瓶頸在哪里? 調參參數是什么? 內置的如何?在Replication機制實(shí)現？等），否則平臺只是停留在可以使用的階段。
以我們自己的經(jīng)驗為例：在搭建大數據平臺時(shí)，我們需要一個(gè)數據交換平臺，將MySQL和HBase的數據實(shí)時(shí)同步到HDFS?；贒ataLink，我們開(kāi)發(fā)了HDFS Writer插件，在實(shí)踐中也不少。前往坑。
解決這個(gè)難題，沒(méi)有捷徑可走，只有增加自己的硬實(shí)力才能有所突破。
第二：同步關(guān)系管理
對于服務(wù)框架，隨著(zhù)服務(wù)數量的不斷增加，我們需要服務(wù)治理；對于數據交換平臺，隨著(zhù)同步關(guān)系的不斷增加，同步關(guān)系也需要進(jìn)行治理。
需要治理的要點(diǎn)是：
通常會(huì )添加 DAG 檢測機制以避免環(huán)回同步。
一般有兩種方式來(lái)保證schema的一致性：一是在同步過(guò)程中從源端獲取的DDL語(yǔ)句自動(dòng)同步到目標端；二是平臺提供了同步關(guān)系檢測機制供外部系統使用。前者是異類(lèi)。當數據源較多時(shí)，實(shí)現起來(lái)比較困難（腳本轉換、性能問(wèn)題、冪等判斷等），而且并不是所有的解決方案都能得到DDL語(yǔ)句，后者更加通用和可行。
目前我們內部的計劃是，當SQL腳本上線(xiàn)時(shí)，數據交換平臺會(huì )進(jìn)行SQL分析，然后將同步關(guān)系樹(shù)返回給DBA團隊的DBMS系統，然后DBMS系統會(huì )執行腳本根據同步關(guān)系提示。 .
同步關(guān)系樹(shù)示意圖如下：
第三部分：數據質(zhì)量
保證數據質(zhì)量是數據交換平臺的核心使命。在同步過(guò)程中，不丟失、不重、不亂。通過(guò)數據檢查可以快速發(fā)現問(wèn)題；發(fā)現問(wèn)題后可以快速修復。
如果能把事前、事中、事后三個(gè)階段控制好，那么平臺就達到了極好的水平。
事前階段依靠完善的設計和測試，事中階段依靠三維監控和報警，事后階段依靠功能豐富的修復工具，但每個(gè)階段都不容易由于場(chǎng)景的靈活性和復雜性而實(shí)踐，例如：
目前，我們的團隊還在不斷探索的路上。沒(méi)有絕對完美的解決方案。找到最合適的方案，才是針對我們自己的場(chǎng)景和數據一致性要求程度的正確方案。下圖展示了數據質(zhì)量設計的要點(diǎn)：
第四：可擴展性
技術(shù)的發(fā)展日新月異，業(yè)務(wù)的演進(jìn)也在日新月異。為了應對這些變化，平臺也必須變化，但如何用最小的變化帶來(lái)最大的收益，則是判斷一個(gè)平臺和一個(gè)產(chǎn)品的成熟度和成熟度。無(wú)關(guān)鍵指標。
作者信奉一句名言：建筑是進(jìn)化的，不是設計的；但同時(shí)，我也相信另一句名言：好的設計是成功的一半。兩者并不矛盾，主要是如何妥協(xié)。
構建平臺和構建工具之間的一個(gè)重要區別是，前者應該專(zhuān)注于抽象、建模和參數化，以提供靈活的可擴展性。
那么應該考慮什么程度的可擴展性？一句話(huà)總結：在平臺建設的過(guò)程中，我們要不斷地總結、修正、抽象、迭代、推演，對已知的事物進(jìn)行建模，使未知的事物可以預見(jiàn)而不是去做。過(guò)度設計，但也充分設計。
在開(kāi)源數據同步中間件中，擴展性比較好：阿里的DataX好，KafKa-Connect好，基于觸發(fā)器的SymmetricDS也好。我們最近的開(kāi)源DataLink，下面會(huì )介紹，也是這樣做的。多多考慮。
3、開(kāi)源產(chǎn)品
以下是數據同步相關(guān)的開(kāi)源產(chǎn)品列表，供參考學(xué)習：
二、實(shí)戰項目介紹
1、DataLink 項目介紹
名稱(chēng)：DataLink['deit? li?k]
音譯：數據鏈、數據（自動(dòng)）傳送器
語(yǔ)言：純Java開(kāi)發(fā)（JDK1.8+）
定位：滿(mǎn)足各種異構數據源之間實(shí)時(shí)增量同步，分布式、可擴展的數據同步系統
開(kāi)源地址：
本次開(kāi)源是去除內部依賴(lài)后的版本（開(kāi)源是增量同步子系統）。集團內部的DataLink和阿里的DataX也深度融合，由增量（DataLink）+全量（DataX）組成一個(gè)統一的數據交換平臺（DataLink如果打個(gè)比方，可以看作是DataX的增量版），平臺架構如下：
2、項目背景
隨著(zhù)神州優(yōu)車(chē)集團業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，各種數據同步場(chǎng)景層出不窮，原有的系統架構難以支撐復雜多變的業(yè)務(wù)需求。于是，從2016年底開(kāi)始，團隊開(kāi)始醞釀DataLink產(chǎn)品。
展望未來(lái)，我們的目標是打造一個(gè)新的平臺，滿(mǎn)足各種異構數據源之間的實(shí)時(shí)增量同步，支持公司業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。在深入研究的基礎上，我們發(fā)現沒(méi)有任何開(kāi)源產(chǎn)品可以輕松實(shí)現我們的目標。每個(gè)產(chǎn)品都有自己明顯的缺點(diǎn)和局限性，所以最后的選擇只是“設計你自己的”。
但是自我設計不是憑空設計的?，F有的數據交換平臺、現有的經(jīng)驗、大大小小的開(kāi)源產(chǎn)品是我們設計的基礎。與其說(shuō)是自我設計，不如說(shuō)是巨人。他在他的肩膀上做了一個(gè)跳躍。于是，像DataLink這樣的產(chǎn)品誕生了，其產(chǎn)品特點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn)：
3、應用現狀
DataLink于2016年12月啟動(dòng)項目，2017年5月推出第一個(gè)版本，至今已在神州優(yōu)車(chē)集團內服務(wù)，基本滿(mǎn)足了公司各業(yè)務(wù)線(xiàn)的同步需求。目前內部同步規模大致如下：
4、架構模型
基礎設施
DataLink是典型的Master-Slave架構，Manager（管理節點(diǎn)）+Worker（工作節點(diǎn)），下面簡(jiǎn)單介紹一下基礎架構的關(guān)鍵模塊：
經(jīng)理
Manager 是整個(gè) DataLink 集群的大腦，具有三個(gè)核心功能：
組
工人
任務(wù)
?。ㄖ匦拢┢胶?br /> (Re-)Balance的定義：通過(guò)一定的負載均衡策略，將任務(wù)平均分配在Worker節點(diǎn)上。 (Re-)Balance的單位是Group，一個(gè)組中(Re-)Balance的發(fā)生不會(huì )影響其他組的正常運行。
當（重新）平衡發(fā)生時(shí)：
插件
插件模型最大的意義在于解耦和復用。只需要提供一個(gè)基礎框架，開(kāi)發(fā)一系列同步插件即可。通過(guò)配置組合，可以支持“無(wú)限多”的同步場(chǎng)景。
插件有兩種：Reader插件和Writer插件。插件通過(guò)Task串聯(lián)起來(lái)。 Task運行時(shí)，每個(gè)插件都有自己獨立的Classloader，保證插件之間JAR包的隔離。
MySQL
DataLink 的操作依賴(lài)于各種配置信息，這些信息存儲在 MySQL 中。 DataLink在運行過(guò)程中動(dòng)態(tài)生成監控和統計數據，這些數據也統一存儲在MySQL中。
存儲的配置信息主要包括：同步任務(wù)信息、工作節點(diǎn)信息、分組信息、數據源配置信息、映射規則信息、監控信息、角色權限信息等。
動(dòng)物園管理員
Manager的高可用需要依賴(lài)ZooKeeper，它通過(guò)搶占和監控“/datalink/managers/active”節點(diǎn)來(lái)實(shí)現二級Switch。
注意：Worker 的高可用不依賴(lài)于 ZooKeeper。只要Manager能保證高可用，Worker就是高可用。
Task 會(huì )將運行時(shí)信息注冊到 ZooKeeper。注冊信息主要有兩種類(lèi)型：
詳情請參考維基：
整體結構
概念模型
一句話(huà)概括概念模型：一個(gè)高度可擴展、松散的模型，可以對接任何存儲之間的數據同步。這個(gè)模型在架構選擇章節已經(jīng)介紹過(guò)了，這里不再贅述。
領(lǐng)域模型
合同
契約就是規范，是對不同領(lǐng)域的數據類(lèi)型的高級抽象。它在Datalink中的主要表現形式是Record，比如關(guān)系型數據庫的RdbEventRecord，Hbase的HRecord。
在整個(gè)產(chǎn)品規劃中，合同處于頂層。無(wú)論什么樣的基礎設施，什么樣的商業(yè)模式，什么樣的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，契約都是一套獨立的規范。合約是連接Reader和Writer的紐帶，Reader和Writer互不感知，通過(guò)識別一個(gè)共同的合約來(lái)實(shí)現數據交換。
商業(yè)模式
業(yè)務(wù)模型是數據交換業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高級抽象。對不同場(chǎng)景的共同需求進(jìn)行歸納總結，抽象出一套統一的模型定義。
當然，它不是萬(wàn)能的，它不可能收錄所有的需求點(diǎn)，并且隨著(zhù)場(chǎng)景數量的增加而不斷演進(jìn)。但這是必要的。統一的模型抽象可以支持80%場(chǎng)景的功能復用。
主要模型定義如下：
詳情請參考維基：
深入領(lǐng)域
插件模型
插件系統：一般由Framework+Plugin兩部分組成。 DataLink中的Framework主要是指[TaskRuntime]，Plugin對應各種類(lèi)型的[TaskReader&TaskWriter]。
TaskRuntime：提供Task的高層抽象、Task的運行環(huán)境、Task的插件規范。
TaskReader&TaskWriter：具體的數據同步插件，符合Task插件規范，功能自主，與TaskRuntime完全解耦。理論上可以無(wú)限擴展插件數量。
Task：DataLink 中數據同步的基本單位是Task?？梢栽谝粋€(gè) Worker 進(jìn)程中運行一批 Task。一個(gè)正在運行的Task由一個(gè)TaskReader和至少一個(gè)TaskWriter組成，即：
詳情請參考維基：
深入的插件
5、Project Future
DataLink 項目借鑒了許多開(kāi)源產(chǎn)品的想法。這里要欣賞的產(chǎn)品有：Canal、Otter、DataX、Yugong、Databus、Kafka-Connect、Ersatz。
站在巨人的肩膀上，我們開(kāi)源，一方面回饋社區，另一方面回饋社區。展望未來(lái)，我們希望這個(gè)項目能夠活躍起來(lái)，為社區做出更大的貢獻。各種新的內部功能也將盡快同步到開(kāi)源版本。同時(shí)，我們也希望有更多的人參與進(jìn)來(lái)。
目前正在規劃的內部功能包括：雙機房（中心）同步、通用審計功能、各種同步工具和插件、實(shí)時(shí)數據倉庫、更多現有開(kāi)源產(chǎn)品的全部功能特性，以及各種大數據架構進(jìn)行深度集成等。
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優(yōu)采集平臺(盧彪技術(shù)專(zhuān)家百度百科：數據交換平臺)
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數據交換平臺是指通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )，將分散建設的多個(gè)應用信息系統集成起來(lái)，使多個(gè)應用子系統能夠傳輸和共享信息/數據，提高信息資源利用率的信息交換平臺。效率成為信息化建設的基本目標，保證分布式異構系統之間的互聯(lián)互通，建立中央數據庫，完成數據的抽取、集中、加載和展示，構建統一的數據處理和交換。
筆者認為，數據交換平臺是構建分布式系統的三駕馬車(chē)之一。這些三駕馬車(chē)是基于 RPC 的服務(wù)調用、基于 MQ 的事件驅動(dòng)和基于數據同步的數據共享。
推動(dòng)數據交換平臺出現和發(fā)展的根本動(dòng)力是：用空間換時(shí)間。
一、Exchange 平臺對話(huà)
1、服務(wù)場(chǎng)景
一般來(lái)說(shuō)，數據交換平臺可以服務(wù)的場(chǎng)景可以分為三類(lèi)：基礎設施、容災備份、異構重構。
基礎設施
場(chǎng)景示例 1：EDA
通過(guò)數據交換平臺，將數據庫Log事件（如MySQL Binlog）發(fā)送到MQ，然后被不同的消費者消費，驅動(dòng)不同的業(yè)務(wù)流程（如：刷新緩存，構建搜索引擎，發(fā)送下單后）短信、付款后通知等），基于該架構，業(yè)務(wù)方無(wú)需定義領(lǐng)域事件并自行發(fā)送事件，大大節省了工作量。
更重要的是，基于數據庫自身的Log機制，數據一致性更有保障，其他的容錯處理、HA等機制只能靠數據交換平臺來(lái)保證。
當然，如果事件定義比較復雜，無(wú)法表達普通業(yè)務(wù)表對應的LogEvent，也需要自己設計領(lǐng)域事件。這時(shí)候我們可以定義一個(gè)通用的事件表來(lái)保存自定義事件；并發(fā)送事件操作對應于事件表的插入操作，與業(yè)務(wù)操作一起放在一個(gè)事務(wù)中。交易提交后，交易所平臺拉取事件表的日志，然后提取事件內容并發(fā)送給MQ。
通過(guò)消耗數據庫日志，有很多文章可以做。我們的團隊正在開(kāi)發(fā)一個(gè)基于 MySQL-Binlog 消費的事件平臺?？傮w架構如下：
事件平臺提供事件訂閱、事件配置（如：是實(shí)時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作還是倒計時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作，下一個(gè)操作是接口回調還是新事件等） .)、事件調度和實(shí)時(shí)監控等基礎支持，用戶(hù)只需要提供配置規則和開(kāi)發(fā)回調接口，免去各個(gè)研發(fā)團隊各自為政、重復建設的各種問(wèn)題。
此外，該平臺最大的特點(diǎn)之一是引入了事件驅動(dòng)的定時(shí)器機制。在這種機制之前，當涉及到時(shí)間要素相關(guān)的判斷時(shí)（如：未結算訂單多長(cháng)時(shí)間自動(dòng)轉換為Invalid，租用時(shí)間超過(guò)一定時(shí)間后，結算類(lèi)型自動(dòng)從短租轉產(chǎn)品到長(cháng)租產(chǎn)品等），業(yè)務(wù)研發(fā)團隊需要編寫(xiě)大量定時(shí)任務(wù)掃描數據庫來(lái)計算時(shí)間間隔，不僅開(kāi)發(fā)成本巨大，而且往往存在較大的性能問(wèn)題。
采用定時(shí)器機制，業(yè)務(wù)側只需要配置時(shí)間規則，事件平臺分布式，可以提供更高的性能支持。
場(chǎng)景示例 2：CQRS（命令查詢(xún)職責分離）
CQRS 是 DDD 領(lǐng)域的一個(gè)概念，在這里應用。詳情請參考鏈接：
CQRS 的思想本質(zhì)上是為同一塊數據創(chuàng )建兩組模型（或視圖）：
CQRS 架構模式的開(kāi)源實(shí)現是 Axon-Framework?；贏(yíng)xon，可以構建自己的領(lǐng)域模型、領(lǐng)域事件、事件倉庫、查詢(xún)視圖等，提供聚合根定義、事件重放、事件消費、數據鏡像等。等基礎支持，應用其結構圖為如下：
理想是豐滿(mǎn)的，現實(shí)是骨感的。 DDD已經(jīng)提出很多年了，但是由于實(shí)踐的難度，大部分公司還停留在通過(guò)數據庫表建模的階段，但是CQRS的想法非常好。
所以我們先拋開(kāi)DDD，基于表模型來(lái)理解CQRS：數據表模型也是領(lǐng)域模型，但不是面向對象的領(lǐng)域模型。數據庫的日志也是一個(gè)事件，但是表達能力不如DDD中的領(lǐng)域事件。豐富。
在此基礎上，依靠數據庫管理模型和事件，加上一個(gè)事件轉發(fā)和消費的數據交換平臺，可以構建一個(gè)廣泛的CQRS架構，如下圖：
場(chǎng)景示例 3：數據采集 和回流
許多公司正在構建或已經(jīng)構建了自己的大數據平臺。其中，data采集和reflow是不可或缺的一環(huán)。通常，較小的公司在 data采集 級別上做得更分散。各種開(kāi)源產(chǎn)品堆積起來(lái)完成采集相關(guān)工作，大公司會(huì )考慮平臺化，把數據采集放在整個(gè)數據交換平臺的規劃中，以提高效率，降低成本。
下圖是我們團隊的數據交換平臺與大數據平臺的關(guān)系示意圖：
災難恢復備份
場(chǎng)景示例 1：多個(gè)機房
多中心、多備份、異地雙活、異地多活是很多大公司正在實(shí)踐或已經(jīng)實(shí)踐的技術(shù)難題。其核心是一套完整的數據同步解決方案。
場(chǎng)景二：數據鏡像
通過(guò)數據交換平臺，可以創(chuàng )建各種類(lèi)型的DB鏡像，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的使用需求。
場(chǎng)景三：數據歸檔
通過(guò)增量交換，同步時(shí)忽略刪除事件，實(shí)現實(shí)時(shí)歸檔。
異構重構
場(chǎng)景示例一：數據庫升級、搬遷、拆遷、整合
為了升級數據庫，圖書(shū)館的搬遷、拆除和整合等日常運維操作都會(huì )涉及到數據遷移。如果有平臺，遷移工作就會(huì )變得很簡(jiǎn)單。
場(chǎng)景示例 2：資產(chǎn)重用
公司越大，負擔越重。許多公司擁有各種類(lèi)型的數據庫和存儲產(chǎn)品。為了復用這些資產(chǎn)，涉及到各種場(chǎng)景下的數據同步。統一的數據交換平臺將使這些不同場(chǎng)景的同步變得更加容易。
2、建設思路
一千個(gè)讀者擁有一千個(gè)哈姆雷特，一千個(gè)建筑師擁有一千個(gè)建筑理念。數據交換平臺的建設沒(méi)有靈丹妙藥。不同的團隊面對的場(chǎng)景不同，演進(jìn)的架構也不同。在這里，結合自己的經(jīng)驗和體會(huì )，談?wù)剶祿粨Q平臺建設中的一些方法論和注意事項。
架構選擇
數據同步過(guò)程是生產(chǎn)者-消費者模型的典型體現。生產(chǎn)者負責從不同的數據源拉取數據，消費者負責將數據寫(xiě)入不同的數據源。一對一關(guān)系也可以是一對多關(guān)系。
那么，數據交換平臺就是串聯(lián)生產(chǎn)者和消費者的樞紐，可以控制串聯(lián)過(guò)程中的進(jìn)程。簡(jiǎn)而言之，就是數據集成。
數據整合是數據交換平臺最基本的工作。架構的選擇和設計應該只關(guān)注這個(gè)基本點(diǎn)。只有能夠促進(jìn)快速集成的架構才能支持不斷變化的數據同步需求。
設計架構時(shí)需要考慮的要點(diǎn)總結如下：
許多公司正在基于消息中間件構建自己的數據交換平臺（有些稱(chēng)為數據總線(xiàn)）。生產(chǎn)者向MQ發(fā)送數據，消費者從MQ消費數據，數據可以自描述。該模式的典型開(kāi)源實(shí)現是Kafka-Connect，其架構圖如下：
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
不管怎樣，架構模型都非常優(yōu)秀，可以滿(mǎn)足60%~70%的應用場(chǎng)景。但是我們團隊并沒(méi)有直接應用這個(gè)架構，而是針對它的缺點(diǎn)，受Kafka-Connect的想法啟發(fā)，實(shí)現了基于消息中間件和直連同步的混合架構，如下圖（即DataLink架構） :
在Kafka-Connect架構中，由于Kafka作為數據中轉站，運行的Task要么是SourceTask要么是SinkTask，DataLink中的Task可以是Reader和Writer的任意組合（理論上）。
基于這個(gè)特性，構建基于消息中間件的同步，結合Mq-Writer和Mq-Reader就足夠了；構建直連同步，繞過(guò)Mq，直接組合源Reader和目標Writer。根據不同的場(chǎng)景選擇不同的模式，更加靈活。
無(wú)論是消息中間件解決方案還是混合解決方案，針對的場(chǎng)景大多是實(shí)時(shí)增量同步（雖然在某些場(chǎng)景下也支持全同步，但畢竟不是它的主要業(yè)務(wù)），針對離線(xiàn)全同步同步 對于場(chǎng)景，使用最廣泛的方案是阿里開(kāi)源的DataX。有興趣的可以研究一下。
簡(jiǎn)單總結，沒(méi)有最好的架構，只有最合適的架構?；谙⒅虚g件構建數據交換平臺是目前比較流行的架構模型，但也有其自身的不足。它結合了各種技術(shù)，最大限度地揚長(cháng)避短。問(wèn)題和痛點(diǎn)找到適合自己的方案才是最合理的方案。
方法
如果結構選擇是為了制定策略，那么方法就是具體的戰術(shù)。從同步行為上變化點(diǎn)，可分為實(shí)時(shí)增量同步和離線(xiàn)全量同步。
前者的可行策略主要有觸發(fā)器、日志解析、基于時(shí)間戳的數據抽?。ó斎徊煌腄B也會(huì )有自己的一些特殊解決方案，比如Oracle的物化視圖機制、SQL Server的CDC等） .)筆者可行的策略主要包括文件轉儲和API提取。
實(shí)時(shí)增量同步
先說(shuō)實(shí)時(shí)增量同步?；谟|發(fā)器獲取數據比較傳統，而且由于運維繁瑣，性能差，使用越來(lái)越少。
但是，在某些特定場(chǎng)景下仍有應用空間。有一個(gè)開(kāi)源的產(chǎn)品代號SymmetricDS，可以自動(dòng)管理觸發(fā)器，提供統一的數據采集和消費機制。如果你想基于觸發(fā)器同步數據可以參考這個(gè)產(chǎn)品。
基于日志分析的同步是目前最流行的。例如MySQL、HBase等提供日志重放機制，協(xié)議開(kāi)源。
這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是：對業(yè)務(wù)表零侵入，異步日志解析沒(méi)有性能問(wèn)題，實(shí)時(shí)性比較高。
日志解析很好，但并不是所有的DB都提供這樣的機制（比如SQL Server）。當觸發(fā)器和日志解析不固定時(shí)，通過(guò)時(shí)間戳字段（如modify_time）定時(shí)掃描表，取 改變數據和同步也是常用的方法。
這種方法有幾個(gè)明顯的缺點(diǎn)：實(shí)時(shí)性比較低，需要業(yè)務(wù)端保證時(shí)間戳字段不能更新，定期掃描表查詢(xún)也可能帶來(lái)一些性能問(wèn)題。
離線(xiàn)全同步
讓我們談?wù)勲x線(xiàn)完全同步。文件轉儲方式一般用于同構數據源之間的同步場(chǎng)景，需要DB自身的導入導出機制支持，可以服務(wù)的場(chǎng)景比較單一。 API提取方式更通用、更靈活。同構和異質(zhì)都可以通過(guò)編碼實(shí)現。如果做得好，它還可以通過(guò)靈活的參數控制提供各種高級功能，例如開(kāi)源產(chǎn)品DataX。
疑難問(wèn)題
將數據從一處移動(dòng)到另一處，如何保證數據在同步過(guò)程中不出現任何問(wèn)題（不丟失、不重、不亂）或者出現問(wèn)題后可以快速恢復。需要考慮的點(diǎn)很多而且很重要 雜項，我將根據自己的經(jīng)驗談?wù)勚饕睦щy和常見(jiàn)的解決方案。
一：各種各樣的 API
好像沒(méi)什么難的。不就是調用API進(jìn)行數據操作嗎？事實(shí)上，市面上的存儲產(chǎn)品有上百種，常用的存儲產(chǎn)品有幾十種，其產(chǎn)品特性千差萬(wàn)別。
為了構建一個(gè)高效可靠的平臺，需要對這些產(chǎn)品的API及其內部機制進(jìn)行深入研究（例如：是否支持事務(wù)？事務(wù)粒度是表級還是記錄級？ ? 支持隨機讀寫(xiě)嗎? 還是只能支持Append? 操作API時(shí)有客戶(hù)端緩存嗎? HA是如何實(shí)現的? 性能瓶頸在哪里? 調參參數是什么? 內置的如何?在Replication機制實(shí)現？等），否則平臺只是停留在可以使用的階段。
以我們自己的經(jīng)驗為例：在搭建大數據平臺時(shí)，我們需要一個(gè)數據交換平臺，將MySQL和HBase的數據實(shí)時(shí)同步到HDFS?；贒ataLink，我們開(kāi)發(fā)了HDFS Writer插件，在實(shí)踐中也不少。前往坑。
解決這個(gè)難題，沒(méi)有捷徑可走，只有增加自己的硬實(shí)力才能有所突破。
第二：同步關(guān)系管理
對于服務(wù)框架，隨著(zhù)服務(wù)數量的不斷增加，我們需要服務(wù)治理；對于數據交換平臺，隨著(zhù)同步關(guān)系的不斷增加，同步關(guān)系也需要進(jìn)行治理。
需要治理的要點(diǎn)是：
通常會(huì )添加 DAG 檢測機制以避免環(huán)回同步。
一般有兩種方式來(lái)保證schema的一致性：一是在同步過(guò)程中從源端獲取的DDL語(yǔ)句自動(dòng)同步到目標端；二是平臺提供了同步關(guān)系檢測機制供外部系統使用。前者是異類(lèi)。當數據源較多時(shí)，實(shí)現起來(lái)比較困難（腳本轉換、性能問(wèn)題、冪等判斷等），而且并不是所有的解決方案都能得到DDL語(yǔ)句，后者更加通用和可行。
目前我們內部的計劃是，當SQL腳本上線(xiàn)時(shí)，數據交換平臺會(huì )進(jìn)行SQL分析，然后將同步關(guān)系樹(shù)返回給DBA團隊的DBMS系統，然后DBMS系統會(huì )執行腳本根據同步關(guān)系提示。 .
同步關(guān)系樹(shù)示意圖如下：
第三部分：數據質(zhì)量
保證數據質(zhì)量是數據交換平臺的核心使命。在同步過(guò)程中，不丟失、不重、不亂。通過(guò)數據檢查可以快速發(fā)現問(wèn)題；發(fā)現問(wèn)題后可以快速修復。
如果能把事前、事中、事后三個(gè)階段控制好，那么平臺就達到了極好的水平。
事前階段依靠完善的設計和測試，事中階段依靠三維監控和報警，事后階段依靠功能豐富的修復工具，但每個(gè)階段都不容易由于場(chǎng)景的靈活性和復雜性而實(shí)踐，例如：
目前，我們的團隊還在不斷探索的路上。沒(méi)有絕對完美的解決方案。找到最合適的方案，才是針對我們自己的場(chǎng)景和數據一致性要求程度的正確方案。下圖展示了數據質(zhì)量設計的要點(diǎn)：
第四：可擴展性
技術(shù)的發(fā)展日新月異，業(yè)務(wù)的演進(jìn)也在日新月異。為了應對這些變化，平臺也必須變化，但如何用最小的變化帶來(lái)最大的收益，則是判斷一個(gè)平臺和一個(gè)產(chǎn)品的成熟度和成熟度。無(wú)關(guān)鍵指標。
作者信奉一句名言：建筑是進(jìn)化的，不是設計的；但同時(shí)，我也相信另一句名言：好的設計是成功的一半。兩者并不矛盾，主要是如何妥協(xié)。
構建平臺和構建工具之間的一個(gè)重要區別是，前者應該專(zhuān)注于抽象、建模和參數化，以提供靈活的可擴展性。
那么應該考慮什么程度的可擴展性？一句話(huà)總結：在平臺建設的過(guò)程中，我們要不斷地總結、修正、抽象、迭代、推演，對已知的事物進(jìn)行建模，使未知的事物可以預見(jiàn)而不是去做。過(guò)度設計，但也充分設計。
在開(kāi)源數據同步中間件中，擴展性比較好：阿里的DataX好，KafKa-Connect好，基于觸發(fā)器的SymmetricDS也好。我們最近的開(kāi)源DataLink，下面會(huì )介紹，也是這樣做的。多多考慮。
3、開(kāi)源產(chǎn)品
以下是數據同步相關(guān)的開(kāi)源產(chǎn)品列表，供參考學(xué)習：
二、實(shí)戰項目介紹
1、DataLink 項目介紹
名稱(chēng)：DataLink['deit? li?k]
音譯：數據鏈、數據（自動(dòng)）傳送器
語(yǔ)言：純Java開(kāi)發(fā)（JDK1.8+）
定位：滿(mǎn)足各種異構數據源之間實(shí)時(shí)增量同步，分布式、可擴展的數據同步系統
開(kāi)源地址：
本次開(kāi)源是去除內部依賴(lài)后的版本（開(kāi)源是增量同步子系統）。集團內部的DataLink和阿里的DataX也深度融合，由增量（DataLink）+全量（DataX）組成一個(gè)統一的數據交換平臺（DataLink如果打個(gè)比方，可以看作是DataX的增量版），平臺架構如下：
2、項目背景
隨著(zhù)神州優(yōu)車(chē)集團業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，各種數據同步場(chǎng)景層出不窮，原有的系統架構難以支撐復雜多變的業(yè)務(wù)需求。于是，從2016年底開(kāi)始，團隊開(kāi)始醞釀DataLink產(chǎn)品。
展望未來(lái)，我們的目標是打造一個(gè)新的平臺，滿(mǎn)足各種異構數據源之間的實(shí)時(shí)增量同步，支持公司業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。在深入研究的基礎上，我們發(fā)現沒(méi)有任何開(kāi)源產(chǎn)品可以輕松實(shí)現我們的目標。每個(gè)產(chǎn)品都有自己明顯的缺點(diǎn)和局限性，所以最后的選擇只是“設計你自己的”。
但是自我設計不是憑空設計的?，F有的數據交換平臺、現有的經(jīng)驗、大大小小的開(kāi)源產(chǎn)品是我們設計的基礎。與其說(shuō)是自我設計，不如說(shuō)是巨人。他在他的肩膀上做了一個(gè)跳躍。于是，像DataLink這樣的產(chǎn)品誕生了，其產(chǎn)品特點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn)：
3、應用現狀
DataLink于2016年12月啟動(dòng)項目，2017年5月推出第一個(gè)版本，至今已在神州優(yōu)車(chē)集團內服務(wù)，基本滿(mǎn)足了公司各業(yè)務(wù)線(xiàn)的同步需求。目前內部同步規模大致如下：
4、架構模型
基礎設施
DataLink是典型的Master-Slave架構，Manager（管理節點(diǎn)）+Worker（工作節點(diǎn)），下面簡(jiǎn)單介紹一下基礎架構的關(guān)鍵模塊：
經(jīng)理
Manager 是整個(gè) DataLink 集群的大腦，具有三個(gè)核心功能：
組
工人
任務(wù)
?。ㄖ匦拢┢胶?br /> (Re-)Balance的定義：通過(guò)一定的負載均衡策略，將任務(wù)平均分配在Worker節點(diǎn)上。 (Re-)Balance的單位是Group，一個(gè)組中(Re-)Balance的發(fā)生不會(huì )影響其他組的正常運行。
當（重新）平衡發(fā)生時(shí)：
插件
插件模型最大的意義在于解耦和復用。只需要提供一個(gè)基礎框架，開(kāi)發(fā)一系列同步插件即可。通過(guò)配置組合，可以支持“無(wú)限多”的同步場(chǎng)景。
插件有兩種：Reader插件和Writer插件。插件通過(guò)Task串聯(lián)起來(lái)。 Task運行時(shí)，每個(gè)插件都有自己獨立的Classloader，保證插件之間JAR包的隔離。
MySQL
DataLink 的操作依賴(lài)于各種配置信息，這些信息存儲在 MySQL 中。 DataLink在運行過(guò)程中動(dòng)態(tài)生成監控和統計數據，這些數據也統一存儲在MySQL中。
存儲的配置信息主要包括：同步任務(wù)信息、工作節點(diǎn)信息、分組信息、數據源配置信息、映射規則信息、監控信息、角色權限信息等。
動(dòng)物園管理員
Manager的高可用需要依賴(lài)ZooKeeper，它通過(guò)搶占和監控“/datalink/managers/active”節點(diǎn)來(lái)實(shí)現二級Switch。
注意：Worker 的高可用不依賴(lài)于 ZooKeeper。只要Manager能保證高可用，Worker就是高可用。
Task 會(huì )將運行時(shí)信息注冊到 ZooKeeper。注冊信息主要有兩種類(lèi)型：
詳情請參考維基：
整體結構
概念模型
一句話(huà)概括概念模型：一個(gè)高度可擴展、松散的模型，可以對接任何存儲之間的數據同步。這個(gè)模型在架構選擇章節已經(jīng)介紹過(guò)了，這里不再贅述。
領(lǐng)域模型
合同
契約就是規范，是對不同領(lǐng)域的數據類(lèi)型的高級抽象。它在Datalink中的主要表現形式是Record，比如關(guān)系型數據庫的RdbEventRecord，Hbase的HRecord。
在整個(gè)產(chǎn)品規劃中，合同處于頂層。無(wú)論什么樣的基礎設施，什么樣的商業(yè)模式，什么樣的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，契約都是一套獨立的規范。合約是連接Reader和Writer的紐帶，Reader和Writer互不感知，通過(guò)識別一個(gè)共同的合約來(lái)實(shí)現數據交換。
商業(yè)模式
業(yè)務(wù)模型是數據交換業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高級抽象。對不同場(chǎng)景的共同需求進(jìn)行歸納總結，抽象出一套統一的模型定義。
當然，它不是萬(wàn)能的，它不可能收錄所有的需求點(diǎn)，并且隨著(zhù)場(chǎng)景數量的增加而不斷演進(jìn)。但這是必要的。統一的模型抽象可以支持80%場(chǎng)景的功能復用。
主要模型定義如下：
詳情請參考維基：
深入領(lǐng)域
插件模型
插件系統：一般由Framework+Plugin兩部分組成。 DataLink中的Framework主要是指[TaskRuntime]，Plugin對應各種類(lèi)型的[TaskReader&TaskWriter]。
TaskRuntime：提供Task的高層抽象、Task的運行環(huán)境、Task的插件規范。
TaskReader&TaskWriter：具體的數據同步插件，符合Task插件規范，功能自主，與TaskRuntime完全解耦。理論上可以無(wú)限擴展插件數量。
Task：DataLink 中數據同步的基本單位是Task?？梢栽谝粋€(gè) Worker 進(jìn)程中運行一批 Task。一個(gè)正在運行的Task由一個(gè)TaskReader和至少一個(gè)TaskWriter組成，即：
詳情請參考維基：
深入的插件
5、Project Future
DataLink 項目借鑒了許多開(kāi)源產(chǎn)品的想法。這里要欣賞的產(chǎn)品有：Canal、Otter、DataX、Yugong、Databus、Kafka-Connect、Ersatz。
站在巨人的肩膀上，我們開(kāi)源，一方面回饋社區，另一方面回饋社區。展望未來(lái)，我們希望這個(gè)項目能夠活躍起來(lái)，為社區做出更大的貢獻。各種新的內部功能也將盡快同步到開(kāi)源版本。同時(shí)，我們也希望有更多的人參與進(jìn)來(lái)。
目前正在規劃的內部功能包括：雙機房（中心）同步、通用審計功能、各種同步工具和插件、實(shí)時(shí)數據倉庫、更多現有開(kāi)源產(chǎn)品的全部功能特性，以及各種大數據架構進(jìn)行深度集成等。
實(shí)時(shí)回放
優(yōu)采集平臺(推薦10個(gè)最好用的數據采集工具(組圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 472 次瀏覽 ? 2021-09-01 19:01
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10個(gè)最好的數據采集tools，免費采集tools，網(wǎng)站webpage采集工具，各行各業(yè)采集tools，這里有一些更好的免費數據采集tools，希望可以幫助大家。
優(yōu)采云采集器優(yōu)采云是一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)商實(shí)名實(shí)名數據，整合網(wǎng)頁(yè)數據采集、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數據和API接口服務(wù)的數據服務(wù)平臺。其最大的特點(diǎn)是無(wú)需了解網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)即可輕松完成采集。
2、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器是最常用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集軟件。憑借靈活的配置和強大的性能，在國內同類(lèi)產(chǎn)品中處于領(lǐng)先地位，獲得了眾多用戶(hù)的一致認可。只是現在各大平臺都設置了嚴格的反爬，很難獲得有價(jià)值的數據。
3、近探中國 金壇中國數據服務(wù)平臺擁有各種專(zhuān)業(yè)的數據采集工具。開(kāi)發(fā)者上傳的采集工具很多，而且很多都是免費的。無(wú)論是采集internal網(wǎng)站、industry網(wǎng)站、government網(wǎng)站、app、微博、搜索引擎、公眾號、小程序等數據還是其他數據，幾乎覆蓋了@in的99%行業(yè)。采集軟件，近探可以采集，對于高強度防爬或者對技術(shù)含量要求高的裂縫，都有專(zhuān)業(yè)的技術(shù)解決方案。對于那些有難度或者需要測試專(zhuān)業(yè)度的，我們來(lái)說(shuō)說(shuō)近探的專(zhuān)業(yè)度不用多說(shuō)，他們做的很多也是高難度采集software的定制開(kāi)發(fā)服務(wù)。
4、大飛采集器大飛采集器可采集多個(gè)網(wǎng)頁(yè)，準確率比較高，跟復制粘貼一樣準確，最大的特點(diǎn)就是網(wǎng)頁(yè)@的同義詞采集單身因為專(zhuān)注。
5、Import.io 使用 Import.io 適配任何 URL。只需輸入網(wǎng)址，即可整齊抓取網(wǎng)頁(yè)數據。操作非常簡(jiǎn)單，采集、采集的結果自動(dòng)可視化。但是無(wú)法選擇特定數據，無(wú)法自動(dòng)翻頁(yè)采集。對于一些防爬設置強的網(wǎng)站，也無(wú)能為力。
6、ParseHub ParseHub 分為免費版和付費版。從數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)中獲取數據。輸入數千個(gè)鏈接和關(guān)鍵字，ParseHub 會(huì )自動(dòng)搜索這些鏈接和關(guān)鍵字。使用我們的休息 API。以 Excel 和 JSON 格式下載提取的數據。將您的結果導入 Google 表格和 Tableau。
7、Content Grabber Content Grabber 是外國大神制作的神器，可以從網(wǎng)頁(yè)中抓取內容（視頻、圖片、文本）并提取到 Excel、XML、CSV 和大多數數據庫中。該軟件基于網(wǎng)頁(yè)。抓取和網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)化。
8、ForeSpider ForeSpider 是一個(gè)非常有用的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具，用戶(hù)可以使用這個(gè)工具來(lái)幫助你自動(dòng)檢索網(wǎng)頁(yè)中的各種數據信息，這個(gè)軟件使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單，但同樣沒(méi)有什么網(wǎng)站在一些高難度、高強度的防攀爬環(huán)境下也能做到。
9、阿里數據采集阿里數據采集大平臺運行穩定，可實(shí)現實(shí)時(shí)查詢(xún)。軟件開(kāi)發(fā)data采集可以由他們來(lái)做，除了沒(méi)有什么問(wèn)題。
10、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器 操作非常簡(jiǎn)單，只要按照流程就可以輕松上手， 查看全部
推薦10個(gè)最佳數據采集tools
10個(gè)最好的數據采集tools，免費采集tools，網(wǎng)站webpage采集工具，各行各業(yè)采集tools，這里有一些更好的免費數據采集tools，希望可以幫助大家。
優(yōu)采云采集器優(yōu)采云是一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)商實(shí)名實(shí)名數據，整合網(wǎng)頁(yè)數據采集、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數據和API接口服務(wù)的數據服務(wù)平臺。其最大的特點(diǎn)是無(wú)需了解網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)即可輕松完成采集。
2、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器是最常用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集軟件。憑借靈活的配置和強大的性能，在國內同類(lèi)產(chǎn)品中處于領(lǐng)先地位，獲得了眾多用戶(hù)的一致認可。只是現在各大平臺都設置了嚴格的反爬，很難獲得有價(jià)值的數據。
3、近探中國 金壇中國數據服務(wù)平臺擁有各種專(zhuān)業(yè)的數據采集工具。開(kāi)發(fā)者上傳的采集工具很多，而且很多都是免費的。無(wú)論是采集internal網(wǎng)站、industry網(wǎng)站、government網(wǎng)站、app、微博、搜索引擎、公眾號、小程序等數據還是其他數據，幾乎覆蓋了@in的99%行業(yè)。采集軟件，近探可以采集，對于高強度防爬或者對技術(shù)含量要求高的裂縫，都有專(zhuān)業(yè)的技術(shù)解決方案。對于那些有難度或者需要測試專(zhuān)業(yè)度的，我們來(lái)說(shuō)說(shuō)近探的專(zhuān)業(yè)度不用多說(shuō)，他們做的很多也是高難度采集software的定制開(kāi)發(fā)服務(wù)。
4、大飛采集器大飛采集器可采集多個(gè)網(wǎng)頁(yè)，準確率比較高，跟復制粘貼一樣準確，最大的特點(diǎn)就是網(wǎng)頁(yè)@的同義詞采集單身因為專(zhuān)注。
5、Import.io 使用 Import.io 適配任何 URL。只需輸入網(wǎng)址，即可整齊抓取網(wǎng)頁(yè)數據。操作非常簡(jiǎn)單，采集、采集的結果自動(dòng)可視化。但是無(wú)法選擇特定數據，無(wú)法自動(dòng)翻頁(yè)采集。對于一些防爬設置強的網(wǎng)站，也無(wú)能為力。
6、ParseHub ParseHub 分為免費版和付費版。從數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)中獲取數據。輸入數千個(gè)鏈接和關(guān)鍵字，ParseHub 會(huì )自動(dòng)搜索這些鏈接和關(guān)鍵字。使用我們的休息 API。以 Excel 和 JSON 格式下載提取的數據。將您的結果導入 Google 表格和 Tableau。
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8、ForeSpider ForeSpider 是一個(gè)非常有用的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具，用戶(hù)可以使用這個(gè)工具來(lái)幫助你自動(dòng)檢索網(wǎng)頁(yè)中的各種數據信息，這個(gè)軟件使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單，但同樣沒(méi)有什么網(wǎng)站在一些高難度、高強度的防攀爬環(huán)境下也能做到。
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優(yōu)采集平臺(推薦10個(gè)最好用的數據采集工具(組圖))
推薦10個(gè)最佳數據采集tools
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2、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器是最常用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集軟件。憑借靈活的配置和強大的性能，在國內同類(lèi)產(chǎn)品中處于領(lǐng)先地位，獲得了眾多用戶(hù)的一致認可。只是現在各大平臺都設置了嚴格的反爬，很難獲得有價(jià)值的數據。
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4、大飛采集器大飛采集器可采集多個(gè)網(wǎng)頁(yè)，準確率比較高，跟復制粘貼一樣準確，最大的特點(diǎn)就是網(wǎng)頁(yè)@的同義詞采集單身因為專(zhuān)注。
5、Import.io 使用 Import.io 適配任何 URL。只需輸入網(wǎng)址，即可整齊抓取網(wǎng)頁(yè)數據。操作非常簡(jiǎn)單，采集、采集的結果自動(dòng)可視化。但是無(wú)法選擇特定數據，無(wú)法自動(dòng)翻頁(yè)采集。對于一些防爬設置強的網(wǎng)站，也無(wú)能為力。
6、ParseHub ParseHub 分為免費版和付費版。從數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)中獲取數據。輸入數千個(gè)鏈接和關(guān)鍵字，ParseHub 會(huì )自動(dòng)搜索這些鏈接和關(guān)鍵字。使用我們的休息 API。以 Excel 和 JSON 格式下載提取的數據。將您的結果導入 Google 表格和 Tableau。
7、Content Grabber Content Grabber 是外國大神制作的神器，可以從網(wǎng)頁(yè)中抓取內容（視頻、圖片、文本）并提取到 Excel、XML、CSV 和大多數數據庫中。該軟件基于網(wǎng)頁(yè)。抓取和網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)化。
8、ForeSpider ForeSpider 是一個(gè)非常有用的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具，用戶(hù)可以使用這個(gè)工具來(lái)幫助你自動(dòng)檢索網(wǎng)頁(yè)中的各種數據信息，這個(gè)軟件使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單，但同樣沒(méi)有什么網(wǎng)站在一些高難度、高強度的防攀爬環(huán)境下也能做到。
9、阿里數據采集阿里數據采集大平臺運行穩定，可實(shí)現實(shí)時(shí)查詢(xún)。軟件開(kāi)發(fā)data采集可以由他們來(lái)做，除了沒(méi)有什么問(wèn)題。
10、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器 操作非常簡(jiǎn)單，只要按照流程就可以輕松上手，
優(yōu)采集平臺(阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱是什么？如何使用？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 192 次瀏覽 ? 2021-08-30 21:01
優(yōu)采集平臺(阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱是什么？如何使用？)
優(yōu)采集平臺可以用其他用戶(hù)的郵箱接收工資條。其他接入公司的用戶(hù)也可以用其他人的郵箱收發(fā)工資條。其他用戶(hù)由于其是新注冊的，所以有隱藏的信息，所以不能注冊地址接受工資條，接入的其他用戶(hù)的其他信息才可以。
目前一些平臺接入一些工資代發(fā)系統，
qq可以發(fā)送工資條，或者網(wǎng)頁(yè)版或者收費的微信公眾號，也有企業(yè)郵箱代發(fā)，工資條單據最多可以存兩份。
發(fā)現很多平臺無(wú)法發(fā)工資條，原因有兩點(diǎn)，1.接入了比較難以審核，所以不能發(fā)工資條；2.無(wú)法搜索員工的郵箱，所以也不能發(fā)工資條?，F在很多有企業(yè)郵箱接入saas一鍵式服務(wù)，員工的信息都可以自動(dòng)接入公司，如果是大公司、中小企業(yè)都可以用，省去不少煩惱。傳統的自建郵箱，據我所知接入并申請后，大部分公司不給賬號密碼。
問(wèn)題出在你接入的平臺，
使用ihelp平臺吧。阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱。同步易接入、多賬號并發(fā)、簡(jiǎn)單登錄。
您好，個(gè)人實(shí)名認證用戶(hù)可接入北京公司的信息管理賬戶(hù)， 查看全部
優(yōu)采集平臺可以用其他用戶(hù)的郵箱接收工資條。其他接入公司的用戶(hù)也可以用其他人的郵箱收發(fā)工資條。其他用戶(hù)由于其是新注冊的，所以有隱藏的信息，所以不能注冊地址接受工資條，接入的其他用戶(hù)的其他信息才可以。
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問(wèn)題出在你接入的平臺，
使用ihelp平臺吧。阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱。同步易接入、多賬號并發(fā)、簡(jiǎn)單登錄。
您好，個(gè)人實(shí)名認證用戶(hù)可接入北京公司的信息管理賬戶(hù)， 查看全部
優(yōu)采集平臺(阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱是什么？如何使用？)
優(yōu)采集平臺可以用其他用戶(hù)的郵箱接收工資條。其他接入公司的用戶(hù)也可以用其他人的郵箱收發(fā)工資條。其他用戶(hù)由于其是新注冊的，所以有隱藏的信息，所以不能注冊地址接受工資條，接入的其他用戶(hù)的其他信息才可以。
目前一些平臺接入一些工資代發(fā)系統，
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您好，個(gè)人實(shí)名認證用戶(hù)可接入北京公司的信息管理賬戶(hù)，
優(yōu)采集平臺(優(yōu)采平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，個(gè)人合作)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 302 次瀏覽 ? 2021-08-29 21:00
優(yōu)采集平臺(優(yōu)采平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，個(gè)人合作)
優(yōu)采集平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，
一般情況下是后續項目提供，當然也有部分工作室單獨接的項目，
需要采集各大平臺的人。另外就是平臺為該平臺的提供解決方案，
基本上優(yōu)采平臺是第三方，大部分都是簽協(xié)議的第三方，會(huì )優(yōu)先發(fā)放給后期項目。
樓上說(shuō)的對
公司合作（有協(xié)議），個(gè)人合作（優(yōu)采平臺上會(huì )接項目），自己接（明確規定優(yōu)采時(shí)間，
采集公眾號自帶文章：優(yōu)采平臺要求用戶(hù)粘性高，每天有量，需用戶(hù)主動(dòng)申請。比如每天有100個(gè)人主動(dòng)申請，你才能申請下來(lái)。優(yōu)采平臺提供的是站內新聞推送服務(wù)，比直接推送新聞客戶(hù)端效果好，通常申請和申請時(shí)效能到天以上。
公司采集發(fā)放任務(wù)
公司合作，個(gè)人合作。
如果是個(gè)人合作就只能是優(yōu)采平臺的技術(shù)服務(wù)商。如果是公司合作就可以不受限制。
剛去看一下我公司接的一家公司接到比別人晚了小半個(gè)月而且沒(méi)有墊付.不過(guò)有一點(diǎn)好...我這邊算是老板找過(guò)去的不要墊付
有公司合作，
公司合作， 查看全部
優(yōu)采集平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，
一般情況下是后續項目提供，當然也有部分工作室單獨接的項目，
需要采集各大平臺的人。另外就是平臺為該平臺的提供解決方案，
基本上優(yōu)采平臺是第三方，大部分都是簽協(xié)議的第三方，會(huì )優(yōu)先發(fā)放給后期項目。
樓上說(shuō)的對
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公司采集發(fā)放任務(wù)
公司合作，個(gè)人合作。
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有公司合作，
公司合作， 查看全部
優(yōu)采集平臺(優(yōu)采平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，個(gè)人合作)
優(yōu)采集平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，
一般情況下是后續項目提供，當然也有部分工作室單獨接的項目，
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樓上說(shuō)的對
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公司采集發(fā)放任務(wù)
公司合作，個(gè)人合作。
如果是個(gè)人合作就只能是優(yōu)采平臺的技術(shù)服務(wù)商。如果是公司合作就可以不受限制。
剛去看一下我公司接的一家公司接到比別人晚了小半個(gè)月而且沒(méi)有墊付.不過(guò)有一點(diǎn)好...我這邊算是老板找過(guò)去的不要墊付
有公司合作，
公司合作，
優(yōu)云UEM開(kāi)源網(wǎng)址：可視化埋點(diǎn)可視化開(kāi)源(組圖)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 92 次瀏覽 ? 2021-08-27 02:09
優(yōu)云UEM開(kāi)源網(wǎng)址：可視化埋點(diǎn)可視化開(kāi)源(組圖)
有云UEM開(kāi)源網(wǎng)站：
UYUNUEM是一個(gè)集成了Web應用和移動(dòng)應用體驗監控的監控系統。通過(guò)對真實(shí)用戶(hù)行為的詳細記錄，了解用戶(hù)的數字化體驗是否足夠好，幫助開(kāi)發(fā)運維團隊更好的打好數據基礎。做決定。 UYUNUEM可以幫助團隊建立以用戶(hù)為中心的適合組織實(shí)際業(yè)務(wù)的指標衡量體系，提升應用體驗。
完整數據采集
無(wú)論是網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)原生應用還是混合應用，都可以使用UEM的采集探針來(lái)執行采集。 UEM采集收錄會(huì )話(huà)、PV、點(diǎn)擊、性能、錯誤等各種數據，當出現體驗問(wèn)題時(shí)可以輕松追溯。
埋點(diǎn)可視化
可視化埋點(diǎn)是以可視化的方式“圈選”需要跟蹤的頁(yè)面或元素，重點(diǎn)關(guān)注關(guān)鍵界面和功能，以便更容易按照一定的規則聚合和分析各種關(guān)鍵指標。
用戶(hù)操作體驗分析
產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和運維團隊往往希望產(chǎn)品一上線(xiàn)就獲得體驗數據。游云UEM提供了不同的SDK（包括JS、Android、iOS等不同平臺），可以方便的嵌入到應用中捕獲常用的體驗指標。
深度診斷前端體驗問(wèn)題
數據顯示，70%以上的體驗問(wèn)題都發(fā)生在客戶(hù)端，因此前端體驗問(wèn)題的診斷就顯得尤為重要。 UEM 提供了對開(kāi)發(fā)人員和測試人員友好的診斷視圖，并深入跟蹤緩慢的交互和錯誤發(fā)生的具體過(guò)程。
用戶(hù)行為跟蹤
用戶(hù)行為背后有故事，背后的動(dòng)機會(huì )影響關(guān)鍵任務(wù)的完成率和轉化率。友云UEM通過(guò)用戶(hù)行為軌跡追蹤，為分析問(wèn)題提供準確的數據和驗證方法，調查體驗或功能原因是否影響用戶(hù)，并采取下一步措施應對問(wèn)題。
異常指標預警
當應用性能下降時(shí)，用戶(hù)會(huì )提前感知，如果此時(shí)開(kāi)始介入，主動(dòng)采取措施，防止事態(tài)進(jìn)一步擴大。友云UEM可設置關(guān)鍵體驗指標閾值，實(shí)時(shí)預警，第一時(shí)間發(fā)現問(wèn)題，定位問(wèn)題。 查看全部
有云UEM開(kāi)源網(wǎng)站：
UYUNUEM是一個(gè)集成了Web應用和移動(dòng)應用體驗監控的監控系統。通過(guò)對真實(shí)用戶(hù)行為的詳細記錄，了解用戶(hù)的數字化體驗是否足夠好，幫助開(kāi)發(fā)運維團隊更好的打好數據基礎。做決定。 UYUNUEM可以幫助團隊建立以用戶(hù)為中心的適合組織實(shí)際業(yè)務(wù)的指標衡量體系，提升應用體驗。
完整數據采集
無(wú)論是網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)原生應用還是混合應用，都可以使用UEM的采集探針來(lái)執行采集。 UEM采集收錄會(huì )話(huà)、PV、點(diǎn)擊、性能、錯誤等各種數據，當出現體驗問(wèn)題時(shí)可以輕松追溯。
埋點(diǎn)可視化
可視化埋點(diǎn)是以可視化的方式“圈選”需要跟蹤的頁(yè)面或元素，重點(diǎn)關(guān)注關(guān)鍵界面和功能，以便更容易按照一定的規則聚合和分析各種關(guān)鍵指標。
用戶(hù)操作體驗分析
產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和運維團隊往往希望產(chǎn)品一上線(xiàn)就獲得體驗數據。游云UEM提供了不同的SDK（包括JS、Android、iOS等不同平臺），可以方便的嵌入到應用中捕獲常用的體驗指標。
深度診斷前端體驗問(wèn)題
數據顯示，70%以上的體驗問(wèn)題都發(fā)生在客戶(hù)端，因此前端體驗問(wèn)題的診斷就顯得尤為重要。 UEM 提供了對開(kāi)發(fā)人員和測試人員友好的診斷視圖，并深入跟蹤緩慢的交互和錯誤發(fā)生的具體過(guò)程。
用戶(hù)行為跟蹤
用戶(hù)行為背后有故事，背后的動(dòng)機會(huì )影響關(guān)鍵任務(wù)的完成率和轉化率。友云UEM通過(guò)用戶(hù)行為軌跡追蹤，為分析問(wèn)題提供準確的數據和驗證方法，調查體驗或功能原因是否影響用戶(hù)，并采取下一步措施應對問(wèn)題。
異常指標預警
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優(yōu)云UEM開(kāi)源網(wǎng)址：可視化埋點(diǎn)可視化開(kāi)源(組圖)
有云UEM開(kāi)源網(wǎng)站：
UYUNUEM是一個(gè)集成了Web應用和移動(dòng)應用體驗監控的監控系統。通過(guò)對真實(shí)用戶(hù)行為的詳細記錄，了解用戶(hù)的數字化體驗是否足夠好，幫助開(kāi)發(fā)運維團隊更好的打好數據基礎。做決定。 UYUNUEM可以幫助團隊建立以用戶(hù)為中心的適合組織實(shí)際業(yè)務(wù)的指標衡量體系，提升應用體驗。
完整數據采集
無(wú)論是網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)原生應用還是混合應用，都可以使用UEM的采集探針來(lái)執行采集。 UEM采集收錄會(huì )話(huà)、PV、點(diǎn)擊、性能、錯誤等各種數據，當出現體驗問(wèn)題時(shí)可以輕松追溯。
埋點(diǎn)可視化
可視化埋點(diǎn)是以可視化的方式“圈選”需要跟蹤的頁(yè)面或元素，重點(diǎn)關(guān)注關(guān)鍵界面和功能，以便更容易按照一定的規則聚合和分析各種關(guān)鍵指標。
用戶(hù)操作體驗分析
產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和運維團隊往往希望產(chǎn)品一上線(xiàn)就獲得體驗數據。游云UEM提供了不同的SDK（包括JS、Android、iOS等不同平臺），可以方便的嵌入到應用中捕獲常用的體驗指標。
深度診斷前端體驗問(wèn)題
數據顯示，70%以上的體驗問(wèn)題都發(fā)生在客戶(hù)端，因此前端體驗問(wèn)題的診斷就顯得尤為重要。 UEM 提供了對開(kāi)發(fā)人員和測試人員友好的診斷視圖，并深入跟蹤緩慢的交互和錯誤發(fā)生的具體過(guò)程。
用戶(hù)行為跟蹤
用戶(hù)行為背后有故事，背后的動(dòng)機會(huì )影響關(guān)鍵任務(wù)的完成率和轉化率。友云UEM通過(guò)用戶(hù)行為軌跡追蹤，為分析問(wèn)題提供準確的數據和驗證方法，調查體驗或功能原因是否影響用戶(hù)，并采取下一步措施應對問(wèn)題。
異常指標預警
當應用性能下降時(shí)，用戶(hù)會(huì )提前感知，如果此時(shí)開(kāi)始介入，主動(dòng)采取措施，防止事態(tài)進(jìn)一步擴大。友云UEM可設置關(guān)鍵體驗指標閾值，實(shí)時(shí)預警，第一時(shí)間發(fā)現問(wèn)題，定位問(wèn)題。
【優(yōu)采集平臺】電商平臺都給了我什么福利！
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 241 次瀏覽 ? 2021-08-17 06:02
【優(yōu)采集平臺】電商平臺都給了我什么福利！
優(yōu)采集平臺又更新啦我給大家講一下，電商平臺都給了我什么福利！1.必選品跟進(jìn)，包括的必選品搜索，天貓的必選品搜索，京東的必選品搜索都是可以排序在首頁(yè)的。不用擔心在平臺搜不到想要的東西。2.平臺不斷進(jìn)行補貼，現在只要有新產(chǎn)品的出現，我們都可以進(jìn)行線(xiàn)上購買(mǎi)，在必選品中直接購買(mǎi)，不用再爬，麻煩，買(mǎi)到就是賺到。
可以打破大平臺壟斷。3.京東的必選品搜索，也是不斷購買(mǎi)小產(chǎn)品，我們在平臺搜索到同類(lèi)的產(chǎn)品，比如女裝，我們不用得著(zhù)萬(wàn)一。就直接購買(mǎi)，而且一個(gè)產(chǎn)品也不用在線(xiàn)下單，也不用支付寶，更不用保證金，一個(gè)產(chǎn)品搞定了全部需求，很大便利。
簡(jiǎn)單說(shuō)就是京東自營(yíng)的產(chǎn)品都可以在平臺購買(mǎi)，在京東自營(yíng)網(wǎng)站搜索所需產(chǎn)品即可，沒(méi)什么特別的，這個(gè)不同于某寶某東什么的，什么的，
一個(gè)是時(shí)效性購物，二個(gè)是搜索需求，
有好友收到一個(gè)“電商平臺大促不出售資源”的通知，告訴我自營(yíng)網(wǎng)上的產(chǎn)品有可能無(wú)法售賣(mài)，不用再等一周，京東官方可以查看是否有商品存在，并且有拼團優(yōu)惠券可以領(lǐng)??！我查看了一下，果然有！我給她發(fā)了個(gè)一周無(wú)貨的郵件，她的反饋是：她收到這個(gè)郵件，我并沒(méi)有打開(kāi)！我就想到京東的京東客服確實(shí)是人人自以為是，常常詢(xún)問(wèn)候選人是否接受退貨等；并且京東商品是類(lèi)似于“圖書(shū)倉儲”的形式存在，但是京東物流，以至于物流倉庫并不是每個(gè)人家都可以做；基于以上客觀(guān)現象，我不再對京東客服服務(wù)行為妄加評論，過(guò)好自己小日子即可！我只是想說(shuō)我花費那么大的精力給有優(yōu)惠券的，我還不如抽點(diǎn)時(shí)間給親朋好友發(fā)點(diǎn)紅包，哪怕一百二都行，畢竟人在世上活著(zhù)一大半還得靠家人，不能給家人帶來(lái)希望和快樂(lè )，那是自私自利，不值得生存和生活的！不說(shuō)了，繼續給親朋好友發(fā)紅包去！。 查看全部
優(yōu)采集平臺又更新啦我給大家講一下，電商平臺都給了我什么福利！1.必選品跟進(jìn)，包括的必選品搜索，天貓的必選品搜索，京東的必選品搜索都是可以排序在首頁(yè)的。不用擔心在平臺搜不到想要的東西。2.平臺不斷進(jìn)行補貼，現在只要有新產(chǎn)品的出現，我們都可以進(jìn)行線(xiàn)上購買(mǎi)，在必選品中直接購買(mǎi)，不用再爬，麻煩，買(mǎi)到就是賺到。
可以打破大平臺壟斷。3.京東的必選品搜索，也是不斷購買(mǎi)小產(chǎn)品，我們在平臺搜索到同類(lèi)的產(chǎn)品，比如女裝，我們不用得著(zhù)萬(wàn)一。就直接購買(mǎi)，而且一個(gè)產(chǎn)品也不用在線(xiàn)下單，也不用支付寶，更不用保證金，一個(gè)產(chǎn)品搞定了全部需求，很大便利。
簡(jiǎn)單說(shuō)就是京東自營(yíng)的產(chǎn)品都可以在平臺購買(mǎi)，在京東自營(yíng)網(wǎng)站搜索所需產(chǎn)品即可，沒(méi)什么特別的，這個(gè)不同于某寶某東什么的，什么的，
一個(gè)是時(shí)效性購物，二個(gè)是搜索需求，
有好友收到一個(gè)“電商平臺大促不出售資源”的通知，告訴我自營(yíng)網(wǎng)上的產(chǎn)品有可能無(wú)法售賣(mài)，不用再等一周，京東官方可以查看是否有商品存在，并且有拼團優(yōu)惠券可以領(lǐng)??！我查看了一下，果然有！我給她發(fā)了個(gè)一周無(wú)貨的郵件，她的反饋是：她收到這個(gè)郵件，我并沒(méi)有打開(kāi)！我就想到京東的京東客服確實(shí)是人人自以為是，常常詢(xún)問(wèn)候選人是否接受退貨等；并且京東商品是類(lèi)似于“圖書(shū)倉儲”的形式存在，但是京東物流，以至于物流倉庫并不是每個(gè)人家都可以做；基于以上客觀(guān)現象，我不再對京東客服服務(wù)行為妄加評論，過(guò)好自己小日子即可！我只是想說(shuō)我花費那么大的精力給有優(yōu)惠券的，我還不如抽點(diǎn)時(shí)間給親朋好友發(fā)點(diǎn)紅包，哪怕一百二都行，畢竟人在世上活著(zhù)一大半還得靠家人，不能給家人帶來(lái)希望和快樂(lè )，那是自私自利，不值得生存和生活的！不說(shuō)了，繼續給親朋好友發(fā)紅包去！。 查看全部
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優(yōu)采集平臺又更新啦我給大家講一下，電商平臺都給了我什么福利！1.必選品跟進(jìn)，包括的必選品搜索，天貓的必選品搜索，京東的必選品搜索都是可以排序在首頁(yè)的。不用擔心在平臺搜不到想要的東西。2.平臺不斷進(jìn)行補貼，現在只要有新產(chǎn)品的出現，我們都可以進(jìn)行線(xiàn)上購買(mǎi)，在必選品中直接購買(mǎi)，不用再爬，麻煩，買(mǎi)到就是賺到。
可以打破大平臺壟斷。3.京東的必選品搜索，也是不斷購買(mǎi)小產(chǎn)品，我們在平臺搜索到同類(lèi)的產(chǎn)品，比如女裝，我們不用得著(zhù)萬(wàn)一。就直接購買(mǎi)，而且一個(gè)產(chǎn)品也不用在線(xiàn)下單，也不用支付寶，更不用保證金，一個(gè)產(chǎn)品搞定了全部需求，很大便利。
簡(jiǎn)單說(shuō)就是京東自營(yíng)的產(chǎn)品都可以在平臺購買(mǎi)，在京東自營(yíng)網(wǎng)站搜索所需產(chǎn)品即可，沒(méi)什么特別的，這個(gè)不同于某寶某東什么的，什么的，
一個(gè)是時(shí)效性購物，二個(gè)是搜索需求，
有好友收到一個(gè)“電商平臺大促不出售資源”的通知，告訴我自營(yíng)網(wǎng)上的產(chǎn)品有可能無(wú)法售賣(mài)，不用再等一周，京東官方可以查看是否有商品存在，并且有拼團優(yōu)惠券可以領(lǐng)??！我查看了一下，果然有！我給她發(fā)了個(gè)一周無(wú)貨的郵件，她的反饋是：她收到這個(gè)郵件，我并沒(méi)有打開(kāi)！我就想到京東的京東客服確實(shí)是人人自以為是，常常詢(xún)問(wèn)候選人是否接受退貨等；并且京東商品是類(lèi)似于“圖書(shū)倉儲”的形式存在，但是京東物流，以至于物流倉庫并不是每個(gè)人家都可以做；基于以上客觀(guān)現象，我不再對京東客服服務(wù)行為妄加評論，過(guò)好自己小日子即可！我只是想說(shuō)我花費那么大的精力給有優(yōu)惠券的，我還不如抽點(diǎn)時(shí)間給親朋好友發(fā)點(diǎn)紅包，哪怕一百二都行，畢竟人在世上活著(zhù)一大半還得靠家人，不能給家人帶來(lái)希望和快樂(lè )，那是自私自利，不值得生存和生活的！不說(shuō)了，繼續給親朋好友發(fā)紅包去！。
PHP交易中的商品賣(mài)家無(wú)法對描述進(jìn)行修改的修改
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 84 次瀏覽 ? 2021-08-16 18:06
PHP交易中的商品賣(mài)家無(wú)法對描述進(jìn)行修改的修改
1、Auto：以上保證服務(wù)中標明自動(dòng)發(fā)貨的產(chǎn)品，拍照后會(huì )自動(dòng)收到賣(mài)家發(fā)來(lái)的產(chǎn)品獲?。ㄏ螺d）鏈接；
2、Manual：對于沒(méi)有標注自動(dòng)發(fā)貨的產(chǎn)品，賣(mài)家會(huì )在拍照后收到郵件或短信提醒。您也可以通過(guò)QQ或訂單中的電話(huà)聯(lián)系對方。
1、Description：源代碼描述（包括標題）與實(shí)際源代碼不一致（例如：描述PHP實(shí)際上是ASP，描述的功能實(shí)際上缺失，版本不匹配等.);
2、demonstration：當有演示站點(diǎn)時(shí)，源代碼與實(shí)際源代碼的一致性低于95%（除了同樣重要的聲明“不保證完全相同，有可能更改”在描述中）；
3、Delivery：人工發(fā)貨源碼，賣(mài)家已申請退款前發(fā)貨；
4、Service：賣(mài)家不提供安裝服務(wù)或需要額外收費（描述中明顯聲明的除外）；
5、Others：比如硬性和常規的質(zhì)量問(wèn)題。
注意：經(jīng)核實(shí)符合以上任何一項后，支持退款，除非賣(mài)家主動(dòng)解決問(wèn)題。賣(mài)家不能在交易中修改商品描述！
1、拍照前，雙方在QQ上約定的內容也可以作為爭議判斷的依據（協(xié)議與描述沖突時(shí)，以協(xié)議為準）；
2、產(chǎn)品中既有網(wǎng)站演示又有圖片演示，待機性能和圖文性能不一致，默認以圖文性能作為爭議判斷依據（除特殊聲明或協(xié)議）；
3、在沒(méi)有任何“合理退款依據”的情況下，類(lèi)似“一經(jīng)售出，不支持退款”等聲明視為無(wú)效；
4、雖然發(fā)生交易糾紛的概率很小，但請盡量保留聊天記錄等重要信息，以免發(fā)生糾紛，網(wǎng)站工作人員可以快速介入處理。 查看全部
PHP交易中的商品賣(mài)家無(wú)法對描述進(jìn)行修改的修改
1、Auto：以上保證服務(wù)中標明自動(dòng)發(fā)貨的產(chǎn)品，拍照后會(huì )自動(dòng)收到賣(mài)家發(fā)來(lái)的產(chǎn)品獲?。ㄏ螺d）鏈接；
2、Manual：對于沒(méi)有標注自動(dòng)發(fā)貨的產(chǎn)品，賣(mài)家會(huì )在拍照后收到郵件或短信提醒。您也可以通過(guò)QQ或訂單中的電話(huà)聯(lián)系對方。
1、Description：源代碼描述（包括標題）與實(shí)際源代碼不一致（例如：描述PHP實(shí)際上是ASP，描述的功能實(shí)際上缺失，版本不匹配等.);
2、demonstration：當有演示站點(diǎn)時(shí)，源代碼與實(shí)際源代碼的一致性低于95%（除了同樣重要的聲明“不保證完全相同，有可能更改”在描述中）；
3、Delivery：人工發(fā)貨源碼，賣(mài)家已申請退款前發(fā)貨；
4、Service：賣(mài)家不提供安裝服務(wù)或需要額外收費（描述中明顯聲明的除外）；
5、Others：比如硬性和常規的質(zhì)量問(wèn)題。
注意：經(jīng)核實(shí)符合以上任何一項后，支持退款，除非賣(mài)家主動(dòng)解決問(wèn)題。賣(mài)家不能在交易中修改商品描述！
1、拍照前，雙方在QQ上約定的內容也可以作為爭議判斷的依據（協(xié)議與描述沖突時(shí)，以協(xié)議為準）；
2、產(chǎn)品中既有網(wǎng)站演示又有圖片演示，待機性能和圖文性能不一致，默認以圖文性能作為爭議判斷依據（除特殊聲明或協(xié)議）；
3、在沒(méi)有任何“合理退款依據”的情況下，類(lèi)似“一經(jīng)售出，不支持退款”等聲明視為無(wú)效；
4、雖然發(fā)生交易糾紛的概率很小，但請盡量保留聊天記錄等重要信息，以免發(fā)生糾紛，網(wǎng)站工作人員可以快速介入處理。
網(wǎng)站優(yōu)化小編近期遇到這樣一個(gè)問(wèn)題網(wǎng)站的首頁(yè)快照
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 136 次瀏覽 ? 2021-08-15 18:15
網(wǎng)站優(yōu)化小編近期遇到這樣一個(gè)問(wèn)題網(wǎng)站的首頁(yè)快照
快照回滾的原因是什么？
網(wǎng)站optimization 小編最近遇到這樣的問(wèn)題，網(wǎng)站的首頁(yè)快照異常，所以投訴快照，di發(fā)現前兩天的快照比較清爽，感覺(jué)越刷新快照還是挺快的。三四天后，小編發(fā)現快照又變得異常了。這時(shí)候發(fā)現快照日期已經(jīng)回滾了！我一定遇到過(guò)很多站長(cháng)。白度快照回滾，關(guān)鍵詞排名降低。 ，而且站長(cháng)郁悶到了ji！接下來(lái)小編就為大家普及一下快照回滾的知識！
什么是白度快照以及如何解決？
所謂白度快照是指每一個(gè)白度收錄的網(wǎng)頁(yè)。白度服務(wù)器會(huì )對該頁(yè)面的純文本部分進(jìn)行備份采集?？傊褪蔷W(wǎng)站的歷史存檔數據，但是需要注意的是，白度只備份文本信息，不會(huì )備份圖片、音頻、視頻等多媒體信息。簡(jiǎn)而言之，白度快照可以理解為白度網(wǎng)站網(wǎng)站Historical數據存檔制作的快照。舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子，如果你有一份數據需要備份，在什么情況下你會(huì )備份原創(chuàng )綁定的goog數據數據Z鑫綁定備份？很簡(jiǎn)單，當然是在現有數據和歷史存檔數據有差異的時(shí)候，你會(huì )組織存檔，否則你不會(huì )重新存檔，因為這樣的存檔沒(méi)有任何實(shí)際意義，在其他話(huà)說(shuō)，當你的網(wǎng)站數據久了就不會(huì )更難了。當現有的網(wǎng)站結構或內容與上次保存的快照頁(yè)面沒(méi)有區別時(shí)，為什么百度需要更多的歷史快照？
所以如果你把網(wǎng)站的數據保持更新，搜索引擎訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)候對比一下之前的歷史快照，當發(fā)現和之前的快照數據有差異時(shí)，會(huì )慢慢恢復，多一些令人耳目一新?？煺?！
導致網(wǎng)頁(yè)快照回滾的原因，總結如下，主要體現在以下幾點(diǎn)：
1、網(wǎng)站標題經(jīng)常修改
此舉是造成白度快照被備份的主要原因之一，也是很多新手SEO經(jīng)常犯的di誤區！大多數情況下，搜索引擎收錄并不樂(lè )觀(guān)，或者是新展上線(xiàn)后的幾天。排名不理想，快照不更刺激等等，一些剛接觸SEO的朋友對網(wǎng)站optimization不是很了解，通過(guò)與人交流和咨詢(xún)相關(guān)SEO信息，覺(jué)得自己設置了title 或者關(guān)鍵詞更難優(yōu)化，所以大刀闊斧的改了title和關(guān)鍵詞，以為可以解決排名和收錄的問(wèn)題，但實(shí)際上恰恰相反，
如果在改動(dòng)之前已經(jīng)上線(xiàn)一段時(shí)間，對網(wǎng)站日后、收錄的白度快照，甚至排名都會(huì )產(chǎn)生很大的負面影響。此舉將減少搜索。引擎對網(wǎng)站的信任已經(jīng)進(jìn)入各大搜索引擎的沙盒評估期，短則1個(gè)月，長(cháng)則3個(gè)月。會(huì )導致快照被備份，甚至是K。所以必須在上線(xiàn)前定位網(wǎng)站。 Goog網(wǎng)站主題和關(guān)鍵詞，這個(gè)網(wǎng)站長(cháng)期優(yōu)化有必要的影響！
2、網(wǎng)站內容多屬采集
大量采集文章，只要被白度蜘蛛發(fā)現，那么網(wǎng)站的收錄就會(huì )迅速減少，因為這些大量的采集來(lái)的文章將存儲在白度數據庫中。 Z 復數 g 的文章 被刪除。原因很簡(jiǎn)單。白度不需要存儲索引Z復數的內容，因為對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，如果一條數據能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，白度之后就沒(méi)有必要展示Z復數的解。解決方案，采集長(cháng)期有白度快照回不稀奇，所以我們在豐富網(wǎng)站內容的時(shí)候，一定要堅持g級原創(chuàng )內容，定期喂蜘蛛，開(kāi)發(fā)蜘蛛crawl 在我網(wǎng)站的習慣中，蜘蛛每次訪(fǎng)問(wèn)都能發(fā)現g的質(zhì)量，對比歷史快照索引數據時(shí)有差異。請問(wèn)白度快照會(huì )不會(huì )更難？從白度快照數據的定義來(lái)看，這些都滿(mǎn)足快照的要求。
3、過(guò)度的SEO優(yōu)化操作
這招肯定沒(méi)啥好說(shuō)的，不值得大驚小怪。白度快照備份甚至備份都不會(huì )冤枉。 SEO優(yōu)化過(guò)度，如果造成搜索引擎作弊，后果很?chē)乐?。當然，對于白度?lái)說(shuō)，快照可能一開(kāi)始就停滯不前，繼續回歸已經(jīng)不再是K站的提醒了。如果繼續進(jìn)行不合理的SEO操作，網(wǎng)站將面臨被K的下場(chǎng)，所以在優(yōu)化的時(shí)候一定要遵守百度搜索引擎規則，避免過(guò)度優(yōu)化。除非你會(huì )玩搜索引擎，否則我無(wú)話(huà)可說(shuō)。
4、網(wǎng)站robots.txt 文件更改
說(shuō)到這點(diǎn)，希望大家在收到Xin網(wǎng)站診斷請求時(shí)，一定要考慮檢查robots文件，因為很多時(shí)候別人可能會(huì )在robots文件中寫(xiě)一些錯誤的代碼，比如：禁止蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)，這會(huì )導致網(wǎng)站bai度快照、網(wǎng)站不收錄等一系列SEO問(wèn)題
5、網(wǎng)站內容和結構變化。
網(wǎng)站content 大交換是什么？例如：一開(kāi)始您的網(wǎng)站正在做 SEO 教程。幾個(gè)月后，你變成賣(mài)衣服或者其他網(wǎng)站主題，甚至網(wǎng)站程序結構也發(fā)生了變化。如果不做一些處理，不掌握goog操作規模，這將直接導致網(wǎng)站降權，失去搜索引擎的信任。嚴格的Z人可能有K站的支持，白度快照當然是。也是有異常的網(wǎng)站的Z；所以網(wǎng)站的結構如有變化，一定要及時(shí)通過(guò)站長(cháng)工具通知搜索引擎。 查看全部
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快照回滾的原因是什么？
網(wǎng)站optimization 小編最近遇到這樣的問(wèn)題，網(wǎng)站的首頁(yè)快照異常，所以投訴快照，di發(fā)現前兩天的快照比較清爽，感覺(jué)越刷新快照還是挺快的。三四天后，小編發(fā)現快照又變得異常了。這時(shí)候發(fā)現快照日期已經(jīng)回滾了！我一定遇到過(guò)很多站長(cháng)。白度快照回滾，關(guān)鍵詞排名降低。 ，而且站長(cháng)郁悶到了ji！接下來(lái)小編就為大家普及一下快照回滾的知識！
什么是白度快照以及如何解決？
所謂白度快照是指每一個(gè)白度收錄的網(wǎng)頁(yè)。白度服務(wù)器會(huì )對該頁(yè)面的純文本部分進(jìn)行備份采集?？傊褪蔷W(wǎng)站的歷史存檔數據，但是需要注意的是，白度只備份文本信息，不會(huì )備份圖片、音頻、視頻等多媒體信息。簡(jiǎn)而言之，白度快照可以理解為白度網(wǎng)站網(wǎng)站Historical數據存檔制作的快照。舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子，如果你有一份數據需要備份，在什么情況下你會(huì )備份原創(chuàng )綁定的goog數據數據Z鑫綁定備份？很簡(jiǎn)單，當然是在現有數據和歷史存檔數據有差異的時(shí)候，你會(huì )組織存檔，否則你不會(huì )重新存檔，因為這樣的存檔沒(méi)有任何實(shí)際意義，在其他話(huà)說(shuō)，當你的網(wǎng)站數據久了就不會(huì )更難了。當現有的網(wǎng)站結構或內容與上次保存的快照頁(yè)面沒(méi)有區別時(shí)，為什么百度需要更多的歷史快照？
所以如果你把網(wǎng)站的數據保持更新，搜索引擎訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)候對比一下之前的歷史快照，當發(fā)現和之前的快照數據有差異時(shí)，會(huì )慢慢恢復，多一些令人耳目一新?？煺?！
導致網(wǎng)頁(yè)快照回滾的原因，總結如下，主要體現在以下幾點(diǎn)：
1、網(wǎng)站標題經(jīng)常修改
此舉是造成白度快照被備份的主要原因之一，也是很多新手SEO經(jīng)常犯的di誤區！大多數情況下，搜索引擎收錄并不樂(lè )觀(guān)，或者是新展上線(xiàn)后的幾天。排名不理想，快照不更刺激等等，一些剛接觸SEO的朋友對網(wǎng)站optimization不是很了解，通過(guò)與人交流和咨詢(xún)相關(guān)SEO信息，覺(jué)得自己設置了title 或者關(guān)鍵詞更難優(yōu)化，所以大刀闊斧的改了title和關(guān)鍵詞，以為可以解決排名和收錄的問(wèn)題，但實(shí)際上恰恰相反，
如果在改動(dòng)之前已經(jīng)上線(xiàn)一段時(shí)間，對網(wǎng)站日后、收錄的白度快照，甚至排名都會(huì )產(chǎn)生很大的負面影響。此舉將減少搜索。引擎對網(wǎng)站的信任已經(jīng)進(jìn)入各大搜索引擎的沙盒評估期，短則1個(gè)月，長(cháng)則3個(gè)月。會(huì )導致快照被備份，甚至是K。所以必須在上線(xiàn)前定位網(wǎng)站。 Goog網(wǎng)站主題和關(guān)鍵詞，這個(gè)網(wǎng)站長(cháng)期優(yōu)化有必要的影響！
2、網(wǎng)站內容多屬采集
大量采集文章，只要被白度蜘蛛發(fā)現，那么網(wǎng)站的收錄就會(huì )迅速減少，因為這些大量的采集來(lái)的文章將存儲在白度數據庫中。 Z 復數 g 的文章 被刪除。原因很簡(jiǎn)單。白度不需要存儲索引Z復數的內容，因為對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，如果一條數據能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，白度之后就沒(méi)有必要展示Z復數的解。解決方案，采集長(cháng)期有白度快照回不稀奇，所以我們在豐富網(wǎng)站內容的時(shí)候，一定要堅持g級原創(chuàng )內容，定期喂蜘蛛，開(kāi)發(fā)蜘蛛crawl 在我網(wǎng)站的習慣中，蜘蛛每次訪(fǎng)問(wèn)都能發(fā)現g的質(zhì)量，對比歷史快照索引數據時(shí)有差異。請問(wèn)白度快照會(huì )不會(huì )更難？從白度快照數據的定義來(lái)看，這些都滿(mǎn)足快照的要求。
3、過(guò)度的SEO優(yōu)化操作
這招肯定沒(méi)啥好說(shuō)的，不值得大驚小怪。白度快照備份甚至備份都不會(huì )冤枉。 SEO優(yōu)化過(guò)度，如果造成搜索引擎作弊，后果很?chē)乐?。當然，對于白度?lái)說(shuō)，快照可能一開(kāi)始就停滯不前，繼續回歸已經(jīng)不再是K站的提醒了。如果繼續進(jìn)行不合理的SEO操作，網(wǎng)站將面臨被K的下場(chǎng)，所以在優(yōu)化的時(shí)候一定要遵守百度搜索引擎規則，避免過(guò)度優(yōu)化。除非你會(huì )玩搜索引擎，否則我無(wú)話(huà)可說(shuō)。
4、網(wǎng)站robots.txt 文件更改
說(shuō)到這點(diǎn)，希望大家在收到Xin網(wǎng)站診斷請求時(shí)，一定要考慮檢查robots文件，因為很多時(shí)候別人可能會(huì )在robots文件中寫(xiě)一些錯誤的代碼，比如：禁止蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)，這會(huì )導致網(wǎng)站bai度快照、網(wǎng)站不收錄等一系列SEO問(wèn)題
5、網(wǎng)站內容和結構變化。
網(wǎng)站content 大交換是什么？例如：一開(kāi)始您的網(wǎng)站正在做 SEO 教程。幾個(gè)月后，你變成賣(mài)衣服或者其他網(wǎng)站主題，甚至網(wǎng)站程序結構也發(fā)生了變化。如果不做一些處理，不掌握goog操作規模，這將直接導致網(wǎng)站降權，失去搜索引擎的信任。嚴格的Z人可能有K站的支持，白度快照當然是。也是有異常的網(wǎng)站的Z；所以網(wǎng)站的結構如有變化，一定要及時(shí)通過(guò)站長(cháng)工具通知搜索引擎。
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 302 次瀏覽 ? 2021-08-14 05:03
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺，是全球領(lǐng)先的供應鏈、物流、金融服務(wù)平臺，面向“未來(lái)商場(chǎng)”（未來(lái)市場(chǎng)）提供綜合性服務(wù)，定位于國內市場(chǎng)合伙人模式。業(yè)務(wù)三大模塊，b2b（商家版）、b2c（商家版）、o2o（商家版）。b2b模塊提供企業(yè)采購、企業(yè)庫存管理、企業(yè)二次開(kāi)發(fā)、企業(yè)微信、商城平臺、物流平臺、gps倉儲、基礎維修、企業(yè)人事、物流外包、物流上門(mén)配送、零售產(chǎn)品代銷(xiāo)、零售代理、終端實(shí)體店庫存管理等等，b2c模塊包括tob（個(gè)人版）和toc（公司版），針對企業(yè)采購、公司庫存管理、行業(yè)協(xié)同、企業(yè)品牌、工商稅務(wù)、供應鏈融資、人力資源、資產(chǎn)管理、供應鏈開(kāi)店、投融資服務(wù)等，適合中小企業(yè)、企業(yè)轉型、金融機構、電商行業(yè)等。
o2o模塊包括b2c2c、toc2c兩大版塊，面向大眾商家商品購買(mǎi)，面向個(gè)人服務(wù)、服務(wù)商轉型提供服務(wù)，還支持搭建垂直電商網(wǎng)站及線(xiàn)上商城。
別讓社會(huì )規則改變了你們去規則自然沒(méi)有就如一群眾舞王遵守規則，尊重規則，否則就是下一個(gè)強迫者。
以前做采購做得很好，可是后來(lái)發(fā)現一個(gè)問(wèn)題，就是很多企業(yè)做大后，會(huì )選擇外包，這個(gè)時(shí)候再做o2o，其實(shí)是企業(yè)不想去管理的表現，做采購系統的問(wèn)題是不能選擇客戶(hù)成本比較高的細分行業(yè)的系統，比如汽車(chē)、硬件，還是得選擇客戶(hù)較多的行業(yè)比如裝修、建材等，先把一些物料做起來(lái)，等把這些客戶(hù)做廣了，然后在去搞電商之類(lèi)的，不能在高價(jià)值的行業(yè)里去搞另一個(gè)高價(jià)值的東西，這樣就得不償失了。 查看全部
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺，是全球領(lǐng)先的供應鏈、物流、金融服務(wù)平臺，面向“未來(lái)商場(chǎng)”（未來(lái)市場(chǎng)）提供綜合性服務(wù)，定位于國內市場(chǎng)合伙人模式。業(yè)務(wù)三大模塊，b2b（商家版）、b2c（商家版）、o2o（商家版）。b2b模塊提供企業(yè)采購、企業(yè)庫存管理、企業(yè)二次開(kāi)發(fā)、企業(yè)微信、商城平臺、物流平臺、gps倉儲、基礎維修、企業(yè)人事、物流外包、物流上門(mén)配送、零售產(chǎn)品代銷(xiāo)、零售代理、終端實(shí)體店庫存管理等等，b2c模塊包括tob（個(gè)人版）和toc（公司版），針對企業(yè)采購、公司庫存管理、行業(yè)協(xié)同、企業(yè)品牌、工商稅務(wù)、供應鏈融資、人力資源、資產(chǎn)管理、供應鏈開(kāi)店、投融資服務(wù)等，適合中小企業(yè)、企業(yè)轉型、金融機構、電商行業(yè)等。
o2o模塊包括b2c2c、toc2c兩大版塊，面向大眾商家商品購買(mǎi)，面向個(gè)人服務(wù)、服務(wù)商轉型提供服務(wù)，還支持搭建垂直電商網(wǎng)站及線(xiàn)上商城。
別讓社會(huì )規則改變了你們去規則自然沒(méi)有就如一群眾舞王遵守規則，尊重規則，否則就是下一個(gè)強迫者。
以前做采購做得很好，可是后來(lái)發(fā)現一個(gè)問(wèn)題，就是很多企業(yè)做大后，會(huì )選擇外包，這個(gè)時(shí)候再做o2o，其實(shí)是企業(yè)不想去管理的表現，做采購系統的問(wèn)題是不能選擇客戶(hù)成本比較高的細分行業(yè)的系統，比如汽車(chē)、硬件，還是得選擇客戶(hù)較多的行業(yè)比如裝修、建材等，先把一些物料做起來(lái)，等把這些客戶(hù)做廣了，然后在去搞電商之類(lèi)的，不能在高價(jià)值的行業(yè)里去搞另一個(gè)高價(jià)值的東西，這樣就得不償失了。 查看全部
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺，是全球領(lǐng)先的供應鏈、物流、金融服務(wù)平臺，面向“未來(lái)商場(chǎng)”（未來(lái)市場(chǎng)）提供綜合性服務(wù)，定位于國內市場(chǎng)合伙人模式。業(yè)務(wù)三大模塊，b2b（商家版）、b2c（商家版）、o2o（商家版）。b2b模塊提供企業(yè)采購、企業(yè)庫存管理、企業(yè)二次開(kāi)發(fā)、企業(yè)微信、商城平臺、物流平臺、gps倉儲、基礎維修、企業(yè)人事、物流外包、物流上門(mén)配送、零售產(chǎn)品代銷(xiāo)、零售代理、終端實(shí)體店庫存管理等等，b2c模塊包括tob（個(gè)人版）和toc（公司版），針對企業(yè)采購、公司庫存管理、行業(yè)協(xié)同、企業(yè)品牌、工商稅務(wù)、供應鏈融資、人力資源、資產(chǎn)管理、供應鏈開(kāi)店、投融資服務(wù)等，適合中小企業(yè)、企業(yè)轉型、金融機構、電商行業(yè)等。
o2o模塊包括b2c2c、toc2c兩大版塊，面向大眾商家商品購買(mǎi)，面向個(gè)人服務(wù)、服務(wù)商轉型提供服務(wù)，還支持搭建垂直電商網(wǎng)站及線(xiàn)上商城。
別讓社會(huì )規則改變了你們去規則自然沒(méi)有就如一群眾舞王遵守規則，尊重規則，否則就是下一個(gè)強迫者。
以前做采購做得很好，可是后來(lái)發(fā)現一個(gè)問(wèn)題，就是很多企業(yè)做大后，會(huì )選擇外包，這個(gè)時(shí)候再做o2o，其實(shí)是企業(yè)不想去管理的表現，做采購系統的問(wèn)題是不能選擇客戶(hù)成本比較高的細分行業(yè)的系統，比如汽車(chē)、硬件，還是得選擇客戶(hù)較多的行業(yè)比如裝修、建材等，先把一些物料做起來(lái)，等把這些客戶(hù)做廣了，然后在去搞電商之類(lèi)的，不能在高價(jià)值的行業(yè)里去搞另一個(gè)高價(jià)值的東西，這樣就得不償失了。
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 140 次瀏覽 ? 2021-08-11 18:03
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)，從而幫助我們分析爬蟲(chóng)數據，提供精準不刪訪(fǎng)問(wèn)的數據。--光速搜集就是基于這個(gè)技術(shù)。
保存歷史訪(fǎng)問(wèn)記錄的爬蟲(chóng)，有軟件，有專(zhuān)門(mén)的寫(xiě)數據分析插件。自己寫(xiě)爬蟲(chóng)的話(huà)，要提防隱藏好的spider,一旦他們發(fā)現你在爬蟲(chóng)，會(huì )進(jìn)行封ip，封連接的操作。如果是新用戶(hù)，基本不可能讓你訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)頁(yè)面，如果訪(fǎng)問(wèn)，會(huì )有驗證碼。安裝爬蟲(chóng)軟件，建議用phpspider就行，有免費的，也有收費的，按功能來(lái)買(mǎi)，看個(gè)人能力與錢(qián)包能力。
可以。我這里有保存每一條歷史瀏覽記錄。至于保存時(shí)間就不知道了。好像是保存3個(gè)月的。剛剛收到的一條消息，說(shuō)的也是這個(gè)。
我最近正研究這一塊
保存記錄一定要長(cháng)期備份或改過(guò)密碼
我也正準備寫(xiě)個(gè)爬蟲(chóng)，思路就是爬整個(gè)網(wǎng)站，以qq瀏覽器為例，我用的是御劍瀏覽器。
說(shuō)實(shí)話(huà)，我也在想這個(gè)問(wèn)題，找了好久，看了好多人的回答，還是沒(méi)找到。
你可以參考一下vue的router路由保存的效果這是最簡(jiǎn)單最理想的一種方式，使用路由保存歷史需要復雜的router組件搭配，成本較高，不建議用于實(shí)踐。
請詳細說(shuō)明你是爬哪個(gè)類(lèi)型的網(wǎng)站。
既然搞爬蟲(chóng)，為什么不建個(gè)賬號呢。
如果是知乎那種，我絕對不會(huì )幫你去保存瀏覽記錄。如果是github上的某個(gè)網(wǎng)站，說(shuō)不定可以。 查看全部
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)，從而幫助我們分析爬蟲(chóng)數據，提供精準不刪訪(fǎng)問(wèn)的數據。--光速搜集就是基于這個(gè)技術(shù)。
保存歷史訪(fǎng)問(wèn)記錄的爬蟲(chóng)，有軟件，有專(zhuān)門(mén)的寫(xiě)數據分析插件。自己寫(xiě)爬蟲(chóng)的話(huà)，要提防隱藏好的spider,一旦他們發(fā)現你在爬蟲(chóng)，會(huì )進(jìn)行封ip，封連接的操作。如果是新用戶(hù)，基本不可能讓你訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)頁(yè)面，如果訪(fǎng)問(wèn)，會(huì )有驗證碼。安裝爬蟲(chóng)軟件，建議用phpspider就行，有免費的，也有收費的，按功能來(lái)買(mǎi)，看個(gè)人能力與錢(qián)包能力。
可以。我這里有保存每一條歷史瀏覽記錄。至于保存時(shí)間就不知道了。好像是保存3個(gè)月的。剛剛收到的一條消息，說(shuō)的也是這個(gè)。
我最近正研究這一塊
保存記錄一定要長(cháng)期備份或改過(guò)密碼
我也正準備寫(xiě)個(gè)爬蟲(chóng)，思路就是爬整個(gè)網(wǎng)站，以qq瀏覽器為例，我用的是御劍瀏覽器。
說(shuō)實(shí)話(huà)，我也在想這個(gè)問(wèn)題，找了好久，看了好多人的回答，還是沒(méi)找到。
你可以參考一下vue的router路由保存的效果這是最簡(jiǎn)單最理想的一種方式，使用路由保存歷史需要復雜的router組件搭配，成本較高，不建議用于實(shí)踐。
請詳細說(shuō)明你是爬哪個(gè)類(lèi)型的網(wǎng)站。
既然搞爬蟲(chóng)，為什么不建個(gè)賬號呢。
如果是知乎那種，我絕對不會(huì )幫你去保存瀏覽記錄。如果是github上的某個(gè)網(wǎng)站，說(shuō)不定可以。 查看全部
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)，從而幫助我們分析爬蟲(chóng)數據，提供精準不刪訪(fǎng)問(wèn)的數據。--光速搜集就是基于這個(gè)技術(shù)。
保存歷史訪(fǎng)問(wèn)記錄的爬蟲(chóng)，有軟件，有專(zhuān)門(mén)的寫(xiě)數據分析插件。自己寫(xiě)爬蟲(chóng)的話(huà)，要提防隱藏好的spider,一旦他們發(fā)現你在爬蟲(chóng)，會(huì )進(jìn)行封ip，封連接的操作。如果是新用戶(hù)，基本不可能讓你訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)頁(yè)面，如果訪(fǎng)問(wèn)，會(huì )有驗證碼。安裝爬蟲(chóng)軟件，建議用phpspider就行，有免費的，也有收費的，按功能來(lái)買(mǎi)，看個(gè)人能力與錢(qián)包能力。
可以。我這里有保存每一條歷史瀏覽記錄。至于保存時(shí)間就不知道了。好像是保存3個(gè)月的。剛剛收到的一條消息，說(shuō)的也是這個(gè)。
我最近正研究這一塊
保存記錄一定要長(cháng)期備份或改過(guò)密碼
我也正準備寫(xiě)個(gè)爬蟲(chóng)，思路就是爬整個(gè)網(wǎng)站，以qq瀏覽器為例，我用的是御劍瀏覽器。
說(shuō)實(shí)話(huà)，我也在想這個(gè)問(wèn)題，找了好久，看了好多人的回答，還是沒(méi)找到。
你可以參考一下vue的router路由保存的效果這是最簡(jiǎn)單最理想的一種方式，使用路由保存歷史需要復雜的router組件搭配，成本較高，不建議用于實(shí)踐。
請詳細說(shuō)明你是爬哪個(gè)類(lèi)型的網(wǎng)站。
既然搞爬蟲(chóng)，為什么不建個(gè)賬號呢。
如果是知乎那種，我絕對不會(huì )幫你去保存瀏覽記錄。如果是github上的某個(gè)網(wǎng)站，說(shuō)不定可以。
一個(gè)健康的測試平臺體系，對測試人員的職責分工、協(xié)作模式會(huì )有不同的要求
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 102 次瀏覽 ? 2021-08-10 07:29
一個(gè)健康的測試平臺體系，對測試人員的職責分工、協(xié)作模式會(huì )有不同的要求
一個(gè)健康的測試平臺系統會(huì )對測試人員的職責分工和協(xié)作方式有不同的要求。
測試平臺的核心職責是完成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的高質(zhì)量交付。測試活動(dòng)包括單元測試、集成測試、接口測試、性能測試等，所有這些都是用來(lái)協(xié)調整個(gè)測試平臺，通過(guò)這些測試方法完成對高質(zhì)量交付的管理。
測試平臺的核心目的是提高測試效率，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量，其設計的關(guān)鍵是自動(dòng)化。傳統的測試方法是測試人員手動(dòng)執行測試用例，測試效率低，重復性工作多。通過(guò)測試平臺提供的自動(dòng)化能力，無(wú)需人工介入即可重復執行測試用例，大大提高了測試效率。
為了實(shí)現“自動(dòng)化”的目標，測試平臺的基本結構如下圖所示。
通過(guò)對象庫的封裝-業(yè)務(wù)的封裝-驅動(dòng)的封裝，以及這些封裝系統的協(xié)同，我們可以構建一系列自動(dòng)化測試平臺。當然，這只是一小部分，因為整個(gè)測試平臺的搭建絕對不是一個(gè)純粹的自動(dòng)化測試。整個(gè)測試平臺需要業(yè)務(wù)人員、開(kāi)發(fā)人員和測試人員的配合才能完成。
用例管理
測試自動(dòng)化的主要方法是通過(guò)腳本或代碼進(jìn)行測試。例如，單元測試用例是代碼，接口測試用例可以用Python編寫(xiě)，可靠性測試用例可以用Shell編寫(xiě)。為了能夠重復執行這些測試用例，測試平臺需要管理用例。管理維度包括業(yè)務(wù)、系統、測試類(lèi)型、用例代碼。比如網(wǎng)購業(yè)務(wù)的訂單系統的接口測試用例。資源管理
測試用例只能在特定的運行環(huán)境中執行。運行環(huán)境包括硬件（服務(wù)器、手機、平板電腦等）、軟件（操作系統、數據庫、Java虛擬機等）、業(yè)務(wù)系統（測試系統）。
除了性能測試，一般的自動(dòng)化測試不需要高性能。因此，為了提高資源利用率，大部分測試平臺都會(huì )采用虛擬化技術(shù)來(lái)充分利用硬件資源，如虛擬機、Docker等技術(shù)。任務(wù)管理
任務(wù)管理的主要職責是將測試用例分配給特定的資源執行并跟蹤任務(wù)的執行情況。任務(wù)管理是測試平臺設計的核心，它將測試平臺的各個(gè)部分連接起來(lái)，完成自動(dòng)化測試。數據管理
測試任務(wù)執行完成后，需要記錄各種相關(guān)數據（例如，執行時(shí)間、執行結果、用例執行期間的CPU、內存使用情況等）。這些數據具有以下功能：
顯示當前用例的實(shí)現。
作為歷史數據，方便后續測試與歷史數據對比，發(fā)現明顯趨勢。比如某個(gè)版本之后，單元測試覆蓋率從90%下降到70%。
作為大數據的一部分，可以根據測試的任務(wù)數據進(jìn)行一些數據挖掘。例如，某個(gè)業(yè)務(wù)每年執行 10,000 個(gè)用例測試，而另一個(gè)業(yè)務(wù)僅執行 1,000 個(gè)用例測試。這兩項業(yè)務(wù)的規模和復雜性相似。為什么差別這么大？
數據平臺
數據平臺的核心職責主要包括數據管理、數據分析和數據應用三部分。每個(gè)部分收錄更多的子字段。詳細的數據平臺架構如下圖所示。
數據管理
數據管理包括四大核心職責：data采集、數據存儲、數據訪(fǎng)問(wèn)、數據安全，是數據平臺的基本功能。
? Data采集：從業(yè)務(wù)系統中采集各種數據。比如日志、用戶(hù)行為、業(yè)務(wù)數據等，將這些數據傳輸到數據平臺。
? 數據存儲：將業(yè)務(wù)系統采集的數據存儲到數據平臺，用于后續數據分析。
? 數據訪(fǎng)問(wèn)：負責提供讀寫(xiě)數據的各種協(xié)議。比如讀寫(xiě)SQL、Hive、Key-Value等協(xié)議。
? 數據安全：通常，數據平臺由多個(gè)企業(yè)共享。一些業(yè)務(wù)敏感數據需要受到保護，以防止其他業(yè)務(wù)讀取甚至修改它。因此，有必要設計一種數據安全策略來(lái)保護數據。
數據分析
數據分析包括數據統計、數據挖掘、機器學(xué)習和深度學(xué)習等幾個(gè)子領(lǐng)域。
? 統計：根據原創(chuàng )數據，計算出相關(guān)概覽數據。例如PV、UV、交易金額等
? 數據挖掘：數據挖掘的概念具有廣泛的含義。為了區別于機器學(xué)習和深度學(xué)習，這里的數據挖掘主要是指傳統的數據挖掘方法。例如，經(jīng)驗豐富的數據分析師基于數據倉庫構建一系列規則，對數據進(jìn)行分析，發(fā)現一些隱藏的規律、現象、問(wèn)題等。經(jīng)典的數據挖掘案例是發(fā)現沃爾瑪的啤酒和紙尿褲的關(guān)系.
? 機器學(xué)習和深度學(xué)習：機器學(xué)習和深度學(xué)習屬于數據挖掘的特定實(shí)現。由于它們的實(shí)現方法與傳統的數據挖掘方法有很大的不同，所以使用數據平臺來(lái)實(shí)現機器學(xué)習和深度學(xué)習。 , 需要為機器學(xué)習和深度學(xué)習獨立設計
數據應用 數據應用非常廣泛，包括線(xiàn)上業(yè)務(wù)和線(xiàn)下業(yè)務(wù)。比如推薦、廣告等屬于線(xiàn)上應用，舉報、欺詐檢測、異常檢測等屬于線(xiàn)下應用。
數據應用有價(jià)值的前提是擁有“大數據”。只有當數據規模達到一定程度時(shí)，基于數據的分析和挖掘才能發(fā)現有價(jià)值的規律、現象和問(wèn)題。如果數據沒(méi)有達到一定的規模，通常做好統計就足夠了，特別是對于很多初創(chuàng )企業(yè)來(lái)說(shuō)，完全沒(méi)必要一開(kāi)始就參考BAT來(lái)搭建自己的數據平臺。 查看全部
一個(gè)健康的測試平臺系統會(huì )對測試人員的職責分工和協(xié)作方式有不同的要求。
測試平臺的核心職責是完成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的高質(zhì)量交付。測試活動(dòng)包括單元測試、集成測試、接口測試、性能測試等，所有這些都是用來(lái)協(xié)調整個(gè)測試平臺，通過(guò)這些測試方法完成對高質(zhì)量交付的管理。
測試平臺的核心目的是提高測試效率，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量，其設計的關(guān)鍵是自動(dòng)化。傳統的測試方法是測試人員手動(dòng)執行測試用例，測試效率低，重復性工作多。通過(guò)測試平臺提供的自動(dòng)化能力，無(wú)需人工介入即可重復執行測試用例，大大提高了測試效率。
為了實(shí)現“自動(dòng)化”的目標，測試平臺的基本結構如下圖所示。
通過(guò)對象庫的封裝-業(yè)務(wù)的封裝-驅動(dòng)的封裝，以及這些封裝系統的協(xié)同，我們可以構建一系列自動(dòng)化測試平臺。當然，這只是一小部分，因為整個(gè)測試平臺的搭建絕對不是一個(gè)純粹的自動(dòng)化測試。整個(gè)測試平臺需要業(yè)務(wù)人員、開(kāi)發(fā)人員和測試人員的配合才能完成。
用例管理
測試自動(dòng)化的主要方法是通過(guò)腳本或代碼進(jìn)行測試。例如，單元測試用例是代碼，接口測試用例可以用Python編寫(xiě)，可靠性測試用例可以用Shell編寫(xiě)。為了能夠重復執行這些測試用例，測試平臺需要管理用例。管理維度包括業(yè)務(wù)、系統、測試類(lèi)型、用例代碼。比如網(wǎng)購業(yè)務(wù)的訂單系統的接口測試用例。資源管理
測試用例只能在特定的運行環(huán)境中執行。運行環(huán)境包括硬件（服務(wù)器、手機、平板電腦等）、軟件（操作系統、數據庫、Java虛擬機等）、業(yè)務(wù)系統（測試系統）。
除了性能測試，一般的自動(dòng)化測試不需要高性能。因此，為了提高資源利用率，大部分測試平臺都會(huì )采用虛擬化技術(shù)來(lái)充分利用硬件資源，如虛擬機、Docker等技術(shù)。任務(wù)管理
任務(wù)管理的主要職責是將測試用例分配給特定的資源執行并跟蹤任務(wù)的執行情況。任務(wù)管理是測試平臺設計的核心，它將測試平臺的各個(gè)部分連接起來(lái)，完成自動(dòng)化測試。數據管理
測試任務(wù)執行完成后，需要記錄各種相關(guān)數據（例如，執行時(shí)間、執行結果、用例執行期間的CPU、內存使用情況等）。這些數據具有以下功能：
顯示當前用例的實(shí)現。
作為歷史數據，方便后續測試與歷史數據對比，發(fā)現明顯趨勢。比如某個(gè)版本之后，單元測試覆蓋率從90%下降到70%。
作為大數據的一部分，可以根據測試的任務(wù)數據進(jìn)行一些數據挖掘。例如，某個(gè)業(yè)務(wù)每年執行 10,000 個(gè)用例測試，而另一個(gè)業(yè)務(wù)僅執行 1,000 個(gè)用例測試。這兩項業(yè)務(wù)的規模和復雜性相似。為什么差別這么大？
數據平臺
數據平臺的核心職責主要包括數據管理、數據分析和數據應用三部分。每個(gè)部分收錄更多的子字段。詳細的數據平臺架構如下圖所示。
數據管理
數據管理包括四大核心職責：data采集、數據存儲、數據訪(fǎng)問(wèn)、數據安全，是數據平臺的基本功能。
? Data采集：從業(yè)務(wù)系統中采集各種數據。比如日志、用戶(hù)行為、業(yè)務(wù)數據等，將這些數據傳輸到數據平臺。
? 數據存儲：將業(yè)務(wù)系統采集的數據存儲到數據平臺，用于后續數據分析。
? 數據訪(fǎng)問(wèn)：負責提供讀寫(xiě)數據的各種協(xié)議。比如讀寫(xiě)SQL、Hive、Key-Value等協(xié)議。
? 數據安全：通常，數據平臺由多個(gè)企業(yè)共享。一些業(yè)務(wù)敏感數據需要受到保護，以防止其他業(yè)務(wù)讀取甚至修改它。因此，有必要設計一種數據安全策略來(lái)保護數據。
數據分析
數據分析包括數據統計、數據挖掘、機器學(xué)習和深度學(xué)習等幾個(gè)子領(lǐng)域。
? 統計：根據原創(chuàng )數據，計算出相關(guān)概覽數據。例如PV、UV、交易金額等
? 數據挖掘：數據挖掘的概念具有廣泛的含義。為了區別于機器學(xué)習和深度學(xué)習，這里的數據挖掘主要是指傳統的數據挖掘方法。例如，經(jīng)驗豐富的數據分析師基于數據倉庫構建一系列規則，對數據進(jìn)行分析，發(fā)現一些隱藏的規律、現象、問(wèn)題等。經(jīng)典的數據挖掘案例是發(fā)現沃爾瑪的啤酒和紙尿褲的關(guān)系.
? 機器學(xué)習和深度學(xué)習：機器學(xué)習和深度學(xué)習屬于數據挖掘的特定實(shí)現。由于它們的實(shí)現方法與傳統的數據挖掘方法有很大的不同，所以使用數據平臺來(lái)實(shí)現機器學(xué)習和深度學(xué)習。 , 需要為機器學(xué)習和深度學(xué)習獨立設計
數據應用 數據應用非常廣泛，包括線(xiàn)上業(yè)務(wù)和線(xiàn)下業(yè)務(wù)。比如推薦、廣告等屬于線(xiàn)上應用，舉報、欺詐檢測、異常檢測等屬于線(xiàn)下應用。
數據應用有價(jià)值的前提是擁有“大數據”。只有當數據規模達到一定程度時(shí)，基于數據的分析和挖掘才能發(fā)現有價(jià)值的規律、現象和問(wèn)題。如果數據沒(méi)有達到一定的規模，通常做好統計就足夠了，特別是對于很多初創(chuàng )企業(yè)來(lái)說(shuō)，完全沒(méi)必要一開(kāi)始就參考BAT來(lái)搭建自己的數據平臺。 查看全部
一個(gè)健康的測試平臺體系，對測試人員的職責分工、協(xié)作模式會(huì )有不同的要求
一個(gè)健康的測試平臺系統會(huì )對測試人員的職責分工和協(xié)作方式有不同的要求。
測試平臺的核心職責是完成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的高質(zhì)量交付。測試活動(dòng)包括單元測試、集成測試、接口測試、性能測試等，所有這些都是用來(lái)協(xié)調整個(gè)測試平臺，通過(guò)這些測試方法完成對高質(zhì)量交付的管理。
測試平臺的核心目的是提高測試效率，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量，其設計的關(guān)鍵是自動(dòng)化。傳統的測試方法是測試人員手動(dòng)執行測試用例，測試效率低，重復性工作多。通過(guò)測試平臺提供的自動(dòng)化能力，無(wú)需人工介入即可重復執行測試用例，大大提高了測試效率。
為了實(shí)現“自動(dòng)化”的目標，測試平臺的基本結構如下圖所示。
通過(guò)對象庫的封裝-業(yè)務(wù)的封裝-驅動(dòng)的封裝，以及這些封裝系統的協(xié)同，我們可以構建一系列自動(dòng)化測試平臺。當然，這只是一小部分，因為整個(gè)測試平臺的搭建絕對不是一個(gè)純粹的自動(dòng)化測試。整個(gè)測試平臺需要業(yè)務(wù)人員、開(kāi)發(fā)人員和測試人員的配合才能完成。
用例管理
測試自動(dòng)化的主要方法是通過(guò)腳本或代碼進(jìn)行測試。例如，單元測試用例是代碼，接口測試用例可以用Python編寫(xiě)，可靠性測試用例可以用Shell編寫(xiě)。為了能夠重復執行這些測試用例，測試平臺需要管理用例。管理維度包括業(yè)務(wù)、系統、測試類(lèi)型、用例代碼。比如網(wǎng)購業(yè)務(wù)的訂單系統的接口測試用例。資源管理
測試用例只能在特定的運行環(huán)境中執行。運行環(huán)境包括硬件（服務(wù)器、手機、平板電腦等）、軟件（操作系統、數據庫、Java虛擬機等）、業(yè)務(wù)系統（測試系統）。
除了性能測試，一般的自動(dòng)化測試不需要高性能。因此，為了提高資源利用率，大部分測試平臺都會(huì )采用虛擬化技術(shù)來(lái)充分利用硬件資源，如虛擬機、Docker等技術(shù)。任務(wù)管理
任務(wù)管理的主要職責是將測試用例分配給特定的資源執行并跟蹤任務(wù)的執行情況。任務(wù)管理是測試平臺設計的核心，它將測試平臺的各個(gè)部分連接起來(lái)，完成自動(dòng)化測試。數據管理
測試任務(wù)執行完成后，需要記錄各種相關(guān)數據（例如，執行時(shí)間、執行結果、用例執行期間的CPU、內存使用情況等）。這些數據具有以下功能：
顯示當前用例的實(shí)現。
作為歷史數據，方便后續測試與歷史數據對比，發(fā)現明顯趨勢。比如某個(gè)版本之后，單元測試覆蓋率從90%下降到70%。
作為大數據的一部分，可以根據測試的任務(wù)數據進(jìn)行一些數據挖掘。例如，某個(gè)業(yè)務(wù)每年執行 10,000 個(gè)用例測試，而另一個(gè)業(yè)務(wù)僅執行 1,000 個(gè)用例測試。這兩項業(yè)務(wù)的規模和復雜性相似。為什么差別這么大？
數據平臺
數據平臺的核心職責主要包括數據管理、數據分析和數據應用三部分。每個(gè)部分收錄更多的子字段。詳細的數據平臺架構如下圖所示。
數據管理
數據管理包括四大核心職責：data采集、數據存儲、數據訪(fǎng)問(wèn)、數據安全，是數據平臺的基本功能。
? Data采集：從業(yè)務(wù)系統中采集各種數據。比如日志、用戶(hù)行為、業(yè)務(wù)數據等，將這些數據傳輸到數據平臺。
? 數據存儲：將業(yè)務(wù)系統采集的數據存儲到數據平臺，用于后續數據分析。
? 數據訪(fǎng)問(wèn)：負責提供讀寫(xiě)數據的各種協(xié)議。比如讀寫(xiě)SQL、Hive、Key-Value等協(xié)議。
? 數據安全：通常，數據平臺由多個(gè)企業(yè)共享。一些業(yè)務(wù)敏感數據需要受到保護，以防止其他業(yè)務(wù)讀取甚至修改它。因此，有必要設計一種數據安全策略來(lái)保護數據。
數據分析
數據分析包括數據統計、數據挖掘、機器學(xué)習和深度學(xué)習等幾個(gè)子領(lǐng)域。
? 統計：根據原創(chuàng )數據，計算出相關(guān)概覽數據。例如PV、UV、交易金額等
? 數據挖掘：數據挖掘的概念具有廣泛的含義。為了區別于機器學(xué)習和深度學(xué)習，這里的數據挖掘主要是指傳統的數據挖掘方法。例如，經(jīng)驗豐富的數據分析師基于數據倉庫構建一系列規則，對數據進(jìn)行分析，發(fā)現一些隱藏的規律、現象、問(wèn)題等。經(jīng)典的數據挖掘案例是發(fā)現沃爾瑪的啤酒和紙尿褲的關(guān)系.
? 機器學(xué)習和深度學(xué)習：機器學(xué)習和深度學(xué)習屬于數據挖掘的特定實(shí)現。由于它們的實(shí)現方法與傳統的數據挖掘方法有很大的不同，所以使用數據平臺來(lái)實(shí)現機器學(xué)習和深度學(xué)習。 , 需要為機器學(xué)習和深度學(xué)習獨立設計
數據應用 數據應用非常廣泛，包括線(xiàn)上業(yè)務(wù)和線(xiàn)下業(yè)務(wù)。比如推薦、廣告等屬于線(xiàn)上應用，舉報、欺詐檢測、異常檢測等屬于線(xiàn)下應用。
數據應用有價(jià)值的前提是擁有“大數據”。只有當數據規模達到一定程度時(shí)，基于數據的分析和挖掘才能發(fā)現有價(jià)值的規律、現象和問(wèn)題。如果數據沒(méi)有達到一定的規模，通常做好統計就足夠了，特別是對于很多初創(chuàng )企業(yè)來(lái)說(shuō)，完全沒(méi)必要一開(kāi)始就參考BAT來(lái)搭建自己的數據平臺。
1.技術(shù)負責人，服務(wù)服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師3撰寫(xiě)時(shí)間(組圖)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 107 次瀏覽 ? 2021-08-10 07:19
1.技術(shù)負責人，服務(wù)服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師3撰寫(xiě)時(shí)間(組圖)
1 概覽
在持續2個(gè)月的持續優(yōu)化過(guò)程中，采集系統（kafka中的一個(gè)話(huà)題）的數據處理能力從2.500萬(wàn)增加到10萬(wàn)，基本滿(mǎn)足了下一個(gè)高峰的要求.
在所有日志中，廣告日志和作品日志是最大的，所以本次優(yōu)化也是針對這兩個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化。
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s升級到2.1w/s，提升了20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
在數據采集的優(yōu)化過(guò)程中，設計了很多地方，包括代碼優(yōu)化、框架優(yōu)化、服務(wù)優(yōu)化?，F在記錄顯著(zhù)提高吞吐率的優(yōu)化點(diǎn)。
2 面向對象
技術(shù)負責人，后端服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師
3 寫(xiě)作時(shí)間
2020 年 4 月 3 日
4 技術(shù)框架圖
arti1.png
5 后端日志ETL程序LogServer的優(yōu)化
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s提升到2.1w/s，提升了近20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
1.廣告日志界面壓測結果部分截圖
arti2.png
2.Works 日志界面壓測結果部分截圖
arti3.png
以下 TPS 提升為粗略值。
5.1 刪除代碼中不必要的打印日志
例如
System.out.println
System.out.println
logger.info
TPS 1k -> 3k
5.2 關(guān)閉logback.xml文件中的打印日志
例如
TPS 3k -> 5k
5.3 獲取kafka相關(guān)loggers的代碼優(yōu)化
例如
之前的代碼
public synchronized static Logger getLogger(String topic) {
Logger logger = loggers.get(topic);
try {
if (logger == null) {
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
return logger;
}
優(yōu)化代碼
public static Logger getLogger(String topic) {
if (logger == null) {
synchronized(KafkaLoggerFactory.class){
if(logger == null){
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
}
}
}
TPS 5k -> 9k
5.4 簡(jiǎn)化流量廣告邏輯
以前的做法：
廣告數據作為普通日志數據處理，會(huì )經(jīng)過(guò)所有的日志判斷邏輯，最后驗證后發(fā)送給Kafka，數據沒(méi)問(wèn)題。整個(gè)邏輯鏈比較長(cháng)。
目前的做法：
先看代碼
ip: String ip = request.getIp();
collection.put("ip", ip);
// 國家、地區、城市： collection.putAll(Constant.getRegionInfo(ip));
server_host: collection.put("srh", Constant.serverHost);
server_time: collection.put("s_t", System.currentTimeMillis());
if( "traffic_view".equals(collection.get("product")) ){
parseAdRecord(collection);
return Constant.RESPONSE_CODE_NORMAL;
}
...
public void parseAdRecord(Map collection){
try {
collection = Constant.clearAdCollection(collection);
log2kafka(Constant.eventTopic, JSONObject.toJSONString(collection));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
從上面的代碼可以看出，廣告的邏輯是分開(kāi)處理的，整個(gè)鏈接要短很多?？偣泊蠹s有 3 個(gè)步驟：
1 所需的公共字段處理
2 判斷是否為廣告日志
3 向 kafka 發(fā)送廣告日志
TPS 9k -> 1.2w
5.5 精簡(jiǎn)廣告日志中的字段
HDFS 上的廣告日志中的 85 個(gè)字段現在減少到大約 45 個(gè)。雖然這一步并沒(méi)有太多地提高 LogServer 的吞吐量。但它幾乎可以使 Kafka 的吞吐量翻倍。
5.6 升級和簡(jiǎn)化依賴(lài) 首先，移除所有非必要的maven依賴(lài)，將依賴(lài)數量從217個(gè)減少到51個(gè)。升級maven依賴(lài)到更新的版本。刪除了部分依賴(lài)，調整了相關(guān)類(lèi)。例如 StringUtils.isEmpty() 已經(jīng)從 spring 類(lèi)中移除
org.springframework.util.StringUtils
調整為commons-lang3包中的mons.lang3.StringUtils
org.apache.commons
commons-lang3
3.10
6 服務(wù)器硬件級別
從之前的 4 核 8G 服務(wù)器遷移到 8 核 16G 服務(wù)器。
并對服務(wù)器內核參數做了如下優(yōu)化：
net.core.somaxconn = 10240
net.core.netdev_max_backlog =262144
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 5
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 600
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 60999
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_syn_retries = 1
net.ipv4.tcp_synack_retries = 1
1.2w -> 2w
7 前端SDK優(yōu)化
Kafka寫(xiě)壓測試后，日志大小為1024字節時(shí)，QPS接近2048的兩倍。
arti4.png
1 減少前端上報的日志字段數量，刪除暫時(shí)不用的字段。前端SDK上報的日志字段從71個(gè)字段刪除到48個(gè)字段，減少了32%的字段數。
2 不再上報不必要的日志，主要是修改前端日志上報的邏輯。
8 對 Nginx 的優(yōu)化：
Nginx 的優(yōu)化主要有兩個(gè)方面：
服務(wù)器層面的優(yōu)化，比如上面第5條Nginx本身的配置優(yōu)化，增加了ip反刷機制8.1對部分Nginx配置的優(yōu)化。
Worker_connections 已從 20480 增加到 102400，增加了 5 倍。提升之后，nginx的吞吐量從2w/s提升到了3.5w/s。設置時(shí)最好根據業(yè)務(wù)和服務(wù)器的性能進(jìn)行壓力測試。
worker_processes 默認為1，官方推薦和cpu的核數一樣，或者直接設置為auto。有人建議將其設置為 cpu 內核數的 2 倍。從我的測試情況來(lái)看，不會(huì )有明顯的提升，也可能是場(chǎng)景覆蓋有限。
worker_cpu_affinity Nginx 默認不啟用多核 cpu 的使用?？梢酝ㄟ^(guò)worker_cpu_affinity讓nginx使用多核cpu，將worker綁定到指定線(xiàn)程，提高nginx的性能。
multi_accept 默認情況下，Nginx 不啟用 multi_accept。 multi_accept 允許 nginx 工作進(jìn)程接受盡可能多的請求。它的作用是讓工作進(jìn)程一次性接受監聽(tīng)隊列中的所有請求，然后進(jìn)行處理。如果multi_accept的值設置為off，那么worker進(jìn)程必須一一接受監聽(tīng)隊列中的請求。
worker_processes 8;
worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000;
worker_connections 102400;
multi_accept on;
優(yōu)化后QPS從10000左右提升到3.5萬(wàn)。
8.2 ip 防刷
在conf/module/中定義了一個(gè)黑名單文件：
map $http_x_forwarded_for $ip_action{
default 0;
~123\.123\.29 1;
}
在nginx.conf中添加ip過(guò)濾配置：
location /log.gif {
if ($ip_action) {
return 403;
}
proxy_pass http://big-da/log-server/push;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
client_max_body_size 128k;
client_body_buffer_size 32k;
proxy_connect_timeout 5;
proxy_send_timeout 5;
proxy_read_timeout 5;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
}
如果是黑名單中的ip，則直接拒絕請求。
9 Kafka 的優(yōu)化
1.將所有重要topic的Replication從1改為2，以保證Kafka一個(gè)節點(diǎn)故障時(shí)topic也能正常工作。
arti5.png
2.為每個(gè)節點(diǎn)的kafka設置一個(gè)專(zhuān)用的SSD硬盤(pán)。
ic 分區數根據業(yè)務(wù)需要設置。我們已經(jīng)設置了 6 個(gè)分區。
3.在生產(chǎn)者端使用snappy壓縮格式編寫(xiě)Kafka
4.生產(chǎn)者端合理設置batch.size
batch.size 用于控制生產(chǎn)者在將消息發(fā)送到 Kafka 之前需要積累多少自己的數據。默認16kB，經(jīng)過(guò)測試，在32kB的情況下，吞吐量和壓力測試都在可接受的范圍內。
5.在生產(chǎn)者端合理設置linger.ms
默認沒(méi)有設置，只要有數據就立即發(fā)送。 linger.ms可以設置為100，當流量比較大時(shí)，可以減少發(fā)送請求的次數，從而提高吞吐量。
6.升級版，kafka從0.10升級到2.2.1 查看全部
1 概覽
在持續2個(gè)月的持續優(yōu)化過(guò)程中，采集系統（kafka中的一個(gè)話(huà)題）的數據處理能力從2.500萬(wàn)增加到10萬(wàn)，基本滿(mǎn)足了下一個(gè)高峰的要求.
在所有日志中，廣告日志和作品日志是最大的，所以本次優(yōu)化也是針對這兩個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化。
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s升級到2.1w/s，提升了20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
在數據采集的優(yōu)化過(guò)程中，設計了很多地方，包括代碼優(yōu)化、框架優(yōu)化、服務(wù)優(yōu)化?，F在記錄顯著(zhù)提高吞吐率的優(yōu)化點(diǎn)。
2 面向對象
技術(shù)負責人，后端服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師
3 寫(xiě)作時(shí)間
2020 年 4 月 3 日
4 技術(shù)框架圖
arti1.png
5 后端日志ETL程序LogServer的優(yōu)化
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s提升到2.1w/s，提升了近20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
1.廣告日志界面壓測結果部分截圖
arti2.png
2.Works 日志界面壓測結果部分截圖
arti3.png
以下 TPS 提升為粗略值。
5.1 刪除代碼中不必要的打印日志
例如
System.out.println
System.out.println
logger.info
TPS 1k -> 3k
5.2 關(guān)閉logback.xml文件中的打印日志
例如
TPS 3k -> 5k
5.3 獲取kafka相關(guān)loggers的代碼優(yōu)化
例如
之前的代碼
public synchronized static Logger getLogger(String topic) {
Logger logger = loggers.get(topic);
try {
if (logger == null) {
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
return logger;
}
優(yōu)化代碼
public static Logger getLogger(String topic) {
if (logger == null) {
synchronized(KafkaLoggerFactory.class){
if(logger == null){
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
}
}
}
TPS 5k -> 9k
5.4 簡(jiǎn)化流量廣告邏輯
以前的做法：
廣告數據作為普通日志數據處理，會(huì )經(jīng)過(guò)所有的日志判斷邏輯，最后驗證后發(fā)送給Kafka，數據沒(méi)問(wèn)題。整個(gè)邏輯鏈比較長(cháng)。
目前的做法：
先看代碼
ip: String ip = request.getIp();
collection.put("ip", ip);
// 國家、地區、城市： collection.putAll(Constant.getRegionInfo(ip));
server_host: collection.put("srh", Constant.serverHost);
server_time: collection.put("s_t", System.currentTimeMillis());
if( "traffic_view".equals(collection.get("product")) ){
parseAdRecord(collection);
return Constant.RESPONSE_CODE_NORMAL;
}
...
public void parseAdRecord(Map collection){
try {
collection = Constant.clearAdCollection(collection);
log2kafka(Constant.eventTopic, JSONObject.toJSONString(collection));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
從上面的代碼可以看出，廣告的邏輯是分開(kāi)處理的，整個(gè)鏈接要短很多?？偣泊蠹s有 3 個(gè)步驟：
1 所需的公共字段處理
2 判斷是否為廣告日志
3 向 kafka 發(fā)送廣告日志
TPS 9k -> 1.2w
5.5 精簡(jiǎn)廣告日志中的字段
HDFS 上的廣告日志中的 85 個(gè)字段現在減少到大約 45 個(gè)。雖然這一步并沒(méi)有太多地提高 LogServer 的吞吐量。但它幾乎可以使 Kafka 的吞吐量翻倍。
5.6 升級和簡(jiǎn)化依賴(lài) 首先，移除所有非必要的maven依賴(lài)，將依賴(lài)數量從217個(gè)減少到51個(gè)。升級maven依賴(lài)到更新的版本。刪除了部分依賴(lài)，調整了相關(guān)類(lèi)。例如 StringUtils.isEmpty() 已經(jīng)從 spring 類(lèi)中移除
org.springframework.util.StringUtils
調整為commons-lang3包中的mons.lang3.StringUtils
org.apache.commons
commons-lang3
3.10
6 服務(wù)器硬件級別
從之前的 4 核 8G 服務(wù)器遷移到 8 核 16G 服務(wù)器。
并對服務(wù)器內核參數做了如下優(yōu)化：
net.core.somaxconn = 10240
net.core.netdev_max_backlog =262144
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 5
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 600
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 60999
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_syn_retries = 1
net.ipv4.tcp_synack_retries = 1
1.2w -> 2w
7 前端SDK優(yōu)化
Kafka寫(xiě)壓測試后，日志大小為1024字節時(shí)，QPS接近2048的兩倍。
arti4.png
1 減少前端上報的日志字段數量，刪除暫時(shí)不用的字段。前端SDK上報的日志字段從71個(gè)字段刪除到48個(gè)字段，減少了32%的字段數。
2 不再上報不必要的日志，主要是修改前端日志上報的邏輯。
8 對 Nginx 的優(yōu)化：
Nginx 的優(yōu)化主要有兩個(gè)方面：
服務(wù)器層面的優(yōu)化，比如上面第5條Nginx本身的配置優(yōu)化，增加了ip反刷機制8.1對部分Nginx配置的優(yōu)化。
Worker_connections 已從 20480 增加到 102400，增加了 5 倍。提升之后，nginx的吞吐量從2w/s提升到了3.5w/s。設置時(shí)最好根據業(yè)務(wù)和服務(wù)器的性能進(jìn)行壓力測試。
worker_processes 默認為1，官方推薦和cpu的核數一樣，或者直接設置為auto。有人建議將其設置為 cpu 內核數的 2 倍。從我的測試情況來(lái)看，不會(huì )有明顯的提升，也可能是場(chǎng)景覆蓋有限。
worker_cpu_affinity Nginx 默認不啟用多核 cpu 的使用?？梢酝ㄟ^(guò)worker_cpu_affinity讓nginx使用多核cpu，將worker綁定到指定線(xiàn)程，提高nginx的性能。
multi_accept 默認情況下，Nginx 不啟用 multi_accept。 multi_accept 允許 nginx 工作進(jìn)程接受盡可能多的請求。它的作用是讓工作進(jìn)程一次性接受監聽(tīng)隊列中的所有請求，然后進(jìn)行處理。如果multi_accept的值設置為off，那么worker進(jìn)程必須一一接受監聽(tīng)隊列中的請求。
worker_processes 8;
worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000;
worker_connections 102400;
multi_accept on;
優(yōu)化后QPS從10000左右提升到3.5萬(wàn)。
8.2 ip 防刷
在conf/module/中定義了一個(gè)黑名單文件：
map $http_x_forwarded_for $ip_action{
default 0;
~123\.123\.29 1;
}
在nginx.conf中添加ip過(guò)濾配置：
location /log.gif {
if ($ip_action) {
return 403;
}
proxy_pass http://big-da/log-server/push;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
client_max_body_size 128k;
client_body_buffer_size 32k;
proxy_connect_timeout 5;
proxy_send_timeout 5;
proxy_read_timeout 5;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
}
如果是黑名單中的ip，則直接拒絕請求。
9 Kafka 的優(yōu)化
1.將所有重要topic的Replication從1改為2，以保證Kafka一個(gè)節點(diǎn)故障時(shí)topic也能正常工作。
arti5.png
2.為每個(gè)節點(diǎn)的kafka設置一個(gè)專(zhuān)用的SSD硬盤(pán)。
ic 分區數根據業(yè)務(wù)需要設置。我們已經(jīng)設置了 6 個(gè)分區。
3.在生產(chǎn)者端使用snappy壓縮格式編寫(xiě)Kafka
4.生產(chǎn)者端合理設置batch.size
batch.size 用于控制生產(chǎn)者在將消息發(fā)送到 Kafka 之前需要積累多少自己的數據。默認16kB，經(jīng)過(guò)測試，在32kB的情況下，吞吐量和壓力測試都在可接受的范圍內。
5.在生產(chǎn)者端合理設置linger.ms
默認沒(méi)有設置，只要有數據就立即發(fā)送。 linger.ms可以設置為100，當流量比較大時(shí)，可以減少發(fā)送請求的次數，從而提高吞吐量。
6.升級版，kafka從0.10升級到2.2.1 查看全部
1.技術(shù)負責人，服務(wù)服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師3撰寫(xiě)時(shí)間(組圖)
1 概覽
在持續2個(gè)月的持續優(yōu)化過(guò)程中，采集系統（kafka中的一個(gè)話(huà)題）的數據處理能力從2.500萬(wàn)增加到10萬(wàn)，基本滿(mǎn)足了下一個(gè)高峰的要求.
在所有日志中，廣告日志和作品日志是最大的，所以本次優(yōu)化也是針對這兩個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化。
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s升級到2.1w/s，提升了20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
在數據采集的優(yōu)化過(guò)程中，設計了很多地方，包括代碼優(yōu)化、框架優(yōu)化、服務(wù)優(yōu)化?，F在記錄顯著(zhù)提高吞吐率的優(yōu)化點(diǎn)。
2 面向對象
技術(shù)負責人，后端服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師
3 寫(xiě)作時(shí)間
2020 年 4 月 3 日
4 技術(shù)框架圖
arti1.png
5 后端日志ETL程序LogServer的優(yōu)化
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s提升到2.1w/s，提升了近20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
1.廣告日志界面壓測結果部分截圖
arti2.png
2.Works 日志界面壓測結果部分截圖
arti3.png
以下 TPS 提升為粗略值。
5.1 刪除代碼中不必要的打印日志
例如
System.out.println
System.out.println
logger.info
TPS 1k -> 3k
5.2 關(guān)閉logback.xml文件中的打印日志
例如
TPS 3k -> 5k
5.3 獲取kafka相關(guān)loggers的代碼優(yōu)化
例如
之前的代碼
public synchronized static Logger getLogger(String topic) {
Logger logger = loggers.get(topic);
try {
if (logger == null) {
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
return logger;
}
優(yōu)化代碼
public static Logger getLogger(String topic) {
if (logger == null) {
synchronized(KafkaLoggerFactory.class){
if(logger == null){
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
}
}
}
TPS 5k -> 9k
5.4 簡(jiǎn)化流量廣告邏輯
以前的做法：
廣告數據作為普通日志數據處理，會(huì )經(jīng)過(guò)所有的日志判斷邏輯，最后驗證后發(fā)送給Kafka，數據沒(méi)問(wèn)題。整個(gè)邏輯鏈比較長(cháng)。
目前的做法：
先看代碼
ip: String ip = request.getIp();
collection.put("ip", ip);
// 國家、地區、城市： collection.putAll(Constant.getRegionInfo(ip));
server_host: collection.put("srh", Constant.serverHost);
server_time: collection.put("s_t", System.currentTimeMillis());
if( "traffic_view".equals(collection.get("product")) ){
parseAdRecord(collection);
return Constant.RESPONSE_CODE_NORMAL;
}
...
public void parseAdRecord(Map collection){
try {
collection = Constant.clearAdCollection(collection);
log2kafka(Constant.eventTopic, JSONObject.toJSONString(collection));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
從上面的代碼可以看出，廣告的邏輯是分開(kāi)處理的，整個(gè)鏈接要短很多?？偣泊蠹s有 3 個(gè)步驟：
1 所需的公共字段處理
2 判斷是否為廣告日志
3 向 kafka 發(fā)送廣告日志
TPS 9k -> 1.2w
5.5 精簡(jiǎn)廣告日志中的字段
HDFS 上的廣告日志中的 85 個(gè)字段現在減少到大約 45 個(gè)。雖然這一步并沒(méi)有太多地提高 LogServer 的吞吐量。但它幾乎可以使 Kafka 的吞吐量翻倍。
5.6 升級和簡(jiǎn)化依賴(lài) 首先，移除所有非必要的maven依賴(lài)，將依賴(lài)數量從217個(gè)減少到51個(gè)。升級maven依賴(lài)到更新的版本。刪除了部分依賴(lài)，調整了相關(guān)類(lèi)。例如 StringUtils.isEmpty() 已經(jīng)從 spring 類(lèi)中移除
org.springframework.util.StringUtils
調整為commons-lang3包中的mons.lang3.StringUtils
org.apache.commons
commons-lang3
3.10
6 服務(wù)器硬件級別
從之前的 4 核 8G 服務(wù)器遷移到 8 核 16G 服務(wù)器。
并對服務(wù)器內核參數做了如下優(yōu)化：
net.core.somaxconn = 10240
net.core.netdev_max_backlog =262144
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 5
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 600
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 60999
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_syn_retries = 1
net.ipv4.tcp_synack_retries = 1
1.2w -> 2w
7 前端SDK優(yōu)化
Kafka寫(xiě)壓測試后，日志大小為1024字節時(shí)，QPS接近2048的兩倍。
arti4.png
1 減少前端上報的日志字段數量，刪除暫時(shí)不用的字段。前端SDK上報的日志字段從71個(gè)字段刪除到48個(gè)字段，減少了32%的字段數。
2 不再上報不必要的日志，主要是修改前端日志上報的邏輯。
8 對 Nginx 的優(yōu)化：
Nginx 的優(yōu)化主要有兩個(gè)方面：
服務(wù)器層面的優(yōu)化，比如上面第5條Nginx本身的配置優(yōu)化，增加了ip反刷機制8.1對部分Nginx配置的優(yōu)化。
Worker_connections 已從 20480 增加到 102400，增加了 5 倍。提升之后，nginx的吞吐量從2w/s提升到了3.5w/s。設置時(shí)最好根據業(yè)務(wù)和服務(wù)器的性能進(jìn)行壓力測試。
worker_processes 默認為1，官方推薦和cpu的核數一樣，或者直接設置為auto。有人建議將其設置為 cpu 內核數的 2 倍。從我的測試情況來(lái)看，不會(huì )有明顯的提升，也可能是場(chǎng)景覆蓋有限。
worker_cpu_affinity Nginx 默認不啟用多核 cpu 的使用?？梢酝ㄟ^(guò)worker_cpu_affinity讓nginx使用多核cpu，將worker綁定到指定線(xiàn)程，提高nginx的性能。
multi_accept 默認情況下，Nginx 不啟用 multi_accept。 multi_accept 允許 nginx 工作進(jìn)程接受盡可能多的請求。它的作用是讓工作進(jìn)程一次性接受監聽(tīng)隊列中的所有請求，然后進(jìn)行處理。如果multi_accept的值設置為off，那么worker進(jìn)程必須一一接受監聽(tīng)隊列中的請求。
worker_processes 8;
worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000;
worker_connections 102400;
multi_accept on;
優(yōu)化后QPS從10000左右提升到3.5萬(wàn)。
8.2 ip 防刷
在conf/module/中定義了一個(gè)黑名單文件：
map $http_x_forwarded_for $ip_action{
default 0;
~123\.123\.29 1;
}
在nginx.conf中添加ip過(guò)濾配置：
location /log.gif {
if ($ip_action) {
return 403;
}
proxy_pass http://big-da/log-server/push;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
client_max_body_size 128k;
client_body_buffer_size 32k;
proxy_connect_timeout 5;
proxy_send_timeout 5;
proxy_read_timeout 5;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
}
如果是黑名單中的ip，則直接拒絕請求。
9 Kafka 的優(yōu)化
1.將所有重要topic的Replication從1改為2，以保證Kafka一個(gè)節點(diǎn)故障時(shí)topic也能正常工作。
arti5.png
2.為每個(gè)節點(diǎn)的kafka設置一個(gè)專(zhuān)用的SSD硬盤(pán)。
ic 分區數根據業(yè)務(wù)需要設置。我們已經(jīng)設置了 6 個(gè)分區。
3.在生產(chǎn)者端使用snappy壓縮格式編寫(xiě)Kafka
4.生產(chǎn)者端合理設置batch.size
batch.size 用于控制生產(chǎn)者在將消息發(fā)送到 Kafka 之前需要積累多少自己的數據。默認16kB，經(jīng)過(guò)測試，在32kB的情況下，吞吐量和壓力測試都在可接受的范圍內。
5.在生產(chǎn)者端合理設置linger.ms
默認沒(méi)有設置，只要有數據就立即發(fā)送。 linger.ms可以設置為100，當流量比較大時(shí)，可以減少發(fā)送請求的次數，從而提高吞吐量。
6.升級版，kafka從0.10升級到2.2.1
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，做跨境電商的話(huà)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 127 次瀏覽 ? 2021-08-09 03:06
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，做跨境電商的話(huà)
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，
做跨境電商的話(huà)，市場(chǎng)競爭力越大越好，如果針對女性而言的話(huà)，天貓就是不錯的選擇。
可以用匯天下，匯天下是一個(gè)全新的平臺，匯聚多源搜索詞，高質(zhì)量精準長(cháng)尾詞。
個(gè)人認為，跨境電商詞匯太多，重復率高，經(jīng)常用的，不一定是熱詞。還是建議選精準匹配，熱詞，精準的詞。
建議針對店鋪的一個(gè)問(wèn)題，
經(jīng)過(guò)不斷測試,無(wú)重復的詞匯只要更好的表達出原意,就是精準的詞匯
.生意參謀市場(chǎng)行情.搜索詞庫.客源窩.產(chǎn)品詞庫.詞匯精準度.競爭度
金龍客，
產(chǎn)品詞庫，搜索詞+屬性詞=關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞可以是核心關(guān)鍵詞，長(cháng)尾關(guān)鍵詞。市場(chǎng)競爭白熱化，是導致頁(yè)面標題沒(méi)有競爭力的重要原因，怎么幫店鋪更好的運營(yíng)的話(huà)可以參考一下我的文章，知乎里面沒(méi)有太多產(chǎn)品編輯功能，碼字不易，關(guān)注我，
比如搜索方式搜索方式這個(gè)功能挺好的，不過(guò)這些都是我們常用的，還是要多嘗試新的搜索方式，才能更好的提高店鋪流量?？梢詤⒖加靡恍崴言~來(lái)代替，或者可以參考它原來(lái)的形式，從而形成更好的二次創(chuàng )作。以后有什么問(wèn)題的話(huà)，可以私信我交流，我會(huì )給大家做一些產(chǎn)品的推薦。 查看全部
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，
做跨境電商的話(huà)，市場(chǎng)競爭力越大越好，如果針對女性而言的話(huà)，天貓就是不錯的選擇。
可以用匯天下，匯天下是一個(gè)全新的平臺，匯聚多源搜索詞，高質(zhì)量精準長(cháng)尾詞。
個(gè)人認為，跨境電商詞匯太多，重復率高，經(jīng)常用的，不一定是熱詞。還是建議選精準匹配，熱詞，精準的詞。
建議針對店鋪的一個(gè)問(wèn)題，
經(jīng)過(guò)不斷測試,無(wú)重復的詞匯只要更好的表達出原意,就是精準的詞匯
.生意參謀市場(chǎng)行情.搜索詞庫.客源窩.產(chǎn)品詞庫.詞匯精準度.競爭度
金龍客，
產(chǎn)品詞庫，搜索詞+屬性詞=關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞可以是核心關(guān)鍵詞，長(cháng)尾關(guān)鍵詞。市場(chǎng)競爭白熱化，是導致頁(yè)面標題沒(méi)有競爭力的重要原因，怎么幫店鋪更好的運營(yíng)的話(huà)可以參考一下我的文章，知乎里面沒(méi)有太多產(chǎn)品編輯功能，碼字不易，關(guān)注我，
比如搜索方式搜索方式這個(gè)功能挺好的，不過(guò)這些都是我們常用的，還是要多嘗試新的搜索方式，才能更好的提高店鋪流量?？梢詤⒖加靡恍崴言~來(lái)代替，或者可以參考它原來(lái)的形式，從而形成更好的二次創(chuàng )作。以后有什么問(wèn)題的話(huà)，可以私信我交流，我會(huì )給大家做一些產(chǎn)品的推薦。 查看全部
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，做跨境電商的話(huà)
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，
做跨境電商的話(huà)，市場(chǎng)競爭力越大越好，如果針對女性而言的話(huà)，天貓就是不錯的選擇。
可以用匯天下，匯天下是一個(gè)全新的平臺，匯聚多源搜索詞，高質(zhì)量精準長(cháng)尾詞。
個(gè)人認為，跨境電商詞匯太多，重復率高，經(jīng)常用的，不一定是熱詞。還是建議選精準匹配，熱詞，精準的詞。
建議針對店鋪的一個(gè)問(wèn)題，
經(jīng)過(guò)不斷測試,無(wú)重復的詞匯只要更好的表達出原意,就是精準的詞匯
.生意參謀市場(chǎng)行情.搜索詞庫.客源窩.產(chǎn)品詞庫.詞匯精準度.競爭度
金龍客，
產(chǎn)品詞庫，搜索詞+屬性詞=關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞可以是核心關(guān)鍵詞，長(cháng)尾關(guān)鍵詞。市場(chǎng)競爭白熱化，是導致頁(yè)面標題沒(méi)有競爭力的重要原因，怎么幫店鋪更好的運營(yíng)的話(huà)可以參考一下我的文章，知乎里面沒(méi)有太多產(chǎn)品編輯功能，碼字不易，關(guān)注我，
比如搜索方式搜索方式這個(gè)功能挺好的，不過(guò)這些都是我們常用的，還是要多嘗試新的搜索方式，才能更好的提高店鋪流量?？梢詤⒖加靡恍崴言~來(lái)代替，或者可以參考它原來(lái)的形式，從而形成更好的二次創(chuàng )作。以后有什么問(wèn)題的話(huà)，可以私信我交流，我會(huì )給大家做一些產(chǎn)品的推薦。
行業(yè)采購采集大數據平臺是什么？?jì)?yōu)采集平臺介紹
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 181 次瀏覽 ? 2021-08-07 00:05
行業(yè)采購采集大數據平臺是什么？?jì)?yōu)采集平臺介紹
優(yōu)采集平臺主要為采購企業(yè)提供上游供應商數據采集、下游客戶(hù)/供應商數據采集、客戶(hù)需求查詢(xún)等多種功能服務(wù)，收集企業(yè)采購要素的數據自動(dòng)分析打標記管理，支持企業(yè)定制化推送數據，可以為企業(yè)解決一站式信息管理問(wèn)題，幫助企業(yè)獲取行業(yè)所需要的各類(lèi)數據。
首先：是行業(yè)專(zhuān)業(yè)的信息服務(wù)商！其次：是根據客戶(hù)需求為企業(yè)定制化定制化數據采集的產(chǎn)品。第三：服務(wù)到位，
是信息公司，
信息公司應該算吧，先要考慮是否靠譜吧，數據分析的那些的只能在數據公司能做到，但是有了數據公司肯定也是要算一下費用了，信息公司都能算到多少。安利一下我們家的產(chǎn)品，叫行業(yè)采購采集大數據平臺，有需要的可以去看看。
這個(gè)只是客戶(hù)經(jīng)理推薦的，
2014年時(shí)提的就是現在竟然是最早一批了，至少做到前面了。這兩年在長(cháng)江電力做過(guò)一些數據采集的項目，現在做的是支持各大采購渠道以及批發(fā)商，采購經(jīng)理可以通過(guò)微信管理自己的供應商以及采購渠道。
是的，我們剛做到第二部分第一部分為中國電力行業(yè)十分專(zhuān)業(yè)的數據分析平臺。國家電網(wǎng)在2015年底已經(jīng)開(kāi)放，全國將會(huì )有5000家電力企業(yè)申請，目前已經(jīng)形成的：電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺、發(fā)電企業(yè)間線(xiàn)上平臺5大平臺，分別對應四個(gè)不同的電力行業(yè)，分別對應電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺，分別覆蓋3000個(gè)電力批發(fā)商及6000個(gè)火電批發(fā)商，分別對應1600萬(wàn)套電力采購、1500萬(wàn)套電力批發(fā)、1500萬(wàn)套新能源批發(fā)。
互聯(lián)網(wǎng)方式大大提高了電力行業(yè)和企業(yè)對數據分析的重視程度，也降低了電力行業(yè)進(jìn)行數據分析的成本，新電力技術(shù)將會(huì )越來(lái)越重要，分析數據的重要性將會(huì )大大加強。 查看全部
優(yōu)采集平臺主要為采購企業(yè)提供上游供應商數據采集、下游客戶(hù)/供應商數據采集、客戶(hù)需求查詢(xún)等多種功能服務(wù)，收集企業(yè)采購要素的數據自動(dòng)分析打標記管理，支持企業(yè)定制化推送數據，可以為企業(yè)解決一站式信息管理問(wèn)題，幫助企業(yè)獲取行業(yè)所需要的各類(lèi)數據。
首先：是行業(yè)專(zhuān)業(yè)的信息服務(wù)商！其次：是根據客戶(hù)需求為企業(yè)定制化定制化數據采集的產(chǎn)品。第三：服務(wù)到位，
是信息公司，
信息公司應該算吧，先要考慮是否靠譜吧，數據分析的那些的只能在數據公司能做到，但是有了數據公司肯定也是要算一下費用了，信息公司都能算到多少。安利一下我們家的產(chǎn)品，叫行業(yè)采購采集大數據平臺，有需要的可以去看看。
這個(gè)只是客戶(hù)經(jīng)理推薦的，
2014年時(shí)提的就是現在竟然是最早一批了，至少做到前面了。這兩年在長(cháng)江電力做過(guò)一些數據采集的項目，現在做的是支持各大采購渠道以及批發(fā)商，采購經(jīng)理可以通過(guò)微信管理自己的供應商以及采購渠道。
是的，我們剛做到第二部分第一部分為中國電力行業(yè)十分專(zhuān)業(yè)的數據分析平臺。國家電網(wǎng)在2015年底已經(jīng)開(kāi)放，全國將會(huì )有5000家電力企業(yè)申請，目前已經(jīng)形成的：電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺、發(fā)電企業(yè)間線(xiàn)上平臺5大平臺，分別對應四個(gè)不同的電力行業(yè)，分別對應電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺，分別覆蓋3000個(gè)電力批發(fā)商及6000個(gè)火電批發(fā)商，分別對應1600萬(wàn)套電力采購、1500萬(wàn)套電力批發(fā)、1500萬(wàn)套新能源批發(fā)。
互聯(lián)網(wǎng)方式大大提高了電力行業(yè)和企業(yè)對數據分析的重視程度，也降低了電力行業(yè)進(jìn)行數據分析的成本，新電力技術(shù)將會(huì )越來(lái)越重要，分析數據的重要性將會(huì )大大加強。 查看全部
行業(yè)采購采集大數據平臺是什么？?jì)?yōu)采集平臺介紹
優(yōu)采集平臺主要為采購企業(yè)提供上游供應商數據采集、下游客戶(hù)/供應商數據采集、客戶(hù)需求查詢(xún)等多種功能服務(wù)，收集企業(yè)采購要素的數據自動(dòng)分析打標記管理，支持企業(yè)定制化推送數據，可以為企業(yè)解決一站式信息管理問(wèn)題，幫助企業(yè)獲取行業(yè)所需要的各類(lèi)數據。
首先：是行業(yè)專(zhuān)業(yè)的信息服務(wù)商！其次：是根據客戶(hù)需求為企業(yè)定制化定制化數據采集的產(chǎn)品。第三：服務(wù)到位，
是信息公司，
信息公司應該算吧，先要考慮是否靠譜吧，數據分析的那些的只能在數據公司能做到，但是有了數據公司肯定也是要算一下費用了，信息公司都能算到多少。安利一下我們家的產(chǎn)品，叫行業(yè)采購采集大數據平臺，有需要的可以去看看。
這個(gè)只是客戶(hù)經(jīng)理推薦的，
2014年時(shí)提的就是現在竟然是最早一批了，至少做到前面了。這兩年在長(cháng)江電力做過(guò)一些數據采集的項目，現在做的是支持各大采購渠道以及批發(fā)商，采購經(jīng)理可以通過(guò)微信管理自己的供應商以及采購渠道。
是的，我們剛做到第二部分第一部分為中國電力行業(yè)十分專(zhuān)業(yè)的數據分析平臺。國家電網(wǎng)在2015年底已經(jīng)開(kāi)放，全國將會(huì )有5000家電力企業(yè)申請，目前已經(jīng)形成的：電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺、發(fā)電企業(yè)間線(xiàn)上平臺5大平臺，分別對應四個(gè)不同的電力行業(yè)，分別對應電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺，分別覆蓋3000個(gè)電力批發(fā)商及6000個(gè)火電批發(fā)商，分別對應1600萬(wàn)套電力采購、1500萬(wàn)套電力批發(fā)、1500萬(wàn)套新能源批發(fā)。
互聯(lián)網(wǎng)方式大大提高了電力行業(yè)和企業(yè)對數據分析的重視程度，也降低了電力行業(yè)進(jìn)行數據分析的成本，新電力技術(shù)將會(huì )越來(lái)越重要，分析數據的重要性將會(huì )大大加強。
優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 196 次瀏覽 ? 2021-08-05 01:02
優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)
優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，也是搜索優(yōu)采集的公眾號，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)，同時(shí)對于這種庫存已經(jīng)實(shí)現api接口的網(wǎng)站可以讓用戶(hù)掃碼關(guān)注他們網(wǎng)站，可以自動(dòng)從他們庫中自動(dòng)識別出來(lái)，省去了用戶(hù)的提交操作。
各類(lèi)app、公眾號的二維碼功能，主要是依靠上傳圖片來(lái)獲取數據的。優(yōu)采集平臺可以解決這個(gè)問(wèn)題。優(yōu)采集網(wǎng)站所提供的二維碼生成圖片，是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)上真實(shí)圖片的高清大圖，保證了二維碼生成的真實(shí)可靠。其中，印有不同品牌名稱(chēng)、logo的名片、代金券、積分卡、禮品卡等素材都可以直接導入進(jìn)來(lái)，以此獲取二維碼的相關(guān)數據信息。
在微信小程序上面即可采集寶貝信息，據說(shuō)這個(gè)網(wǎng)站也有資質(zhì)呢，你去看看吧，免費的，上面都是免費試用，
很多的關(guān)注公眾號或者網(wǎng)站數據挖掘都是需要這樣的功能。當然這些應該是比較廣泛的。如果是單純做微信公眾號數據挖掘的話(huà)，可以對公眾號的內容進(jìn)行標簽聚合。比如把用戶(hù)群分為教育行業(yè)用戶(hù)，文化娛樂(lè )行業(yè)用戶(hù)，生活服務(wù)行業(yè)用戶(hù)等等。你可以標注他們的關(guān)注公眾號或者網(wǎng)站的標簽。例如可以把關(guān)注的“電腦培訓”進(jìn)行挖掘。這樣可以進(jìn)行市場(chǎng)定位。能夠找到用戶(hù)在什么群體中進(jìn)行推廣運營(yíng)。
請回答我， 查看全部
優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，也是搜索優(yōu)采集的公眾號，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)，同時(shí)對于這種庫存已經(jīng)實(shí)現api接口的網(wǎng)站可以讓用戶(hù)掃碼關(guān)注他們網(wǎng)站，可以自動(dòng)從他們庫中自動(dòng)識別出來(lái)，省去了用戶(hù)的提交操作。
各類(lèi)app、公眾號的二維碼功能，主要是依靠上傳圖片來(lái)獲取數據的。優(yōu)采集平臺可以解決這個(gè)問(wèn)題。優(yōu)采集網(wǎng)站所提供的二維碼生成圖片，是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)上真實(shí)圖片的高清大圖，保證了二維碼生成的真實(shí)可靠。其中，印有不同品牌名稱(chēng)、logo的名片、代金券、積分卡、禮品卡等素材都可以直接導入進(jìn)來(lái)，以此獲取二維碼的相關(guān)數據信息。
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優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)
優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，也是搜索優(yōu)采集的公眾號，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)，同時(shí)對于這種庫存已經(jīng)實(shí)現api接口的網(wǎng)站可以讓用戶(hù)掃碼關(guān)注他們網(wǎng)站，可以自動(dòng)從他們庫中自動(dòng)識別出來(lái)，省去了用戶(hù)的提交操作。
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本文由考拉SEO【批量寫(xiě)SEO原創(chuàng )文章】平臺支持發(fā)布
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 79 次瀏覽 ? 2021-08-02 23:23
本文由考拉SEO【批量寫(xiě)SEO原創(chuàng )文章】平臺支持發(fā)布
看到這篇文章的內容不要驚訝，因為這篇文章是由考拉SEO【批量寫(xiě)SEO原創(chuàng )文章】平臺支持的。有了考拉，一天可以產(chǎn)出上萬(wàn)條優(yōu)質(zhì)SEO文章！如果還需要批量編輯SEO文章，可以進(jìn)入平臺用戶(hù)中心試用！
真的很抱歉，當你查看這個(gè)內容的時(shí)候，你可能不僅會(huì )得到關(guān)于Youzhan采集器的答案，因為這個(gè)文案是批寫(xiě)工具站智能編譯的流量?jì)热?。就算大家對原?chuàng )文章這批東西感興趣，也可以先拋開(kāi)采集器優(yōu)秀站的事情，讓你知道怎么借我們網(wǎng)站24小時(shí)產(chǎn)生幾萬(wàn)高- 質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)字！很多用戶(hù)看到我們的內容，以為是偽原創(chuàng )工具，錯了！其實(shí)這是一個(gè)原創(chuàng )系統。文字和模塊都是獨立編寫(xiě)的，網(wǎng)上基本很難找到和制作文字。相同程度的相似內容。這個(gè)平臺如何運作？稍后小編會(huì )給你完整解密！
急切詢(xún)問(wèn)Youzhan采集器的客戶(hù)，其實(shí)大家看重的是上一篇文章中研究的內容。不過(guò)原創(chuàng )幾個(gè)高流量搜索文章都很好，但是一個(gè)SEO文案能產(chǎn)生的搜索量實(shí)在是太小了，急于用信息頁(yè)的設計來(lái)提升流量的目標，這是非常重要的。是自動(dòng)化！假設文章一篇文章可以獲得1個(gè)pageview（一天），如果我們可以編輯10000篇文章，我們每天可以增加10000訪(fǎng)問(wèn)量。但說(shuō)起來(lái)很容易。實(shí)際寫(xiě)作的時(shí)候，一個(gè)人一天只能產(chǎn)出30多篇文章，最上面也只會(huì )產(chǎn)出70多篇文章。如果使用偽原創(chuàng )工具，最多有一百篇文章！看完這篇文章，你可以先拋開(kāi)優(yōu)秀站點(diǎn)采集器的話(huà)題，仔細研究一下如何獲得智能代文章！
優(yōu)化器批準的原創(chuàng )究竟是什么？文案原創(chuàng )不僅僅是一段原創(chuàng )的寫(xiě)作！在各大搜索者的算法定義中，原創(chuàng )并不代表沒(méi)有重復的內容。其實(shí)只要你的文章和其他網(wǎng)站內容不同，收錄的概率就會(huì )大大提高。一個(gè)好的文章，想法足夠吸引人，保持關(guān)鍵詞不變，只要確認沒(méi)有大段重復，那么文章文章還是很有可能是收錄，甚至變成一擊。比如這篇文章，你大概是通過(guò)搜狗搜索優(yōu)秀網(wǎng)站采集器，最后點(diǎn)擊查看的。其實(shí)我的文章是考拉SEO平臺文章平臺的批量編輯器導出的。 ！
這個(gè)系統的AI寫(xiě)作文章平臺，準確的說(shuō)，應該叫手工寫(xiě)作文章系統，可能執行半天編輯幾萬(wàn)個(gè)靠譜的SEO文案，你的網(wǎng)站權重一般都很高夠了，指數率可以達到79%以上。詳細的操作步驟，個(gè)人中心內有動(dòng)畫(huà)介紹和新手指南，大家可以試試看！很抱歉不能編輯Youzhan采集器的詳細內容給大家，可能讓大家看了很多沒(méi)用的內容。但如果大家都喜歡考拉SEO的內容，那就打開(kāi)右上角，讓你的網(wǎng)站每天增加上千頁(yè)瀏覽量吧。這不是很受歡迎嗎？ 查看全部
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急切詢(xún)問(wèn)Youzhan采集器的客戶(hù)，其實(shí)大家看重的是上一篇文章中研究的內容。不過(guò)原創(chuàng )幾個(gè)高流量搜索文章都很好，但是一個(gè)SEO文案能產(chǎn)生的搜索量實(shí)在是太小了，急于用信息頁(yè)的設計來(lái)提升流量的目標，這是非常重要的。是自動(dòng)化！假設文章一篇文章可以獲得1個(gè)pageview（一天），如果我們可以編輯10000篇文章，我們每天可以增加10000訪(fǎng)問(wèn)量。但說(shuō)起來(lái)很容易。實(shí)際寫(xiě)作的時(shí)候，一個(gè)人一天只能產(chǎn)出30多篇文章，最上面也只會(huì )產(chǎn)出70多篇文章。如果使用偽原創(chuàng )工具，最多有一百篇文章！看完這篇文章，你可以先拋開(kāi)優(yōu)秀站點(diǎn)采集器的話(huà)題，仔細研究一下如何獲得智能代文章！
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急切詢(xún)問(wèn)Youzhan采集器的客戶(hù)，其實(shí)大家看重的是上一篇文章中研究的內容。不過(guò)原創(chuàng )幾個(gè)高流量搜索文章都很好，但是一個(gè)SEO文案能產(chǎn)生的搜索量實(shí)在是太小了，急于用信息頁(yè)的設計來(lái)提升流量的目標，這是非常重要的。是自動(dòng)化！假設文章一篇文章可以獲得1個(gè)pageview（一天），如果我們可以編輯10000篇文章，我們每天可以增加10000訪(fǎng)問(wèn)量。但說(shuō)起來(lái)很容易。實(shí)際寫(xiě)作的時(shí)候，一個(gè)人一天只能產(chǎn)出30多篇文章，最上面也只會(huì )產(chǎn)出70多篇文章。如果使用偽原創(chuàng )工具，最多有一百篇文章！看完這篇文章，你可以先拋開(kāi)優(yōu)秀站點(diǎn)采集器的話(huà)題，仔細研究一下如何獲得智能代文章！
優(yōu)化器批準的原創(chuàng )究竟是什么？文案原創(chuàng )不僅僅是一段原創(chuàng )的寫(xiě)作！在各大搜索者的算法定義中，原創(chuàng )并不代表沒(méi)有重復的內容。其實(shí)只要你的文章和其他網(wǎng)站內容不同，收錄的概率就會(huì )大大提高。一個(gè)好的文章，想法足夠吸引人，保持關(guān)鍵詞不變，只要確認沒(méi)有大段重復，那么文章文章還是很有可能是收錄，甚至變成一擊。比如這篇文章，你大概是通過(guò)搜狗搜索優(yōu)秀網(wǎng)站采集器，最后點(diǎn)擊查看的。其實(shí)我的文章是考拉SEO平臺文章平臺的批量編輯器導出的。 ！
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優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 145 次瀏覽 ? 2021-07-29 06:23
優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的
優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的，就是免費的。
用我們的吧，云采購，自動(dòng)匹配，無(wú)公司庫存。
商城里開(kāi)通了erp系統，你用、天貓這些采購，自己手動(dòng)裝，省事就自己一個(gè)人搞，這東西在平臺上基本是免費的，
商家買(mǎi)一個(gè)商城系統去官網(wǎng)詢(xún)價(jià)就行。
一站式服務(wù)你可以看看網(wǎng)易易倉，既能收代發(fā)也能采購，平臺，自己有數據在網(wǎng)易，免費的。給你簡(jiǎn)單的說(shuō)吧，比如你是中小企業(yè)或是獨立商戶(hù)，但是想在網(wǎng)上做生意，且線(xiàn)上線(xiàn)下相結合，單純用線(xiàn)上操作那必然沒(méi)有自己用erp系統好，且傭金也少。如果是中大型企業(yè)那需要的功能就比較全了，一套系統至少得有小十萬(wàn)以上的費用。當然了這個(gè)比的是軟件。
如果你是傳統的實(shí)體店，以前存在線(xiàn)下生意只能采購某一個(gè)類(lèi)目或某一類(lèi)商品的話(huà)，易倉可以給到你這種一站式服務(wù)，系統收費也很低廉，但是這個(gè)要看平臺的資質(zhì)了。如果沒(méi)有線(xiàn)下生意，那就看運氣了，有免費的未必能合法的給你你用。
現在不收傭金了，那不就是成本價(jià)了嘛？因為現在不收傭金，
免費的當然不可靠，免費的線(xiàn)上肯定都是銷(xiāo)售， 查看全部
優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的，就是免費的。
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如果你是傳統的實(shí)體店，以前存在線(xiàn)下生意只能采購某一個(gè)類(lèi)目或某一類(lèi)商品的話(huà)，易倉可以給到你這種一站式服務(wù)，系統收費也很低廉，但是這個(gè)要看平臺的資質(zhì)了。如果沒(méi)有線(xiàn)下生意，那就看運氣了，有免費的未必能合法的給你你用。
現在不收傭金了，那不就是成本價(jià)了嘛？因為現在不收傭金，
免費的當然不可靠，免費的線(xiàn)上肯定都是銷(xiāo)售， 查看全部
優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的
優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的，就是免費的。
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商城里開(kāi)通了erp系統，你用、天貓這些采購，自己手動(dòng)裝，省事就自己一個(gè)人搞，這東西在平臺上基本是免費的，
商家買(mǎi)一個(gè)商城系統去官網(wǎng)詢(xún)價(jià)就行。
一站式服務(wù)你可以看看網(wǎng)易易倉，既能收代發(fā)也能采購，平臺，自己有數據在網(wǎng)易，免費的。給你簡(jiǎn)單的說(shuō)吧，比如你是中小企業(yè)或是獨立商戶(hù)，但是想在網(wǎng)上做生意，且線(xiàn)上線(xiàn)下相結合，單純用線(xiàn)上操作那必然沒(méi)有自己用erp系統好，且傭金也少。如果是中大型企業(yè)那需要的功能就比較全了，一套系統至少得有小十萬(wàn)以上的費用。當然了這個(gè)比的是軟件。
如果你是傳統的實(shí)體店，以前存在線(xiàn)下生意只能采購某一個(gè)類(lèi)目或某一類(lèi)商品的話(huà)，易倉可以給到你這種一站式服務(wù)，系統收費也很低廉，但是這個(gè)要看平臺的資質(zhì)了。如果沒(méi)有線(xiàn)下生意，那就看運氣了，有免費的未必能合法的給你你用。
現在不收傭金了，那不就是成本價(jià)了嘛？因為現在不收傭金，
免費的當然不可靠，免費的線(xiàn)上肯定都是銷(xiāo)售，
優(yōu)采集平臺支持有機產(chǎn)品在線(xiàn)采集、高清圖片采集
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 179 次瀏覽 ? 2021-07-20 23:02
優(yōu)采集平臺支持有機產(chǎn)品在線(xiàn)采集、高清圖片采集
優(yōu)采集平臺支持有機產(chǎn)品在線(xiàn)采集、高清圖片采集、商品進(jìn)銷(xiāo)存采集、電子手冊采集、網(wǎng)站采集、商品圖片采集等等，是一款免費分享采集的網(wǎng)站平臺。優(yōu)采集用網(wǎng)絡(luò )搜索引擎搜索想要進(jìn)行采集的文件，同時(shí)支持海量網(wǎng)頁(yè)下載，只需要鼠標點(diǎn)點(diǎn)就可以進(jìn)行在線(xiàn)采集，一個(gè)操作鍵就可以進(jìn)行海量網(wǎng)頁(yè)的采集操作。了解更多高清圖片采集，首先可以通過(guò)對大圖進(jìn)行篩選采集，然后對相似性的地方進(jìn)行提取，就可以獲取對應的無(wú)水印高清圖片，將采集的圖片存放到，圖片里面的對應分類(lèi)，同時(shí)，通過(guò)對網(wǎng)站分類(lèi)進(jìn)行篩選，可以保證圖片信息的準確性。
支持海量商品進(jìn)銷(xiāo)存采集：在使用精準采集進(jìn)行采集以后，就可以對海量的商品進(jìn)行采集進(jìn)行采集、高清圖片采集、電子手冊采集、電子書(shū)下載等等?？梢酝ㄟ^(guò)對圖片進(jìn)行處理。還可以通過(guò)對海量網(wǎng)站的分類(lèi)進(jìn)行篩選，保證圖片信息的準確性和高清性。無(wú)需注冊即可免費下載圖片，保證海量圖片信息安全，支持對所有網(wǎng)站進(jìn)行采集下載，打破下載限制；支持多網(wǎng)站多來(lái)源采集；支持海量圖片無(wú)限制下載；支持電子書(shū)，電子手冊的下載。
注冊賬號就可以免費使用。電子手冊:電子書(shū)下載需要進(jìn)行自定義才可以下載。優(yōu)采集特別優(yōu)惠不僅僅是一次性?xún)?yōu)惠券，后期還有更多的優(yōu)惠券進(jìn)行活動(dòng)大放送，推薦有圖片采集需求的朋友使用優(yōu)采集，免費采集圖片，無(wú)需注冊就可以免費使用的采集網(wǎng)站，帶您快速采集全網(wǎng)圖片。 查看全部
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優(yōu)采集平臺可以實(shí)現無(wú)搜索、無(wú)郵件無(wú)會(huì )員等功能
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優(yōu)采集平臺可以實(shí)現無(wú)搜索、無(wú)郵件無(wú)會(huì )員等功能
優(yōu)采集平臺可以實(shí)現無(wú)搜索、無(wú)郵件、無(wú)注冊、無(wú)會(huì )員等功能，除此之外，該網(wǎng)站可以放置企業(yè)產(chǎn)品的推廣鏈接，當有新客戶(hù)看到網(wǎng)站時(shí)，可以直接把鏈接發(fā)給購買(mǎi)商家，購買(mǎi)商家可以直接在網(wǎng)站買(mǎi)賣(mài)電子商品，省去了通過(guò)搜索引擎尋找的麻煩，從而實(shí)現網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)與管理的目的。
最近試了好多的網(wǎng)站，覺(jué)得友元商城還不錯，購物不是手機導航上的那種方式，它是根據商品價(jià)格，把商品放在友元商城導航，主要是商品和商品直接有一個(gè)對應，非常方便，網(wǎng)站沒(méi)有推廣費用，下單也不用有網(wǎng)站管理，
我看到有個(gè)上海常樂(lè )淘淘網(wǎng)上商城的，做的挺不錯的，而且是跟騰訊，百度等合作的，感覺(jué)他們公司經(jīng)驗豐富，研發(fā)實(shí)力強大，
四方達電子商務(wù)，你試試看，不敢說(shuō)是最好，但是比較人性化，
除了做的國內的我之外，其他幾個(gè)我不推薦，全都被百度買(mǎi)過(guò)，那么假，騙人的，
高太爺信息科技，可以做產(chǎn)品庫，所有產(chǎn)品都放在平臺商城里。
回力網(wǎng)上商城，原來(lái)接觸過(guò)，模式和現在比較起來(lái)看起來(lái)有點(diǎn)差別，但是同一模式下，我認為還是做一個(gè)正規的網(wǎng)上商城好一點(diǎn)，再細節服務(wù)上我就不做評論了?，F在有贊是一個(gè)不錯的電商平臺，不過(guò)前提是你自己有過(guò)電商運營(yíng)的經(jīng)驗，如果你是剛剛開(kāi)始電商的話(huà)，那么還是要選擇電商軟件合作的。國內我比較了很多，定制開(kāi)發(fā)也確實(shí)很難，我在寧波的和做的定制，其中江南匯的價(jià)格比縱欣要便宜點(diǎn)，但是我說(shuō)的是定制方案，軟件還是全國版的。
但是這只是一個(gè)導向問(wèn)題，前面說(shuō)的這兩家都屬于全國開(kāi)發(fā)的。國內經(jīng)驗的方案就會(huì )偏差了。所以做電商我還是建議找成熟的第三方軟件。 查看全部
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但是這只是一個(gè)導向問(wèn)題，前面說(shuō)的這兩家都屬于全國開(kāi)發(fā)的。國內經(jīng)驗的方案就會(huì )偏差了。所以做電商我還是建議找成熟的第三方軟件。 查看全部
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優(yōu)采集平臺開(kāi)放注冊，做真正的低成本引流！
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優(yōu)采集平臺是一個(gè)成熟的數據采集平臺，現已經(jīng)正式開(kāi)放注冊?！緝?yōu)采集平臺】平臺采集速度快，效率高，無(wú)需下載軟件、無(wú)需安裝應用，即刻獲取流量紅利，做真正的低成本引流?！緝?yōu)采集平臺】為廣大網(wǎng)友提供真正簡(jiǎn)單、高效、快捷的數據采集服務(wù)?！緝?yōu)采集平臺】匯聚了熱門(mén)詞匯、爆款詞匯、搜索詞匯，正常采集效率高，無(wú)需設置點(diǎn)擊率等其他規則。
【優(yōu)采集平臺】進(jìn)一步拓展了詞匯的采集范圍，可以抓取網(wǎng)民經(jīng)常搜索、關(guān)注的詞匯?！緝?yōu)采集平臺】支持各大平臺網(wǎng)友搜索、采集，讓網(wǎng)民的搜索詞匯更多更詳細。
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，上面一個(gè)視頻分享了一個(gè)引流平臺的制作方法
我知道不少引流效果還不錯的平臺，
有的呀現在隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及互聯(lián)網(wǎng)電商正在迅速的崛起。什么亞馬遜shopee有贊微店騰訊自媒體平臺金蝶騰訊云社群小程序電商云貨架等等現在引流也是非常的多可以直接打開(kāi)百度搜索就可以直接進(jìn)行搜索，比如電商云貨架就是一個(gè)可以搜索全網(wǎng)貨源的app，你也可以直接用手機進(jìn)行引流，比如你有開(kāi)通商品分享，也可以直接轉發(fā)分享給朋友，還有會(huì )員，招募等功能，真正的讓引流變得更加簡(jiǎn)單一些。 查看全部
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優(yōu)采集平臺(盧彪技術(shù)專(zhuān)家百度百科：數據交換平臺)
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優(yōu)采集平臺(盧彪技術(shù)專(zhuān)家百度百科：數據交換平臺)
本文根據dbaplus社區第170期在線(xiàn)分享整理
講師介紹
陸標
技術(shù)專(zhuān)家
百度百科：
數據交換平臺是指通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )，將分散建設的多個(gè)應用信息系統集成起來(lái)，使多個(gè)應用子系統能夠傳輸和共享信息/數據，提高信息資源利用率的信息交換平臺。效率成為信息化建設的基本目標，保證分布式異構系統之間的互聯(lián)互通，建立中央數據庫，完成數據的抽取、集中、加載和展示，構建統一的數據處理和交換。
筆者認為，數據交換平臺是構建分布式系統的三駕馬車(chē)之一。這些三駕馬車(chē)是基于 RPC 的服務(wù)調用、基于 MQ 的事件驅動(dòng)和基于數據同步的數據共享。
推動(dòng)數據交換平臺出現和發(fā)展的根本動(dòng)力是：用空間換時(shí)間。
一、Exchange 平臺對話(huà)
1、服務(wù)場(chǎng)景
一般來(lái)說(shuō)，數據交換平臺可以服務(wù)的場(chǎng)景可以分為三類(lèi)：基礎設施、容災備份、異構重構。
基礎設施
場(chǎng)景示例 1：EDA
通過(guò)數據交換平臺，將數據庫Log事件（如MySQL Binlog）發(fā)送到MQ，然后被不同的消費者消費，驅動(dòng)不同的業(yè)務(wù)流程（如：刷新緩存，構建搜索引擎，發(fā)送下單后）短信、付款后通知等），基于該架構，業(yè)務(wù)方無(wú)需定義領(lǐng)域事件并自行發(fā)送事件，大大節省了工作量。
更重要的是，基于數據庫自身的Log機制，數據一致性更有保障，其他的容錯處理、HA等機制只能靠數據交換平臺來(lái)保證。
當然，如果事件定義比較復雜，無(wú)法表達普通業(yè)務(wù)表對應的LogEvent，也需要自己設計領(lǐng)域事件。這時(shí)候我們可以定義一個(gè)通用的事件表來(lái)保存自定義事件；并發(fā)送事件操作對應于事件表的插入操作，與業(yè)務(wù)操作一起放在一個(gè)事務(wù)中。交易提交后，交易所平臺拉取事件表的日志，然后提取事件內容并發(fā)送給MQ。
通過(guò)消耗數據庫日志，有很多文章可以做。我們的團隊正在開(kāi)發(fā)一個(gè)基于 MySQL-Binlog 消費的事件平臺?？傮w架構如下：
事件平臺提供事件訂閱、事件配置（如：是實(shí)時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作還是倒計時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作，下一個(gè)操作是接口回調還是新事件等） .)、事件調度和實(shí)時(shí)監控等基礎支持，用戶(hù)只需要提供配置規則和開(kāi)發(fā)回調接口，免去各個(gè)研發(fā)團隊各自為政、重復建設的各種問(wèn)題。
此外，該平臺最大的特點(diǎn)之一是引入了事件驅動(dòng)的定時(shí)器機制。在這種機制之前，當涉及到時(shí)間要素相關(guān)的判斷時(shí)（如：未結算訂單多長(cháng)時(shí)間自動(dòng)轉換為Invalid，租用時(shí)間超過(guò)一定時(shí)間后，結算類(lèi)型自動(dòng)從短租轉產(chǎn)品到長(cháng)租產(chǎn)品等），業(yè)務(wù)研發(fā)團隊需要編寫(xiě)大量定時(shí)任務(wù)掃描數據庫來(lái)計算時(shí)間間隔，不僅開(kāi)發(fā)成本巨大，而且往往存在較大的性能問(wèn)題。
采用定時(shí)器機制，業(yè)務(wù)側只需要配置時(shí)間規則，事件平臺分布式，可以提供更高的性能支持。
場(chǎng)景示例 2：CQRS（命令查詢(xún)職責分離）
CQRS 是 DDD 領(lǐng)域的一個(gè)概念，在這里應用。詳情請參考鏈接：
CQRS 的思想本質(zhì)上是為同一塊數據創(chuàng )建兩組模型（或視圖）：
CQRS 架構模式的開(kāi)源實(shí)現是 Axon-Framework?；贏(yíng)xon，可以構建自己的領(lǐng)域模型、領(lǐng)域事件、事件倉庫、查詢(xún)視圖等，提供聚合根定義、事件重放、事件消費、數據鏡像等。等基礎支持，應用其結構圖為如下：
理想是豐滿(mǎn)的，現實(shí)是骨感的。 DDD已經(jīng)提出很多年了，但是由于實(shí)踐的難度，大部分公司還停留在通過(guò)數據庫表建模的階段，但是CQRS的想法非常好。
所以我們先拋開(kāi)DDD，基于表模型來(lái)理解CQRS：數據表模型也是領(lǐng)域模型，但不是面向對象的領(lǐng)域模型。數據庫的日志也是一個(gè)事件，但是表達能力不如DDD中的領(lǐng)域事件。豐富。
在此基礎上，依靠數據庫管理模型和事件，加上一個(gè)事件轉發(fā)和消費的數據交換平臺，可以構建一個(gè)廣泛的CQRS架構，如下圖：
場(chǎng)景示例 3：數據采集 和回流
許多公司正在構建或已經(jīng)構建了自己的大數據平臺。其中，data采集和reflow是不可或缺的一環(huán)。通常，較小的公司在 data采集 級別上做得更分散。各種開(kāi)源產(chǎn)品堆積起來(lái)完成采集相關(guān)工作，大公司會(huì )考慮平臺化，把數據采集放在整個(gè)數據交換平臺的規劃中，以提高效率，降低成本。
下圖是我們團隊的數據交換平臺與大數據平臺的關(guān)系示意圖：
災難恢復備份
場(chǎng)景示例 1：多個(gè)機房
多中心、多備份、異地雙活、異地多活是很多大公司正在實(shí)踐或已經(jīng)實(shí)踐的技術(shù)難題。其核心是一套完整的數據同步解決方案。
場(chǎng)景二：數據鏡像
通過(guò)數據交換平臺，可以創(chuàng )建各種類(lèi)型的DB鏡像，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的使用需求。
場(chǎng)景三：數據歸檔
通過(guò)增量交換，同步時(shí)忽略刪除事件，實(shí)現實(shí)時(shí)歸檔。
異構重構
場(chǎng)景示例一：數據庫升級、搬遷、拆遷、整合
為了升級數據庫，圖書(shū)館的搬遷、拆除和整合等日常運維操作都會(huì )涉及到數據遷移。如果有平臺，遷移工作就會(huì )變得很簡(jiǎn)單。
場(chǎng)景示例 2：資產(chǎn)重用
公司越大，負擔越重。許多公司擁有各種類(lèi)型的數據庫和存儲產(chǎn)品。為了復用這些資產(chǎn)，涉及到各種場(chǎng)景下的數據同步。統一的數據交換平臺將使這些不同場(chǎng)景的同步變得更加容易。
2、建設思路
一千個(gè)讀者擁有一千個(gè)哈姆雷特，一千個(gè)建筑師擁有一千個(gè)建筑理念。數據交換平臺的建設沒(méi)有靈丹妙藥。不同的團隊面對的場(chǎng)景不同，演進(jìn)的架構也不同。在這里，結合自己的經(jīng)驗和體會(huì )，談?wù)剶祿粨Q平臺建設中的一些方法論和注意事項。
架構選擇
數據同步過(guò)程是生產(chǎn)者-消費者模型的典型體現。生產(chǎn)者負責從不同的數據源拉取數據，消費者負責將數據寫(xiě)入不同的數據源。一對一關(guān)系也可以是一對多關(guān)系。
那么，數據交換平臺就是串聯(lián)生產(chǎn)者和消費者的樞紐，可以控制串聯(lián)過(guò)程中的進(jìn)程。簡(jiǎn)而言之，就是數據集成。
數據整合是數據交換平臺最基本的工作。架構的選擇和設計應該只關(guān)注這個(gè)基本點(diǎn)。只有能夠促進(jìn)快速集成的架構才能支持不斷變化的數據同步需求。
設計架構時(shí)需要考慮的要點(diǎn)總結如下：
許多公司正在基于消息中間件構建自己的數據交換平臺（有些稱(chēng)為數據總線(xiàn)）。生產(chǎn)者向MQ發(fā)送數據，消費者從MQ消費數據，數據可以自描述。該模式的典型開(kāi)源實(shí)現是Kafka-Connect，其架構圖如下：
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
不管怎樣，架構模型都非常優(yōu)秀，可以滿(mǎn)足60%~70%的應用場(chǎng)景。但是我們團隊并沒(méi)有直接應用這個(gè)架構，而是針對它的缺點(diǎn)，受Kafka-Connect的想法啟發(fā)，實(shí)現了基于消息中間件和直連同步的混合架構，如下圖（即DataLink架構） :
在Kafka-Connect架構中，由于Kafka作為數據中轉站，運行的Task要么是SourceTask要么是SinkTask，DataLink中的Task可以是Reader和Writer的任意組合（理論上）。
基于這個(gè)特性，構建基于消息中間件的同步，結合Mq-Writer和Mq-Reader就足夠了；構建直連同步，繞過(guò)Mq，直接組合源Reader和目標Writer。根據不同的場(chǎng)景選擇不同的模式，更加靈活。
無(wú)論是消息中間件解決方案還是混合解決方案，針對的場(chǎng)景大多是實(shí)時(shí)增量同步（雖然在某些場(chǎng)景下也支持全同步，但畢竟不是它的主要業(yè)務(wù)），針對離線(xiàn)全同步同步 對于場(chǎng)景，使用最廣泛的方案是阿里開(kāi)源的DataX。有興趣的可以研究一下。
簡(jiǎn)單總結，沒(méi)有最好的架構，只有最合適的架構?；谙⒅虚g件構建數據交換平臺是目前比較流行的架構模型，但也有其自身的不足。它結合了各種技術(shù)，最大限度地揚長(cháng)避短。問(wèn)題和痛點(diǎn)找到適合自己的方案才是最合理的方案。
方法
如果結構選擇是為了制定策略，那么方法就是具體的戰術(shù)。從同步行為上變化點(diǎn)，可分為實(shí)時(shí)增量同步和離線(xiàn)全量同步。
前者的可行策略主要有觸發(fā)器、日志解析、基于時(shí)間戳的數據抽?。ó斎徊煌腄B也會(huì )有自己的一些特殊解決方案，比如Oracle的物化視圖機制、SQL Server的CDC等） .)筆者可行的策略主要包括文件轉儲和API提取。
實(shí)時(shí)增量同步
先說(shuō)實(shí)時(shí)增量同步?；谟|發(fā)器獲取數據比較傳統，而且由于運維繁瑣，性能差，使用越來(lái)越少。
但是，在某些特定場(chǎng)景下仍有應用空間。有一個(gè)開(kāi)源的產(chǎn)品代號SymmetricDS，可以自動(dòng)管理觸發(fā)器，提供統一的數據采集和消費機制。如果你想基于觸發(fā)器同步數據可以參考這個(gè)產(chǎn)品。
基于日志分析的同步是目前最流行的。例如MySQL、HBase等提供日志重放機制，協(xié)議開(kāi)源。
這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是：對業(yè)務(wù)表零侵入，異步日志解析沒(méi)有性能問(wèn)題，實(shí)時(shí)性比較高。
日志解析很好，但并不是所有的DB都提供這樣的機制（比如SQL Server）。當觸發(fā)器和日志解析不固定時(shí)，通過(guò)時(shí)間戳字段（如modify_time）定時(shí)掃描表，取 改變數據和同步也是常用的方法。
這種方法有幾個(gè)明顯的缺點(diǎn)：實(shí)時(shí)性比較低，需要業(yè)務(wù)端保證時(shí)間戳字段不能更新，定期掃描表查詢(xún)也可能帶來(lái)一些性能問(wèn)題。
離線(xiàn)全同步
讓我們談?wù)勲x線(xiàn)完全同步。文件轉儲方式一般用于同構數據源之間的同步場(chǎng)景，需要DB自身的導入導出機制支持，可以服務(wù)的場(chǎng)景比較單一。 API提取方式更通用、更靈活。同構和異質(zhì)都可以通過(guò)編碼實(shí)現。如果做得好，它還可以通過(guò)靈活的參數控制提供各種高級功能，例如開(kāi)源產(chǎn)品DataX。
疑難問(wèn)題
將數據從一處移動(dòng)到另一處，如何保證數據在同步過(guò)程中不出現任何問(wèn)題（不丟失、不重、不亂）或者出現問(wèn)題后可以快速恢復。需要考慮的點(diǎn)很多而且很重要 雜項，我將根據自己的經(jīng)驗談?wù)勚饕睦щy和常見(jiàn)的解決方案。
一：各種各樣的 API
好像沒(méi)什么難的。不就是調用API進(jìn)行數據操作嗎？事實(shí)上，市面上的存儲產(chǎn)品有上百種，常用的存儲產(chǎn)品有幾十種，其產(chǎn)品特性千差萬(wàn)別。
為了構建一個(gè)高效可靠的平臺，需要對這些產(chǎn)品的API及其內部機制進(jìn)行深入研究（例如：是否支持事務(wù)？事務(wù)粒度是表級還是記錄級？ ? 支持隨機讀寫(xiě)嗎? 還是只能支持Append? 操作API時(shí)有客戶(hù)端緩存嗎? HA是如何實(shí)現的? 性能瓶頸在哪里? 調參參數是什么? 內置的如何?在Replication機制實(shí)現？等），否則平臺只是停留在可以使用的階段。
以我們自己的經(jīng)驗為例：在搭建大數據平臺時(shí)，我們需要一個(gè)數據交換平臺，將MySQL和HBase的數據實(shí)時(shí)同步到HDFS?；贒ataLink，我們開(kāi)發(fā)了HDFS Writer插件，在實(shí)踐中也不少。前往坑。
解決這個(gè)難題，沒(méi)有捷徑可走，只有增加自己的硬實(shí)力才能有所突破。
第二：同步關(guān)系管理
對于服務(wù)框架，隨著(zhù)服務(wù)數量的不斷增加，我們需要服務(wù)治理；對于數據交換平臺，隨著(zhù)同步關(guān)系的不斷增加，同步關(guān)系也需要進(jìn)行治理。
需要治理的要點(diǎn)是：
通常會(huì )添加 DAG 檢測機制以避免環(huán)回同步。
一般有兩種方式來(lái)保證schema的一致性：一是在同步過(guò)程中從源端獲取的DDL語(yǔ)句自動(dòng)同步到目標端；二是平臺提供了同步關(guān)系檢測機制供外部系統使用。前者是異類(lèi)。當數據源較多時(shí)，實(shí)現起來(lái)比較困難（腳本轉換、性能問(wèn)題、冪等判斷等），而且并不是所有的解決方案都能得到DDL語(yǔ)句，后者更加通用和可行。
目前我們內部的計劃是，當SQL腳本上線(xiàn)時(shí)，數據交換平臺會(huì )進(jìn)行SQL分析，然后將同步關(guān)系樹(shù)返回給DBA團隊的DBMS系統，然后DBMS系統會(huì )執行腳本根據同步關(guān)系提示。 .
同步關(guān)系樹(shù)示意圖如下：
第三部分：數據質(zhì)量
保證數據質(zhì)量是數據交換平臺的核心使命。在同步過(guò)程中，不丟失、不重、不亂。通過(guò)數據檢查可以快速發(fā)現問(wèn)題；發(fā)現問(wèn)題后可以快速修復。
如果能把事前、事中、事后三個(gè)階段控制好，那么平臺就達到了極好的水平。
事前階段依靠完善的設計和測試，事中階段依靠三維監控和報警，事后階段依靠功能豐富的修復工具，但每個(gè)階段都不容易由于場(chǎng)景的靈活性和復雜性而實(shí)踐，例如：
目前，我們的團隊還在不斷探索的路上。沒(méi)有絕對完美的解決方案。找到最合適的方案，才是針對我們自己的場(chǎng)景和數據一致性要求程度的正確方案。下圖展示了數據質(zhì)量設計的要點(diǎn)：
第四：可擴展性
技術(shù)的發(fā)展日新月異，業(yè)務(wù)的演進(jìn)也在日新月異。為了應對這些變化，平臺也必須變化，但如何用最小的變化帶來(lái)最大的收益，則是判斷一個(gè)平臺和一個(gè)產(chǎn)品的成熟度和成熟度。無(wú)關(guān)鍵指標。
作者信奉一句名言：建筑是進(jìn)化的，不是設計的；但同時(shí)，我也相信另一句名言：好的設計是成功的一半。兩者并不矛盾，主要是如何妥協(xié)。
構建平臺和構建工具之間的一個(gè)重要區別是，前者應該專(zhuān)注于抽象、建模和參數化，以提供靈活的可擴展性。
那么應該考慮什么程度的可擴展性？一句話(huà)總結：在平臺建設的過(guò)程中，我們要不斷地總結、修正、抽象、迭代、推演，對已知的事物進(jìn)行建模，使未知的事物可以預見(jiàn)而不是去做。過(guò)度設計，但也充分設計。
在開(kāi)源數據同步中間件中，擴展性比較好：阿里的DataX好，KafKa-Connect好，基于觸發(fā)器的SymmetricDS也好。我們最近的開(kāi)源DataLink，下面會(huì )介紹，也是這樣做的。多多考慮。
3、開(kāi)源產(chǎn)品
以下是數據同步相關(guān)的開(kāi)源產(chǎn)品列表，供參考學(xué)習：
二、實(shí)戰項目介紹
1、DataLink 項目介紹
名稱(chēng)：DataLink['deit? li?k]
音譯：數據鏈、數據（自動(dòng)）傳送器
語(yǔ)言：純Java開(kāi)發(fā)（JDK1.8+）
定位：滿(mǎn)足各種異構數據源之間實(shí)時(shí)增量同步，分布式、可擴展的數據同步系統
開(kāi)源地址：
本次開(kāi)源是去除內部依賴(lài)后的版本（開(kāi)源是增量同步子系統）。集團內部的DataLink和阿里的DataX也深度融合，由增量（DataLink）+全量（DataX）組成一個(gè)統一的數據交換平臺（DataLink如果打個(gè)比方，可以看作是DataX的增量版），平臺架構如下：
2、項目背景
隨著(zhù)神州優(yōu)車(chē)集團業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，各種數據同步場(chǎng)景層出不窮，原有的系統架構難以支撐復雜多變的業(yè)務(wù)需求。于是，從2016年底開(kāi)始，團隊開(kāi)始醞釀DataLink產(chǎn)品。
展望未來(lái)，我們的目標是打造一個(gè)新的平臺，滿(mǎn)足各種異構數據源之間的實(shí)時(shí)增量同步，支持公司業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。在深入研究的基礎上，我們發(fā)現沒(méi)有任何開(kāi)源產(chǎn)品可以輕松實(shí)現我們的目標。每個(gè)產(chǎn)品都有自己明顯的缺點(diǎn)和局限性，所以最后的選擇只是“設計你自己的”。
但是自我設計不是憑空設計的?，F有的數據交換平臺、現有的經(jīng)驗、大大小小的開(kāi)源產(chǎn)品是我們設計的基礎。與其說(shuō)是自我設計，不如說(shuō)是巨人。他在他的肩膀上做了一個(gè)跳躍。于是，像DataLink這樣的產(chǎn)品誕生了，其產(chǎn)品特點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn)：
3、應用現狀
DataLink于2016年12月啟動(dòng)項目，2017年5月推出第一個(gè)版本，至今已在神州優(yōu)車(chē)集團內服務(wù)，基本滿(mǎn)足了公司各業(yè)務(wù)線(xiàn)的同步需求。目前內部同步規模大致如下：
4、架構模型
基礎設施
DataLink是典型的Master-Slave架構，Manager（管理節點(diǎn)）+Worker（工作節點(diǎn)），下面簡(jiǎn)單介紹一下基礎架構的關(guān)鍵模塊：
經(jīng)理
Manager 是整個(gè) DataLink 集群的大腦，具有三個(gè)核心功能：
組
工人
任務(wù)
?。ㄖ匦拢┢胶?br /> (Re-)Balance的定義：通過(guò)一定的負載均衡策略，將任務(wù)平均分配在Worker節點(diǎn)上。 (Re-)Balance的單位是Group，一個(gè)組中(Re-)Balance的發(fā)生不會(huì )影響其他組的正常運行。
當（重新）平衡發(fā)生時(shí)：
插件
插件模型最大的意義在于解耦和復用。只需要提供一個(gè)基礎框架，開(kāi)發(fā)一系列同步插件即可。通過(guò)配置組合，可以支持“無(wú)限多”的同步場(chǎng)景。
插件有兩種：Reader插件和Writer插件。插件通過(guò)Task串聯(lián)起來(lái)。 Task運行時(shí)，每個(gè)插件都有自己獨立的Classloader，保證插件之間JAR包的隔離。
MySQL
DataLink 的操作依賴(lài)于各種配置信息，這些信息存儲在 MySQL 中。 DataLink在運行過(guò)程中動(dòng)態(tài)生成監控和統計數據，這些數據也統一存儲在MySQL中。
存儲的配置信息主要包括：同步任務(wù)信息、工作節點(diǎn)信息、分組信息、數據源配置信息、映射規則信息、監控信息、角色權限信息等。
動(dòng)物園管理員
Manager的高可用需要依賴(lài)ZooKeeper，它通過(guò)搶占和監控“/datalink/managers/active”節點(diǎn)來(lái)實(shí)現二級Switch。
注意：Worker 的高可用不依賴(lài)于 ZooKeeper。只要Manager能保證高可用，Worker就是高可用。
Task 會(huì )將運行時(shí)信息注冊到 ZooKeeper。注冊信息主要有兩種類(lèi)型：
詳情請參考維基：
整體結構
概念模型
一句話(huà)概括概念模型：一個(gè)高度可擴展、松散的模型，可以對接任何存儲之間的數據同步。這個(gè)模型在架構選擇章節已經(jīng)介紹過(guò)了，這里不再贅述。
領(lǐng)域模型
合同
契約就是規范，是對不同領(lǐng)域的數據類(lèi)型的高級抽象。它在Datalink中的主要表現形式是Record，比如關(guān)系型數據庫的RdbEventRecord，Hbase的HRecord。
在整個(gè)產(chǎn)品規劃中，合同處于頂層。無(wú)論什么樣的基礎設施，什么樣的商業(yè)模式，什么樣的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，契約都是一套獨立的規范。合約是連接Reader和Writer的紐帶，Reader和Writer互不感知，通過(guò)識別一個(gè)共同的合約來(lái)實(shí)現數據交換。
商業(yè)模式
業(yè)務(wù)模型是數據交換業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高級抽象。對不同場(chǎng)景的共同需求進(jìn)行歸納總結，抽象出一套統一的模型定義。
當然，它不是萬(wàn)能的，它不可能收錄所有的需求點(diǎn)，并且隨著(zhù)場(chǎng)景數量的增加而不斷演進(jìn)。但這是必要的。統一的模型抽象可以支持80%場(chǎng)景的功能復用。
主要模型定義如下：
詳情請參考維基：
深入領(lǐng)域
插件模型
插件系統：一般由Framework+Plugin兩部分組成。 DataLink中的Framework主要是指[TaskRuntime]，Plugin對應各種類(lèi)型的[TaskReader&TaskWriter]。
TaskRuntime：提供Task的高層抽象、Task的運行環(huán)境、Task的插件規范。
TaskReader&TaskWriter：具體的數據同步插件，符合Task插件規范，功能自主，與TaskRuntime完全解耦。理論上可以無(wú)限擴展插件數量。
Task：DataLink 中數據同步的基本單位是Task?？梢栽谝粋€(gè) Worker 進(jìn)程中運行一批 Task。一個(gè)正在運行的Task由一個(gè)TaskReader和至少一個(gè)TaskWriter組成，即：
詳情請參考維基：
深入的插件
5、Project Future
DataLink 項目借鑒了許多開(kāi)源產(chǎn)品的想法。這里要欣賞的產(chǎn)品有：Canal、Otter、DataX、Yugong、Databus、Kafka-Connect、Ersatz。
站在巨人的肩膀上，我們開(kāi)源，一方面回饋社區，另一方面回饋社區。展望未來(lái)，我們希望這個(gè)項目能夠活躍起來(lái)，為社區做出更大的貢獻。各種新的內部功能也將盡快同步到開(kāi)源版本。同時(shí)，我們也希望有更多的人參與進(jìn)來(lái)。
目前正在規劃的內部功能包括：雙機房（中心）同步、通用審計功能、各種同步工具和插件、實(shí)時(shí)數據倉庫、更多現有開(kāi)源產(chǎn)品的全部功能特性，以及各種大數據架構進(jìn)行深度集成等。
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數據交換平臺是指通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )，將分散建設的多個(gè)應用信息系統集成起來(lái)，使多個(gè)應用子系統能夠傳輸和共享信息/數據，提高信息資源利用率的信息交換平臺。效率成為信息化建設的基本目標，保證分布式異構系統之間的互聯(lián)互通，建立中央數據庫，完成數據的抽取、集中、加載和展示，構建統一的數據處理和交換。
筆者認為，數據交換平臺是構建分布式系統的三駕馬車(chē)之一。這些三駕馬車(chē)是基于 RPC 的服務(wù)調用、基于 MQ 的事件驅動(dòng)和基于數據同步的數據共享。
推動(dòng)數據交換平臺出現和發(fā)展的根本動(dòng)力是：用空間換時(shí)間。
一、Exchange 平臺對話(huà)
1、服務(wù)場(chǎng)景
一般來(lái)說(shuō)，數據交換平臺可以服務(wù)的場(chǎng)景可以分為三類(lèi)：基礎設施、容災備份、異構重構。
基礎設施
場(chǎng)景示例 1：EDA
通過(guò)數據交換平臺，將數據庫Log事件（如MySQL Binlog）發(fā)送到MQ，然后被不同的消費者消費，驅動(dòng)不同的業(yè)務(wù)流程（如：刷新緩存，構建搜索引擎，發(fā)送下單后）短信、付款后通知等），基于該架構，業(yè)務(wù)方無(wú)需定義領(lǐng)域事件并自行發(fā)送事件，大大節省了工作量。
更重要的是，基于數據庫自身的Log機制，數據一致性更有保障，其他的容錯處理、HA等機制只能靠數據交換平臺來(lái)保證。
當然，如果事件定義比較復雜，無(wú)法表達普通業(yè)務(wù)表對應的LogEvent，也需要自己設計領(lǐng)域事件。這時(shí)候我們可以定義一個(gè)通用的事件表來(lái)保存自定義事件；并發(fā)送事件操作對應于事件表的插入操作，與業(yè)務(wù)操作一起放在一個(gè)事務(wù)中。交易提交后，交易所平臺拉取事件表的日志，然后提取事件內容并發(fā)送給MQ。
通過(guò)消耗數據庫日志，有很多文章可以做。我們的團隊正在開(kāi)發(fā)一個(gè)基于 MySQL-Binlog 消費的事件平臺?？傮w架構如下：
事件平臺提供事件訂閱、事件配置（如：是實(shí)時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作還是倒計時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作，下一個(gè)操作是接口回調還是新事件等） .)、事件調度和實(shí)時(shí)監控等基礎支持，用戶(hù)只需要提供配置規則和開(kāi)發(fā)回調接口，免去各個(gè)研發(fā)團隊各自為政、重復建設的各種問(wèn)題。
此外，該平臺最大的特點(diǎn)之一是引入了事件驅動(dòng)的定時(shí)器機制。在這種機制之前，當涉及到時(shí)間要素相關(guān)的判斷時(shí)（如：未結算訂單多長(cháng)時(shí)間自動(dòng)轉換為Invalid，租用時(shí)間超過(guò)一定時(shí)間后，結算類(lèi)型自動(dòng)從短租轉產(chǎn)品到長(cháng)租產(chǎn)品等），業(yè)務(wù)研發(fā)團隊需要編寫(xiě)大量定時(shí)任務(wù)掃描數據庫來(lái)計算時(shí)間間隔，不僅開(kāi)發(fā)成本巨大，而且往往存在較大的性能問(wèn)題。
采用定時(shí)器機制，業(yè)務(wù)側只需要配置時(shí)間規則，事件平臺分布式，可以提供更高的性能支持。
場(chǎng)景示例 2：CQRS（命令查詢(xún)職責分離）
CQRS 是 DDD 領(lǐng)域的一個(gè)概念，在這里應用。詳情請參考鏈接：
CQRS 的思想本質(zhì)上是為同一塊數據創(chuàng )建兩組模型（或視圖）：
CQRS 架構模式的開(kāi)源實(shí)現是 Axon-Framework?；贏(yíng)xon，可以構建自己的領(lǐng)域模型、領(lǐng)域事件、事件倉庫、查詢(xún)視圖等，提供聚合根定義、事件重放、事件消費、數據鏡像等。等基礎支持，應用其結構圖為如下：
理想是豐滿(mǎn)的，現實(shí)是骨感的。 DDD已經(jīng)提出很多年了，但是由于實(shí)踐的難度，大部分公司還停留在通過(guò)數據庫表建模的階段，但是CQRS的想法非常好。
所以我們先拋開(kāi)DDD，基于表模型來(lái)理解CQRS：數據表模型也是領(lǐng)域模型，但不是面向對象的領(lǐng)域模型。數據庫的日志也是一個(gè)事件，但是表達能力不如DDD中的領(lǐng)域事件。豐富。
在此基礎上，依靠數據庫管理模型和事件，加上一個(gè)事件轉發(fā)和消費的數據交換平臺，可以構建一個(gè)廣泛的CQRS架構，如下圖：
場(chǎng)景示例 3：數據采集 和回流
許多公司正在構建或已經(jīng)構建了自己的大數據平臺。其中，data采集和reflow是不可或缺的一環(huán)。通常，較小的公司在 data采集 級別上做得更分散。各種開(kāi)源產(chǎn)品堆積起來(lái)完成采集相關(guān)工作，大公司會(huì )考慮平臺化，把數據采集放在整個(gè)數據交換平臺的規劃中，以提高效率，降低成本。
下圖是我們團隊的數據交換平臺與大數據平臺的關(guān)系示意圖：
災難恢復備份
場(chǎng)景示例 1：多個(gè)機房
多中心、多備份、異地雙活、異地多活是很多大公司正在實(shí)踐或已經(jīng)實(shí)踐的技術(shù)難題。其核心是一套完整的數據同步解決方案。
場(chǎng)景二：數據鏡像
通過(guò)數據交換平臺，可以創(chuàng )建各種類(lèi)型的DB鏡像，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的使用需求。
場(chǎng)景三：數據歸檔
通過(guò)增量交換，同步時(shí)忽略刪除事件，實(shí)現實(shí)時(shí)歸檔。
異構重構
場(chǎng)景示例一：數據庫升級、搬遷、拆遷、整合
為了升級數據庫，圖書(shū)館的搬遷、拆除和整合等日常運維操作都會(huì )涉及到數據遷移。如果有平臺，遷移工作就會(huì )變得很簡(jiǎn)單。
場(chǎng)景示例 2：資產(chǎn)重用
公司越大，負擔越重。許多公司擁有各種類(lèi)型的數據庫和存儲產(chǎn)品。為了復用這些資產(chǎn)，涉及到各種場(chǎng)景下的數據同步。統一的數據交換平臺將使這些不同場(chǎng)景的同步變得更加容易。
2、建設思路
一千個(gè)讀者擁有一千個(gè)哈姆雷特，一千個(gè)建筑師擁有一千個(gè)建筑理念。數據交換平臺的建設沒(méi)有靈丹妙藥。不同的團隊面對的場(chǎng)景不同，演進(jìn)的架構也不同。在這里，結合自己的經(jīng)驗和體會(huì )，談?wù)剶祿粨Q平臺建設中的一些方法論和注意事項。
架構選擇
數據同步過(guò)程是生產(chǎn)者-消費者模型的典型體現。生產(chǎn)者負責從不同的數據源拉取數據，消費者負責將數據寫(xiě)入不同的數據源。一對一關(guān)系也可以是一對多關(guān)系。
那么，數據交換平臺就是串聯(lián)生產(chǎn)者和消費者的樞紐，可以控制串聯(lián)過(guò)程中的進(jìn)程。簡(jiǎn)而言之，就是數據集成。
數據整合是數據交換平臺最基本的工作。架構的選擇和設計應該只關(guān)注這個(gè)基本點(diǎn)。只有能夠促進(jìn)快速集成的架構才能支持不斷變化的數據同步需求。
設計架構時(shí)需要考慮的要點(diǎn)總結如下：
許多公司正在基于消息中間件構建自己的數據交換平臺（有些稱(chēng)為數據總線(xiàn)）。生產(chǎn)者向MQ發(fā)送數據，消費者從MQ消費數據，數據可以自描述。該模式的典型開(kāi)源實(shí)現是Kafka-Connect，其架構圖如下：
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
不管怎樣，架構模型都非常優(yōu)秀，可以滿(mǎn)足60%~70%的應用場(chǎng)景。但是我們團隊并沒(méi)有直接應用這個(gè)架構，而是針對它的缺點(diǎn)，受Kafka-Connect的想法啟發(fā)，實(shí)現了基于消息中間件和直連同步的混合架構，如下圖（即DataLink架構） :
在Kafka-Connect架構中，由于Kafka作為數據中轉站，運行的Task要么是SourceTask要么是SinkTask，DataLink中的Task可以是Reader和Writer的任意組合（理論上）。
基于這個(gè)特性，構建基于消息中間件的同步，結合Mq-Writer和Mq-Reader就足夠了；構建直連同步，繞過(guò)Mq，直接組合源Reader和目標Writer。根據不同的場(chǎng)景選擇不同的模式，更加靈活。
無(wú)論是消息中間件解決方案還是混合解決方案，針對的場(chǎng)景大多是實(shí)時(shí)增量同步（雖然在某些場(chǎng)景下也支持全同步，但畢竟不是它的主要業(yè)務(wù)），針對離線(xiàn)全同步同步 對于場(chǎng)景，使用最廣泛的方案是阿里開(kāi)源的DataX。有興趣的可以研究一下。
簡(jiǎn)單總結，沒(méi)有最好的架構，只有最合適的架構?；谙⒅虚g件構建數據交換平臺是目前比較流行的架構模型，但也有其自身的不足。它結合了各種技術(shù)，最大限度地揚長(cháng)避短。問(wèn)題和痛點(diǎn)找到適合自己的方案才是最合理的方案。
方法
如果結構選擇是為了制定策略，那么方法就是具體的戰術(shù)。從同步行為上變化點(diǎn)，可分為實(shí)時(shí)增量同步和離線(xiàn)全量同步。
前者的可行策略主要有觸發(fā)器、日志解析、基于時(shí)間戳的數據抽?。ó斎徊煌腄B也會(huì )有自己的一些特殊解決方案，比如Oracle的物化視圖機制、SQL Server的CDC等） .)筆者可行的策略主要包括文件轉儲和API提取。
實(shí)時(shí)增量同步
先說(shuō)實(shí)時(shí)增量同步?；谟|發(fā)器獲取數據比較傳統，而且由于運維繁瑣，性能差，使用越來(lái)越少。
但是，在某些特定場(chǎng)景下仍有應用空間。有一個(gè)開(kāi)源的產(chǎn)品代號SymmetricDS，可以自動(dòng)管理觸發(fā)器，提供統一的數據采集和消費機制。如果你想基于觸發(fā)器同步數據可以參考這個(gè)產(chǎn)品。
基于日志分析的同步是目前最流行的。例如MySQL、HBase等提供日志重放機制，協(xié)議開(kāi)源。
這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是：對業(yè)務(wù)表零侵入，異步日志解析沒(méi)有性能問(wèn)題，實(shí)時(shí)性比較高。
日志解析很好，但并不是所有的DB都提供這樣的機制（比如SQL Server）。當觸發(fā)器和日志解析不固定時(shí)，通過(guò)時(shí)間戳字段（如modify_time）定時(shí)掃描表，取 改變數據和同步也是常用的方法。
這種方法有幾個(gè)明顯的缺點(diǎn)：實(shí)時(shí)性比較低，需要業(yè)務(wù)端保證時(shí)間戳字段不能更新，定期掃描表查詢(xún)也可能帶來(lái)一些性能問(wèn)題。
離線(xiàn)全同步
讓我們談?wù)勲x線(xiàn)完全同步。文件轉儲方式一般用于同構數據源之間的同步場(chǎng)景，需要DB自身的導入導出機制支持，可以服務(wù)的場(chǎng)景比較單一。 API提取方式更通用、更靈活。同構和異質(zhì)都可以通過(guò)編碼實(shí)現。如果做得好，它還可以通過(guò)靈活的參數控制提供各種高級功能，例如開(kāi)源產(chǎn)品DataX。
疑難問(wèn)題
將數據從一處移動(dòng)到另一處，如何保證數據在同步過(guò)程中不出現任何問(wèn)題（不丟失、不重、不亂）或者出現問(wèn)題后可以快速恢復。需要考慮的點(diǎn)很多而且很重要 雜項，我將根據自己的經(jīng)驗談?wù)勚饕睦щy和常見(jiàn)的解決方案。
一：各種各樣的 API
好像沒(méi)什么難的。不就是調用API進(jìn)行數據操作嗎？事實(shí)上，市面上的存儲產(chǎn)品有上百種，常用的存儲產(chǎn)品有幾十種，其產(chǎn)品特性千差萬(wàn)別。
為了構建一個(gè)高效可靠的平臺，需要對這些產(chǎn)品的API及其內部機制進(jìn)行深入研究（例如：是否支持事務(wù)？事務(wù)粒度是表級還是記錄級？ ? 支持隨機讀寫(xiě)嗎? 還是只能支持Append? 操作API時(shí)有客戶(hù)端緩存嗎? HA是如何實(shí)現的? 性能瓶頸在哪里? 調參參數是什么? 內置的如何?在Replication機制實(shí)現？等），否則平臺只是停留在可以使用的階段。
以我們自己的經(jīng)驗為例：在搭建大數據平臺時(shí)，我們需要一個(gè)數據交換平臺，將MySQL和HBase的數據實(shí)時(shí)同步到HDFS?；贒ataLink，我們開(kāi)發(fā)了HDFS Writer插件，在實(shí)踐中也不少。前往坑。
解決這個(gè)難題，沒(méi)有捷徑可走，只有增加自己的硬實(shí)力才能有所突破。
第二：同步關(guān)系管理
對于服務(wù)框架，隨著(zhù)服務(wù)數量的不斷增加，我們需要服務(wù)治理；對于數據交換平臺，隨著(zhù)同步關(guān)系的不斷增加，同步關(guān)系也需要進(jìn)行治理。
需要治理的要點(diǎn)是：
通常會(huì )添加 DAG 檢測機制以避免環(huán)回同步。
一般有兩種方式來(lái)保證schema的一致性：一是在同步過(guò)程中從源端獲取的DDL語(yǔ)句自動(dòng)同步到目標端；二是平臺提供了同步關(guān)系檢測機制供外部系統使用。前者是異類(lèi)。當數據源較多時(shí)，實(shí)現起來(lái)比較困難（腳本轉換、性能問(wèn)題、冪等判斷等），而且并不是所有的解決方案都能得到DDL語(yǔ)句，后者更加通用和可行。
目前我們內部的計劃是，當SQL腳本上線(xiàn)時(shí)，數據交換平臺會(huì )進(jìn)行SQL分析，然后將同步關(guān)系樹(shù)返回給DBA團隊的DBMS系統，然后DBMS系統會(huì )執行腳本根據同步關(guān)系提示。 .
同步關(guān)系樹(shù)示意圖如下：
第三部分：數據質(zhì)量
保證數據質(zhì)量是數據交換平臺的核心使命。在同步過(guò)程中，不丟失、不重、不亂。通過(guò)數據檢查可以快速發(fā)現問(wèn)題；發(fā)現問(wèn)題后可以快速修復。
如果能把事前、事中、事后三個(gè)階段控制好，那么平臺就達到了極好的水平。
事前階段依靠完善的設計和測試，事中階段依靠三維監控和報警，事后階段依靠功能豐富的修復工具，但每個(gè)階段都不容易由于場(chǎng)景的靈活性和復雜性而實(shí)踐，例如：
目前，我們的團隊還在不斷探索的路上。沒(méi)有絕對完美的解決方案。找到最合適的方案，才是針對我們自己的場(chǎng)景和數據一致性要求程度的正確方案。下圖展示了數據質(zhì)量設計的要點(diǎn)：
第四：可擴展性
技術(shù)的發(fā)展日新月異，業(yè)務(wù)的演進(jìn)也在日新月異。為了應對這些變化，平臺也必須變化，但如何用最小的變化帶來(lái)最大的收益，則是判斷一個(gè)平臺和一個(gè)產(chǎn)品的成熟度和成熟度。無(wú)關(guān)鍵指標。
作者信奉一句名言：建筑是進(jìn)化的，不是設計的；但同時(shí)，我也相信另一句名言：好的設計是成功的一半。兩者并不矛盾，主要是如何妥協(xié)。
構建平臺和構建工具之間的一個(gè)重要區別是，前者應該專(zhuān)注于抽象、建模和參數化，以提供靈活的可擴展性。
那么應該考慮什么程度的可擴展性？一句話(huà)總結：在平臺建設的過(guò)程中，我們要不斷地總結、修正、抽象、迭代、推演，對已知的事物進(jìn)行建模，使未知的事物可以預見(jiàn)而不是去做。過(guò)度設計，但也充分設計。
在開(kāi)源數據同步中間件中，擴展性比較好：阿里的DataX好，KafKa-Connect好，基于觸發(fā)器的SymmetricDS也好。我們最近的開(kāi)源DataLink，下面會(huì )介紹，也是這樣做的。多多考慮。
3、開(kāi)源產(chǎn)品
以下是數據同步相關(guān)的開(kāi)源產(chǎn)品列表，供參考學(xué)習：
二、實(shí)戰項目介紹
1、DataLink 項目介紹
名稱(chēng)：DataLink['deit? li?k]
音譯：數據鏈、數據（自動(dòng)）傳送器
語(yǔ)言：純Java開(kāi)發(fā)（JDK1.8+）
定位：滿(mǎn)足各種異構數據源之間實(shí)時(shí)增量同步，分布式、可擴展的數據同步系統
開(kāi)源地址：
本次開(kāi)源是去除內部依賴(lài)后的版本（開(kāi)源是增量同步子系統）。集團內部的DataLink和阿里的DataX也深度融合，由增量（DataLink）+全量（DataX）組成一個(gè)統一的數據交換平臺（DataLink如果打個(gè)比方，可以看作是DataX的增量版），平臺架構如下：
2、項目背景
隨著(zhù)神州優(yōu)車(chē)集團業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，各種數據同步場(chǎng)景層出不窮，原有的系統架構難以支撐復雜多變的業(yè)務(wù)需求。于是，從2016年底開(kāi)始，團隊開(kāi)始醞釀DataLink產(chǎn)品。
展望未來(lái)，我們的目標是打造一個(gè)新的平臺，滿(mǎn)足各種異構數據源之間的實(shí)時(shí)增量同步，支持公司業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。在深入研究的基礎上，我們發(fā)現沒(méi)有任何開(kāi)源產(chǎn)品可以輕松實(shí)現我們的目標。每個(gè)產(chǎn)品都有自己明顯的缺點(diǎn)和局限性，所以最后的選擇只是“設計你自己的”。
但是自我設計不是憑空設計的?，F有的數據交換平臺、現有的經(jīng)驗、大大小小的開(kāi)源產(chǎn)品是我們設計的基礎。與其說(shuō)是自我設計，不如說(shuō)是巨人。他在他的肩膀上做了一個(gè)跳躍。于是，像DataLink這樣的產(chǎn)品誕生了，其產(chǎn)品特點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn)：
3、應用現狀
DataLink于2016年12月啟動(dòng)項目，2017年5月推出第一個(gè)版本，至今已在神州優(yōu)車(chē)集團內服務(wù)，基本滿(mǎn)足了公司各業(yè)務(wù)線(xiàn)的同步需求。目前內部同步規模大致如下：
4、架構模型
基礎設施
DataLink是典型的Master-Slave架構，Manager（管理節點(diǎn)）+Worker（工作節點(diǎn)），下面簡(jiǎn)單介紹一下基礎架構的關(guān)鍵模塊：
經(jīng)理
Manager 是整個(gè) DataLink 集群的大腦，具有三個(gè)核心功能：
組
工人
任務(wù)
?。ㄖ匦拢┢胶?br /> (Re-)Balance的定義：通過(guò)一定的負載均衡策略，將任務(wù)平均分配在Worker節點(diǎn)上。 (Re-)Balance的單位是Group，一個(gè)組中(Re-)Balance的發(fā)生不會(huì )影響其他組的正常運行。
當（重新）平衡發(fā)生時(shí)：
插件
插件模型最大的意義在于解耦和復用。只需要提供一個(gè)基礎框架，開(kāi)發(fā)一系列同步插件即可。通過(guò)配置組合，可以支持“無(wú)限多”的同步場(chǎng)景。
插件有兩種：Reader插件和Writer插件。插件通過(guò)Task串聯(lián)起來(lái)。 Task運行時(shí)，每個(gè)插件都有自己獨立的Classloader，保證插件之間JAR包的隔離。
MySQL
DataLink 的操作依賴(lài)于各種配置信息，這些信息存儲在 MySQL 中。 DataLink在運行過(guò)程中動(dòng)態(tài)生成監控和統計數據，這些數據也統一存儲在MySQL中。
存儲的配置信息主要包括：同步任務(wù)信息、工作節點(diǎn)信息、分組信息、數據源配置信息、映射規則信息、監控信息、角色權限信息等。
動(dòng)物園管理員
Manager的高可用需要依賴(lài)ZooKeeper，它通過(guò)搶占和監控“/datalink/managers/active”節點(diǎn)來(lái)實(shí)現二級Switch。
注意：Worker 的高可用不依賴(lài)于 ZooKeeper。只要Manager能保證高可用，Worker就是高可用。
Task 會(huì )將運行時(shí)信息注冊到 ZooKeeper。注冊信息主要有兩種類(lèi)型：
詳情請參考維基：
整體結構
概念模型
一句話(huà)概括概念模型：一個(gè)高度可擴展、松散的模型，可以對接任何存儲之間的數據同步。這個(gè)模型在架構選擇章節已經(jīng)介紹過(guò)了，這里不再贅述。
領(lǐng)域模型
合同
契約就是規范，是對不同領(lǐng)域的數據類(lèi)型的高級抽象。它在Datalink中的主要表現形式是Record，比如關(guān)系型數據庫的RdbEventRecord，Hbase的HRecord。
在整個(gè)產(chǎn)品規劃中，合同處于頂層。無(wú)論什么樣的基礎設施，什么樣的商業(yè)模式，什么樣的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，契約都是一套獨立的規范。合約是連接Reader和Writer的紐帶，Reader和Writer互不感知，通過(guò)識別一個(gè)共同的合約來(lái)實(shí)現數據交換。
商業(yè)模式
業(yè)務(wù)模型是數據交換業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高級抽象。對不同場(chǎng)景的共同需求進(jìn)行歸納總結，抽象出一套統一的模型定義。
當然，它不是萬(wàn)能的，它不可能收錄所有的需求點(diǎn)，并且隨著(zhù)場(chǎng)景數量的增加而不斷演進(jìn)。但這是必要的。統一的模型抽象可以支持80%場(chǎng)景的功能復用。
主要模型定義如下：
詳情請參考維基：
深入領(lǐng)域
插件模型
插件系統：一般由Framework+Plugin兩部分組成。 DataLink中的Framework主要是指[TaskRuntime]，Plugin對應各種類(lèi)型的[TaskReader&TaskWriter]。
TaskRuntime：提供Task的高層抽象、Task的運行環(huán)境、Task的插件規范。
TaskReader&TaskWriter：具體的數據同步插件，符合Task插件規范，功能自主，與TaskRuntime完全解耦。理論上可以無(wú)限擴展插件數量。
Task：DataLink 中數據同步的基本單位是Task?？梢栽谝粋€(gè) Worker 進(jìn)程中運行一批 Task。一個(gè)正在運行的Task由一個(gè)TaskReader和至少一個(gè)TaskWriter組成，即：
詳情請參考維基：
深入的插件
5、Project Future
DataLink 項目借鑒了許多開(kāi)源產(chǎn)品的想法。這里要欣賞的產(chǎn)品有：Canal、Otter、DataX、Yugong、Databus、Kafka-Connect、Ersatz。
站在巨人的肩膀上，我們開(kāi)源，一方面回饋社區，另一方面回饋社區。展望未來(lái)，我們希望這個(gè)項目能夠活躍起來(lái)，為社區做出更大的貢獻。各種新的內部功能也將盡快同步到開(kāi)源版本。同時(shí)，我們也希望有更多的人參與進(jìn)來(lái)。
目前正在規劃的內部功能包括：雙機房（中心）同步、通用審計功能、各種同步工具和插件、實(shí)時(shí)數據倉庫、更多現有開(kāi)源產(chǎn)品的全部功能特性，以及各種大數據架構進(jìn)行深度集成等。
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優(yōu)采集平臺(盧彪技術(shù)專(zhuān)家百度百科：數據交換平臺)
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數據交換平臺是指通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )，將分散建設的多個(gè)應用信息系統集成起來(lái)，使多個(gè)應用子系統能夠傳輸和共享信息/數據，提高信息資源利用率的信息交換平臺。效率成為信息化建設的基本目標，保證分布式異構系統之間的互聯(lián)互通，建立中央數據庫，完成數據的抽取、集中、加載和展示，構建統一的數據處理和交換。
筆者認為，數據交換平臺是構建分布式系統的三駕馬車(chē)之一。這些三駕馬車(chē)是基于 RPC 的服務(wù)調用、基于 MQ 的事件驅動(dòng)和基于數據同步的數據共享。
推動(dòng)數據交換平臺出現和發(fā)展的根本動(dòng)力是：用空間換時(shí)間。
一、Exchange 平臺對話(huà)
1、服務(wù)場(chǎng)景
一般來(lái)說(shuō)，數據交換平臺可以服務(wù)的場(chǎng)景可以分為三類(lèi)：基礎設施、容災備份、異構重構。
基礎設施
場(chǎng)景示例 1：EDA
通過(guò)數據交換平臺，將數據庫Log事件（如MySQL Binlog）發(fā)送到MQ，然后被不同的消費者消費，驅動(dòng)不同的業(yè)務(wù)流程（如：刷新緩存，構建搜索引擎，發(fā)送下單后）短信、付款后通知等），基于該架構，業(yè)務(wù)方無(wú)需定義領(lǐng)域事件并自行發(fā)送事件，大大節省了工作量。
更重要的是，基于數據庫自身的Log機制，數據一致性更有保障，其他的容錯處理、HA等機制只能靠數據交換平臺來(lái)保證。
當然，如果事件定義比較復雜，無(wú)法表達普通業(yè)務(wù)表對應的LogEvent，也需要自己設計領(lǐng)域事件。這時(shí)候我們可以定義一個(gè)通用的事件表來(lái)保存自定義事件；并發(fā)送事件操作對應于事件表的插入操作，與業(yè)務(wù)操作一起放在一個(gè)事務(wù)中。交易提交后，交易所平臺拉取事件表的日志，然后提取事件內容并發(fā)送給MQ。
通過(guò)消耗數據庫日志，有很多文章可以做。我們的團隊正在開(kāi)發(fā)一個(gè)基于 MySQL-Binlog 消費的事件平臺?？傮w架構如下：
事件平臺提供事件訂閱、事件配置（如：是實(shí)時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作還是倒計時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作，下一個(gè)操作是接口回調還是新事件等） .)、事件調度和實(shí)時(shí)監控等基礎支持，用戶(hù)只需要提供配置規則和開(kāi)發(fā)回調接口，免去各個(gè)研發(fā)團隊各自為政、重復建設的各種問(wèn)題。
此外，該平臺最大的特點(diǎn)之一是引入了事件驅動(dòng)的定時(shí)器機制。在這種機制之前，當涉及到時(shí)間要素相關(guān)的判斷時(shí)（如：未結算訂單多長(cháng)時(shí)間自動(dòng)轉換為Invalid，租用時(shí)間超過(guò)一定時(shí)間后，結算類(lèi)型自動(dòng)從短租轉產(chǎn)品到長(cháng)租產(chǎn)品等），業(yè)務(wù)研發(fā)團隊需要編寫(xiě)大量定時(shí)任務(wù)掃描數據庫來(lái)計算時(shí)間間隔，不僅開(kāi)發(fā)成本巨大，而且往往存在較大的性能問(wèn)題。
采用定時(shí)器機制，業(yè)務(wù)側只需要配置時(shí)間規則，事件平臺分布式，可以提供更高的性能支持。
場(chǎng)景示例 2：CQRS（命令查詢(xún)職責分離）
CQRS 是 DDD 領(lǐng)域的一個(gè)概念，在這里應用。詳情請參考鏈接：
CQRS 的思想本質(zhì)上是為同一塊數據創(chuàng )建兩組模型（或視圖）：
CQRS 架構模式的開(kāi)源實(shí)現是 Axon-Framework?；贏(yíng)xon，可以構建自己的領(lǐng)域模型、領(lǐng)域事件、事件倉庫、查詢(xún)視圖等，提供聚合根定義、事件重放、事件消費、數據鏡像等。等基礎支持，應用其結構圖為如下：
理想是豐滿(mǎn)的，現實(shí)是骨感的。 DDD已經(jīng)提出很多年了，但是由于實(shí)踐的難度，大部分公司還停留在通過(guò)數據庫表建模的階段，但是CQRS的想法非常好。
所以我們先拋開(kāi)DDD，基于表模型來(lái)理解CQRS：數據表模型也是領(lǐng)域模型，但不是面向對象的領(lǐng)域模型。數據庫的日志也是一個(gè)事件，但是表達能力不如DDD中的領(lǐng)域事件。豐富。
在此基礎上，依靠數據庫管理模型和事件，加上一個(gè)事件轉發(fā)和消費的數據交換平臺，可以構建一個(gè)廣泛的CQRS架構，如下圖：
場(chǎng)景示例 3：數據采集 和回流
許多公司正在構建或已經(jīng)構建了自己的大數據平臺。其中，data采集和reflow是不可或缺的一環(huán)。通常，較小的公司在 data采集 級別上做得更分散。各種開(kāi)源產(chǎn)品堆積起來(lái)完成采集相關(guān)工作，大公司會(huì )考慮平臺化，把數據采集放在整個(gè)數據交換平臺的規劃中，以提高效率，降低成本。
下圖是我們團隊的數據交換平臺與大數據平臺的關(guān)系示意圖：
災難恢復備份
場(chǎng)景示例 1：多個(gè)機房
多中心、多備份、異地雙活、異地多活是很多大公司正在實(shí)踐或已經(jīng)實(shí)踐的技術(shù)難題。其核心是一套完整的數據同步解決方案。
場(chǎng)景二：數據鏡像
通過(guò)數據交換平臺，可以創(chuàng )建各種類(lèi)型的DB鏡像，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的使用需求。
場(chǎng)景三：數據歸檔
通過(guò)增量交換，同步時(shí)忽略刪除事件，實(shí)現實(shí)時(shí)歸檔。
異構重構
場(chǎng)景示例一：數據庫升級、搬遷、拆遷、整合
為了升級數據庫，圖書(shū)館的搬遷、拆除和整合等日常運維操作都會(huì )涉及到數據遷移。如果有平臺，遷移工作就會(huì )變得很簡(jiǎn)單。
場(chǎng)景示例 2：資產(chǎn)重用
公司越大，負擔越重。許多公司擁有各種類(lèi)型的數據庫和存儲產(chǎn)品。為了復用這些資產(chǎn)，涉及到各種場(chǎng)景下的數據同步。統一的數據交換平臺將使這些不同場(chǎng)景的同步變得更加容易。
2、建設思路
一千個(gè)讀者擁有一千個(gè)哈姆雷特，一千個(gè)建筑師擁有一千個(gè)建筑理念。數據交換平臺的建設沒(méi)有靈丹妙藥。不同的團隊面對的場(chǎng)景不同，演進(jìn)的架構也不同。在這里，結合自己的經(jīng)驗和體會(huì )，談?wù)剶祿粨Q平臺建設中的一些方法論和注意事項。
架構選擇
數據同步過(guò)程是生產(chǎn)者-消費者模型的典型體現。生產(chǎn)者負責從不同的數據源拉取數據，消費者負責將數據寫(xiě)入不同的數據源。一對一關(guān)系也可以是一對多關(guān)系。
那么，數據交換平臺就是串聯(lián)生產(chǎn)者和消費者的樞紐，可以控制串聯(lián)過(guò)程中的進(jìn)程。簡(jiǎn)而言之，就是數據集成。
數據整合是數據交換平臺最基本的工作。架構的選擇和設計應該只關(guān)注這個(gè)基本點(diǎn)。只有能夠促進(jìn)快速集成的架構才能支持不斷變化的數據同步需求。
設計架構時(shí)需要考慮的要點(diǎn)總結如下：
許多公司正在基于消息中間件構建自己的數據交換平臺（有些稱(chēng)為數據總線(xiàn)）。生產(chǎn)者向MQ發(fā)送數據，消費者從MQ消費數據，數據可以自描述。該模式的典型開(kāi)源實(shí)現是Kafka-Connect，其架構圖如下：
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
不管怎樣，架構模型都非常優(yōu)秀，可以滿(mǎn)足60%~70%的應用場(chǎng)景。但是我們團隊并沒(méi)有直接應用這個(gè)架構，而是針對它的缺點(diǎn)，受Kafka-Connect的想法啟發(fā)，實(shí)現了基于消息中間件和直連同步的混合架構，如下圖（即DataLink架構） :
在Kafka-Connect架構中，由于Kafka作為數據中轉站，運行的Task要么是SourceTask要么是SinkTask，DataLink中的Task可以是Reader和Writer的任意組合（理論上）。
基于這個(gè)特性，構建基于消息中間件的同步，結合Mq-Writer和Mq-Reader就足夠了；構建直連同步，繞過(guò)Mq，直接組合源Reader和目標Writer。根據不同的場(chǎng)景選擇不同的模式，更加靈活。
無(wú)論是消息中間件解決方案還是混合解決方案，針對的場(chǎng)景大多是實(shí)時(shí)增量同步（雖然在某些場(chǎng)景下也支持全同步，但畢竟不是它的主要業(yè)務(wù)），針對離線(xiàn)全同步同步 對于場(chǎng)景，使用最廣泛的方案是阿里開(kāi)源的DataX。有興趣的可以研究一下。
簡(jiǎn)單總結，沒(méi)有最好的架構，只有最合適的架構?；谙⒅虚g件構建數據交換平臺是目前比較流行的架構模型，但也有其自身的不足。它結合了各種技術(shù)，最大限度地揚長(cháng)避短。問(wèn)題和痛點(diǎn)找到適合自己的方案才是最合理的方案。
方法
如果結構選擇是為了制定策略，那么方法就是具體的戰術(shù)。從同步行為上變化點(diǎn)，可分為實(shí)時(shí)增量同步和離線(xiàn)全量同步。
前者的可行策略主要有觸發(fā)器、日志解析、基于時(shí)間戳的數據抽?。ó斎徊煌腄B也會(huì )有自己的一些特殊解決方案，比如Oracle的物化視圖機制、SQL Server的CDC等） .)筆者可行的策略主要包括文件轉儲和API提取。
實(shí)時(shí)增量同步
先說(shuō)實(shí)時(shí)增量同步?；谟|發(fā)器獲取數據比較傳統，而且由于運維繁瑣，性能差，使用越來(lái)越少。
但是，在某些特定場(chǎng)景下仍有應用空間。有一個(gè)開(kāi)源的產(chǎn)品代號SymmetricDS，可以自動(dòng)管理觸發(fā)器，提供統一的數據采集和消費機制。如果你想基于觸發(fā)器同步數據可以參考這個(gè)產(chǎn)品。
基于日志分析的同步是目前最流行的。例如MySQL、HBase等提供日志重放機制，協(xié)議開(kāi)源。
這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是：對業(yè)務(wù)表零侵入，異步日志解析沒(méi)有性能問(wèn)題，實(shí)時(shí)性比較高。
日志解析很好，但并不是所有的DB都提供這樣的機制（比如SQL Server）。當觸發(fā)器和日志解析不固定時(shí)，通過(guò)時(shí)間戳字段（如modify_time）定時(shí)掃描表，取 改變數據和同步也是常用的方法。
這種方法有幾個(gè)明顯的缺點(diǎn)：實(shí)時(shí)性比較低，需要業(yè)務(wù)端保證時(shí)間戳字段不能更新，定期掃描表查詢(xún)也可能帶來(lái)一些性能問(wèn)題。
離線(xiàn)全同步
讓我們談?wù)勲x線(xiàn)完全同步。文件轉儲方式一般用于同構數據源之間的同步場(chǎng)景，需要DB自身的導入導出機制支持，可以服務(wù)的場(chǎng)景比較單一。 API提取方式更通用、更靈活。同構和異質(zhì)都可以通過(guò)編碼實(shí)現。如果做得好，它還可以通過(guò)靈活的參數控制提供各種高級功能，例如開(kāi)源產(chǎn)品DataX。
疑難問(wèn)題
將數據從一處移動(dòng)到另一處，如何保證數據在同步過(guò)程中不出現任何問(wèn)題（不丟失、不重、不亂）或者出現問(wèn)題后可以快速恢復。需要考慮的點(diǎn)很多而且很重要 雜項，我將根據自己的經(jīng)驗談?wù)勚饕睦щy和常見(jiàn)的解決方案。
一：各種各樣的 API
好像沒(méi)什么難的。不就是調用API進(jìn)行數據操作嗎？事實(shí)上，市面上的存儲產(chǎn)品有上百種，常用的存儲產(chǎn)品有幾十種，其產(chǎn)品特性千差萬(wàn)別。
為了構建一個(gè)高效可靠的平臺，需要對這些產(chǎn)品的API及其內部機制進(jìn)行深入研究（例如：是否支持事務(wù)？事務(wù)粒度是表級還是記錄級？ ? 支持隨機讀寫(xiě)嗎? 還是只能支持Append? 操作API時(shí)有客戶(hù)端緩存嗎? HA是如何實(shí)現的? 性能瓶頸在哪里? 調參參數是什么? 內置的如何?在Replication機制實(shí)現？等），否則平臺只是停留在可以使用的階段。
以我們自己的經(jīng)驗為例：在搭建大數據平臺時(shí)，我們需要一個(gè)數據交換平臺，將MySQL和HBase的數據實(shí)時(shí)同步到HDFS?；贒ataLink，我們開(kāi)發(fā)了HDFS Writer插件，在實(shí)踐中也不少。前往坑。
解決這個(gè)難題，沒(méi)有捷徑可走，只有增加自己的硬實(shí)力才能有所突破。
第二：同步關(guān)系管理
對于服務(wù)框架，隨著(zhù)服務(wù)數量的不斷增加，我們需要服務(wù)治理；對于數據交換平臺，隨著(zhù)同步關(guān)系的不斷增加，同步關(guān)系也需要進(jìn)行治理。
需要治理的要點(diǎn)是：
通常會(huì )添加 DAG 檢測機制以避免環(huán)回同步。
一般有兩種方式來(lái)保證schema的一致性：一是在同步過(guò)程中從源端獲取的DDL語(yǔ)句自動(dòng)同步到目標端；二是平臺提供了同步關(guān)系檢測機制供外部系統使用。前者是異類(lèi)。當數據源較多時(shí)，實(shí)現起來(lái)比較困難（腳本轉換、性能問(wèn)題、冪等判斷等），而且并不是所有的解決方案都能得到DDL語(yǔ)句，后者更加通用和可行。
目前我們內部的計劃是，當SQL腳本上線(xiàn)時(shí)，數據交換平臺會(huì )進(jìn)行SQL分析，然后將同步關(guān)系樹(shù)返回給DBA團隊的DBMS系統，然后DBMS系統會(huì )執行腳本根據同步關(guān)系提示。 .
同步關(guān)系樹(shù)示意圖如下：
第三部分：數據質(zhì)量
保證數據質(zhì)量是數據交換平臺的核心使命。在同步過(guò)程中，不丟失、不重、不亂。通過(guò)數據檢查可以快速發(fā)現問(wèn)題；發(fā)現問(wèn)題后可以快速修復。
如果能把事前、事中、事后三個(gè)階段控制好，那么平臺就達到了極好的水平。
事前階段依靠完善的設計和測試，事中階段依靠三維監控和報警，事后階段依靠功能豐富的修復工具，但每個(gè)階段都不容易由于場(chǎng)景的靈活性和復雜性而實(shí)踐，例如：
目前，我們的團隊還在不斷探索的路上。沒(méi)有絕對完美的解決方案。找到最合適的方案，才是針對我們自己的場(chǎng)景和數據一致性要求程度的正確方案。下圖展示了數據質(zhì)量設計的要點(diǎn)：
第四：可擴展性
技術(shù)的發(fā)展日新月異，業(yè)務(wù)的演進(jìn)也在日新月異。為了應對這些變化，平臺也必須變化，但如何用最小的變化帶來(lái)最大的收益，則是判斷一個(gè)平臺和一個(gè)產(chǎn)品的成熟度和成熟度。無(wú)關(guān)鍵指標。
作者信奉一句名言：建筑是進(jìn)化的，不是設計的；但同時(shí)，我也相信另一句名言：好的設計是成功的一半。兩者并不矛盾，主要是如何妥協(xié)。
構建平臺和構建工具之間的一個(gè)重要區別是，前者應該專(zhuān)注于抽象、建模和參數化，以提供靈活的可擴展性。
那么應該考慮什么程度的可擴展性？一句話(huà)總結：在平臺建設的過(guò)程中，我們要不斷地總結、修正、抽象、迭代、推演，對已知的事物進(jìn)行建模，使未知的事物可以預見(jiàn)而不是去做。過(guò)度設計，但也充分設計。
在開(kāi)源數據同步中間件中，擴展性比較好：阿里的DataX好，KafKa-Connect好，基于觸發(fā)器的SymmetricDS也好。我們最近的開(kāi)源DataLink，下面會(huì )介紹，也是這樣做的。多多考慮。
3、開(kāi)源產(chǎn)品
以下是數據同步相關(guān)的開(kāi)源產(chǎn)品列表，供參考學(xué)習：
二、實(shí)戰項目介紹
1、DataLink 項目介紹
名稱(chēng)：DataLink['deit? li?k]
音譯：數據鏈、數據（自動(dòng)）傳送器
語(yǔ)言：純Java開(kāi)發(fā)（JDK1.8+）
定位：滿(mǎn)足各種異構數據源之間實(shí)時(shí)增量同步，分布式、可擴展的數據同步系統
開(kāi)源地址：
本次開(kāi)源是去除內部依賴(lài)后的版本（開(kāi)源是增量同步子系統）。集團內部的DataLink和阿里的DataX也深度融合，由增量（DataLink）+全量（DataX）組成一個(gè)統一的數據交換平臺（DataLink如果打個(gè)比方，可以看作是DataX的增量版），平臺架構如下：
2、項目背景
隨著(zhù)神州優(yōu)車(chē)集團業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，各種數據同步場(chǎng)景層出不窮，原有的系統架構難以支撐復雜多變的業(yè)務(wù)需求。于是，從2016年底開(kāi)始，團隊開(kāi)始醞釀DataLink產(chǎn)品。
展望未來(lái)，我們的目標是打造一個(gè)新的平臺，滿(mǎn)足各種異構數據源之間的實(shí)時(shí)增量同步，支持公司業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。在深入研究的基礎上，我們發(fā)現沒(méi)有任何開(kāi)源產(chǎn)品可以輕松實(shí)現我們的目標。每個(gè)產(chǎn)品都有自己明顯的缺點(diǎn)和局限性，所以最后的選擇只是“設計你自己的”。
但是自我設計不是憑空設計的?，F有的數據交換平臺、現有的經(jīng)驗、大大小小的開(kāi)源產(chǎn)品是我們設計的基礎。與其說(shuō)是自我設計，不如說(shuō)是巨人。他在他的肩膀上做了一個(gè)跳躍。于是，像DataLink這樣的產(chǎn)品誕生了，其產(chǎn)品特點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn)：
3、應用現狀
DataLink于2016年12月啟動(dòng)項目，2017年5月推出第一個(gè)版本，至今已在神州優(yōu)車(chē)集團內服務(wù)，基本滿(mǎn)足了公司各業(yè)務(wù)線(xiàn)的同步需求。目前內部同步規模大致如下：
4、架構模型
基礎設施
DataLink是典型的Master-Slave架構，Manager（管理節點(diǎn)）+Worker（工作節點(diǎn)），下面簡(jiǎn)單介紹一下基礎架構的關(guān)鍵模塊：
經(jīng)理
Manager 是整個(gè) DataLink 集群的大腦，具有三個(gè)核心功能：
組
工人
任務(wù)
?。ㄖ匦拢┢胶?br /> (Re-)Balance的定義：通過(guò)一定的負載均衡策略，將任務(wù)平均分配在Worker節點(diǎn)上。 (Re-)Balance的單位是Group，一個(gè)組中(Re-)Balance的發(fā)生不會(huì )影響其他組的正常運行。
當（重新）平衡發(fā)生時(shí)：
插件
插件模型最大的意義在于解耦和復用。只需要提供一個(gè)基礎框架，開(kāi)發(fā)一系列同步插件即可。通過(guò)配置組合，可以支持“無(wú)限多”的同步場(chǎng)景。
插件有兩種：Reader插件和Writer插件。插件通過(guò)Task串聯(lián)起來(lái)。 Task運行時(shí)，每個(gè)插件都有自己獨立的Classloader，保證插件之間JAR包的隔離。
MySQL
DataLink 的操作依賴(lài)于各種配置信息，這些信息存儲在 MySQL 中。 DataLink在運行過(guò)程中動(dòng)態(tài)生成監控和統計數據，這些數據也統一存儲在MySQL中。
存儲的配置信息主要包括：同步任務(wù)信息、工作節點(diǎn)信息、分組信息、數據源配置信息、映射規則信息、監控信息、角色權限信息等。
動(dòng)物園管理員
Manager的高可用需要依賴(lài)ZooKeeper，它通過(guò)搶占和監控“/datalink/managers/active”節點(diǎn)來(lái)實(shí)現二級Switch。
注意：Worker 的高可用不依賴(lài)于 ZooKeeper。只要Manager能保證高可用，Worker就是高可用。
Task 會(huì )將運行時(shí)信息注冊到 ZooKeeper。注冊信息主要有兩種類(lèi)型：
詳情請參考維基：
整體結構
概念模型
一句話(huà)概括概念模型：一個(gè)高度可擴展、松散的模型，可以對接任何存儲之間的數據同步。這個(gè)模型在架構選擇章節已經(jīng)介紹過(guò)了，這里不再贅述。
領(lǐng)域模型
合同
契約就是規范，是對不同領(lǐng)域的數據類(lèi)型的高級抽象。它在Datalink中的主要表現形式是Record，比如關(guān)系型數據庫的RdbEventRecord，Hbase的HRecord。
在整個(gè)產(chǎn)品規劃中，合同處于頂層。無(wú)論什么樣的基礎設施，什么樣的商業(yè)模式，什么樣的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，契約都是一套獨立的規范。合約是連接Reader和Writer的紐帶，Reader和Writer互不感知，通過(guò)識別一個(gè)共同的合約來(lái)實(shí)現數據交換。
商業(yè)模式
業(yè)務(wù)模型是數據交換業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高級抽象。對不同場(chǎng)景的共同需求進(jìn)行歸納總結，抽象出一套統一的模型定義。
當然，它不是萬(wàn)能的，它不可能收錄所有的需求點(diǎn)，并且隨著(zhù)場(chǎng)景數量的增加而不斷演進(jìn)。但這是必要的。統一的模型抽象可以支持80%場(chǎng)景的功能復用。
主要模型定義如下：
詳情請參考維基：
深入領(lǐng)域
插件模型
插件系統：一般由Framework+Plugin兩部分組成。 DataLink中的Framework主要是指[TaskRuntime]，Plugin對應各種類(lèi)型的[TaskReader&TaskWriter]。
TaskRuntime：提供Task的高層抽象、Task的運行環(huán)境、Task的插件規范。
TaskReader&TaskWriter：具體的數據同步插件，符合Task插件規范，功能自主，與TaskRuntime完全解耦。理論上可以無(wú)限擴展插件數量。
Task：DataLink 中數據同步的基本單位是Task?？梢栽谝粋€(gè) Worker 進(jìn)程中運行一批 Task。一個(gè)正在運行的Task由一個(gè)TaskReader和至少一個(gè)TaskWriter組成，即：
詳情請參考維基：
深入的插件
5、Project Future
DataLink 項目借鑒了許多開(kāi)源產(chǎn)品的想法。這里要欣賞的產(chǎn)品有：Canal、Otter、DataX、Yugong、Databus、Kafka-Connect、Ersatz。
站在巨人的肩膀上，我們開(kāi)源，一方面回饋社區，另一方面回饋社區。展望未來(lái)，我們希望這個(gè)項目能夠活躍起來(lái)，為社區做出更大的貢獻。各種新的內部功能也將盡快同步到開(kāi)源版本。同時(shí)，我們也希望有更多的人參與進(jìn)來(lái)。
目前正在規劃的內部功能包括：雙機房（中心）同步、通用審計功能、各種同步工具和插件、實(shí)時(shí)數據倉庫、更多現有開(kāi)源產(chǎn)品的全部功能特性，以及各種大數據架構進(jìn)行深度集成等。
實(shí)時(shí)回放
優(yōu)采集平臺(推薦10個(gè)最好用的數據采集工具(組圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 472 次瀏覽 ? 2021-09-01 19:01
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推薦10個(gè)最佳數據采集tools
10個(gè)最好的數據采集tools，免費采集tools，網(wǎng)站webpage采集工具，各行各業(yè)采集tools，這里有一些更好的免費數據采集tools，希望可以幫助大家。
優(yōu)采云采集器優(yōu)采云是一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)商實(shí)名實(shí)名數據，整合網(wǎng)頁(yè)數據采集、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數據和API接口服務(wù)的數據服務(wù)平臺。其最大的特點(diǎn)是無(wú)需了解網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)即可輕松完成采集。
2、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器是最常用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集軟件。憑借靈活的配置和強大的性能，在國內同類(lèi)產(chǎn)品中處于領(lǐng)先地位，獲得了眾多用戶(hù)的一致認可。只是現在各大平臺都設置了嚴格的反爬，很難獲得有價(jià)值的數據。
3、近探中國 金壇中國數據服務(wù)平臺擁有各種專(zhuān)業(yè)的數據采集工具。開(kāi)發(fā)者上傳的采集工具很多，而且很多都是免費的。無(wú)論是采集internal網(wǎng)站、industry網(wǎng)站、government網(wǎng)站、app、微博、搜索引擎、公眾號、小程序等數據還是其他數據，幾乎覆蓋了@in的99%行業(yè)。采集軟件，近探可以采集，對于高強度防爬或者對技術(shù)含量要求高的裂縫，都有專(zhuān)業(yè)的技術(shù)解決方案。對于那些有難度或者需要測試專(zhuān)業(yè)度的，我們來(lái)說(shuō)說(shuō)近探的專(zhuān)業(yè)度不用多說(shuō)，他們做的很多也是高難度采集software的定制開(kāi)發(fā)服務(wù)。
4、大飛采集器大飛采集器可采集多個(gè)網(wǎng)頁(yè)，準確率比較高，跟復制粘貼一樣準確，最大的特點(diǎn)就是網(wǎng)頁(yè)@的同義詞采集單身因為專(zhuān)注。
5、Import.io 使用 Import.io 適配任何 URL。只需輸入網(wǎng)址，即可整齊抓取網(wǎng)頁(yè)數據。操作非常簡(jiǎn)單，采集、采集的結果自動(dòng)可視化。但是無(wú)法選擇特定數據，無(wú)法自動(dòng)翻頁(yè)采集。對于一些防爬設置強的網(wǎng)站，也無(wú)能為力。
6、ParseHub ParseHub 分為免費版和付費版。從數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)中獲取數據。輸入數千個(gè)鏈接和關(guān)鍵字，ParseHub 會(huì )自動(dòng)搜索這些鏈接和關(guān)鍵字。使用我們的休息 API。以 Excel 和 JSON 格式下載提取的數據。將您的結果導入 Google 表格和 Tableau。
7、Content Grabber Content Grabber 是外國大神制作的神器，可以從網(wǎng)頁(yè)中抓取內容（視頻、圖片、文本）并提取到 Excel、XML、CSV 和大多數數據庫中。該軟件基于網(wǎng)頁(yè)。抓取和網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)化。
8、ForeSpider ForeSpider 是一個(gè)非常有用的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具，用戶(hù)可以使用這個(gè)工具來(lái)幫助你自動(dòng)檢索網(wǎng)頁(yè)中的各種數據信息，這個(gè)軟件使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單，但同樣沒(méi)有什么網(wǎng)站在一些高難度、高強度的防攀爬環(huán)境下也能做到。
9、阿里數據采集阿里數據采集大平臺運行穩定，可實(shí)現實(shí)時(shí)查詢(xún)。軟件開(kāi)發(fā)data采集可以由他們來(lái)做，除了沒(méi)有什么問(wèn)題。
10、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器 操作非常簡(jiǎn)單，只要按照流程就可以輕松上手， 查看全部
推薦10個(gè)最佳數據采集tools
10個(gè)最好的數據采集tools，免費采集tools，網(wǎng)站webpage采集工具，各行各業(yè)采集tools，這里有一些更好的免費數據采集tools，希望可以幫助大家。
優(yōu)采云采集器優(yōu)采云是一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)商實(shí)名實(shí)名數據，整合網(wǎng)頁(yè)數據采集、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數據和API接口服務(wù)的數據服務(wù)平臺。其最大的特點(diǎn)是無(wú)需了解網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)即可輕松完成采集。
2、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器是最常用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集軟件。憑借靈活的配置和強大的性能，在國內同類(lèi)產(chǎn)品中處于領(lǐng)先地位，獲得了眾多用戶(hù)的一致認可。只是現在各大平臺都設置了嚴格的反爬，很難獲得有價(jià)值的數據。
3、近探中國 金壇中國數據服務(wù)平臺擁有各種專(zhuān)業(yè)的數據采集工具。開(kāi)發(fā)者上傳的采集工具很多，而且很多都是免費的。無(wú)論是采集internal網(wǎng)站、industry網(wǎng)站、government網(wǎng)站、app、微博、搜索引擎、公眾號、小程序等數據還是其他數據，幾乎覆蓋了@in的99%行業(yè)。采集軟件，近探可以采集，對于高強度防爬或者對技術(shù)含量要求高的裂縫，都有專(zhuān)業(yè)的技術(shù)解決方案。對于那些有難度或者需要測試專(zhuān)業(yè)度的，我們來(lái)說(shuō)說(shuō)近探的專(zhuān)業(yè)度不用多說(shuō)，他們做的很多也是高難度采集software的定制開(kāi)發(fā)服務(wù)。
4、大飛采集器大飛采集器可采集多個(gè)網(wǎng)頁(yè)，準確率比較高，跟復制粘貼一樣準確，最大的特點(diǎn)就是網(wǎng)頁(yè)@的同義詞采集單身因為專(zhuān)注。
5、Import.io 使用 Import.io 適配任何 URL。只需輸入網(wǎng)址，即可整齊抓取網(wǎng)頁(yè)數據。操作非常簡(jiǎn)單，采集、采集的結果自動(dòng)可視化。但是無(wú)法選擇特定數據，無(wú)法自動(dòng)翻頁(yè)采集。對于一些防爬設置強的網(wǎng)站，也無(wú)能為力。
6、ParseHub ParseHub 分為免費版和付費版。從數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)中獲取數據。輸入數千個(gè)鏈接和關(guān)鍵字，ParseHub 會(huì )自動(dòng)搜索這些鏈接和關(guān)鍵字。使用我們的休息 API。以 Excel 和 JSON 格式下載提取的數據。將您的結果導入 Google 表格和 Tableau。
7、Content Grabber Content Grabber 是外國大神制作的神器，可以從網(wǎng)頁(yè)中抓取內容（視頻、圖片、文本）并提取到 Excel、XML、CSV 和大多數數據庫中。該軟件基于網(wǎng)頁(yè)。抓取和網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)化。
8、ForeSpider ForeSpider 是一個(gè)非常有用的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具，用戶(hù)可以使用這個(gè)工具來(lái)幫助你自動(dòng)檢索網(wǎng)頁(yè)中的各種數據信息，這個(gè)軟件使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單，但同樣沒(méi)有什么網(wǎng)站在一些高難度、高強度的防攀爬環(huán)境下也能做到。
9、阿里數據采集阿里數據采集大平臺運行穩定，可實(shí)現實(shí)時(shí)查詢(xún)。軟件開(kāi)發(fā)data采集可以由他們來(lái)做，除了沒(méi)有什么問(wèn)題。
10、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器 操作非常簡(jiǎn)單，只要按照流程就可以輕松上手， 查看全部
優(yōu)采集平臺(推薦10個(gè)最好用的數據采集工具(組圖))
推薦10個(gè)最佳數據采集tools
10個(gè)最好的數據采集tools，免費采集tools，網(wǎng)站webpage采集工具，各行各業(yè)采集tools，這里有一些更好的免費數據采集tools，希望可以幫助大家。
優(yōu)采云采集器優(yōu)采云是一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)商實(shí)名實(shí)名數據，整合網(wǎng)頁(yè)數據采集、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數據和API接口服務(wù)的數據服務(wù)平臺。其最大的特點(diǎn)是無(wú)需了解網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)即可輕松完成采集。
2、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器是最常用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集軟件。憑借靈活的配置和強大的性能，在國內同類(lèi)產(chǎn)品中處于領(lǐng)先地位，獲得了眾多用戶(hù)的一致認可。只是現在各大平臺都設置了嚴格的反爬，很難獲得有價(jià)值的數據。
3、近探中國 金壇中國數據服務(wù)平臺擁有各種專(zhuān)業(yè)的數據采集工具。開(kāi)發(fā)者上傳的采集工具很多，而且很多都是免費的。無(wú)論是采集internal網(wǎng)站、industry網(wǎng)站、government網(wǎng)站、app、微博、搜索引擎、公眾號、小程序等數據還是其他數據，幾乎覆蓋了@in的99%行業(yè)。采集軟件，近探可以采集，對于高強度防爬或者對技術(shù)含量要求高的裂縫，都有專(zhuān)業(yè)的技術(shù)解決方案。對于那些有難度或者需要測試專(zhuān)業(yè)度的，我們來(lái)說(shuō)說(shuō)近探的專(zhuān)業(yè)度不用多說(shuō)，他們做的很多也是高難度采集software的定制開(kāi)發(fā)服務(wù)。
4、大飛采集器大飛采集器可采集多個(gè)網(wǎng)頁(yè)，準確率比較高，跟復制粘貼一樣準確，最大的特點(diǎn)就是網(wǎng)頁(yè)@的同義詞采集單身因為專(zhuān)注。
5、Import.io 使用 Import.io 適配任何 URL。只需輸入網(wǎng)址，即可整齊抓取網(wǎng)頁(yè)數據。操作非常簡(jiǎn)單，采集、采集的結果自動(dòng)可視化。但是無(wú)法選擇特定數據，無(wú)法自動(dòng)翻頁(yè)采集。對于一些防爬設置強的網(wǎng)站，也無(wú)能為力。
6、ParseHub ParseHub 分為免費版和付費版。從數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)中獲取數據。輸入數千個(gè)鏈接和關(guān)鍵字，ParseHub 會(huì )自動(dòng)搜索這些鏈接和關(guān)鍵字。使用我們的休息 API。以 Excel 和 JSON 格式下載提取的數據。將您的結果導入 Google 表格和 Tableau。
7、Content Grabber Content Grabber 是外國大神制作的神器，可以從網(wǎng)頁(yè)中抓取內容（視頻、圖片、文本）并提取到 Excel、XML、CSV 和大多數數據庫中。該軟件基于網(wǎng)頁(yè)。抓取和網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)化。
8、ForeSpider ForeSpider 是一個(gè)非常有用的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具，用戶(hù)可以使用這個(gè)工具來(lái)幫助你自動(dòng)檢索網(wǎng)頁(yè)中的各種數據信息，這個(gè)軟件使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單，但同樣沒(méi)有什么網(wǎng)站在一些高難度、高強度的防攀爬環(huán)境下也能做到。
9、阿里數據采集阿里數據采集大平臺運行穩定，可實(shí)現實(shí)時(shí)查詢(xún)。軟件開(kāi)發(fā)data采集可以由他們來(lái)做，除了沒(méi)有什么問(wèn)題。
10、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器 操作非常簡(jiǎn)單，只要按照流程就可以輕松上手，
優(yōu)采集平臺(阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱是什么？如何使用？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 192 次瀏覽 ? 2021-08-30 21:01
優(yōu)采集平臺(阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱是什么？如何使用？)
優(yōu)采集平臺可以用其他用戶(hù)的郵箱接收工資條。其他接入公司的用戶(hù)也可以用其他人的郵箱收發(fā)工資條。其他用戶(hù)由于其是新注冊的，所以有隱藏的信息，所以不能注冊地址接受工資條，接入的其他用戶(hù)的其他信息才可以。
目前一些平臺接入一些工資代發(fā)系統，
qq可以發(fā)送工資條，或者網(wǎng)頁(yè)版或者收費的微信公眾號，也有企業(yè)郵箱代發(fā)，工資條單據最多可以存兩份。
發(fā)現很多平臺無(wú)法發(fā)工資條，原因有兩點(diǎn)，1.接入了比較難以審核，所以不能發(fā)工資條；2.無(wú)法搜索員工的郵箱，所以也不能發(fā)工資條?，F在很多有企業(yè)郵箱接入saas一鍵式服務(wù)，員工的信息都可以自動(dòng)接入公司，如果是大公司、中小企業(yè)都可以用，省去不少煩惱。傳統的自建郵箱，據我所知接入并申請后，大部分公司不給賬號密碼。
問(wèn)題出在你接入的平臺，
使用ihelp平臺吧。阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱。同步易接入、多賬號并發(fā)、簡(jiǎn)單登錄。
您好，個(gè)人實(shí)名認證用戶(hù)可接入北京公司的信息管理賬戶(hù)， 查看全部
優(yōu)采集平臺可以用其他用戶(hù)的郵箱接收工資條。其他接入公司的用戶(hù)也可以用其他人的郵箱收發(fā)工資條。其他用戶(hù)由于其是新注冊的，所以有隱藏的信息，所以不能注冊地址接受工資條，接入的其他用戶(hù)的其他信息才可以。
目前一些平臺接入一些工資代發(fā)系統，
qq可以發(fā)送工資條，或者網(wǎng)頁(yè)版或者收費的微信公眾號，也有企業(yè)郵箱代發(fā)，工資條單據最多可以存兩份。
發(fā)現很多平臺無(wú)法發(fā)工資條，原因有兩點(diǎn)，1.接入了比較難以審核，所以不能發(fā)工資條；2.無(wú)法搜索員工的郵箱，所以也不能發(fā)工資條?，F在很多有企業(yè)郵箱接入saas一鍵式服務(wù)，員工的信息都可以自動(dòng)接入公司，如果是大公司、中小企業(yè)都可以用，省去不少煩惱。傳統的自建郵箱，據我所知接入并申請后，大部分公司不給賬號密碼。
問(wèn)題出在你接入的平臺，
使用ihelp平臺吧。阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱。同步易接入、多賬號并發(fā)、簡(jiǎn)單登錄。
您好，個(gè)人實(shí)名認證用戶(hù)可接入北京公司的信息管理賬戶(hù)， 查看全部
優(yōu)采集平臺(阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱是什么？如何使用？)
優(yōu)采集平臺可以用其他用戶(hù)的郵箱接收工資條。其他接入公司的用戶(hù)也可以用其他人的郵箱收發(fā)工資條。其他用戶(hù)由于其是新注冊的，所以有隱藏的信息，所以不能注冊地址接受工資條，接入的其他用戶(hù)的其他信息才可以。
目前一些平臺接入一些工資代發(fā)系統，
qq可以發(fā)送工資條，或者網(wǎng)頁(yè)版或者收費的微信公眾號，也有企業(yè)郵箱代發(fā)，工資條單據最多可以存兩份。
發(fā)現很多平臺無(wú)法發(fā)工資條，原因有兩點(diǎn)，1.接入了比較難以審核，所以不能發(fā)工資條；2.無(wú)法搜索員工的郵箱，所以也不能發(fā)工資條?，F在很多有企業(yè)郵箱接入saas一鍵式服務(wù)，員工的信息都可以自動(dòng)接入公司，如果是大公司、中小企業(yè)都可以用，省去不少煩惱。傳統的自建郵箱，據我所知接入并申請后，大部分公司不給賬號密碼。
問(wèn)題出在你接入的平臺，
使用ihelp平臺吧。阿里云企業(yè)郵箱及認證郵箱。同步易接入、多賬號并發(fā)、簡(jiǎn)單登錄。
您好，個(gè)人實(shí)名認證用戶(hù)可接入北京公司的信息管理賬戶(hù)，
優(yōu)采集平臺(優(yōu)采平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，個(gè)人合作)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 302 次瀏覽 ? 2021-08-29 21:00
優(yōu)采集平臺(優(yōu)采平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，個(gè)人合作)
優(yōu)采集平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，
一般情況下是后續項目提供，當然也有部分工作室單獨接的項目，
需要采集各大平臺的人。另外就是平臺為該平臺的提供解決方案，
基本上優(yōu)采平臺是第三方，大部分都是簽協(xié)議的第三方，會(huì )優(yōu)先發(fā)放給后期項目。
樓上說(shuō)的對
公司合作（有協(xié)議），個(gè)人合作（優(yōu)采平臺上會(huì )接項目），自己接（明確規定優(yōu)采時(shí)間，
采集公眾號自帶文章：優(yōu)采平臺要求用戶(hù)粘性高，每天有量，需用戶(hù)主動(dòng)申請。比如每天有100個(gè)人主動(dòng)申請，你才能申請下來(lái)。優(yōu)采平臺提供的是站內新聞推送服務(wù)，比直接推送新聞客戶(hù)端效果好，通常申請和申請時(shí)效能到天以上。
公司采集發(fā)放任務(wù)
公司合作，個(gè)人合作。
如果是個(gè)人合作就只能是優(yōu)采平臺的技術(shù)服務(wù)商。如果是公司合作就可以不受限制。
剛去看一下我公司接的一家公司接到比別人晚了小半個(gè)月而且沒(méi)有墊付.不過(guò)有一點(diǎn)好...我這邊算是老板找過(guò)去的不要墊付
有公司合作，
公司合作， 查看全部
優(yōu)采集平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，
一般情況下是后續項目提供，當然也有部分工作室單獨接的項目，
需要采集各大平臺的人。另外就是平臺為該平臺的提供解決方案，
基本上優(yōu)采平臺是第三方，大部分都是簽協(xié)議的第三方，會(huì )優(yōu)先發(fā)放給后期項目。
樓上說(shuō)的對
公司合作（有協(xié)議），個(gè)人合作（優(yōu)采平臺上會(huì )接項目），自己接（明確規定優(yōu)采時(shí)間，
采集公眾號自帶文章：優(yōu)采平臺要求用戶(hù)粘性高，每天有量，需用戶(hù)主動(dòng)申請。比如每天有100個(gè)人主動(dòng)申請，你才能申請下來(lái)。優(yōu)采平臺提供的是站內新聞推送服務(wù)，比直接推送新聞客戶(hù)端效果好，通常申請和申請時(shí)效能到天以上。
公司采集發(fā)放任務(wù)
公司合作，個(gè)人合作。
如果是個(gè)人合作就只能是優(yōu)采平臺的技術(shù)服務(wù)商。如果是公司合作就可以不受限制。
剛去看一下我公司接的一家公司接到比別人晚了小半個(gè)月而且沒(méi)有墊付.不過(guò)有一點(diǎn)好...我這邊算是老板找過(guò)去的不要墊付
有公司合作，
公司合作， 查看全部
優(yōu)采集平臺(優(yōu)采平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，個(gè)人合作)
優(yōu)采集平臺會(huì )優(yōu)先發(fā)放第三方的采集任務(wù)，
一般情況下是后續項目提供，當然也有部分工作室單獨接的項目，
需要采集各大平臺的人。另外就是平臺為該平臺的提供解決方案，
基本上優(yōu)采平臺是第三方，大部分都是簽協(xié)議的第三方，會(huì )優(yōu)先發(fā)放給后期項目。
樓上說(shuō)的對
公司合作（有協(xié)議），個(gè)人合作（優(yōu)采平臺上會(huì )接項目），自己接（明確規定優(yōu)采時(shí)間，
采集公眾號自帶文章：優(yōu)采平臺要求用戶(hù)粘性高，每天有量，需用戶(hù)主動(dòng)申請。比如每天有100個(gè)人主動(dòng)申請，你才能申請下來(lái)。優(yōu)采平臺提供的是站內新聞推送服務(wù)，比直接推送新聞客戶(hù)端效果好，通常申請和申請時(shí)效能到天以上。
公司采集發(fā)放任務(wù)
公司合作，個(gè)人合作。
如果是個(gè)人合作就只能是優(yōu)采平臺的技術(shù)服務(wù)商。如果是公司合作就可以不受限制。
剛去看一下我公司接的一家公司接到比別人晚了小半個(gè)月而且沒(méi)有墊付.不過(guò)有一點(diǎn)好...我這邊算是老板找過(guò)去的不要墊付
有公司合作，
公司合作，
優(yōu)云UEM開(kāi)源網(wǎng)址：可視化埋點(diǎn)可視化開(kāi)源(組圖)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 92 次瀏覽 ? 2021-08-27 02:09
優(yōu)云UEM開(kāi)源網(wǎng)址：可視化埋點(diǎn)可視化開(kāi)源(組圖)
有云UEM開(kāi)源網(wǎng)站：
UYUNUEM是一個(gè)集成了Web應用和移動(dòng)應用體驗監控的監控系統。通過(guò)對真實(shí)用戶(hù)行為的詳細記錄，了解用戶(hù)的數字化體驗是否足夠好，幫助開(kāi)發(fā)運維團隊更好的打好數據基礎。做決定。 UYUNUEM可以幫助團隊建立以用戶(hù)為中心的適合組織實(shí)際業(yè)務(wù)的指標衡量體系，提升應用體驗。
完整數據采集
無(wú)論是網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)原生應用還是混合應用，都可以使用UEM的采集探針來(lái)執行采集。 UEM采集收錄會(huì )話(huà)、PV、點(diǎn)擊、性能、錯誤等各種數據，當出現體驗問(wèn)題時(shí)可以輕松追溯。
埋點(diǎn)可視化
可視化埋點(diǎn)是以可視化的方式“圈選”需要跟蹤的頁(yè)面或元素，重點(diǎn)關(guān)注關(guān)鍵界面和功能，以便更容易按照一定的規則聚合和分析各種關(guān)鍵指標。
用戶(hù)操作體驗分析
產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和運維團隊往往希望產(chǎn)品一上線(xiàn)就獲得體驗數據。游云UEM提供了不同的SDK（包括JS、Android、iOS等不同平臺），可以方便的嵌入到應用中捕獲常用的體驗指標。
深度診斷前端體驗問(wèn)題
數據顯示，70%以上的體驗問(wèn)題都發(fā)生在客戶(hù)端，因此前端體驗問(wèn)題的診斷就顯得尤為重要。 UEM 提供了對開(kāi)發(fā)人員和測試人員友好的診斷視圖，并深入跟蹤緩慢的交互和錯誤發(fā)生的具體過(guò)程。
用戶(hù)行為跟蹤
用戶(hù)行為背后有故事，背后的動(dòng)機會(huì )影響關(guān)鍵任務(wù)的完成率和轉化率。友云UEM通過(guò)用戶(hù)行為軌跡追蹤，為分析問(wèn)題提供準確的數據和驗證方法，調查體驗或功能原因是否影響用戶(hù)，并采取下一步措施應對問(wèn)題。
異常指標預警
當應用性能下降時(shí)，用戶(hù)會(huì )提前感知，如果此時(shí)開(kāi)始介入，主動(dòng)采取措施，防止事態(tài)進(jìn)一步擴大。友云UEM可設置關(guān)鍵體驗指標閾值，實(shí)時(shí)預警，第一時(shí)間發(fā)現問(wèn)題，定位問(wèn)題。 查看全部
有云UEM開(kāi)源網(wǎng)站：
UYUNUEM是一個(gè)集成了Web應用和移動(dòng)應用體驗監控的監控系統。通過(guò)對真實(shí)用戶(hù)行為的詳細記錄，了解用戶(hù)的數字化體驗是否足夠好，幫助開(kāi)發(fā)運維團隊更好的打好數據基礎。做決定。 UYUNUEM可以幫助團隊建立以用戶(hù)為中心的適合組織實(shí)際業(yè)務(wù)的指標衡量體系，提升應用體驗。
完整數據采集
無(wú)論是網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)原生應用還是混合應用，都可以使用UEM的采集探針來(lái)執行采集。 UEM采集收錄會(huì )話(huà)、PV、點(diǎn)擊、性能、錯誤等各種數據，當出現體驗問(wèn)題時(shí)可以輕松追溯。
埋點(diǎn)可視化
可視化埋點(diǎn)是以可視化的方式“圈選”需要跟蹤的頁(yè)面或元素，重點(diǎn)關(guān)注關(guān)鍵界面和功能，以便更容易按照一定的規則聚合和分析各種關(guān)鍵指標。
用戶(hù)操作體驗分析
產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和運維團隊往往希望產(chǎn)品一上線(xiàn)就獲得體驗數據。游云UEM提供了不同的SDK（包括JS、Android、iOS等不同平臺），可以方便的嵌入到應用中捕獲常用的體驗指標。
深度診斷前端體驗問(wèn)題
數據顯示，70%以上的體驗問(wèn)題都發(fā)生在客戶(hù)端，因此前端體驗問(wèn)題的診斷就顯得尤為重要。 UEM 提供了對開(kāi)發(fā)人員和測試人員友好的診斷視圖，并深入跟蹤緩慢的交互和錯誤發(fā)生的具體過(guò)程。
用戶(hù)行為跟蹤
用戶(hù)行為背后有故事，背后的動(dòng)機會(huì )影響關(guān)鍵任務(wù)的完成率和轉化率。友云UEM通過(guò)用戶(hù)行為軌跡追蹤，為分析問(wèn)題提供準確的數據和驗證方法，調查體驗或功能原因是否影響用戶(hù)，并采取下一步措施應對問(wèn)題。
異常指標預警
當應用性能下降時(shí)，用戶(hù)會(huì )提前感知，如果此時(shí)開(kāi)始介入，主動(dòng)采取措施，防止事態(tài)進(jìn)一步擴大。友云UEM可設置關(guān)鍵體驗指標閾值，實(shí)時(shí)預警，第一時(shí)間發(fā)現問(wèn)題，定位問(wèn)題。 查看全部
優(yōu)云UEM開(kāi)源網(wǎng)址：可視化埋點(diǎn)可視化開(kāi)源(組圖)
有云UEM開(kāi)源網(wǎng)站：
UYUNUEM是一個(gè)集成了Web應用和移動(dòng)應用體驗監控的監控系統。通過(guò)對真實(shí)用戶(hù)行為的詳細記錄，了解用戶(hù)的數字化體驗是否足夠好，幫助開(kāi)發(fā)運維團隊更好的打好數據基礎。做決定。 UYUNUEM可以幫助團隊建立以用戶(hù)為中心的適合組織實(shí)際業(yè)務(wù)的指標衡量體系，提升應用體驗。
完整數據采集
無(wú)論是網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)原生應用還是混合應用，都可以使用UEM的采集探針來(lái)執行采集。 UEM采集收錄會(huì )話(huà)、PV、點(diǎn)擊、性能、錯誤等各種數據，當出現體驗問(wèn)題時(shí)可以輕松追溯。
埋點(diǎn)可視化
可視化埋點(diǎn)是以可視化的方式“圈選”需要跟蹤的頁(yè)面或元素，重點(diǎn)關(guān)注關(guān)鍵界面和功能，以便更容易按照一定的規則聚合和分析各種關(guān)鍵指標。
用戶(hù)操作體驗分析
產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和運維團隊往往希望產(chǎn)品一上線(xiàn)就獲得體驗數據。游云UEM提供了不同的SDK（包括JS、Android、iOS等不同平臺），可以方便的嵌入到應用中捕獲常用的體驗指標。
深度診斷前端體驗問(wèn)題
數據顯示，70%以上的體驗問(wèn)題都發(fā)生在客戶(hù)端，因此前端體驗問(wèn)題的診斷就顯得尤為重要。 UEM 提供了對開(kāi)發(fā)人員和測試人員友好的診斷視圖，并深入跟蹤緩慢的交互和錯誤發(fā)生的具體過(guò)程。
用戶(hù)行為跟蹤
用戶(hù)行為背后有故事，背后的動(dòng)機會(huì )影響關(guān)鍵任務(wù)的完成率和轉化率。友云UEM通過(guò)用戶(hù)行為軌跡追蹤，為分析問(wèn)題提供準確的數據和驗證方法，調查體驗或功能原因是否影響用戶(hù)，并采取下一步措施應對問(wèn)題。
異常指標預警
當應用性能下降時(shí)，用戶(hù)會(huì )提前感知，如果此時(shí)開(kāi)始介入，主動(dòng)采取措施，防止事態(tài)進(jìn)一步擴大。友云UEM可設置關(guān)鍵體驗指標閾值，實(shí)時(shí)預警，第一時(shí)間發(fā)現問(wèn)題，定位問(wèn)題。
【優(yōu)采集平臺】電商平臺都給了我什么福利！
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 241 次瀏覽 ? 2021-08-17 06:02
【優(yōu)采集平臺】電商平臺都給了我什么福利！
優(yōu)采集平臺又更新啦我給大家講一下，電商平臺都給了我什么福利！1.必選品跟進(jìn)，包括的必選品搜索，天貓的必選品搜索，京東的必選品搜索都是可以排序在首頁(yè)的。不用擔心在平臺搜不到想要的東西。2.平臺不斷進(jìn)行補貼，現在只要有新產(chǎn)品的出現，我們都可以進(jìn)行線(xiàn)上購買(mǎi)，在必選品中直接購買(mǎi)，不用再爬，麻煩，買(mǎi)到就是賺到。
可以打破大平臺壟斷。3.京東的必選品搜索，也是不斷購買(mǎi)小產(chǎn)品，我們在平臺搜索到同類(lèi)的產(chǎn)品，比如女裝，我們不用得著(zhù)萬(wàn)一。就直接購買(mǎi)，而且一個(gè)產(chǎn)品也不用在線(xiàn)下單，也不用支付寶，更不用保證金，一個(gè)產(chǎn)品搞定了全部需求，很大便利。
簡(jiǎn)單說(shuō)就是京東自營(yíng)的產(chǎn)品都可以在平臺購買(mǎi)，在京東自營(yíng)網(wǎng)站搜索所需產(chǎn)品即可，沒(méi)什么特別的，這個(gè)不同于某寶某東什么的，什么的，
一個(gè)是時(shí)效性購物，二個(gè)是搜索需求，
有好友收到一個(gè)“電商平臺大促不出售資源”的通知，告訴我自營(yíng)網(wǎng)上的產(chǎn)品有可能無(wú)法售賣(mài)，不用再等一周，京東官方可以查看是否有商品存在，并且有拼團優(yōu)惠券可以領(lǐng)??！我查看了一下，果然有！我給她發(fā)了個(gè)一周無(wú)貨的郵件，她的反饋是：她收到這個(gè)郵件，我并沒(méi)有打開(kāi)！我就想到京東的京東客服確實(shí)是人人自以為是，常常詢(xún)問(wèn)候選人是否接受退貨等；并且京東商品是類(lèi)似于“圖書(shū)倉儲”的形式存在，但是京東物流，以至于物流倉庫并不是每個(gè)人家都可以做；基于以上客觀(guān)現象，我不再對京東客服服務(wù)行為妄加評論，過(guò)好自己小日子即可！我只是想說(shuō)我花費那么大的精力給有優(yōu)惠券的，我還不如抽點(diǎn)時(shí)間給親朋好友發(fā)點(diǎn)紅包，哪怕一百二都行，畢竟人在世上活著(zhù)一大半還得靠家人，不能給家人帶來(lái)希望和快樂(lè )，那是自私自利，不值得生存和生活的！不說(shuō)了，繼續給親朋好友發(fā)紅包去！。 查看全部
優(yōu)采集平臺又更新啦我給大家講一下，電商平臺都給了我什么福利！1.必選品跟進(jìn)，包括的必選品搜索，天貓的必選品搜索，京東的必選品搜索都是可以排序在首頁(yè)的。不用擔心在平臺搜不到想要的東西。2.平臺不斷進(jìn)行補貼，現在只要有新產(chǎn)品的出現，我們都可以進(jìn)行線(xiàn)上購買(mǎi)，在必選品中直接購買(mǎi)，不用再爬，麻煩，買(mǎi)到就是賺到。
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一個(gè)是時(shí)效性購物，二個(gè)是搜索需求，
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簡(jiǎn)單說(shuō)就是京東自營(yíng)的產(chǎn)品都可以在平臺購買(mǎi)，在京東自營(yíng)網(wǎng)站搜索所需產(chǎn)品即可，沒(méi)什么特別的，這個(gè)不同于某寶某東什么的，什么的，
一個(gè)是時(shí)效性購物，二個(gè)是搜索需求，
有好友收到一個(gè)“電商平臺大促不出售資源”的通知，告訴我自營(yíng)網(wǎng)上的產(chǎn)品有可能無(wú)法售賣(mài)，不用再等一周，京東官方可以查看是否有商品存在，并且有拼團優(yōu)惠券可以領(lǐng)??！我查看了一下，果然有！我給她發(fā)了個(gè)一周無(wú)貨的郵件，她的反饋是：她收到這個(gè)郵件，我并沒(méi)有打開(kāi)！我就想到京東的京東客服確實(shí)是人人自以為是，常常詢(xún)問(wèn)候選人是否接受退貨等；并且京東商品是類(lèi)似于“圖書(shū)倉儲”的形式存在，但是京東物流，以至于物流倉庫并不是每個(gè)人家都可以做；基于以上客觀(guān)現象，我不再對京東客服服務(wù)行為妄加評論，過(guò)好自己小日子即可！我只是想說(shuō)我花費那么大的精力給有優(yōu)惠券的，我還不如抽點(diǎn)時(shí)間給親朋好友發(fā)點(diǎn)紅包，哪怕一百二都行，畢竟人在世上活著(zhù)一大半還得靠家人，不能給家人帶來(lái)希望和快樂(lè )，那是自私自利，不值得生存和生活的！不說(shuō)了，繼續給親朋好友發(fā)紅包去！。
PHP交易中的商品賣(mài)家無(wú)法對描述進(jìn)行修改的修改
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 84 次瀏覽 ? 2021-08-16 18:06
PHP交易中的商品賣(mài)家無(wú)法對描述進(jìn)行修改的修改
1、Auto：以上保證服務(wù)中標明自動(dòng)發(fā)貨的產(chǎn)品，拍照后會(huì )自動(dòng)收到賣(mài)家發(fā)來(lái)的產(chǎn)品獲?。ㄏ螺d）鏈接；
2、Manual：對于沒(méi)有標注自動(dòng)發(fā)貨的產(chǎn)品，賣(mài)家會(huì )在拍照后收到郵件或短信提醒。您也可以通過(guò)QQ或訂單中的電話(huà)聯(lián)系對方。
1、Description：源代碼描述（包括標題）與實(shí)際源代碼不一致（例如：描述PHP實(shí)際上是ASP，描述的功能實(shí)際上缺失，版本不匹配等.);
2、demonstration：當有演示站點(diǎn)時(shí)，源代碼與實(shí)際源代碼的一致性低于95%（除了同樣重要的聲明“不保證完全相同，有可能更改”在描述中）；
3、Delivery：人工發(fā)貨源碼，賣(mài)家已申請退款前發(fā)貨；
4、Service：賣(mài)家不提供安裝服務(wù)或需要額外收費（描述中明顯聲明的除外）；
5、Others：比如硬性和常規的質(zhì)量問(wèn)題。
注意：經(jīng)核實(shí)符合以上任何一項后，支持退款，除非賣(mài)家主動(dòng)解決問(wèn)題。賣(mài)家不能在交易中修改商品描述！
1、拍照前，雙方在QQ上約定的內容也可以作為爭議判斷的依據（協(xié)議與描述沖突時(shí)，以協(xié)議為準）；
2、產(chǎn)品中既有網(wǎng)站演示又有圖片演示，待機性能和圖文性能不一致，默認以圖文性能作為爭議判斷依據（除特殊聲明或協(xié)議）；
3、在沒(méi)有任何“合理退款依據”的情況下，類(lèi)似“一經(jīng)售出，不支持退款”等聲明視為無(wú)效；
4、雖然發(fā)生交易糾紛的概率很小，但請盡量保留聊天記錄等重要信息，以免發(fā)生糾紛，網(wǎng)站工作人員可以快速介入處理。 查看全部
PHP交易中的商品賣(mài)家無(wú)法對描述進(jìn)行修改的修改
1、Auto：以上保證服務(wù)中標明自動(dòng)發(fā)貨的產(chǎn)品，拍照后會(huì )自動(dòng)收到賣(mài)家發(fā)來(lái)的產(chǎn)品獲?。ㄏ螺d）鏈接；
2、Manual：對于沒(méi)有標注自動(dòng)發(fā)貨的產(chǎn)品，賣(mài)家會(huì )在拍照后收到郵件或短信提醒。您也可以通過(guò)QQ或訂單中的電話(huà)聯(lián)系對方。
1、Description：源代碼描述（包括標題）與實(shí)際源代碼不一致（例如：描述PHP實(shí)際上是ASP，描述的功能實(shí)際上缺失，版本不匹配等.);
2、demonstration：當有演示站點(diǎn)時(shí)，源代碼與實(shí)際源代碼的一致性低于95%（除了同樣重要的聲明“不保證完全相同，有可能更改”在描述中）；
3、Delivery：人工發(fā)貨源碼，賣(mài)家已申請退款前發(fā)貨；
4、Service：賣(mài)家不提供安裝服務(wù)或需要額外收費（描述中明顯聲明的除外）；
5、Others：比如硬性和常規的質(zhì)量問(wèn)題。
注意：經(jīng)核實(shí)符合以上任何一項后，支持退款，除非賣(mài)家主動(dòng)解決問(wèn)題。賣(mài)家不能在交易中修改商品描述！
1、拍照前，雙方在QQ上約定的內容也可以作為爭議判斷的依據（協(xié)議與描述沖突時(shí)，以協(xié)議為準）；
2、產(chǎn)品中既有網(wǎng)站演示又有圖片演示，待機性能和圖文性能不一致，默認以圖文性能作為爭議判斷依據（除特殊聲明或協(xié)議）；
3、在沒(méi)有任何“合理退款依據”的情況下，類(lèi)似“一經(jīng)售出，不支持退款”等聲明視為無(wú)效；
4、雖然發(fā)生交易糾紛的概率很小，但請盡量保留聊天記錄等重要信息，以免發(fā)生糾紛，網(wǎng)站工作人員可以快速介入處理。
網(wǎng)站優(yōu)化小編近期遇到這樣一個(gè)問(wèn)題網(wǎng)站的首頁(yè)快照
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 136 次瀏覽 ? 2021-08-15 18:15
網(wǎng)站優(yōu)化小編近期遇到這樣一個(gè)問(wèn)題網(wǎng)站的首頁(yè)快照
快照回滾的原因是什么？
網(wǎng)站optimization 小編最近遇到這樣的問(wèn)題，網(wǎng)站的首頁(yè)快照異常，所以投訴快照，di發(fā)現前兩天的快照比較清爽，感覺(jué)越刷新快照還是挺快的。三四天后，小編發(fā)現快照又變得異常了。這時(shí)候發(fā)現快照日期已經(jīng)回滾了！我一定遇到過(guò)很多站長(cháng)。白度快照回滾，關(guān)鍵詞排名降低。 ，而且站長(cháng)郁悶到了ji！接下來(lái)小編就為大家普及一下快照回滾的知識！
什么是白度快照以及如何解決？
所謂白度快照是指每一個(gè)白度收錄的網(wǎng)頁(yè)。白度服務(wù)器會(huì )對該頁(yè)面的純文本部分進(jìn)行備份采集?？傊褪蔷W(wǎng)站的歷史存檔數據，但是需要注意的是，白度只備份文本信息，不會(huì )備份圖片、音頻、視頻等多媒體信息。簡(jiǎn)而言之，白度快照可以理解為白度網(wǎng)站網(wǎng)站Historical數據存檔制作的快照。舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子，如果你有一份數據需要備份，在什么情況下你會(huì )備份原創(chuàng )綁定的goog數據數據Z鑫綁定備份？很簡(jiǎn)單，當然是在現有數據和歷史存檔數據有差異的時(shí)候，你會(huì )組織存檔，否則你不會(huì )重新存檔，因為這樣的存檔沒(méi)有任何實(shí)際意義，在其他話(huà)說(shuō)，當你的網(wǎng)站數據久了就不會(huì )更難了。當現有的網(wǎng)站結構或內容與上次保存的快照頁(yè)面沒(méi)有區別時(shí)，為什么百度需要更多的歷史快照？
所以如果你把網(wǎng)站的數據保持更新，搜索引擎訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)候對比一下之前的歷史快照，當發(fā)現和之前的快照數據有差異時(shí)，會(huì )慢慢恢復，多一些令人耳目一新?？煺?！
導致網(wǎng)頁(yè)快照回滾的原因，總結如下，主要體現在以下幾點(diǎn)：
1、網(wǎng)站標題經(jīng)常修改
此舉是造成白度快照被備份的主要原因之一，也是很多新手SEO經(jīng)常犯的di誤區！大多數情況下，搜索引擎收錄并不樂(lè )觀(guān)，或者是新展上線(xiàn)后的幾天。排名不理想，快照不更刺激等等，一些剛接觸SEO的朋友對網(wǎng)站optimization不是很了解，通過(guò)與人交流和咨詢(xún)相關(guān)SEO信息，覺(jué)得自己設置了title 或者關(guān)鍵詞更難優(yōu)化，所以大刀闊斧的改了title和關(guān)鍵詞，以為可以解決排名和收錄的問(wèn)題，但實(shí)際上恰恰相反，
如果在改動(dòng)之前已經(jīng)上線(xiàn)一段時(shí)間，對網(wǎng)站日后、收錄的白度快照，甚至排名都會(huì )產(chǎn)生很大的負面影響。此舉將減少搜索。引擎對網(wǎng)站的信任已經(jīng)進(jìn)入各大搜索引擎的沙盒評估期，短則1個(gè)月，長(cháng)則3個(gè)月。會(huì )導致快照被備份，甚至是K。所以必須在上線(xiàn)前定位網(wǎng)站。 Goog網(wǎng)站主題和關(guān)鍵詞，這個(gè)網(wǎng)站長(cháng)期優(yōu)化有必要的影響！
2、網(wǎng)站內容多屬采集
大量采集文章，只要被白度蜘蛛發(fā)現，那么網(wǎng)站的收錄就會(huì )迅速減少，因為這些大量的采集來(lái)的文章將存儲在白度數據庫中。 Z 復數 g 的文章 被刪除。原因很簡(jiǎn)單。白度不需要存儲索引Z復數的內容，因為對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，如果一條數據能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，白度之后就沒(méi)有必要展示Z復數的解。解決方案，采集長(cháng)期有白度快照回不稀奇，所以我們在豐富網(wǎng)站內容的時(shí)候，一定要堅持g級原創(chuàng )內容，定期喂蜘蛛，開(kāi)發(fā)蜘蛛crawl 在我網(wǎng)站的習慣中，蜘蛛每次訪(fǎng)問(wèn)都能發(fā)現g的質(zhì)量，對比歷史快照索引數據時(shí)有差異。請問(wèn)白度快照會(huì )不會(huì )更難？從白度快照數據的定義來(lái)看，這些都滿(mǎn)足快照的要求。
3、過(guò)度的SEO優(yōu)化操作
這招肯定沒(méi)啥好說(shuō)的，不值得大驚小怪。白度快照備份甚至備份都不會(huì )冤枉。 SEO優(yōu)化過(guò)度，如果造成搜索引擎作弊，后果很?chē)乐?。當然，對于白度?lái)說(shuō)，快照可能一開(kāi)始就停滯不前，繼續回歸已經(jīng)不再是K站的提醒了。如果繼續進(jìn)行不合理的SEO操作，網(wǎng)站將面臨被K的下場(chǎng)，所以在優(yōu)化的時(shí)候一定要遵守百度搜索引擎規則，避免過(guò)度優(yōu)化。除非你會(huì )玩搜索引擎，否則我無(wú)話(huà)可說(shuō)。
4、網(wǎng)站robots.txt 文件更改
說(shuō)到這點(diǎn)，希望大家在收到Xin網(wǎng)站診斷請求時(shí)，一定要考慮檢查robots文件，因為很多時(shí)候別人可能會(huì )在robots文件中寫(xiě)一些錯誤的代碼，比如：禁止蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)，這會(huì )導致網(wǎng)站bai度快照、網(wǎng)站不收錄等一系列SEO問(wèn)題
5、網(wǎng)站內容和結構變化。
網(wǎng)站content 大交換是什么？例如：一開(kāi)始您的網(wǎng)站正在做 SEO 教程。幾個(gè)月后，你變成賣(mài)衣服或者其他網(wǎng)站主題，甚至網(wǎng)站程序結構也發(fā)生了變化。如果不做一些處理，不掌握goog操作規模，這將直接導致網(wǎng)站降權，失去搜索引擎的信任。嚴格的Z人可能有K站的支持，白度快照當然是。也是有異常的網(wǎng)站的Z；所以網(wǎng)站的結構如有變化，一定要及時(shí)通過(guò)站長(cháng)工具通知搜索引擎。 查看全部
網(wǎng)站優(yōu)化小編近期遇到這樣一個(gè)問(wèn)題網(wǎng)站的首頁(yè)快照
快照回滾的原因是什么？
網(wǎng)站optimization 小編最近遇到這樣的問(wèn)題，網(wǎng)站的首頁(yè)快照異常，所以投訴快照，di發(fā)現前兩天的快照比較清爽，感覺(jué)越刷新快照還是挺快的。三四天后，小編發(fā)現快照又變得異常了。這時(shí)候發(fā)現快照日期已經(jīng)回滾了！我一定遇到過(guò)很多站長(cháng)。白度快照回滾，關(guān)鍵詞排名降低。 ，而且站長(cháng)郁悶到了ji！接下來(lái)小編就為大家普及一下快照回滾的知識！
什么是白度快照以及如何解決？
所謂白度快照是指每一個(gè)白度收錄的網(wǎng)頁(yè)。白度服務(wù)器會(huì )對該頁(yè)面的純文本部分進(jìn)行備份采集?？傊褪蔷W(wǎng)站的歷史存檔數據，但是需要注意的是，白度只備份文本信息，不會(huì )備份圖片、音頻、視頻等多媒體信息。簡(jiǎn)而言之，白度快照可以理解為白度網(wǎng)站網(wǎng)站Historical數據存檔制作的快照。舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子，如果你有一份數據需要備份，在什么情況下你會(huì )備份原創(chuàng )綁定的goog數據數據Z鑫綁定備份？很簡(jiǎn)單，當然是在現有數據和歷史存檔數據有差異的時(shí)候，你會(huì )組織存檔，否則你不會(huì )重新存檔，因為這樣的存檔沒(méi)有任何實(shí)際意義，在其他話(huà)說(shuō)，當你的網(wǎng)站數據久了就不會(huì )更難了。當現有的網(wǎng)站結構或內容與上次保存的快照頁(yè)面沒(méi)有區別時(shí)，為什么百度需要更多的歷史快照？
所以如果你把網(wǎng)站的數據保持更新，搜索引擎訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)候對比一下之前的歷史快照，當發(fā)現和之前的快照數據有差異時(shí)，會(huì )慢慢恢復，多一些令人耳目一新?？煺?！
導致網(wǎng)頁(yè)快照回滾的原因，總結如下，主要體現在以下幾點(diǎn)：
1、網(wǎng)站標題經(jīng)常修改
此舉是造成白度快照被備份的主要原因之一，也是很多新手SEO經(jīng)常犯的di誤區！大多數情況下，搜索引擎收錄并不樂(lè )觀(guān)，或者是新展上線(xiàn)后的幾天。排名不理想，快照不更刺激等等，一些剛接觸SEO的朋友對網(wǎng)站optimization不是很了解，通過(guò)與人交流和咨詢(xún)相關(guān)SEO信息，覺(jué)得自己設置了title 或者關(guān)鍵詞更難優(yōu)化，所以大刀闊斧的改了title和關(guān)鍵詞，以為可以解決排名和收錄的問(wèn)題，但實(shí)際上恰恰相反，
如果在改動(dòng)之前已經(jīng)上線(xiàn)一段時(shí)間，對網(wǎng)站日后、收錄的白度快照，甚至排名都會(huì )產(chǎn)生很大的負面影響。此舉將減少搜索。引擎對網(wǎng)站的信任已經(jīng)進(jìn)入各大搜索引擎的沙盒評估期，短則1個(gè)月，長(cháng)則3個(gè)月。會(huì )導致快照被備份，甚至是K。所以必須在上線(xiàn)前定位網(wǎng)站。 Goog網(wǎng)站主題和關(guān)鍵詞，這個(gè)網(wǎng)站長(cháng)期優(yōu)化有必要的影響！
2、網(wǎng)站內容多屬采集
大量采集文章，只要被白度蜘蛛發(fā)現，那么網(wǎng)站的收錄就會(huì )迅速減少，因為這些大量的采集來(lái)的文章將存儲在白度數據庫中。 Z 復數 g 的文章 被刪除。原因很簡(jiǎn)單。白度不需要存儲索引Z復數的內容，因為對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，如果一條數據能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，白度之后就沒(méi)有必要展示Z復數的解。解決方案，采集長(cháng)期有白度快照回不稀奇，所以我們在豐富網(wǎng)站內容的時(shí)候，一定要堅持g級原創(chuàng )內容，定期喂蜘蛛，開(kāi)發(fā)蜘蛛crawl 在我網(wǎng)站的習慣中，蜘蛛每次訪(fǎng)問(wèn)都能發(fā)現g的質(zhì)量，對比歷史快照索引數據時(shí)有差異。請問(wèn)白度快照會(huì )不會(huì )更難？從白度快照數據的定義來(lái)看，這些都滿(mǎn)足快照的要求。
3、過(guò)度的SEO優(yōu)化操作
這招肯定沒(méi)啥好說(shuō)的，不值得大驚小怪。白度快照備份甚至備份都不會(huì )冤枉。 SEO優(yōu)化過(guò)度，如果造成搜索引擎作弊，后果很?chē)乐?。當然，對于白度?lái)說(shuō)，快照可能一開(kāi)始就停滯不前，繼續回歸已經(jīng)不再是K站的提醒了。如果繼續進(jìn)行不合理的SEO操作，網(wǎng)站將面臨被K的下場(chǎng)，所以在優(yōu)化的時(shí)候一定要遵守百度搜索引擎規則，避免過(guò)度優(yōu)化。除非你會(huì )玩搜索引擎，否則我無(wú)話(huà)可說(shuō)。
4、網(wǎng)站robots.txt 文件更改
說(shuō)到這點(diǎn)，希望大家在收到Xin網(wǎng)站診斷請求時(shí)，一定要考慮檢查robots文件，因為很多時(shí)候別人可能會(huì )在robots文件中寫(xiě)一些錯誤的代碼，比如：禁止蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)，這會(huì )導致網(wǎng)站bai度快照、網(wǎng)站不收錄等一系列SEO問(wèn)題
5、網(wǎng)站內容和結構變化。
網(wǎng)站content 大交換是什么？例如：一開(kāi)始您的網(wǎng)站正在做 SEO 教程。幾個(gè)月后，你變成賣(mài)衣服或者其他網(wǎng)站主題，甚至網(wǎng)站程序結構也發(fā)生了變化。如果不做一些處理，不掌握goog操作規模，這將直接導致網(wǎng)站降權，失去搜索引擎的信任。嚴格的Z人可能有K站的支持，白度快照當然是。也是有異常的網(wǎng)站的Z；所以網(wǎng)站的結構如有變化，一定要及時(shí)通過(guò)站長(cháng)工具通知搜索引擎。
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 302 次瀏覽 ? 2021-08-14 05:03
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺，是全球領(lǐng)先的供應鏈、物流、金融服務(wù)平臺，面向“未來(lái)商場(chǎng)”（未來(lái)市場(chǎng)）提供綜合性服務(wù)，定位于國內市場(chǎng)合伙人模式。業(yè)務(wù)三大模塊，b2b（商家版）、b2c（商家版）、o2o（商家版）。b2b模塊提供企業(yè)采購、企業(yè)庫存管理、企業(yè)二次開(kāi)發(fā)、企業(yè)微信、商城平臺、物流平臺、gps倉儲、基礎維修、企業(yè)人事、物流外包、物流上門(mén)配送、零售產(chǎn)品代銷(xiāo)、零售代理、終端實(shí)體店庫存管理等等，b2c模塊包括tob（個(gè)人版）和toc（公司版），針對企業(yè)采購、公司庫存管理、行業(yè)協(xié)同、企業(yè)品牌、工商稅務(wù)、供應鏈融資、人力資源、資產(chǎn)管理、供應鏈開(kāi)店、投融資服務(wù)等，適合中小企業(yè)、企業(yè)轉型、金融機構、電商行業(yè)等。
o2o模塊包括b2c2c、toc2c兩大版塊，面向大眾商家商品購買(mǎi)，面向個(gè)人服務(wù)、服務(wù)商轉型提供服務(wù)，還支持搭建垂直電商網(wǎng)站及線(xiàn)上商城。
別讓社會(huì )規則改變了你們去規則自然沒(méi)有就如一群眾舞王遵守規則，尊重規則，否則就是下一個(gè)強迫者。
以前做采購做得很好，可是后來(lái)發(fā)現一個(gè)問(wèn)題，就是很多企業(yè)做大后，會(huì )選擇外包，這個(gè)時(shí)候再做o2o，其實(shí)是企業(yè)不想去管理的表現，做采購系統的問(wèn)題是不能選擇客戶(hù)成本比較高的細分行業(yè)的系統，比如汽車(chē)、硬件，還是得選擇客戶(hù)較多的行業(yè)比如裝修、建材等，先把一些物料做起來(lái)，等把這些客戶(hù)做廣了，然后在去搞電商之類(lèi)的，不能在高價(jià)值的行業(yè)里去搞另一個(gè)高價(jià)值的東西，這樣就得不償失了。 查看全部
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺，是全球領(lǐng)先的供應鏈、物流、金融服務(wù)平臺，面向“未來(lái)商場(chǎng)”（未來(lái)市場(chǎng)）提供綜合性服務(wù)，定位于國內市場(chǎng)合伙人模式。業(yè)務(wù)三大模塊，b2b（商家版）、b2c（商家版）、o2o（商家版）。b2b模塊提供企業(yè)采購、企業(yè)庫存管理、企業(yè)二次開(kāi)發(fā)、企業(yè)微信、商城平臺、物流平臺、gps倉儲、基礎維修、企業(yè)人事、物流外包、物流上門(mén)配送、零售產(chǎn)品代銷(xiāo)、零售代理、終端實(shí)體店庫存管理等等，b2c模塊包括tob（個(gè)人版）和toc（公司版），針對企業(yè)采購、公司庫存管理、行業(yè)協(xié)同、企業(yè)品牌、工商稅務(wù)、供應鏈融資、人力資源、資產(chǎn)管理、供應鏈開(kāi)店、投融資服務(wù)等，適合中小企業(yè)、企業(yè)轉型、金融機構、電商行業(yè)等。
o2o模塊包括b2c2c、toc2c兩大版塊，面向大眾商家商品購買(mǎi)，面向個(gè)人服務(wù)、服務(wù)商轉型提供服務(wù)，還支持搭建垂直電商網(wǎng)站及線(xiàn)上商城。
別讓社會(huì )規則改變了你們去規則自然沒(méi)有就如一群眾舞王遵守規則，尊重規則，否則就是下一個(gè)強迫者。
以前做采購做得很好，可是后來(lái)發(fā)現一個(gè)問(wèn)題，就是很多企業(yè)做大后，會(huì )選擇外包，這個(gè)時(shí)候再做o2o，其實(shí)是企業(yè)不想去管理的表現，做采購系統的問(wèn)題是不能選擇客戶(hù)成本比較高的細分行業(yè)的系統，比如汽車(chē)、硬件，還是得選擇客戶(hù)較多的行業(yè)比如裝修、建材等，先把一些物料做起來(lái)，等把這些客戶(hù)做廣了，然后在去搞電商之類(lèi)的，不能在高價(jià)值的行業(yè)里去搞另一個(gè)高價(jià)值的東西，這樣就得不償失了。 查看全部
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺
優(yōu)采集平臺定位為分享、共享、互助、協(xié)作的大型供應鏈平臺，是全球領(lǐng)先的供應鏈、物流、金融服務(wù)平臺，面向“未來(lái)商場(chǎng)”（未來(lái)市場(chǎng)）提供綜合性服務(wù)，定位于國內市場(chǎng)合伙人模式。業(yè)務(wù)三大模塊，b2b（商家版）、b2c（商家版）、o2o（商家版）。b2b模塊提供企業(yè)采購、企業(yè)庫存管理、企業(yè)二次開(kāi)發(fā)、企業(yè)微信、商城平臺、物流平臺、gps倉儲、基礎維修、企業(yè)人事、物流外包、物流上門(mén)配送、零售產(chǎn)品代銷(xiāo)、零售代理、終端實(shí)體店庫存管理等等，b2c模塊包括tob（個(gè)人版）和toc（公司版），針對企業(yè)采購、公司庫存管理、行業(yè)協(xié)同、企業(yè)品牌、工商稅務(wù)、供應鏈融資、人力資源、資產(chǎn)管理、供應鏈開(kāi)店、投融資服務(wù)等，適合中小企業(yè)、企業(yè)轉型、金融機構、電商行業(yè)等。
o2o模塊包括b2c2c、toc2c兩大版塊，面向大眾商家商品購買(mǎi)，面向個(gè)人服務(wù)、服務(wù)商轉型提供服務(wù)，還支持搭建垂直電商網(wǎng)站及線(xiàn)上商城。
別讓社會(huì )規則改變了你們去規則自然沒(méi)有就如一群眾舞王遵守規則，尊重規則，否則就是下一個(gè)強迫者。
以前做采購做得很好，可是后來(lái)發(fā)現一個(gè)問(wèn)題，就是很多企業(yè)做大后，會(huì )選擇外包，這個(gè)時(shí)候再做o2o，其實(shí)是企業(yè)不想去管理的表現，做采購系統的問(wèn)題是不能選擇客戶(hù)成本比較高的細分行業(yè)的系統，比如汽車(chē)、硬件，還是得選擇客戶(hù)較多的行業(yè)比如裝修、建材等，先把一些物料做起來(lái)，等把這些客戶(hù)做廣了，然后在去搞電商之類(lèi)的，不能在高價(jià)值的行業(yè)里去搞另一個(gè)高價(jià)值的東西，這樣就得不償失了。
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 140 次瀏覽 ? 2021-08-11 18:03
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)，從而幫助我們分析爬蟲(chóng)數據，提供精準不刪訪(fǎng)問(wèn)的數據。--光速搜集就是基于這個(gè)技術(shù)。
保存歷史訪(fǎng)問(wèn)記錄的爬蟲(chóng)，有軟件，有專(zhuān)門(mén)的寫(xiě)數據分析插件。自己寫(xiě)爬蟲(chóng)的話(huà)，要提防隱藏好的spider,一旦他們發(fā)現你在爬蟲(chóng)，會(huì )進(jìn)行封ip，封連接的操作。如果是新用戶(hù)，基本不可能讓你訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)頁(yè)面，如果訪(fǎng)問(wèn)，會(huì )有驗證碼。安裝爬蟲(chóng)軟件，建議用phpspider就行，有免費的，也有收費的，按功能來(lái)買(mǎi)，看個(gè)人能力與錢(qián)包能力。
可以。我這里有保存每一條歷史瀏覽記錄。至于保存時(shí)間就不知道了。好像是保存3個(gè)月的。剛剛收到的一條消息，說(shuō)的也是這個(gè)。
我最近正研究這一塊
保存記錄一定要長(cháng)期備份或改過(guò)密碼
我也正準備寫(xiě)個(gè)爬蟲(chóng)，思路就是爬整個(gè)網(wǎng)站，以qq瀏覽器為例，我用的是御劍瀏覽器。
說(shuō)實(shí)話(huà)，我也在想這個(gè)問(wèn)題，找了好久，看了好多人的回答，還是沒(méi)找到。
你可以參考一下vue的router路由保存的效果這是最簡(jiǎn)單最理想的一種方式，使用路由保存歷史需要復雜的router組件搭配，成本較高，不建議用于實(shí)踐。
請詳細說(shuō)明你是爬哪個(gè)類(lèi)型的網(wǎng)站。
既然搞爬蟲(chóng)，為什么不建個(gè)賬號呢。
如果是知乎那種，我絕對不會(huì )幫你去保存瀏覽記錄。如果是github上的某個(gè)網(wǎng)站，說(shuō)不定可以。 查看全部
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)，從而幫助我們分析爬蟲(chóng)數據，提供精準不刪訪(fǎng)問(wèn)的數據。--光速搜集就是基于這個(gè)技術(shù)。
保存歷史訪(fǎng)問(wèn)記錄的爬蟲(chóng)，有軟件，有專(zhuān)門(mén)的寫(xiě)數據分析插件。自己寫(xiě)爬蟲(chóng)的話(huà)，要提防隱藏好的spider,一旦他們發(fā)現你在爬蟲(chóng)，會(huì )進(jìn)行封ip，封連接的操作。如果是新用戶(hù)，基本不可能讓你訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)頁(yè)面，如果訪(fǎng)問(wèn)，會(huì )有驗證碼。安裝爬蟲(chóng)軟件，建議用phpspider就行，有免費的，也有收費的，按功能來(lái)買(mǎi)，看個(gè)人能力與錢(qián)包能力。
可以。我這里有保存每一條歷史瀏覽記錄。至于保存時(shí)間就不知道了。好像是保存3個(gè)月的。剛剛收到的一條消息，說(shuō)的也是這個(gè)。
我最近正研究這一塊
保存記錄一定要長(cháng)期備份或改過(guò)密碼
我也正準備寫(xiě)個(gè)爬蟲(chóng)，思路就是爬整個(gè)網(wǎng)站，以qq瀏覽器為例，我用的是御劍瀏覽器。
說(shuō)實(shí)話(huà)，我也在想這個(gè)問(wèn)題，找了好久，看了好多人的回答，還是沒(méi)找到。
你可以參考一下vue的router路由保存的效果這是最簡(jiǎn)單最理想的一種方式，使用路由保存歷史需要復雜的router組件搭配，成本較高，不建議用于實(shí)踐。
請詳細說(shuō)明你是爬哪個(gè)類(lèi)型的網(wǎng)站。
既然搞爬蟲(chóng)，為什么不建個(gè)賬號呢。
如果是知乎那種，我絕對不會(huì )幫你去保存瀏覽記錄。如果是github上的某個(gè)網(wǎng)站，說(shuō)不定可以。 查看全部
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)
優(yōu)采集平臺能直接同時(shí)記錄瀏覽器與搜索引擎的歷史訪(fǎng)問(wèn)，從而幫助我們分析爬蟲(chóng)數據，提供精準不刪訪(fǎng)問(wèn)的數據。--光速搜集就是基于這個(gè)技術(shù)。
保存歷史訪(fǎng)問(wèn)記錄的爬蟲(chóng)，有軟件，有專(zhuān)門(mén)的寫(xiě)數據分析插件。自己寫(xiě)爬蟲(chóng)的話(huà)，要提防隱藏好的spider,一旦他們發(fā)現你在爬蟲(chóng)，會(huì )進(jìn)行封ip，封連接的操作。如果是新用戶(hù)，基本不可能讓你訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)頁(yè)面，如果訪(fǎng)問(wèn)，會(huì )有驗證碼。安裝爬蟲(chóng)軟件，建議用phpspider就行，有免費的，也有收費的，按功能來(lái)買(mǎi)，看個(gè)人能力與錢(qián)包能力。
可以。我這里有保存每一條歷史瀏覽記錄。至于保存時(shí)間就不知道了。好像是保存3個(gè)月的。剛剛收到的一條消息，說(shuō)的也是這個(gè)。
我最近正研究這一塊
保存記錄一定要長(cháng)期備份或改過(guò)密碼
我也正準備寫(xiě)個(gè)爬蟲(chóng)，思路就是爬整個(gè)網(wǎng)站，以qq瀏覽器為例，我用的是御劍瀏覽器。
說(shuō)實(shí)話(huà)，我也在想這個(gè)問(wèn)題，找了好久，看了好多人的回答，還是沒(méi)找到。
你可以參考一下vue的router路由保存的效果這是最簡(jiǎn)單最理想的一種方式，使用路由保存歷史需要復雜的router組件搭配，成本較高，不建議用于實(shí)踐。
請詳細說(shuō)明你是爬哪個(gè)類(lèi)型的網(wǎng)站。
既然搞爬蟲(chóng)，為什么不建個(gè)賬號呢。
如果是知乎那種，我絕對不會(huì )幫你去保存瀏覽記錄。如果是github上的某個(gè)網(wǎng)站，說(shuō)不定可以。
一個(gè)健康的測試平臺體系，對測試人員的職責分工、協(xié)作模式會(huì )有不同的要求
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 102 次瀏覽 ? 2021-08-10 07:29
一個(gè)健康的測試平臺體系，對測試人員的職責分工、協(xié)作模式會(huì )有不同的要求
一個(gè)健康的測試平臺系統會(huì )對測試人員的職責分工和協(xié)作方式有不同的要求。
測試平臺的核心職責是完成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的高質(zhì)量交付。測試活動(dòng)包括單元測試、集成測試、接口測試、性能測試等，所有這些都是用來(lái)協(xié)調整個(gè)測試平臺，通過(guò)這些測試方法完成對高質(zhì)量交付的管理。
測試平臺的核心目的是提高測試效率，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量，其設計的關(guān)鍵是自動(dòng)化。傳統的測試方法是測試人員手動(dòng)執行測試用例，測試效率低，重復性工作多。通過(guò)測試平臺提供的自動(dòng)化能力，無(wú)需人工介入即可重復執行測試用例，大大提高了測試效率。
為了實(shí)現“自動(dòng)化”的目標，測試平臺的基本結構如下圖所示。
通過(guò)對象庫的封裝-業(yè)務(wù)的封裝-驅動(dòng)的封裝，以及這些封裝系統的協(xié)同，我們可以構建一系列自動(dòng)化測試平臺。當然，這只是一小部分，因為整個(gè)測試平臺的搭建絕對不是一個(gè)純粹的自動(dòng)化測試。整個(gè)測試平臺需要業(yè)務(wù)人員、開(kāi)發(fā)人員和測試人員的配合才能完成。
用例管理
測試自動(dòng)化的主要方法是通過(guò)腳本或代碼進(jìn)行測試。例如，單元測試用例是代碼，接口測試用例可以用Python編寫(xiě)，可靠性測試用例可以用Shell編寫(xiě)。為了能夠重復執行這些測試用例，測試平臺需要管理用例。管理維度包括業(yè)務(wù)、系統、測試類(lèi)型、用例代碼。比如網(wǎng)購業(yè)務(wù)的訂單系統的接口測試用例。資源管理
測試用例只能在特定的運行環(huán)境中執行。運行環(huán)境包括硬件（服務(wù)器、手機、平板電腦等）、軟件（操作系統、數據庫、Java虛擬機等）、業(yè)務(wù)系統（測試系統）。
除了性能測試，一般的自動(dòng)化測試不需要高性能。因此，為了提高資源利用率，大部分測試平臺都會(huì )采用虛擬化技術(shù)來(lái)充分利用硬件資源，如虛擬機、Docker等技術(shù)。任務(wù)管理
任務(wù)管理的主要職責是將測試用例分配給特定的資源執行并跟蹤任務(wù)的執行情況。任務(wù)管理是測試平臺設計的核心，它將測試平臺的各個(gè)部分連接起來(lái)，完成自動(dòng)化測試。數據管理
測試任務(wù)執行完成后，需要記錄各種相關(guān)數據（例如，執行時(shí)間、執行結果、用例執行期間的CPU、內存使用情況等）。這些數據具有以下功能：
顯示當前用例的實(shí)現。
作為歷史數據，方便后續測試與歷史數據對比，發(fā)現明顯趨勢。比如某個(gè)版本之后，單元測試覆蓋率從90%下降到70%。
作為大數據的一部分，可以根據測試的任務(wù)數據進(jìn)行一些數據挖掘。例如，某個(gè)業(yè)務(wù)每年執行 10,000 個(gè)用例測試，而另一個(gè)業(yè)務(wù)僅執行 1,000 個(gè)用例測試。這兩項業(yè)務(wù)的規模和復雜性相似。為什么差別這么大？
數據平臺
數據平臺的核心職責主要包括數據管理、數據分析和數據應用三部分。每個(gè)部分收錄更多的子字段。詳細的數據平臺架構如下圖所示。
數據管理
數據管理包括四大核心職責：data采集、數據存儲、數據訪(fǎng)問(wèn)、數據安全，是數據平臺的基本功能。
? Data采集：從業(yè)務(wù)系統中采集各種數據。比如日志、用戶(hù)行為、業(yè)務(wù)數據等，將這些數據傳輸到數據平臺。
? 數據存儲：將業(yè)務(wù)系統采集的數據存儲到數據平臺，用于后續數據分析。
? 數據訪(fǎng)問(wèn)：負責提供讀寫(xiě)數據的各種協(xié)議。比如讀寫(xiě)SQL、Hive、Key-Value等協(xié)議。
? 數據安全：通常，數據平臺由多個(gè)企業(yè)共享。一些業(yè)務(wù)敏感數據需要受到保護，以防止其他業(yè)務(wù)讀取甚至修改它。因此，有必要設計一種數據安全策略來(lái)保護數據。
數據分析
數據分析包括數據統計、數據挖掘、機器學(xué)習和深度學(xué)習等幾個(gè)子領(lǐng)域。
? 統計：根據原創(chuàng )數據，計算出相關(guān)概覽數據。例如PV、UV、交易金額等
? 數據挖掘：數據挖掘的概念具有廣泛的含義。為了區別于機器學(xué)習和深度學(xué)習，這里的數據挖掘主要是指傳統的數據挖掘方法。例如，經(jīng)驗豐富的數據分析師基于數據倉庫構建一系列規則，對數據進(jìn)行分析，發(fā)現一些隱藏的規律、現象、問(wèn)題等。經(jīng)典的數據挖掘案例是發(fā)現沃爾瑪的啤酒和紙尿褲的關(guān)系.
? 機器學(xué)習和深度學(xué)習：機器學(xué)習和深度學(xué)習屬于數據挖掘的特定實(shí)現。由于它們的實(shí)現方法與傳統的數據挖掘方法有很大的不同，所以使用數據平臺來(lái)實(shí)現機器學(xué)習和深度學(xué)習。 , 需要為機器學(xué)習和深度學(xué)習獨立設計
數據應用 數據應用非常廣泛，包括線(xiàn)上業(yè)務(wù)和線(xiàn)下業(yè)務(wù)。比如推薦、廣告等屬于線(xiàn)上應用，舉報、欺詐檢測、異常檢測等屬于線(xiàn)下應用。
數據應用有價(jià)值的前提是擁有“大數據”。只有當數據規模達到一定程度時(shí)，基于數據的分析和挖掘才能發(fā)現有價(jià)值的規律、現象和問(wèn)題。如果數據沒(méi)有達到一定的規模，通常做好統計就足夠了，特別是對于很多初創(chuàng )企業(yè)來(lái)說(shuō)，完全沒(méi)必要一開(kāi)始就參考BAT來(lái)搭建自己的數據平臺。 查看全部
一個(gè)健康的測試平臺系統會(huì )對測試人員的職責分工和協(xié)作方式有不同的要求。
測試平臺的核心職責是完成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的高質(zhì)量交付。測試活動(dòng)包括單元測試、集成測試、接口測試、性能測試等，所有這些都是用來(lái)協(xié)調整個(gè)測試平臺，通過(guò)這些測試方法完成對高質(zhì)量交付的管理。
測試平臺的核心目的是提高測試效率，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量，其設計的關(guān)鍵是自動(dòng)化。傳統的測試方法是測試人員手動(dòng)執行測試用例，測試效率低，重復性工作多。通過(guò)測試平臺提供的自動(dòng)化能力，無(wú)需人工介入即可重復執行測試用例，大大提高了測試效率。
為了實(shí)現“自動(dòng)化”的目標，測試平臺的基本結構如下圖所示。
通過(guò)對象庫的封裝-業(yè)務(wù)的封裝-驅動(dòng)的封裝，以及這些封裝系統的協(xié)同，我們可以構建一系列自動(dòng)化測試平臺。當然，這只是一小部分，因為整個(gè)測試平臺的搭建絕對不是一個(gè)純粹的自動(dòng)化測試。整個(gè)測試平臺需要業(yè)務(wù)人員、開(kāi)發(fā)人員和測試人員的配合才能完成。
用例管理
測試自動(dòng)化的主要方法是通過(guò)腳本或代碼進(jìn)行測試。例如，單元測試用例是代碼，接口測試用例可以用Python編寫(xiě)，可靠性測試用例可以用Shell編寫(xiě)。為了能夠重復執行這些測試用例，測試平臺需要管理用例。管理維度包括業(yè)務(wù)、系統、測試類(lèi)型、用例代碼。比如網(wǎng)購業(yè)務(wù)的訂單系統的接口測試用例。資源管理
測試用例只能在特定的運行環(huán)境中執行。運行環(huán)境包括硬件（服務(wù)器、手機、平板電腦等）、軟件（操作系統、數據庫、Java虛擬機等）、業(yè)務(wù)系統（測試系統）。
除了性能測試，一般的自動(dòng)化測試不需要高性能。因此，為了提高資源利用率，大部分測試平臺都會(huì )采用虛擬化技術(shù)來(lái)充分利用硬件資源，如虛擬機、Docker等技術(shù)。任務(wù)管理
任務(wù)管理的主要職責是將測試用例分配給特定的資源執行并跟蹤任務(wù)的執行情況。任務(wù)管理是測試平臺設計的核心，它將測試平臺的各個(gè)部分連接起來(lái)，完成自動(dòng)化測試。數據管理
測試任務(wù)執行完成后，需要記錄各種相關(guān)數據（例如，執行時(shí)間、執行結果、用例執行期間的CPU、內存使用情況等）。這些數據具有以下功能：
顯示當前用例的實(shí)現。
作為歷史數據，方便后續測試與歷史數據對比，發(fā)現明顯趨勢。比如某個(gè)版本之后，單元測試覆蓋率從90%下降到70%。
作為大數據的一部分，可以根據測試的任務(wù)數據進(jìn)行一些數據挖掘。例如，某個(gè)業(yè)務(wù)每年執行 10,000 個(gè)用例測試，而另一個(gè)業(yè)務(wù)僅執行 1,000 個(gè)用例測試。這兩項業(yè)務(wù)的規模和復雜性相似。為什么差別這么大？
數據平臺
數據平臺的核心職責主要包括數據管理、數據分析和數據應用三部分。每個(gè)部分收錄更多的子字段。詳細的數據平臺架構如下圖所示。
數據管理
數據管理包括四大核心職責：data采集、數據存儲、數據訪(fǎng)問(wèn)、數據安全，是數據平臺的基本功能。
? Data采集：從業(yè)務(wù)系統中采集各種數據。比如日志、用戶(hù)行為、業(yè)務(wù)數據等，將這些數據傳輸到數據平臺。
? 數據存儲：將業(yè)務(wù)系統采集的數據存儲到數據平臺，用于后續數據分析。
? 數據訪(fǎng)問(wèn)：負責提供讀寫(xiě)數據的各種協(xié)議。比如讀寫(xiě)SQL、Hive、Key-Value等協(xié)議。
? 數據安全：通常，數據平臺由多個(gè)企業(yè)共享。一些業(yè)務(wù)敏感數據需要受到保護，以防止其他業(yè)務(wù)讀取甚至修改它。因此，有必要設計一種數據安全策略來(lái)保護數據。
數據分析
數據分析包括數據統計、數據挖掘、機器學(xué)習和深度學(xué)習等幾個(gè)子領(lǐng)域。
? 統計：根據原創(chuàng )數據，計算出相關(guān)概覽數據。例如PV、UV、交易金額等
? 數據挖掘：數據挖掘的概念具有廣泛的含義。為了區別于機器學(xué)習和深度學(xué)習，這里的數據挖掘主要是指傳統的數據挖掘方法。例如，經(jīng)驗豐富的數據分析師基于數據倉庫構建一系列規則，對數據進(jìn)行分析，發(fā)現一些隱藏的規律、現象、問(wèn)題等。經(jīng)典的數據挖掘案例是發(fā)現沃爾瑪的啤酒和紙尿褲的關(guān)系.
? 機器學(xué)習和深度學(xué)習：機器學(xué)習和深度學(xué)習屬于數據挖掘的特定實(shí)現。由于它們的實(shí)現方法與傳統的數據挖掘方法有很大的不同，所以使用數據平臺來(lái)實(shí)現機器學(xué)習和深度學(xué)習。 , 需要為機器學(xué)習和深度學(xué)習獨立設計
數據應用 數據應用非常廣泛，包括線(xiàn)上業(yè)務(wù)和線(xiàn)下業(yè)務(wù)。比如推薦、廣告等屬于線(xiàn)上應用，舉報、欺詐檢測、異常檢測等屬于線(xiàn)下應用。
數據應用有價(jià)值的前提是擁有“大數據”。只有當數據規模達到一定程度時(shí)，基于數據的分析和挖掘才能發(fā)現有價(jià)值的規律、現象和問(wèn)題。如果數據沒(méi)有達到一定的規模，通常做好統計就足夠了，特別是對于很多初創(chuàng )企業(yè)來(lái)說(shuō)，完全沒(méi)必要一開(kāi)始就參考BAT來(lái)搭建自己的數據平臺。 查看全部
一個(gè)健康的測試平臺體系，對測試人員的職責分工、協(xié)作模式會(huì )有不同的要求
一個(gè)健康的測試平臺系統會(huì )對測試人員的職責分工和協(xié)作方式有不同的要求。
測試平臺的核心職責是完成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的高質(zhì)量交付。測試活動(dòng)包括單元測試、集成測試、接口測試、性能測試等，所有這些都是用來(lái)協(xié)調整個(gè)測試平臺，通過(guò)這些測試方法完成對高質(zhì)量交付的管理。
測試平臺的核心目的是提高測試效率，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量，其設計的關(guān)鍵是自動(dòng)化。傳統的測試方法是測試人員手動(dòng)執行測試用例，測試效率低，重復性工作多。通過(guò)測試平臺提供的自動(dòng)化能力，無(wú)需人工介入即可重復執行測試用例，大大提高了測試效率。
為了實(shí)現“自動(dòng)化”的目標，測試平臺的基本結構如下圖所示。
通過(guò)對象庫的封裝-業(yè)務(wù)的封裝-驅動(dòng)的封裝，以及這些封裝系統的協(xié)同，我們可以構建一系列自動(dòng)化測試平臺。當然，這只是一小部分，因為整個(gè)測試平臺的搭建絕對不是一個(gè)純粹的自動(dòng)化測試。整個(gè)測試平臺需要業(yè)務(wù)人員、開(kāi)發(fā)人員和測試人員的配合才能完成。
用例管理
測試自動(dòng)化的主要方法是通過(guò)腳本或代碼進(jìn)行測試。例如，單元測試用例是代碼，接口測試用例可以用Python編寫(xiě)，可靠性測試用例可以用Shell編寫(xiě)。為了能夠重復執行這些測試用例，測試平臺需要管理用例。管理維度包括業(yè)務(wù)、系統、測試類(lèi)型、用例代碼。比如網(wǎng)購業(yè)務(wù)的訂單系統的接口測試用例。資源管理
測試用例只能在特定的運行環(huán)境中執行。運行環(huán)境包括硬件（服務(wù)器、手機、平板電腦等）、軟件（操作系統、數據庫、Java虛擬機等）、業(yè)務(wù)系統（測試系統）。
除了性能測試，一般的自動(dòng)化測試不需要高性能。因此，為了提高資源利用率，大部分測試平臺都會(huì )采用虛擬化技術(shù)來(lái)充分利用硬件資源，如虛擬機、Docker等技術(shù)。任務(wù)管理
任務(wù)管理的主要職責是將測試用例分配給特定的資源執行并跟蹤任務(wù)的執行情況。任務(wù)管理是測試平臺設計的核心，它將測試平臺的各個(gè)部分連接起來(lái)，完成自動(dòng)化測試。數據管理
測試任務(wù)執行完成后，需要記錄各種相關(guān)數據（例如，執行時(shí)間、執行結果、用例執行期間的CPU、內存使用情況等）。這些數據具有以下功能：
顯示當前用例的實(shí)現。
作為歷史數據，方便后續測試與歷史數據對比，發(fā)現明顯趨勢。比如某個(gè)版本之后，單元測試覆蓋率從90%下降到70%。
作為大數據的一部分，可以根據測試的任務(wù)數據進(jìn)行一些數據挖掘。例如，某個(gè)業(yè)務(wù)每年執行 10,000 個(gè)用例測試，而另一個(gè)業(yè)務(wù)僅執行 1,000 個(gè)用例測試。這兩項業(yè)務(wù)的規模和復雜性相似。為什么差別這么大？
數據平臺
數據平臺的核心職責主要包括數據管理、數據分析和數據應用三部分。每個(gè)部分收錄更多的子字段。詳細的數據平臺架構如下圖所示。
數據管理
數據管理包括四大核心職責：data采集、數據存儲、數據訪(fǎng)問(wèn)、數據安全，是數據平臺的基本功能。
? Data采集：從業(yè)務(wù)系統中采集各種數據。比如日志、用戶(hù)行為、業(yè)務(wù)數據等，將這些數據傳輸到數據平臺。
? 數據存儲：將業(yè)務(wù)系統采集的數據存儲到數據平臺，用于后續數據分析。
? 數據訪(fǎng)問(wèn)：負責提供讀寫(xiě)數據的各種協(xié)議。比如讀寫(xiě)SQL、Hive、Key-Value等協(xié)議。
? 數據安全：通常，數據平臺由多個(gè)企業(yè)共享。一些業(yè)務(wù)敏感數據需要受到保護，以防止其他業(yè)務(wù)讀取甚至修改它。因此，有必要設計一種數據安全策略來(lái)保護數據。
數據分析
數據分析包括數據統計、數據挖掘、機器學(xué)習和深度學(xué)習等幾個(gè)子領(lǐng)域。
? 統計：根據原創(chuàng )數據，計算出相關(guān)概覽數據。例如PV、UV、交易金額等
? 數據挖掘：數據挖掘的概念具有廣泛的含義。為了區別于機器學(xué)習和深度學(xué)習，這里的數據挖掘主要是指傳統的數據挖掘方法。例如，經(jīng)驗豐富的數據分析師基于數據倉庫構建一系列規則，對數據進(jìn)行分析，發(fā)現一些隱藏的規律、現象、問(wèn)題等。經(jīng)典的數據挖掘案例是發(fā)現沃爾瑪的啤酒和紙尿褲的關(guān)系.
? 機器學(xué)習和深度學(xué)習：機器學(xué)習和深度學(xué)習屬于數據挖掘的特定實(shí)現。由于它們的實(shí)現方法與傳統的數據挖掘方法有很大的不同，所以使用數據平臺來(lái)實(shí)現機器學(xué)習和深度學(xué)習。 , 需要為機器學(xué)習和深度學(xué)習獨立設計
數據應用 數據應用非常廣泛，包括線(xiàn)上業(yè)務(wù)和線(xiàn)下業(yè)務(wù)。比如推薦、廣告等屬于線(xiàn)上應用，舉報、欺詐檢測、異常檢測等屬于線(xiàn)下應用。
數據應用有價(jià)值的前提是擁有“大數據”。只有當數據規模達到一定程度時(shí)，基于數據的分析和挖掘才能發(fā)現有價(jià)值的規律、現象和問(wèn)題。如果數據沒(méi)有達到一定的規模，通常做好統計就足夠了，特別是對于很多初創(chuàng )企業(yè)來(lái)說(shuō)，完全沒(méi)必要一開(kāi)始就參考BAT來(lái)搭建自己的數據平臺。
1.技術(shù)負責人，服務(wù)服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師3撰寫(xiě)時(shí)間(組圖)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 107 次瀏覽 ? 2021-08-10 07:19
1.技術(shù)負責人，服務(wù)服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師3撰寫(xiě)時(shí)間(組圖)
1 概覽
在持續2個(gè)月的持續優(yōu)化過(guò)程中，采集系統（kafka中的一個(gè)話(huà)題）的數據處理能力從2.500萬(wàn)增加到10萬(wàn)，基本滿(mǎn)足了下一個(gè)高峰的要求.
在所有日志中，廣告日志和作品日志是最大的，所以本次優(yōu)化也是針對這兩個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化。
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s升級到2.1w/s，提升了20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
在數據采集的優(yōu)化過(guò)程中，設計了很多地方，包括代碼優(yōu)化、框架優(yōu)化、服務(wù)優(yōu)化?，F在記錄顯著(zhù)提高吞吐率的優(yōu)化點(diǎn)。
2 面向對象
技術(shù)負責人，后端服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師
3 寫(xiě)作時(shí)間
2020 年 4 月 3 日
4 技術(shù)框架圖
arti1.png
5 后端日志ETL程序LogServer的優(yōu)化
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s提升到2.1w/s，提升了近20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
1.廣告日志界面壓測結果部分截圖
arti2.png
2.Works 日志界面壓測結果部分截圖
arti3.png
以下 TPS 提升為粗略值。
5.1 刪除代碼中不必要的打印日志
例如
System.out.println
System.out.println
logger.info
TPS 1k -> 3k
5.2 關(guān)閉logback.xml文件中的打印日志
例如
TPS 3k -> 5k
5.3 獲取kafka相關(guān)loggers的代碼優(yōu)化
例如
之前的代碼
public synchronized static Logger getLogger(String topic) {
Logger logger = loggers.get(topic);
try {
if (logger == null) {
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
return logger;
}
優(yōu)化代碼
public static Logger getLogger(String topic) {
if (logger == null) {
synchronized(KafkaLoggerFactory.class){
if(logger == null){
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
}
}
}
TPS 5k -> 9k
5.4 簡(jiǎn)化流量廣告邏輯
以前的做法：
廣告數據作為普通日志數據處理，會(huì )經(jīng)過(guò)所有的日志判斷邏輯，最后驗證后發(fā)送給Kafka，數據沒(méi)問(wèn)題。整個(gè)邏輯鏈比較長(cháng)。
目前的做法：
先看代碼
ip: String ip = request.getIp();
collection.put("ip", ip);
// 國家、地區、城市： collection.putAll(Constant.getRegionInfo(ip));
server_host: collection.put("srh", Constant.serverHost);
server_time: collection.put("s_t", System.currentTimeMillis());
if( "traffic_view".equals(collection.get("product")) ){
parseAdRecord(collection);
return Constant.RESPONSE_CODE_NORMAL;
}
...
public void parseAdRecord(Map collection){
try {
collection = Constant.clearAdCollection(collection);
log2kafka(Constant.eventTopic, JSONObject.toJSONString(collection));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
從上面的代碼可以看出，廣告的邏輯是分開(kāi)處理的，整個(gè)鏈接要短很多?？偣泊蠹s有 3 個(gè)步驟：
1 所需的公共字段處理
2 判斷是否為廣告日志
3 向 kafka 發(fā)送廣告日志
TPS 9k -> 1.2w
5.5 精簡(jiǎn)廣告日志中的字段
HDFS 上的廣告日志中的 85 個(gè)字段現在減少到大約 45 個(gè)。雖然這一步并沒(méi)有太多地提高 LogServer 的吞吐量。但它幾乎可以使 Kafka 的吞吐量翻倍。
5.6 升級和簡(jiǎn)化依賴(lài) 首先，移除所有非必要的maven依賴(lài)，將依賴(lài)數量從217個(gè)減少到51個(gè)。升級maven依賴(lài)到更新的版本。刪除了部分依賴(lài)，調整了相關(guān)類(lèi)。例如 StringUtils.isEmpty() 已經(jīng)從 spring 類(lèi)中移除
org.springframework.util.StringUtils
調整為commons-lang3包中的mons.lang3.StringUtils
org.apache.commons
commons-lang3
3.10
6 服務(wù)器硬件級別
從之前的 4 核 8G 服務(wù)器遷移到 8 核 16G 服務(wù)器。
并對服務(wù)器內核參數做了如下優(yōu)化：
net.core.somaxconn = 10240
net.core.netdev_max_backlog =262144
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 5
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 600
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 60999
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_syn_retries = 1
net.ipv4.tcp_synack_retries = 1
1.2w -> 2w
7 前端SDK優(yōu)化
Kafka寫(xiě)壓測試后，日志大小為1024字節時(shí)，QPS接近2048的兩倍。
arti4.png
1 減少前端上報的日志字段數量，刪除暫時(shí)不用的字段。前端SDK上報的日志字段從71個(gè)字段刪除到48個(gè)字段，減少了32%的字段數。
2 不再上報不必要的日志，主要是修改前端日志上報的邏輯。
8 對 Nginx 的優(yōu)化：
Nginx 的優(yōu)化主要有兩個(gè)方面：
服務(wù)器層面的優(yōu)化，比如上面第5條Nginx本身的配置優(yōu)化，增加了ip反刷機制8.1對部分Nginx配置的優(yōu)化。
Worker_connections 已從 20480 增加到 102400，增加了 5 倍。提升之后，nginx的吞吐量從2w/s提升到了3.5w/s。設置時(shí)最好根據業(yè)務(wù)和服務(wù)器的性能進(jìn)行壓力測試。
worker_processes 默認為1，官方推薦和cpu的核數一樣，或者直接設置為auto。有人建議將其設置為 cpu 內核數的 2 倍。從我的測試情況來(lái)看，不會(huì )有明顯的提升，也可能是場(chǎng)景覆蓋有限。
worker_cpu_affinity Nginx 默認不啟用多核 cpu 的使用?？梢酝ㄟ^(guò)worker_cpu_affinity讓nginx使用多核cpu，將worker綁定到指定線(xiàn)程，提高nginx的性能。
multi_accept 默認情況下，Nginx 不啟用 multi_accept。 multi_accept 允許 nginx 工作進(jìn)程接受盡可能多的請求。它的作用是讓工作進(jìn)程一次性接受監聽(tīng)隊列中的所有請求，然后進(jìn)行處理。如果multi_accept的值設置為off，那么worker進(jìn)程必須一一接受監聽(tīng)隊列中的請求。
worker_processes 8;
worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000;
worker_connections 102400;
multi_accept on;
優(yōu)化后QPS從10000左右提升到3.5萬(wàn)。
8.2 ip 防刷
在conf/module/中定義了一個(gè)黑名單文件：
map $http_x_forwarded_for $ip_action{
default 0;
~123\.123\.29 1;
}
在nginx.conf中添加ip過(guò)濾配置：
location /log.gif {
if ($ip_action) {
return 403;
}
proxy_pass http://big-da/log-server/push;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
client_max_body_size 128k;
client_body_buffer_size 32k;
proxy_connect_timeout 5;
proxy_send_timeout 5;
proxy_read_timeout 5;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
}
如果是黑名單中的ip，則直接拒絕請求。
9 Kafka 的優(yōu)化
1.將所有重要topic的Replication從1改為2，以保證Kafka一個(gè)節點(diǎn)故障時(shí)topic也能正常工作。
arti5.png
2.為每個(gè)節點(diǎn)的kafka設置一個(gè)專(zhuān)用的SSD硬盤(pán)。
ic 分區數根據業(yè)務(wù)需要設置。我們已經(jīng)設置了 6 個(gè)分區。
3.在生產(chǎn)者端使用snappy壓縮格式編寫(xiě)Kafka
4.生產(chǎn)者端合理設置batch.size
batch.size 用于控制生產(chǎn)者在將消息發(fā)送到 Kafka 之前需要積累多少自己的數據。默認16kB，經(jīng)過(guò)測試，在32kB的情況下，吞吐量和壓力測試都在可接受的范圍內。
5.在生產(chǎn)者端合理設置linger.ms
默認沒(méi)有設置，只要有數據就立即發(fā)送。 linger.ms可以設置為100，當流量比較大時(shí)，可以減少發(fā)送請求的次數，從而提高吞吐量。
6.升級版，kafka從0.10升級到2.2.1 查看全部
1 概覽
在持續2個(gè)月的持續優(yōu)化過(guò)程中，采集系統（kafka中的一個(gè)話(huà)題）的數據處理能力從2.500萬(wàn)增加到10萬(wàn)，基本滿(mǎn)足了下一個(gè)高峰的要求.
在所有日志中，廣告日志和作品日志是最大的，所以本次優(yōu)化也是針對這兩個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化。
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s升級到2.1w/s，提升了20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
在數據采集的優(yōu)化過(guò)程中，設計了很多地方，包括代碼優(yōu)化、框架優(yōu)化、服務(wù)優(yōu)化?，F在記錄顯著(zhù)提高吞吐率的優(yōu)化點(diǎn)。
2 面向對象
技術(shù)負責人，后端服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師
3 寫(xiě)作時(shí)間
2020 年 4 月 3 日
4 技術(shù)框架圖
arti1.png
5 后端日志ETL程序LogServer的優(yōu)化
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s提升到2.1w/s，提升了近20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
1.廣告日志界面壓測結果部分截圖
arti2.png
2.Works 日志界面壓測結果部分截圖
arti3.png
以下 TPS 提升為粗略值。
5.1 刪除代碼中不必要的打印日志
例如
System.out.println
System.out.println
logger.info
TPS 1k -> 3k
5.2 關(guān)閉logback.xml文件中的打印日志
例如
TPS 3k -> 5k
5.3 獲取kafka相關(guān)loggers的代碼優(yōu)化
例如
之前的代碼
public synchronized static Logger getLogger(String topic) {
Logger logger = loggers.get(topic);
try {
if (logger == null) {
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
return logger;
}
優(yōu)化代碼
public static Logger getLogger(String topic) {
if (logger == null) {
synchronized(KafkaLoggerFactory.class){
if(logger == null){
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
}
}
}
TPS 5k -> 9k
5.4 簡(jiǎn)化流量廣告邏輯
以前的做法：
廣告數據作為普通日志數據處理，會(huì )經(jīng)過(guò)所有的日志判斷邏輯，最后驗證后發(fā)送給Kafka，數據沒(méi)問(wèn)題。整個(gè)邏輯鏈比較長(cháng)。
目前的做法：
先看代碼
ip: String ip = request.getIp();
collection.put("ip", ip);
// 國家、地區、城市： collection.putAll(Constant.getRegionInfo(ip));
server_host: collection.put("srh", Constant.serverHost);
server_time: collection.put("s_t", System.currentTimeMillis());
if( "traffic_view".equals(collection.get("product")) ){
parseAdRecord(collection);
return Constant.RESPONSE_CODE_NORMAL;
}
...
public void parseAdRecord(Map collection){
try {
collection = Constant.clearAdCollection(collection);
log2kafka(Constant.eventTopic, JSONObject.toJSONString(collection));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
從上面的代碼可以看出，廣告的邏輯是分開(kāi)處理的，整個(gè)鏈接要短很多?？偣泊蠹s有 3 個(gè)步驟：
1 所需的公共字段處理
2 判斷是否為廣告日志
3 向 kafka 發(fā)送廣告日志
TPS 9k -> 1.2w
5.5 精簡(jiǎn)廣告日志中的字段
HDFS 上的廣告日志中的 85 個(gè)字段現在減少到大約 45 個(gè)。雖然這一步并沒(méi)有太多地提高 LogServer 的吞吐量。但它幾乎可以使 Kafka 的吞吐量翻倍。
5.6 升級和簡(jiǎn)化依賴(lài) 首先，移除所有非必要的maven依賴(lài)，將依賴(lài)數量從217個(gè)減少到51個(gè)。升級maven依賴(lài)到更新的版本。刪除了部分依賴(lài)，調整了相關(guān)類(lèi)。例如 StringUtils.isEmpty() 已經(jīng)從 spring 類(lèi)中移除
org.springframework.util.StringUtils
調整為commons-lang3包中的mons.lang3.StringUtils
org.apache.commons
commons-lang3
3.10
6 服務(wù)器硬件級別
從之前的 4 核 8G 服務(wù)器遷移到 8 核 16G 服務(wù)器。
并對服務(wù)器內核參數做了如下優(yōu)化：
net.core.somaxconn = 10240
net.core.netdev_max_backlog =262144
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 5
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 600
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 60999
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_syn_retries = 1
net.ipv4.tcp_synack_retries = 1
1.2w -> 2w
7 前端SDK優(yōu)化
Kafka寫(xiě)壓測試后，日志大小為1024字節時(shí)，QPS接近2048的兩倍。
arti4.png
1 減少前端上報的日志字段數量，刪除暫時(shí)不用的字段。前端SDK上報的日志字段從71個(gè)字段刪除到48個(gè)字段，減少了32%的字段數。
2 不再上報不必要的日志，主要是修改前端日志上報的邏輯。
8 對 Nginx 的優(yōu)化：
Nginx 的優(yōu)化主要有兩個(gè)方面：
服務(wù)器層面的優(yōu)化，比如上面第5條Nginx本身的配置優(yōu)化，增加了ip反刷機制8.1對部分Nginx配置的優(yōu)化。
Worker_connections 已從 20480 增加到 102400，增加了 5 倍。提升之后，nginx的吞吐量從2w/s提升到了3.5w/s。設置時(shí)最好根據業(yè)務(wù)和服務(wù)器的性能進(jìn)行壓力測試。
worker_processes 默認為1，官方推薦和cpu的核數一樣，或者直接設置為auto。有人建議將其設置為 cpu 內核數的 2 倍。從我的測試情況來(lái)看，不會(huì )有明顯的提升，也可能是場(chǎng)景覆蓋有限。
worker_cpu_affinity Nginx 默認不啟用多核 cpu 的使用?？梢酝ㄟ^(guò)worker_cpu_affinity讓nginx使用多核cpu，將worker綁定到指定線(xiàn)程，提高nginx的性能。
multi_accept 默認情況下，Nginx 不啟用 multi_accept。 multi_accept 允許 nginx 工作進(jìn)程接受盡可能多的請求。它的作用是讓工作進(jìn)程一次性接受監聽(tīng)隊列中的所有請求，然后進(jìn)行處理。如果multi_accept的值設置為off，那么worker進(jìn)程必須一一接受監聽(tīng)隊列中的請求。
worker_processes 8;
worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000;
worker_connections 102400;
multi_accept on;
優(yōu)化后QPS從10000左右提升到3.5萬(wàn)。
8.2 ip 防刷
在conf/module/中定義了一個(gè)黑名單文件：
map $http_x_forwarded_for $ip_action{
default 0;
~123\.123\.29 1;
}
在nginx.conf中添加ip過(guò)濾配置：
location /log.gif {
if ($ip_action) {
return 403;
}
proxy_pass http://big-da/log-server/push;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
client_max_body_size 128k;
client_body_buffer_size 32k;
proxy_connect_timeout 5;
proxy_send_timeout 5;
proxy_read_timeout 5;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
}
如果是黑名單中的ip，則直接拒絕請求。
9 Kafka 的優(yōu)化
1.將所有重要topic的Replication從1改為2，以保證Kafka一個(gè)節點(diǎn)故障時(shí)topic也能正常工作。
arti5.png
2.為每個(gè)節點(diǎn)的kafka設置一個(gè)專(zhuān)用的SSD硬盤(pán)。
ic 分區數根據業(yè)務(wù)需要設置。我們已經(jīng)設置了 6 個(gè)分區。
3.在生產(chǎn)者端使用snappy壓縮格式編寫(xiě)Kafka
4.生產(chǎn)者端合理設置batch.size
batch.size 用于控制生產(chǎn)者在將消息發(fā)送到 Kafka 之前需要積累多少自己的數據。默認16kB，經(jīng)過(guò)測試，在32kB的情況下，吞吐量和壓力測試都在可接受的范圍內。
5.在生產(chǎn)者端合理設置linger.ms
默認沒(méi)有設置，只要有數據就立即發(fā)送。 linger.ms可以設置為100，當流量比較大時(shí)，可以減少發(fā)送請求的次數，從而提高吞吐量。
6.升級版，kafka從0.10升級到2.2.1 查看全部
1.技術(shù)負責人，服務(wù)服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師3撰寫(xiě)時(shí)間(組圖)
1 概覽
在持續2個(gè)月的持續優(yōu)化過(guò)程中，采集系統（kafka中的一個(gè)話(huà)題）的數據處理能力從2.500萬(wàn)增加到10萬(wàn)，基本滿(mǎn)足了下一個(gè)高峰的要求.
在所有日志中，廣告日志和作品日志是最大的，所以本次優(yōu)化也是針對這兩個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化。
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s升級到2.1w/s，提升了20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
在數據采集的優(yōu)化過(guò)程中，設計了很多地方，包括代碼優(yōu)化、框架優(yōu)化、服務(wù)優(yōu)化?，F在記錄顯著(zhù)提高吞吐率的優(yōu)化點(diǎn)。
2 面向對象
技術(shù)負責人，后端服務(wù)開(kāi)發(fā)工程師
3 寫(xiě)作時(shí)間
2020 年 4 月 3 日
4 技術(shù)框架圖
arti1.png
5 后端日志ETL程序LogServer的優(yōu)化
廣告日志接口TPS從之前的不到1k/s提升到2.1w/s，提升了近20倍。
工作日志界面的TPS從之前的不到1k/s提升到了1.4w/s，提升了13倍。
1.廣告日志界面壓測結果部分截圖
arti2.png
2.Works 日志界面壓測結果部分截圖
arti3.png
以下 TPS 提升為粗略值。
5.1 刪除代碼中不必要的打印日志
例如
System.out.println
System.out.println
logger.info
TPS 1k -> 3k
5.2 關(guān)閉logback.xml文件中的打印日志
例如
TPS 3k -> 5k
5.3 獲取kafka相關(guān)loggers的代碼優(yōu)化
例如
之前的代碼
public synchronized static Logger getLogger(String topic) {
Logger logger = loggers.get(topic);
try {
if (logger == null) {
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
return logger;
}
優(yōu)化代碼
public static Logger getLogger(String topic) {
if (logger == null) {
synchronized(KafkaLoggerFactory.class){
if(logger == null){
logger = LoggerFactory.getLogger(topic);
loggers.put(topic, logger);
}
}
}
}
TPS 5k -> 9k
5.4 簡(jiǎn)化流量廣告邏輯
以前的做法：
廣告數據作為普通日志數據處理，會(huì )經(jīng)過(guò)所有的日志判斷邏輯，最后驗證后發(fā)送給Kafka，數據沒(méi)問(wèn)題。整個(gè)邏輯鏈比較長(cháng)。
目前的做法：
先看代碼
ip: String ip = request.getIp();
collection.put("ip", ip);
// 國家、地區、城市： collection.putAll(Constant.getRegionInfo(ip));
server_host: collection.put("srh", Constant.serverHost);
server_time: collection.put("s_t", System.currentTimeMillis());
if( "traffic_view".equals(collection.get("product")) ){
parseAdRecord(collection);
return Constant.RESPONSE_CODE_NORMAL;
}
...
public void parseAdRecord(Map collection){
try {
collection = Constant.clearAdCollection(collection);
log2kafka(Constant.eventTopic, JSONObject.toJSONString(collection));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
從上面的代碼可以看出，廣告的邏輯是分開(kāi)處理的，整個(gè)鏈接要短很多?？偣泊蠹s有 3 個(gè)步驟：
1 所需的公共字段處理
2 判斷是否為廣告日志
3 向 kafka 發(fā)送廣告日志
TPS 9k -> 1.2w
5.5 精簡(jiǎn)廣告日志中的字段
HDFS 上的廣告日志中的 85 個(gè)字段現在減少到大約 45 個(gè)。雖然這一步并沒(méi)有太多地提高 LogServer 的吞吐量。但它幾乎可以使 Kafka 的吞吐量翻倍。
5.6 升級和簡(jiǎn)化依賴(lài) 首先，移除所有非必要的maven依賴(lài)，將依賴(lài)數量從217個(gè)減少到51個(gè)。升級maven依賴(lài)到更新的版本。刪除了部分依賴(lài)，調整了相關(guān)類(lèi)。例如 StringUtils.isEmpty() 已經(jīng)從 spring 類(lèi)中移除
org.springframework.util.StringUtils
調整為commons-lang3包中的mons.lang3.StringUtils
org.apache.commons
commons-lang3
3.10
6 服務(wù)器硬件級別
從之前的 4 核 8G 服務(wù)器遷移到 8 核 16G 服務(wù)器。
并對服務(wù)器內核參數做了如下優(yōu)化：
net.core.somaxconn = 10240
net.core.netdev_max_backlog =262144
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 5
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 600
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 60999
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_syn_retries = 1
net.ipv4.tcp_synack_retries = 1
1.2w -> 2w
7 前端SDK優(yōu)化
Kafka寫(xiě)壓測試后，日志大小為1024字節時(shí)，QPS接近2048的兩倍。
arti4.png
1 減少前端上報的日志字段數量，刪除暫時(shí)不用的字段。前端SDK上報的日志字段從71個(gè)字段刪除到48個(gè)字段，減少了32%的字段數。
2 不再上報不必要的日志，主要是修改前端日志上報的邏輯。
8 對 Nginx 的優(yōu)化：
Nginx 的優(yōu)化主要有兩個(gè)方面：
服務(wù)器層面的優(yōu)化，比如上面第5條Nginx本身的配置優(yōu)化，增加了ip反刷機制8.1對部分Nginx配置的優(yōu)化。
Worker_connections 已從 20480 增加到 102400，增加了 5 倍。提升之后，nginx的吞吐量從2w/s提升到了3.5w/s。設置時(shí)最好根據業(yè)務(wù)和服務(wù)器的性能進(jìn)行壓力測試。
worker_processes 默認為1，官方推薦和cpu的核數一樣，或者直接設置為auto。有人建議將其設置為 cpu 內核數的 2 倍。從我的測試情況來(lái)看，不會(huì )有明顯的提升，也可能是場(chǎng)景覆蓋有限。
worker_cpu_affinity Nginx 默認不啟用多核 cpu 的使用?？梢酝ㄟ^(guò)worker_cpu_affinity讓nginx使用多核cpu，將worker綁定到指定線(xiàn)程，提高nginx的性能。
multi_accept 默認情況下，Nginx 不啟用 multi_accept。 multi_accept 允許 nginx 工作進(jìn)程接受盡可能多的請求。它的作用是讓工作進(jìn)程一次性接受監聽(tīng)隊列中的所有請求，然后進(jìn)行處理。如果multi_accept的值設置為off，那么worker進(jìn)程必須一一接受監聽(tīng)隊列中的請求。
worker_processes 8;
worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000;
worker_connections 102400;
multi_accept on;
優(yōu)化后QPS從10000左右提升到3.5萬(wàn)。
8.2 ip 防刷
在conf/module/中定義了一個(gè)黑名單文件：
map $http_x_forwarded_for $ip_action{
default 0;
~123\.123\.29 1;
}
在nginx.conf中添加ip過(guò)濾配置：
location /log.gif {
if ($ip_action) {
return 403;
}
proxy_pass http://big-da/log-server/push;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
client_max_body_size 128k;
client_body_buffer_size 32k;
proxy_connect_timeout 5;
proxy_send_timeout 5;
proxy_read_timeout 5;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
}
如果是黑名單中的ip，則直接拒絕請求。
9 Kafka 的優(yōu)化
1.將所有重要topic的Replication從1改為2，以保證Kafka一個(gè)節點(diǎn)故障時(shí)topic也能正常工作。
arti5.png
2.為每個(gè)節點(diǎn)的kafka設置一個(gè)專(zhuān)用的SSD硬盤(pán)。
ic 分區數根據業(yè)務(wù)需要設置。我們已經(jīng)設置了 6 個(gè)分區。
3.在生產(chǎn)者端使用snappy壓縮格式編寫(xiě)Kafka
4.生產(chǎn)者端合理設置batch.size
batch.size 用于控制生產(chǎn)者在將消息發(fā)送到 Kafka 之前需要積累多少自己的數據。默認16kB，經(jīng)過(guò)測試，在32kB的情況下，吞吐量和壓力測試都在可接受的范圍內。
5.在生產(chǎn)者端合理設置linger.ms
默認沒(méi)有設置，只要有數據就立即發(fā)送。 linger.ms可以設置為100，當流量比較大時(shí)，可以減少發(fā)送請求的次數，從而提高吞吐量。
6.升級版，kafka從0.10升級到2.2.1
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，做跨境電商的話(huà)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 127 次瀏覽 ? 2021-08-09 03:06
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，做跨境電商的話(huà)
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，
做跨境電商的話(huà)，市場(chǎng)競爭力越大越好，如果針對女性而言的話(huà)，天貓就是不錯的選擇。
可以用匯天下，匯天下是一個(gè)全新的平臺，匯聚多源搜索詞，高質(zhì)量精準長(cháng)尾詞。
個(gè)人認為，跨境電商詞匯太多，重復率高，經(jīng)常用的，不一定是熱詞。還是建議選精準匹配，熱詞，精準的詞。
建議針對店鋪的一個(gè)問(wèn)題，
經(jīng)過(guò)不斷測試,無(wú)重復的詞匯只要更好的表達出原意,就是精準的詞匯
.生意參謀市場(chǎng)行情.搜索詞庫.客源窩.產(chǎn)品詞庫.詞匯精準度.競爭度
金龍客，
產(chǎn)品詞庫，搜索詞+屬性詞=關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞可以是核心關(guān)鍵詞，長(cháng)尾關(guān)鍵詞。市場(chǎng)競爭白熱化，是導致頁(yè)面標題沒(méi)有競爭力的重要原因，怎么幫店鋪更好的運營(yíng)的話(huà)可以參考一下我的文章，知乎里面沒(méi)有太多產(chǎn)品編輯功能，碼字不易，關(guān)注我，
比如搜索方式搜索方式這個(gè)功能挺好的，不過(guò)這些都是我們常用的，還是要多嘗試新的搜索方式，才能更好的提高店鋪流量?？梢詤⒖加靡恍崴言~來(lái)代替，或者可以參考它原來(lái)的形式，從而形成更好的二次創(chuàng )作。以后有什么問(wèn)題的話(huà)，可以私信我交流，我會(huì )給大家做一些產(chǎn)品的推薦。 查看全部
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，
做跨境電商的話(huà)，市場(chǎng)競爭力越大越好，如果針對女性而言的話(huà)，天貓就是不錯的選擇。
可以用匯天下，匯天下是一個(gè)全新的平臺，匯聚多源搜索詞，高質(zhì)量精準長(cháng)尾詞。
個(gè)人認為，跨境電商詞匯太多，重復率高，經(jīng)常用的，不一定是熱詞。還是建議選精準匹配，熱詞，精準的詞。
建議針對店鋪的一個(gè)問(wèn)題，
經(jīng)過(guò)不斷測試,無(wú)重復的詞匯只要更好的表達出原意,就是精準的詞匯
.生意參謀市場(chǎng)行情.搜索詞庫.客源窩.產(chǎn)品詞庫.詞匯精準度.競爭度
金龍客，
產(chǎn)品詞庫，搜索詞+屬性詞=關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞可以是核心關(guān)鍵詞，長(cháng)尾關(guān)鍵詞。市場(chǎng)競爭白熱化，是導致頁(yè)面標題沒(méi)有競爭力的重要原因，怎么幫店鋪更好的運營(yíng)的話(huà)可以參考一下我的文章，知乎里面沒(méi)有太多產(chǎn)品編輯功能，碼字不易，關(guān)注我，
比如搜索方式搜索方式這個(gè)功能挺好的，不過(guò)這些都是我們常用的，還是要多嘗試新的搜索方式，才能更好的提高店鋪流量?？梢詤⒖加靡恍崴言~來(lái)代替，或者可以參考它原來(lái)的形式，從而形成更好的二次創(chuàng )作。以后有什么問(wèn)題的話(huà)，可以私信我交流，我會(huì )給大家做一些產(chǎn)品的推薦。 查看全部
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，做跨境電商的話(huà)
優(yōu)采集平臺共享優(yōu)質(zhì)搜索詞源，
做跨境電商的話(huà)，市場(chǎng)競爭力越大越好，如果針對女性而言的話(huà)，天貓就是不錯的選擇。
可以用匯天下，匯天下是一個(gè)全新的平臺，匯聚多源搜索詞，高質(zhì)量精準長(cháng)尾詞。
個(gè)人認為，跨境電商詞匯太多，重復率高，經(jīng)常用的，不一定是熱詞。還是建議選精準匹配，熱詞，精準的詞。
建議針對店鋪的一個(gè)問(wèn)題，
經(jīng)過(guò)不斷測試,無(wú)重復的詞匯只要更好的表達出原意,就是精準的詞匯
.生意參謀市場(chǎng)行情.搜索詞庫.客源窩.產(chǎn)品詞庫.詞匯精準度.競爭度
金龍客，
產(chǎn)品詞庫，搜索詞+屬性詞=關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞可以是核心關(guān)鍵詞，長(cháng)尾關(guān)鍵詞。市場(chǎng)競爭白熱化，是導致頁(yè)面標題沒(méi)有競爭力的重要原因，怎么幫店鋪更好的運營(yíng)的話(huà)可以參考一下我的文章，知乎里面沒(méi)有太多產(chǎn)品編輯功能，碼字不易，關(guān)注我，
比如搜索方式搜索方式這個(gè)功能挺好的，不過(guò)這些都是我們常用的，還是要多嘗試新的搜索方式，才能更好的提高店鋪流量?？梢詤⒖加靡恍崴言~來(lái)代替，或者可以參考它原來(lái)的形式，從而形成更好的二次創(chuàng )作。以后有什么問(wèn)題的話(huà)，可以私信我交流，我會(huì )給大家做一些產(chǎn)品的推薦。
行業(yè)采購采集大數據平臺是什么？?jì)?yōu)采集平臺介紹
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 181 次瀏覽 ? 2021-08-07 00:05
行業(yè)采購采集大數據平臺是什么？?jì)?yōu)采集平臺介紹
優(yōu)采集平臺主要為采購企業(yè)提供上游供應商數據采集、下游客戶(hù)/供應商數據采集、客戶(hù)需求查詢(xún)等多種功能服務(wù)，收集企業(yè)采購要素的數據自動(dòng)分析打標記管理，支持企業(yè)定制化推送數據，可以為企業(yè)解決一站式信息管理問(wèn)題，幫助企業(yè)獲取行業(yè)所需要的各類(lèi)數據。
首先：是行業(yè)專(zhuān)業(yè)的信息服務(wù)商！其次：是根據客戶(hù)需求為企業(yè)定制化定制化數據采集的產(chǎn)品。第三：服務(wù)到位，
是信息公司，
信息公司應該算吧，先要考慮是否靠譜吧，數據分析的那些的只能在數據公司能做到，但是有了數據公司肯定也是要算一下費用了，信息公司都能算到多少。安利一下我們家的產(chǎn)品，叫行業(yè)采購采集大數據平臺，有需要的可以去看看。
這個(gè)只是客戶(hù)經(jīng)理推薦的，
2014年時(shí)提的就是現在竟然是最早一批了，至少做到前面了。這兩年在長(cháng)江電力做過(guò)一些數據采集的項目，現在做的是支持各大采購渠道以及批發(fā)商，采購經(jīng)理可以通過(guò)微信管理自己的供應商以及采購渠道。
是的，我們剛做到第二部分第一部分為中國電力行業(yè)十分專(zhuān)業(yè)的數據分析平臺。國家電網(wǎng)在2015年底已經(jīng)開(kāi)放，全國將會(huì )有5000家電力企業(yè)申請，目前已經(jīng)形成的：電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺、發(fā)電企業(yè)間線(xiàn)上平臺5大平臺，分別對應四個(gè)不同的電力行業(yè)，分別對應電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺，分別覆蓋3000個(gè)電力批發(fā)商及6000個(gè)火電批發(fā)商，分別對應1600萬(wàn)套電力采購、1500萬(wàn)套電力批發(fā)、1500萬(wàn)套新能源批發(fā)。
互聯(lián)網(wǎng)方式大大提高了電力行業(yè)和企業(yè)對數據分析的重視程度，也降低了電力行業(yè)進(jìn)行數據分析的成本，新電力技術(shù)將會(huì )越來(lái)越重要，分析數據的重要性將會(huì )大大加強。 查看全部
優(yōu)采集平臺主要為采購企業(yè)提供上游供應商數據采集、下游客戶(hù)/供應商數據采集、客戶(hù)需求查詢(xún)等多種功能服務(wù)，收集企業(yè)采購要素的數據自動(dòng)分析打標記管理，支持企業(yè)定制化推送數據，可以為企業(yè)解決一站式信息管理問(wèn)題，幫助企業(yè)獲取行業(yè)所需要的各類(lèi)數據。
首先：是行業(yè)專(zhuān)業(yè)的信息服務(wù)商！其次：是根據客戶(hù)需求為企業(yè)定制化定制化數據采集的產(chǎn)品。第三：服務(wù)到位，
是信息公司，
信息公司應該算吧，先要考慮是否靠譜吧，數據分析的那些的只能在數據公司能做到，但是有了數據公司肯定也是要算一下費用了，信息公司都能算到多少。安利一下我們家的產(chǎn)品，叫行業(yè)采購采集大數據平臺，有需要的可以去看看。
這個(gè)只是客戶(hù)經(jīng)理推薦的，
2014年時(shí)提的就是現在竟然是最早一批了，至少做到前面了。這兩年在長(cháng)江電力做過(guò)一些數據采集的項目，現在做的是支持各大采購渠道以及批發(fā)商，采購經(jīng)理可以通過(guò)微信管理自己的供應商以及采購渠道。
是的，我們剛做到第二部分第一部分為中國電力行業(yè)十分專(zhuān)業(yè)的數據分析平臺。國家電網(wǎng)在2015年底已經(jīng)開(kāi)放，全國將會(huì )有5000家電力企業(yè)申請，目前已經(jīng)形成的：電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺、發(fā)電企業(yè)間線(xiàn)上平臺5大平臺，分別對應四個(gè)不同的電力行業(yè)，分別對應電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺，分別覆蓋3000個(gè)電力批發(fā)商及6000個(gè)火電批發(fā)商，分別對應1600萬(wàn)套電力采購、1500萬(wàn)套電力批發(fā)、1500萬(wàn)套新能源批發(fā)。
互聯(lián)網(wǎng)方式大大提高了電力行業(yè)和企業(yè)對數據分析的重視程度，也降低了電力行業(yè)進(jìn)行數據分析的成本，新電力技術(shù)將會(huì )越來(lái)越重要，分析數據的重要性將會(huì )大大加強。 查看全部
行業(yè)采購采集大數據平臺是什么？?jì)?yōu)采集平臺介紹
優(yōu)采集平臺主要為采購企業(yè)提供上游供應商數據采集、下游客戶(hù)/供應商數據采集、客戶(hù)需求查詢(xún)等多種功能服務(wù)，收集企業(yè)采購要素的數據自動(dòng)分析打標記管理，支持企業(yè)定制化推送數據，可以為企業(yè)解決一站式信息管理問(wèn)題，幫助企業(yè)獲取行業(yè)所需要的各類(lèi)數據。
首先：是行業(yè)專(zhuān)業(yè)的信息服務(wù)商！其次：是根據客戶(hù)需求為企業(yè)定制化定制化數據采集的產(chǎn)品。第三：服務(wù)到位，
是信息公司，
信息公司應該算吧，先要考慮是否靠譜吧，數據分析的那些的只能在數據公司能做到，但是有了數據公司肯定也是要算一下費用了，信息公司都能算到多少。安利一下我們家的產(chǎn)品，叫行業(yè)采購采集大數據平臺，有需要的可以去看看。
這個(gè)只是客戶(hù)經(jīng)理推薦的，
2014年時(shí)提的就是現在竟然是最早一批了，至少做到前面了。這兩年在長(cháng)江電力做過(guò)一些數據采集的項目，現在做的是支持各大采購渠道以及批發(fā)商，采購經(jīng)理可以通過(guò)微信管理自己的供應商以及采購渠道。
是的，我們剛做到第二部分第一部分為中國電力行業(yè)十分專(zhuān)業(yè)的數據分析平臺。國家電網(wǎng)在2015年底已經(jīng)開(kāi)放，全國將會(huì )有5000家電力企業(yè)申請，目前已經(jīng)形成的：電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺、發(fā)電企業(yè)間線(xiàn)上平臺5大平臺，分別對應四個(gè)不同的電力行業(yè)，分別對應電力交易中心、國網(wǎng)集團電力交易平臺、火電批發(fā)平臺、新能源零售電批發(fā)平臺，分別覆蓋3000個(gè)電力批發(fā)商及6000個(gè)火電批發(fā)商，分別對應1600萬(wàn)套電力采購、1500萬(wàn)套電力批發(fā)、1500萬(wàn)套新能源批發(fā)。
互聯(lián)網(wǎng)方式大大提高了電力行業(yè)和企業(yè)對數據分析的重視程度，也降低了電力行業(yè)進(jìn)行數據分析的成本，新電力技術(shù)將會(huì )越來(lái)越重要，分析數據的重要性將會(huì )大大加強。
優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 196 次瀏覽 ? 2021-08-05 01:02
優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)
優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，也是搜索優(yōu)采集的公眾號，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)，同時(shí)對于這種庫存已經(jīng)實(shí)現api接口的網(wǎng)站可以讓用戶(hù)掃碼關(guān)注他們網(wǎng)站，可以自動(dòng)從他們庫中自動(dòng)識別出來(lái)，省去了用戶(hù)的提交操作。
各類(lèi)app、公眾號的二維碼功能，主要是依靠上傳圖片來(lái)獲取數據的。優(yōu)采集平臺可以解決這個(gè)問(wèn)題。優(yōu)采集網(wǎng)站所提供的二維碼生成圖片，是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)上真實(shí)圖片的高清大圖，保證了二維碼生成的真實(shí)可靠。其中，印有不同品牌名稱(chēng)、logo的名片、代金券、積分卡、禮品卡等素材都可以直接導入進(jìn)來(lái)，以此獲取二維碼的相關(guān)數據信息。
在微信小程序上面即可采集寶貝信息，據說(shuō)這個(gè)網(wǎng)站也有資質(zhì)呢，你去看看吧，免費的，上面都是免費試用，
很多的關(guān)注公眾號或者網(wǎng)站數據挖掘都是需要這樣的功能。當然這些應該是比較廣泛的。如果是單純做微信公眾號數據挖掘的話(huà)，可以對公眾號的內容進(jìn)行標簽聚合。比如把用戶(hù)群分為教育行業(yè)用戶(hù)，文化娛樂(lè )行業(yè)用戶(hù)，生活服務(wù)行業(yè)用戶(hù)等等。你可以標注他們的關(guān)注公眾號或者網(wǎng)站的標簽。例如可以把關(guān)注的“電腦培訓”進(jìn)行挖掘。這樣可以進(jìn)行市場(chǎng)定位。能夠找到用戶(hù)在什么群體中進(jìn)行推廣運營(yíng)。
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優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，也是搜索優(yōu)采集的公眾號，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)，同時(shí)對于這種庫存已經(jīng)實(shí)現api接口的網(wǎng)站可以讓用戶(hù)掃碼關(guān)注他們網(wǎng)站，可以自動(dòng)從他們庫中自動(dòng)識別出來(lái)，省去了用戶(hù)的提交操作。
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優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)
優(yōu)采集平臺有這種公眾號二維碼的庫，也是搜索優(yōu)采集的公眾號，可以實(shí)現一鍵轉發(fā)，同時(shí)對于這種庫存已經(jīng)實(shí)現api接口的網(wǎng)站可以讓用戶(hù)掃碼關(guān)注他們網(wǎng)站，可以自動(dòng)從他們庫中自動(dòng)識別出來(lái)，省去了用戶(hù)的提交操作。
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本文由考拉SEO【批量寫(xiě)SEO原創(chuàng )文章】平臺支持發(fā)布
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本文由考拉SEO【批量寫(xiě)SEO原創(chuàng )文章】平臺支持發(fā)布
看到這篇文章的內容不要驚訝，因為這篇文章是由考拉SEO【批量寫(xiě)SEO原創(chuàng )文章】平臺支持的。有了考拉，一天可以產(chǎn)出上萬(wàn)條優(yōu)質(zhì)SEO文章！如果還需要批量編輯SEO文章，可以進(jìn)入平臺用戶(hù)中心試用！
真的很抱歉，當你查看這個(gè)內容的時(shí)候，你可能不僅會(huì )得到關(guān)于Youzhan采集器的答案，因為這個(gè)文案是批寫(xiě)工具站智能編譯的流量?jì)热?。就算大家對原?chuàng )文章這批東西感興趣，也可以先拋開(kāi)采集器優(yōu)秀站的事情，讓你知道怎么借我們網(wǎng)站24小時(shí)產(chǎn)生幾萬(wàn)高- 質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)字！很多用戶(hù)看到我們的內容，以為是偽原創(chuàng )工具，錯了！其實(shí)這是一個(gè)原創(chuàng )系統。文字和模塊都是獨立編寫(xiě)的，網(wǎng)上基本很難找到和制作文字。相同程度的相似內容。這個(gè)平臺如何運作？稍后小編會(huì )給你完整解密！
急切詢(xún)問(wèn)Youzhan采集器的客戶(hù)，其實(shí)大家看重的是上一篇文章中研究的內容。不過(guò)原創(chuàng )幾個(gè)高流量搜索文章都很好，但是一個(gè)SEO文案能產(chǎn)生的搜索量實(shí)在是太小了，急于用信息頁(yè)的設計來(lái)提升流量的目標，這是非常重要的。是自動(dòng)化！假設文章一篇文章可以獲得1個(gè)pageview（一天），如果我們可以編輯10000篇文章，我們每天可以增加10000訪(fǎng)問(wèn)量。但說(shuō)起來(lái)很容易。實(shí)際寫(xiě)作的時(shí)候，一個(gè)人一天只能產(chǎn)出30多篇文章，最上面也只會(huì )產(chǎn)出70多篇文章。如果使用偽原創(chuàng )工具，最多有一百篇文章！看完這篇文章，你可以先拋開(kāi)優(yōu)秀站點(diǎn)采集器的話(huà)題，仔細研究一下如何獲得智能代文章！
優(yōu)化器批準的原創(chuàng )究竟是什么？文案原創(chuàng )不僅僅是一段原創(chuàng )的寫(xiě)作！在各大搜索者的算法定義中，原創(chuàng )并不代表沒(méi)有重復的內容。其實(shí)只要你的文章和其他網(wǎng)站內容不同，收錄的概率就會(huì )大大提高。一個(gè)好的文章，想法足夠吸引人，保持關(guān)鍵詞不變，只要確認沒(méi)有大段重復，那么文章文章還是很有可能是收錄，甚至變成一擊。比如這篇文章，你大概是通過(guò)搜狗搜索優(yōu)秀網(wǎng)站采集器，最后點(diǎn)擊查看的。其實(shí)我的文章是考拉SEO平臺文章平臺的批量編輯器導出的。 ！
這個(gè)系統的AI寫(xiě)作文章平臺，準確的說(shuō)，應該叫手工寫(xiě)作文章系統，可能執行半天編輯幾萬(wàn)個(gè)靠譜的SEO文案，你的網(wǎng)站權重一般都很高夠了，指數率可以達到79%以上。詳細的操作步驟，個(gè)人中心內有動(dòng)畫(huà)介紹和新手指南，大家可以試試看！很抱歉不能編輯Youzhan采集器的詳細內容給大家，可能讓大家看了很多沒(méi)用的內容。但如果大家都喜歡考拉SEO的內容，那就打開(kāi)右上角，讓你的網(wǎng)站每天增加上千頁(yè)瀏覽量吧。這不是很受歡迎嗎？ 查看全部
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優(yōu)化器批準的原創(chuàng )究竟是什么？文案原創(chuàng )不僅僅是一段原創(chuàng )的寫(xiě)作！在各大搜索者的算法定義中，原創(chuàng )并不代表沒(méi)有重復的內容。其實(shí)只要你的文章和其他網(wǎng)站內容不同，收錄的概率就會(huì )大大提高。一個(gè)好的文章，想法足夠吸引人，保持關(guān)鍵詞不變，只要確認沒(méi)有大段重復，那么文章文章還是很有可能是收錄，甚至變成一擊。比如這篇文章，你大概是通過(guò)搜狗搜索優(yōu)秀網(wǎng)站采集器，最后點(diǎn)擊查看的。其實(shí)我的文章是考拉SEO平臺文章平臺的批量編輯器導出的。 ！
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優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 145 次瀏覽 ? 2021-07-29 06:23
優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的
優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的，就是免費的。
用我們的吧，云采購，自動(dòng)匹配，無(wú)公司庫存。
商城里開(kāi)通了erp系統，你用、天貓這些采購，自己手動(dòng)裝，省事就自己一個(gè)人搞，這東西在平臺上基本是免費的，
商家買(mǎi)一個(gè)商城系統去官網(wǎng)詢(xún)價(jià)就行。
一站式服務(wù)你可以看看網(wǎng)易易倉，既能收代發(fā)也能采購，平臺，自己有數據在網(wǎng)易，免費的。給你簡(jiǎn)單的說(shuō)吧，比如你是中小企業(yè)或是獨立商戶(hù)，但是想在網(wǎng)上做生意，且線(xiàn)上線(xiàn)下相結合，單純用線(xiàn)上操作那必然沒(méi)有自己用erp系統好，且傭金也少。如果是中大型企業(yè)那需要的功能就比較全了，一套系統至少得有小十萬(wàn)以上的費用。當然了這個(gè)比的是軟件。
如果你是傳統的實(shí)體店，以前存在線(xiàn)下生意只能采購某一個(gè)類(lèi)目或某一類(lèi)商品的話(huà)，易倉可以給到你這種一站式服務(wù)，系統收費也很低廉，但是這個(gè)要看平臺的資質(zhì)了。如果沒(méi)有線(xiàn)下生意，那就看運氣了，有免費的未必能合法的給你你用。
現在不收傭金了，那不就是成本價(jià)了嘛？因為現在不收傭金，
免費的當然不可靠，免費的線(xiàn)上肯定都是銷(xiāo)售， 查看全部
優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的，就是免費的。
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優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的
優(yōu)采集平臺前端到后端的發(fā)貨渠道都是標準的，就是免費的。
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如果你是傳統的實(shí)體店，以前存在線(xiàn)下生意只能采購某一個(gè)類(lèi)目或某一類(lèi)商品的話(huà)，易倉可以給到你這種一站式服務(wù)，系統收費也很低廉，但是這個(gè)要看平臺的資質(zhì)了。如果沒(méi)有線(xiàn)下生意，那就看運氣了，有免費的未必能合法的給你你用。
現在不收傭金了，那不就是成本價(jià)了嘛？因為現在不收傭金，
免費的當然不可靠，免費的線(xiàn)上肯定都是銷(xiāo)售，
優(yōu)采集平臺支持有機產(chǎn)品在線(xiàn)采集、高清圖片采集
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優(yōu)采集平臺支持有機產(chǎn)品在線(xiàn)采集、高清圖片采集
優(yōu)采集平臺支持有機產(chǎn)品在線(xiàn)采集、高清圖片采集、商品進(jìn)銷(xiāo)存采集、電子手冊采集、網(wǎng)站采集、商品圖片采集等等，是一款免費分享采集的網(wǎng)站平臺。優(yōu)采集用網(wǎng)絡(luò )搜索引擎搜索想要進(jìn)行采集的文件，同時(shí)支持海量網(wǎng)頁(yè)下載，只需要鼠標點(diǎn)點(diǎn)就可以進(jìn)行在線(xiàn)采集，一個(gè)操作鍵就可以進(jìn)行海量網(wǎng)頁(yè)的采集操作。了解更多高清圖片采集，首先可以通過(guò)對大圖進(jìn)行篩選采集，然后對相似性的地方進(jìn)行提取，就可以獲取對應的無(wú)水印高清圖片，將采集的圖片存放到，圖片里面的對應分類(lèi)，同時(shí)，通過(guò)對網(wǎng)站分類(lèi)進(jìn)行篩選，可以保證圖片信息的準確性。
支持海量商品進(jìn)銷(xiāo)存采集：在使用精準采集進(jìn)行采集以后，就可以對海量的商品進(jìn)行采集進(jìn)行采集、高清圖片采集、電子手冊采集、電子書(shū)下載等等?？梢酝ㄟ^(guò)對圖片進(jìn)行處理。還可以通過(guò)對海量網(wǎng)站的分類(lèi)進(jìn)行篩選，保證圖片信息的準確性和高清性。無(wú)需注冊即可免費下載圖片，保證海量圖片信息安全，支持對所有網(wǎng)站進(jìn)行采集下載，打破下載限制；支持多網(wǎng)站多來(lái)源采集；支持海量圖片無(wú)限制下載；支持電子書(shū)，電子手冊的下載。
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優(yōu)采集平臺支持有機產(chǎn)品在線(xiàn)采集、高清圖片采集
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優(yōu)采集平臺可以實(shí)現無(wú)搜索、無(wú)郵件無(wú)會(huì )員等功能
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 177 次瀏覽 ? 2021-07-16 22:03
優(yōu)采集平臺可以實(shí)現無(wú)搜索、無(wú)郵件無(wú)會(huì )員等功能
優(yōu)采集平臺可以實(shí)現無(wú)搜索、無(wú)郵件、無(wú)注冊、無(wú)會(huì )員等功能，除此之外，該網(wǎng)站可以放置企業(yè)產(chǎn)品的推廣鏈接，當有新客戶(hù)看到網(wǎng)站時(shí)，可以直接把鏈接發(fā)給購買(mǎi)商家，購買(mǎi)商家可以直接在網(wǎng)站買(mǎi)賣(mài)電子商品，省去了通過(guò)搜索引擎尋找的麻煩，從而實(shí)現網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)與管理的目的。
最近試了好多的網(wǎng)站，覺(jué)得友元商城還不錯，購物不是手機導航上的那種方式，它是根據商品價(jià)格，把商品放在友元商城導航，主要是商品和商品直接有一個(gè)對應，非常方便，網(wǎng)站沒(méi)有推廣費用，下單也不用有網(wǎng)站管理，
我看到有個(gè)上海常樂(lè )淘淘網(wǎng)上商城的，做的挺不錯的，而且是跟騰訊，百度等合作的，感覺(jué)他們公司經(jīng)驗豐富，研發(fā)實(shí)力強大，
四方達電子商務(wù)，你試試看，不敢說(shuō)是最好，但是比較人性化，
除了做的國內的我之外，其他幾個(gè)我不推薦，全都被百度買(mǎi)過(guò)，那么假，騙人的，
高太爺信息科技，可以做產(chǎn)品庫，所有產(chǎn)品都放在平臺商城里。
回力網(wǎng)上商城，原來(lái)接觸過(guò)，模式和現在比較起來(lái)看起來(lái)有點(diǎn)差別，但是同一模式下，我認為還是做一個(gè)正規的網(wǎng)上商城好一點(diǎn)，再細節服務(wù)上我就不做評論了?，F在有贊是一個(gè)不錯的電商平臺，不過(guò)前提是你自己有過(guò)電商運營(yíng)的經(jīng)驗，如果你是剛剛開(kāi)始電商的話(huà)，那么還是要選擇電商軟件合作的。國內我比較了很多，定制開(kāi)發(fā)也確實(shí)很難，我在寧波的和做的定制，其中江南匯的價(jià)格比縱欣要便宜點(diǎn)，但是我說(shuō)的是定制方案，軟件還是全國版的。
但是這只是一個(gè)導向問(wèn)題，前面說(shuō)的這兩家都屬于全國開(kāi)發(fā)的。國內經(jīng)驗的方案就會(huì )偏差了。所以做電商我還是建議找成熟的第三方軟件。 查看全部
優(yōu)采集平臺可以實(shí)現無(wú)搜索、無(wú)郵件、無(wú)注冊、無(wú)會(huì )員等功能，除此之外，該網(wǎng)站可以放置企業(yè)產(chǎn)品的推廣鏈接，當有新客戶(hù)看到網(wǎng)站時(shí)，可以直接把鏈接發(fā)給購買(mǎi)商家，購買(mǎi)商家可以直接在網(wǎng)站買(mǎi)賣(mài)電子商品，省去了通過(guò)搜索引擎尋找的麻煩，從而實(shí)現網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)與管理的目的。
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優(yōu)采集平臺開(kāi)放注冊，做真正的低成本引流！
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 283 次瀏覽 ? 2021-07-09 21:02
優(yōu)采集平臺開(kāi)放注冊，做真正的低成本引流！
優(yōu)采集平臺是一個(gè)成熟的數據采集平臺，現已經(jīng)正式開(kāi)放注冊?！緝?yōu)采集平臺】平臺采集速度快，效率高，無(wú)需下載軟件、無(wú)需安裝應用，即刻獲取流量紅利，做真正的低成本引流?！緝?yōu)采集平臺】為廣大網(wǎng)友提供真正簡(jiǎn)單、高效、快捷的數據采集服務(wù)?！緝?yōu)采集平臺】匯聚了熱門(mén)詞匯、爆款詞匯、搜索詞匯，正常采集效率高，無(wú)需設置點(diǎn)擊率等其他規則。
【優(yōu)采集平臺】進(jìn)一步拓展了詞匯的采集范圍，可以抓取網(wǎng)民經(jīng)常搜索、關(guān)注的詞匯?！緝?yōu)采集平臺】支持各大平臺網(wǎng)友搜索、采集，讓網(wǎng)民的搜索詞匯更多更詳細。
你應該是想做客吧，可以看一下朋友公司在做的一個(gè)阿里媽媽的小程序“三小優(yōu)貨源”，就是一個(gè)客的引流平臺，我最近正準備弄的，
，上面一個(gè)視頻分享了一個(gè)引流平臺的制作方法
我知道不少引流效果還不錯的平臺，
有的呀現在隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及互聯(lián)網(wǎng)電商正在迅速的崛起。什么亞馬遜shopee有贊微店騰訊自媒體平臺金蝶騰訊云社群小程序電商云貨架等等現在引流也是非常的多可以直接打開(kāi)百度搜索就可以直接進(jìn)行搜索，比如電商云貨架就是一個(gè)可以搜索全網(wǎng)貨源的app，你也可以直接用手機進(jìn)行引流，比如你有開(kāi)通商品分享，也可以直接轉發(fā)分享給朋友，還有會(huì )員，招募等功能，真正的讓引流變得更加簡(jiǎn)單一些。 查看全部
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