多个维度探讨流量累积程序 (多个维度探讨的成语)

多个维度探讨流量累积程序的重要性与应用前景

一、引言

随着互联网技术的飞速发展和普及，流量累积程序逐渐成为网络世界的重要组成部分。
它们广泛应用于各类应用、网站及社交媒体平台，用于获取、留存和提升用户活跃度。
从多个维度探讨流量累积程序的特点和运作方式，对于我们更深入地理解其在当今互联网产业中的角色与应用价值具有重要意义。
本文将从定义、分类、应用场景、影响价值以及存在的问题等方面对流量累积程序进行全面分析。

二、流量累积程序定义与分类

流量累积程序是指通过各种手段获取用户访问量，进而提升应用或网站的活跃度和影响力的技术系统。从实现方式和作用特点来看，流量累积程序主要分为以下几类：

1. 用户增长策略类：通过推送通知、优惠券等手段吸引用户关注，增加用户数量和活跃度。
2. 社交媒体推广类：利用社交媒体平台的特点，通过分享、转发等方式扩大内容传播范围，提高流量。
3. 内容优化类：通过优化内容质量，提高用户体验，从而吸引更多用户访问和留存。

三、流量累积程序的应用场景

流量累积程序广泛应用于各类互联网应用场景，包括以下几个方面：

1. 电商行业：通过推送优惠券、限时折扣等活动吸引用户访问和购买。
2. 社交媒体平台：利用用户分享、转发等功能扩大内容传播范围，提高用户活跃度和粘性。
3. 新闻资讯类应用：通过优化内容质量和推荐算法，提高用户阅读量和留存率。
4. 娱乐休闲应用：通过游戏、视频等内容的推广，吸引更多用户下载和使用。

四、流量累积程序的影响价值

流量累积程序在互联网产业中具有举足轻重的地位，其影响价值主要体现在以下几个方面：

1. 促进互联网产业发展：流量累积程序为互联网应用提供了强大的用户基础，推动了互联网产业的快速发展。
2. 提升用户体验：通过优化内容质量和推荐算法，流量累积程序提高了用户体验，增强了用户粘性。
3. 助力企业盈利：通过吸引更多用户访问和购买，流量累积程序为企业带来了更多的商业机会和盈利空间。
4. 推动技术创新：为了更有效地吸引用户和提升流量，企业会不断进行技术创新和优化，从而推动整个互联网技术的进步。

五、流量累积程序存在的问题与挑战

尽管流量累积程序在互联网产业中发挥着重要作用，但也存在一些问题与挑战：

1. 数据隐私安全问题：在获取用户数据的过程中，可能存在数据泄露、滥用等风险，需要加强对用户数据的保护。
2. 依赖性问题：过于依赖流量累积程序可能导致应用本身的功能和用户体验被忽视。
3. 技术更新与适应性问题：随着技术的不断发展，流量累积程序需要不断适应新的技术和用户需求，否则可能失去效果。

六、结论与建议

针对以上问题与挑战，本文提出以下建议：

1. 加强数据隐私保护：企业应严格遵守相关法律法规，保护用户数据安全和隐私权益。
2. 平衡流量与内容质量：在追求流量的同时，注重提升内容质量和用户体验。注重维护应用的独立性和特色。企业应该根据自身的业务特点和用户需求来设计和优化流量累积程序以适应不断变化的市场环境和技术趋势。同时还需要关注用户反馈和需求持续创新和改进以提供更好的用户体验和服务以满足用户的期望和需求。只有这样流量累积程序才能真正发挥其在互联网产业中的价值并推动整个行业的持续发展。

---

什么叫全成本核算？

全成本核算是指将企业在生产经营过程中发生的各种耗费按照一定的对象进行分配和归集，以计算总成本和单位成本。

核算方法

1、正确划分各种费用支出的界限，如收益支出与资本支出、营业外支出的界限，产品生产成本与期间费用的界限，本期产品成本和下期产品成本的界限，不同产品成本的界限，在产品和产成品成本的界限等。

2、认真执行成本开支的有关法规规定，按成本开支范围处理费用的列支。

3、做好成本核算的基础工作，包括：建立和健全成本核算的原始凭证和记录、合理的凭证传递流程；制定工时、材料的消耗定额，加强定额管理；建立材料物资的计量、验收、领发、盘存制度；制订内部结算价格和内部结算制度。

4、根据企业的生产特点和管理要求，选择适当的成本计算方法，确定成本计算对象、费用的归集与计入产品成本的程序、成本计算期、产品成本在产成品与在产品之间的划分方法等。 方法有品种法、分批法和分步法，此外还有分类法、定额法等多种。

扩展资料

核算要点

1、确定成本核算的目的。 成本核算有多种目的，如存货计价、计算销售成本和确定收益；成本决策和成本控制；产品定价等。

2、确定成本核算的对象。 不同核算目的决定了对象的多样化。 如以各种、各批、各生产步骤产品作为对象，计算产品的总成本和单位成本；以各个责任单位为对象，计算责任成本等。

3、确定成本核算的内容。 成本核算内容一般包括费用归集分配与产品成本计算两部分。 费用归集分配要求，首先必须确定成本开支的范围，明确各种费用支出的界限，对于不应计入产品成本的予以剔除；

然后测定和记录所积累的成本数据，按照一定程序进行归集，采用一个标准在各个成本核算对象间进行分配，以汇总所耗用的费用总数。 产品成本计算就是按照成本计算对象，把汇总的费用进行分配，计算出各个对象的总成本和单位成本。

做混合的话Uniapp和Flutter我应该学哪个啊？

本文由阿里闲鱼技术团队祈晴分享，本次有修订和改动，感谢作者的技术分享。

1、内容概述

本文总结了阿里闲鱼技术团队使用Flutter在对闲鱼IM进行移动端跨端改造过程中的技术实践等，文中对比了传统Native与现在大热的Flutter跨端方案在一些主要技术实现上的差异，以及针对Flutter技术特点的具体技术实现，值得同样准备使用Flutter开发IM的技术同行们借鉴和参考。

学习交流：

（本文同步发布于：）

2、闲鱼IM现状

闲鱼IM的移动端框架构建于2016至2017年间，期间经过多次迭代升级导致历史包袱累积多，后面又经历IM界面的Flutter化，从而造成了客户端架构愈加复杂。

从开发层面总结闲鱼IM移动端当前架构主要存在如下几个问题：

从产品层面总结闲鱼IM移动端当前架构的主要问题如下：

3、业界的移动端跨端方案

为解决当前IM的技术痛点，闲鱼今年特起关于IM架构升级项目，重在解决客户端中Andriod和iOS双端一致性的痛点，初步设想方案就是实现跨端统一的Android/iOS逻辑架构。

在当前行业内跨端方案可初步归类如下图架构：

在GUI层面的跨端方案有Weex、ReactNative、H5、Uni-APP等，其内存模型大多需要通过桥接到Native模式存储。

在逻辑层面的跨端方案大致有C/C++等与虚拟机无关语言实现跨端，当然汇编语言也可行。

此外有两个独立于上述体系之外的架构就是Flutter和KMM（谷歌基于Kotlin实现类似Flutter架构），其中Flutter运行特定DartVM，将内存数据挂载其自身的isolate中。

考虑闲鱼是Flutter的前沿探索者，方案上优先使用Flutter。 然而Flutter的isolate更像一个进程的概念（底层实现非使用进程模式），相比Android，同一进程场景中，Android的Dalvik虚拟机多个线程运行共享一个内存Heap，而DartVM的Isolate运行隔离各自的Heap，因而isolate之间通讯方式比较繁琐（需经过序列化反序列化过程）。

整个模型如下图所示：

若按官方混合架构实现Flutter应用，开启多个FlutterAcitivty/FlutterController，底层会生成多个Engine，对应会存在多个isolate，而isolate通讯类似于进程通讯（类似socket或AIDL），这里借鉴闲鱼FlutterBoost的设计理念，FlutterIM架构将多个页面的Engine共享，则内存模型就天然支持共享读取。

原理图如下：

4、闲鱼IM基于Flutter的架构设计

4.1 新老架构对比

如下图所示：是一个老架构方案，其核心问题主要集中于Native逻辑抽象差，其中逻辑层面还设计到多线程并发使得问题倍增，Android/iOS/Flutter交互繁杂，开发维护成本高，核心层耦合较为严重，无插拔式概念.

考虑到历史架构的问题，演进如下新架构设计：

如上图所示，架构从上至下依次为：

核心逻辑层将繁杂数据扁平化打包挂载到分发层中的会话内存模型数据或消息内存模型数据，最后通过观察者模式的订阅分发到业务逻辑中。

Flutter IM重点集中改造逻辑层和分发层，将IM核心逻辑和业务层面数据模型进行封装隔离，核心逻辑层和数据库交互后将数据封装到分发层的moduleData中，通过订阅方式分发到业务层数据模型中。

此外在IM模型中DB也是重点依赖的，个人对DB数据库管理进行全面封装解，实现一种轻量级，性能佳的Flutter DB管理框架。

4.2 DB存储模型

Flutter IM架构的DB存储依赖数据库插件，目前主流插件是Sqflite。

其存储模型如下：

依据上图Sqflite插件的DB存储模型会有2个等待队列：

其Android实现机制是HandlerThread，因此Query/Save读写在会同一线程队列中，导致响应速度慢，容易造成DB SQL堆积，此外缺失缓存模型。

于是个人定制如下改进方案：

Flutter侧通过表的主键设计查询时候会优先从Entity Cache层去获取，若缓存不存在，则通过Sqflite插件查询。

同时改造Sqflite插件成支持sync/Async同步异步两种方式操作，对应到Native侧也会有同步线程队列和异步线程队列，保证数据吞吐率。 但是这里建议查询使用异步，存储使用同步更稳妥，主要怕出现多个相同的数据元model同一时间进入异步线程池中，存储先后顺序无法有效的保证。

4.3 ORM数据库方案

IM架构重度依赖DB数据库，而当前业界还没有一个完备的数据库ORM管理方案，参考了Android的OrmLite/GreenDao，个人自行设计一套Flutter ORM数据库管理方案。

其核心思想如下：

由于Flutter不支持反射，因此无法直接像Android的开源数据库方式操作，但可通过APT方式，将Entity和Orm Entity绑定于一身，操作OrmEntity即操作Entity，整个代码风格设计也和OrmLite极其相似。

参考代码如下：

4.4 IM内存数据模型

基于Flutter的IM移动端架构在内存数据模型主要划分为会话和消息两个颗粒度：

依据上一章节，PSessionMessageNotice设计了一个OrmEnitity Cache，考虑到IM中会话数是有限的，因此PSessionMessageNotice都是直接缓存到Cache中。

这种做法的好处是各地去拿会话数据元时候都是缓存中同一个对象，容易保证多次重复读写的数据一致性。 而PSessionMessageNotice考虑到其数量可以无限多的特殊性，因此这里将其挂载到MessageContainer的内存管理中，在退出会话的时机会校验容器中PMessage集合的数量，适当缩容可以减少内存开销。

模型如下图所示：

4.5 状态管理方案

基于Flutter的IM移动端架构状态管理方案比较简单，对数据源Session/Message维度使用观察者模式的订阅分发方式实现，架构类似于EventBus模式，页面级的状态管理无论使用fish-redux、scopeModel或者provider几乎影响面不大，核心还是需保留一种插拔式抽象更重要。

架构如下图：

4.6 IM同步模型方案

当前现状的消息同步模型：

如上图所示是，模型中存在ACCS Thread/Main Thread/Region Thread等多线程并发场景，导致易出现多线程高并发的问题。

native的推送和网络请求同步的隔离方案通过Lock的锁机制，并且通过队列降频等方式处理，流程繁琐且易出错。 整体通过Region Version Gap去判断是否有域空洞，进而执行域同步补充数据。

改进的同步模型如下：

如上图所示，在Flutter侧天然没多线程场景，通过一种标记位的转化同步异步实现类似Handler消息队列，架构清晰简约了很多，避免锁带来的开销以及同步问题。

5、本次改造进展以及性能对比

1）针对架构层面：

在基于Flutter的IM架构中，重点将双端逻辑差异性统一成同一份Dart代码，完全磨平Android/iOS的代码差异性带来的问题。

带来的好处很明显：

2）针对线上舆情：

3）性能数据对比：

当IM架构的逻辑层和UI层都切换成Flutter后，和原先架构模式初步对比，整体内存水位持平。

其中：

6、未来展望

JS跨端不安全，C++跨端成本有点高，Flutter会是一个较好选择。 彼时闲鱼FlutterIM架构升级根本目的从来不是因Flutter而Flutter，是由于历史包袱的繁重，代码层面的维护成本高，新业务的扩展性差，人力配比不协调以及疑难杂症的舆情持续反馈等等因素造成我们不得不去探索新方案。

经过闲鱼IM超复杂业务场景验证Flutter模式的逻辑跨端可行性，闲鱼在Flutter路上会一直保持前沿探索，最后能反馈到生态圈。

总结一句话，探索过程在于你勇于迈出第一步，后面才会不断惊喜发现。

（原文链接：点此进入，本次有修订和改动）

附录：更多文章汇总