达人号到双十一过完一直没流量咋回事？

最近老是有粉丝问我，我的直播间在没有违规的情况下从十月中旬开始就流量严重下滑，是不是哪里出了什么问题了，着急的不行，我告诉他们不要着急，情理之中的事！为什么呢？以下是我的几点拙见仅供大家参考一下!

首先就是临近大促一些有实力的大商家，大主播就开始砸钱了（力度不是咱们中小卖家能想的），主要在一些付费渠道，对于这些渠道我就不一一点名了！其次就是官方的直播活动流量扶持了，比如双十一大促标签，天团主播排位赛等等，都是一些大商家大主播才能玩的流量权益（具体内容可以去直播中控台左侧的双十一直播玩法里面去找）！最后还有一点就是主要的流量渠道都在直播间的店铺直播和达人直播，因为流量渠道单一，而大促期间，一般的卖家都是全渠道推广，全渠道粉丝运营，有很多直播间的粉丝被其他店铺以各种各样的渠道拉走稀释了！

最后再唠叨一句，流量下滑不要太担心，太焦虑，冷静的先分析一下原因，有些并不是自己的原因，而是和市场相关，和平台相关的原因!在没有达到那个量级之前只能先慢慢前行了，更不要因为一时的流量下滑，过早的否定自己，否定自己的直播间！PS我相信大促过后趋势就会趋于平稳的！大家一起加油鸭！

分布式解决方案之：限流

不会的。

每年双11，为了应对巨大的流量冲击，阿里都需要新建淘宝和天猫的交易单元，与原有的系统一起“协同作战”，以便分散流量，减轻系统负担。以往，重新部署一套交易单元至少需要提前1个月的时间准备。近几年双11，由于采用了“一键建站”的技术，使得这项费时费力的巨大工程，得以在90分钟之内自动化完成。

一键建站，是指在基础设施具备的条件下，通过阿里自研的自动化软件，将中间件、数据库、商品交易系统、商品展示系统等上百个电商核心系统，像搭积木一样部署完成。整个过程一键完成，基本无需人工干预，所需时间不到90分钟。

扩展资料：

每年的“双十一”网购狂欢节，网购订单均会瞬间激增，而下单后的送货环节都成为买家吐槽的重点。天猫、京东、易迅等国内几大电子商务网站比拼送货速度，承诺网购包裹“当日达”、“一日三送”等快速送货服务。

2013年，圆通、申通、中国邮政EMS、顺丰等快递公司紧急征调100多架飞机解决“双十一”期间天猫订单的货运问题。天猫称，以美军最流行的F16战斗机中队为例，100架飞机将可以组成6个战斗中队，100架飞机已经可以武装两个美军航母战斗群。同样，11架飞机的规模，相当于国航一次性投入超20%的飞机用于“双十一”网购包裹运输。

助力双十一！如何分配单量才能让搜索更好起爆？~

限流在日常生活中限流很常见，例如去有些景区玩，每天售卖的门票数是有限的，例如 2000 张，即每天最多只有 2000 个人能进去游玩。那在我们工程上限流是什么呢？限制的是 「流」，在不同场景下「流」的定义不同，可以是 每秒请求数、每秒事务处理数、网络流量 等等。通常意义我们说的限流指代的是限制到达系统的并发请求数，使得系统能够正常的处理部分用户的请求，来保证系统的稳定性。

日常的业务上有类似秒杀活动、双十一大促或者突发新闻等场景，用户的流量突增，后端服务的处理能力是有限的，如果不能处理好突发流量，后端服务很容易就被打垮。另外像爬虫之类的不正常流量，我们对外暴露的服务都要以最大恶意为前提去防备调用者。我们不清楚调用者会如何调用我们的服务，假设某个调用者开几十个线程一天二十四小时疯狂调用你的服务，如果不做啥处理咱服务基本也玩完了，更胜者还有ddos攻击。

对于很多第三方开放平台来说，不仅仅要防备不正常流量，还要保证资源的公平利用，一些接口资源不可能一直都被一个客户端占着，也需要保证其他客户端能正常调用。

计数器限流也就是最简单的限流算法就是计数限流了。例如系统能同时处理 100 个请求，保存一个计数器，处理了一个请求，计数器就加一，一个请求处理完毕之后计数器减一。每次请求来的时候看看计数器的值，如果超过阈值就拒绝。计数器的值要是存内存中就算单机限流算法，如果放在第三方存储里（例如Redis中）集群机器访问就算分布式限流算法。

一般的限流都是为了限制在指定时间间隔内的访问量，因此还有个算法叫固定窗口。

它相比于计数限流主要是多了个时间窗口的概念，计数器每过一个时间窗口就重置。规则如下：

这种方式也会面临一些问题，例如固定窗口临界问题：假设系统每秒允许 100 个请求，假设第一个时间窗口是 0-1s，在第 0.55s 处一下次涌入 100 个请求，过了 1 秒的时间窗口后计数清零，此时在 1.05 s 的时候又一下次涌入100个请求。虽然窗口内的计数没超过阈值，但是全局来看在 0.55s-1.05s 这 0.1 秒内涌入了 200 个请求，这其实对于阈值是 100/s 的系统来说是无法接受的。

为了解决这个问题，业界又提出另外一种限流算法，即滑动窗口限流。

滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题，可以保证在任意时间窗口内都不会超过阈值。相对于固定窗口，滑动窗口除了需要引入计数器之外还需要记录时间窗口内每个请求到达的时间点，因此对内存的占用会比较多。

规则如下，假设时间窗口为 1 秒：

但是滑动窗口和固定窗口都无法解决短时间之内集中流量的冲击问题。 我们所想的限流场景是： 每秒限制 100 个请求。希望请求每 10ms 来一个，这样我们的流量处理就很平滑，但是真实场景很难控制请求的频率，因为可能就算我们设置了1s内只能有100个请求，也可能存在 5ms 内就打满了阈值的情况。当然对于这种情况还是有变型处理的，例如设置多条限流规则。不仅限制每秒 100 个请求，再设置每 10ms 不超过 2 个，不过带来的就是比较差的用户体验。

而漏桶算法，可以解决时间窗口类的痛点，使得流量更加平滑。

如下图所示，水滴持续滴入漏桶中，底部定速流出。如果水滴滴入的速率大于流出的速率，当存水超过桶的大小的时候就会溢出。

规则如下：

水滴对应的就是请求。

与线程池实现的方式方式如出一辙。

面对突发请求，服务的处理速度和平时是一样的，这并非我们实际想要的。我们希望的是在突发流量时，在保证系统平稳的同时，也要尽可能提升用户体验，也就是能更快地处理并响应请求，而不是和正常流量一样循规蹈矩地处理。

而令牌桶在应对突击流量的时候，可以更加的“激进”。

令牌桶其实和漏桶的原理类似，只不过漏桶是定速地流出，而令牌桶是定速地往桶里塞入令牌，然后请求只有拿到了令牌才能通过，之后再被服务器处理。

当然令牌桶的大小也是有限制的，假设桶里的令牌满了之后，定速生成的令牌会丢弃。

规则：

令牌桶的原理与JUC的Semaphore 信号量很相似，信号量可控制某个资源被同时访问的个数，其实和拿令牌思想一样，不同的是一个是拿信号量，一个是拿令牌。信号量用完了返还，而令牌用了不归还，因为令牌会定时再填充。

对比漏桶算法可以看出 令牌桶更适合应对突发流量 ，假如桶内有 100 个令牌，那么这100个令牌可以马上被取走，而不像漏桶那样匀速的消费。不过上面批量获取令牌也会致使一些新的问题出现，比如导致一定范围内的限流误差，举个例子你取了 10 个此时不用，等下一秒再用，那同一时刻集群机器总处理量可能会超过阈值，所以现实中使用时，可能不会去考虑redis频繁读取问题，转而直接采用一次获取一个令牌的方式，具体采用哪种策略还是要根据真实场景而定。

1、计数器 VS 固定窗口 VS 滑动窗口

2、漏桶算法 VS 令牌桶算法

总的来说

单机限流和分布式限流本质上的区别在于 “阈值” 存放的位置，单机限流就是“阀值”存放在单机部署的服务/内存中，但我们的服务往往是集群部署的，因此需要多台机器协同提供限流功能。像上述的计数器或者时间窗口的算法，可以将计数器存放至 Redis 等分布式 K-V 存储中。又如滑动窗口的每个请求的时间记录可以利用 Redis 的 zset 存储，利用 ZREMRANGEBYSCORE 删除时间窗口之外的数据，再用 ZCARD 计数，

可以看到，每个限流都有个阈值，这个阈值如何定是个难点。定大了服务器可能顶不住，定小了就“误杀”了，没有资源利用最大化，对用户体验不好。一般的做法是限流上线之后先预估个大概的阈值，然后不执行真正的限流操作，而是采取日志记录方式，对日志进行分析查看限流的效果，然后调整阈值，推算出集群总的处理能力，和每台机子的处理能力(方便扩缩容)。然后将线上的流量进行重放，测试真正的限流效果，最终阈值确定，然后上线。

其实真实的业务场景很复杂，需要限流的条件和资源很多，每个资源限流要求还不一样。

一般而言，我们不需要自己实现限流算法来达到限流的目的，不管是接入层限流还是细粒度的接口限流，都有现成的轮子使用，其实现也是用了上述我们所说的限流算法。

具体的使用还是很简单的，有兴趣的同学可以自行搜索，对内部实现感兴趣的同学可以下个源码看看，学习下生产级别的限流是如何实现的。

限流具体应用到工程还是有很多点需要考虑的，并且限流只是保证系统稳定性中的一个环节，还需要配合降级、熔断等相关内容。

今天这个偏题我们就来写一写怎样去排单。

学生们最常问我的问题是“老师，我前三天排了多少单啊？是否越大越好？」

事实上，前期排单量需要根据产品本身以及市场情况来安排自己的单量。头三天全标+半标+倍数+目标单词，第一天有5-10个单词，第二天有15-20个单词，第三天有25-30个单词。

拿男装来说。

首日：

全题单数+半题单数，全题单数最多，半题单数略少。前面我们也讲过，为什么要去补全标题半标题，主要是为了给词根加权。半边头衔也不能随意剪裁。对我们挑选出来的关键词进行筛选剪裁，让我们后期要做的关键字的词根有更多的销售权重！

转换率收获率的增加是根据我们所选的竞标，计算出的平均值。例如服装、鞋包等转化率较高的产品，我们在第一天就设定了三到四倍的目标转化率。转换率较高的产品，首日转换率一般在1.5-2之间。

次日：

全题+半题+倍数+目的词，全题单量最大，相对于第一天单量有所增加，半题保持单量或上下略有上升。排出1-2个倍数词和目标词即可。和第一天一样，第二天安排的单核，为了给我们选择的词根加权，倍数词和目标词在第二天进场，为第四天起流量做准备。

倍数+目标单词的第二天单量不需要太多，虽然这几个单词是我们后面主要做的关键字，但第二天排版太多，相对于全标题对我们的帮助不大。

与第一天相比，目标转化收集维度的增加倍数减少20%-30%。

第3天：

我们在第三天不做全标题，只做半标题+倍数+目标单词。倍数目标单词增加新单词，并且倍数比目标单词具有更多的单数量，做倍数的流量起得更快。半式标题单量可以与第二天相同或略有减少，主要集中在倍数高、流量大一些的倍数词上。

目的词及其他倍数的单数量，竞品入店流量排名第一的关键词单数量高于其他倍数，其他倍数的关键词单数量略高于其他倍数。这是因为倍数词单数量大，权重高，获得流量的速度就越快，竞品中的第一个目标词肯定是行业大词，我们当然也要给他增加一些权重，让这个词也带动他的扩展词从而带来更多的流量。

转换收藏在增加购买方面比第一天减少约60%。

第4天

没有半标题，全是倍数+目的词。之前就有说过4-8天还能做实时进店词，但一般产品都是在第四天的下午甚至晚上才会输入关键字，所以第四天可以操作的时间段里几乎就没有实时进店词了。

倍数词和目标词的单量增加，占比还是如前所述，倍数最大，流量最多的倍数词单量分配，其他关键字逐个分配。与第三天相比，第四天的数量一般会有所减少。

你可以看看，如果全标半标第三天多了，那么第四天差第三天的单量就会大些，如果全标半标单量小了，差距就会小些。但也不是绝对的，如果产品质量好，第三天就有流量，第四天就能有更多的单品安排。

转换收集到的额外购买比第一天增加了两倍。

第5天：

普通类和产品，在第四天就会有流量进来，但有些类可能在第五天才会来，如果第四天没来的同学不要紧张，按照我们的操作步骤继续下去，流量就会进来。一般而言，在第五天我们要处理的就是目标词+倍数词+实时源词，这个实时源词不是我们在第四天进店的实时关键字，而是流量最大的关键字，同学们不要搞错！假如想做搜索的同学建议一定要买一个流量纵横看一下每天的关键词进店。

转换收集的额外购买方面比前一天减少了20%。

第6天：

像第五天一样，目标词+倍数词+实时词，字数控制在8个以内，不要太多。

转换收集量的增加方面比第四天减少了40%。

同理，第7天第8天，第9天做爆发期的时候我会通过下一篇文章来解释。

这个帖子可能字数比较少，但很干货，应该能解决大部分同学的问题。由于很多同学加我都在问单量如何分配，关键字如何分配，这次我直接就说清楚了，希望新的同学也可以问一些更专业的问题，因为不同的类目分配单量也会不一样，大家可以按照这个思路去参考。

写作这么多，大家应该都有所了解了，如果还有不了解的，可以在下面留言，我会一一回复的，如果一直搞不懂的你可以找我，过几天就可以教你了，没有稀罕的东西，都是认真看就可以学到的。

以上就是关于达人号到双十一过完一直没流量咋回事？全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！