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    [SEO类] 网站seo架构对网站后期推广的意义

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    发表于 2018-3-23 20:15:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

      1、W3C标准对SEO的影响。
      我们看到每个网页的源文件(右键查看源文件),几乎每个网站最顶部都有以下代码:
      以上代码是告诉浏览器、验证机制和搜索引擎的spider这个网站是遵循W3C标准的。验证的方法是http://validator.w3.org/,输入验证的网址,我们就能看到不匹配的错误信息。
      虽然很多网站都没有遵循W3C标准也获得了很好的排名,早在前几年,很多网站都不会遵循这个标准,但是经过验证后,能保证遵循W3C标准的网站样式不会被不同浏览器改变,使得网站的访问者看到的网页与设计出来的完全一致。
      2、DIV+CSS对SEO的影响。
      DIV+CSS应该是web标准常用术语之一,在XHTML网站设计标准中,不再使用表格(table)定位技术,而采用DIV+CSS,搜索引擎对网站的排名顺序不是固定的,SEO的思想就是用搜索引擎的理念来搭建网站。
      这种DIV+CSS设计网站对SEO的影响是显而易见的,由于结构简单、符合标准,利用DIV+CSS架构的网站深受搜索引擎喜欢,不过并不是所有DIV+CSS对网站的排名都有好处,正确的网页布局,对于SEO是非常有利的。对于XHTML标准的DIV+CSS布局,一般在设计完成后都会通过W3C验证。

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      3、静态页面对SEO的影响。
      很多SEO人在做优化的过程中,可以强调页面静态化,他们认为这样更有利于搜索引擎抓取网站内容。但是,目前如google、百度等搜素引擎都能收录动态页面,使用动态页面的站点数远远大于静态页面的网站,如web2.0网站,有时候HTML静态化反而是得不偿失的。
      其实搜索引擎对静态页面和动态页面并没有特殊喜好之分,动态页面参数机制不利于收录,同时频繁读写数据字导致磁盘损伤等等问题,而静态页面带来的问题是生成文件数量非常多,需要大量空间存储文件、同时页面维护的复杂性都将大大提高。介于此,现在很多网站流行做伪静态处理。
      4、目录级别对SEO的影响
      目前SEO界公认的说法是目录级别在3级以内,有时域名根目录下不一定只有目录,还有一些单页面,这样的单页面在搜索引擎中的权重肯定要比目录下的单页面高。
      同时,在目录中设置关键词是很重要的,下面以“网站推广”这个关键词为例,“网站推广”是核心关键词,那么在设计网站结构的时候就需要把长尾关键词,如“网站推广方案”在子栏目目录名中出现,到了第三层页面就是具体要优化的三级关键词了。
      5、目录文件名对SEO的影响
      目录路径和文件名也是影响排名的一个重要因素,很多人很容易忽略这点,根据关键词无所不在的原则,许多重要优化的页面直接命名为文件名。目前google会将“_”、“%20”都等于空格,所以我们在做目录文件名时尽量使用乳如zblog-help.html结构,“-”而不是“_”进行分割。
      随着搜索引擎不断改进,google、百度都能支持中文文件名了,经过使用urlencode的字符串,这样的排名要优于其他文件命名方法。
      6、网页大小对SEO的影响
      网页大小通常以KB来表示,早在前几年,超过100KB的网页会收录不全。可能是当时带宽也小、搜索引擎也无法抓取较大的页面。

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      如今带宽都宽了、信息量也大了,门户网站大多在100KB以上,网站大是正常的,但具体内容页面,则应该追求精简,过大的页面不仅会降低打开速度,在搜索排名中要落后于较小的页面。

      俗话说的好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的,当然对于我们开发人员来说,一个好的架构也不是一蹴而就的。
      初始搭建
      开始的开始,就是各种框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,这时候我们的文件,数据库,应用都在一个服务器上。

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      服务分离
      随着系统的的上线,用户量也会逐步上升,很明显一台服务器已经满足不了系统的负载,这时候,我们就要在服务器还没有超载的时候,提前做好准备。
      由于我们是单体架构,优化架构在短时间内是不现实的,增加机器是一个不错的选择。这时候,我们可能要把应用和数据库服务单独部署,如果有条件也可以把文件服务器单独部署。

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      反向代理

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      为了提升服务处理能力,我们在Tomcat容器前加一个代理服务器,我一般使用Nginx,当然你如果更熟悉apache也未尝不可。
      用户的请求发送给反向代理,然后反向代理把请求转发到后端的服务器。
      严格意义上来说,Nginx是属于web服务器,一般处理静态html、css、js请求,而Tomcat属于web容器,专门处理JSP请求,当然Tomcat也是支持html的,只是效果没Nginx好而已。
      反向代理的优势,如下:
      隐藏真实后端服务
      负载均衡集群
      高可用集群
      缓存静态内容实现动静分离
      安全限流
      静态文件压缩
      解决多个服务跨域问题
      合并静态请求(HTTP/2.0后已经被弱化)
      防火墙
      SSL以及http2
      动静分离
      基于以上Nginx反向代理,我们还可以实现动静分离,静态请求如html、css、js等请求交给Nginx处理,动态请求分发给后端Tomcat处理。
      Nginx 升级到1.9.5+可以开启HTTP/2.0时代,加速网站访问。
      当然,如果公司不差钱,CDN也是一个不错的选择。
      服务拆分
      在这分布式微服务已经普遍流行的年代,其实我们没必要踩过多的坑,就很容易进行拆分。市面上已经有相对比较成熟的技术,比如阿里开源的Dubbo(官方明确表示已经开始维护了),spring家族的spring cloud,当然具体如何去实施,无论是技术还是业务方面都要有很好的把控。
      Dubbo

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      SpringCloud
      服务发现——Netflix Eureka
      客服端负载均衡——Netflix Ribbon
      断路器——Netflix Hystrix
      服务网关——Netflix Zuul
      分布式配置——Spring Cloud Config
      微服务与轻量级通信
      同步通信和异步通信
      远程调用RPC
      REST
      消息队列
      持续集成部署
      服务拆分以后,随着而来的就是持续集成部署,你可能会用到以下工具。
      Docker、Jenkins、Git、Maven
      图片源于网络,基本拓扑结构如下所示:

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      整个持续集成平台架构演进到如下图所示:

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      服务集群
      Linux集群主要分成三大类( 高可用集群, 负载均衡集群,科学计算集群)。其实,我们最常见的也是生产中最常接触到的就是负载均衡集群。

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      负载均衡实现
      DNS负载均衡,一般域名注册商的dns服务器不支持,但博主用的阿里云解析已经支持
      四层负载均衡(F5、LVS),工作在TCP协议下
      七层负载均衡(Nginx、haproxy),工作在Http协议下
      分布式session
      大家都知道,服务一般分为有状态和无状态,而分布式sessoion就是针对有状态的服务。
      分布式Session的几种实现方式
      基于数据库的Session共享
      基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制
      基于oscache/Redis/memcached 进行 session 共享。
      基于cookie 进行session共享
      分布式Session的几种管理方式
      Session Replication 方式管理 (即session复制)
      简介:将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上
      使用场景:机器较少,网络流量较小
      优点:实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问
      缺点:广播式复制到其余机器有一定廷时,带来一定网络开销
      Session Sticky 方式管理
      简介:即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后,强制指定后续所有请求均落到此机器上
      使用场景:机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻
      优点:实现简单、配置方便、没有额外网络开销
      缺点:网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障
      缓存集中式管理
      简介:将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上,当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息
      使用场景:集群中机器数多、网络环境复杂
      优点:可靠性好
      缺点:实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入
      目前生产中使用到的
      基于tomcat配置实现的MemCache缓存管理session实现(麻烦)
      基于OsCache和shiro组播的方式实现(网络影响)
      基于spring-session+redis实现的(最适合)
      负载均衡策略
      负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素:一、负载均衡算法,二、对网络系统状况的检测方式和能力。
      1、rr 轮询调度算法。顾名思义,轮询分发请求。
      优点:实现简单
      缺点:不考虑每台服务器的处理能力
      2、wrr 加权调度算法。我们给每个服务器设置权值weight,负载均衡调度器根据权值调度服务器,服务器被调用的次数跟权值成正比。
      优点:考虑了服务器处理能力的不同
      3、sh 原地址散列:提取用户IP,根据散列函数得出一个key,再根据静态映射表,查处对应的value,即目标服务器IP。过目标机器超负荷,则返回空。
      4、dh 目标地址散列:同上,只是现在提取的是目标地址的IP来做哈希。
      优点:以上两种算法的都能实现同一个用户访问同一个服务器。
      5、lc 最少连接。优先把请求转发给连接数少的服务器。
      优点:使得集群中各个服务器的负载更加均匀。
      6、wlc 加权最少连接。在lc的基础上,为每台服务器加上权值。算法为:(活动连接数*256+非活动连接数)÷权重 ,计算出来的值小的服务器优先被选择。
      优点:可以根据服务器的能力分配请求。
      7、sed 最短期望延迟。其实sed跟wlc类似,区别是不考虑非活动连接数。算法为:(活动连接数+1)*256÷权重,同样计算出来的值小的服务器优先被选择。
      8、nq 永不排队。改进的sed算法。我们想一下什么情况下才能“永不排队”,那就是服务器的连接数为0的时候,那么假如有服务器连接数为0,均衡器直接把请求转发给它,无需经过sed的计算。
      9、LBLC 基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址,找出该IP地址最近被使用的服务器,把请求转发之,若该服务器超载,最采用最少连接数算法。
      10、LBLCR 带复制的基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址,找出该IP地址最近使用的“服务器组”,注意,并不是具体某个服务器,然后采用最少连接数从该组中挑出具体的某台服务器出来,把请求转发之。若该服务器超载,那么根据最少连接数算法,在集群的非本服务器组的服务器中,找出一台服务器出来,加入本服务器组,然后把请求转发之。
      读写分离
      MySql主从配置,读写分离并引入中间件,开源的MyCat,阿里的DRDS都是不错的选择。
      如果是对高可用要求比较高,但是又没有相应的技术保障,建议使用阿里云的RDS或者Redis相关数据库,省事省力又省钱。
      全文检索
      如果有搜索业务需求,引入solr或者elasticsearch也是一个不错的选择,不要什么都塞进关系型数据库。
      缓存优化
      引入缓存无非是为了减轻后端数据库服务的压力,防止其”罢工”。
      常见的缓存服务有,Ehcache、OsCache、MemCache、Redis,当然这些都是主流经得起考验的缓存技术实现,特别是Redis已大规模运用于分布式集群服务中,并证明了自己优越的性能。
      消息队列
      异步通知:比如短信验证,邮件验证这些非实时反馈性的逻辑操作。

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      流量削锋:应该是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
      日志处理:系统中日志是必不可少的,但是如何去处理高并发下的日志确是一个技术活,一不小心可能会压垮整个服务。工作中我们常用到的开源日志ELK,为嘛中间会加一个Kafka或者redis就是这么一个道理(一群人涌入和排队进的区别)。
      消息通讯:点对点通信(个人对个人)或发布订阅模式(聊天室)。
      日志服务
      消息队列中提到的ELK开源日志组间对于中小型创业供公司是一个不错的选择。

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      安全优化
      以上种种,没有安全做保证可能都会归于零。
      阿里云的VPN虚拟专有网络以及安全组配置
      自建机房的话,要自行配置防火墙安全策略
      相关服务访问,比如Mysql、Redis、Solr等如果没有特殊需求尽量使用内网访问并设置鉴权
      尽量使用代理服务器,不要对外开放过多的端口
      https配合HTTP/2.0也是个不错的选择

      今天,ARM发布了两款针对移动终端的AI芯片架构,物体检测(Object Detection,简称OD)处理器和机器学习(Machine Learning,简称ML)处理器。
      以往,ARM都是架构准备好了,才发公告。这次一反常态,没货却先发公告:OD处理器,计划在第一季度才能提供给合作伙伴;ML处理器得等到年中。
      这也看出了ARM很焦急。
      毕竟在过去的几个月中,尤其是在移动端圈子里,机器学习在半导体行业中很热。
      好几家提供芯片架构的公司都宣布了提供消费者解决方案,连华为都开始自主研发架构了。那么多玩家入场,ARM却没啥动作。
      直到现在,ARM才把重点放在了Armv8.2的CPU ISA扩展上,该扩展借助半精度浮点和整数点产品来简化和加速神经网络的专用指令。
      除了CPU的改进之外,还看到了G72中机器学习的GPU改进。虽然这两项改进都有所帮助,但想要最大性能和效率,这些改进还不够。
      在测试Kirin 970的NPU和Qualcomm的DSP时,可以看出,专用架构上运行推理的效率,比在CPU上运行的效率高出一个数量级以上。
      正如ARM官方解释的那样,Armv8.2和GPU的改进只是建立机器学习解决方案的第一步,还必须研究对专用解决方案的需求。
      ARM也从合作的小伙伴那里感受到了行业的压力,才熬出来ML处理器。
      下面简单介绍一下这次发布的两个新的架构:机器学习ML处理器以及OD处理器。
      ML处理器,是专门为加速神经网络模型推理所设计的。这种架构比传统的CPU和GPU架构有明显的优势。

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      在执行机器学习任务时,这款ML处理器可为数据优化内存管理。
      这款处理器具有数据可高度重复使用的特点,能最大限度地减少数据的输入和输出,从而实现高性能和高效率。

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      ML处理器,理论上可在1.5W功率下,有超过4.6TOPs(8位整数)的理论吞吐量,最高可达3TOPs / W。
      虽然TOPs值并不能完全体现处理器的性能,不过它对于行业标准化仍然有用。
      作为一个完全独立的独立IP(电路功能)模块,ML处理器具有自己的ACE-Lite接口,可集成到SoC中,也可以集成到DynamiQ中。
      此外,ARM没有透露ML处理器更多的架构信息。
      OD处理器,是针对物体检测的任务进行了优化。尽管ML处理器也能完成相同的任务,但OD处理器可以更快。给单项任务提供专用架构,才能够获得最大效率。

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      ARM也考虑到了可能会出现OD和ML处理器集成在一起用的情况:OD处理器负责把图像中的目标处理区分割出来,然后把它们传递给ML处理器,进行更细颗粒度的处理。

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      ARM还提供大量软件,帮助开发人员将他们的神经网络模型应用到不同的NN框架中。从今天开始,这些软件大家可以在ARM开发者网站找到,同时也在Github上提供。

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      考虑到SoC开发的周期,基于新架构的芯片大概得在2019年年中或年末才能发布。ARM这次,可以说半导体及架构供应商中响应AI趋势比较慢的企业了。
      最后,附编译来源:
      https://www.anandtech.com/show/12427/arm-announces-trillium-machine-learning-ip

      arm developer’s guide
      图:嵌入式arm的基本架构

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      图:应用软件运行在arm硬件上的抽象图

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      图:arm memory remap

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      图: arm内容数据流模型

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      图:arm在用户模式下可用的寄存器

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      图:图解状态寄存器

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      图:完整的arm寄存器集合

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      图: arm指令序列

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      图: arm指令执行的例子

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      图: arm向量表

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      以 “集聚高端创新资源,打造东部创新中心” 为主题的深圳市龙岗区重大项目签约仪式,暨 “千人计划” 专家创新创业交流会在2017深圳高交会期间隆重举办。在项目签约仪式上,龙岗区区委书记张勇、贵州华芯通半导体技术有限公司(以下简称:华芯通半导体)董事长欧阳武、创新科存储技术(深圳)有限公司(以下简称:UIT创新科)董事长陈凯,以及Arm公司全球执行副总裁兼大中华区总裁吴雄昂共同见证了来自四方代表签署的战略合作框架协议,四方约定在深圳市龙岗区成立 “Arm架构数据中心联合实验室” ,共同开发和建设基于高性能、低功耗的Arm架构处理器的自主、安全、可控的云计算和大数据应用数据中心示范工程。龙岗区副区长陈广文等区领导出席了签约仪式。

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      该联合实验室项目是龙岗区为贯彻落实“东进战略”,建设技术创新产业带,引入关键技术,和推动自主可控信息产业发展重要举措的一部分;是加快信息产业市场化发展速度,加速建设国际化创新型城市的重要内容。根据协议,“Arm架构数据中心联合实验室”将立足于龙岗区,基于华芯通半导体的Arm架构服务器处理器,并充分利用该处理器的高性能、低功耗和低成本的优势,进行服务器和存储设备研发。同时,采用国家级高新技术企业UIT创新科在存储系统、数据中心、云服务和大数据方面的创新经验,快速实现基于Arm架构处理器的服务器和存储设备的开发部署和产业化发展。
      与此同时,通过四方的合作,除了可以面向企业提供云计算和大数据应用数据中心示范工程和支撑环境,亦可助力实现政府电子政务的自主可控国产化目标,推进电子政务云和新一代数据中心的应用和产业化推广。实验室的开发将同时满足政府电子政务、企业云计算和大数据应用的运行维护需求,帮助建立自主、安全、可控、高性能和低功耗的数据中心,从而推动我国国产服务器芯片领域产业联盟建立和生态系统的完善,并全面满足云数据中心在互联网、物联网、大数据分析、人工智能等领域的应用。
      华芯通半导体首席执行官汪凯博士表示:“我们非常高兴Arm架构数据中心联合实验室落户深圳市龙岗区。华芯通半导体将为联合实验室提供自主开发的基于Arm架构的高性能、低功耗的服务器芯片,软硬件平台和研发技术支持。我们将支持国家战略,与合作伙伴一起,专注于数据安全,推动国产服务器芯片在数据中心方面的生态建设,并进一步拓展自主可控的本土云生态产业链。”
      UIT创新科董事长陈凯表示: “自2001年成立以来,UIT创新科一直致力引领和推动中国存储市场、大数据服务领域技术的自主创新。UIT创新科掌握磁盘存储、云存储和软件定义存储的核心技术,可与合作伙伴强强联合、优势互补,快速实现基于Arm架构处理器的服务器和存储设备产品化和规模化部署。在国家政策和地方政府的大力支持下,我们将推进IT设备软硬件平台的全面国产化,以满足电子政务云和新一代数据中心的建设需求。”
      Arm公司全球执行副总裁兼大中华区总裁吴雄昂表示: “Arm架构处理器具备更低的功耗和计算性能优势,可有效满足数据中心在计算、能耗及信息安全性方面的需求,因此在中国拥有广泛的市场前景。未来Arm将与国内的合作伙伴更加密切的协作,加大在Arm架构云服务生态系统建设上的投入,我们将为Arm架构数据中心联合实验室提供技术支持,期待实验室项目取得成功。”
      据悉,Arm架构数据中心联合实验室的研发和建设将以自主创新和绿色节能为导向,以自主可控的国产处理器、服务器、存储、交换机等硬件平台技术和以云计算管理技术、数据加密技术、大数据处理技术、数据中心软件生态建设等为研究重点,以实现高效、安全、海量、高性能、低功耗、高可用性等自主安全可控数据中心关键技术为主要研究内容。
      联合实验室的研究成果将满足国家战略和经济发展支柱行业的应用,并同时面向互联网、广电传媒、公安视频监控、政府舆情监控、智慧城市等海量结构化、非结构化的数据应用。http://gonglue.epwk.com/213613.html
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