用户意见千千万app开发该如何应对处理

用户意见千千万app开发该如何应对处理

用户意见千千万 APP开发该如何应对处理

 

 

无论我们开发怎样的app,其最终目的都是为了获得用户的认可。只有用户认可了,才有可能帮助推广成为平台的忠实用户。若想获得用户的认可,首先产品得是能解决用户需求的,其次是否处理了用户意见。用户意见千千万万,并不是每一条都是需要理会的。在如何处理用户意见这个问题上还得辩证的来看。

 

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开发前不要将宝压在一个用户意见上:企业app开发的过程中,创业者有可能是将自己某个瞬间产生的灵感变为现实。虽说灵感难寻,但是并不是每一个灵 感都是有市场的,如果是不正确的灵感,开发出来的产品不仅没啥人,还有可能在出钱出力后面对的却是惨淡收场。要想避免陷入此困境就得要求企业在开发之前不 能将宝都压在一个用户意见上,还得多方考证才行。

 

 

开发时不要堆砌功能:当企业开发app时,要听取用户意见,但是又不能完全按照用户意见那 样将所有的功能都堆砌在一个软件上。如果这样做的话,最后只能是吃力不讨好。在用户意见的选取上要根据产品的定位进行选择,华而不实,与核心功能无关的意 见就尽情的忽略吧。对于app的活跃用户的意见我们还是要吸取的,因为他们对于我们的app足够了解,所以他们给出的意见相对比也是比较成熟可参考的。

 

 

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山东中扬信息技术有限公司,简称中扬科技,是一家全国性手机软件开发和移动互联网运维公司.为全国数十万名客户提供了一站式app模板开发业务,为海外数百名客户提供了多语言手机客户端开发业务.

 

作者:中扬科技有限公司

公司业务:APP开发、UI设计、安卓开发、ios开发、OA系统、软件开发、微官网、IT外包等

    

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[mybatisplus]雪花算法

雪花算法

背景

需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量。

数据库的扩展方式主要包括:业务分库、主从复制,数据库分表。

数据库分表

将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器,能够支撑百万甚至千万用户规模的业务,但如果业务继续发展,同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如,淘宝的几亿用户数据,如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中,肯定是无法满足性能要求的,此时就需要对单表数据进行拆分。

单表数据拆分有两种方式:垂直分表和水平分表。示意图如下:

垂直分表

垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。

例如,前面示意图中的 nickname 和 description 字段,假设我们是一个婚恋网站,用户在筛选其他用户的时候,主要是用 age 和 sex 两个字段进行查询,而 nickname 和 description 两个字段主要用于展示,一般不会在业务查询中用到。description 本身又比较长,因此我们可以将这两个字段独立到另外一张表中,这样在查询 age 和 sex 时,就能带来一定的性能提升。

水平分表

水平分表适合表行数特别大的表,有的公司要求单表行数超过 5000 万就必须进行分表,这个数字可以作为参考,但并不是绝对标准,关键还是要看表的访问性能。对于一些比较复杂的表,可能超过 1000万就要分表了;而对于一些简单的表,即使存储数据超过 1 亿行,也可以不分表。

但不管怎样,当看到表的数据量达到千万级别时,作为架构师就要警觉起来,因为这很可能是架构的性能瓶颈或者隐患。

水平分表相比垂直分表,会引入更多的复杂性,例如要求全局唯一的数据id该如何处理

主键自增

①以最常见的用户 ID 为例,可以按照 1000000 的范围大小进行分段,1 ~ 999999 放到表 1中,1000000 ~ 1999999 放到表2中,以此类推。

②复杂点:分段大小的选取。分段太小会导致切分后子表数量过多,增加维护复杂度;分段太大可能会导致单表依然存在性能问题,一般建议分段大小在 100 万至 2000 万之间,具体需要根据业务选取合适的分段大小。

③优点:可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。例如,现在的用户是 100 万,如果增加到 1000 万,只需要增加新的表就可以了,原有的数据不需要动。

④缺点:分布不均匀。假如按照 1000 万来进行分表,有可能某个分段实际存储的数据量只有 1 条,而另外一个分段实际存储的数据量有 1000 万条。

取模

①同样以用户 ID 为例,假如我们一开始就规划了 10 个数据库表,可以简单地用 user_id % 10 的值来表示数据所属的数据库表编号,ID 为 985 的用户放到编号为 5 的子表中,ID 为 10086 的用户放到编号为 6 的子表中。

②复杂点:初始表数量的确定。表数量太多维护比较麻烦,表数量太少又可能导致单表性能存在问题。

③优点:表分布比较均匀。

④缺点:扩充新的表很麻烦,所有数据都要重分布。

雪花算法

雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法,它能够保证不同表的主键的不重复性,以及相同表的主键的有序性。

①核心思想:

长度共64bit(一个long型)。

首先是一个符号位,1bit标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0。

41bit时间截(毫秒级),存储的是时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截),结果约等于69.73年。

10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID,可以部署在1024个节点)。

12bit作为毫秒内的流水号(意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID)。


②优点:整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞,并且效率较高。

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