实用文章:公众号文章收集-公众号文章批量收集搬运工具

　　实用文章:公众号文章收集-公众号文章批量收集搬运工具

　　公众号文章采集，我们为什么要采集公众号的文章。因为公众号更多的是私域流量，所以直接面向用户。所以公众号的文章质量普遍偏高，都是原创。今天教大家一个快速采集公众号文章的方法，输入关键词即可采集大量公众号文章。不仅支持公众号文章，还支持全网各大媒体文章采集，详情如图。

　　好的 文章 会带来大量搜索流量。但是大量的搜索流量是不够的，我们需要“大量可以转化为客户的搜索流量”。你文章想要吸引什么样的客户取决于你写的文章。那么，究竟应该写什么文章？很多外行人会在 网站 的 文章 部分填满公司活动、媒体报道等，但想想看，你有多少潜在客户希望看到你吹牛的权利？您的潜在客户关心他们需要解决的问题！作为“XX数字营销公司”的潜在客户，他们可能关心什么？他们关心的是“选择SEO公司时应该注意什么？”，或者“社交媒体营销应该怎么做？”，“

　　SEO工作只有两部分：站内SEO（On Site）和站外SEO（Off Site）。就这么简单，两部分！

　　On-Site SEO（On-Site/On-page SEO）是指优化网站内部结构，提高网站的速度，提高网站内容与目标的相关性关键词 ;提升网站的用户体验等一系列排名因素，网站内的操作过程。

　　站外搜索引擎优化（Off-Site/Off-page SEO）是指在网站过程之外，通过外部链接宣传您的网站，以提高Google对网站的认可/信任。

　　两者都很重要，但现场 SEO 是整个优化过程的基础。因为站外SEO（外链获取）往往涉及到与其他网站的合作，或者媒体购买等，这些事情的主动权往往不在你手中。所以对于SEO新手来说，在做站内SEO和优质内容创作之前，站外SEO可以先降温。

　　其实在很多搜索排名竞争不激烈的情况下，只要做好站内SEO，基本上就能在页面上网站排名。有很多老板认为 网站 是可选的，更不用说花时间在 SEO 上了。这时候只要做好站内SEO，你的网站基本都能上谷歌首页。因此，如果您刚开始使用 SEO，请将这部分作为您的优化重点。

　　页面/网站速度：

　　页面速度直接和间接影响排名。直接——速度本身就是一个排名因素；间接——网站速度影响网站访问者的跳出率、访问时长等访问者行为，而这些行为会影响排名，因此间接影响排名。返回搜狐，查看更多

　　解决方案:微服务应用性能分析实战16 采样设计：资源有限，如何实现数据的低损耗、高收集？

　　我们都知道APM数据海量，项目前期很难申请到足够的资源让监控服务承担这些海量的监控数据，所以需要对海量数据进行采样。

　　但是，打开采样时，不可避免地会发生数据丢失。如果在排查过程中发现过多的监控数据被丢弃，APM建设的名声会越来越差，使用的人也越来越少，从而导致资源无法用于应用，最终导致使用APM 只是名义上的。

　　如何平衡采样、数据和资源之间的关系？这时，我们需要设计一个采样策略。今天我将分享以下四种采样策略。通过课程的学习，可以在构建APM数据的时候尽可能的采集到用户想要的数据。

　　百分比抽样策略

　　百分比抽样策略是最常见的抽样策略。高负载项目产生的APM数据过多，当监控压​​力过大时，默认的止损策略会对这些高负载项目开启百分比采样。

　　该策略的实施也非常简单。对于明细数据中的分布式链接数据，我们可以根据TraceId进行hash方法运算得到hashCode；然后取 hashCode 的余数和 100 得到 0 到 99 之间的任意整数。例如我们的采样百分比是 10%。在生成 TraceId 或发送监控数据时，可以通过释放 0 到 9 的剩余数据来实现百分比采样策略。

　　这里需要注意的是采样时机。

　　基于固定百分比的采样策略适用于以下场景。

　　这些服务属于服务集群的底层，其APM监控数据最多。通过对底层服务设置百分比采样策略，可以大大降低监控集群的负载；并且底层服务的监控数据由于采样被丢弃，基本不影响定位问题的效率。

　　例如，如果底层服务的链路数据丢失，链路视图只会缺少最底层链路节点的监控数据，不会造成整个分布式链路的“断链”。因此，当您的监控集群处于负载状态时，建议为底层服务配置 0% 到 10% 的百分比采样率。

　　RD会在启动需求功能前准备一份压力测试报告。根据《11 | 资源节点树：通过Sentinel实现无侵入的流量链生成规则》的研究，我们知道市面上的APM系统侵入性越来越小，以至于APM只能部署在在线和集成环境中监测，而当地的发展是不知情的。

　　因此，我们在开发一些高性能的功能代码时，比如使用多线程、事件总线等高级技术时，需要进行不同维度百分比采样策略的压测方案，以证明APM系统对高性能的支持。级技术。

　　这里我建议百分比抽样的三个维度分别是0%、20%和100%。

　　在春节广告、双十一促销等场景中，为了尽量释放集群的能力，屏蔽APM系统在极端流量下对应用服务集群可能造成的影响，我们关闭了一些监控功能来实现0%。百分比抽样策略。

　　链接特征采样策略

　　因为百分比抽样策略具有很强的鲁棒性，所以很可能在配置策略后无法采集到数据。为了解决这个问题，我们可以在不知道服务的情况下，针对链路的特性设置采样配置。

　　关于设计环节的标签，我们可以从几个维度来规划标签。

　　通过对以上三种标注策略的组合进行采样，可以优化百分比采样的效果。

　　基于链路特征的采样策略适用于以下场景。

　　通过检查链接中是否存在查询DB耗时过长的Span采样策略，可以100%采集慢查询数据。数据上报到采集端后，可以通过TopN的采样存储模型计算完成数据报警和展示。

　　当可设计监控数据的 span 数量超过一定数量时，必须上报给后端采集器。比如链接数据中有200多个span调用远端。因为当一个任务线程多次调用远端时，需要考虑是否存在循环调用的场景，可以通过批处理接口进行优化。

　　业务特征抽样策略

　　链接特征抽样策略乍一看很不错，不了解业务就可以实现问题链接的全数据采集。但现实远没有那么简单。比如要实现新上线功能采集的所有监控数据，链路特性是基于应用服务集群中单个应用的采样策略，所以不可能采集监控设计对于新功能。

　　这时候就需要设计一个业务特征采样策略来解决这些更倾向于业务的监控和采样问题。

　　业务特征比链接特征更具体，使得原本用来描述监控数据的抽象链接特征可以转化为更具体、更容易理解的业务特征来描述监控数据。

　　好处是显而易见的，就是最大限度地给一线开发者抽样策略，让所有采集规则都有自下而上的策略，这也是企业抽样策略实施的关键. 毕竟企业级产品需要解决全方位的问题。当目前有限的通用采样策略无法满足时，可以使用业务特征的采样策略来保证APM数据的顺利监控采集。

　　【如何通过技术框架提取业务特征？】

　　如何提取业务特征？它可以通过推动业务发展的四大技术框架来设计和实现。

　　基于业务特征的采样策略是根据业务流量的特征进行采样。比如我们使用最多的HTTP调用框架，业务特征是从用户操作浏览器页面产生的请求信息中获取的，过滤方式可以是request.path（用户请求路径）或者request.header.attribute（埋请求头中的属性）等。

　　通过匹配新功能的用户请求路径，如采集交易场景中用户订单接口的请求路径。当链接满足以上服务特性时，可以优先考虑完整的采集。

　　其他RPC调用框架、消息队列框架、任务调度框架也可以按照上述方案实现。

　　需要注意的是，为了实现集群维度采集的全尺寸，需要在链路传输上开启“Force Adoption of Fields”的设置。以 SkyWalking 的链路传输协议为例，协议中的第一个属性是采样标志。采样标志设置为开启后，所有由该任务线程引起的下游监控数据将由最高优先级采集发送到后端。结束存储。

　　基于业务特征的采样策略适用于以下场景：

　　在我们学习了最常见的三种采样策略之后，你可能会发现一个问题：即一旦系统出现问题，现有的采样策略无法保证，采集对所有记录问题的APM数据.

　　动态异常采样策略

　　这时就需要采用动态异常采样策略，尽可能多地采集异常数据。

　　如下图，我们先来看看普通的应用服务监控架构。

　　想象一下，如果请求量很大，并且服务 AB 开启了采样，那么如果服务 B 在执行过程中出现异常，那么使用异常采集的链路特征采样策略来保证服务 B 在有异常时能够采集到异常执行过程中出现异常。APM 监控数据；但是，该服务无法通知下游服务A采集相关数据。

　　这也是刚才提到的前三种采样模型的共同难点，即上游服务异常，无法通知下游服务执行与采集相关的监控数据。

　　为了解决这个问题，需要扩展跨语言交互协议，引入APM配置中心来解决这个问题。

　　以SkyWalking为例，协议中的入口服务（entryApplicationInstanceId）和入口服务方法（entryOperationName）属性，当服务B发生异常时，将异常关联的入口服务和入口方法上报给APM配置中心，并配置中心将配置发送到各个应用服务节点。

　　这样，当这个分布式链接请求经过各个服务节点时，就会被强制采集。开启动态异常采用策略，可以以极低的概率丢弃与上述问题相关的监控数据。

　　总结与思考

　　在今天的课程中，我将带您了解四种采样策略。

　　您在工作中使用或设计了哪些采样策略？有什么问题？效果如何？欢迎在评论区写下你的想法，期待与你共同探讨。