长尾效应

长尾效应

英文名称Long Tail Effect。“头”(head)和“尾”(tail)是两个统计学名词。正态曲线中间的突起部分叫“头”;两边相对平缓的部分叫“尾”。

  • 从人们需求的角度来看,大多数的需求会集中在头部,而这部分我们可以称之为流行,
  • 分布在尾部的需求是个性化的,零散的小量的需求。
    而这部分差异化的、少量的需求会在需求曲线上面形成一条长长的“尾巴”,而所谓长尾效应就在于它的数量上,将所有非流行的市场累加起来就会形成一个比流行市场还大的市场。

长尾效应的根本就是强调“个性化”,“客户力量”和“小利润大市场”,也就是要赚很少的钱,但是要赚很多人的钱。要将市场细分到很细很小的时候,然后就会发现这些细小市场的累计会带来明显的长尾的效应。

实例

以图书为例:Barnes&Noble的平均上架书目为13万种。而Amazon有超过一半的销售量都来自于在它排行榜上位于13万名开外的图书。如果以Amazon的统计数据为依据的话,这就意味着那些不在一般书店里出售的图书要比那些摆在书店书架上的图书形成的市场更大。
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上图就是著名的长尾示意图,曲线坐标是产品受欢迎的程度,纵坐标则是相应的销售数字。从图中可以看到,最受欢迎的一部分产品,数量不多,但是销售量很大。长尾指的就是右侧的“long tail”,但是每一个单个产品需求和销售都很小的那一部分。长尾可以延长到接近无穷。虽然长尾部分的每个产品销量不多,但是因为长尾长,总的销量以及利润与头部可以相媲美。这种效应也只有在互联网上才能实现。

电子商务中的长尾理论

现在很多消费者都知道利用网络去寻找自己喜爱的书籍和唱片,或者是更加古老的东西。网络可以做到的是哪怕这个网站一年只卖出一本极其罕见的书给消费者,它的营销成本并不显著增加,甚至根本不增加。但是实体店却做不到,因为实体店做的都是有一定数量的目标人群,它不可能为了照顾那些有特别爱好的少数消费者们,去把一年只卖一本或者一年都卖不出去的书摆放在店里,因为时间、成本和空间都不允许他们这么做。
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近几年来,中国的电子商务行业飞速发展,改变了传统的媒体领域。现在的销售场所完全不受物理空间的限制,一个实体店再大也不能容下所有的书。在亚马逊书店,网站本身就是一个巨大的数据库,能够提供的书籍可以根据需要扩大到几万、几十万甚至几百万。这就是网络销售的优势。利用长尾理论,完全可以在网上满足这类有特定需求的消费者们。

关于长尾的市场,个人认为长尾不适合小网站。因为小网站页面数目少,不可能吸引到大量的长尾流量,所以根本无法将长尾的力量与优势最大化。
但是凡事总有特殊,如果从关键词上的选择和文案写作等方面进行攻击的话,也可以让网站出现长尾产品利润较高的情况。因为热门产品很容易拿打折和促销来维持其现在的火热程度,这就导致竞争对手不得不以更低的价格出售。而长尾产品的竞争比较少,可以按正常价格出售。当然这些长尾产品也是通过长尾关键词来吸引流量的,这部分的流量针对性较强,转化率较高。如果营销成本低,产品单个利润也大,转化率高,那么就会出现销售不大,但是收益高的情况。尽管有特殊,但还是要依据个人情况而定。

参考文章

https://baike.baidu.com/item/%E9%95%BF%E5%B0%BE%E6%95%88%E5%BA%94/6352848
https://jingyan.baidu.com/article/54b6b9c0f03b072d593b4776.html

### DNS长尾效应的含义 DNS长尾效应是指在分布式系统中,由于某些节点的延迟较高或网络状况较差,导致部分请求的响应时间显著增加的现象。这种现象通常发生在高并发场景下,特别是在跨数据中心(DC)的环境中。当某些请求的响应时间远高于平均值时,它们会形成所谓的“长”,从而对系统的整体性能产生负面影响[^1]。 例如,在Consul的服务发现和查询过程中,如果某些DC间的网络出现抖动(如RTT增加、丢包等),会导致PreparedQuery请求积压,进一步引发goroutine和内存占用线性增长的问题。这种情况可以被视为DNS长尾效应的一种表现形式。 --- ### DNS长尾效应的优化方法 #### 1. **减少跨DC查询** 通过优化服务架构,尽量减少跨DC的查询次数,从而降低因网络抖动导致的长尾效应。例如,在Consul中,可以通过本地缓存或分区策略减少对远程DC的依赖。此外,合理设计PreparedQuery的触发逻辑,避免每次查询都触发多次跨DC调用[^1]。 #### 2. **使用断路器模式** 引入断路器机制,可以有效防止因某些慢节点导致的资源耗尽问题。当检测到某个DC的响应时间超过预设阈值时,断路器会自动切换到备用方案,比如返回本地缓存数据或降级处理。这种方式能够显著缩短请求的平均响应时间,并提高系统的容错能力[^2]。 #### 3. **优化底层依赖库** 对于像Consul这样的分布式系统,其底层依赖库的性能优化也至关重要。例如,低版本的`armon/go-metrics`在Prometheus实现中采用了全局锁`sync.Mutex`,这可能导致metrics更新时出现阻塞。升级到v0.3.3版本后,改用了`sync.Map`,从而减少了锁竞争,提高了系统效率。类似地,确保DNS解析库或其他依赖组件的高效性也是应对长尾效应的关键。 #### 4. **启用超时与重试机制** 为每个请求设置合理的超时时间,避免长时间等待慢节点的响应。同时,结合智能重试策略(如指数退避算法),可以在一定程度上缓解因网络抖动引起的长尾效应。需要注意的是,重试次数和间隔应根据实际业务需求进行调整,以平衡性能与可用性[^1]。 #### 5. **监控与告警** 建立完善的监控体系,实时跟踪DNS查询的延迟分布情况。通过分析P95、P99等分位数指标,可以快速定位长尾效应的发生原因。此外,设置合理的告警阈值,能够在问题恶化之前及时采取措施[^2]。 --- ### 示例代码:断路器实现 以下是一个简单的断路器实现示例,用于限制跨DC查询的延迟影响: ```python import time class CircuitBreaker: def __init__(self, threshold, timeout): self.threshold = threshold # 超时阈值(毫秒) self.timeout = timeout # 断路器打开后的冷却时间(秒) self.state = "closed" # 当前状态:closed/open self.last_failure_time = 0 def execute(self, func, *args, **kwargs): if self.state == "open" and time.time() - self.last_failure_time < self.timeout: raise Exception("Circuit is open, request denied") try: start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) elapsed_time = (time.time() - start_time) * 1000 # 毫秒 if elapsed_time > self.threshold: self.open_circuit() return result except Exception as e: self.open_circuit() raise e def open_circuit(self): self.state = "open" self.last_failure_time = time.time() # 示例函数:模拟跨DC查询 def cross_dc_query(): time.sleep(0.8) # 模拟延迟 return "Response from remote DC" breaker = CircuitBreaker(threshold=500, timeout=10) # 阈值500ms,冷却时间10秒 try: response = breaker.execute(cross_dc_query) print(response) except Exception as e: print(e) ``` --- ###
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