内容分享:腾信互联科技微信文章搜索,微图们市E企盈小程序信文章采集器分享

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　　腾讯互联网科技

　　微信公众平台文章内容检索助手，根据关键词一键搜索微信小程序的所有微信文章，并可采集特定微信公众号的所有历史时间并群发消息文章不管你的内容是什么无论是做自媒体平台找各种文章内容、素材、图片，还是做主题活动找各种新闻、报纸、还有网络福利，或者找各种看电影的资源，可以考虑自己想搜哪些，效果非常非常非常强，我很少说空话。先来看看实际的详细介绍吧！[微信文章搜索，微信文章数据采集器功能详解] 1. 根据关键字打开K金饰品小程序手机：搜索所有微信文章，适配根据特定时间范围检索相关内容，适配文章导出word、pdf和excle文件格式；2. 一键采集特定微信公众通讯购物车小程序电话：公众号所有历史时间文章内容，并适配文章大批量导出为word和pdf文件格式（文章内容原创排版设计，文字+照片）；3.可搜索关键词相关文章根据发表时间、标题、微信公众号进行整理，并适配主题去重，百度搜索二次检索；4. 搜索关键词文章 内容根据微信公众号和关键词进行适配进行黑名单，所有不想看的内容都会被视为过多，适配拖拽选择，一键加入黑名单；5. 内置手机自动验证打码软件，自动IP转换功能，解放双手，实际操作更方便快捷；6、文章页面适配搜索关键词，快速搜索自己需要的文章内容；7.存储关键词搜索历史时间，检索检索如果通过了关键字，可以立即从历史搜索中获取关键字，打字更方便；8. 嵌入了很多快捷键，查看文章的内容，检索内带小程序。电话：内容方便、快捷、个性化；链接：提取码：ys3w

　　即将发布:博文推荐｜传智教育 x Pulsar：互联网教育的未来

　　关于 Apache Pulsar

　　Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会的顶级项目。它是集消息、存储、轻量级函数计算于一体的下一代云原生分布式消息流平台。多机房跨地域数据复制，具备强一致性、高吞吐、低延迟、高扩展性等流式数据存储特性。

　　GitHub地址：

　　传智教育简介传智教育（原传智播客）是一家致力于培养高素质软件开发人才的IT培训公司。, 学院等子品牌。

　　传智教育是第一家实现A股IPO的教育公司。公司致力于培养高精尖数字化人才，主要培养人工智能、大数据、智能制造、软件、互联网、区块链等数字化专业人才和数据分析、网络营销、新媒体等数字化应用人才。

　　为用更优质的教育资源惠及更多学生，传智教育在全国开设了19个分校，培养了300,000+名IT从业者；出版图书111部，覆盖全国200+大学生；发布12+百万视频教程年均下载播放量4000万+次；举办1500+场免费直播公开课，年均观众近百万。

　　学习谷于2016年7月正式成立，依托传智教育15年IT教育沉淀，以就业课程为核心，采用个性化、on-the-go、自适应的学习模式，为学生提供提供集成零基础入门、技能提升和职业规划的 IT 在线学习服务。. 着力整合优势IT教学资源，打造更适合在线学习的优质教学产品和服务。

　　我们面临的问题

　　2020年，疫情给我们的生活和工作带来了巨大的变化。由于疫情防控需要，很多线下课程无法正常开展。更多的用户选择通过在线学习提高知识储备，拓展专业能力。博学谷提供在线教学服务，成为更多用户的最佳选择。随着用户咨询和学习行为的急剧增加，博学谷在线系统的压力越来越大，对原有系统提出了新的挑战：

　　• 原系统只支持离线同步，响应慢。• 需要对原系统采集的旧数据进行同步，离线实时采集新数据，对所有数据进行基于链路的数据清洗和聚合分析。• 目前，业务表同步采用阿里云DTS（Data Transmission Service）同步方式，成本高，无法在同步过程中进行数据清洗、转换等操作。

　　面对规模增长和模式调整，博雪谷需要一个更加灵活高效的系统来处理业务数据的*敏*感*词*增长，保障业务系统的正常运行，支持业务模式的调整，同时时间存储更多数据。用于决策分析。

　　为什么选择脉冲星？

　　我们希望借助消息传递中间件来解决这些挑战。我们团队成员有使用RabbitMQ和Kafka的经验：RabbitMQ更适合轻量级场景，Apache Kafka适合大日志量场景。无论是应用场景还是源码阅读，我们都需要一个更全面的解决方案。在我们的研究中，我们了解到市场上还有另一种流行的消息传递系统，Apache Pulsar。对于运维团队来说，学习这三种消息中间件存在一定的学习成本问题，而且一旦实施起来也不容易改变基础设施，因此我们对传智教育的中间件选型进行了全面调查。. 主要研究角度包括：

　　• 支持消息流，保证消息处理顺序 • 支持“仅一次”语义消息处理 • 支持消息永久持久化，易于扩展存储规模 • 云原生部署友好，运维成本低 • 源码质量好，社区活跃度高程度

　　我们发现 Pulsar 是一个云原生消息传递和事件流平台，具有许多满足我们需求的内置功能。例如：Pulsar 采用计算和存储分离的架构设计，将数据存储在 Apache BookKeeper 上，在 broker 上进行 Pub/Sub 相关的计算，具有 IO 隔离的特点。与传统的消息传递平台（如 Kafka）相比，Pulsar 的架构具有明显的优势：

　　•Broker和bookie相互独立，可以独立扩展和容错，提高系统可用性。• 分区存储不受单个节点存储容量的限制，数据分布更均匀。• BookKeeper 存储安全可靠，保证消息不丢失，支持批量刷新，实现更高的吞吐量。• 峰值读取不影响写入性能，读写使用不同的物理存储，数据的持久化变得更加方便和廉价。

　　2020 年 4 月至 9 月，我们对 Pulsar 进行了功能测试，包括消息的顺序消费、数据一致性和丢失率。测试结果证明，Pulsar 可以有序消费消息，保持数据一致，不丢失。在不考虑排序的应用场景下，Pulsar 可以直接作为消息队列使用，多种订阅方式和订阅级别不影响主题，让多个消费者同时有序或无序消费主题.

　　运维方面，我们可以使用K8S（Helm）来部署Pulsar、Pulsar IO、Pulsar Functions；使用 pulsar-admin 简化运维团队的部署和管理复杂度。

　　在商业公司中，采用任何新技术（包括开源技术）都会带来一定的风险，即使该技术具有显着优势。经过深思熟虑和深入研究，我们最终决定引入 Apache Pulsar。

　　Pulsar 在教育中的实际应用

　　作为一个在线教育平台，我们需要与外界交换大量的数据。我们使用第三方消息系统容联启墨进行在线客服数据采集，并使用诸葛IO系统采集用户行为数据进行分析。因此，我们需要一个系统来聚合外部数据，经过二次处理，持久化到数据仓库中，最终得到一组符合业务分析的数据。

　　我们基于 Apache Pulsar 搭建了博雪谷数据处理系统，通过多个命名空间隔离各个应用的数据和配置，通过 Pulsar IO 和 Pulsar Functions 实现数据采集和处理。根据业务需要，配置了一些命名空间，使消息永不过期，永久保留。由于 Pulsar 消息系统中计算和存储分离的设计，系统可以灵活扩展存储容量。目前在生产环境中部署的 Pulsar 是基于官方 v2.6.1 的修改版本。所有问题修复代码都已通过 GitHub 与社区共享，并将在未来的版本中修复。

　　通过构建Source集群对数据进行多维采集，使用Pulsar Functions实时清洗数据采集，Pulsar Topic在整个链接过程中使用持久化存储，使用Pulsar SQL[1]很方便回溯每个阶段的数据。*敏*感*词*集群持久化清理后的数据。

　　在上面的链接中，我们使用 Pulsar 的 Delay Topic 来识别 session 的完成状态，Dead Letter Topic 记录了 sink 消费失败的消息。

　　在开发过程中，我们发现 Pulsar Functions 在直播（有序）场景中收到 Receive Fail 响应后不会中断流程。然后我们联系了 Pulsar 社区，提交了问题和 PR，并得到了 StreamNative 团队的快速响应和支持。此问题目前在 Pulsar 2.8.0 中被标记为已修复，我们已根据 Pulsar 2.6.1 在内部对其进行修补。

　　在线咨询潜在客户分析

　　博雪谷系统采用第三方在线客服系统，实现网页端和移动端的在线咨询功能。此前，由于第三方服务接口的限制，在线咨询会话数据的使用受到限制。随着业务的增长和模型的调整，团队希望将这部分数据与客户管理系统（cms）结合起来，更好地挖掘客户需求，提高咨询和反馈的效率。