仅需快速植入SDK，便可通过设定精准的用户标签，使用有效提升消息抵达率的双Service联合保活通道和每分钟可容纳1800万推送消息的系统，实现终端消息秒级到达，满足App的各项推送需求。 01 助力不同推送场景的运营 社交场景 场景说明：用户在带有社交属性的 App 中产生点赞、评论、分享等社交行为时，App 会调用推送服务，对目标用户进行消息提醒，用户不打开 App 也能收到强提醒，从而促进用户多次互动 用户促活 场景说明：产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行分层促活运营，如对新用户推送产品引导等。 通过对新用户进行精准定位，判断用户在实际操作中可能遇到的问题或用户最可能感兴趣的活动等，定向主动地进行消息推送，提升次日留存，最终实现活跃用户的增长。 App 通过使用移动推送TPNS的海量消息并发、独享毫秒级消息推送的通道能力，对设有特定标签的用户进行消息通知，在最短时效内触达更多用户，从而提升推送内容的阅读量和用户粘性。
(一) 社区用户的竞争关系 雅虎将竞争关系由弱到强分为 6 类,分别是 1. 关爱的(Caring): 指社区间的用户是被“助人”驱动的,用户间会给与建议、安慰。 这类社区使用荣誉体系目的:帮助普通用户找到资深用户,使得他们得到帮助。 这类社区使用 Identifying Labels 比较好。例如给用户加标签“helpful”、“forum leader”。 (二)设计模式 我们再来简单看下不同设计模式有何特点、如何使用比较好。 1. 刺激用户成就感可以增加用户粘性,更容易让他产生持续的参与行为。但是有很多行为可以刺激用户参与,带给用户乐趣,但未必给他带来成就感。例如利益(红包等)、游戏、悬疑、新奇、 从众等等。 (四) 如何刺激成就感 方法可能有很多，我试着从目前的产品策略中归纳几条： 1 鼓励用户达成自我实现,突出他们的成就,为他们迅速赢得关注 例如知乎会强调收到多少赞,获得多少关注。
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仅需快速植入SDK，便可通过设定精准的用户标签，使用有效提升消息抵达率的双Service联合保活通道和每分钟可容纳1800万推送消息的系统，实现终端消息秒级到达，满足App的各项推送需求。 01 助力不同推送场景的运营 社交场景 场景说明：用户在带有社交属性的 App 中产生点赞、评论、分享等社交行为时，App 会调用推送服务，对目标用户进行消息提醒，用户不打开 App 也能收到强提醒，从而促进用户多次互动 用户促活 场景说明：产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行分层促活运营，如对新用户推送产品引导等。 通过对新用户进行精准定位，判断用户在实际操作中可能遇到的问题或用户最可能感兴趣的活动等，定向主动地进行消息推送，提升次日留存，最终实现活跃用户的增长。 ? App 通过使用移动推送TPNS的海量消息并发、独享毫秒级消息推送的通道能力，对设有特定标签的用户进行消息通知，在最短时效内触达更多用户，从而提升推送内容的阅读量和用户粘性。 ?
对于每一个商家而言，小程序现在已经是必备的利器，但是很多商家开发了微信小程序却不知道怎么拉新和留存，今天速成应用小程序小编就跟大家说说小程序有哪些拉新促活留存的能力。 所谓新五亿人群，指的是微信10亿月活用户，减去以淘宝、美团、拼多多等5亿用户群体，基本还剩下5亿月活空间，小程序是个很好的可以触达这部分人群的重要方式。 另外还有一点转变，以前拼团、抽奖这些拉新方式都是在帮助用户省钱，但现在你也可以试着直接帮用户赚钱，比如通过直接发红包的方式去促进拉新。 1、触达能力 开发者可以发送模板消息给接受过服务的用户， 用户在某个小程序中支付成功后，支持开发者在7天内向用户发3条模板消息。在在这一点上，开发者可以轻易实现用户唤醒和留存。 2、卡券能力 小程序卡卷能力可以帮助商家实现用户留存。目前小程序推出的卡券功能有会员卡优惠券，帮助有这些服务的商家抓取用户注意。
数据集可以是网站访客的 IP 地址，E-mail 邮箱或者用户 ID。 基数就是指一个集合中不同值的数目，比如 a, b, c, d 的基数就是 4，a, b, c, d, a 的基数还是 4。 所以 HyperLogLog 是否适合在比如统计日活月活此类的对精度要不不高的场景。 这是一个很惊人的结果，以如此小的内存来记录如此大数量级的数据基数。 HyperLogLog 在 Redis 中的使用 Redis 提供了 PFADD 、 PFCOUNT 和 PFMERGE 三个命令来供用户使用 HyperLogLog。 下面，我们就来讲解一下 HyperLogLog 是如何模拟伯努利过程，并最终统计集合基数的。
数据集可以是网站访客的 IP 地址，E-mail 邮箱或者用户 ID。 基数就是指一个集合中不同值的数目，比如 a, b, c, d 的基数就是 4，a, b, c, d, a 的基数还是 4。 所以 HyperLogLog 是否适合在比如统计日活月活此类的对精度要不不高的场景。 这是一个很惊人的结果，以如此小的内存来记录如此大数量级的数据基数。 HyperLogLog 在 Redis 中的使用 Redis 提供了 PFADD 、PFCOUNT 和 PFMERGE 三个命令来供用户使用 HyperLogLog。 [示意图] 下面，我们就来讲解一下 HyperLogLog 是如何模拟伯努利过程，并最终统计集合基数的。
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移动推送 TPNS，支持APP弹窗 通知栏推送、应用内消息等多样化推送 助力企业高效激活存量用户 有效提升用户活跃、留存、付费转化 目前已服务200+国家和地区 日推送超500亿，月覆盖设备超15 亿 稳定服务王者荣耀/腾讯视频等高日活应用 广泛应用于电商/金融/游戏/教育等各行业 如此神器！
活锁时当我们试图避免死锁时会使用异步锁定时发生的，其中多个线程对同一组锁的竞争写操作，为了避免获取锁定，允许其他线程第一个到达的获得锁，等待最终释放锁定后再继续，这容易造成等待线程不断重试获取锁造成的CPU 异步锁只是一种避免死锁成为活锁的策略。 下面是一些的理论上解决死锁的方法，并且其中之一（第二个）是主要的原因为活锁。 2.不要阻塞锁，如果一个线程无法获取锁，它应该释放以前获取的锁，以便稍后再试 实施起来很麻烦并且可能导致饥饿（活锁），线程总是重试获取锁。 2.业务确定tryLock / async 的时间等待的锁请求 使用上述业务确定性锁顺序的解决方案仅适用于一个地方的逻辑转移（...）的关联关系，例如在我们的方法中确定如何协调资源。 为避免在这种情况下出现死锁，建议使用异步锁定，我们尝试锁定资源的有限/实际时间（最大事务时间）+小随机等待时间，这样所有线程都不会尝试分别获得太早而避免了活锁（由于无法获取锁反复尝试而导致饥饿） //
双方领导出席项目启动剪彩仪式 02 新征程：重构会员体系，促活6200万存量价值 存量增长时代，以“量”取胜的粗放型扩张已经成为了过去式，讲究以“质”为核心的精耕细作式的客户运营，全面提升客户全生命周期价值成为企业突围增长的关键 都市丽人这些年积累了庞大体量的会员，在运营过程中最棘手的问题在于难以唤醒沉睡的会员、撬动存量用户的增长潜力。 腾讯企点营销作为腾讯原厂营销云，以数据洞察、运营促活与拉新引流三大推手帮助都市丽人重构数字化会员体系。都市丽人线下拥有庞大的会员服务网络，但会员数据难以整合利用，难以洞察会员需求，营销困难重重。 选择腾讯企点营销，可以基于用户数据沉淀，制定适合的策略，结合触点管理、自动流画布及社群活动管理，设计个性化的客户旅程，加以灵活智能的自动化能力，对存量用户进行千人千面运营，定向维护和深度绑定，加速唤醒沉睡客户 如何利用公私域联动模式帮助品牌在自有粉丝完善的基础上，延伸到更多场域，实现新的增量获取也是都市丽人的长期目标。 近两年，都市丽人布局DTC运营模式，实施“1-2-3”新零售策略。
其中，如何精准投放福利，将优惠送至真正的消费者手里，避免营销资金被“羊毛党”侵蚀，成为电商企业面临大促考验的重要“课题”之一。 5月18日，腾讯安全、腾讯云针对电商行业在618购物大促时面临的营销难点，联合举办《电商人如何精准安全营销，节省营销资金？》 在这一背景下，电商行业风控更需建立“营运一体化”的解决流程，持续为企业业务风控保驾护航，保障企业营销活动在用户注册、用户登录、活动营销、交易支付以及社区运营方面的全线安全，让“羊毛党”无从“薅”起。 基于微赞直播的一站式直播营销解决方案，以及腾讯的核心模型算法能力，我们打造了安全直播方案，帮助企业在拉新、促活、留存、转化、裂变、运营过程中实现营销增长的同时，提供全流程的安全风控，为电商企业安上精准识别黑产的 ，并做对应拦截处理，解决黑灰产扫码、伪装用户等问题；第五，品牌保护，遏止造假仿冒行为。
电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。 “功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。 流量限制，既保证了用户体验，也防止过去的数据请求将Cache、DB拖累至宕机。 9.通过监控工具(例如：Zabbix)观察每一个数据库服务器资源消耗情况。 12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。 6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
最近在做一个埋点的sdk，由于埋点是分批上传的，不是每次都上传，所以会有个进程保活的机制，这也是自研推送的实现技术之一：如何保证Android进程的存活。 对于Android来说，保活主要有以下一些方法： 开启前台Service（效果好，推荐） Service中循环播放一段无声音频（效果较好，但耗电量高，谨慎使用） 双进程守护（Android 5.0前有效 ） JobScheduler（Android 5.0后引入，8.0后失效） 1 像素activity保活方案（不推荐） 广播锁屏、自定义锁屏（不推荐） 第三方推送SDK唤醒（效果好，缺点是第三方接入） 下面是具体的实现方案： 1.监听锁屏广播，开启1个像素的Activity 最早见到这种方案的时候是2015年，有个FM的app为了向投资人展示月活，在Android应用中开启一个1像素的Activity 然后用户可以在设置中修改这些设置，根据应用程序来决定哪些通知可以显示或者隐藏。 首先，定义一个通知工具类，此工具栏兼容Android 8.0。
回顾去年天猫“双十一”，当天日活跃用户到达峰值3.56亿，交易创建峰值32.5万笔/秒、支付峰值25.6万笔/秒。在这样的购物狂欢下，你的网站是否已经做好了应对“双十一”、“双十二”的流量高峰呢？ 2.jpg 2、CDN加速 CDN最主要的作用就是通过将网站内容分发至全网加速节点，最终用户可以就近获取所需内容，提高终端用户访问网站的响应速度和可用性，可以使各地用户快速访问到你的网站，完成平台上的交易 4.jpg 4、WebP自适应压缩图片 电商网站一般都是有大量的图片，图片加载会影响用户访问速度。 可以通过 WebP 使图片质量和 JPEG 格式质量相同的情况下，减少图片文件的体积，以减少互联网上图片的发送时间和流量消耗，减少用户等待图片加载的时间，大大地提升用户的购物体验。
在大促的峰值时刻，绝大部分用户选购什么商品，早已加入到了购物车中，且各种优惠券也已经申领成功，就等着最后这个时间点直接下单完成订购。所以，在大促这个场景下，交易下单这个环节是核心中的核心。 下图常用的路径分析示例，用户首先从首页、大促会场或者微信里的分享页面转化过来，然后通过搜索、店铺、详情页以及购物车进行最后的转化，形成订购下单和最终的支付。 ? 假设大促会场会有 500 万 UV，根据 GMV 和客单价，如果要完成目标，推导出到详情页的转化率需要达到 60%（产品运营需要努力达成这个业务目标），那详情页的 UV 就是 300 万；根据用户访问行为分析 构造压测的数据模型 如何构造压测的数据模型呢？这是一个比较复杂的问题，通常情况下，可以从两方面入手。 一方面，数据模型要接近真实场景。 这就需要不断地积累经验，记录早期大促的详细数据和真实场景（比如不同用户购物车里的商品数量、优惠策略、不同渠道比例等，以及各种运营活动的玩法），这样可以最大程度地模拟真实的用户访问模型。
梳理公司的用户增长模式 尽管不同业务形态、以及不同发展阶段的公司，其用户增长模式各有差异，但都可以从拉新策略和促活策略进行分解。 常见的拉新策略有： 流量采购。 比如归功于微信流量的支持，趣头条会通过“领取金币任务”吸引老用户参与“邀请新用户”的活动； 微信读书依靠“组队抽取无限卡”的裂变活动，仅仅半年就暴涨百万用户。 常见的促活策略有： 外部渠道促活。 比如： 通过push唤起App； 头条系的APP矩阵可以互相促活； 在广点通第三方媒体投放基于“RTA+个性化商品素材”技术的实时动态出价广告，可以对不活跃的老用户进行促活； 朋友圈内打开一篇来自知乎的文章后 例如，拼多多的拼团砍价； 趣头条唤醒沉睡老用户可以赚钱金币。 红包补贴。 往往补贴力度越高，促活的效果越好。 电商的养成类游戏。 比如支付宝的蚂蚁森林、拼多多的多多果园、美团的小美果园等。 异常Δ如何设定：可以观察至少3个月的DAU波动数据，将波动较大的时间点所对应的数据变化幅值作为异常 Δ。 3. 构建DAU拆解的指标体系 拆解的第一层级： 当日新增用户。
你的系统按照功能模块拆成两个系统:用户系统和订单系统。那么你希望 输入guduyan.com/user/的时候定位到用户系统。输入guduyan.com/order/的时候定位到订单系统。 如何给nginx引入热备？ 一般面对面试官的提问，诸如如何设计高并发架构啊，本文都可以作为参考回答之一。
基于此，我们深度采访了得物技术团队核心成员，探索他们在高可用架构上的实践、演进，深入了解大促备战是如何进行的，异地多活体系是如何建设的，全链路压测是怎么实践的等过程。 选择两个比较远的城市，比如北京和深圳，那适合的业务场景是对用户以及中心数据进行分区，北方的用户访问北京的机房，南方的用户访问深圳的机房，比较适合本地生活服务类的业务场景。 从技术上，需要解决的一个难题就是如何确保买家跨数据中心调拨后，依然能够保证事务的一致性。这一点非常的困难。 举一个例子，比如用户订单数据，该数据写入主数据中心，但是当流量调拨到另一个双活数据中心时，用户依然能够在之前的事务上下文访问到正确的数据。 架构师不是仅仅解决用什么技术、什么架构去实现的问题，而是要考虑业务的方向，从技术角度如何合理的实现，为企业业务支撑带来更高的 ROI。
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