① 《集群消费》理论体系和运营模式具体指什么
《集群消费》理论体系和运营模式具体指（G2B消费集群营销模式。）
G就是消费者集群，B代表的就是企业集群，两个集群在G2B系统运作下完成生产、流通、消费的互动，形成共赢体。
供参考。
当提到大数据，高并发。大家都会想到分布式，集群。
那么两者都是用来处理大批量数据操作的，其工作原理是有很大区别的，分布式会缩短单个任务的执行时间来提升工作效率，而集群强调的是提高单位时间内执行操作数的增加来提高效率。
更简单的来说，分布式是将步骤分到每台电脑上，不考虑依赖关系。
集群方案是指几个任务同时在处理。
③ 为什么消费集群是消费领域的必然趋势
消费离不开群体，群体消费观念的影响力影响消费领域的扩展，消费链随着国民经济的持续发展不断更新扩展，这个庞大的领域的消费主体不断的增加，为满足其增加消费领域随之扩展！我说的都是废话！但是这是必然！
④ bbo分布式集群怎么配置
(1) 当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。
此时需要一个服务注册中心，动态的注册和发现服务，使服务的位置透明。
并通过在消费方获取服务提供方地址列表，实现软负载均衡和Failover，降低对F5硬件负载均衡器的依赖，也能减少部分成本。
(2) 当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。
⑤ 数据库集群 应该
集群主要分成三大类 （高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
1、高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如”双机热备”, “双机互备”, “双机”。高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2、负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
高性能计算分类：
3.1、高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。
这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.2、分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
下面说说这几种集群的应用场景：
高可用集群这里不多作说明。
想Dubbo是比较偏向于负载均衡集群，用过的猿友应该知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一个服务是可以有多个提供者的，当一个消费者过来，它要消费那个提供者，这里是有负载均衡机制在里面的。
搜索引擎Elasticsearch比较偏向于科学计算集群的分布计算。
而到这里，可能不少猿友都知道，集群的一些术语：集群容错、负载均衡。
我们以Dubbo为例：
集群容错（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）
Dubbo提供了这些容错策略：
集群容错模式：
可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。
Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。
通常用于写入审计日志等操作。
Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
可通过forks="2"来设置最大并行数。
Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
负载均衡（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）
Dubbo提供了这些负载均衡策略：
Random LoadBalance
随机，按权重设置随机概率。
在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。
RoundRobin LoadBalance
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。
LeastActive LoadBalance
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。
缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />
缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />
⑥ 怎样满足集群偏好需求
市场细分（market segmentation）是企业根据消费者需求的不同，把整个市场划分成不同的消费者群的过程。其客观基础是消费者需求的异质性。进行市场细分的主要依据是异质市场中需求一致的顾客群，实质就是在异质市场中求同质。市场细分的目标是为了聚合，即在需求不同的市场中把需求相同的消费者聚合到一起。这一概念的提出，对于企业的发展具有重要的促进作用。
那么市场细分有哪些依据呢？以网络教育为例。
同质型偏好。市场上所有的消费者对更新自己的知识有强烈的需求，偏好相近，不存在明显的差异，都可以用网络互动教学的方式来进行。
分散型偏好。市场上消费者的偏好很不集中，不同偏好的消费者分布比较均匀，呈分散型。此时，企业有两种可供选择的目标市场：一是向此市场提供一种网络教育服务，使市场需求向同质偏好转移；二是向此市场提供多网络教育平台，这种教育产品在知识和偏好上的组合各有侧重，使市场需求相群体型偏好过渡。
群体型偏好。市场的不同偏好的消费者形成了一些集群，有的偏重于课堂教育，有的偏重于技能培养，有的偏想于个人素质的提升，各自形成了几个据点。这样就自然而然的形成了若干细分市场。
做市场细分能够给我们带来什么好处呢？有利于分析发掘新的市场机会，制定最佳销售战略；有利于小企业开发市场；有利于企业调整销售策略；有利于企业根据细分市场的特点，集中使用企业资源，避免分散力量，发挥自己的优势，取得最佳经济效益。
那么怎样做市场细分呢？
我们在做市场细分的时候，首先应该依据自己的经验和其它公司的市场情况来给市场细分制订的依据，即一个市场的切割方法。市场的切割方法是非常重要的，如果切割方法不好，那么切割之后，我们依然看不出一个所以然。我们由服装行业来看，先看下面一个表：
风格
档次
古典风格
流行风格
前卫风格
高档
中档
低档
这是以服装的档次和风格来细分的，这样，一个大的市场分为九个组合。这些组合不一定存在，但我们应对每一格做一个定义，即市场的初步定义。再看下一个表格：
类型
年龄/性别
西服
配套产品
中式服装
运动装
休闲装
青少年（男）
青少年（女）
中青年（男）
中青年（女）
老年（男）
老年（女）
我们把按照第一个表格细分后认为可以进入地市场按第二张表格再次细分，我们可以定义出我们要选的目标市场。这里我们可以看出男装品牌金利来的定位：流行风格高档中青年男士西装以及配套产品。下面我们比较笼统的介绍一下工业品和消费品的细分方法。工业品可以按照行业（家电、能源等）、应用（售后服务、监督、科研、办公等）、类型、地域等来进行划分；消费品可以按照消费者的收入、年龄、所受教育、地域、喜好等进行细分
那么市场细分有哪些依据呢？以网络教育为例。
同质型偏好。市场上所有的消费者对更新自己的知识有强烈的需求，偏好相近，不存在明显的差异，都可以用网络互动教学的方式来进行。
分散型偏好。市场上消费者的偏好很不集中，不同偏好的消费者分布比较均匀，呈分散型。此时，企业有两种可供选择的目标市场：一是向此市场提供一种网络教育服务，使市场需求向同质偏好转移；二是向此市场提供多网络教育平台，这种教育产品在知识和偏好上的组合各有侧重，使市场需求相群体型偏好过渡。
⑦ 集群消费理论
集群消费是指企业集群与消费者集群通过一个中介平台，以契约的关系联系在一起，形成共赢的营运体系以获取共同利益的一种新的消费理念和消费模式。具体地说就是G2B消费集群营销模式。G就是消费者集群，B代表的就是企业集群，两个集群在G2B系统运作下完成生产、流通、消费的互动形成共赢体。
⑧ 阿里云编辑器条件分支不可订阅
摘要 您好 同一个topic可以被多个Group订阅，生产者每次生产一个消息，都会广播给订阅了当前topic的所有Group，每个Group均可以独立消费。在topic基础信息里可以看到具体信息
⑨ c#equeue怎样设置是集群消费和广播消费
EQueue消息队列中的专业术语
Topic
一个topic就是一个主题。一个系统中，我们可以对消息划分为一些topic，这样我们就能通过topic，将消息发送到不同的queue。
Queue
一个topic下，我们可以设置多个queue，每个queue就是我们平时所说的消息队列；因为queue是完全从属于某个特定的topic的，所以当我们要发送消息时，总是要指定该消息所属的topic是什么。然后equeue就能知道该topic下有几个queue了。但是到底发送到哪个queue呢？比如一个topic下有4个queue，那对于这个topic下的消息，发送时，到底该发送到哪个queue呢？那必定有个消息被路由的过程。目前equeue的做法是在发送一个消息时，需要用户指定这个消息对应的topic以及一个用来路由的一个object类型的参数。equeue会根据topic得到所有的queue，然后根据该object参数通过hash code然后取模queue的个数最后得到要发送的queue的编号，从而知道该发送到哪个queue。这个路由消息的过程是在发送消息的这一方做的，也就是下面要说的procer。之所以不在消息服务器上做是因为这样可以让用户自己决定该如何路由消息，具有更大的灵活性。
⑩ mq-nlo的功能
摘要 消费队列：不同应用程序之间跨进程通信的一种方法