Paxos怎么读,麻烦给出英文音标?
Paxos读作[?p?kso?s]。
Paxos
发音：[?p?kso?s]
含义：Paxos（帕克索斯）算法
用法：在句子中充当主语或宾语。
例句：
The High Replication Datastore increases the number of data centers that maintain replicas of your data by using the Paxos algorithm to synchronize that data across datacenters in real time.
High Replication Datastore使用Paxos算法来实时同步跨越多个数据中心的数据，进而增加了用于维护数据复制的数据中心数量。
扩展资料：
Paxos 算法的背景：
Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。
为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。因此从20世纪80年代起对于一致性算法的研究就没有停止过。
节点通信存在两种模型：共享内存（Shared memory）和消息传递（Messages passing）。Paxos 算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。
参考资料来源：百度百科-paxos算法
说到分布式,重要的Paxos算法你看透了么?
开源分布式锁组件 Google Chubby 的作者 Mike Burrows 说——
这个世界上只有一种一致性算法，那就是 Paxos 算法，其他的算法都是残次品。
Paxos 算法虽然重要，但也复杂。
Quorum 机制
在说 Paxos 算法之前，先来看分布式系统中的 Quorum 选举算法。
在各种一致性算法中都可以看到 Quorum 机制的身影，主要数学思想来源于抽屉原理：在 N 个副本中，一次更新成功的如果有 W 个，那么我在读取数据时是要从大于 N－W 个副本中读取，这样就能至少读到一个更新的数据了。
和 Quorum 机制对应的是 WARO（Write All Read one），是一种简单的副本控制协议，当 Client 请求向某副本写数据时（更新数据），只有当所有的副本都更新成功之后，这次写操作才算成功，否则视为失败。
WARO 优先保证读服务，从而保证了所有的副本一致，只需要读任何一个副本上的数据即可。
写服务的可用性较低，假设有 N 个副本，N－1 个都宕机了，剩下的那个副本仍能提供读服务；但是只要有一个副本宕机了，写服务就不会成功。
WARO 牺牲了更新服务的可用性，最大程度地增强了读服务的可用性，而 Quorum 就是在更新服务和读服务之间进行的一个折衷。
1. Quorum 定义
Quorum 的定义如下——
假设有 N 个副本，更新操作 wi 在 W 个副本中更新成功之后，才认为此次更新操作 wi 成功，把这次成功提交的更新操作对应的数据叫作“成功提交的数据”。
对于读操作而言，至少需要读 R 个副本才能读到此次更新的数据，其中，W+R>N ，即 W 和 R 有重叠，一般，W+R=N+1。
N = 存储数据副本的数量
W = 更新成功所需的副本
R = 一次数据对象读取要访问的副本的数量
Quorum 就是限定了一次需要读取至少 N+1-W 的副本数据。
举个例子，我们维护了 10 个副本，一次成功更新了 3 个，那么至少需要读取 8 个副本的数据，可以保证我们读到最新的数据。
2. Quorum 的应用
Quorum 机制无法保证强一致性，也就是无法实现任何时刻任何用户或节点都可以读到最近一次成功提交的副本数据。
需要配合一个获取最新成功提交的版本号的 metadata 服务，这样可以确定最新已经成功提交的版本号，然后从已经读到的数据中就可以确认最新写入的数据。
Quorum 是分布式系统中常用的一种机制，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，在 Paxos、Raft 和 ZooKeeper 的 Zab 等算法中，都可以看到 Quorum 机制的应用。
Paxos
1. Paxos 的节点角色
在 Paxos 协议中，有三类节点角色，分别是Proposer、Acceptor和Learner，另外还有一个Client作为产生议题者。
上述三类角色只是逻辑上的划分，在工作实践中，一个节点可以同时充当这三类角色。
Proposer 提案者
在流程开始时，Proposer 提出议案，也就是 value。在工程中 value 可以是任何操作，比如“修改某个变量的值为某个新值”。
Proposer 可以有多个，不同的 Proposer 可以提出不同的甚至矛盾的 value，比如某个 Proposer 提议“将变量X设置为1”，另一个 Proposer 提议“将变量X设置为2”，但对同一轮 Paxos 过程，最多只有一个 value 被批准。
Acceptor 批准者
在集群中，Acceptor 有 N 个，Acceptor 之间完全对等独立，Proposer 提出的 value 必须获得超过半数（N/2+1）的 Acceptor 批准后才能通过。
Learner 学习者
Learner 不参与选举，而是学习被批准的 value，在 Paxos 中，Learner 主要参与相关的状态机同步流程。
这里 Leaner 的流程就参考了 Quorum 议会机制，某个 value 需要获得 W=N/2+1 的 Acceptor 批准，Learner 需要至少读取 N/2+1 个 Accpetor，最多读取 N 个 Acceptor 的结果后，才能学习到一个通过的 value。
Client 产生议题者
Client 作为产生议题者，实际不参与选举过程，比如发起修改请求的来源等。
2. Proposer 与 Acceptor 之间的交互
Paxos 中，Proposer 和 Acceptor 是算法核心角色。Paxos 描述的就是在一个由多个 Proposer 和多个 Acceptor 构成的系统中，如何让多个 Acceptor 针对 Proposer 提出的多种提案达成一致的过程，而 Learner 只是“学习”最终被批准的提案。
Proposer 与 Acceptor 之间的交互主要有 4 类消息通信，对应 Paxos 算法的两个阶段 4 个过程。
3. Paxos 选举过程
选举过程可以分为两个部分，准备阶段和选举阶段，可以查看下面的时序图：
3.1 Phase 1 准备阶段
Proposer 生成全局唯一且递增的 ProposalID，向 Paxos 集群的所有机器发送 Prepare 请求，这里不携带 value，只携带 N，即 ProposalID。
Acceptor 收到 Prepare 请求后，判断收到的 ProposalID 是否比之前已响应的所有提案的 N 大。
如果是，则——
在本地持久化N，可记为Max_N
回复请求，并带上已经 accept 的提案中N最大的 value，如果此时还没有已经 accept 的提案，则返回 value 为空
做出承诺，不会 accept 任何小于Max_N的提案
如果否，则——
不回复或者回复Error。
3.2 Phase 2 选举阶段
为了方便描述，我们把 Phase 2 选举阶段继续拆分为 P2a、P2b 和 P2c。
P2a：Proposer 发送 Accept
经过一段时间后，Proposer 收集到一些 Prepare 回复，有下列几种情况：
(1) 若回复数量 > 一半的 Acceptor 数量，且所有回复的 value 都为空时，则 Porposer 发出 accept 请求，并带上自己指定的 value。
(2) 若回复数量 > 一半的 Acceptor 数量，且有的回复 value 不为空时，则 Porposer 发出 accept 请求，并带上回复中 ProposalID 最大的 value，作为自己的提案内容。
(3) 若回复数量
P2b：Acceptor 应答 Accept
Accpetor 收到 Accpet 请求后，判断：
(1) 若收到的N>=Max_N（一般情况下是等于），则回复提交成功，并持久化N和 value；
(2) 若收到的N
P2c：Proposer 统计投票
经过一段时间后，Proposer 会收集到一些 Accept 回复提交成功的情况，比如：
(1) 当回复数量 > 一半的 Acceptor 数量时，则表示提交 value 成功，此时可以发一个广播给所有的 Proposer、Learner，通知它们已 commit 的 value；
(2) 当回复数量
(3) 当收到一条提交失败的回复时，则尝试更新生成更大的 ProposalID，也会转到准备阶段执行。
Paxos 常见的问题
如果半数以内的 Acceptor 失效，如何正常运行？
在 Paxos 流程中，如果出现半数以内的 Acceptor 失效，可以分为两种情况。
第一种，如果半数以内的 Acceptor 失效时还没确定最终的 value，此时所有的 Proposer 会重新竞争提案，最终有一个提案会成功提交。
第二种，如果半数以内的 Acceptor 失效时已确定最终的 value，此时所有的 Proposer 提交前必须以最终的 value 提交，也就是 value 实际已经生效，此值可以被获取，并不再修改。
Acceptor 需要接受更大的 N，也就是 ProposalID，这有什么意义？
这种机制可以防止其中一个 Proposer 崩溃宕机产生阻塞问题，允许其他 Proposer 用更大 ProposalID 来抢占临时的访问权。
如何产生唯一的编号，也就是 ProposalID？
在《Paxos made simple》的论文中提到，唯一编号是让所有的 Proposer 都从不相交的数据集合中进行选择，需要保证在不同 Proposer 之间不重复。
比如系统有 5 个 Proposer，则可为每一个 Proposer 分配一个标识j(0~4)，那么每一个 Proposer 每次提出决议的编号可以为5*i+j，i可以用来表示提出议案的次数。
总之，Paxos 是经典的分布式协议，理解了以后，学习其他分布式协议会简单很多。
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分布式一致性算法
sschrodinger
2019/07/17
一个分布式系统 不可能同时满足 一致性（ C:Consistency )，可用性（ A: Availability ）和分区容错性（ P：Partition tolerance ）这三个基本需求， 最多只能同时满足其中的 2 个 。
如下：
BASE 是 Basically Available (基本可用) ，Soft state （软状态）,和 Eventually consistent （最终一致性）三个短语的缩写。
既是无法做到 强一致性 （ Strong consistency ），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到 最终一致性 （ Eventual consistency ）
基本可用
允许出现响应时间损失或者功能损失。
软状态
允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响系统的整体可用性，即 允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时 。
最终一致性
系统能够保证 在没有其他新的更新操作 的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问 最终都能够获取到最新的值 。
在分布式系统中，会有多个机器节点，因此需要一个 “ 协调者 ” ，而各个节点就是 “ 参与者 ”，协调者统一调度所有分布式节点的执行逻辑，这些被调度的分布式节点就是 “参与者”。
阶段一
阶段一主要是询问参与者是否可以进行提交。
阶段二
阶段二会根据阶段一的投票结果执行两种操作： 执行事务提交 ， 回滚事务 。
执行事务提交步骤如下：
中断事务步骤如下：
优点
原理简单，实现方便
缺点
同步阻塞，单点问题，数据不一致，过于保守
2PC （两阶段提交协议）
三阶段提交协议在协调者和参与者中都引入 超时机制 ，并且把两阶段提交协议的第一个阶段拆分成了两步：询问，然后再锁资源，最后真正提交。
协调流程如下：
阶段一： CanCommit
阶段二：preCommit
协调者在得到所有参与者的响应之后，会根据结果执行2种操作：执行 事务预提交 ，或者 中断事务 。
执行事务预提交分为 3 个步骤：
中断事务也分为2个步骤：
阶段三：doCommit
该阶段做真正的提交，同样也会出现两种情况：
执行提交
中断事务
假设有任何参与者反馈了 no 响应，或者超时了，就中断事务。
优点
缺点
如果参与者收到了 preCommit 消息后，出现了网络分区，那么参与者等待超时后，都会进行事务的提交，这必然会出现事务不一致的问题
3PC（三阶段提交协议）
paxos 算法保证了一致性 。
在一个分布式系统中，有一组的 process，每个 process 都可以提出一个 value，consensus 算法就是用来从这些 values 里选定一个最终 value。如果没有 value 被提出来，那么就没有 value 被选中；如果有1个 value 被选中，那么所有的 process 都应该被通知到。
在 2PC 或者 3PC 中，如果协调者宕机了，整个系统就宕机了，这个时候就需要引用多个协调者，paxos 就是用来协调协调者的协议。
首先将议员的角色分为 proposers ， acceptors ，和 learners （允许身兼数职）。 proposers 提出提案，提案信息包括提案编号和提议的 value ； acceptor 收到提案后可以接受（ accept ）提案，若提案获得多数派（ majority ）的 acceptors 的接受，则称该提案被批准（ chosen ）； learners 只能“学习”被批准的提案。划分角色后，就可以更精确的定义问题：
通过不断加强上述3个约束（主要是第二个）获得了 Paxos 算法。
批准 value 的过程中，首先 proposers 将 value 发送给 acceptors ，之后 acceptors 对 value 进行接受（ accept ）。为了满足只批准一个 value 的约束，要求经“多数派（ majority ）”接受的 value 成为正式的决议（称为“批准”决议）。这是因为无论是按照人数还是按照权重划分，两组“多数派”至少有一个公共的 acceptor ，如果每个 acceptor 只能接受一个 value ，约束 2 就能保证。
于是产生了一个显而易见的新约束：
注意 P1 是不完备的。 如果恰好一半 acceptor 接受的提案具有 value A ，另一半接受的提案具有 value B ，那么就无法形成多数派 ，无法批准任何一个 value 。
约束 2 并不要求只批准一个提案 ，暗示可能存在多个提案。 只要提案的 value 是一样的，批准多个提案不违背约束 2 。于是可以产生约束 P2：
如果 P1 和 P2 都能够保证，那么约束 2 就能够保证。
批准一个 value 意味着多个 acceptor 接受（ accept ）了该 value 。因此，可以对 P2 进行加强：
由于通信是异步的，P2a 和 P1 会发生冲突。如果一个 value 被批准后，一个 proposer 和一个 acceptor 从休眠中苏醒，前者提出一个具有新的 value 的提案。根据 P1，后者应当接受，根据 P2a，则不应当接受，这种场景下 P2a 和 P1 有矛盾。于是需要换个思路，转而对 proposer 的行为进行约束：
由于 acceptor 能接受的提案都必须由 proposer 提出，所以 P2b 蕴涵了 P2a，是一个更强的约束。
但是根据 P2b 难以提出实现手段。因此需要进一步加强 P2b。
假设一个编号为 m 的 value v 已经获得批准（ chosen ），来看看在什么情况下对任何编号为 n （ n > m ）的提案都含有 value v 。因为 m 已经获得批准（ chosen ），显然存在一个 acceptors 的多数派 C ，他们都接受（ accept ）了 v 。考虑到任何多数派都和 C 具有至少一个公共成员，可以找到一个蕴涵 P2b 的约束 P2c：
如果一个没有 chose 过任何 proposer 提案的 acceptor 在 prepare 过程中接受了一个 proposer 针对提案 n 的问题，但是在开始对 n 进行投票前，又接受（ accept ）了编号小于n的另一个提案（例如 n-1 ），如果 n-1 和 n 具有不同的 value ，这个投票就会违背 P2c。因此在 prepare 过程中， acceptor 进行的回答同时也应包含承诺：不会再接受（ accept ）编号小于 n 的提案。这是对 P1 的加强：
通过一个决议分为两个阶段：
prepare 阶段
proposer 选择一个提案编号 n 并将 prepare 请求发送给 acceptors 中的一个多数派；
acceptor 收到 prepare 消息后，如果提案的编号大于它已经回复的所有 prepare 消息(回复消息表示接受 accept )，则 acceptor 将自己上次接受的提案回复给 proposer ，并承诺不再回复小于 n 的提案；
批准阶段
当一个 proposer 收到了多数 acceptors 对 prepare 的回复后，就进入批准阶段。 它要向回复 prepare 请求的 acceptors 发送 accept 请求，包括编号 n 和根据 P2c 决定的 value （如果根据 P2c 没有已经接受的 value ，那么它可以自由决定 value ） 。
在不违背自己向其他 proposer 的承诺的前提下， acceptor 收到 accept 请求后即批准这个请求。
这个过程在任何时候中断都可以保证正确性。例如如果一个 proposer 发现已经有其他 proposers 提出了编号更高的提案，则有必要中断这个过程。因此为了优化，在上述 prepare 过程中，如果一个 acceptor 发现存在一个更高编号的提案，则需要通知 proposer ，提醒其中断这次提案。
一个实例如下：
在这之后，提议者还需要做一件事，就是告知D,E，被决定的决议已经是什么了。即可。
这个过程叫 Learn 。 D ， E 被称为 Learner .
Paxos VS Zab
wiki 百科
维基百科-paxos
对于 paxos 来说，每一个议案都要经过不同节点的提出，并且讨论，在提出一个议案的阶段，另外的提议会被否决，导致了性能的低下。
ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持 崩溃恢复 和 原子广播 协议。
基于该协议， Zookeeper 实现了一种 主备模式 的系统架构来保持集群中各个副本之间数据一致性。具体如下图所示：
即只有一个 proposal 可以提出提议，其他的进程都只能复制决议。
所有客户端写入数据都是写入到 主进程（称为 Leader ）中，然后，由 Leader 复制到备份进程（称为 Follower ）中。从而保证数据一致性。
ZAB 协议的消息广播过程使用的是一个原子广播协议，类似一个 二阶段提交过程 。但是只需要 Follower 有一半以上返回 Ack 信息就可以执行提交，大大减小了同步阻塞。也提高了可用性。
对于客户端发送的写请求，全部由 Leader 接收， Leader 将请求封装成一个事务 Proposal ，将其发送给所有 Follwer ，然后，根据所有 Follwer 的反馈，如果超过半数成功响应，则执行 commit 操作（先提交自己，再发送 commit 给所有 Follwer ）。
流程如下：
Leader 挂了之后， ZAB 协议就自动进入崩溃恢复模式，选举出新的 Leader ，并完成数据同步，然后退出崩溃恢复模式进入消息广播模式。
可能 Leader 遇到如下异常情况：
第一种情况 主要是当 leader 收到合法数量 follower 的 ACKs 后，就向各个 follower 广播 COMMIT 命令，同时也会在本地执行 COMMIT 并向连接的客户端返回「成功」。 但是如果在各个 follower 在收到 COMMIT 命令前 leader 就挂了，导致剩下的服务器并没有执行都这条消息。
为了实现已经被处理的消息不能丢这个目的，Zab 的恢复模式使用了以下的策略：
第二种情况 主要是当 leader 接收到消息请求生成 proposal 后就挂了，其他 follower 并没有收到此 proposal ，因此经过恢复模式重新选了 leader 后，这条消息是被跳过的( 其他机器日志中没有这一条记录，但是他的日志中有这一条记录 )。 此时，之前挂了的 leader 重新启动并注册成了 follower ，他保留了被跳过消息的 proposal 状态，与整个系统的状态是不一致的， 需要将其删除 。
Zab 通过巧妙的设计 zxid 来实现这一目的。一个 zxid 是 64 位，高 32 是纪元（ epoch ）编号，每经过一次 leader 选举产生一个新的 leader ，新 leader 会将 epoch + 1 。低 32 位是消息计数器，每接到一个消息，则 $lo^{32} + 1$ ，新 leader 选举后这个值重置为 0。这样设计的好处是旧的 leader 挂了后重启，它不会被选举为 leader ，因为此时它的 zxid 肯定小于当前的新 leader 。当旧的 leader 作为 follower 接入新的 leader 后，新的 leader 会让它将所有的拥有旧的 epoch 未被 COMMIT 的 proposal 清除。
Zookeeper系列（5）--ZAB协议，消息广播，崩溃恢复，数据同步
Raft是用于管理复制日志的一致性算法，raft 协议也是一个 主备模型 ，有一个唯一的 leader 控制任务的提交。
如下是一个 raft 协议中每一个节点可能存在的状态，主要分为 领袖 、 群众 和 候选人 。
raft 最关键的一个概念是任期，每一个 leader 都有自己的任期，必须在任期内发送心跳信息给 follower 来延长自己的任期。
Raft 协议强依赖 Leader 节点的可用性来确保集群数据的一致性 。 数据的流向只能从 Leader 节点向 Follower 节点转移 。当 Client 向集群 Leader 节点提交数据后， Leader 节点接收到的数据处于 未提交状态（ Uncommitted ） ，接着 Leader 节点会 并发向所有 Follower 节点复制数据 并等待接收响应，确保 至少集群中超过半数节点 已接收到数据后再向 Client 确认数据已接收。一旦向 Client 发出数据接收 Ack 响应后，表明此时数据状态进入已提交（ Committed ）， Leader 节点再向 Follower 节点发通知告知该数据状态已提交。
在数据同步阶段，可能出现七种情况：
动画演示 raft 算法
动画演示 raft 算法 - 2
Raft Vs zab
NWR 是一种在分布式存储系统中用于控制一致性级别的一种策略。在 Amazon 的 Dynamo 云存储系统中，就应用 NWR 来控制一致性。
让我们先来看看这三个字母的含义：
在分布式系统中， 数据的单点是不允许存在的 。即线上正常存在的 Replica 数量是 1 的情况是非常危险的，因为一旦这个 Replica 再次错误，就 可能发生数据的永久性错误。假如我们把 N 设置成为 2，那么，只要有一个存储节点发生损坏，就会有单点的存在。所以 N 必须大于 2。N约高，系统的维护和整体 成本就越高。工业界通常把 N 设置为3。
当 W 是 2、R 是 2 的时候， W+R>N ，这种情况对于客户端就是强一致性的。
在具体实现系统时，仅仅依靠 NWR 协议还不能完成一致性保证，因为在上述过程中，当读取到多个备份数据时，需要判断哪些数据是最新的，如何判断数据的新旧？这需要向量时钟来配合，所以对于 Dynamo 来说，是通过NWR协议结合向量时钟来共同完成一致性保证的。
目前主要有哪些公司在推进云计算技术?他们各有什么特点?
由于云计算技术范围很广，目前各大IT企业提供的云计算服务主要根据自身的特点和优势实现的。
（1）Google 的云计算平台 Google的硬件条件优势，大型的数据中心、搜索引擎的支柱应用，促进Google云计算迅速发展。Google的云计算主要由MapReduce、Google文件系统(GFS)、BigTable组成。它们是Google内部云计算基础平台的3个主要部分。Google 还构建其他云计算组件，包括一个领域描述语言以及分布式锁服务机制等。Sawzall是一种建立在MapReduce基础上的领域语言，专门用于大规模的信息处理。Chubby是一个高可用、分布式数据锁服务，当有机器失效时，Chubby使用Paxos算法来保证备份。
（2）IBM“蓝云”计算平台 “蓝云”解决方案是由IBM云计算中心开发的企业级云计算解决方案。该解决方案可以对企业现有的基础架构进行整合，通过虚拟化技术和自动化技术，构建企业自己拥有的云计算中心，实现企业硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份，打破应用对资源的独占，从而帮助企业实现云计算理念。
（3）Amazon的弹性计算云 Amazon将自己的弹性计算云建立在公司内部的大规模集群计算的平台上，而用户可以通过弹性计算云的网络界面去操作在云计算平台上运行的各个实例(instance)。用户使用实例的付费方式由用户的使用状况决定，即用户只需为自己所使用的计算平台实例付费，运行结束后计费也随之结束。这里所说的实例即是由用户控制的完整的虚拟机运行实例。通过这种方式，用户不必自己去建立云计算平台，节省了设备与维护费用
想做一个互联网工作室,不知道做什么项目好?
国外礼品卡介绍------一个适合所有人的轻资产创业小项目-----目前处于蓝海市场
一、什么是国外礼品卡项目
礼品卡项目，简单来说就是从老外手里低价收卡，高一点卖给国内工作室，我们在中间挣一个差价！
我们这边主要是教p网和线下的收卡，引流，变现，所有渠道都给你对接。
P网就是paxful，是一个平台，一个礼品卡交易的网站，
线下就是指用微信等一些即时聊天的app去做礼品卡交易！
美国礼品卡（代金券或一种预消费卡）商家发行的一种在指定商户及时间段内消费的代金券或预付费卡，这种卡通常用于员工福利、商务馈赠、节日礼品等。礼品卡最早起源于美国，2006年美国境内的发卡额达到了8百亿美元，近年来，随着国外礼品公司纷纷进入了国内，国外礼品卡早已经成为了年数千亿美元的大市场，所以在国内是存在很大蓝海小众的项目之一，且有不错的利润
美国礼品卡简介
根据美国当地媒体报道：到2025年，单美国一个国家的礼品卡市场将从2020年的1.56亿美元增长到2.89亿美元，增长势头非常凶猛，国内的卡商会从中赚取很大的利润收益
受数字或电子礼品卡普及的推动，预计美国礼品卡市场在预测期内将实现稳定增长。持续的大流行改变了2020年的消费者行为。2020年，礼品卡在线购买量增长了一倍多，超过了2019年的同比增长。
在过去几年里，礼品卡的网上购买有所增加，此外，越来越多的消费者购买礼品卡用于流媒体和游戏服务等数字内容。
2020年，开闭环礼品卡主要用于网购。在各种品类中，礼品卡消费增加，尤其是在电子产品和食品杂货类。电子产品支出的上升是由于在家工作的趋势以及在游戏和在线流媒体等家庭娱乐选项上的支出上升。2020年，基于游戏的礼品卡消费大幅增长。此外，消费者每季度购买的数字流媒体卡数量是2020年平均水平的近两倍。
国外礼品卡有几种？
1.实物卡
就是拍照发送的图片
2。代码只有一串代码例如：fsalh-jdsf-lkash
3.资金卡visa gobank 香草卡
常见问题回复
1.设备有要求？
没有要求，苹果安卓都可以，电脑也可以。
2.项目需要什么？
不需要脚本，只需要耐心，耐心、耐心！
3.礼品卡、多久回收，多久结算？
当天结算，节假日除外。
4.这个平台长久？
老平台从15年就开始了，目前十来年了，不用担心.5.一天能挣多少？
首先技巧你得熟练，其次设备多。月利润在2-3万、。
6.怎么注册？
注册需要手机号，邮箱，验证码。
7.除了学费还有别费用？
除了学费，后续没有任何费用。准备设备，手机号，没有了；
8.不会英语可以？
不会没事，通过浏览器自带翻译。
9.适合什么类型的人操作？
这个国外礼品卡比较合适宝妈、上班族、自由职业。
10.一天多少台设备合适？
普通人，想赚钱，最开始建议一台。这个比较适合普通人，虽然暴富不了，但是很稳！关于社群收费
国外礼品卡项目，收费目前1998元，后续没有任何费用。
想加入的先联系客服
①客服：Lifevip6661
②客服：Life881234
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④客服life662345
关于投入成本
除了收费1998元门槛费，那么其他就是自己投入手机，手机号验证码，还有流量卡，邮箱，需要自备一台电脑，ip一个在19元左右一个月，
1.关于手机，能上网即可.
2.流量卡或者手机卡都可以，自己去实名，手机卡不够的，买流量卡接码注册就行了。
3.关于邮箱，什么邮箱都可以。
注意点
1.没有耐心的，不要进来
比如你刚刚进来1-2天，就想日入几百上千，这肯定不行，刚进来几天，好好学习技巧，一步一步来。
2.磨磨唧唧的，勿扰
3.特别注意：
国外礼品卡，不保证人人赚钱。
执行不一样结果不一样，想要赚快钱，不执行不操作的伙伴请不要加入
如何把泰达币换成比特币
首先需要看你使用的平台上面有没有泰达币/比特币的交易兑，如果有，直接点击买入挂单，然后等待成交就可以了。
比特币是一种数字货币，总量为2100万。与互联网一样，它具有去中心化、全球化、匿名化等特点。将比特币转移到地球的另一端就像发送电子邮件一样简单、低成本且不受限制。比特币因此被用于跨境贸易、支付、汇款等领域。
我想问一下兑换比特币去哪里啊
可以到线上交易所充值兑换，如币安，火币，GATE等。除了兑换比特币主流币种外，有些社区运营得比较出名的山寨币也可以兑换的，比如LRC和BTM、LRN等。