關係，指的是在海報傳播過程中，使用者之間形成的傳播關係，比如使用者a將海報傳播給c。
1. 早期服務
2. neo4j的嘗試
於是，我們思考，有沒有可能在後端直接構建完整的傳播資訊，後期使用時直接根據條件就可以查詢出所需的資料，前端上報時也不用攜帶傳播鏈資訊，我們想到了圖形資料庫儲存技術。
圖形資料庫是一種非關係型資料庫，它應用圖形理論儲存實體之間的關係資訊。在文章開頭的那張傳播圖中，使用者的行為資料其實可以歸結為使用者與海報之間的關係資料，這樣，這個系統其實就包含兩種實體：使用者、海報，三種關係：使用者開啟海報、使用者分享海報、使用者之間的傳播。在諸多圖形資料庫中，我們決定選擇比較成熟、文件相對豐富的neo4j來做demo。採用neo4j的查詢語法，很簡單的就可以查詢出所需資料，簡單示例一下。
# 查詢1度分享者
match (u:user) - [:forward] -> (p:poster) return u
# 查詢瀏覽情況
然而，一切並非預期的那麼完美，在demo過程中，我們發現有兩點問題不能很好的滿足我們的需求：
# 查詢2度分享者
雖然這些問題可以想辦法繞過去，比如根據時間建立不同的實體節點等等，但是這樣會把資料儲存做複雜化，經過權衡，我們暫時擱置了這個方案。
3. 基於使用者行為資料採集系統的方案
資料接入kafka後，一方面直接將原始資料儲存到elasticsearch，另一方面，以worker的形式來消費資料，根據相應的業務需求提取出所需的資料存入格式化資料表中，用於統計和獎勵活動。當某個推廣活動結束後，將其所屬的worker停掉即可。
通過這樣的改進，我們暫時解決了前端上報混亂和後端業務邏輯膨脹的問題，將資料上報和業務需求隔離開。資料方面，實時資料流在kafka中，歷史資料也在elasticsearch中有儲存；業務需求方面，來了乙個新的需求後，我們只需新增乙個新的worker來實現消費邏輯，活動結束後停掉worker。
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最近在做手機端頁面，需要乙個分享功能，其實自身分享是可以的，但是為了分享出的內容豐富，比如縮圖了，描述了等等，如下圖所示 步驟一 繫結網域名稱步驟二 引入js檔案 在需要呼叫js介面的頁面引入如下js檔案，支援https 獲得access token 和 jsapi ticket這些需要後台去做 a...