1.自己如何做网站，诉求诉求设置我就是系统系统什么都不会？
2.文件系统概述：性能指标、设计思路、源码源码可靠性保障
3.企业级 npm 私有仓库部署方案
4.低代码能开发行业级SaaS应用吗？
5.什么是诉求诉求设置“独立站”，怎么建站？有哪些用处？

自己如何做网站，系统系统我就是源码源码eval源码解释什么都不会？

       第一种，自己手工源码搭建：

       1、诉求诉求设置买域名，系统系统必须实名认证，源码源码如果国内的诉求诉求设置服务器必须ICP备案

       2、租服务器，系统系统一般的源码源码普通展示类网站1G内存1MB宽带，GB硬盘就够了，诉求诉求设置如果流量特别大，系统系统选择更高的源码源码配置，一般Cenos Linux系统比较多，win系统的比较少；Nginx和Apache的个人建议Nginx，一般企业类，商城类网站源码php的占大多数，建议php5.4以上，之前的有些老了

       3、添加站点设置域名：你的买域名 2设置根目录 3设置ftp 4数据库

       4、制作源代码，几乎没有从零开始的，除非你这边有大量牛人。找些免费开源的改动内容，功能不同选择不同的系统一般通用系统：PageAdmin 论坛系统：discuz 购物系统：ecshop博客系统：wp，需要授权的系统需要注意授权问题，内容修改一般用deamviewer修改比较方便，如果改动很少，那就用notepad++，注：不要用windows的记事本修改，会出错，数据库文件指向一定要设置好。

       5、下载xshell，安装，填写服务器ip，密码，链接，上传源码到服务器的根目录

       6、设置域名解析，打开买的域名的管理后台，添加记录，填写记录类型选择A型，主机记录写www，解析线路选择默认，记录值输入服务器的ip，TTL默认分钟

       在浏览器打开域名，浏览网站。

       第二种，自己手工一键搭建：

       第一步：百度搜索菲尔莱斯科技，打开菲尔莱斯科技官网，免费注册您的账号，注：（生成的网站二级域名会是：账号.flspt.com，不想使用二级域名可绑定自己的顶级域名）。

       请点击输入描述

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       填写注册的相关信息

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       注册成功后进入后台页面，点击管理企业网站

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       填写网站标题，网站类型，进入电脑站，初次使用的用户，可以选择左上方的急速建站

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       选择适合自己的行业的模板，不同行业模板后期也可改动适应自己的需求

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       例如：选择数码、家具、家具百货栏目里的电脑类，点击使用

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       免费制作网站后，可对标题、栏目、进行上传编辑，点击右上方可以预览生成的网站，点击左上方网站管理进入网站后台管理。

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       后台可浏览网站数据，如需绑定自己的翎风0522源码顶级域名，点击系统设置-网站域名，按教程进行绑定

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       9

       网站做完后网站上方会有，您的网站试用资格将于 XXXX-XX-XX 到期，打开菲尔莱斯科技官网点击-产品介绍-开通免费站，提交后即可正常使用。

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       第一种相对繁琐一些，好处是代码自己掌握

       第二种代码自己不掌握，但是建站很快，不需要什么技术操作。

       感觉第二种更适合你

文件系统概述：性能指标、设计思路、可靠性保障

       导读

       文件系统可能是操作系统中最为复杂的一块，相比内存管理和进程调度，其涉及到的问题更加多，软件需要帮硬件解决的问题也更多。相比网络IO，文件IO没有权威性的，能从IO栈顶讲到IO栈底的书。

       本文不适合初学者，但是适合作为初学者的复习资料和面试党的学习资料。

硬件概述价格和速度

       目前最主流的持久化存储硬件包括SSD（固态硬盘）和HDD（机械硬盘）。一般而言，SDD的速度是HDD的十倍到二十倍，成本是HDD的五倍到十倍。

       在京东分别搜索机械硬盘和固态硬盘，按销量排行，选取前三（/4/），感性感知一下价格差异（忽视机械硬盘之间、固态硬盘之间的差异）（不构成选购建议）

       汇总成表格，平均每GB的价格

机械硬盘Top4元/GB固态硬盘Top4元/GB希捷 4TB1.5西数 1TB7.5希捷 2TB2.1三星 1TB西数 1TB3.3金士顿 GB7.5希捷 1TB3.3三星 1TB

       如果想详细比较价格和容量，可以参考这里。

组织形式

       不管是HDD还是SSD，其管理组织形式基本是一致的，都是以sector（扇区）为单位，一般是B或者4KB。

       文件系统对于磁盘的管理有着另一重定义，文件系统以block（有时也称为page）为单位分配、记录磁盘的使用。page一般是4KB、8KB、KB、KB。

       对于sector、block、page这几个名词有时候会有一些歧义，这里做一个个人向的梳理：

       sector 一定指的是硬件管理资源的最小单位

       block 可能同sector、可能同page，大多数时候指的是多个sector，即page

       page 一定指的是操作系统管理资源的最小单位

       下文中将尽量使用sector和page，block的含义皆同page。

提供什么样的保证

       很遗憾，广泛而言，目前硬件可以提供的保证很少。

       在随时可能断电的情况下，大多数硬件能提供单个sector的原子性写入；但是也有少数硬件连单个sector的写入都无法保证；如果一个page对应多个sector，则单个page的完整写入总是无法得到保障。更加详细的情况可以查看这个讨论：crash - Are disk sector writes atomic?。

       另一方面，对于机械硬盘来说，环道可能会损坏；对于固态硬盘来说，存储颗粒可能会损坏。有些硬盘会帮我们解决这些问题，但有些不会。

       最后一个方面，对于同时发给硬盘的多个操作（比如写多个不连续的sector），硬盘并不保证操作的顺序。结合其弱原子性，所以硬盘可能处在任何一个中间状态。这主要是由于机械硬盘的寻址优化策略和固态/机械硬盘的缓存策略导致的。

       以上这些问题，硬件厂商和文件系统都在尝试解决，有些已经取得了不错的搜图网站源码结果。但是对于软件开发者来说，特别是数据密集型软件开发者（比如数据库），屏蔽硬件和操作系统的差异，提供始终如一可靠的软件，是逃避不开的责任。

       了解这些“不可靠”带来的另一个启示是，我们可能会为了高性能而使用O_DIRECT模式跳过文件系统（的部分功能，比如page buffer和log系统）来操作文件。但是这样也会损失了操作系统提供的一些可靠保障。

软件概述诉求

       在知道了底层硬件组织之后，我们再来看看文件系统希望对外提供什么样的接口（也就是最上层的API），最后再结合顶层的要求和底层的硬件，看看我们应该怎么实现一个文件系统，其中有哪些困难需要我们去解决。

       作为操作系统最上层的使用者，我们希望文件系统能提供

       尽可能快的并发读写

       尽可能接近硬件本身的吞吐量

       多层文件目录结构

       随机地址读写

       足够、甚至无限长的文件名

       足够、甚至无限大的文件大小

       足够、甚至无限多的文件，包括总文件数和单个目录下的文件数

       原子性的写操作，包括写文件、重命名、创建文件等

       在多个位置对同一个文件的映射（类似windows的快捷方式）

       屏蔽宇宙射线对硬件造成的损坏

       对于操作系统和文件系统的开发者，又有些不太相同的诉求和考虑点

       怎么让操作系统和文件系统解耦合

       怎么启动一个操作系统

       怎么启动一个文件系统

       怎么实现文件系统多个版本的无感知升级

性能指标

       在了解诉求之后，我们可以将诉求量化成性能指标。

       文件系统中最主要的两个因变量是IOPS和吞吐量

       IOPS：Input\Output Pre Second，文件系统每秒处理读写请求的个数，单位 个/s

       吞吐量：文件系统每秒读写的数据量，单位 MB/s

       文件系统有非常多的自变量，即使用场景。也正因为文件系统的使用场景非常多，所以性能测试非常复杂。主要包括队列深度、并发线程、单次请求的数据大小、读写的方式

       队列深度：单个线程发起了多少请求，这里一般是指通过阻塞IO以外的技术实现单线程N队列深度，比如Linux下的AIO和io_uring()。事实上在IO栈的每一层，都可能有队列深度。

       并发线程数：同时有多少个线程发起请求。

       单次请求的数据大小：可以是block size 的整数倍、非整数倍、小于block size等等。

       读的方式：顺序读、随机读、跳跃读（比如固定隔2MB读4KB）、反复读（反复读一个文件)、倒序读（将一个文件从后往前读）

       写的方式：顺序写、随机写、跳跃写（同上）、反复写（反复覆盖写一个文件的部分数据）、新建文件（因为新建文件涉及到许多元数据的修改，所以性能会比随机写查）

       一般的文件IO benchmark工具（比如CrystalDiskMark 8），都聚焦于前三个自变量（单线程的队列深度、线程数、单次请求的数据大小），且单次请求的数据大小都是4KB的整数倍；在读写方式上，只提供了顺序读写与随机读写（不知道随机读写随机的位置是否是block size的整数倍，也不知道是如何随机的）。因此硬盘的制造商和文件系统都会致力于优化上述的固定场景。但是在工程上，其实际的性能还需要经过更加严谨的测试。

模块划分

       文件系统管理硬盘的存储空间，就内存系统要管理内存空间很像。一般而言，文件系统以4k作为最小管理单位。这个数据也有一些论文的支持，研究表明系统内大多数文件都小于4k。我们将文件系统的最小管理单位称为page，有时候也称为block。

       文件系统是天津到深圳源码需要对硬盘空间进行管理，而内存系统是需要对内存空间进行管理，两者有非常多相似的地方，最主要的相似点就在于分段和分页的思想相似。

       为了满足上述的诉求，我们一般将block分为这么几类：

       root/boot block

       一般这个block是文件系统的第0个block。文件系统不会使用和修改这个block，而这个block一般用于系统启动。

       super block

       文件系统的元数据，比如page的大小、空闲的page数、文件系统最后一次被修改的时间等等。具体可以查看ext4文件系统的super block来感受一下。

       logging block

       存放着日志文件。这一部分借鉴了数据库设计中的logging模块，通过write ahead rule来保证写操作的原子化和线性化。事实上因为logging模块比较复杂，且实现方式各不相同，logging block内部通常还有多种block的分类。有些古老的文件系统可能没有这个模块。

       bitmap block

       记录文件系统中空闲的block。为了实现这一目的，也可以使用其他数据结构。一个文件系统内会有多个bitmap block。

       inode block

       文件的元数据，不包括文件的数据。比如创建时间、引用计数、文件大小、文件的数据在哪些page上等等。具体可以查看源代码感受一下。

       因为一个文件的元数据很小，用不完block size，所以一个inode block其实存放着多个文件的元数据。一个文件系统内会有多个inode block。

       data block

       文件的数据。每个block只会存访一个文件的数据，所以如果一个文件小于block size，则会产生内部碎片。

       directory data block

       这也是一个data block，但是和一般文件的data block相比，这里存放的是文件夹的数据，是给操作系统使用的。其内部存放的是一个文件夹下多个文件的文件名和inode。

inode基本概念

       inode是index node（索引节点）的缩写。在最初的文件系统中，所有的这些节点都放在一个数组之中，我们根据下标访问特定的节点，再访问对应的文件数据。现在基本所有的文件系统都有inode这种结构来保存文件的元数据。

       每个inode都有一个id，我们通过id找到对应的inode节点。在directory data中，记录着文件名和inode number的映射关系，所以我们指定一个文件名，就能找到对应的inode。同时因为inode和文件名的解耦合，一个inode可以对应多个文件名。

       梳理一下，文件名、inode、文件数据大概是这么一个关系

       一个文件名对应一个inode；一个inode可以对应多个文件名。

       一个inode对应一组文件数据；一组文件数据对应一个inode。

       由于文件元数据和文件数据的解耦合，文件的类型获得更大的自由度，甚至我们可以新建一个文件，但是文件没有数据，或者数据在内存中。

       目录也是一种文件，其数据仅仅由文件系统来读写，数据主要是文件名和inode id的键值对。

       inode的基本操作有这么几个，我们的快乐飞刀指标源码设计和优化也是围绕这几个操作的

       根据inode id找到对应的inode

       删除一个inode

       申请新的inode

       在简单的实现中，我们可以设置固定的一块区域为inode block，并且将inode按顺序编号，则根据inode id找到对应的inode是O(1)的，删除也是O(1)。申请新的inode麻烦点，因为inode的编号不能无限增长（因为inode block是固定的，所以inode的编号早就划分好了）。所以要么遍历inode block来查找空闲的inode，那么使用额外的数据结构来管理空闲的inode。

       如果我们使用B树，则以上三个操作基本都是O(1)的。唯一的问题就是复杂，容易出问题。

       当然还有其他的数据结构，而除了以上这三个基本操作，我们还需要考虑inode的可扩展性和其本身的空间占用，比如上述的简单实现中，就不具备可扩展性。B树相比简单实现有良好的可扩展性，但是占用的额外空间会多一点（但是也还行）。

硬链接和软链接

       一个inode可以对应多个文件名。我们把这种共享inode id来共享文件数据的方式，称为硬链接。

       与硬链接对应的，是软链接。软链接是一种特殊的文件类型，其值为“链接的文件的文件路径”，这个文件路径可以是绝对路径，也可以是相对路径。因此通过软链接读取文件数据，需要先通过软链接文件的值，找到对应的文件，再找到该文件对应的inode id，再……（省略），在性能上不如硬链接好。同时软链接不会增加inode的引用计数，因此如果源文件被删了，软链接这个文件不会消失，但是会失效。

随机地址读写

       在一个文件系统中，每个block的大小都是固定的。所以只要知道block的顺序，结合block的大小，就可以很轻易地算出来任意偏移量在哪个data block中。

无限大的文件

       在inode中，有一些字段记录了文件数据所在的block。如果一个文件很小，那么inode中这些字段就够用了。但是如果一个文件很大，显然我们不可能为了小部分的大文件去增大每个inode结构体的大小。

       为了解决这个问题，我们通常使用名为间接指针的技术。在inode结构体中，一般会n个字段（一般是十几个），记录着文件前n个data block所在的位置。还有一个特殊的字段，这个字段也标记了一个block位置，但是这个block存的不是文件数据，而是data block的地址（我们姑且称之为indirect pointer block，间接指针block），这样我们就可以记录更多的data block的地址，来实现更大的文件。

       再次扩展这个思路，我们可以实现多级嵌套，一个间接指针block记录着其他间接指针block，就可以实现支持更大的文件。

       假设每个block的大小是4kb，block的索引是位，即4byte（可以索引TB的空间）。

       一个block内可以记录$4KB \div 4B=$个block，文件最大为$ \times 4KB = 4MB$。

       如果使用二级间接指针，就可以记录$(4KB \div 4B)^2= ^2=2^{ }$个block，文件最大为$2^{ }\times 4KB = 4GB$。

       如果使用三级间接指针，就可以记录$(4KB \div 4B)^3= ^3=2^{ }$个block，文件最大为$2^{ }\times 4KB = 4TB$。对于一般用户而言，基本是够用了。

       但是这些间接指针block带来的消耗也不可小觑。对于二级间接指针，如果我们记录一个4GB的文件，需要额外的$4KB + \times 4KB\approx1MB $。三级间接指针的话需要$4KB + \times 4KB + ^2 \times 4KB\approx 1GB $。这意味着，如果记录一个大文件，大概需要额外四千分之一的空间来记录文件数据在哪。

       为了减少这些间接指针block的数量（毕竟这些block也要消耗硬盘的存储空间对吧），我们还可以让间接指针block记录block的范围（类似分段式内存管理），比如从block 到block ，都是这个文件的数据。当然，还有很多其他办法和解决这里的问题。

无限多的总文件

       在简单的实现中，会将一块固定的区域划分为inode block，当然这样会限制文件的总数。

       如果使用B树，那么文件总数就非常好扩展。但是B树也会遇到所有id用完的情况，那么就需要从0找起，寻找之前分配出去但是现在已经被删除的inode id。所以B树可能也需要额外的数据结构来记录空闲的inode id。

       我们还可以使用链表来扩展inode block，则单次查找的复杂度都会上升到O(N)。不过也可以优化，比如链表上单个节点非常大，导致N很小，同时在内存中以数组的形式缓存一份链表的信息，那么复杂度也可以很低。

       总之，这里的问题是非常清晰的，而解决方案和数据结构的选择与组合是自由而多样的。

directory data无限多的文件

       对于目录，我们最主要的诉求是记录文件名和inode id组成的键值对。通常情况下，单个目录下的文件都不会很多，我们以数组的形式保存键值对，通过遍历来搜索数据，就足够了。

       我们可以假设一般文件名不会超过8字节（不足8字节用0补足），所以以8字节文件名+4字节inode id为一组，作为一个键值对（这字节也叫一个单位空间）。那么一个4Kb的block，可以放下.个键值对。

       如果我们想在一个目录下放更多的文件，考虑到目录也是一个文件，所以问题和“无限大的文件”是同一个问题。就不用再赘述啦。

无限长的文件名

       如果想支持无限长的文件名，大体上有两种方案，也可以与分段和分页进行类比：

       分段：在每一条记录的开头的2字节，记录文件名的长度n（2字节已经可以记录2^^个byte，一般一个block也才2^^个byte），然后紧跟着长度为n的文件名，最后4字节是inode id。或者不用2字节来标记长度，用字符串结束符（8个0）来标记结束。

       分页：如果文件名超过8字节，则占用两个8+4的空间。那我们怎么记录一个文件条目占了多少单位空间呢？可以通过字符串结束符来标记结束，如果没结束，则顺延搜索到下一个单位空间；也可以在单位空间一开始就记录一下占用多少单位空间；也可以在data block首部就记录好各个条目所占的单位空间大小。

       我们还可以从间接指针中获取一些灵感，比如我们把超长的文件名放在一个专门的block中。毕竟长文件名是极少数，或许性能上不会有什么大问题。

       以上我们都是将数据以列表的形式存储。也可以用别的数据结构，比如B树、链表等等。

       总而言之，目录的数据结构需求也很明确而简单，其设计也很灵活。

bitmap block

       bitmap实现的事情很简单：记录哪些block没有被使用。bitmap是一个简单的，可以实现这一目的的结构。在使用的时候，我们遍历bitmap即可找到未被使用的block。显而易见，这样的性能并不会特别好。

       我们还可以吸取分段的思路，记录空闲block的范围。比如1-是空闲的，-是空闲的。

       我们还可以不使用额外的数据结构，用这些空闲的block本身来记录“空闲的block”。每个空闲的block记录着连续的空闲block的长度，同时指向下一个连续的空间的block块。比如：1号block（后续连续个都是空闲的，下一个空闲的block是号） -> 号block（后续连续个都是空闲的，下一个空闲的block是N号）。

       无论是什么结构，我们都还希望文件数据能尽可能连续存储，这样读取的时候也会有更好的性能。

Logging模块诉求

       我们在了解了inode和directory data之后，看看如果新建一个文件。并写入一些数据，大概是怎么样一个过程，涉及到哪些block。

       申请一个新的inode，那么就涉及到一个inode block的写。

       可能有额外的数据结构来记录着空闲的inode block，所以还要再写几个block。

       申请新的data block，所以需要写bitmap block。

       向新申请的多个data block写入数据。

       如果写入的数据很多，涉及到了间接指针，则还需要写间接指针block。

       新的文件被创建了，其目录的data block也要修改。

       因为目录的data block被修改了，所以目录的inode也要修改，又涉及一个inode block。

       总结一下，新建一个文件，需要写2-N个inode block、0-N个间接指针block、1-N个bitmap block、2-N个data block。即使系统能在内存中准备好所有block的数据，并一次性发送给硬盘，由于硬盘不能保证原子性写入和写入的顺序，在断电等情况下，数据还是会出错。

       我们需要把这么多block的写包装成一个事务，让这个事务原子性执行，并能够从各种崩溃中恢复（主要是断电和拔线，大水冲了机房那谁都救不了）。

write ahead rule

       整个基本流程遵照了write ahead rule，意思是在任何写操作前，都先写日志，再写实际的数据。具体而言，整个流程分为write log、commit、install三步。

       write log就是写日志，日志中最主要的内容是，一个事务中被修改后的block的数据和block的位置。

       commit是写日志结束的标志，同时也是一个写事务完成的标志，我们可以认为在commit之后，消息就已经被安全地写入了，应用程序可以响应用户。

       install则发生在commit之后任何一个可能的时间，其将写操作真正应用到文件系统的其他位置，即将这些block的数据写入block的位置。注意这一步是幂等的，即不管执行多少次，甚至在install的过程中发生了崩溃，只要最终执行完成即可。

       如果在commit前系统崩溃/断电了，则程序没有响应用户，这条日志最终也不会被install。如果在commit后系统崩溃/断电了，则在之后某次系统上线后，会install这条日志。如果在install的时候系统崩溃/断电了，则下次系统上线会重新install这条日志且不会发生重复写错误。

并发和事务

       在同一时间，可能多个程序同时向操作系统提交了写操作。如果每个程序的文件IO操作串行执行的话，硬盘会反复发起IO完成的中断，带来多次CPU上下文的切换。同时硬盘本身也无法充分发挥自己的写性能（比如SSD 1ms 可以写入1M，但是操作系统和CPU 1ms内最多提交一个k的写请求），且无法优化随机写的性能（比如因为HDD的寻址优化）。因此文件系统总是会尽可能多地将多个写请求（程序 -> 文件系统）合并为一个写事务（文件系统 -> 硬盘驱动）。

       具体而言，合并的方式比较多样，比如根据时间片来划分，每ms内的写请求进行一次合并；或者根据写入的数据的大小做划分，每1MB写入一次；或者采用一些混合策略，或者启发性策略。

       一般而言，所有的写请求（比如在C语言中的write函数调用）并不会立马发生磁盘IO，从write函数中返回也不意味着这个写操作已经成功了；这只意味着文件系统已经了解了这个写操作。只有从flush函数中返回，才意味着这个写操作已经随着事务commit了。

       和数据库中类似，文件系统的每个事务也都有唯一的id，而且id会不断增长。这个id需要持久化保存。

commit的标志

       有些人可能会疑问，为什么我们要单独强调commit这个操作呢？write log写完，不就是写日志结束吗？这是因为write log的过程中，系统也可能会崩溃，进而我们可能无法区分硬盘上的数据，到底是我们写入的，还是由于硬盘的惰性擦除而留下的脏数据。因此对于文件系统而言，需要将commit单独拎出来，视为非常重要的一步。

       因此这里的核心问题和计算机网络中某些问题很像：怎么验证消息没有被篡改？最自然而然的方式是，给消息添加一个校验码（hash值）。当文件系统在内存中准备好日志之后，我们可以计算日志的hash值，并放入到日志之前。然后将hash值和日志的写请求一起交给硬盘。

       只有hash值和日志都完整写入，之后install前的校验（hash(日志) == hash值）才能通过。有任何一块没写入，或没有完整写入，则校验无法通过，则认为这条日志没有commit，不需要install。

install的时机

       commit之后，数据还没有在其应该在的位置。假如我们修改了一个文件的1字节，并在commit之后，跳过文件系统去查看磁盘的内容，会发现该文件并没有发生改变。但是如果我们通过文件系统去读取这个文件，会发现文件改变了。

       在读取过程中，我们可能会命中文件系统的page cache，所以根本不会发生硬盘IO。如果没有命中page cache，则我们要去读硬盘了。而在读硬盘前，我们会检查一下将要读取的block是

企业级 npm 私有仓库部署方案

       本文作者系奇舞团前端开发工程师

       随着企业的发展，公司内部对私有的 npm 源的需求越来越多，接下来我们将介绍企业级 npm 私有仓库部署方案。

       在部署企业级 npm 私有仓库时，我们需要考虑基本要求与扩展需求。基本要求主要围绕搭建企业级 npm 私有仓库的核心诉求，而扩展需求则涉及到企业数字安全和团队工程化的诉求。为满足这些需求，选择合适的开源项目方案是关键。

       开源项目方案中，主要有 nexus-public、verdaccio、cnpmcore 等。其中，nexus-public 是 Java 项目，而 verdaccio 和 cnpmcore 则是 Node.js 项目。同时，JFrog Artifactory 是一个支持许多流行仓库的通用存储库管理器，也是收费的选项。

       在这些开源项目方案中，cnpmcore 作为内网私有化部署的首选，因为它不仅能够实现私有化部署 npm 服务，并且能对接公司内部权限系统，满足基本要求。此外，cnpmcore 的二次研发能力也是其优势所在。

       部署 cnpmcore 项目相对简单，其官方文档提供了详细指导。在实际部署中，推荐使用 tegg 项目集成 cnpmcore，同时，对于 eggjs 和 tegg 有一定的了解是必要的。

       在项目初始化阶段，需要关注依赖的外部服务，如 MySQL、Redis 与 S3 对象存储服务。cnpmcore 需要与这些服务进行对接，以保证服务的稳定运行。同时，cnpmcore 采用渐进式开发方式，因此升级时需提前做好数据库表结构变更准备。

       在服务端的定制化开发中，cnpmcore 提供了丰富的文档与示例。通过在 tegg 中集成 cnpmcore，开发者可以实现 npm 服务的二次开发，以满足企业级需求。例如，可以自定义适配器用于存储包文件，或者对接公司内部的登录权限系统。

       对于前端部分，cnpm 提供了 cnpmweb，开发者可以直接下载源码使用，或者根据自己的需求进行二次开发。

       总结来说，cnpmcore 是一个适合企业级 npm 私有仓库部署的方案。通过在 tegg 中集成 cnpmcore，企业可以方便地进行 npm 服务的定制化开发，以满足特定的业务需求。

低代码能开发行业级SaaS应用吗？

       ä½Žä»£ç èƒ½å¼€å‘行业级SaaS应用。低代码开发是一种通过少量代码或无需代码就可以快速生成新应用的开发方式。它通过可视化的开发工具，支持拖拉拽、内置组件和逻辑编排等能力，让开发者无需编写复杂的代码，就可以实现各种场景化的需求。

       ä½Žä»£ç å¹³å°æž„建行业级SaaS应用的优势在于它可以帮助企业快速打造业务能力（如：项目管理、预算管理、合同管理等），实现业务闭环，形成企业自有业务组件，同时给企业带去低代码的普惠（商业化），满足不同行业的客户诉求，引领行业SaaS应用健壮发展。

       ä½Žä»£ç å¹³å°ä¸­ï¼Œä¸‡åº”低代码在构建行业级SaaS应用这块还是比较突出的。其低代码平台构建行业级SaaS应用的优势主要体现在：

       1、原子化设计能力，让开发者可以根据需求灵活组合各个功能模块，极大提升了开发效率。

       2、支持轻量级部署，使得构建好的SaaS应用可以独立运行，极大地降低了运维负担。

       3、即将上线的源码导出功能，为开发者提供了更大的自由度，可以更深入地进行应用定制和优化。

       4、灵活的集成能力，可以方便地与其他系统和服务进行交互，满足更广泛和复杂的行业需求。

       ä¸ºæä¾›åž‚直行业解决方案的企业构建垂直行业级SaaS系统，让不具备很强开发能力的解决方案商构建自己的软件方案，低代码是非常好的选择！

什么是“独立站”，怎么建站？有哪些用处？

       独立站可理解为品牌官网，商家拥有独立的域名、销售载体、销售策略，不从属于任何平台。独立站能够进行多方面、全渠道的网络市场拓展，推广所带来的流量、品牌印象、知名度等等都完全属于卖家自有。当前，跨境电商的第三方平台销售模式正遇到越来越多的挑战，通过独立站运营自己的品牌成为了跨境卖家的优先选择。

       独立站的优势在于竞争小。当前独立站还没有大众化去做，只有一少部分人在做，也有很多人想做，但是找不到门路。独立站没有规则限制，因为平台是自己建立的，规则也都是自己去定的，而且商品也没有类目、品种的限制，你想上架什么就上架什么。独立站还可以获取客户的所有信息，包括邮箱、地址等，可以利用这些信息进行二次营销。独立站可以减少平台佣金，做别的电商平台，平台都是有佣金的，一般都是8%-%左右，如果再做付费推广的话，费用在%-%左右。而独立站可以把推广费控制在%以内。独立站可以上架自己的产品进行出售，因为到时候是直接进行广告推广进行出售的，也不需要担心有没有流量和展现。

       如何搭建自己的独立站？主要通过三种方式：专业研发团队、定制化开发、使用自助建站系统。专业研发团队可以提供极大的自由发挥空间，源代码修改、改版都相对更方便，但需要的团队专业人员较多，一般中小型企业承担不起这样规模的开发成本。定制站能满足根据企业的诉求来制作网站，但同样只适合规模较大的企业，因为定制站开发费用非常高昂。使用自助建站系统建站快、免费，认可度高、适用范围广，对中小企业来说非常友好。不过，这种建站方式也有一定的弊端，无法转移网站数据，也无法开源建站。

       总之，如果你想低成本快速建站，那么自助建站系统是更合适的选择；如果你是大型企业，有充足的的时间和资金，对网站要求也比较复杂，那么也可以考虑自建团队开发或定制的形式。无论使采用哪种建站形式，都要为避免踩坑，提前做好前期调研，为引流做好铺垫。