三轨直销源码
‘壹’ 有没有朋友能够提供类似直销的网络会员管理系统的源码
呵呵～～想赚钱也不能这样啊
‘贰’ 国内无代码开发平台哪个操作比较简单
无编程基础，有2个问题。
不具备编程的技术
不具备编程思想
前者，可以通过无代码开发平台来实现。后者，就需要多编程多研究来实现了。
也就是说设计一款ERP系统，不光是技术问题，还需要有管理控制思维。
现在有很多无代码开发平台，可以很方便的解决技术问题。思维问题，需要有经验。举个简单例子，出库单，出库后库存数量减少。单子作废，库存数量就需要加回来，否则数量就不对了。类似这个问题，在一个ERP系统中会有很多很多。这不是一个开发平台就可以解决的。
我是做E立方管理平台，如果你真想做ERP系统，就学习使用我们的平台，我可以从旁协助你。同时遇到的技术难题，也可以找我来解决。
‘叁’ Netty源码-内存泄漏检测toLeakAwareBuffer
Netty在实现 ByteBuf 时采用了引用计数法进行 ByteBuf 的回收，使用引用计数法进行回收的 ByteBuf 都扩展了 类，在使用 时需要调用 .retain 方法递增引用计数器，在使用完毕时则需要调用 .release 方法递减引用计数器，当计数器为 0 时，会进行 ByteBuf 的回收工作：池化的 ByteBuf 不会进行实际的内存释放，会将占用的内存归还给内存池，非池化的 ByteBuf 则会直接释放内存（为了叙述简单，后面释放内存则指真正释放内存或者将内存归还给内存池）。
通过上面的描述可知， ByteBuf 的正确回收依赖 retain 和 release 方法的正确调用，内存提前释放（即在使用 ByteBuf 时没有调用 retain 方法，导致提前释放）应用会报错，用户也能及时感知到；但是如果使用完 ByteBuf 忘了调用 release 则会导致内存不能及时得到回收，造成内存泄漏，且内存泄漏用户无法及时感知，久而久之就会发生OOM。为了解决这种问题，Netty采用了内存泄漏检测机制，发生内存泄漏时会通过日志将内存泄漏信息打印出来，报告给用户。
Netty的内存泄漏检测使用了 WeakReference ，即弱引用，了解过java四种引用类型（强、软、弱、虚）和引用队列（ ReferenceQueue ）的读者知道，弱引用持有的对象会在虚拟机触发GC时（不管回收之后内存是否够用）被回收掉，如果使用具有引用队列参数的构造函数实例化 WeakReference 时，弱引用持有的对象在GC被回收时，弱引用自身会被放入引用队列。
为了后面能更好的理解Netty内存泄漏检测的细节，下面先看几个弱引用的例子，在下面的几个例子中，我们使用的数据类和自定义的弱引用类子类如下：
好了，三个例子已经介绍完毕，后面在介绍Netty内存泄漏检测时就使用了这里的例子结果，在具体介绍时会和这里的例子一一对应。
Netty中将普通 ByteBuf 转为具有内存泄漏检测功能的 ByteBuf 是通过 AbstractByteBufAllocator.toLeakAwareBuffer 方法实现的，我们直接在Eclipse中看该方法的调用层次即可知道Netty在哪里对 ByteBuf 进行了转换，该方法调用如下图所示：
可见池化内存分配器在分配heap或者direct ByteBuf 时都进行了转换，非池化内存分配器仅在分配direct ByteBuf 时进行了转换。个人理解时采用池化内存需要特别关注内存释放，否则为了实现池化内存预先分配的一大块内存会因为没有释放被很快分配完，造成后面没有内存进行分配。非池化分配的直接内存也需要特别注意释放，放置内存泄漏；非池化分配的heap内存（其实就是一个 byte 数组）则可以在对象被回收时同时被回收掉，发生内存泄漏的可能性较小。
本节介绍Netty中内存泄漏检测相关的类，仅做一个大致介绍，类中的重要方法我们放在后面介绍。
主要负责使用 track 方法对指定的 ByteBuf 进行内存检测泄漏进行追踪，并返回负责追踪的 ResourceLeakTracker 类实例，同时在调用 track 方法时，也会根据指定的检测级别汇报最近的内存泄漏检测结果。该类由工厂类 ResourceLeakDetectorFactory 负责实例化，默认的实现为 ResourceLeakDetector ，在 ResourceLeakDetectorFactory 类的默认实现 中，也会根据用户是否配置了 io.netty.customResourceLeakDetector 来决定采用默认实现 ResourceLeakDetector 还是使用用户自定义的 ResourceLeakDetector ，用户自定义的 ResourceLeakDetector 必须是其子类。
默认实现为 DefaultResourceLeak ， DefaultResourceLeak 实现了 ResourceLeakTracker 和 ResourceLeak 接口，同时也继承了类 WeakReference ，是一个弱引用实现。首先，同上面 例2 的结果一样，如果在使用 ByteBuf 时忘了调用 .release 方法，那么将不会调用 DefaultResourceLeak.clear 方法去手动清空该弱引用持有的实际对象，在发生GC时，会由垃圾收集器对弱引用持有的实际对象进行回收，即发生了内存泄漏，同时该弱引用自身也会被加入到引用队列中，该引用队列是 ResourceLeakDetector 的成员域，上面介绍 ResourceLeakDetector 类时说到该类会在用户 track 指定 ByteBuf 是汇报检测结果，该类的汇报数据来源就是引用队列。 DefaultResourceLeak 同时还提供了 record 方法可以让用户在指定时机选择调用，这个方法可以记录用户的调用轨迹（堆栈）。 Record 同时也是一种单链表，在 DefaultResourceLeak 中就使用单链表记录用户的调用轨迹。
DefaultResourceLeak 供用户记录程序调用轨迹的类，也就是 DefaultResourceLeak.record 方法返回的对象，继承自 Throwable ，因此可以使用 Throwable.getStackTrace 方法获得调用轨迹信息，打印在内存泄漏报告中可以让用户更好的排除内存泄漏问题。
在上面介绍 ResourceLeakTracker 时，说到其默认实现为 DefaultResourceLeak ， DefaultResourceLeak 提供了 record 方法记录用户的调用轨迹，用户可在调用 ByteBuf 方法时调用 record 方法记录调用轨迹，调用的频率越多，后面在汇报内存泄漏情况时就能打印出越详细的信息，这样也能更方便的排查问题。
Netty提供了两个 ByteBuf 的封装类供选择，就对应不同的 record 调用频率，每个封装类都持有 ResourceLeakTracker 对象，Netty根据配置的内存检测级别（下一节介绍相关配置参数）使用不同的 ByteBuf 封装类。
Netty提供的两个 ByteBuf 封装类就是 和 ， 是 的子类， 类仅仅持有 ResourceLeakTracker 对象，但是看其源码，发现没有调用过 record 方法，所以只能知道是否发生了内存泄漏时，无法打印出任何调用轨迹信息。 作为 的子类，在 ByteBuf 的多个方法中调用了 record 方法，所以在发生内存泄漏时，能够打印出比较详细的调用轨迹信息。
在 类中使用了配置参数 io.netty.leakDetection.acquireAndReleaseOnly 来控制是否只是在调用增加或减少引用计数器的方法时才调用 record 方法记录调用轨迹，默认为false。 中 retain 和 release 方法因为改变了引用计数器就直接调用了 record 方法，而该类中的其他方法则根据 io.netty.leakDetection.acquireAndReleaseOnly 的配置决定是否调用 record 方法，这里为了节省篇幅就不列出 类中调用 record 的方法了，读者可自行查看。
在介绍相关配置参数之前，我们先看下Netty提供的内存泄漏检测级别：
Level.ADVANCED 和 Level.PARANOID 使用的 ByteBuf 包装类都是 ，我们上面介绍 ResourceLeakDetector 类时提到该类使用 track 方法对指定的 ByteBuf 进行内存检测泄漏进行追踪，并返回负责追踪的 ResourceLeakTracker 类实例，同时在调用 track 方法时，也会根据指定的检测级别汇报最近的内存泄漏检测结果。如果内存泄漏检测级别为 Level.PARANOID 时则每次调用 track 方法都会进行内存泄漏报告；如果级别为 Level.ADVANCED 或者 Level.SIMPLE 则会以一定频率进行内存泄漏报告，而不是每次 track 都进行报告。
是否关闭Netty内存泄漏检测功能，默认为false。如果该参数配置为false，则默认的内存泄漏检测级别根据此参数的配置为 Level.DISABLED ，否则默认的级别为 Level.SIMPLE 。
配置内存泄漏检测级别的参数，用于老版本的配置参数。
新的内存泄漏检测级别参数，如果没有配置，则会采用老版本参数配置的级别作为最终配置。
在第4节介绍内存泄漏检测相关类时，我们介绍过 DefaultResourceLeak 提供了 record 方法记录用户的调用轨迹，如果当前保存的调用轨迹记录数 Record 大于参数 io.netty.leakDetection.targetRecords 配置的值，那么会以一定的概率（1/2^n）删除头结点之后再加入新的记录，当然也有可能不删除头结点直接新增新的记录。
该参数的默认为4。
上面介绍过，在 类中使用了配置参数 io.netty.leakDetection.acquireAndReleaseOnly 来控制是否只是在调用增加或减少引用计数器的方法时才调用 record 方法记录调用轨迹，默认为false。
在介绍 ResourceLeakDetector 类时提到过，默认的 ResourceLeakDetector 类就是 ResourceLeakDetector ，但是用户可以使用参数 io.netty.customResourceLeakDetector 来决定采用默认实现 ResourceLeakDetector 还是使用用户自定义的 ResourceLeakDetector 。
我们在第二节介绍了Netty中将普通 ByteBuf 转为具有内存泄漏检测功能的 ByteBuf 是通过 AbstractByteBufAllocator.toLeakAwareBuffer 方法实现的。
这里我们先看下该方法的源码：
上面的源码中是调用 AbstractByteBuf.leakDetector.track(buf) 返回 ResourceLeakTracker 类对象的，这里我们看下默认的 ResourceLeakDetector 中 track 方法实现：
我们看到 AbstractByteBufAllocator.toLeakAwareBuffer 对 ResourceLeakDetector.track 返回的 DefaultResourceLeak 和传入的 ByteBuf 对象进行封装，返回了具有内存泄漏检测功能的 ByteBuf 封装类 或其子类 。如果应用程序在使用 ByteBuf 正确调用了 retain 和 release 方法，则在引用计数器为0时，则会清除弱引用持有的实际对象，发生GC时， DefaultResourceLeak 也不会被放入引用队列中（见前面第2节 例3 结果）。
但是如果应用程序在使用 ByteBuf 没有正确调用 retain 和 release 方法，则不会清除弱引用持有的实际对象，此时如果实际上已经没有强引用指向该 ByteBuf ，那么在发生GC时，垃圾收集器会回收该 ByteBuf ，而弱引用 DefaultResourceLeak 会被放入引用队列中（见前面第2节 例2 结果），加入到引用队列中的就是识别到的发生内存泄漏的 ByteBuf 。在 ResourceLeakDetector.track 方法中调用的 reportLeak 输出的就是引用队列中的弱引用 DefaultResourceLeak ：
到这里，已经基本上介绍完Netty内存检测的实现原理，下面我们再看下 DefaultResourceLeak.record 是如何记录调用轨迹的：
最后我们再看下 Record 是如何输出调用轨迹的，前面我们说到 Record 继承自类 Throwable ，因此可使用 getStackTrace 方法获取实例化该对象时的调用轨迹，所以上面在输出内存泄漏报告时就调用了 Record.toString 方法：
‘肆’ 抖音为什么会有商业的标签
对于商业产品而言，变现是逃不开的课题，本文将在对抖音现有商业化行为总结的基础上，大胆猜测抖音未来可能的商业化道路。 变现手段 首先总结抖音目前肉眼可见的变现手段。 feed流广告 广告是头条的强项，抖音的feed流广告除了从算法上匹配用户外，还有一些比较有意思的小尝试，想简单谈谈。 （1）通过 A/B test 确定广...
关于商业产品而言，变现是逃不开的课题，本文将在对抖音现有商业化行为总结的根底上，斗胆猜想抖音未来或许的商业化路途。
变现手法
首要总结抖音现在肉眼可见的变现手法。
feed流广告
广告是头条的强项，抖音的feed流广告除了从算法上匹配用野外，还有一些比较有意思的小测验，想简略谈谈。
（1）经过 A/B test 确认广告按钮长度。不知各位有没有发现，抖音广告中转化按钮的长度经历过几回改变——从开端的巨细变为通栏长度，最终变为现在的款式，背面包含的应该是同内容挑选机制相同的 A/B test 思路，即经过测验找到点击率最高的按钮长度。
（2）经过随机“变色”的按钮引发用户猎奇心。相同是广告按钮，刚进入广告时，每个按钮都是通明色，过几秒后会变为不同色彩，如第一个广告中的按钮会变为蓝色，第二个广告中的按钮会变为橙色，运用用户对按钮色彩的猎奇心思，在为产品供给趣味的一同，延伸广告观看时长。
电商导流
商家能够经过短视频直接将用户导流至自己的商品销售页面。
尽管头条前段时间推出了自己的电商渠道“值点”，但现在肉眼可见的电商导流大部分仍是指向天猫和淘宝。一方面或许由于抖音的用户画像与值点差异较大，另一方面或许由于值点现在还在试水阶段，不宜大规模导流。
定制品牌广告
运用应战活动与资料，协助大品牌定制广告并从中获利，如 #应战 的定制广告——oppo应战赛”本来你是酱紫的”，贴纸的定制广告——必胜客贴纸等。
直播分红
猜想仅仅一般性的功用跟进，运用本身已有的、特点及意图与直播用户相似的用户直接进行变现。与其他直播渠道没有太大差异，不做赘述。
DOU+速推
DUO+速推是抖音近期上线的广告办法，可针对某一视频进行投进，且移动端即可操作。
投进办法包含：
根底定向投进，向限制性别、年纪、地域的人群进行投进；
指定粉丝相似的账号，向指定账号的粉丝人群进行投进；
邻近商圈投进，指定直径规模进行地域投进。
以上便是抖音现在肉眼可见的商业化手法，接下来猜想抖音未来变现的发力点。
变现发力点
个人认为抖音未来的变现发力点依然是“广告”与“导流”。
广告
据悉，抖音未来1年广告收入或许破百亿[1]，很难想象这样大的一块蛋糕不能构成抖音往后的着重发力点。
除此之外，今天头条锻炼出的广告功力也是抖音广告路上很好的支撑。比方抖音在头条投进的根底上，接连了测验试验思路，供给“智能投进”。在这种投进办法下，抖音会先用一部分投进经费进行小规模测验，找到投进作用最好的人群后再进行规模化投进，以到达推行作用最优 (注：可拜见DOU+速推第一条挑选项，DOU+唤出办法：恣意视频点击“转发”按钮即可)。
最终，抖音广告好像并不那么令用户恶感，为抖音供给了在不伤用户前提下挣钱的或许。其间，“不那么恶感”或许归功于以下几点：
（1）广告风格贴合产品特点
抖音是文娱型产品，所以抖音中的广告也简直都是文娱风格。
一方面，从App Growing供给的陈述来看[2]，抖音“游戏”广告的占比很高，而游戏本身的文娱化特点又十分贴合抖音的产品调性，所以在抖音上进行游戏投进，作用甚至或许胜过资讯类的今天头条。
另一方面，抖音内的非游戏广告内容制造也都在尽量贴合文娱特点，搞怪的、赋有构思的、甚至鬼畜的，如苏菲的构思广告其时也收成了一片好评[3]。
（2）标明”广告”字样，越过本钱低
抖音中的广告都标有“广告”字样，且越过本钱很低，与看到不感爱好的视频相同，直接上滑即可越过。
（3）可人为下降推送频次
对广告屡次点击“不感爱好”后，推送频率显着下降。跟朋友一同做过试验，自己作为对照组，不对广告进行“不感爱好”点击，朋友作为试验组，频频对广告进行“不感爱好”点击。7天后，我刷不到十条内容就会呈现广告，而朋友接连刷几十甚至上百条都不会呈现广告。
综上，收入高、才能强、不伤用户的变现手法“广告”应该是抖音未来的着重发力点。
但与此一同，抖音的广告好像还有优化空间，关于广告与用户匹配度给出以下两条小主张：
1）进步对“视频广告内容”的剖析才能
尽管现在广告主可在投进时挑选广告及用户类型，但这未必是最优的匹配办法，究竟“人”在匹配算法上或许并没有“机器”更了解用户。假如“视频内容”能够被机器读懂，选用相似图文广告的优化办法进行优化，并为广告视频制造者供给牢靠主张，想必广告作用还会更上一层楼。
2）创立并进一步丰厚用户“商业化标签”
用户商业化标签或许与用户爱好标签有所差异，比方喜爱萌宠的人并纷歧定有购买宠物或宠物用品的需求。或许抖音现已存在相似标签，但就现在的运用感触而言，好像还有不小的进步空间。
若上述两点得到进步，结合抖音现有的挑选及分发才能，信任抖音的广告在体会及收入方面还会有所突破。
导流
电商导流也是抖音收入来历的一部分，从App Growing供给的陈述来看[2]，现在“天猫”和“淘宝”占有流量较大部分。
但抖音的野心好像未停步于此，“同城”板块下的分类模块是不是似曾相识？美食、景点、玩乐……等等，咦？这不是群众点评在做的工作吗？故此猜想，抖音未来“导流”的发力点将不只限制在电商，更会向生活服务方面不断扩展。
那么这件工作的可行性有多高呢？形似并不低：
（1）视频表现力更强
比较群众点评的图文办法，抖音的视频办法更利于引起用户爱情共识，影响消费。想想每次夜里对着抖音美食流口水的自己，是不是也曾静静记下谈论中的店名并前往一试了呢。
（2）社区打卡文明优秀
我们对视频标题中、谈论中随处可见的“打卡网红店”是不是还有形象呢，摔碗酒、冰淇淋、天空之境，在视频烘托出好玩、好吃、好美的气氛中，不少用户前往全国各地进行消费并发布“打卡”视频，而一些没条件出远门的用户只能静静点赞。不过在抖音上线了为用户引荐自己邻近“网红店”的功用后，是不是更进一步鼓舞了这种气氛，让生活服务分发成为或许呢？
（3）外部环境较好
不知我们有没有感觉，横竖我出了一次远门后，现已开端搜索群众点评外的其他生活服务评分软件了。跟着营销气氛的延伸，群众点评的公信力好像也在逐步式微，这样的外部环境是不是为抖音发明了一个时机呢？
综上，背靠本身巨大的活泼用户群，抖音经过直接为商家导流构成的生活服务分发才能，很或许构成另一个变现发力点。
不过要做好生活服务分发，直接对接各个商家，抖音好像还有很长的路要走，相同提出以下几点小主张：
若想打好“公信力”这张牌，前期不可防止需求做些人力开掘的“重活”，包含优质商家的开掘、人工实地勘探及审阅等。或许搜集”特征“商家是个好办法。一方面防止同群众点评在“群众商家”维度竞赛，另一方面，特征也愈加契合抖音用户的品尝。
相应功用稳步跟进，或许纷歧定是“评分”，打卡、热度等具有相同说服力的功用甚至“视频集”，都能够协助用户进行优质商家挑选。
操控好变现节奏，在公信力与商业化的平衡中稳步前行。
以上仅为个人观点，文中说到的相关参阅文章见下，感谢我们的宝贵时间。
[1] 抖音未来1年广告收入破百亿？但MCN在渠道仍赚不到钱
[2] 国内首份抖音广告剖析陈述，游戏职业广告投进占比最多
[3] 苏菲尝鲜抖音视频信息流广告，网友惊叹给满分
– End –
作者：lilyblood，微信号与大众号：lilyblood，欢迎沟通~
商业运营
转载请说明出处
知优网 » 抖音的商业化及其趋势（抖音的商业化及其趋势分析）
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