1.自己如何做网站,诉求诉求设置我就是系统系统什么都不会?
2.文件系统概述:性能指标、设计思路、源码源码可靠性保障
3.企业级 npm 私有仓库部署方案
4.ä½ä»£ç è½å¼åè¡ä¸çº§SaaSåºç¨åï¼
5.什么是诉求诉求设置“独立站”,怎么建站?有哪些用处?
自己如何做网站,系统系统我就是源码源码叮咚志汇同城源码什么都不会?
第一种,自己手工源码搭建:1、诉求诉求设置买域名,系统系统必须实名认证,源码源码如果国内的诉求诉求设置服务器必须ICP备案
2、租服务器,系统系统一般的源码源码普通展示类网站1G内存1MB宽带,GB硬盘就够了,诉求诉求设置如果流量特别大,系统系统选择更高的源码源码配置,一般Cenos Linux系统比较多,win系统的比较少;Nginx和Apache的个人建议Nginx,一般企业类,商城类网站源码php的占大多数,建议php5.4以上,之前的有些老了
3、添加站点设置域名:你的买域名 2设置根目录 3设置ftp 4数据库
4、制作源代码,几乎没有从零开始的,除非你这边有大量牛人。找些免费开源的改动内容,功能不同选择不同的系统一般通用系统:PageAdmin 论坛系统:discuz 购物系统:ecshop博客系统:wp,需要授权的系统需要注意授权问题,内容修改一般用deamviewer修改比较方便,如果改动很少,那就用notepad++,注:不要用windows的记事本修改,会出错,数据库文件指向一定要设置好。
5、下载xshell,安装,填写服务器ip,密码,链接,上传源码到服务器的根目录
6、设置域名解析,打开买的域名的管理后台,添加记录,填写记录类型选择A型,主机记录写www,解析线路选择默认,记录值输入服务器的ip,TTL默认分钟
在浏览器打开域名,浏览网站。
第二种,自己手工一键搭建:
第一步:百度搜索菲尔莱斯科技,打开菲尔莱斯科技官网,免费注册您的账号,注:(生成的网站二级域名会是:账号.flspt.com,不想使用二级域名可绑定自己的顶级域名)。
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填写网站标题,网站类型,进入电脑站,初次使用的用户,可以选择左上方的急速建站
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选择适合自己的行业的模板,不同行业模板后期也可改动适应自己的需求
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第一种相对繁琐一些,好处是代码自己掌握
第二种代码自己不掌握,但是建站很快,不需要什么技术操作。
感觉第二种更适合你
文件系统概述:性能指标、设计思路、可靠性保障
导读
文件系统可能是操作系统中最为复杂的一块,相比内存管理和进程调度,其涉及到的问题更加多,软件需要帮硬件解决的问题也更多。相比网络IO,文件IO没有权威性的,能从IO栈顶讲到IO栈底的书。
本文不适合初学者,但是适合作为初学者的复习资料和面试党的学习资料。
硬件概述价格和速度目前最主流的持久化存储硬件包括SSD(固态硬盘)和HDD(机械硬盘)。一般而言,SDD的速度是HDD的十倍到二十倍,成本是HDD的五倍到十倍。
在京东分别搜索机械硬盘和固态硬盘,按销量排行,选取前三(/4/),感性感知一下价格差异(忽视机械硬盘之间、固态硬盘之间的差异)(不构成选购建议)
汇总成表格,平均每GB的价格
机械硬盘Top4元/GB固态硬盘Top4元/GB希捷 4TB1.5西数 1TB7.5希捷 2TB2.1三星 1TB西数 1TB3.3金士顿 GB7.5希捷 1TB3.3三星 1TB如果想详细比较价格和容量,可以参考这里。
组织形式不管是HDD还是SSD,其管理组织形式基本是一致的,都是以sector(扇区)为单位,一般是B或者4KB。
文件系统对于磁盘的管理有着另一重定义,文件系统以block(有时也称为page)为单位分配、记录磁盘的使用。page一般是4KB、8KB、KB、KB。
对于sector、block、page这几个名词有时候会有一些歧义,这里做一个个人向的梳理:
sector 一定指的是硬件管理资源的最小单位
block 可能同sector、可能同page,大多数时候指的是多个sector,即page
page 一定指的是操作系统管理资源的最小单位
下文中将尽量使用sector和page,block的含义皆同page。
提供什么样的保证很遗憾,广泛而言,目前硬件可以提供的保证很少。
在随时可能断电的情况下,大多数硬件能提供单个sector的原子性写入;但是也有少数硬件连单个sector的写入都无法保证;如果一个page对应多个sector,则单个page的完整写入总是无法得到保障。更加详细的情况可以查看这个讨论:crash - Are disk sector writes atomic?。
另一方面,对于机械硬盘来说,环道可能会损坏;对于固态硬盘来说,存储颗粒可能会损坏。有些硬盘会帮我们解决这些问题,但有些不会。
最后一个方面,对于同时发给硬盘的多个操作(比如写多个不连续的sector),硬盘并不保证操作的顺序。结合其弱原子性,所以硬盘可能处在任何一个中间状态。这主要是由于机械硬盘的寻址优化策略和固态/机械硬盘的缓存策略导致的。
以上这些问题,硬件厂商和文件系统都在尝试解决,有些已经取得了不错的键码转换源码分析结果。但是对于软件开发者来说,特别是数据密集型软件开发者(比如数据库),屏蔽硬件和操作系统的差异,提供始终如一可靠的软件,是逃避不开的责任。
了解这些“不可靠”带来的另一个启示是,我们可能会为了高性能而使用O_DIRECT模式跳过文件系统(的部分功能,比如page buffer和log系统)来操作文件。但是这样也会损失了操作系统提供的一些可靠保障。
软件概述诉求在知道了底层硬件组织之后,我们再来看看文件系统希望对外提供什么样的接口(也就是最上层的API),最后再结合顶层的要求和底层的硬件,看看我们应该怎么实现一个文件系统,其中有哪些困难需要我们去解决。
作为操作系统最上层的使用者,我们希望文件系统能提供
尽可能快的并发读写
尽可能接近硬件本身的吞吐量
多层文件目录结构
随机地址读写
足够、甚至无限长的文件名
足够、甚至无限大的文件大小
足够、甚至无限多的文件,包括总文件数和单个目录下的文件数
原子性的写操作,包括写文件、重命名、创建文件等
在多个位置对同一个文件的映射(类似windows的快捷方式)
屏蔽宇宙射线对硬件造成的损坏
对于操作系统和文件系统的开发者,又有些不太相同的诉求和考虑点
怎么让操作系统和文件系统解耦合
怎么启动一个操作系统
怎么启动一个文件系统
怎么实现文件系统多个版本的无感知升级
性能指标在了解诉求之后,我们可以将诉求量化成性能指标。
文件系统中最主要的两个因变量是IOPS和吞吐量
IOPS:Input\Output Pre Second,文件系统每秒处理读写请求的个数,单位 个/s
吞吐量:文件系统每秒读写的数据量,单位 MB/s
文件系统有非常多的自变量,即使用场景。也正因为文件系统的使用场景非常多,所以性能测试非常复杂。主要包括队列深度、并发线程、单次请求的数据大小、读写的方式
队列深度:单个线程发起了多少请求,这里一般是指通过阻塞IO以外的技术实现单线程N队列深度,比如Linux下的AIO和io_uring()。事实上在IO栈的每一层,都可能有队列深度。
并发线程数:同时有多少个线程发起请求。
单次请求的数据大小:可以是block size 的整数倍、非整数倍、小于block size等等。
读的方式:顺序读、随机读、跳跃读(比如固定隔2MB读4KB)、反复读(反复读一个文件)、倒序读(将一个文件从后往前读)
写的方式:顺序写、随机写、跳跃写(同上)、反复写(反复覆盖写一个文件的部分数据)、新建文件(因为新建文件涉及到许多元数据的修改,所以性能会比随机写查)
一般的文件IO benchmark工具(比如CrystalDiskMark 8),都聚焦于前三个自变量(单线程的队列深度、线程数、单次请求的数据大小),且单次请求的数据大小都是4KB的整数倍;在读写方式上,只提供了顺序读写与随机读写(不知道随机读写随机的位置是否是block size的整数倍,也不知道是如何随机的)。因此硬盘的制造商和文件系统都会致力于优化上述的固定场景。但是在工程上,其实际的性能还需要经过更加严谨的测试。
模块划分文件系统管理硬盘的存储空间,就内存系统要管理内存空间很像。一般而言,文件系统以4k作为最小管理单位。这个数据也有一些论文的支持,研究表明系统内大多数文件都小于4k。我们将文件系统的最小管理单位称为page,有时候也称为block。
文件系统是爱限免源码需要对硬盘空间进行管理,而内存系统是需要对内存空间进行管理,两者有非常多相似的地方,最主要的相似点就在于分段和分页的思想相似。
为了满足上述的诉求,我们一般将block分为这么几类:
root/boot block
一般这个block是文件系统的第0个block。文件系统不会使用和修改这个block,而这个block一般用于系统启动。
super block
文件系统的元数据,比如page的大小、空闲的page数、文件系统最后一次被修改的时间等等。具体可以查看ext4文件系统的super block来感受一下。
logging block
存放着日志文件。这一部分借鉴了数据库设计中的logging模块,通过write ahead rule来保证写操作的原子化和线性化。事实上因为logging模块比较复杂,且实现方式各不相同,logging block内部通常还有多种block的分类。有些古老的文件系统可能没有这个模块。
bitmap block
记录文件系统中空闲的block。为了实现这一目的,也可以使用其他数据结构。一个文件系统内会有多个bitmap block。
inode block
文件的元数据,不包括文件的数据。比如创建时间、引用计数、文件大小、文件的数据在哪些page上等等。具体可以查看源代码感受一下。
因为一个文件的元数据很小,用不完block size,所以一个inode block其实存放着多个文件的元数据。一个文件系统内会有多个inode block。
data block
文件的数据。每个block只会存访一个文件的数据,所以如果一个文件小于block size,则会产生内部碎片。
directory data block
这也是一个data block,但是和一般文件的data block相比,这里存放的是文件夹的数据,是给操作系统使用的。其内部存放的是一个文件夹下多个文件的文件名和inode。
inode基本概念inode是index node(索引节点)的缩写。在最初的文件系统中,所有的这些节点都放在一个数组之中,我们根据下标访问特定的节点,再访问对应的文件数据。现在基本所有的文件系统都有inode这种结构来保存文件的元数据。
每个inode都有一个id,我们通过id找到对应的inode节点。在directory data中,记录着文件名和inode number的映射关系,所以我们指定一个文件名,就能找到对应的inode。同时因为inode和文件名的解耦合,一个inode可以对应多个文件名。
梳理一下,文件名、inode、文件数据大概是这么一个关系
一个文件名对应一个inode;一个inode可以对应多个文件名。
一个inode对应一组文件数据;一组文件数据对应一个inode。
由于文件元数据和文件数据的解耦合,文件的类型获得更大的自由度,甚至我们可以新建一个文件,但是文件没有数据,或者数据在内存中。
目录也是一种文件,其数据仅仅由文件系统来读写,数据主要是文件名和inode id的键值对。
inode的基本操作有这么几个,我们的网站会员充值源码设计和优化也是围绕这几个操作的
根据inode id找到对应的inode
删除一个inode
申请新的inode
在简单的实现中,我们可以设置固定的一块区域为inode block,并且将inode按顺序编号,则根据inode id找到对应的inode是O(1)的,删除也是O(1)。申请新的inode麻烦点,因为inode的编号不能无限增长(因为inode block是固定的,所以inode的编号早就划分好了)。所以要么遍历inode block来查找空闲的inode,那么使用额外的数据结构来管理空闲的inode。
如果我们使用B树,则以上三个操作基本都是O(1)的。唯一的问题就是复杂,容易出问题。
当然还有其他的数据结构,而除了以上这三个基本操作,我们还需要考虑inode的可扩展性和其本身的空间占用,比如上述的简单实现中,就不具备可扩展性。B树相比简单实现有良好的可扩展性,但是占用的额外空间会多一点(但是也还行)。
硬链接和软链接一个inode可以对应多个文件名。我们把这种共享inode id来共享文件数据的方式,称为硬链接。
与硬链接对应的,是软链接。软链接是一种特殊的文件类型,其值为“链接的文件的文件路径”,这个文件路径可以是绝对路径,也可以是相对路径。因此通过软链接读取文件数据,需要先通过软链接文件的值,找到对应的文件,再找到该文件对应的inode id,再……(省略),在性能上不如硬链接好。同时软链接不会增加inode的引用计数,因此如果源文件被删了,软链接这个文件不会消失,但是会失效。
随机地址读写在一个文件系统中,每个block的大小都是固定的。所以只要知道block的顺序,结合block的大小,就可以很轻易地算出来任意偏移量在哪个data block中。
无限大的文件在inode中,有一些字段记录了文件数据所在的block。如果一个文件很小,那么inode中这些字段就够用了。但是如果一个文件很大,显然我们不可能为了小部分的大文件去增大每个inode结构体的大小。
为了解决这个问题,我们通常使用名为间接指针的技术。在inode结构体中,一般会n个字段(一般是十几个),记录着文件前n个data block所在的位置。还有一个特殊的字段,这个字段也标记了一个block位置,但是这个block存的不是文件数据,而是data block的地址(我们姑且称之为indirect pointer block,间接指针block),这样我们就可以记录更多的data block的地址,来实现更大的文件。
再次扩展这个思路,我们可以实现多级嵌套,一个间接指针block记录着其他间接指针block,就可以实现支持更大的文件。
假设每个block的大小是4kb,block的索引是位,即4byte(可以索引TB的空间)。
一个block内可以记录$4KB \div 4B=$个block,文件最大为$ \times 4KB = 4MB$。
如果使用二级间接指针,就可以记录$(4KB \div 4B)^2= ^2=2^{ }$个block,文件最大为$2^{ }\times 4KB = 4GB$。
如果使用三级间接指针,就可以记录$(4KB \div 4B)^3= ^3=2^{ }$个block,文件最大为$2^{ }\times 4KB = 4TB$。对于一般用户而言,基本是够用了。
但是这些间接指针block带来的消耗也不可小觑。对于二级间接指针,如果我们记录一个4GB的文件,需要额外的$4KB + \times 4KB\approx1MB $。三级间接指针的话需要$4KB + \times 4KB + ^2 \times 4KB\approx 1GB $。这意味着,如果记录一个大文件,大概需要额外四千分之一的空间来记录文件数据在哪。
为了减少这些间接指针block的数量(毕竟这些block也要消耗硬盘的存储空间对吧),我们还可以让间接指针block记录block的范围(类似分段式内存管理),比如从block 到block ,都是这个文件的数据。当然,还有很多其他办法和解决这里的问题。
无限多的总文件在简单的实现中,会将一块固定的区域划分为inode block,当然这样会限制文件的总数。
如果使用B树,那么文件总数就非常好扩展。但是B树也会遇到所有id用完的情况,那么就需要从0找起,寻找之前分配出去但是现在已经被删除的inode id。所以B树可能也需要额外的数据结构来记录空闲的inode id。
我们还可以使用链表来扩展inode block,则单次查找的复杂度都会上升到O(N)。不过也可以优化,比如链表上单个节点非常大,导致N很小,同时在内存中以数组的形式缓存一份链表的信息,那么复杂度也可以很低。
总之,这里的问题是非常清晰的,而解决方案和数据结构的选择与组合是自由而多样的。
directory data无限多的文件对于目录,我们最主要的诉求是记录文件名和inode id组成的键值对。通常情况下,单个目录下的文件都不会很多,我们以数组的形式保存键值对,通过遍历来搜索数据,就足够了。
我们可以假设一般文件名不会超过8字节(不足8字节用0补足),所以以8字节文件名+4字节inode id为一组,作为一个键值对(这字节也叫一个单位空间)。那么一个4Kb的block,可以放下.个键值对。
如果我们想在一个目录下放更多的文件,考虑到目录也是一个文件,所以问题和“无限大的文件”是同一个问题。就不用再赘述啦。
无限长的文件名如果想支持无限长的文件名,大体上有两种方案,也可以与分段和分页进行类比:
分段:在每一条记录的开头的2字节,记录文件名的长度n(2字节已经可以记录2^^个byte,一般一个block也才2^^个byte),然后紧跟着长度为n的文件名,最后4字节是inode id。或者不用2字节来标记长度,用字符串结束符(8个0)来标记结束。
分页:如果文件名超过8字节,则占用两个8+4的空间。那我们怎么记录一个文件条目占了多少单位空间呢?可以通过字符串结束符来标记结束,如果没结束,则顺延搜索到下一个单位空间;也可以在单位空间一开始就记录一下占用多少单位空间;也可以在data block首部就记录好各个条目所占的单位空间大小。
我们还可以从间接指针中获取一些灵感,比如我们把超长的文件名放在一个专门的block中。毕竟长文件名是极少数,或许性能上不会有什么大问题。
以上我们都是将数据以列表的形式存储。也可以用别的数据结构,比如B树、链表等等。
总而言之,目录的数据结构需求也很明确而简单,其设计也很灵活。
bitmap blockbitmap实现的事情很简单:记录哪些block没有被使用。bitmap是一个简单的,可以实现这一目的的结构。在使用的时候,我们遍历bitmap即可找到未被使用的block。显而易见,这样的性能并不会特别好。
我们还可以吸取分段的思路,记录空闲block的范围。比如1-是空闲的,-是空闲的。
我们还可以不使用额外的数据结构,用这些空闲的block本身来记录“空闲的block”。每个空闲的block记录着连续的空闲block的长度,同时指向下一个连续的空间的block块。比如:1号block(后续连续个都是空闲的,下一个空闲的block是号) -> 号block(后续连续个都是空闲的,下一个空闲的block是N号)。
无论是什么结构,我们都还希望文件数据能尽可能连续存储,这样读取的时候也会有更好的性能。
Logging模块诉求我们在了解了inode和directory data之后,看看如果新建一个文件。并写入一些数据,大概是怎么样一个过程,涉及到哪些block。
申请一个新的inode,那么就涉及到一个inode block的写。
可能有额外的数据结构来记录着空闲的inode block,所以还要再写几个block。
申请新的data block,所以需要写bitmap block。
向新申请的多个data block写入数据。
如果写入的数据很多,涉及到了间接指针,则还需要写间接指针block。
新的文件被创建了,其目录的data block也要修改。
因为目录的data block被修改了,所以目录的inode也要修改,又涉及一个inode block。
总结一下,新建一个文件,需要写2-N个inode block、0-N个间接指针block、1-N个bitmap block、2-N个data block。即使系统能在内存中准备好所有block的数据,并一次性发送给硬盘,由于硬盘不能保证原子性写入和写入的顺序,在断电等情况下,数据还是会出错。
我们需要把这么多block的写包装成一个事务,让这个事务原子性执行,并能够从各种崩溃中恢复(主要是断电和拔线,大水冲了机房那谁都救不了)。
write ahead rule整个基本流程遵照了write ahead rule,意思是在任何写操作前,都先写日志,再写实际的数据。具体而言,整个流程分为write log、commit、install三步。
write log就是写日志,日志中最主要的内容是,一个事务中被修改后的block的数据和block的位置。
commit是写日志结束的标志,同时也是一个写事务完成的标志,我们可以认为在commit之后,消息就已经被安全地写入了,应用程序可以响应用户。
install则发生在commit之后任何一个可能的时间,其将写操作真正应用到文件系统的其他位置,即将这些block的数据写入block的位置。注意这一步是幂等的,即不管执行多少次,甚至在install的过程中发生了崩溃,只要最终执行完成即可。
如果在commit前系统崩溃/断电了,则程序没有响应用户,这条日志最终也不会被install。如果在commit后系统崩溃/断电了,则在之后某次系统上线后,会install这条日志。如果在install的时候系统崩溃/断电了,则下次系统上线会重新install这条日志且不会发生重复写错误。
并发和事务在同一时间,可能多个程序同时向操作系统提交了写操作。如果每个程序的文件IO操作串行执行的话,硬盘会反复发起IO完成的中断,带来多次CPU上下文的切换。同时硬盘本身也无法充分发挥自己的写性能(比如SSD 1ms 可以写入1M,但是操作系统和CPU 1ms内最多提交一个k的写请求),且无法优化随机写的性能(比如因为HDD的寻址优化)。因此文件系统总是会尽可能多地将多个写请求(程序 -> 文件系统)合并为一个写事务(文件系统 -> 硬盘驱动)。
具体而言,合并的方式比较多样,比如根据时间片来划分,每ms内的写请求进行一次合并;或者根据写入的数据的大小做划分,每1MB写入一次;或者采用一些混合策略,或者启发性策略。
一般而言,所有的写请求(比如在C语言中的write函数调用)并不会立马发生磁盘IO,从write函数中返回也不意味着这个写操作已经成功了;这只意味着文件系统已经了解了这个写操作。只有从flush函数中返回,才意味着这个写操作已经随着事务commit了。
和数据库中类似,文件系统的每个事务也都有唯一的id,而且id会不断增长。这个id需要持久化保存。
commit的标志有些人可能会疑问,为什么我们要单独强调commit这个操作呢?write log写完,不就是写日志结束吗?这是因为write log的过程中,系统也可能会崩溃,进而我们可能无法区分硬盘上的数据,到底是我们写入的,还是由于硬盘的惰性擦除而留下的脏数据。因此对于文件系统而言,需要将commit单独拎出来,视为非常重要的一步。
因此这里的核心问题和计算机网络中某些问题很像:怎么验证消息没有被篡改?最自然而然的方式是,给消息添加一个校验码(hash值)。当文件系统在内存中准备好日志之后,我们可以计算日志的hash值,并放入到日志之前。然后将hash值和日志的写请求一起交给硬盘。
只有hash值和日志都完整写入,之后install前的校验(hash(日志) == hash值)才能通过。有任何一块没写入,或没有完整写入,则校验无法通过,则认为这条日志没有commit,不需要install。
install的时机commit之后,数据还没有在其应该在的位置。假如我们修改了一个文件的1字节,并在commit之后,跳过文件系统去查看磁盘的内容,会发现该文件并没有发生改变。但是如果我们通过文件系统去读取这个文件,会发现文件改变了。
在读取过程中,我们可能会命中文件系统的page cache,所以根本不会发生硬盘IO。如果没有命中page cache,则我们要去读硬盘了。而在读硬盘前,我们会检查一下将要读取的block是
企业级 npm 私有仓库部署方案
本文作者系奇舞团前端开发工程师
随着企业的发展,公司内部对私有的 npm 源的需求越来越多,接下来我们将介绍企业级 npm 私有仓库部署方案。
在部署企业级 npm 私有仓库时,我们需要考虑基本要求与扩展需求。基本要求主要围绕搭建企业级 npm 私有仓库的核心诉求,而扩展需求则涉及到企业数字安全和团队工程化的诉求。为满足这些需求,选择合适的开源项目方案是关键。
开源项目方案中,主要有 nexus-public、verdaccio、cnpmcore 等。其中,nexus-public 是 Java 项目,而 verdaccio 和 cnpmcore 则是 Node.js 项目。同时,JFrog Artifactory 是一个支持许多流行仓库的通用存储库管理器,也是收费的选项。
在这些开源项目方案中,cnpmcore 作为内网私有化部署的首选,因为它不仅能够实现私有化部署 npm 服务,并且能对接公司内部权限系统,满足基本要求。此外,cnpmcore 的二次研发能力也是其优势所在。
部署 cnpmcore 项目相对简单,其官方文档提供了详细指导。在实际部署中,推荐使用 tegg 项目集成 cnpmcore,同时,对于 eggjs 和 tegg 有一定的了解是必要的。
在项目初始化阶段,需要关注依赖的外部服务,如 MySQL、Redis 与 S3 对象存储服务。cnpmcore 需要与这些服务进行对接,以保证服务的稳定运行。同时,cnpmcore 采用渐进式开发方式,因此升级时需提前做好数据库表结构变更准备。
在服务端的定制化开发中,cnpmcore 提供了丰富的文档与示例。通过在 tegg 中集成 cnpmcore,开发者可以实现 npm 服务的二次开发,以满足企业级需求。例如,可以自定义适配器用于存储包文件,或者对接公司内部的登录权限系统。
对于前端部分,cnpm 提供了 cnpmweb,开发者可以直接下载源码使用,或者根据自己的需求进行二次开发。
总结来说,cnpmcore 是一个适合企业级 npm 私有仓库部署的方案。通过在 tegg 中集成 cnpmcore,企业可以方便地进行 npm 服务的定制化开发,以满足特定的业务需求。
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什么是“独立站”,怎么建站?有哪些用处?
独立站可理解为品牌官网,商家拥有独立的域名、销售载体、销售策略,不从属于任何平台。独立站能够进行多方面、全渠道的网络市场拓展,推广所带来的流量、品牌印象、知名度等等都完全属于卖家自有。当前,跨境电商的第三方平台销售模式正遇到越来越多的挑战,通过独立站运营自己的品牌成为了跨境卖家的优先选择。
独立站的优势在于竞争小。当前独立站还没有大众化去做,只有一少部分人在做,也有很多人想做,但是找不到门路。独立站没有规则限制,因为平台是自己建立的,规则也都是自己去定的,而且商品也没有类目、品种的限制,你想上架什么就上架什么。独立站还可以获取客户的所有信息,包括邮箱、地址等,可以利用这些信息进行二次营销。独立站可以减少平台佣金,做别的电商平台,平台都是有佣金的,一般都是8%-%左右,如果再做付费推广的话,费用在%-%左右。而独立站可以把推广费控制在%以内。独立站可以上架自己的产品进行出售,因为到时候是直接进行广告推广进行出售的,也不需要担心有没有流量和展现。
如何搭建自己的独立站?主要通过三种方式:专业研发团队、定制化开发、使用自助建站系统。专业研发团队可以提供极大的自由发挥空间,源代码修改、改版都相对更方便,但需要的团队专业人员较多,一般中小型企业承担不起这样规模的开发成本。定制站能满足根据企业的诉求来制作网站,但同样只适合规模较大的企业,因为定制站开发费用非常高昂。使用自助建站系统建站快、免费,认可度高、适用范围广,对中小企业来说非常友好。不过,这种建站方式也有一定的弊端,无法转移网站数据,也无法开源建站。
总之,如果你想低成本快速建站,那么自助建站系统是更合适的选择;如果你是大型企业,有充足的的时间和资金,对网站要求也比较复杂,那么也可以考虑自建团队开发或定制的形式。无论使采用哪种建站形式,都要为避免踩坑,提前做好前期调研,为引流做好铺垫。