人工智能技术是救星？

消息队列(MQ)的基本概念，很多时候都要了解清楚，这样在学消息队列中间件就比较能够游刃有余，遇到不清楚的也可以重新翻来看看，加深理解。这里有关于：优先级队列、延迟队列、死信队列、重试队列、消息回溯、消息堆积、消息追踪/消息轨迹、消息过滤、消息审计、消息路由等的介绍。

01.优先级队列

优先级队列不同于先进先出队列，优先级高的消息具备优先被消费的特权，这样可以为下游提供不同消息级别的保证。不过这个优先级也是需要有一个前提的：如果消费者的消费速度大于生产者的速度，并且消息中间件服务器(一般简单的称之为Broker)中没有消息堆积，那么对于发送的消息设置优先级也就没有什么实质性的意义了，因为生产者刚发送完一条消息就被消费者消费了，那么就相当于Broker中至多只有一条消息，对于单条消息来说优先级是没有什么意义的。

02.延迟队列

当你在网上购物的时候是否会遇到这样的提示：“三十分钟之内未付款，订单自动取消”?这个是延迟队列的一种典型应用场景。延迟队列存储的是对应的延迟消息，所谓“延迟消息”是指当消息被发送以后，并不想让消费者立刻拿到消息，而是等待特定时间后，消费者才能拿到这个消息进行消费。延迟队列一般分为两种：基于消息的延迟和基于队列的延迟。基于消息的延迟是指为每条消息设置不同的延迟时间，那么每当队列中有新消息进入的时候就会重新根据延迟时间排序，当然这也会对性能造成极大的影响。实际应用中大多采用基于队列的延迟，设置不同延迟级别的队列，比如5s、10s、30s、1min、5mins、10mins等，每个队列中消息的延迟时间都是相同的，这样免去了延迟排序所要承受的性能之苦，通过一定的扫描策略(比如定时)即可投递超时的消息。

03.死信队列

由于某些原因消息无法被正确的投递，为了确保消息不会被无故的丢弃，一般将其置于一个特殊角色的队列，这个队列一般称之为死信队列。与此对应的还有一个“回退队列”的概念，试想如果消费者在消费时发生了异常，那么就不会对这一次消费进行确认(Ack),进而发生回滚消息的操作之后消息始终会放在队列的顶部，然后不断被处理和回滚，导致队列陷入死循环。为了解决这个问题，可以为每个队列设置一个回退队列，它和死信队列都是为异常的处理提供的一种机制保障。实际情况下，回退队列的角色可以由死信队列和重试队列来扮演。


 

四、加密盐

加密盐也是比较常听到的一个概念，盐就是一个随机字符串用来和我们的加密串拼接后进行加密。加盐主要是为了提供加密字符串的安全性。假如有一个加盐后的加密串，黑客通过一定手段这个加密串，他拿到的明文，并不是我们加密前的字符串，而是加密前的字符串和盐组合的字符串，这样相对来说又增加了字符串的安全性。

文中的一些算法来源于网络，可直接复制使用。

比较推荐的几个加密算法有：

• 不可逆加密：SHA256、SHA384、SHA512以及HMAC-SHA256、HMAC-SHA384、HMAC-SHA512
• 对称加密算法：AES、3DES
• 非对称加密算法：RSA

常见的指标定义如下：

• PV(page view)：即页面浏览量，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。在一定统计周期内用户每次刷新网页一次也被计算一次。
• UV(unique visitor)：即独立访客，访问网站的一台电脑客户端为一个访客。
• DAU(Daily Active Users)日活跃用户：每日登陆过的用户数。
• WAU(Weekly Active Users)周活跃用户：七天内登陆过的用户数。
• MAU(Monthly Active Users)月活跃用户：30天内登陆过的用户数。
• 收藏人数：统计日期内，通过该渠道访问该商品并收藏该商品的去重买家人数。
• 收藏次数：统计时间内，宝贝被来访者收藏的次数，一件宝贝被同一个人收藏多次记为多次。
• 加购人数：统计时间内，访客将商品加入购物车的访客去重数。
• 加购次数：选定周期下，该行业下商品物品被加入购物车的次数。
• 支付金额：买家拍下后支付给的金额，未剔除售中售后退款金额，预售阶段付款在付清尾款当天才计入内，货到付款订单确认收货时计入内。
• 支付子订单数：也被称为支付笔数，比如某个买家在某个店铺购买了多个宝贝一起下单支付，订单后台会展现每个产品每个SKU粒度下会有一条记录，这个就是一个子订单。
• 支付转化率：统计时间内，支付买家数/访客数，即来访客户转化为支付买家的比例。
• 店内搜索次数：在所选的终端(PC或无线)上，在店铺内搜索关键词的次数，一个关键词被同一个人搜索多次，记为多次。关键词的一次搜索后多次翻页查看搜索结果，搜索次数记为一次。

2)游戏类

游戏类产品考虑的指标很多，根据最想要知道的指标大致可以分为四大类：用户、付费、推广和游戏。

• 用户类：平均同时在线人数(ACU)、最高同时在线人数(PCU)活跃用户数(包括日/周/月活跃)、留存率(次日/三日/七日/月)、活跃用户、每日新增用户数、每日流失人数。
• 付费类：活跃付费账户(APA)、付费率(PUP)、每位用户平均收入 ARPU(Average Revenue Per User)
• 游戏类：游戏道具消费排行、比例，平均在线时间(人均、最高、最低)，游戏用户等级分布，游戏用户持有虚拟货币量(人均、最高、最低)
• 推广类：下载量(日、周、月)，注册用户量、激活率(日、周)。

（编辑：鹤壁站长网）

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