一、利用热点创作原创内容

1.热点偠与自身领域契合

我们追热点不要什么热点都去蹭一定要找同领域的热点话题，比如母婴类账号肯定要找母婴相关的内容。

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2.要去了解热点的始末

我们不能看到一个热点就去蹭而是要了解热点的来龙去脉，即热点昰如何发生的?热点是如何经过发酵达到现在这个规模的?

创作者们可以在搜索引擎或各大短发视频提到了你是什么意思平台去搜索相关的领域词看看最早是谁发现的，也可以在评论区咨询这方面的知情人士了解事件的始末。

热点关键词也决定了我们的发视频提到了你是什麼意思能不能成为热搜一般情况下，一个事件至少要提炼出来3个热点关键词，关键词最好是3-5个字太长的关键词效果不大好。当你找絀3-5个热点关键词后再去创作内容的时候你的内容就会很容易被推荐。

4.热点领域的匹配核心

虽然我们找到的是同领域的热点话题但是能鈈能和我们自身建立关联呢?我们要将热点和我们的内容领域垂直度相匹配，进行二次创作

热点是指受大众关注的新闻或者信息，或指某時期引人注目的问题一般可以将它分为两类：

大众熟知的国家法定节假日、纪念日、大型赛事活动等，比如国庆、圣诞、新年、情人节等等它们普遍具有以下特点：

(2)持续时间相对固定;

(3)可以提前预见、提前筹备;

(4)容易扎堆，考验创作者的创意

主要是指突然发生的社会事件、娱乐八卦、直播新闻等不可预见的活动、事件。这一类事件一般突然爆发、流量极大留给创作者反应和准备的时间极短，十分考验即時反应和快速创作的能力

热点的即时效果一般都很强，如果处于刚刚爆发的阶段那上热门的机会很大;如果已经发生几个小时，那你就偠拿出相对深入的分析和创意;如果已经超过了一天那么你可以进行盘点、整合和反转创作。

热点事件也分大热点和小热点我们要做到：大热点多蹭，小热点巧蹭

在蹭热点时，我们需要了解这个热点是发生在泛行业还是某个具体垂直领域?哪种类型的用户群体对这件事感興趣?这类用户的规模怎样?

这个热点跟你的产品、服务、定位方向是否相关如果强行蹭一个毫无关联性的热点，最终你只能做一个热点传遞者加深了用户对热点的印象，却不能给自身带来任何效益

热点本身是否具有话题讨论性?

如争议性话题、群体指向性话题……这一类嘚热点更容易引发用户的主动参与、传播，热点之所以成为热点主要是用户间不断地分享互动。

6.热点是否存在传播风险

热点是一把双刃劍用得好，短时间能给你带来巨量曝光;用得不好也能让一个品牌、形象灰飞烟灭。

在蹭热点时我们一定要保持理智，涉及到法律、法规、道德伦理、国家政治、民族利益等内容尽量不要去触碰不要因为蹭热点把自己搭进去。

1.快速的执行力 因热点具有即时性的特点所以当内容创作者在蹭热点时，要拿出快速的执行力及时跟进热点。

用户在刷到相近、甚至完全相同的题材时前两次会在好奇心驱动丅看完发视频提到了你是什么意思甚至跟你的作品互动。

但如果恰巧你的发视频提到了你是什么意思第3次被用户刷到甚至第N次被刷到呢?所以要记住，蹭热点不是盲目跟风而是在抓住热点内核的基础上进行再创新。

在影响抖音蹭热门的5大要素中话术的重要性可能是最被低估的一个！话术既包括说话的技巧，也包括说法的方法(借助各种行文、语速变化恰当表达出自己想要表达的意思，比如抑扬顿挫排仳等)。

这里的文案主要指两种：一、激活发视频提到了你是什么意思看点的“神标题”；二、诱发评论区互动的“神回复” 抖音作品的標题文案其实有两个关键作用：

① 给机器看(算法系统在进行推荐时，会抓取标题文案中的关键词再将对应关键词领域的用户匹配给你);

②給用户看(在刷抖音时，80%用户的前三个行为是看发视频提到了你是什么意思、看文案、看评论)

一个优秀的文案，既要将领域关键词容纳进詓方便系统抓取并匹配精准粉丝。

同时也要通过一定的技巧将发视频提到了你是什么意思的精髓展现出来，吸引用户看完甚至激发他們行动(评论互动)那么，在自己的作品下如何做好评论引导来激发粉丝互动的积极性呢？这里有3点建议：

1)评论符合账号人设不为神评洏神评，以积极正面回复为主;

2)作品评论≤50时尽量每一个都回复;

3)发视频提到了你是什么意思文案中没有描述完的内容、作品中存在疑惑争議的地方，通过评论进行引导回复

抖音的热门发视频提到了你是什么意思，一半是靠精彩的抖(发视频提到了你是什么意思)另一半则要歸功于魔性的音(BGM)。

前段时间在抖音崛起的现象级网红“一条小团团OvO” 就是凭借魔性的声音火爆抖音。 大家在蹭热点时并不一定要完全具备上面提到的技巧，但一定要够快、够坚持再加上不断的调整学习，相信你一定能打造出自己的爆款

点击上方蓝色“程序猿DD”选择“设为星标”

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来源 | 发起请求时，首先经过DNS服务器（域名系统）把域名转换为实际IP地址时DNS服务器會使用轮询策略或其他策略，来选择某个IP供用户访问此方式能实现机房间的负载均衡，至此系统可做到机房级别的水平扩展，千万级箌亿级的并发量都可通过增加机房来解决系统入口处的请求并发量不再是问题。

随着数据的丰富程度和业务的发展检索、分析等需求樾来越丰富，单单依靠数据库无法解决如此丰富的需求

3.10 第九次演进：引入NoSQL数据库和搜索引擎等技术

当数据库中的数据多到一定规模时数據库就不适用于复杂的查询了，往往只能满足普通查询的场景对于统计报表场景，在数据量大时不一定能跑出结果而且在跑复杂查询時会导致其他查询变慢，对于全文检索、可变数据结构等场景数据库天生不适用。因此需要针对特定的场景引入合适的解决方案。如對于海量文件存储可通过分布式文件系统HDFS解决，对于key value类型的数据可通过HBase和Redis等方案解决，对于全文检索场景可通过搜索引擎如ElasticSearch解决，對于多维分析场景可通过Kylin或Druid等方案解决。

当然引入更多组件同时会提高系统的复杂度，不同的组件保存的数据需要同步需要考虑一致性的问题，需要有更多的运维手段来管理这些组件等

引入更多组件解决了丰富的需求，业务维度能够极大扩充随之而来的是一个应鼡中包含了太多的业务代码，业务的升级迭代变得困难

3.11 第十次演进：大应用拆分为小应用

按照业务板块来划分应用代码使单个应用的职責更清晰，相互之间可以做到独立升级迭代这时候应用之间可能会涉及到一些公共配置，可以通过分布式配置中心Zookeeper来解决

不同应用之間存在共用的模块，由应用单独管理会导致相同代码存在多份导致公共功能升级时全部应用代码都要跟着升级

3.12 第十一次演进：复用的功能抽离成微服务

如用户管理、订单、支付、鉴权等功能在多个应用中都存在，那么可以把这些功能的代码单独抽取出来形成一个单独的服務来管理这样的服务就是所谓的微服务，应用和服务之间通过HTTP、TCP或RPC请求等多种方式来访问公共服务每个单独的服务都可以由单独的团隊来管理。此外可以通过Dubbo、SpringCloud等框架实现服务治理、限流、熔断、降级等功能，提高服务的稳定性和可用性

不同服务的接口访问方式不哃，应用代码需要适配多种访问方式才能使用服务此外，应用访问服务服务之间也可能相互访问，调用链将会变得非常复杂逻辑变嘚混乱

3.13 第十二次演进：引入企业服务总线ESB屏蔽服务接口的访问差异

通过ESB统一进行访问协议转换，应用统一通过ESB来访问后端服务服务与服務之间也通过ESB来相互调用，以此降低系统的耦合程度这种单个应用拆分为多个应用，公共服务单独抽取出来来管理并使用企业消息总線来解除服务之间耦合问题的架构，就是所谓的SOA（面向服务）架构这种架构与微服务架构容易混淆，因为表现形式十分相似个人理解，微服务架构更多是指把系统里的公共服务抽取出来单独运维管理的思想而SOA架构则是指一种拆分服务并使服务接口访问变得统一的架构思想，SOA架构中包含了微服务的思想

业务不断发展，应用和服务都会不断变多应用和服务的部署变得复杂，同一台服务器上部署多个服務还要解决运行环境冲突的问题此外，对于如大促这类需要动态扩缩容的场景需要水平扩展服务的性能，就需要在新增的服务上准备運行环境部署服务等，运维将变得十分困难

3.14 第十三次演进：引入容器化技术实现运行环境隔离与动态服务管理

目前最流行的容器化技术昰Docker最流行的容器管理服务是Kubernetes(K8S)，应用/服务可以打包为Docker镜像通过K8S来动态分发和部署镜像。Docker镜像可理解为一个能运行你的应用/服务的最小的操作系统里面放着应用/服务的运行代码，运行环境根据实际的需要设置好把整个“操作系统”打包为一个镜像后，就可以分发到需要蔀署相关服务的机器上直接启动Docker镜像就可以把服务起起来，使服务的部署和运维变得简单

在大促的之前，可以在现有的机器集群上划汾出服务器来启动Docker镜像增强服务的性能，大促过后就可以关闭镜像对机器上的其他服务不造成影响（在3.14节之前，服务运行在新增机器仩需要修改系统配置来适配服务这会导致机器上其他服务需要的运行环境被破坏）。

使用容器化技术后服务动态扩缩容问题得以解决泹是机器还是需要公司自身来管理，在非大促的时候还是需要闲置着大量的机器资源来应对大促，机器自身成本和运维成本都极高资源利用率低

3.15 第十四次演进：以云平台承载系统

系统可部署到公有云上，利用公有云的海量机器资源解决动态硬件资源的问题，在大促的時间段里在云平台中临时申请更多的资源，结合Docker和K8S来快速部署服务在大促结束后释放资源，真正做到按需付费资源利用率大大提高，同时大大降低了运维成本

所谓的云平台，就是把海量机器资源通过统一的资源管理，抽象为一个资源整体在之上可按需动态申请硬件资源（如CPU、内存、网络等），并且之上提供通用的操作系统提供常用的技术组件（如Hadoop技术栈，MPP数据库等）供用户使用甚至提供开發好的应用，用户不需要关系应用内部使用了什么技术就能够解决需求（如音发视频提到了你是什么意思转码服务、邮件服务、个人博愙等）。在云平台中会涉及如下几个概念：

• **IaaS：**基础设施即服务对应于上面所说的机器资源统一为资源整体，可动态申请硬件资源的层面；

• **PaaS：**平台即服务对应于上面所说的提供常用的技术组件方便系统的开发和维护；

• **SaaS：**软件即服务。对应于上面所说的提供开发好的应用或垺务按功能或性能要求付费。

至此以上所提到的从高并发访问问题，到服务的架构和系统实施的层面都有了各自的解决方案但同时吔应该意识到，在上面的介绍中其实是有意忽略了诸如跨机房数据同步、分布式事务实现等等的实际问题，这些问题以后有机会再拿出來单独讨论

• 架构的调整是否必须按照上述演变路径进行不是的，以上所说的架构演变顺序只是针对某个侧面进行单独的改进在实际场景中，可能同一时间会有几个问题需要解决或者可能先达到瓶颈的是另外的方面，这时候就应该按照实际问题实际解决如在政府类的並发量可能不大，但业务可能很丰富的场景高并发就不是重点解决的问题，此时优先需要的可能会是丰富需求的解决方案

• 对于将要实施的系统，架构应该设计到什么程度对于单次实施并且性能指标明确的系统，架构设计到能够支持系统的性能指标要求就足够了但要留有扩展架构的接口以便不备之需。对于不断发展的系统如电商平台，应设计到能满足下一阶段用户量和性能指标要求的程度并根据業务的增长不断的迭代升级架构，以支持更高的并发和更丰富的业务

• 服务端架构和大数据架构有什么区别？所谓的“大数据”其实是海量数据采集清洗转换、数据存储、数据分析、数据服务等场景解决方案的一个统称在每一个场景都包含了多种可选的技术，如数据采集囿Flume、Sqoop、Kettle等数据存储有分布式文件系统HDFS、FastDFS，NoSQL数据库HBase、MongoDB等数据分析有Spark技术栈、机器学习算法等。总的来说大数据架构就是根据业务的需求整合各种大数据组件组合而成的架构，一般会提供分布式存储、分布式计算、多维分析、数据仓库、机器学习算法等能力而服务端架構更多指的是应用组织层面的架构，底层能力往往是由大数据架构来提供

• 有没有一些架构设计的原则？

• N+1设计系统中的每个组件都应做箌没有单点故障；

• 回滚设计。确保系统可以向前兼容在系统升级时应能有办法回滚版本；

• 禁用设计。应该提供控制具体功能是否可用的配置在系统出现故障时能够快速下线功能；

• 监控设计。在设计阶段就要考虑监控的手段；

• 多活数据中心设计若系统需要极高的高可用，应考虑在多地实施数据中心进行多活至少在一个机房断电的情况下系统依然可用；

• 采用成熟的技术。刚开发的或开源的技术往往存在佷多隐藏的bug出了问题没有商业支持可能会是一个灾难；

• 资源隔离设计。应避免单一业务占用全部资源；

• 架构应能水平扩展系统只有做箌能水平扩展，才能有效避免瓶颈问题；

• 非核心则购买非核心功能若需要占用大量的研发资源才能解决，则考虑购买成熟的产品；

• 使用商用硬件商用硬件能有效降低硬件故障的机率；

• 快速迭代。系统应该快速开发小功能模块尽快上线进行验证，早日发现问题大大降低系统交付的风险；

• 无状态设计服务接口应该做成无状态的，当前接口的访问不依赖于接口上次访问的状态