① 《集群消費》理論體系和運營模式具體指什麼
《集群消費》理論體系和運營模式具體指（G2B消費集群營銷模式。）
G就是消費者集群，B代表的就是企業集群，兩個集群在G2B系統運作下完成生產、流通、消費的互動，形成共贏體。
供參考。
當提到大數據，高並發。大家都會想到分布式，集群。
那麼兩者都是用來處理大批量數據操作的，其工作原理是有很大區別的，分布式會縮短單個任務的執行時間來提升工作效率，而集群強調的是提高單位時間內執行操作數的增加來提高效率。
更簡單的來說，分布式是將步驟分到每台電腦上，不考慮依賴關系。
集群方案是指幾個任務同時在處理。
③ 為什麼消費集群是消費領域的必然趨勢
消費離不開群體，群體消費觀念的影響力影響消費領域的擴展，消費鏈隨著國民經濟的持續發展不斷更新擴展，這個龐大的領域的消費主體不斷的增加，為滿足其增加消費領域隨之擴展！我說的都是廢話！但是這是必然！
④ bbo分布式集群怎麼配置
(1) 當服務越來越多時，服務URL配置管理變得非常困難，F5硬體負載均衡器的單點壓力也越來越大。
此時需要一個服務注冊中心，動態的注冊和發現服務，使服務的位置透明。
並通過在消費方獲取服務提供方地址列表，實現軟負載均衡和Failover，降低對F5硬體負載均衡器的依賴，也能減少部分成本。
(2) 當進一步發展，服務間依賴關系變得錯蹤復雜，甚至分不清哪個應用要在哪個應用之前啟動，架構師都不能完整的描述應用的架構關系。
⑤ 資料庫集群 應該
集群主要分成三大類 （高可用集群， 負載均衡集群，科學計算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
負載均衡集群(Load Balance Cluster)
科學計算集群(High Performance Computing Cluster)
1、高可用集群(High Availability Cluster)
常見的就是2個節點做成的HA集群，有很多通俗的不科學的名稱，比如」雙機熱備」, 「雙機互備」, 「雙機」。高可用集群解決的是保障用戶的應用程序持續對外提供服務的能力。 (請注意高可用集群既不是用來保護業務數據的，保護的是用戶的業務程序對外不間斷提供服務，把因軟體/硬體/人為造成的故障對業務的影響降低到最小程度)。
2、負載均衡集群(Load Balance Cluster)
負載均衡系統：集群中所有的節點都處於活動狀態，它們分攤系統的工作負載。一般Web伺服器集群、資料庫集群和應用伺服器集群都屬於這種類型。
負載均衡集群一般用於相應網路請求的網頁伺服器，資料庫伺服器。這種集群可以在接到請求時，檢查接受請求較少，不繁忙的伺服器，並把請求轉到這些伺服器上。從檢查其他伺服器狀態這一點上看，負載均衡和容錯集群很接近，不同之處是數量上更多。
3、科學計算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能計算(High Perfermance Computing)集群，簡稱HPC集群。這類集群致力於提供單個計算機所不能提供的強大的計算能力。
高性能計算分類：
3.1、高吞吐計算(High-throughput Computing)
有一類高性能計算，可以把它分成若干可以並行的子任務，而且各個子任務彼此間沒有什麼關聯。象在家搜尋外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是這一類型應用。
這一項目是利用Internet上的閑置的計算資源來搜尋外星人。SETI項目的伺服器將一組數據和數據模式發給Internet上參加SETI的計算節點，計算節點在給定的數據上用給定的模式進行搜索，然後將搜索的結果發給伺服器。伺服器負責將從各個計算節點返回的數據匯集成完整的 數據。因為這種類型應用的一個共同特徵是在海量數據上搜索某些模式，所以把這類計算稱為高吞吐計算。
所謂的Internet計算都屬於這一類。按照 Flynn的分類，高吞吐計算屬於SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范疇。
3.2、分布計算(Distributed Computing)
另一類計算剛好和高吞吐計算相反，它們雖然可以給分成若干並行的子任務，但是子任務間聯系很緊密，需要大量的數據交換。按照Flynn的分類，分布式的高性能計算屬於MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范疇。
下面說說這幾種集群的應用場景：
高可用集群這里不多作說明。
想Dubbo是比較偏向於負載均衡集群，用過的猿友應該知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一個服務是可以有多個提供者的，當一個消費者過來，它要消費那個提供者，這里是有負載均衡機制在裡面的。
搜索引擎Elasticsearch比較偏向於科學計算集群的分布計算。
而到這里，可能不少猿友都知道，集群的一些術語：集群容錯、負載均衡。
我們以Dubbo為例：
集群容錯（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）
Dubbo提供了這些容錯策略：
集群容錯模式：
可以自行擴展集群容錯策略，參見：集群擴展
Failover Cluster
失敗自動切換，當出現失敗，重試其它伺服器。(預設)
通常用於讀操作，但重試會帶來更長延遲。
可通過retries="2"來設置重試次數(不含第一次)。
Failfast Cluster
快速失敗，只發起一次調用，失敗立即報錯。
通常用於非冪等性的寫操作，比如新增記錄。
Failsafe Cluster
失敗安全，出現異常時，直接忽略。
通常用於寫入審計日誌等操作。
Failback Cluster
失敗自動恢復，後台記錄失敗請求，定時重發。
通常用於消息通知操作。
Forking Cluster
並行調用多個伺服器，只要一個成功即返回。
通常用於實時性要求較高的讀操作，但需要浪費更多服務資源。
可通過forks="2"來設置最大並行數。
Broadcast Cluster
廣播調用所有提供者，逐個調用，任意一台報錯則報錯。(2.1.0開始支持)
通常用於通知所有提供者更新緩存或日誌等本地資源信息。
負載均衡（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）
Dubbo提供了這些負載均衡策略：
Random LoadBalance
隨機，按權重設置隨機概率。
在一個截面上碰撞的概率高，但調用量越大分布越均勻，而且按概率使用權重後也比較均勻，有利於動態調整提供者權重。
RoundRobin LoadBalance
輪循，按公約後的權重設置輪循比率。
存在慢的提供者累積請求問題，比如：第二台機器很慢，但沒掛，當請求調到第二台時就卡在那，久而久之，所有請求都卡在調到第二台上。
LeastActive LoadBalance
最少活躍調用數，相同活躍數的隨機，活躍數指調用前後計數差。
使慢的提供者收到更少請求，因為越慢的提供者的調用前後計數差會越大。
ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同參數的請求總是發到同一提供者。
當某一台提供者掛時，原本發往該提供者的請求，基於虛擬節點，平攤到其它提供者，不會引起劇烈變動。
演算法參見：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。
預設只對第一個參數Hash，如果要修改，請配置<bbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />
預設用160份虛擬節點，如果要修改，請配置<bbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />
⑥ 怎樣滿足集群偏好需求
市場細分（market segmentation）是企業根據消費者需求的不同，把整個市場劃分成不同的消費者群的過程。其客觀基礎是消費者需求的異質性。進行市場細分的主要依據是異質市場中需求一致的顧客群，實質就是在異質市場中求同質。市場細分的目標是為了聚合，即在需求不同的市場中把需求相同的消費者聚合到一起。這一概念的提出，對於企業的發展具有重要的促進作用。
那麼市場細分有哪些依據呢？以網路教育為例。
同質型偏好。市場上所有的消費者對更新自己的知識有強烈的需求，偏好相近，不存在明顯的差異，都可以用網路互動教學的方式來進行。
分散型偏好。市場上消費者的偏好很不集中，不同偏好的消費者分布比較均勻，呈分散型。此時，企業有兩種可供選擇的目標市場：一是向此市場提供一種網路教育服務，使市場需求向同質偏好轉移；二是向此市場提供多網路教育平台，這種教育產品在知識和偏好上的組合各有側重，使市場需求相群體型偏好過渡。
群體型偏好。市場的不同偏好的消費者形成了一些集群，有的偏重於課堂教育，有的偏重於技能培養，有的偏想於個人素質的提升，各自形成了幾個據點。這樣就自然而然的形成了若干細分市場。
做市場細分能夠給我們帶來什麼好處呢？有利於分析發掘新的市場機會，制定最佳銷售戰略；有利於小企業開發市場；有利於企業調整銷售策略；有利於企業根據細分市場的特點，集中使用企業資源，避免分散力量，發揮自己的優勢，取得最佳經濟效益。
那麼怎樣做市場細分呢？
我們在做市場細分的時候，首先應該依據自己的經驗和其它公司的市場情況來給市場細分制訂的依據，即一個市場的切割方法。市場的切割方法是非常重要的，如果切割方法不好，那麼切割之後，我們依然看不出一個所以然。我們由服裝行業來看，先看下面一個表：
風格
檔次
古典風格
流行風格
前衛風格
高檔
中檔
低檔
這是以服裝的檔次和風格來細分的，這樣，一個大的市場分為九個組合。這些組合不一定存在，但我們應對每一格做一個定義，即市場的初步定義。再看下一個表格：
類型
年齡/性別
西服
配套產品
中式服裝
運動裝
休閑裝
青少年（男）
青少年（女）
中青年（男）
中青年（女）
老年（男）
老年（女）
我們把按照第一個表格細分後認為可以進入地市場按第二張表格再次細分，我們可以定義出我們要選的目標市場。這里我們可以看出男裝品牌金利來的定位：流行風格高檔中青年男士西裝以及配套產品。下面我們比較籠統的介紹一下工業品和消費品的細分方法。工業品可以按照行業（家電、能源等）、應用（售後服務、監督、科研、辦公等）、類型、地域等來進行劃分；消費品可以按照消費者的收入、年齡、所受教育、地域、喜好等進行細分
那麼市場細分有哪些依據呢？以網路教育為例。
同質型偏好。市場上所有的消費者對更新自己的知識有強烈的需求，偏好相近，不存在明顯的差異，都可以用網路互動教學的方式來進行。
分散型偏好。市場上消費者的偏好很不集中，不同偏好的消費者分布比較均勻，呈分散型。此時，企業有兩種可供選擇的目標市場：一是向此市場提供一種網路教育服務，使市場需求向同質偏好轉移；二是向此市場提供多網路教育平台，這種教育產品在知識和偏好上的組合各有側重，使市場需求相群體型偏好過渡。
⑦ 集群消費理論
集群消費是指企業集群與消費者集群通過一個中介平台，以契約的關系聯系在一起，形成共贏的營運體系以獲取共同利益的一種新的消費理念和消費模式。具體地說就是G2B消費集群營銷模式。G就是消費者集群，B代表的就是企業集群，兩個集群在G2B系統運作下完成生產、流通、消費的互動形成共贏體。
⑧ 阿里雲編輯器條件分支不可訂閱
摘要 您好 同一個topic可以被多個Group訂閱，生產者每次生產一個消息，都會廣播給訂閱了當前topic的所有Group，每個Group均可以獨立消費。在topic基礎信息里可以看到具體信息
⑨ c#equeue怎樣設置是集群消費和廣播消費
EQueue消息隊列中的專業術語
Topic
一個topic就是一個主題。一個系統中，我們可以對消息劃分為一些topic，這樣我們就能通過topic，將消息發送到不同的queue。
Queue
一個topic下，我們可以設置多個queue，每個queue就是我們平時所說的消息隊列；因為queue是完全從屬於某個特定的topic的，所以當我們要發送消息時，總是要指定該消息所屬的topic是什麼。然後equeue就能知道該topic下有幾個queue了。但是到底發送到哪個queue呢？比如一個topic下有4個queue，那對於這個topic下的消息，發送時，到底該發送到哪個queue呢？那必定有個消息被路由的過程。目前equeue的做法是在發送一個消息時，需要用戶指定這個消息對應的topic以及一個用來路由的一個object類型的參數。equeue會根據topic得到所有的queue，然後根據該object參數通過hash code然後取模queue的個數最後得到要發送的queue的編號，從而知道該發送到哪個queue。這個路由消息的過程是在發送消息的這一方做的，也就是下面要說的procer。之所以不在消息伺服器上做是因為這樣可以讓用戶自己決定該如何路由消息，具有更大的靈活性。
⑩ mq-nlo的功能
摘要 消費隊列：不同應用程序之間跨進程通信的一種方法