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  • 实验要求使用C语言编程模拟一个拥有若干个虚页的进程在给定的若干个实页中运行、并在缺页中断发生时分别使用FIFO和LRU算法进行页面置换的情形。其中虚页的个数可以事先给定(例如10个),对这些虚页访问的页地址流...
  • 实用文案 计算机科学系 实 验 报 告 书 课 程 名 操 作 系 统 题 目 虚拟存储器管理 页面置换算法模拟实验 班 级 学 号 姓 名 评语 成绩 指导教师 批阅时间 年 月 日 标准文档 实用文案 一实验目的与要求 1....
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  • Javaweb做的页面置换算法模拟实验平台 在地址映射过程中,若在页面中发现所要访问的页面不在内存中,则产生缺页中断。当发生缺页中断时,如果操作系统内存中没有空闲页面,则操作系统必须在内存选择一个页面将其移出...

    Javaweb做的页面置换算法模拟实验平台

    在地址映射过程中,若在页面中发现所要访问的页面不在内存中,则产生缺页中断。当发生缺页中断时,如果操作系统内存中没有空闲页面,则操作系统必须在内存选择一个页面将其移出内存,以便为即将调入的页面让出空间。而用来选择淘汰哪一页的规则叫做页面置换算法。
    在学习完操作系统之后,为了对页面置换算法有更深一步的认识,于是做了关于OPT、FIFO、LRU、LFU四种页面置换算法的模拟过程,为了使展示效果更加形象,采取了在web网页上显示。
    这四种页面置换算法相信大家已经很熟悉了,下面简单介绍之后就放上自己的界面效果截图,有感兴趣的我们可以一起交流。
    OPT

    最佳置换算法(OPT)就是从主存中移出永远不再需要的页面;如无这样的页面存在,则选择最长时间不需要访问的页面。所选择的被淘汰页面将是以后永不使用的,或者是在最长时间内不再被访问的页面,这样可以保证获得最低的缺页率。

    FIFO

    先进先出置换算法,这是最早出现的置换算法。该算法总是淘汰最先进入内存的页面,即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。该算法实现简单只需把一个进程已调入内存的页面,按先后次序链接成一个队列,并设置一个指针,成为替换指针,使它总是指向在内存中驻留时间最久的页面。

    LRU

    最近最久未使用置换算法,是根据页面调入内存后的使用情况进行决策的。由于无法预测各页面将来的使用情况,只能利用“最近的过去”作为“最近的将来”的近似,因此,LRU置换算法是选择最近最久未使用的页面予以淘汰,该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间t,当须淘汰一个页面时,选择现有页面中t值最大的,即最近最久未使用的页面予以淘汰。

    LFU

    LFU(Least Frequently Used)最近最少使用算法,顾名思义,算法的主要思想是如果一个数据在最近一段时间很少被访问到,那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。因此,当空间满时,最小频率访问的数据最先被淘汰。

    在采用最少使用置换算法时,应为在内存中的每个页面设置一个移位寄存器,用来记录该页面被访问的频率。该置换算法选择在最近时期使用最少的页面作为淘汰页。由于存储器具有较高的访问速度,例如 100 ns,在 1 ms 时间内可能对某页面连续访问成千上万次, 因此,通常不能直接利用计数器来记录某页被访问的次数,而是采用移位寄存器方式。每次访问某页时,便将该移位寄存器的最高位置 1,再每隔一定时间(例如 100 ms)右移一次。 这样,在最近一段时间使用最少的页面将是∑Ri 最小的页。然而LFU 算法并不能真正反映出页面的使用情况,因为在每一时间间隔内,只是用寄存器的一位来记录页的使用情况,因此,访问一次和访问 10000 次是等效的。

    界面运行截图
    1.主界面
    在这里插入图片描述

    2.模拟一次设置参数
    在这里插入图片描述
    3.模拟一次中间结果
    在这里插入图片描述
    4.保存实验数据
    (1)多次结果
    在这里插入图片描述
    (2)单次实验结果
    在这里插入图片描述
    5.模拟多次试验数据结果
    (1)使用默认参数
    在这里插入图片描述
    (2)使用自定义参数
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    中间还有一些关于数据库的部分本人是利用可视化工具Navicat连接mysql处理的,也可以使用其他工具。

    这就是我做的系统的大部分截图,有兴趣的伙伴我们可以一起交流,今后可能还会增加一些其他置换算法的模拟过程(待更)。

    附加鸡汤一句:
    这世上有两样东西是别人抢不走的:一是藏在心中的梦想,二是读进大脑的知识。

    展开全文
  • 编程实现页面置换算法,最少实现两种算法,比较算法的优劣,并将调试结果显示在计算机屏幕上,检测机算和笔算的一致性。 (1)采用页式分配存储方案,通过分别计算不同算法...(3)使用某种编程语言模拟页面置换算法
  • 操作系统课程设计小题--常用页面置换算法模拟实验
  • 常用页面置换算法模拟实验 内含任务书 说明书 源程序等!
  • 通过模拟实现请求页式存储管理的几种基本页面置换算法,了解虚拟存储技术的特点,掌握虚拟存储请求页式存储管理中几种基本页面置换算法的基本思想和实现过程,并比较它们的效率。 实验内容 设计一个虚拟存储区和内存...

    实验目的

    通过模拟实现请求页式存储管理的几种基本页面置换算法,了解虚拟存储技术的特点,掌握虚拟存储请求页式存储管理中几种基本页面置换算法的基本思想和实现过程,并比较它们的效率。

    实验内容

    设计一个虚拟存储区和内存工作区,并使用下述算法计算访问命中率。

    1、最佳淘汰算法(OPT)

    2、先进先出的算法(FIFO)

    3、最近最久未使用算法(LRU)

    4、最不经常使用算法(LFU)

    5、最近未使用算法(NUR)

    命中率=1-页面失效次数/页地址流长度

    实验准备

    本实验的程序设计基本上按照实验内容进行。即首先用srand( )和rand( )函数定义和产生指令序列,然后将指令序列变换成相应的页地址流,并针对不同的算法计算出相应的命中率。

    (1)通过随机数产生一个指令序列,共320条指令。指令的地址按下述原则生成:

    A:50%的指令是顺序执行的

    B:25%的指令是均匀分布在前地址部分

    C:25%的指令是均匀分布在后地址部分

    具体的实施方法是:

    A:在[0,319]的指令地址之间随机选取一起点m

    B:顺序执行一条指令,即执行地址为m+1的指令

    C:在前地址[0,m+1]中随机选取一条指令并执行,该指令的地址为m’

    D:顺序执行一条指令,其地址为m’+1

    E:在后地址[m’+2,319]中随机选取一条指令并执行

    F:重复步骤A-E,直到320次指令

    (2)将指令序列变换为页地址流

    设:页面大小为1K;

    用户内存容量4页到32页;

    用户虚存容量为32K。

    在用户虚存中,按每K存放10条指令排列虚存地址,即320条指令在虚存中的存放方式为:

    第 0 条-第 9 条指令为第0页(对应虚存地址为[0,9])

    第10条-第19条指令为第1页(对应虚存地址为[10,19])

    ………………………………

    第310条-第319条指令为第31页(对应虚存地址为[310,319])

    按以上方式,用户指令可组成32页。

    实验指导

    一、虚拟存储系统

    UNIX中,为了提高内存利用率,提供了内外存进程对换机制;内存空间的分配和回收均以页为单位进行;一个进程只需将其一部分(段或页)调入内存便可运行;还支持请求调页的存储管理方式。

    当进程在运行中需要访问某部分程序和数据时,发现其所在页面不在内存,就立即提出请求(向CPU发出缺中断),由系统将其所需页面调入内存。这种页面调入方式叫请求调页。

    为实现请求调页,核心配置了四种数据结构:页表、页框号、访问位、修改位、有效位、保护位等。

    二、页面置换算法

    当CPU接收到缺页中断信号,中断处理程序先保存现场,分析中断原因,转入缺页中断处理程序。该程序通过查找页表,得到该页所在外存的物理块号。如果此时内存未满,能容纳新页,则启动磁盘I/O将所缺之页调入内存,然后修改页表。如果内存已满,则须按某种置换算法从内存中选出一页准备换出,是否重新写盘由页表的修改位决定,然后将缺页调入,修改页表。利用修改后的页表,去形成所要访问数据的物理地址,再去访问内存数据。整个页面的调入过程对用户是透明的。

    常用的页面置换算法有

    1、最佳置换算法(Optimal)

    2、先进先出法(Fisrt In First Out)

    3、最近最久未使用(Least Recently Used)

    4、最不经常使用法(Least Frequently Used)

    5、最近未使用法(No Used Recently)

    代码

    #include <iostream>
    #include <ctime>
    #include <random>
    using namespace std;
    
    #define TRUE 1
    #define FALSE 0
    #define INVALID -1
    #define NULL  0
    
    #define  total_instruction  320     //指令数量
    #define  total_vp  32               //页表数量
    #define  clear_period  50           //清0周期
    
    struct pl_type {               /*页表结构*/
    	int pn, pfn, counter, time;
    };
    pl_type pl[total_vp];  //页表数组
    
    struct pfc_type {              /*内存表结构*/
    	int pn, pfn;
    	pfc_type *next;
    };
    pfc_type pfc[total_vp], *freepf_head, *busypf_head, *busypf_tail;
    
    int diseffect;  // 未命中次数
    int a[total_instruction];  // 存储320条指令
    int page[total_instruction];  // 每条指令对应的页表号
    int offset[total_instruction];
    
    int initialize(int);
    int FIFO(int);
    int LRU(int);
    int NUR(int);
    int LFU(int);
    int OPT(int);
    
    int main(){
    	int s;
    	srand(unsigned(time(0)));
    	for (int i = 0; i < total_instruction; i += 4) {  /*产生指令队列*/
    		s = rand() % 320;
    		a[i] = s + 1;                    //顺序执行一条指令
    		a[i + 1] = rand() % (a[i] + 1);	 //执行前地址指令m'
    		a[i + 2] = a[i + 1] + 1;         //顺序执行一条指令
    		a[i + 3] = rand() % (319 - a[i + 2]) + (a[i + 2] + 1);  // 执行后地址指令
    
    		if (a[i] > 319 || a[i + 1] > 319 || a[i + 2] > 319 || a[i+3] > 319) {
    			i -= 4;
    		}
    	}
    	for (int i = 0; i < total_instruction; i++) {  /*将指令序列变换成页表地址流*/
    		page[i] = a[i] / 10;
    		offset[i] = a[i] % 10;
    	}
    	for (int i = 4; i <= 32; i++) {  /*用户内存工作区从4个页面到32个页面*/
    		printf("---%2d page frames---\n", i);
    		FIFO(i);
    		LRU(i);
    		NUR(i);
    		LFU(i);
    		OPT(i);
    	}
    	return 0;
    }
    
    int initialize(int total_pf) {              /*初始化相关数据结构*/
    	diseffect = 0;
    	// 初始化页表
    	for (int i = 0; i<total_vp; i++){
    		pl[i].pn = i;
    		pl[i].pfn = INVALID;  // 初始,该页不在内存中
    		pl[i].counter = 0;  // 访问次数或作为引用位
    		pl[i].time = -1;  // 时间
    	}
    	// 初始内存表,建立pfc[i-1]和pfc[i]之间的链接
    	for (int i = 0; i < total_pf - 1; i++){
    		pfc[i].next = &pfc[i + 1];
    		pfc[i].pfn = i;
    	}
    	pfc[total_pf - 1].next = NULL;
    	pfc[total_pf - 1].pfn = total_pf - 1;
    	freepf_head = &pfc[0];  //内存空页面队列的头指针为pfc[0]
    
    	return 0;
    }
    
    int FIFO(int total_pf) {             /*先进先出算法*/
    	pfc_type *p;
    	initialize(total_pf);  //初始化相关页面控制用数据结构
    	busypf_head = busypf_tail = NULL;  //内存页的队列头,队列尾指针接
    	for (int i = 0; i<total_instruction; i++){
    		if (pl[page[i]].pfn == INVALID) {  //页表项不在内存中
    			diseffect += 1;                  //失效次数
    			if (freepf_head == NULL) {        //内存无空闲页面
    				p = busypf_head->next;
    				pl[busypf_head->pn].pfn = INVALID;
    				freepf_head = busypf_head;  //释放忙页面队列的第一个页面
    				freepf_head->next = NULL;
    				busypf_head = p;
    			}
    			// 按FIFO方式调新页面入内存页面
    			p = freepf_head->next;  // 先保存内存表中当前位置的下一位置
    			freepf_head->next = NULL;
    			freepf_head->pn = page[i];  // 页表号
    			pl[page[i]].pfn = freepf_head->pfn;  // 内存块号
    
    			if (busypf_tail == NULL) {
    				// busypf_head指向最老的,busypf_tail指向最新的
    				busypf_head = busypf_tail = freepf_head;
    			}
    			else{
    				busypf_tail->next = freepf_head;  //free页面减少一个
    				busypf_tail = freepf_head;
    			}
    			freepf_head = p;
    		}
    	}
    	printf("FIFO:%6.4f\n", 1 - diseffect / 320.0);
    
    	return 0;
    }
    
    int LRU(int total_pf) {      /*最近最久未使用算法(使用时钟计数器)*/
    	int min, minj, present_time;
    	initialize(total_pf);
    	present_time = 0;
    	for (int i = 0; i<total_instruction; i++){
    		if (pl[page[i]].pfn == INVALID) {            //页面失效,不在内存中
    			diseffect++;
    			if (freepf_head == NULL) {             //内存无空闲页面
    				min = 32767;
    				for (int j = 0; j < total_vp; j++) {  //找出内存块中time的最小值
    					if (min > pl[j].time && pl[j].pfn != INVALID)  // 查询页表
    					{
    						min = pl[j].time;
    						minj = j;  // 记下内存块号
    					}
    				}
    				freepf_head = &pfc[pl[minj].pfn];   //腾出一个单元(对应的内存块)
    				pl[minj].pfn = INVALID;
    				pl[minj].time = -1;
    				freepf_head->next = NULL;
    			}
    			pl[page[i]].pfn = freepf_head->pfn;   //有空闲页面,改为有效(内存块号)
    			pl[page[i]].time = present_time;
    			freepf_head = freepf_head->next;      //减少一个free 页面
    		}
    		else {
    			pl[page[i]].time = present_time;        //命中则设置时间
    		}
    		present_time++;
    	}
    	printf("LRU:%6.4f\n", 1 - diseffect / 320.0);
    	return 0;
    }
    
    int NUR(int total_pf) {          /*最近未使用算法(每执行50条指令引用位清零一次)*/
    	int dp, cont_flag, old_dp;
    	initialize(total_pf);
    	dp = 0;
    	for (int i = 0; i < total_instruction; i++) {
    		if (pl[page[i]].pfn == INVALID) {        //页面失效,不在内存中
    			diseffect++;
    			if (freepf_head == NULL) {              //无空闲页面
    				cont_flag = TRUE;
    				old_dp = dp;
    				while (cont_flag) {
    					// 查页表(对应引用位0,在内存中)
    					if (pl[dp].counter == 0 && pl[dp].pfn != INVALID) {
    						cont_flag = FALSE;
    					}
    					else {
    						dp++;
    						if (dp == total_vp) {
    							dp = 0;
    						}
    						if (dp == old_dp) {
    							// 第2轮扫描结束,失败(引用位全部置为0)
    							for (int j = 0; j < total_vp; j++) {
    								pl[j].counter = 0;
    							}
    						}	
    					}
    				}
    				freepf_head = &pfc[pl[dp].pfn];  //腾出一个单元(对应的内存块)
    				pl[dp].pfn = INVALID;
    				freepf_head->next = NULL;
    			}
    			pl[page[i]].pfn = freepf_head->pfn;
    			freepf_head = freepf_head->next;
    		}
    		else {
    			pl[page[i]].counter = 1;  // 在内存中,“引用位”置为1
    		}
    		// 每执行50条指令,引用位清零一次
    		if (i%clear_period == 0) {
    			for (int j = 0; j < total_vp; j++) {
    				pl[j].counter = 0;
    			}
    		}
    	}
    	printf("NUR:%6.4f\n", 1 - diseffect / 320.0);
    
    	return 0;
    }
    
    int OPT(int total_pf) {      /*最佳置换算法*/
    	int max, maxpage, d, dist[total_vp];
    	initialize(total_pf);
    	for (int i = 0; i < total_instruction; i++) {
    		if (pl[page[i]].pfn == INVALID) {      //页面失效,不在内存中
    			diseffect++;
    			if (freepf_head == NULL) {        //无空闲页面
    				for (int j = 0; j < total_vp; j++) {
    					if (pl[j].pfn != INVALID) {
    						dist[j] = 32767;  /* 最大"距离" */
    					}
    					else {
    						dist[j] = 0;
    					}
    				}
    				d = 1;
    				for (int j = i + 1; j < total_instruction; j++) {
    					if (pl[page[j]].pfn != INVALID && dist[page[j]] == 32767) {
    						dist[page[j]] = d;
    					}
    					d++;
    				}
    				max = -1;
    				for (int j = 0; j < total_vp; j++) {
    					if (max < dist[j]) {
    						max = dist[j];
    						maxpage = j;
    					}
    				}
    				freepf_head = &pfc[pl[maxpage].pfn];
    				freepf_head->next = NULL;
    				pl[maxpage].pfn = INVALID;
    			}
    			pl[page[i]].pfn = freepf_head->pfn;
    			freepf_head = freepf_head->next;
    		}
    	}
    	printf("OPT:%6.4f\n", 1 - diseffect / 320.0);
    
    	return 0;
    }
    
    int LFU(int total_pf){        /*最不经常使用置换法*/
    	int i, j, min, minpage;
    	initialize(total_pf);
    	for (i = 0; i < total_instruction; i++){
    		if (pl[page[i]].pfn == INVALID) {     //页面失效,不在内存中
    			diseffect++;
    			if (freepf_head == NULL) {         //无空闲页面
    				min = 32767;
    				for (j = 0; j < total_vp; j++) {
    					if (min > pl[j].counter && pl[j].pfn != INVALID) {
    						min = pl[j].counter;
    						minpage = j;
    					}
    					//pl[j].counter = 0;
    					//pl[j].counter >>= 1;
    				}
    				freepf_head = &pfc[pl[minpage].pfn];
    				pl[minpage].pfn = INVALID;
    				freepf_head->next = NULL;
    			}
    			pl[page[i]].pfn = freepf_head->pfn;   //有空闲页面,改为有效
    			pl[page[i]].counter++;
    			freepf_head = freepf_head->next;      //减少一个free页面
    		}
    		else {
    			pl[page[i]].counter++;  // 软件计数器(被访问次数)
    		}
    		// 定期右移
    		if (i % 15 == 0) {
    			for (int j = 0; j < total_vp; j++) {
    				pl[j].counter >>= 1;
    			}
    		}
    	}
    	printf("LFU:%6.4f\n", 1 - diseffect / 320.0);
    
    	return 0;
    }
    
    
    展开全文
  • } public static void fifo(int[] list){ /** * list使用页列表 * 加入前三个 * 判断是否存在 * 不存在去去掉 * 存在下一个 */ System.out.println("------------ 先进先出页面置换算法-------------------");...

    代码

    package package1;
    
    import java.util.Arrays;
    
    public class alg {
    
        //判断tar是否在nums中
        public static boolean isIn(int[] nums, int tar) {
            for (int n : nums) {
                if (tar == n) {
                    return true;
                }
            }
            return false;
        }
    
        public static void fifo(int[] list){
            /**
             * list使用页列表
             * 加入前三个
             * 判断是否存在
             * 不存在去去掉
             * 存在下一个
             */
            System.out.println("------------ 先进先出页面置换算法-------------------");
            int[] contain = new int[3];
            float times = 0;
            for(int i = 0; i < 3; i++){
                contain[i] = list[i];
            }
            for(int i = 3; i < list.length; i++){
                if(!isIn(contain, list[i])){
                    times++;
                    contain[0] = contain[1];
                    contain[1] = contain[2];
                    contain[2] = list[i];
                    System.out.println("缺页中断- " + "导入:" + list[i] + "   已有:" + Arrays.toString(contain));
                }
            }
            System.out.println("次数:" + times + "    中断率:" + (times/20));
        }
        public static void lru(int[] list){
            System.out.println("------------ 最近最久未使用置换算法-------------------");
            int[] contain = new int[3];
            float times = 0;
            for(int i = 0; i < 3; i++){
                contain[i] = list[i];
            }
            for(int i = 3; i < list.length; i++){
                if(!isIn(contain, list[i])){
                    times++;
                    contain[0] = contain[1];
                    contain[1] = contain[2];
                    contain[2] = list[i];
                    System.out.println("缺页中断- " + "导入:" + list[i] + "   已有:" + Arrays.toString(contain));
                }else{
                    if(list[i] == contain[0]){
                        int t = contain[0];
                        contain[0] = contain[1];
                        contain[1] = contain[2];
                        contain[2] = t;
                    }else if(list[i] == contain[1]){
                        int t = contain[1];
                        contain[1] = contain[2];
                        contain[2] = t;
                    }
                }
            }
            System.out.println("次数:" + times + "    中断率:" + (times/20));
        }
    
        public static int optAided(int[] con,int[] list,int k){
            int[] a = {-1,-1,-1};
            for(int i = k;i < list.length; i++){
                int t = -1;
                for(int j = 0; j < con.length; j++){
                    if(con[j] == list[j]){
                        t = j;
                        break;
                    }
                }
                if(t != -1){
                    if(a[t] == -1){
                        a[t] = i;
                    }
                }
            }
            int t = -1;
            int r = -1;
            for(int i = 0; i < a.length; i++){
                if(con[i] == -1)
                    continue;
                if(t == -1){
                    t = con[i];
                    r = i;
                }
                else{
                    if(t < con[i]){
                        t = con[i];
                        r = i;
                    }
    
                }
            }
            return r;
        }
    
        public static void opt(int[] list){
            /**
             *
             */
            System.out.println("------------ 最佳置换算法-------------------");
            int[] contain = new int[3];
            float times = 0;
            for(int i = 0; i < 3; i++){
                contain[i] = list[i];
            }
            for(int i = 3; i < list.length; i++){
                if(!isIn(contain, list[i])){
                    times++;
                    int t = optAided(contain, list, i);
                    if(t == -1){
                        contain[2] = list[i];
                    }else{
                        contain[t] = list[i];
                    }
                    System.out.println("缺页中断- " + "导入:" + list[i] + "   已有:" + Arrays.toString(contain));
                }
            }
            System.out.println("次数:" + times + "    中断率:" + (times/20));
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            int[] list = {7,0,1,2,0,3,0,4,2,3,0,3,2,1,2,0,1,7,0,1};
            System.out.println(list.length);
            fifo(list);
            lru(list);
            opt(list);
        }
    }
    
    

    结果

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    展开全文
  • 黑帽SEO坚信常常会听见那样的话。小结一般的技巧有多少,让大伙儿学习培训,还可以了解逃避哪个情况...殊不知,在10月,百度搜索发布了劈雳优化算法,这类方式 渐渐地失去原先的实际效果,而每一次点一下全是担心k。...

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    黑帽SEO坚信常常会听见那样的话。小结一般的技巧有多少,让大伙儿学习培训,还可以了解逃避哪个情况的方式 。

    1、流量点击

    它是现阶段黑帽子的常见方式 ,能够应用手机软件或脚本制作仿真模拟人工服务,寻找关键词,随后点击。根据提升网址的每个数据信息,百度搜索引擎将该网址视作高质量的网址,开展高排行。

    殊不知,在10月,百度搜索发布了劈雳优化算法,这类方式 渐渐地失去原先的实际效果,而每一次点一下全是担心k。

    关键字掩藏与连接

    关键字掩藏

    一般网址的背景颜色全是乳白色的,如何配置很多的关键字而不危害美观大方和念书呢?由于这一直是个难题,因此某网站站长根据将该网页页面的关键字更改为背景颜色,插进各种各样场地,提升该网页页面的百度权重,提升网页页面的权重值,得到百度搜索引擎的优良排行。

    隐藏链接

    连接更为纯碎的被掩藏,立即被CSS款式或HTML编码掩藏,不立即向客户查询或点击。因而,能够提升内部链接的总数,提升搜索引擎蜘蛛的肠蠕动頻率,提升权重值。

    可是,伴随着百度搜索引擎的优化算法愈来愈健全,这二种做弊可以说早已可以检验出100%。一旦被查验出去毫无疑问有相对的处罚。即便那时候不立刻出現,也终究会不太好,毛毛雨seo不强烈推荐大伙儿那样做。终究,缺陷超过权益。

    3.出外舞弊

    一般,很多的互换暗链被用于提升净重和吸引住搜索引擎蜘蛛做到优化排名。这种连接来源于不一样的网站域名和不一样的网络服务器,短期内百度搜索引擎没法分辨,可是转换连接的实际效果愈来愈弱。最重要的是,假如在其中一个难题另外与网址的互换联络在一起,被称作一个总体。

    4、301跳转

    根据一些靠谱的网页页面和提升好的网页页面迅速攻占排行,随后根据301或是302跳转的技巧迅速的调整至此外一个不有关的网页页面,进而让客户浏览不一样的网页页面內容,提升该网页页面的浏览量和排行。那样技巧现阶段百度搜索引擎的处罚不显著,一般是删掉301网页页面的快照更新,可是不言而喻的是百度搜索引擎在抓取的情况下能鉴别自动跳转后网页页面的內容。将来假如加剧处罚,那麼给网站站长产生的严厉打击就并不是一点点了。

    5、被劫持

    流量劫持

    (1)、黑帽优化根据方式方法,伪造了首页的內容,当客户浏览网址的情况下立即自动跳转到特定的网址或是网页页面。

    (2)、黑帽优化立即改动网址的DNS详细地址,偏向另一个网络服务器,完成客户浏览另一个网站的目地

    关键字被劫持

    根据SEM的方法将总体目标网址上的关键字引到特定的网址或是网页页面。

    快照更新被劫持

    运用网站渗透取得了你的ftp,趁你不注意、搜索引擎蜘蛛正爬取你网址的情况下把数据信息更换(一般是夜里实际操作),等搜索引擎蜘蛛爬取完你的快照更新后再把数据信息换回来,那样你的网站快照就遭劫持了,并且你查验编码也发觉不上难题,因为改动域名题目、关键字、叙述造成快照更新等待时间长。

    6、蜘蛛池

    蜘蛛池程序流程的基本原理,便是将进到自变量模版转化成很多的网页页面,进而吸大量的搜索引擎蜘蛛,让其不断地在这种网页页面中爬取,而将人们必须百度收录的URL加上在搜索引擎蜘蛛站开发设计的一个特殊版面中。那样就能应用人们必须百度收录的URL有很多的搜索引擎蜘蛛爬取爬取,大大的提高了网页页面百度收录的概率。又因为蜘蛛池的外部链接数十分巨大,因此该网页页面能得到很好的权重值,排行也就上来了。

    黑帽优化的技巧能优化排名这个是不容置疑的,可是一旦被检验到处罚也是非常大的,因此这儿把主流产品的技巧写出去,给大伙儿参照。

    以上是小编总结出来的《常见的黑帽SEO手法汇总》,下面是小编总结出来的,录制的一些全套SEO教程视频,大家可以仔细的观看哦,希望能帮助大家更快的把SEO技术早日学习好,有什么seo方面的问题,欢迎留言。 仅供参考!

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