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  • 产品价格优化的方法
    2021-11-03 10:50:48

    一、存在问题:

    1.整个商品详情页直接对数据库操作,没有使用缓存;

    2.商品详情页取sql字段和查询内容比较多都写一个方法里;

    3.获取详情页sku取数据,单条取是否可以拆分通过attr_id取对应的规则

    二、优化方案:

    商品详情页优化

    商品详情页流程图

    一目前的问题是什么

    1.整个商品详情页直接对数据库操作,没有使用缓存;

    2.商品详情页取sql字段和查询内容比较多都写一个方法里;

    3.获取详情页sku取数据,单条取是否可以拆分通过attr_id取对应的规则

    二.如何解决这些问题

    详情页架构设计原则

    1、数据闭环   :数据闭环即数据的自我管理,或者说是数据都在自己系统里维护,不依赖于任何其他系统.

    2、数据维度化 :对于数据应该按照维度和作用进行维度化,这样可以分离存储,进行更有效的存储和使用.

    3、异步化+并发化

    使用了消息异步化进行系统解耦合,通过消息通知我变更,然后我再调用相应接口获取相关数据;数据更新异步化,更新缓存时,同步调用服务,然后异步更新缓存。

    前端服务异步化/聚合,实时价格、实时库存异步化,使用如线程或协程机制将多个可并发的服务聚合。

    4、多级缓存化

    使用缓存;

    增加redis缓存,对商品id范围效验,增加对空值缓存防止频繁对数据库操作

    增加前后台共用缓存key,后台修改可以直接修改更新缓存

    部分频繁更新的部分字段内容,可以使用消息推送模式更新缓存

    优化查询:商品详情页查询sku直接查返回数组

    前台页面

    页面可以考虑静态化,部分频繁变动内容可以再单调接口

    服务器

    可以根据需要可以做数据库读写分离和负载均衡

    三.解决方案

    1.使用hyperf的系统架构,

    Hyperf 是基于 Swoole 4.5+ 实现的高性能、高灵活性的 PHP 持久化框架,内置协程服务器及大量常用的组件,性能较传统基于 PHP-FPM 的框架有质的提升,提供超高性能的同时,也保持着极其灵活的可扩展性基于 PSR-11 的依赖注入容器、注解、AOP 面向切面编程、

    基于 PSR-15 的中间件、自定义进程、基于 PSR-14 的事件管理器、Redis/RabbitMQ 消息队列。

    2.查询商品详情 增加redis查询缓存和对商品id范围效验,增加对空值缓存防止缓存穿透。

    缓存穿透,用户想要查询一个数据,发现redis数据库没有,也就是所谓的没有命中缓存,于是向数据库查询,发现也没有,于是查询失败。但当用户请求很多时,直接请求数据库,这会给数据库造成很大的压力,这时候就相当出现了缓存穿透。

    3.查询语句优化对字段查询定义到数据组中方便管理,获取车型sku不再循环去取。

    四.前后压测数据对比 略

    旧地址

    maiche-api-test.360che.com/goods_index/get_goods_detail/3

    服务器:单台服务器4核8G配置    200-250

    新地址

    39.106.185.201/goods_index/get_goods_detail/3

    服务器:单台服务器1核2G配置   1500

    新增地址分开接口

    单独查商品信息 http://39.106.185.201/goods/index/3

    单独查sku信息 http://39.106.185.201/goods/sku/3

    新压测服务器配置

    CPU: 1核

    内存: 2 GiB

    实例类型: I/O优化

    操作系统: CentOS 7.7 64位

    弹性网卡: eni-2zehx48jsavw00ym8817 

    公网IP: 39.106.185.201

    Ngnix1.18.0  Php7.4  mysql5.5.6  redis6.0.6

    三、意见建议:

    1.校验取消正则;改用int或者is_number;

    2.redis商品发布编辑增加缓存。

    3.商品ID校验使用集合,避免ID断层情况;

    4.业务性配置不要加env,放config。

     

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    数学建模案例分析--最优化方法建模7习题六

    (3页)

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    19.90 积分

    习题六习题六1、某工厂生产四种不同型号的产品,而每件产品的生产要经过三个车间进行加工,根据该厂现 有的设备和劳动力等生产条件,可以确定各车间每日的生产能力(折合成有效工时来表示) 。现 将各车间每日可利用的有效工时数,每个产品在各车间加工所花费的工时数及每件产品可获得利 润列成下表:每件产品所需的加工工时 有效工时1# 2# 3# 4# (小时/日)试确定四种型号的产品每日生产件数使工厂获利润最大。,,,,4321xxxx2、在车辆拥挤的交叉路口,需要合理地调节各车道安置的红绿灯时间,使车辆能顺利、有效地通过。在下图所示的十字路口共有 6 条车道,其中是 4 条直行道,是两条左转弯dcba,,,fe,道,每条车道都设有红绿灯。按要求制定这 6 组红绿灯的调节方案。首先应使各车道的车辆互不 冲突地顺利驶过路口,其次希望方案的效能尽量地高。即各车道总的绿灯时间最长,使尽可能多 的车辆通过。deabf c提示提示:将一分钟时间间隔划分为共 4 个时段,为相应车道的绿4321,,,dddd? ? ? ?? ?fJbJaJ,,,L灯时间。? ?? ?bJaJ?? ?fJ? ?eJ1d2d3d4d? ?dJ6 8 9 10利润(元/件)160 120 1000.8 0.8 1.1 1.2 0.6 0.8 0.7 0.8 0.4 0.5 0.7 0.71# 2# 3#车间J(c)03、某两个煤厂 A 和 B 每月进煤量分别为 60 吨和 100 吨,联合供应三个居民区 C、D、E。这三 个居民区每月对煤的需求量依次分别是 50 吨、70 吨、40 吨。煤厂 A 与三个居民区 C、D、E 的 距离分别为 10 公里、5 公里和 6 公里。煤厂 B 与三个居民区 C、D、E 的距离分别为 4 公里、8 公里和 12 公里。问如何分配供煤量可使运输总量达到最小? 4、某工厂制造甲、乙两种产品,每种产品消耗煤、电、工作日及获利润如下表所示。现有煤 360 吨,电力 200KW.h,工作日 300 个。请制定一个使总利润最大的生产计划。煤(吨)电(KW.h)工作日单位利润(元/吨)甲9437000乙5510120005、棉纺厂的主要原料是棉花,一般要占总成本的 70%左右。所谓配棉问题,就是要根据棉纱的 质量指标,采用各种价格不同的棉花,按一定的比例配制成纱,使其既达到质量指标,又使总成 本最低。棉纱的质量指标一般由棉结和品质指标来决定。这两项指标都可用数量形式来表示。棉 结粒数越少越好,品质指标越大越好。一个年纺纱能力为 15000 锭的小厂在采用最优化方法配棉 前,某一种产品 32D 纯棉纱的棉花配比、质量指标及单价见下表:原料品名单价(元/吨)混合比 (%)棉结(粒) 品质指标混棉单价(元/吨)国棉 1318400256038002100国棉 2297500356535002625国棉 3276700408025002680平均合计1007031757405有关部门对 32D 吨棉纱规定的质量指标为棉结不多于 70 粒,品质指标不小于 2900。请给出配棉 方案。 6、某公司经营两种物品,第一种物品每吨售价 30 元,第二种物品每吨售价 450 元。根据统计,售出第一种物品每吨所需要的营业时间平均是 0.5 小时,每二种物品是 2+0.25小时,其中2x是第二种物品的数量。已知该公司在这段时间内的总营业时间为 800 小时,试决定使其营业2x额最大的营业计划。7、设有 400 万元资金,要求 4 年内用完,若在一年内使用资金元,可得到利润万元(利xx润不能再使用) ,当年不用的资金可存入银行,年利率为 10%。试制定出资金的使用计划,以使 4 年利润为最大。 8、某工厂向用户提供一种产品,按合同规定,其交货数量和日期是:第一季度末交 40 吨,第二 季度末交 60 吨,第三季度末交 80 吨。工厂的最大生产能力为每季度 100 吨,每季度的生产费用是(元) ,其中为该季度生产该产品的吨数。若工厂生产的多,多余的产22 . 050)(xxxf??x品可移到下季度向用户交货,这样,工厂就要支付存储费,每吨该产品每季度的存储费为 4 元。 问该厂每季度应生产多少吨该产品,才能既满足交货合同,又使工厂所花的费用最少(假设第一 季度开始时该产品无存货) 。 9、现有一节铁路货车,车箱长 10 米,最大载重量为 40 吨,可以运载 7 类货物包装箱。包装箱的长度和重量不同,但宽和高相同且适合装车,每件包装箱不能拆开装卸,只能装或不装。每件 货物的重量、长度与价值如下表所示:货 物长度(cm)重量(吨/件)价值(千元)件 数1550.54082581.7378362.435864492.2367540.63353653.314547664508请给出装货方案,使总的价值最大. 10、某厂拟用集装箱托运两种货物,每箱的体积、重量、可获利润以及托运所受限制如下表所示, 问两种货物各托运多少箱,可使获得利润最大?体 积重 量利 润货 物每箱(立方米)每箱(吨)每箱(千元)甲5220乙4510托运限制241311、一架货运飞机,有效载重量为 24 吨,可运输物品的重量及运费收入如下表所示,其中各物 品只有一件可供选择。问如何选运物品可使运费总收入最多?物 品123456重量(吨)8136957收入(万元)35242312、某公司拟在市东、西、南三区建立门市部。拟议中有 7 个位置点可供选择。)7 ,, 2 , 1(L?iAi规定:在东区,由三个点中至多选两个;在西区,由两个点中至少选一个;在321,,AAA54, AA南区,由两个点中至少选一个。投资总额不能超过 70 万元。设备投资费与每年可获利润76, AA见下表。问应选择哪几个点可使年利润为最大?1A2A3A4A5A6A7A设备投资费(万元)13182129112819年终获利润(万元)2125273719332513、在本章例 17 中,如果还规定第四年初完好的机器数为台,应如何安排生产才能使三年总m 产量最高? 关 键 词: 数学 建模 案例 分析 优化 方法 习题

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    展开全文
  • 对你现有的服务,不需要优化 DB 操作,不需要优化缓存,不需要重写业务逻辑,只需要通过 MapReduce 把正交(不相关)的请求并行化,你就可以大幅降低服务响应时长。 本文欧阳安就给大家仔细分析一下 MapReduce 的...

    我们能把服务做到平均延迟基本在30ms左右,其中非常大的一个前提是我们大量使用了 MapReduce 技术,让我们的服务即使调用很多个服务,很多时候也只取决于最慢的那一个请求的时长。

    最简单的服务响应时长优化方法,没有之一

    对你现有的服务,不需要优化 DB 操作,不需要优化缓存,不需要重写业务逻辑,只需要通过 MapReduce 把正交(不相关)的请求并行化,你就可以大幅降低服务响应时长。

    本文欧阳安就给大家仔细分析一下 MapReduce 的实现细节。

    为什么需要 MapReduce

    在实际的业务场景中我们常常需要从不同的 rpc 服务中获取相应属性来组装成复杂对象。

    比如要查询商品详情:

    1. 商品服务-查询商品属性
    2. 库存服务-查询库存属性
    3. 价格服务-查询价格属性
    4. 营销服务-查询营销属性

    如果是串行调用的话响应时间会随着 rpc 调用次数呈线性增长,所以我们要优化性能一般会将串行改并行。

    简单的场景下使用 waitGroup 也能够满足需求,但是如果我们需要对 rpc 调用返回的数据进行校验、数据加工转换、数据汇总呢?继续使用 waitGroup 就有点力不从心了,go 的官方库中并没有这种工具(java 中提供了 CompleteFuture),go-zero 作者依据 mapReduce 架构思想实现了进程内的数据批处理 mapReduce 并发工具类。

    设计思路

    我们尝试把自己代入到作者的角色梳理一下并发工具可能的业务场景:

    1. 查询商品详情:支持并发调用多个服务来组合产品属性,支持调用错误可以立即结束。
    2. 商品详情页自动推荐用户卡券:支持并发校验卡券,校验失败自动剔除,返回全部卡券。

    以上实际都是在进行对输入数据进行处理最后输出清洗后的数据,针对数据处理有个非常经典的异步模式:生产者消费者模式。于是我们可以抽象一下数据批处理的生命周期,大致可以分为三个阶段:

    最简单的服务响应时长优化方法,没有之一

    1. 数据生产 generate
    2. 数据加工 mapper
    3. 数据聚合 reducer

    其中数据生产是不可或缺的阶段,数据加工、数据聚合是可选阶段,数据生产与加工支持并发调用,数据聚合基本属于纯内存操作单协程即可。

    再来思考一下不同阶段之间数据应该如何流转,既然不同阶段的数据处理都是由不同 goroutine 执行的,那么很自然的可以考虑采用 channel 来实现 goroutine 之间的通信。

    最简单的服务响应时长优化方法,没有之一

    如何实现随时终止流程呢?

    很简单,goroutine 中监听一个全局的结束 channel 就行。

    go-zero 代码实现

    core/mr/mapreduce.go

    详细源码可查看 github.com/Ouyangan/go…

    前置知识 - channel 基本用法

    因为 MapReduce 源码中大量使用 channel 进行通信,大概提一下 channel 基本用法:

    1. channel 写结束后记得关闭
    ch := make(chan interface{})
    // 写入完毕需要主动关闭channel
    defer func() {
        close(ch)
    }()
    go func() {
        // v,ok模式 读取channel
        for {
            v, ok := <-ch
            if !ok {
                return
            }
            t.Log(v)
        }
    
        // for range模式读取channel,channel关闭循环自动退出
        for i := range ch {
            t.Log(i)
        }
    
        // 清空channel,channel关闭循环自动退出
        for range ch {
        }
    }()
    for i := 0; i < 10; i++ {
        ch <- i
        time.Sleep(time.Second)
    }
    1. 已关闭的 channel 依然支持读取
    2. 限定 channel 读写权限
    // 只读channel
    func readChan(rch <-chan interface{}) {
        for i := range rch {
            log.Println(i)
        }
    }
    
    // 只写channel
    func writeChan(wch chan<- interface{}) {
        wch <- 1
    }

    接口定义

    先来看最核心的三个函数定义:

    1. 数据生产
    2. 数据加工
    3. 数据聚合
    // 数据生产func
    // source - 数据被生产后写入source
    GenerateFunc func(source chan<- interface{})
    
    // 数据加工func
    // item - 生产出来的数据
    // writer - 调用writer.Write()可以将加工后的向后传递至reducer
    // cancel - 终止流程func
    MapperFunc func(item interface{}, writer Writer, cancel func(error))
    
    // 数据聚合func
    // pipe - 加工出来的数据
    // writer - 调用writer.Write()可以将聚合后的数据返回给用户
    // cancel - 终止流程func
    ReducerFunc func(pipe <-chan interface{}, writer Writer, cancel func(error))

    面向用户的方法定义

    使用方法可以查看官方文档,这里不做赘述

    面向用户的方法比较多,方法主要分为两大类:

    1. 无返回
      1. 执行过程发生错误立即终止
      2. 执行过程不关注错误
    2. 有返回值
      1. 手动写入 source,手动读取聚合数据 channel
      2. 手动写入 source,自动读取聚合数据 channel
      3. 外部传入 source,自动读取聚合数据 channel
    // 并发执行func,发生任何错误将会立即终止流程
    func Finish(fns ...func() error) error
    
    // 并发执行func,即使发生错误也不会终止流程
    func FinishVoid(fns ...func())
    
    // 需要用户手动将生产数据写入 source,加工数据后返回一个channel供读取
    // opts - 可选参数,目前包含:数据加工阶段协程数量
    func Map(generate GenerateFunc, mapper MapFunc, opts ...Option)
    
    // 无返回值,不关注错误
    func MapVoid(generate GenerateFunc, mapper VoidMapFunc, opts ...Option)
    
    // 无返回值,关注错误
    func MapReduceVoid(generate GenerateFunc, mapper MapperFunc, reducer VoidReducerFunc, opts ...Option)
    
    // 需要用户手动将生产数据写入 source ,并返回聚合后的数据
    // generate 生产
    // mapper 加工
    // reducer 聚合
    // opts - 可选参数,目前包含:数据加工阶段协程数量
    func MapReduce(generate GenerateFunc, mapper MapperFunc, reducer ReducerFunc, opts ...Option) (interface{}, error)
    
    // 支持传入数据源channel,并返回聚合后的数据
    // source - 数据源channel
    // mapper - 读取source内容并处理
    // reducer - 数据处理完毕发送至reducer聚合
    func MapReduceWithSource(source <-chan interface{}, mapper MapperFunc, reducer ReducerFunc,
        opts ...Option) (interface{}, error)

    核心方法是 MapReduceWithSource 和 Map,其他方法都在内部调用她俩。弄清楚了 MapReduceWithSource 方法 Map 也不在话下。

    MapReduceWithSource 源码实现

    一切都在这张图里面了

    最简单的服务响应时长优化方法,没有之一

    // 支持传入数据源channel,并返回聚合后的数据
    // source - 数据源channel
    // mapper - 读取source内容并处理
    // reducer - 数据处理完毕发送至reducer聚合
    func MapReduceWithSource(source <-chan interface{}, mapper MapperFunc, reducer ReducerFunc,
        opts ...Option) (interface{}, error) {
        // 可选参数设置
        options := buildOptions(opts...)
        // 聚合数据channel,需要手动调用write方法写入到output中
        output := make(chan interface{})
        // output最后只会被读取一次
        defer func() {
            // 如果有多次写入的话则会造成阻塞从而导致协程泄漏
            // 这里用 for range检测是否可以读出数据,读出数据说明多次写入了
            // 为什么这里使用panic呢?显示的提醒用户用法错了会比自动修复掉好一些
            for range output {
                panic("more than one element written in reducer")
            }
        }()
        // 创建有缓冲的chan,容量为workers
        // 意味着最多允许 workers 个协程同时处理数据
        collector := make(chan interface{}, options.workers)
        // 数据聚合任务完成标志
        done := syncx.NewDoneChan()
        // 支持阻塞写入chan的writer
        writer := newGuardedWriter(output, done.Done())
        // 单例关闭
        var closeOnce sync.Once
        var retErr errorx.AtomicError
        // 数据聚合任务已结束,发送完成标志
        finish := func() {
            // 只能关闭一次
            closeOnce.Do(func() {
                // 发送聚合任务完成信号,close函数将会向chan写入一个零值
                done.Close()
                // 关闭数据聚合chan
                close(output)
            })
        }
        // 取消操作
        cancel := once(func(err error) {
            // 设置error
            if err != nil {
                retErr.Set(err)
            } else {
                retErr.Set(ErrCancelWithNil)
            }
            // 清空source channel
            drain(source)
            // 调用完成方法
            finish()
        })
    
        go func() {
            defer func() {
                // 清空聚合任务channel
                drain(collector)
                // 捕获panic
                if r := recover(); r != nil {
                    // 调用cancel方法,立即结束
                    cancel(fmt.Errorf("%v", r))
                } else {
                    // 正常结束
                    finish()
                }
            }()
            // 执行数据加工
            // 注意writer.write将加工后数据写入了output
            reducer(collector, writer, cancel)
        }()
        // 异步执行数据加工
        // source - 数据生产
        // collector - 数据收集
        // done - 结束标志
        // workers - 并发数
        go executeMappers(func(item interface{}, w Writer) {
            mapper(item, w, cancel)
        }, source, collector, done.Done(), options.workers)
        // reducer将加工后的数据写入了output,
        // 需要数据返回时读取output即可
        // 假如output被写入了超过两次
        // 则开始的defer func那里将还可以读到数据
        // 由此可以检测到用户调用了多次write方法
        value, ok := <-output
        if err := retErr.Load(); err != nil {
            return nil, err
        } else if ok {
            return value, nil
        } else {
            return nil, ErrReduceNoOutput
        }
    }
    // 数据加工
    func executeMappers(mapper MapFunc, input <-chan interface{}, collector chan<- interface{},
        done <-chan lang.PlaceholderType, workers int) {
        // goroutine协调同步信号量
        var wg sync.WaitGroup
        defer func() {
            // 等待数据加工任务完成
            // 防止数据加工的协程还未处理完数据就直接退出了
            wg.Wait()
            // 关闭数据加工channel
            close(collector)
        }()
        // 带缓冲区的channel,缓冲区大小为workers
        // 控制数据加工的协程数量
        pool := make(chan lang.PlaceholderType, workers)
        // 数据加工writer
        writer := newGuardedWriter(collector, done)
        for {
            select {
            // 监听到外部结束信号,直接结束
            case <-done:
                return
            // 控制数据加工协程数量
            // 缓冲区容量-1
            // 无容量时将会被阻塞,等待释放容量
            case pool <- lang.Placeholder:
                // 阻塞等待生产数据channel
                item, ok := <-input
                // 如果ok为false则说明input已被关闭或者清空
                // 数据加工完成,执行退出
                if !ok {
                    // 缓冲区容量+1
                    <-pool
                    // 结束本次循环
                    return
                }
                // wg同步信号量+1
                wg.Add(1)
                // better to safely run caller defined method
                // 异步执行数据加工,防止panic错误
                threading.GoSafe(func() {
                    defer func() {
                        // wg同步信号量-1
                        wg.Done()
                        // 缓冲区容量+1
                        <-pool
                    }()
    
                    mapper(item, writer)
                })
            }
        }
    }

    总结

    mapReduce 的源码我大概看了两个晚上,整体看下来比较累。一方面是我自身 go 语言并不是很熟练尤其是 channel 的用法,导致我需要频繁停下来查询相关文档理解作者的写法,另一方面是多个 goroutine 之间通过 channel 进行通信实现协作真的蛮烧脑(佩服作者的思维能力)。

    其次看源码时第一遍看起来肯定会比较懵的,其实没关系找到程序的入口(公共基础组件一般是面向的方法)先沿着主线一路看下去把每一句代码都看懂加上注释,再看支线代码。

    如果有实在看不懂的地方就查查这段代码的提交记录非常有可能是解决某个bug改动的,比如下面这段代码我死活看了好多遍都不理解。

    // 聚合数据channel,需要手动调用write方法写入到output中
    output := make(chan interface{})
    // output最后只会被读取一次
    defer func() {
        // 如果有多次写入的话则会造成阻塞从而导致协程泄漏
        // 这里用 for range检测是否可以读出数据,读出数据说明多次写入了
        // 为什么这里使用panic呢?显示的提醒用户用法错了会比自动修复掉好一些
        for range output {
            panic("more than one element written in reducer")
        }
    }()

    最后画出流程图基本就能把源码看懂了,对于我而言这方法比较笨但有效。

    作者:万俊峰Kevin
    链接:https://juejin.cn/post/7046948266579066917
    来源:稀土掘金

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  • 谷歌SEO外包或者培训什么价格合适?某某英文谷歌优化公司是不是骗子?找某某谷歌SEO公司优化排名有效果吗?能给我推荐个靠谱的谷歌SEO公司或者培训公司吗? 天天回答实在没有效率,而且说得也未必全面,所以今天一...

    关于英文谷歌SEO排名优化,一全老师经常收到类似的提问:

    谷歌网站SEO是什么意思?做谷歌SEO排名有什么用?英文谷歌网站优化怎么做?谷歌优化应该自己做还是外包给SEO公司?谷歌SEO外包或者培训什么价格合适?某某英文谷歌优化公司是不是骗子?找某某谷歌SEO公司优化排名有效果吗?能给我推荐个靠谱的谷歌SEO公司或者培训公司吗?

    天天回答实在没有效率,而且说得也未必全面,所以今天一全老师决定开一个专题,把上面的问题全部写到这里,大家以后再有这方面的问题,直接过来看这篇文章就行了。

    不用再找了,你想知道的英文谷歌SEO排名优化问题全在这里了!             

    因为有不少朋友是刚接触网站SEO这块,所以这篇文章会从什么是谷歌SEO以及谷歌SEO优化的好处谈起,已经对谷歌优化排名有所了解的同学,可以直接略过,着重看谷歌SEO优化怎么做和如果外包的话如何选择谷歌SEO优化公司这两块的内容。

     

    什么是谷歌SEO?


    这里我不想啰嗦太多了,尽量简单的说一下,让新手明白就行:谷歌SEO跟谷歌优化都是一回事,说白了就是提升网站在谷歌的排名,比如客户在谷歌搜索某个的关键词的时候,你的网站排在第100名,后来,你通过一系列操作,将网站从第100名提到第5名了,这就是谷歌优化,这中间的一系列操作,就是谷歌SEO优化所使用的技巧。如果你想看详细的定义,可以参考百度百科:谷歌优化

     

    英文谷歌SEO排名优化有什么作用?有什么好处?


    了解了谷歌SEO是什么,我们就就应该想得到谷歌优化排名的作用!很明显,当你网站排谷歌100名的时候,几乎没人会看到你的网站,这个时候你的网站做的再好也没用,就跟美女被锁在屋里谁也瞧不见,自然等不到帅哥。但如果你通过一系列谷歌优化技巧,将网站排名做到谷歌首页,让每个搜索关键词的人都在第一时间看到它,那询盘和订单还会是问题吗?

    当然,对比更能谷歌SEO好处和优势:

    现在做大部分外贸企业开发客户靠的依然平台和展会,但平台和展会有两个致命的问题:

    一是成本太高,二是竞争太激烈,比如普通外贸企业在平台上的投入基本在一年20w左右,一年投几十万、上百万的也不在少数。展会更不用说,参加一次至少也得几万块。至于竞争,阿里巴巴上随便搜一个产品都会出现上百个结果,每天的客户就那么点,你的价格和质量又不占优势,客户凭什么从这么多上百个选择中挑中你?展会更不必说,参展的商家比有意向的客户还多,展会白白扔钱的同学不在少数。相对来说谷歌优化投入就小了很多,而且竞争也远没有这么激烈。

    更重要的是谷歌还有几点非常重要的优势:

    首先,相比于平台,老外更倾向使用谷歌搜索产品、工厂、供货商,所以从谷歌可以获得远超平台和展会的流量。

    其次,你在谷歌做的是独立网站,你可以按照你的想法对网站随意调整,让它完美的展现企业和产品的优势,最大程度的发挥网站的营销功能,有很多小公司,就凭一个出色的网站和不懈的SEO优化将自己包装成一个大品牌,因而订单不断,赚的盆满钵满。这一点,你在平台上是不可能做到的,即便如何修改,也脱不开平台站的框架,即便如何美化,也很难超过其他竞争对手多少。

    最后一点,在阿里等平台,你不续费了,就什么都没有了。但是在谷歌,只要你把排名都优化上去了,只要没有特别大的问题出现,你的排名几乎就是稳定的。

     

    谷歌优化怎么做?


    谷歌优化外包给英文SEO公司好还是自己做好?
    关于这个问题,一全老师的建议是:自己做!

    作为业内人士,一全老师也不怕揭短,目前国内大部分谷歌SEO公司技术都不成熟,或者说技术太过于老旧,现在使用的这些技术在5、6年前有效,但随着谷歌熊猫算法和海豚算法的更新,这些技术早已宣告废掉了。现在使用这些技术,有一定的几率可以让网站短期内获得不错的排名,但是90%的情况,排名会在接下来的一个月全部掉光。使用这种操作方法,几十个网站里可能会出现一个运气非常好的,排名竟然上去了,但是其余的绝对是费时费钱费力却得不到一点好处。

    而且,现在英文SEO公司还普遍存在这样一种弊端:网站优化批量操作,流程化操作,不管什么网站,优化操作都是走流程,流程走完了就算完,排名上不上各安天命。

    这其实也是行业发展的必然,这个阶段依旧属于外贸SEO行业发展的初期,有需求的客户多,很多企业接客户都忙不过来,怎么会去想精细化操作?!

    现在稍有规模的SEO公司都有几百个客户,但技术人员也就十来个,一个技术操作几十个网站,自然导致他们根本没有时间和精力对每个网站进行详尽的分析和规划,更别说进行针对性的优化了,只能是走程序,甚至很多连程序都不走,刚付钱的时候,给你买点外链,后面就直接放着,连管都不管了。至于当初的承诺能不能实现,不好意思,那是业务跟你承诺的,业务可不懂技术,那是他的理解。

     

    自己如何操作网站的谷歌SEO优化?


    谷歌SEO优化技术其实并不难,只是比较琐碎,需要注意的细节比较多,比较需要实践经验。所以一句话,大家通过一定的学习和实践是完全能够掌握的。

    学习谷歌SEO,一些最基础的纲领性的东西你必须要先了解:

    首先,谷歌SEO分为站内和站外两部分,站内SEO主要包括将关键词按照SEO的规则规划到文字内容中去和做好用户体验,站外SEO主要外链建设以及站外引流。

    其次,英文谷歌SEO应该从五部分做起:

    关键词整理
    英文SEO站内规划
    外链建设
    英文SEO工具(关键词工具、竞争对手网站分析工具、外链工具、站长工具等)学习
    杂项(服务器方面、各类代码方面、网站插件方面、黑帽方面、安全方面)
    对于这五部分的学习,需要大家掌握的不是理论而是具体的操作,不过大家不要担心,一全博客的初衷就是将谷歌优化的技巧一步一步详细的讲解给大家,这也是一全老师一直在做的事,前面的文章中其实已经涉及过很多,而且关键词专题更是基本讲解完毕了。关于关键词整理,大家直接看这里从这里学习就可以:关键词发掘与筛选终极攻略。以后,每讲完一部分,我都会将你应该学习的内容按学习步骤整理一遍放到这里,到时候大家自行按照教程学习就好。

    最后,我们不仅要学习英文SEO怎么做,关于SEO的理论和知识大家也必须要掌握一二,在这里我给大家推荐几本英文SEO入门书籍:《SEO实战密码》、《SEO艺术》和《走进搜索引擎》。

           

    最后插几句话,随着谷歌算法的不断更新和谷歌网站整体质量的不断提升,现在英文谷歌排名明显是越来越难操作,所以,想要优化排名,提升网站质量, SEO操作精细化个性化是必然趋势。这一点,英文SEO公司很难做到的,所以,将来的主流应该是自己公司的网站由自己来操作,这一点从国外越来越多的SEO公司主营业务由代运营转到培训指导就可以看的出来。所以,大家如果有心要好好做好谷歌优化,依靠谷歌SEO来获得订单,那就得抓紧学习了。

    谷歌seo公司
    虽然说建议大家谷歌SEO自己做,但是对很多人来说,自己做难度还是太大了一些,所以还是有很多同学想找谷歌SEO外包公司,这里我给大家说几个业内名气比较大的,注意这里不是推荐,只是跟你说几个业内名气比较大的,至于性价比、效果之类的,我不评价。

    杭州谷歌SEO公司:杭州思亿欧网络科技有限公司(外贸快车),全国都有分点,算是业内最大的,最低的套餐价格是3W一年,送网站。

    深圳谷歌SEO公司:深圳风火外贸SEO公司

    北京谷歌SEO公司:北京顺荣科技有限公司

    成都谷歌SEO公司:成都谷道科技有限公司

    再说一遍,一全老师只是将业内有名气的公司说给大家,并不是推荐,如果说非要推荐一家,只有一全网络,对你没猜错,推荐的就是我自己的公司!

    关于英文谷歌SEO排名优化,我觉得重要的就是这些,如果大家还有什么想知道的,可以直接提问或者在下面评论,我会再写给大家。

    展开全文
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