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  • 互联网广告表现形式有哪几种?

    千次阅读 2019-06-20 09:50:49
    网幅广告是早的互联网广告形式。它是以GIF,JPG,Flash等格式创建的图像文件,定位在网页中用来展现广告内容。网幅广告具有诸如通栏、旗帜、按钮、对联、浮动等表现形式常见的横幅尺寸为:950 * 60通栏Banner,...

    随着互联网技术的发展,互联网广告已成为企业推广的重要途径,那么互联网广告的形式又有哪些?我们一起来看看!

    1、网幅广告(Banner)

    网幅广告是最早的互联网广告形式。它是以GIF,JPG,Flash等格式创建的图像文件,定位在网页中用来展现广告内容。网幅广告具有诸如通栏、旗帜、按钮、对联、浮动等表现形式。常见的横幅尺寸为:950 * 60通栏Banner,468 * 60全尺寸Banner,125 * 125方形按钮,120 * 90按钮,120 * 60按钮,88 * 31小按钮,120 * 240垂直Banner等

    我们可以将网幅广告分为三类:静态,动态和交互式。

    静态:静态网幅是网页上的固定广告图像。它的优点是制作简单;缺点不够生动,有些沉闷乏味。事实证明,静态广告的点击率和互动广告的点击率很低。

    动态:动态网幅广告具有各种动态元素,或移动或闪烁。它通常使用GIF动态图像格式或Flash动画格式。通过丰富多彩的动态图像,它可以向观众提供更多信息,并加深观众的印象。动态广告的点击率通常高于静态广告的点击率。动态广告在制作中并不比静态广告复杂得多,而且尺寸也很小,因此它是目前最重要的互联网广告形式。

    交互式:无论是静态广告还是动态广告,都还停留在让用户被动看的阶段。互联网相对于传统媒体的最大优势是互动,因此出现了对观众更具吸引力的交互式广告。交互式广告有多种形式,例如游戏,插播式,回答问题,下拉菜单,填写表格等。这类广告不再是让用户单纯地看广告,还需要用户参与到广告中来,甚至“玩”广告。这种广告比其他广告包含更多的内容,可以让用户在参与的过程中,对企业与产品有更深刻的认识和了解。

    2、文本链接广告

    文本链接广告是一行文字作为一个广告,点击进入相应的广告页面。这是一种对浏览者干扰最少,但却较为有效果的互联网广告形式。有时候,最简单广告形式效果却最好。

    3、富媒体广告

    在互联网发展初期,由于宽带原因,互联网广告主要基于文本和低质量的GIF和JPG格式图片为主。随着互联网的普及和技术的进步,出现了具有声音,图像和文字的多媒体组合的媒体形式,人们普遍把这些媒介形式的组合叫富媒体,以技术设计的广告被称为富媒体广告。富媒体广告形式多样,内容丰富,影响力强,但通常成本更高。

    4、视频广告

    视频广告是通着网络视频的发展而新兴的一种广告形式。它的表现手法类似于传统的电视广告,都是在正常的视频节目中插入广告片段。例如,在节目开始之前或节目结束之后播放广告视频。与插播式广告一样,它也是一种迫使用户观看的广告形式,但它比前者更友好。

    5、搜索引擎竞价广告

    竞价是搜索引擎广告的主要形式。这是一种根据最高支付原则对购买相同关键字的网站进行排名的方法。拍卖排名最重要的特征是按点击付费。如果用户没有点击,则不收取广告费。在同一关键词广告中,单次点击出价最高的广告排列在第一位,其他位置按照广告主出价不同,从高到低来一次排队。

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  • 网幅广告是早的互联网广告形式。它是以GIF,JPG,Flash等格式创建的图像文件,定位在网页中用来展现广告内容。网幅广告具有诸如通栏、旗帜、按钮、对联、浮动等表现形式常见的横幅尺寸为:950 * 60通栏Banner,...

    随着互联网技术的发展,互联网广告已成为企业推广的重要途径,那么互联网广告的形式又有哪些?我们一起来看看!

    1、网幅广告(Banner)

    网幅广告是最早的互联网广告形式。它是以GIF,JPG,Flash等格式创建的图像文件,定位在网页中用来展现广告内容。网幅广告具有诸如通栏、旗帜、按钮、对联、浮动等表现形式。常见的横幅尺寸为:950 * 60通栏Banner,468 * 60全尺寸Banner,125 * 125方形按钮,120 * 90按钮,120 * 60按钮,88 * 31小按钮,120 * 240垂直Banner等

    我们可以将网幅广告分为三类:静态,动态和交互式。

    静态:静态网幅是网页上的固定广告图像。它的优点是制作简单;缺点不够生动,有些沉闷乏味。事实证明,静态广告的点击率和互动广告的点击率很低。

    动态:动态网幅广告具有各种动态元素,或移动或闪烁。它通常使用GIF动态图像格式或Flash动画格式。通过丰富多彩的动态图像,它可以向观众提供更多信息,并加深观众的印象。动态广告的点击率通常高于静态广告的点击率。动态广告在制作中并不比静态广告复杂得多,而且尺寸也很小,因此它是目前最重要的互联网广告形式。

    交互式:无论是静态广告还是动态广告,都还停留在让用户被动看的阶段。互联网相对于传统媒体的最大优势是互动,因此出现了对观众更具吸引力的交互式广告。交互式广告有多种形式,例如游戏,插播式,回答问题,下拉菜单,填写表格等。这类广告不再是让用户单纯地看广告,还需要用户参与到广告中来,甚至“玩”广告。这种广告比其他广告包含更多的内容,可以让用户在参与的过程中,对企业与产品有更深刻的认识和了解。

    2、文本链接广告

    文本链接广告是一行文字作为一个广告,点击进入相应的广告页面。这是一种对浏览者干扰最少,但却较为有效果的互联网广告形式。有时候,最简单广告形式效果却最好。

    3、富媒体广告

    在互联网发展初期,由于宽带原因,互联网广告主要基于文本和低质量的GIF和JPG格式图片为主。随着互联网的普及和技术的进步,出现了具有声音,图像和文字的多媒体组合的媒体形式,人们普遍把这些媒介形式的组合叫富媒体,以技术设计的广告被称为富媒体广告。富媒体广告形式多样,内容丰富,影响力强,但通常成本更高。

    4、视频广告

    视频广告是通着网络视频的发展而新兴的一种广告形式。它的表现手法类似于传统的电视广告,都是在正常的视频节目中插入广告片段。例如,在节目开始之前或节目结束之后播放广告视频。与插播式广告一样,它也是一种迫使用户观看的广告形式,但它比前者更友好。

    5、搜索引擎竞价广告

    竞价是搜索引擎广告的主要形式。这是一种根据最高支付原则对购买相同关键字的网站进行排名的方法。拍卖排名最重要的特征是按点击付费。如果用户没有点击,则不收取广告费。在同一关键词广告中,单次点击出价最高的广告排列在第一位,其他位置按照广告主出价不同,从高到低来一次排队。

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  • Java 统一身份认证常见形式

    千次阅读 2019-07-02 09:47:24
    Java统一身份认证常见有以下形式: 1、CAS(中央认证服务),使用的厂商有 Yale大学发起的开源项目,各大厂商都是在此基础上做的封装 东软CAS认证 成都康赛 江苏金智 2、oAuth2.0,各大互联网厂商的主流使用...

    Java统一身份认证常见有以下形式:

    1、CAS(中央认证服务),使用的厂商有

    • Yale大学发起的开源项目,各大厂商都是在此基础上做的封装
    • 东软CAS认证
    • 成都康赛
    • 江苏金智

    2、oAuth2.0,各大互联网厂商的主流使用产品,包括BAT

    3、LDAP(轻量目录访问)

    4、ICEClient

     

    集成的demo后续会上传到github

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  • 分库分表的几种常见形式

    千次阅读 2016-12-28 16:34:26
    垂直分表:垂直分表在日常开发和设计中比较常见,通俗的说法叫做“大表拆小表”,拆分是基于关系型数据库中的“列”(字段)进行的。通常情况,某个表中的字段比较多,可以新建立一张“扩展表”,将不经常使用或者...

    垂直分表:垂直分表在日常开发和设计中比较常见,通俗的说法叫做“大表拆小表”,拆分是基于关系型数据库中的“列”(字段)进行的。通常情况,某个表中的字段比较多,可以新建立一张“扩展表”,将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中

    ps:在字段很多的情况下,拆分开确实更便于开发和维护(曾见过某个遗留系统中,一个大表中包含100多列的)。某种意义上也能避免“跨页”的问题(MySQL、MSSQL底层都是通过“数据页”来存储的,“跨页”问题可能会造成额外的性能开销)。拆分字段的操作建议在数据库设计阶段就做好。如果是在发展过程中拆分,则需要改写以前的查询语句,会额外带来一定的成本和风险,建议谨慎。

    垂直分库:基本的思路就是按照业务模块来划分出不同的数据库,而不是像早期一样将所有的数据表都放到同一个数据库中。

    ps:系统层面的“服务化”拆分操作,能够解决业务系统层面的耦合和性能瓶颈,有利于系统的扩展维护。而数据库层面的拆分,道理也是相通的。与服务的“治理”和“降级”机制类似,我们也能对不同业务类型的数据进行“分级”管理、维护、监控、扩展等。众所周知,数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈,而数据库本身属于“有状态”的,相对于Web和应用服务器来讲,是比较难实现“横向扩展”的。数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限,在高并发场景下,垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈,是大型分布式系统中优化数据库架构的重要手段。

    水平分表:水平分表也称为横向分表,比较容易理解,就是将表中不同的数据行按照一定规律分布到不同的数据库表中(这些表保存在同一个数据库中),这样来降低单表数据量,优化查询性能。最常见的方式就是通过主键或者时间等字段进行Hash和取模后拆分。

    ps:水平分表,能够降低单表的数据量,一定程度上可以缓解查询性能瓶颈。但本质上这些表还保存在同一个库中,所以库级别还是会有IO瓶颈。所以,一般不建议采用这种做法。

    水平分库分表:水平分库分表与上面讲到的水平分表的思想相同,唯一不同的就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据库中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。

    ps:某种意义上来讲,有些系统中使用的“冷热数据分离”(将一些使用较少的历史数据迁移到其他的数据库中。而在业务功能上,通常默认只提供热点数据的查询),也是类似的实践。在高并发和海量数据的场景下,分库分表能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力,突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈。当然,投入的硬件成本也会更高。同时,这也会带来一些复杂的技术问题和挑战(例如:跨分片的复杂查询,跨分片事务等)

    垂直分库带来的问题和解决思路

    跨库join的问题

    在拆分之前,系统中很多列表和详情页所需的数据是可以通过sql join来完成的。而拆分后,数据库可能是分布式在不同实例和不同的主机上,join将变得非常麻烦。而且基于架构规范,性能,安全性等方面考虑,一般是禁止跨库join的。那该怎么办呢?首先要考虑下垂直分库的设计问题,如果可以调整,那就优先调整。如果无法调整的情况,下面将结合以往的实际经验,总结几种常见的解决思路,并分析其适用场景。

    跨库Join的几种解决思路

    全局表

    所谓全局表,就是有可能系统中所有模块都可能会依赖到的一些表。比较类似我们理解的“数据字典”。为了避免跨库join查询,我们可以将这类表在其他每个数据库中均保存一份。同时,这类数据通常也很少发生修改(甚至几乎不会),所以也不用太担心“一致性”问题。

    字段冗余

    这是一种典型的反范式设计,在互联网行业中比较常见,通常是为了性能来避免join查询。

    举个电商业务中很简单的场景:

    “订单表”中保存“卖家Id”的同时,将卖家的“Name”字段也冗余,这样查询订单详情的时候就不需要再去查询“卖家用户表”。

    字段冗余能带来便利,是一种“空间换时间”的体现。但其适用场景也比较有限,比较适合依赖字段较少的情况。最复杂的还是数据一致性问题,这点很难保证,可以借助数据库中的触发器或者在业务代码层面去保证。当然,也需要结合实际业务场景来看一致性的要求。就像上面例子,如果卖家修改了Name之后,是否需要在订单信息中同步更新呢?

    数据同步

    A库中的tab_a表和B库中tbl_b有关联,可以定时将指定的表做同步。当然,同步本来会对数据库带来一定的影响,需要性能影响和数据时效性中取得一个平衡。这样来避免复杂的跨库查询。

    系统层组装

    在系统层面,通过调用不同模块的组件或者服务,获取到数据并进行字段拼装。说起来很容易,但实践起来可真没有这么简单,尤其是数据库设计上存在问题但又无法轻易调整的时候。具体情况通常会比较复杂。组装的时候要避免循环调用服务,循环RPC,循环查询数据库,最好一次性返回所有信息,在代码里做组装。

    跨库事务(分布式事务)的问题

    http://www.infoq.com/cn/articles/solution-of-distributed-system-transaction-consistency

    水平分库带来的问题和解决思路

    分布式全局唯一ID

    我们往往直接使用数据库自增特性来生成主键ID,这样确实比较简单。而在分库分表的环境中,数据分布在不同的分片上,不能再借助数据库自增长特性直接生成,否则会造成不同分片上的数据表主键会重复。简单介绍几种ID生成算法。

    1. Twitter的Snowflake(又名“雪花算法”)

    2. UUID/GUID(一般应用程序和数据库均支持)

    3. MongoDB ObjectID(类似UUID的方式)

    4. Ticket Server(数据库生存方式,Flickr采用的就是这种方式)

    其中,Twitter 的Snowflake算法生成的是64位唯一Id(由41位的timestamp+ 10位自定义的机器码+ 13位累加计数器组成)。

    分片字段该如何选择

    在开始分片之前,我们首先要确定分片字段(也可称为“片键”)。很多常见的例子和场景中是采用ID或者时间字段进行拆分。这也并不绝对的,我的建议是结合实际业务,通过对系统中执行的sql语句进行统计分析,选择出需要分片的那个表中最频繁被使用,或者最重要的字段来作为分片字段。

    常见分片规则

    常见的分片策略有随机分片和连续分片这两种,当需要使用分片字段进行范围查找时,连续分片可以快速定位分片进行高效查询,大多数情况下可以有效避免跨分片查询的问题。后期如果想对整个分片集群扩容时,只需要添加节点即可,无需对其他分片的数据进行迁移。但是,连续分片也有可能存在数据热点的问题,有些节点可能会被频繁查询压力较大,热数据节点就成为了整个集群的瓶颈。而有些节点可能存的是历史数据,很少需要被查询到。随机分片其实并不是随机的,也遵循一定规则。通常,我们会采用Hash取模的方式进行分片拆分,所以有些时候也被称为离散分片。随机分片的数据相对比较均匀,不容易出现热点和并发访问的瓶颈。但是,后期分片集群扩容起来需要迁移旧的数据。使用一致性Hash算法能够很大程度的避免这个问题,所以很多中间件的分片集群都会采用一致性Hash算法。离散分片也很容易面临跨分片查询的复杂问题。

    数据迁移,容量规划,扩容等问题

    很少有项目会在初期就开始考虑分片设计的,一般都是在业务高速发展面临性能和存储的瓶颈时才会提前准备。因此,不可避免的就需要考虑历史数据迁移的问题。一般做法就是通过程序先读出历史数据,然后按照指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。此外,我们需要根据当前的数据量和QPS等进行容量规划,综合成本因素,推算出大概需要多少分片(一般建议单个分片上的单表数据量不要超过1000W)。如果是采用随机分片,则需要考虑后期的扩容问题,相对会比较麻烦。如果是采用的范围分片,只需要添加节点就可以自动扩容。

    跨分片的排序分页 

    分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候,我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片,而当排序字段非分片字段的时候,情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性,我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回,并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序,最后再返回给用户。

    跨分片的函数处理

    在使用Max、Min、Sum、Count之类的函数进行统计和计算的时候,需要先在每个分片数据源上执行相应的函数处理,然后再将各个结果集进行二次处理,最终再将处理结果返回。

    跨分片join

    Join是关系型数据库中最常用的特性,但是在分片集群中,join也变得非常复杂。应该尽量避免跨分片的join查询(这种场景,比上面的跨分片分页更加复杂,而且对性能的影响很大)。通常有以下几种方式来避免:

    全局表

    全局表的概念之前在“垂直分库”时提过。基本思想一致,就是把一些类似数据字典又可能会产生join查询的表信息放到各分片中,从而避免跨分片的join。

    ER分片

    在关系型数据库中,表之间往往存在一些关联的关系。如果我们可以先确定好关联关系,并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上,那么就能很好的避免跨分片join问题。在一对多关系的情况下,我们通常会选择按照数据较多的那一方进行拆分。

    内存计算

    随着spark内存计算的兴起,理论上来讲,很多跨数据源的操作问题看起来似乎都能够得到解决。可以将数据丢给spark集群进行内存计算,最后将计算结果返回。

    我们的系统真的需要分库分表吗?

    其实这点没有明确的判断标准,比较依赖实际业务情况和经验判断。一般MySQL单表1000W左右的数据是没有问题的(前提是应用系统和数据库等层面设计和优化的比较好)。

    当然,除了考虑当前的数据量和性能情况时,作为架构师,我们需要提前考虑系统半年到一年左右的业务增长情况,对数据库服务器的QPS、连接数、容量等做合理评估和规划,并提前做好相应的准备工作。如果单机无法满足,且很难再从其他方面优化,那么说明是需要考虑分片的。这种情况可以先去掉数据库中自增ID,为分片和后面的数据迁移工作提前做准备。

    很多人觉得“分库分表”是宜早不宜迟,应该尽早进行,因为担心越往后公司业务发展越快、系统越来越复杂、系统重构和扩展越困难…这种话听起来是有那么一点道理,但我的观点恰好相反,对于关系型数据库来讲,我认为“能不分片就别分片”,除非是系统真正需要,因为数据库分片并非低成本或者免费的。这里推荐一个比较靠谱的过渡技术–“表分区”。主流的关系型数据库中基本都支持。不同的分区在逻辑上仍是一张表,但是物理上却是分开的,能在一定程度上提高查询性能,而且对应用程序透明,无需修改任何代码。当时有一个系统,主业务表有大约8000W左右的数据,考虑到成本问题,当时就是采用“表分区”来做的,效果比较明显,且系统运行的很稳定。

    小结

    当前主要有两类解决方案:

    1. 基于应用程序层面的DDAL(分布式数据库访问层) 

      比较典型的就是淘宝半开源的TDDL,当当网开源的Sharding-JDBC等。分布式数据访问层无需硬件投入,技术能力较强的大公司通常会选择自研或参照开源框架进行二次开发和定制。对应用程序的侵入性一般较大,会增加技术成本和复杂度。通常仅支持特定编程语言平台(Java平台的居多),或者仅支持特定的数据库和特定数据访问框架技术(一般支持MySQL数据库,JDBC、MyBatis、Hibernate等框架技术)。 

      数据库中间件,比较典型的像mycat(在阿里开源的cobar基础上做了很多优化和改进,属于后起之秀,也支持很多新特性),基于Go语言实现kingSharding,比较老牌的Atlas(由360开源)等。这些中间件在互联网企业中大量被使用。另外,MySQL 5.x企业版中官方提供的Fabric组件也号称支持分片技术,不过国内使用的企业较少。 

    2. 中间件也可以称为“透明网关”,大名鼎鼎的mysql_proxy大概是该领域的鼻祖(由MySQL官方提供,仅限于实现“读写分离”)。中间件一般实现了特定数据库的网络通信协议,模拟一个真实的数据库服务,屏蔽了后端真实的Server,应用程序通常直接连接中间件即可。而在执行SQL操作时,中间件会按照预先定义分片规则,对SQL语句进行解析、路由,并对结果集做二次计算再最终返回。

      引入数据库中间件的技术成本更低,对应用程序来讲侵入性几乎没有,可以满足大部分的业务。增加了额外的硬件投入和运维成本,同时,中间件自身也存在性能瓶颈和单点故障问题,需要能够保证中间件自身的高可用、可扩展。 

    总之,不管是使用分布式数据访问层还是数据库中间件,都会带来一定的成本和复杂度,也会有一定的性能影响。所以,还需读者根据实际情况和业务发展需要慎重考虑和选择。

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