分发系统开发-app开发功能,需要多少钱-分发平台

分发系统app/小程序开发需要有哪些功能:

【科技】每年的双十一不仅是剁手族的狂欢，更是检验各大电商技术团队技术水平和创新实践的舞台。销量、交易峰值、支付峰值这些惊人的数字，都离不开强大的技术支持。希望以技术报告的形式向读者揭示“双十一”超级工程背后各大电商平台的巨大投入和技术创新，让更多人了解和尊重技术，促进同行业的技术交流和共享，推动行业整体技术水平的提升。摘要2017年天猫双11，交易峰值达到32.5万次/秒，支付峰值达到25.6万次/秒，数据库处理峰值达到4200万次/秒，成交额达到1682亿。这些数字的背后，是阿里50多种神秘技术的支撑！其中，作为阿里集团的基础设施，双十一期间5gb数据文件同时分发到数万台服务器，让大规模文件分发完美贯通。蜻蜓通过解决大规模文件下载和跨网隔离场景下的各种问题，大幅提升数据预热、大规模集装箱图像分发等业务能力。月均分发次数超过20亿次，分发数据量3.4pb，其中容器镜像分发比快高达57倍，注册表网络出口流量减少99.5%以上。，阿里巴巴集团基础设施事业群运维中心负责人将为我们详细介绍蜻蜓从文件分发到镜像传输的技术路径。作者：毛毛的(花名：白茹) 阿里巴巴集团基础设施事业群运维中心负责人毛茂德 编辑：赵育莹简介：阿里巴巴集团基础设施事业群运维负责人及见证人。主导高可靠、高并发、大规模基础运维平台和应用运维平台的架构设计。十多年来，它一直坚持不懈地追求研发的进步。d、测试和运维效率，促进了的实施。目前致力于打造基于混合云的无人值守应用运维解决方案，以及自动化、数字化、智能化的应用运维解决方案。他曾在爱奥那、雷德哈特和易贝工作，也是阿帕奇项目cxf的创始成员之一。主体蜻蜓是阿里自主研发的p2p文件分发系统，是阿里基础运维平台的重要组成部分，是云高效智能运维平台的核心竞争力，也是阿里云容器服务的关键组成部分。蜻蜓的诞生从15年开始。 问题的根源随着阿里业务的爆发式增长，2015年，发布系统日均发布量已经超过2万，很多应用的规模也开始突破1万，发布失败率也逐渐上升。根本原因是发布过程需要拉取大量文件，文件服务器无法承受大量请求。当然，容易想到的解决方案是服务器扩展。扩容后发现后端存储成为瓶颈。此外，来自不同idc的大量客户端请求消耗了巨大的网络带宽，导致网络拥塞。同时，很多业务走向国际化，大量应用部署在海外，海外服务器下载要回到国内，浪费了大量国际带宽，速度慢；如果传输大文件，网络环境差，失败了，我们就要重新开始，效率极低。于是我很自然的想到了p2p技术，因为p2p技术并不新鲜。当时调查了很多国内外的系统，调查的结论是这些系统的规模和稳定性都达不到我们的预期，于是蜻蜓出现了。设计目标 针对这些痛点，蜻蜓在设计之初就设定了以下目标：1.解决文件源爆炸问题，在主机之间架设p2p网络，缓解文件服务器压力，节省整个idc的网络带宽资源。 2.速度u主要负责集群管理器管理、客户端节点路由、系统配置管理和预热服务。简单来说，它负责告诉主机近的集群管理器地址列表，并定期维护和更新该列表，使主机总能找到近的集群管理器。集群管理器主要有两个职责：一是以被动cdn模式从文件源下载文件，生成一组种子块数据；第二种方法是构建p2p网络，调度每个节点互相传输指定的块数据。存储在主机上。它的语法和wget非常相似，主要功能包括文件下载和p2p分享。在阿里内部，我们可以使用发出命令，让一组机器同时下载文件。在某种场景下，一组机器可能都是阿里的服务器，所以用起来效率很高。除了客户端，蜻蜓还有javasdk，它允许你把文件“推”到一组服务器上。 下图说明了两个终端同时调用下载同一个文件时的系统交互： p2p组网逻辑图两台主机和cm将组成一个p2p网络。首先，cm将检查是否有本地缓存。如果没有，它将返回到源代码并下载它。当然，文件会有碎片。cm将在多个线程中下载片段，并将下载的片段提供给主机。主机下载一个片段后，提供给peer下载，以此类推，直到所有主机下载完毕。本地下载时，下载片段的情况会被记录在元数据中。如果下载突然中断，将再次执行命令，并在断点处继续传输。下载后对比md5，确保下载的文件和源文件完全一样。http缓存协议控制cm端文件的缓存时间。当然，cm端也有定期清理磁盘的能力，保证有足够的空间支持长期服务。在阿里，还有很多文件预热场景需要提前推送文件到cm，包括容器镜像、索引文件、业务优化缓存文件等。版上线后，我们进行了一轮测试，结果如下： 传统下载和蜻蜓p2p下载的测试结果对比 x轴是客户端数量，y轴是下载持续时间。来源：测试目标文件，(网卡：千兆/秒) 主机：100兆/秒网卡 cm端：2台服务器(24核，64g，网卡：千兆/秒)从上图可以看出两个问题： 1.在传统模式下，随着客户端的增加，下载时间也逐渐增加，虽然可以支持7000个客户端，但仍然没有改善。2.传统模式下，1200客户端之后就没有数据了，因为数据源已经爆炸了。每年双11之前，都是发布的高峰期，15年的双11已经被蜻蜓花光了。 从出版系统到基础设施自2015年双11以来，蜻蜓下载量已达12万/月，分发量4tb。当时阿里还有其他下载工具，比如wget、curl、scp、ftp等。还自建了小型文件分发系统。除了全面覆盖自己的出版系统，还做了小范围的推广。2016年双11前后，蜻蜓下载量已经达到1.4亿/月，分发量。业务增长了近一千倍。2016年双11之后，我们提出了更高的目标。我们希望阿里90%的大型文件分发和大型文件分发业务由蜻蜓承担，我们希望蜻蜓成为整个集团的基础设施。希望通过这个目标锤炼出好的p2p文件分发系统，也统一集团内所有的文件分发系统。统一可以让更多用户受益，但永远不是终目的。统一的目的是：1.减少重复建设 2.全局优化只要优化一个蜻蜓系统，整个群体都能受益。比如我们发现系统文件每天都分布在网络各处，单个文件的压缩每天可以为公司节省9tb的网络流量，尤其是跨国的带宽资源。如果大家都用自己的分配系统，像这样的全局优化就无从谈起了。所以，统一势在必行！ 基于大量的数据分析，我们得出的结论是，整个集团的文档分发量约为3.5亿次/周，而我们的shar经过半年的努力，17年4月，我们终于实现了90%的业务份额。业务量增至3亿次/周(与我们之前分析的数据基本一致)，分发量为(这个数字比半年前的一个月要大)。当然这里不得不说，也离不开阿里容器化，镜像分发流量占了一半左右。让我们介绍一下蜻蜓是如何支持镜像分布的。在说镜像分发之前，首先要说一下阿里的容器技术。阿里集装箱科技容器技术的优势自然无需介绍。在全球范围内，容器技术主要是，占据了大部分市场。当然，除此之外还有其他解决方案，比如rkt、 uni、lxc等。而阿里的容器技术被命名为。早在2011年，阿里就自主研发了基于lxc的容器技术t4，但我们当时并没有创造镜像的概念。t4仍然被用作虚拟机，这比虚拟机轻得多。2016年，阿里在t4的基础上做了重大升级，演变成了的荷包，并一直开源。目前，邮袋集装箱技术已经覆盖阿里巴巴集团几乎所有事业部，线上业务集装箱化，规模达数十万。镜像技术的价值拓展了容器技术的应用边界，在阿里如此庞大的应用场景中，如何实现高效的“镜像分发”成为重要命题。回到镜像级别。宏观上，阿里巴巴有大规模的容器应用场景；从微观上看，当镜像每个应用程序图像时，质量参差不齐。理论上，镜像和传统的“基线”模式在应用程序大小上应该没有太大的差别。但其实这都取决于写得好不好，镜像分层合理不合理。其实阿里有非常好的做法，只是每个团队理解接受程度不一样，肯定会有好坏之分。尤其是刚开始的时候，大家打3~ 4 gb的图片是很常见的。所以作为p2p文件分发系统，蜻蜓有用武之地。不管图像有多大，不管分发给多少台机器，即使你的图像打得很烂，也能提供非常高效的分发，不会成为瓶颈。这样可以快速推广容器技术，让大家接受容器运维模式，并给予充分的消化时间。容器镜像 在说映像分发之前，我们先简单介绍一下容器映像。先来看系统的图像：我们可以通过命令 :14.04查看:14.04，结果如下：需要注意的是，镜像层什么都没有，也就是所谓的空镜像。 镜子是分层的，每一层都有自己的id和大小。这里有4层，后这个镜子是由层组成的。映像是由构建的，一个简单的如下图所示： 镜像构建过程如下图所示：如您所见，新图像是从基础图像逐层生成的。每个软件安装都会向现有映像添加一个层。当容器启动时，一个可写层将被加载到镜像的顶层。这个可读写层也称为“容器层”。容器层下的所有“镜像层”都是只读的。如果镜像层内容为空，相应的信息将在镜像json文件中描述。如果镜像层内容不为空，它将作为文件存储在oss中。 镜像分布 图片下载流程图以阿里云容器服务为例。传统的图像传输如上图所示。当然，这是简单的架构模式。实际部署情况会复杂很多，还会考虑认证、安全性、高可用性等等。从上图可以看出，镜像传输和文件分发也有类似的问题。当台主机同时向注册表请求时，注册表就会成为瓶颈。海外主机访问国内注册表时，也会出现带宽浪费、延迟更长、成功率更低等问题。下面描述 pull的执行过程： 图片分层下载图 调用api来获取图像的清单，并根据清单计算每个层的url。守护进程然后从注册表并行下载所有的图像层到主机的本地仓库。终，图像传输的问题变成了并行下载各图层文件的问题，而蜻蜓擅长以p2p模式将各图层的图像文件从注册表中转到本地仓库。那么具体是怎么做的呢？ 其实我们会在主机上启动代理，/引擎的所有命令请求都会经过这个代理。我们来看下图： 蜻蜓p2p容器镜像分布图首先，pull命令将被代理截获，它将向cm发送一个调度请求。收到请求后，cm会检查相应的下载文件是否已经缓存在本地。如果尚未缓存，它将从注册表中下载相应的文件并生成种子块数据(种子块数据一旦生成就可以立即使用)。如果已经缓存，那么直接生成任务，请求者解析对应的任务，从其他peer或下载数据。当某一层的所有块被下载时，一个层被下载。类似地，当所有图层都被下载时，整个图像也将被下载。蜻蜓支持容器图像分发的设计目标如下： 1.大规模并发：必须能够支持10万规模的同时拉镜像。2.不要侵入守护进程(注册表)，也就是说，你不能更改容器服务的任何代码。 3.支持所有容器/虚拟机技术，如、、、等4.支持映像预热(构建时推送到 cm) 5.支持大图像文件(至少30gb) 6.安全 本土码头工人诉蜻蜓 我们做了两组实验： 实验1:1个客户端 1.测试图像大小：50mb、、、1gb、5gb。 2.镜像仓库带宽： 3.客户端带宽：双百兆/秒网络环境4.测试规模：单次下载 单客户端不同模式对比图原生蜻蜓(关闭智能压缩功能)的平均耗时基本接近蜻蜓，略高，因为蜻蜓在下载时会检查每块数据的md5值，下载后会检查整个文件的md5，确保下载的文件与源文件一致；在开放式智能压缩模式下，比原生模式花费的时间更少！实验2:多客户端并发 1.测试图像大小：50mb、、、1gb、5gb。 2.镜像仓库带宽： 3.客户端带宽：双百兆/秒网络环境4.多并发：10并发，200并发，1000并发。 不同镜像大小和并发数的对比图从上图可以看出，随着下载规模的扩大，蜻蜓和原生模式的耗时差异明显放大，高可达20倍。在测试环境中，信号源的带宽也很重要。如果源的带宽是，速度可以提高57倍。下图是下载文件的总流量(并发*文件大小)和返回源的流量(下载到注册表的流量)的对比： 蜻蜓镜像分发流量对比图使用比原生模式更低的网络流量，将500m图像分发到200个节点。实验数据表明，使用后注册表的流出量减少了99.5%以上。在1000并发的规模上，注册表的流出量可以降低到99.9%左右。在阿里的影响蜻蜓在阿里投入使用已经两年左右，这两年业务发展很快。根据分发次数统计，目前一个月接近20亿次，分发数据达到3.4pb，其中容器图片分发接近一半。蜻蜓在阿里文件vs镜像分发流量趋势图 在阿里，目前大的分发应该是在今年双11期间，5gb的数据文件会同时分发到上万台服务器上。走向智能 虽然在中不是早起步的，但这几年投入很大，已经应用到很多产品上。产品的一些应用如下： 智能流量控制流量控制在道路交通中很常见，比如我国道路限速，没有中心线的道路限速40km/h；同方向只有一条机动车道的高速公路限速70km/h；高速公路80公里；高速公路高限速/h等。这个限速对每辆车都一样，明显不够灵活。当道路非常闲置时，道路资源实际上是非常浪费的，整体效率较低。其实红绿灯也是一种流量控制的手段。现在的红绿灯都是固定时间的，无法根据实际流量进行智能判断。所以在去年10月举行的云起会议上，王坚博士曾经感慨，世界上遥远的距离不是从南极到北极，而是从红绿灯到交通摄像头。他们在同一个电线杆上，但从来没有数据连接，摄像头看到的永远不会成为红绿灯。这不仅浪费了城市的数据资源，也增加了城市的运营开发成本。蜻蜓的参数之一是控制磁盘和网络带宽的利用率。用户可以通过参数设置使用多少个网络io/磁盘io。如上所述，这种方法非常死板。所以目前阿里智能的一个主要思路就是希望类似的参数不再需要手动设置，而是根据业务情况和系统运行情况智能决定参数配置。一开始可能不是一个的解决方案，但是经过一段时间的运行和训练，可以自动达到优状态。保证业务的稳定运行，尽可能充分利用网络和磁盘带宽，避免资源浪费。智能调度块任务调度是决定整个文件分发效率的关键因素。如果只采用简单的调度策略，比如随机调度或者其他固定优先级的调度，这种方式往往会造成下载速率的频繁抖动，容易导致下载毛刺过多，整体下载效率会很差。为了优化任务调度，我们经历了无数次的尝试和探索，终，通过多维度的数据分析(如机器硬件配置、地理位置、网络环境、历史下载结果和速率等。)(主要使用梯度下降算法，后面会尝试其他算法)，我们可以智能动态的确定当前请求者的优后续分块任务列表。智能压缩 智能压缩会对文件压缩多的部分实施相应的压缩策略，从而节省大量的网络带宽资源。对于目前容器镜像的实际平均数据，压缩比是40%，也就是说一个的镜像可以压缩到40mb。对于1000并发规模，通过智能压缩可以减少60%的流量。安全的 下载一些敏感文件(如密钥文件或账户数据文件等)时。)，传输的安全性必须得到有效保障。在这方面，蜻蜓主要做了两方面的工作：1.支持携带http头数据，满足那些需要通过头进行权限验证的文件源； 2.使用对称加密算法加密文件内容。 源代码开放的随着容器技术的普及，容器镜像等大型文件的分发已经成为一个重要的问题。为了更好地支持容器技术的发展和数据中心大规模文件的分发，阿里决定开源，以更好地推动技术的发展。阿里将继续支持开源社区，并为社区贡献他的成熟技术，敬请关注。商品化 蜻蜓不仅用于阿里巴巴集团的容器化，而且完全兼容，这是一个社区版本。可与阿里云容器服务(3359www..//)和天妃专有云敏捷版(yq..//)无缝结合，支持公共和专有云环境下的大规模容器镜像分发。 摘要蜻蜓利用p2p技术，结合智能压缩、智能流量控制等创新技术，解决大规模文件下载、跨网隔离场景下的各类文件分发问题，大幅提升数据预热、大规模集装箱图像分发等业务能力。蜻蜓支持多种容器技术，并且容器本身不需要修改。与相比，镜像分发速度提高了57倍，注册表网络流量减少了99.5%以上。承载pb级流量的蜻蜓已经成为阿里重要的基础设施之一，为业务的快速扩张和双11的大促保驾护航。

分发系统app/小程序开发费用大概需要多少:

不懂的技术的不知道app如何计算费用，不知道app开发需要多少钱，因为有的公司也是报价不一样，但是真很难给出一个准确的报价，因为app开发不同，

具体的需求不同，同样难易度也不同，那么就产生了报价的差异分发系统主要核心功能有5个,需要用到10个开发人员，我们要考虑到app开发的复杂程度,

因为app开发针对的人群不同,那么每个app的需求也不一样,所以难易度也不一样,开发需要100人/天和200人/天,这个价格也是不一样的.我们要考虑到难易度,还要考虑到用多少人,假如我们需要47/天,那么我们开发分发系统项目的总费价格用大概就是4.7万元

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种分发方法及系统。 背景：随着移动终端用户的不断增加，企业或商家会将重要信息推送到用户手机上。目前，大多数服务提供商通常会将相关内容通过发送到用户的手机上。现有技术中，批量发送一般包括以下步骤：1.客户调用平台接口，提交。 2.接口处理模块将短消息包存储在数据库中。3.根据账户配置，分类处理模块将sms数据包发送到相应的通道发送队列表。4.通道发送程序从发送队列列表中获取数据，并将其发送给通道操作员。而传统的方法需要访问数据库和文件，在发送大量时，处理速度慢，分发效率低。 技术要素：本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种快速发布的方法及系统。 本发明具体是通过以下技术方案实现的：一种分发方法，包括以下步骤：s1，接收用户提交的包，并发送到异步消息服务队列；s2，从异步消息服务队列中取出短消息包，根据通道配置参数进行通道分包，分包后发送回异步消息服务队列；s3，从异步消息服务队列中提取所属的短消息包并发送； s4，短消息发送后，生成入库数据包，并发送到异步消息服务队列；s5、仓储服务进行入库和保存。作为本发明的进一步改进，异步消息服务队列的工作方式是服务，在内存中应用key、list和set数据格式；其中，密钥数据格式用于存储身份验证的用户信息；列表数据格式是先进先出队列，用于提供数据插入和检索；队列列表包括发送队列列表、多个公共多队列列表和备用通道队列列表；集合数据格式是一个集合，用于提供交集和并集运算。 作为本发明的进一步改进，步骤s1在接收到用户提交的包时，包括以下步骤：接收用户通过http接口提交的数据包，并将用户信息放入键值中； 对用户进行认证，认证通过后发送到异步消息服务队列。作为本发明的进一步改进，在步骤2中，根据配置信息，将发送队列列表数据分配给多个通道队列列表。作为本发明的进一步改进，步骤2还包括监控每个通道队列列表的步骤，如果超过设置的分流阀值，则触发向备用通道队列列表的分流。作为本发明的进一步改进，步骤s2在进行频道分包时，包括以下步骤：s21、将黑名单、频道白名单、频道参数设置、号段、地区和专门指定的手机号码加载到存储器中； s22:过滤黑名单；s23:如果特别指定的手机号码列表中有该手机号码，则按照特别指定的手机号码的渠道；s24、如果设置了按地区选择频道的功能，取手机号码的前七位，定位对应的地区；s25:查明该区域是否已经指定了特殊频道；如果是，放入对应的频道队列，判断该频道是否为白名单频道；如果是，则判断该手机号码是否属于白名单，过滤掉不属于白名单的手机号码。作为本发明的进一步改进，步骤s3具体包括以下步骤： s31:从多渠道队列列表中提取数据，并将数据发送到移动、联通和电信行业网关；s32、从多通道队列列表中提取数据并发送给第三方通道。 作为本发明的进一步改进，步骤s1具体包括：s11、直连网关和第三方通道接收上行数据，并发送给异步消息服务的上行队列； s12:上游服务提取un分包模块，用于从异步消息服务队列中取出包，根据通道配置参数进行通道分包，分包后发送回异步消息服务队列；发送模块，用于从异步消息服务队列中提取所属的短消息包并发送； 生成模块，用于在短消息发送后生成入库数据包，并发送给异步消息服务队列；存储模块用于存储数据包。作为本发明的进一步改进，异步消息服务队列的工作方式是服务，在内存中应用key、list和set数据格式；其中，密钥数据格式用于存储身份验证的用户信息；列表数据格式是先进先出队列，用于提供数据插入和检索；队列列表包括发送队列列表、多个公共多队列列表和备用通道队列列表；集合数据格式是一个集合，用于提供交集和并集运算。 作为本发明的进一步改进，接收模块包括：用户信息存储子模块，用于接收用户通过http接口提交的数据包，并将用户信息放入键值中；认证子模块，用于对用户进行认证，认证后发送给异步消息服务队列。作为本发明的进一步改进，分包模块包括分配子模块，用于根据配置信息将发送队列列表的数据分配给多个通道队列列表。作为本发明的进一步改进，分包模块还包括一个监控子模块，用于监控每个通道队列列表，如果超过设定的分流阀值，则触发分流到备用通道队列列表。作为本发明的进一步改进，分包模块还包括：加载子模块，用于将黑名单、频道白名单、频道参数设置、号段、地区和专门指定的手机号码加载到内存中； 过滤子模块，用于过滤黑名单；判断子模块，用于判断指定手机号码表中是否有对应的手机号码，如果指定手机号码表中有该手机号码，则跟踪指定手机号码的频道；定位子模块，用于在设置通过区域选择频道的功能时，取手机号码的前七位并定位相应的区域；搜索子模块，用于搜索该区域是否指定了特定频道；如果是，放入对应的频道队列，判断该频道是否为白名单频道；如果是，则判断该手机号码是否属于白名单，过滤掉不属于白名单的手机号码。作为本发明的进一步改进，发送模块包括： 网关发送模块，用于从多通道队列列表中提取数据，并将数据发送给移动、联通和电信行业的网关；第三方渠道发送模块，用于从多个渠道队列列表中提取数据，并将数据发送至第三方渠道。 作为本发明的进一步改进，接收模块还包括：上行数据接收子模块，用于通过直连网关和第三方通道接收上行数据，并将上行数据发送至异步消息服务的上行队列；触发子模块，用于上行业务从异步消息业务的上行队列中提取未处理的上行信息，并根据代码触发。 与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：(1)分发数据全过程只在内存中交互，比传统的访问文件或数据库的方式更快。在接下来的操作中，优势明显。(2)用户认证：传统的访问数据库提取客户信息的方法涉及数据库查询操作，一般在第二级；新方法是将用户信息放在键值中，并在毫秒内提取客户信息。(3)白名单过滤：利用异步消息服务的交集功能，可以在一次交互中提取白名单数据 附图说明 图1是本发明的短消息分发过程的逻辑架构示意图。图2是本发明的短消息分发方法的步骤的流程图。 图3是本发明的短消息分发过程中的数据流示意图。图4是本发明的短消息分发系统的模块连接的框图。 图5是本发明的接收模块的框图。 图6是本发明分包模块内部的方框图。图7是本发明的传输模块的框图。 详细实施模式为了解决现有技术中发送大量时处理速度慢、分发效率低的问题，本发明提供了一种处理效率高的分发方法及系统.将通过下面的具体例子来解释。首先，介绍本发明的系统所应用的短消息分发方法和基本逻辑结构。请参考图1，图1是本发明的分发流程的逻辑架构示意图。本发明基于智能分发平台，由接口、异步消息服务、分拣服务、监控分流、仓储、上行、直接网关程序、第三方渠道程序等服务组成。接口为http接口，负责接收客户的数据包，认证后提交给异步消息服务队列。异步消息服务包括键值、发送队列列表和每个通道队列列表的消息服务。 排序服务用于根据配置信息将发送队列列表的数据分配到多路队列列表中。监控分流用于监控每个通道队列，如果超过设定的分流阀值，则触发分流到备用通道队列。直连网关程序，支持cmpp、sgip、smgp协议，用于从信道队列列表中提取数据，并发送给移动、联通、电信行业网关。第三方通道程序，支持第三方通道接口程序，用于从通道队列列表中提取数据，并发送给第三方通道。仓储服务用于将渠道发送的数据转移到数据库中，方便查询和统计。 上行业务用于处理信道上行信息，并根据上行代码触发相应的功能。基于上述发送平台，本发明提供了一种分发方法。请参考图2，图2是本发明的短消息分发方法的步骤流程图。本发明提供了一种分发方法，包括以下步骤：s1:接收用户提交的短消息包，并发送到异步消息服务队列。具体来说，异步消息服务队列的工作模式是服务，在内存中申请key、list和set数据格式；其中密钥数据格式用于存储用于认证的用户信息。例如：rc。get(''khdm)。列表数据格式是先进先出队列，用于提供数据插入和检索；队列列表包括发送队列列表、多个公共多队列列表和备用通道队列列表。例如：rc。lpush()；rc。rpop(). 集合数据格式是一个集合，用于提供交集和并集运算。进一步地，步骤s1在接收到用户提交的包时，包括以下步骤： 接收用户通过http接口提交的数据包，并将用户信息放入键值中；对用户进行认证，认证通过后发送到异步消息服务队列。 进一步地，在步骤s1中，还具体包括：s11、直连网关和第三方通道接收上行数据，并发送给异步消息服务的上行队列。s12、上游服务从异步消息服务的上游队列中提取未处理的上游信息，并根据代码触发。s2从异步消息服务队列中取出短消息包，根据信道配置参数进行信道分包s21、将黑名单、频道白名单、频道参数设置、号段、地区和专门指定的手机号码加载到存储器中； s22:过滤黑名单；s23:如果特别指定的手机号码列表中有该手机号码，则按照特别指定的手机号码的渠道；s24、如果设置了按地区选择频道的功能，取手机号码的前七位，定位对应的地区；s25:查明该区域是否已经指定了特殊频道；如果是，放入对应的频道队列，判断该频道是否为白名单频道；如果是，则判断该手机号码是否属于白名单，过滤掉不属于白名单的手机号码。s3:从异步消息服务队列中提取包并发送出去。 具体地，步骤s3具体包括以下步骤：s31:从多渠道队列列表中提取数据，并将数据发送到移动、联通和电信行业网关； s32、从多通道队列列表中提取数据并发送给第三方通道。s4，短消息发送后，生成入库数据包，并发送到异步消息服务队列； s5、仓储服务进行入库和保存。下面描述本发明中短消息数据的流程。请详细参见图3，图3为本发明分发过程中的数据流示意图。首先，用户将数据发送到异步信息服务队列，并在队列中进行排序。然后，进行排序。具体来说，可以根据实际情况进行设置，比如黑名单、白名单，或者其他通道参数。然后，根据不同的优先级，将数据划分到不同的通道队列中。其中，监控发送队列，如果超过分流阀的设定值，则触发分流到备用通道队列列表。后，发。发送后，短消息被存储在数据库中。 以上，本发明中的数据首先在内存中进行处理，处理完成后再存储在数据库中。这可以加快处理速度。请参考图4，图4是本发明的sms分发系统的连接框图。同时，基于该发送平台，本发明还提供了一种分发系统，包括接收模块1、分包模块2、发送模块3、生成模块4和保存模块5。接收模块1，用于接收用户提交的包，并发送到异步消息服务队列。分包模块2，用于从异步消息服务队列中取出包，根据通道配置参数进行通道分包，分包后发送回异步消息服务队列；发送模块3，用于从异步消息服务队列中提取包并发送； 生成模块4，用于在发送后生成入库数据包，并发送给异步消息服务队列；存储模块5用于存储数据包。 进一步地，异步消息服务队列的工作模式为服务，申请内存中的key、list和set数据格式；其中，密钥数据格式用于存储用于身份验证的用户信息。列表数据格式是先进先出队列，用于提供数据插入和检索；队列列表包括发送队列列表、多个公共多队列列表和备用通道队列列表。集合数据格式是一个集合，用于提供交集和并集运算。请参考图5，图5是本发明接收模块内部的框图。进一步地，接收模块1包括用户信息存储子模块11、认证子模块12、上行数据接收子模块13和触发子模块14。用户信息存储子模块11，用于接收用户通过http接口提交的数据包，并将用户信息放入键值中。认证子模块12用于对用户进行认证，并将认证发送给异步消息服务队列。上行数据接收子模块13，用于通过直连网关和第三方通道接收上行数据，并将上行数据发送给上行链路请同时参考图6，图6为本发明分包模块的方块图。进一步地，分包模块2包括分发模块21、监控模块22、加载模块23、过滤模块24、判断模块25、定位模块26和搜索模块27。分发子模块21用于根据配置信息将发送队列列表数据分发到多个通道队列列表中。监控子模块22用于监控每个通道队列列表，如果超过设定的分流阀值，则触发分流到备用通道队列列表。加载子模块23用于将黑名单、频道白名单、频道参数设置、号段、地区和专门指定的手机号码加载到内存中。 过滤子模块24用于过滤黑名单。判断子模块25用于判断指定手机号码表中是否有对应的手机号码，如果指定手机号码表中有该手机号码，则跟踪指定手机号码的频道。定位子模块26用于在设置通过区域选择频道的功能时，取手机号码的前七位，定位相应的区域。搜索子模块27用于搜索该区域是否指定了特殊频道；如果是，放入对应的频道队列，判断该频道是否为白名单频道；如果是，则判断该手机号码是否属于白名单，过滤掉不属于白名单的手机号码。同时，请参考图7，图7是本发明的发送模块的内部框图。进一步地，发送模块3包括直通网关发送模块31和第三方渠道发送模块32。直通网关发送模块31，用于从多个通道队列列表中提取数据，并将数据发送至、和电信的行业网关。第三方通道发送模块32，用于从多个通道队列列表中提取数据，并发送给第三方通道。 与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：(1)分发数据全过程只在内存中交互，比传统的访问文件或数据库的方式更快。在接下来的操作中，优势明显。(2)用户认证：传统的访问数据库提取客户信息的方法涉及数据库查询操作，一般在第二级；新方法是将用户信息放在键值中，并在毫秒内提取客户信息。(3)白名单过滤：利用异步消息服务的交集功能，一次交互即可提取白名单数据，避免了传统的大量访问数据库的操作。(4)多通道分发：根据配置，将发送队列的数据分发到各个通道队列，由于在异步消息服务队列中操作，比数据库中的数据迁移更快。(5)优先级处理：不同优先级的数据分开，没有通道队列表。与传统的按排序的数据库处理方法相比，数据是分离的，互不干扰。本发明不限于上述实施例。如果本发明的各种修改或变化不脱离本发明的精神和范围，并且如果这些修改和变化落入本发明的权利要求和等同技术的范围内，则本发明也旨在包括这些修改和变化。

分发系统行业的盈利方式:

1.利用分发系统app/小程序开发扩大订单渠道和用户群体，通过分佣扩大团队。

2.邀请分发系统相关行业人员入驻，统一获单，抽取提成。

3.发展城市代理，通过收费或提成，向各城市分发系统服务公司/个人持续获得收益。

分发系统是一个可以长期深耕持续运营的项目，并可借此切入拓展衔接养老、护理等领域。

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