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MIUI主题的生意：小米模式实验田

MIUI是小米旗下最重要的产品之一，根据去年年底小米官方公布的数据，小米手机操作系统MIUI全球用户突破3000万。建立起了以小米应用商店、主题商店以及游戏中心为代表的生态体系，月营收已突破3000万。

2010年，MIUI更工具化，规模小，对很多人来说，就是一个ROM；2011年，MIUIV4开始完整，建立基于Android的系统的完整服务；2012年，MIUI开始建立生态圈,做了主题商店、应用超市、游戏中心，同时上线小米云服务；2013年，MIUI开始向NFC、社交化和生活周边延展；生态链里的各个部分也开始开花结果。从MIUI的发展来看，也正是经历了工具开始，到以服务为本的积累和变化，慢慢成为小米体系里不可或缺的一部分。

如果说MIUI最开始出来大家只把他当做一个第三方ROM的话，时至今日MIUI已经成长为小米旗下最具想象力的产品，而以MIUI为根基，建立在小米生态体系里的各个部分正在拔节生长，慢慢走向生态链的成熟。

MIUI主题是MIUI最重要的部分之一，做为手机系统的门脸，是绝大多数用户接触的第一印象，MIUI在2012年11月上线的版本里，主题中心开始有付费主题，曾一度被米粉抵制，经过一年的发展，付费主题的模式已经能被用户接受，并且MIUI基于主题的生态链，也在慢慢完善，成为MIUI营收的第三大来源。（营收分布排名顺序分别为游戏、应用、主题和阅读）

对于用户来说，个性化的需求有多强烈？这一点已经被很多产品证明，比如QQ，在早期腾讯比较赚钱的业务之一就是QQ秀（一个QQ虚拟形象设计系统，可以通过装扮代表你在QQ服务体系下的虚拟形象。），而在移动互联网时代，这个需求同样可以成为卖点，很多移动产品也将个性化成为其增值服务的收入来源，比如陌陌的付费会员里，其提供的增值服务就包括个性化资料页面；微信和Line的付费表情也算个性化服务的一种，从用户的认可程度和付费意愿来看，需求还远不止于此。

MIUI的循序渐进

MIUI主打国内市场，有超过3000万用户群，借助小米的帐号体系，MIUI主题打通了移动支付渠道，很多移动端产品在面向移动互联网用户收费困难，很大一部分原因是移动支付的便利性问题，没有便捷的帐号体系和支付方式，对于用户来说，即使想付费也因为便利性而放弃。

单就MIUI的主题生态而言，正在试着向多元化发展，一方面注重版权保护，将版权不明确或者盗版素材的主题直接下架。另一方面积极引入扶植设计师群体，让他们基于MIUI平台创作更多的主题，扣除必要的成本（比如渠道支付成本，税收）等，主题销售收入的大部分归设计师所有。从MIUI分享的数据来看，参与MIUI主题生态的专业设计师超过千人，单月最高的分成超过25万。

除了分成之外，MIUI还对设计师设计的官方主题有保底费用，被MIUI官方选中的官方主题保底费用超过20万，对于设计师的优秀主题，MIUI官方会补贴制作费用，这些措施对于设计师来说，都可以帮助其在整个MIUI生态里更好的生存下去，有足够多的设计师才能保证MIUI主题库里有足够多的主题。用户才能得到更多个性化的服务。

主题模式的国际样板

主题能不能成为大生意，就国内环境来说，现在下结论还为时过早，但主题的需求以及商业模式却已经被成功验证。

前不久在美国上市的久邦数码，在其的三条业务线中，2010年底才上线的GO桌面出发最晚，但走得最快，已经成为久邦数码重要的增长动力。GO桌面2013年的营收为2012年的4.5倍，其收入构成分为三部分：用户直接付费、广告联盟、直客广告，到目前为止，这三个部分的收入占比大约是1:1:1。

抛开广告联盟和直客广告等两种常见的模式，用户直接付费就来自于对GO桌面主题的购买，到目前为止，GO桌面美化主题已经有超过一万款主题在GooglePlay销售，并仍以每周数十款新主题的速度增加。GO桌面与世界各地专业设计师的合作，通过GO桌面的平台向设计师分成，形成了正向的生态循环。

GO桌面在国际市场的成功，证明了主题付费的可行性，用户愿意为个性化服务付费。

小米生态链的尝试

MIUI主题生态的发展只是MIUI系统发展的一个缩影，借助MIUI的用户，小米软硬一体的完整生态链正在慢慢形成，硬件+云服务是未来移动设备的趋势，MIUI做为服务的核心和根基也正在用不同的方式席卷用户，比如小米桌面和小米系统等单个产品的推出，也都在为小米更好的卖服务做铺垫。

从服务提供方来说，从最简单的需求入手，从最容易收费的地方开始–主题，应用，音乐，阅读–这些服务的用户都已经被其他同类网站提供的服务教育多时，有消费习惯并且愿意付费，这些用户对在线内容的消费需求，将成为支撑小米完整生态链持续下去最重要的一步，毕竟，相对于手机的需求来说，单个用户一部就够了，而主题，应用，音乐，阅读等内容是有个性化和持续消费需求的，这些看似简单不起眼的东西，才会是未来小米服务营收的核心部分。

对于用户来说，只有对主题开始付费，对阅读开始付费，对应用开始付费，才会开始慢慢为其他服务付费，收费模式能驱动设计师为用户提供更好的服务，合理的收费模式最终会实现双赢：设计师获得回报，用户得到更好的体验。MIUI主题生态才走了一小步，是服务收费最简单的形式探索，但从整个小米生态来看，只有经历了这个过程，小米想要做的关于硬件+云服务的模式才会被验证，从这个角度来说，MIUI主题的生态链构建尝试，是不可或缺的一步。

这让我想起了几年前的一个产品–魔秀，在Symbian时代这是最流行的主题网站，可以提供Symbian主题的在线制作和下载，也曾一度推出过付费主题模式，用户只需要付费就可以得到设计师精心设计过的主题，但后来由于平台的衰落渐渐走向低谷，最后索性关闭了Symbian系统的主题服务，当然，这发生在五年前，那时候无论是支付还是用户的付费意识都还没有今天那么成熟，如果它成长在今天，能成为下一个GO桌面也说不定。

高性能 Go 的 6 个技巧 — Go 高级主题

本文旨在讨论6个提示，这些提示可以帮助诊断和修复Go应用程序中的性能问题。

在Go中编写有效的基准测试对于了解代码性能至关重要。可以通过将文件命名为“_test.go”，并使用testing包的Benchmark函数来创建基准测试。以下是一个示例：

在这个例子中，我们对计算第20个斐波那契数所需的时间进行基准测试。BenchmarkFibonacci函数运行fibonacci函数b.N次，其中b.N是由testing包设置的一个值，以提供具有统计意义的结果。

为了解释基准测试结果，我们可以在终端中运行go test -bench=. -benchmem命令，它会执行当前目录中的所有基准测试，并打印内存分配统计信息。-bench标志用于指定匹配基准测试名称的正则表达式，.将匹配当前目录中的所有基准测试。-benchmem标志将连同计时结果一起打印内存分配统计信息。

Go提供了内置的性能分析工具，可以帮助您了解代码的运行情况。最常用的性能分析工具是CPU分析器，可以通过在go test命令中添加-cpuprofile标志来启用。以下是一个示例：

第一个函数“TestFibonacci”是一个简单的单元测试，用于检查fibonacci函数是否正确返回斐波那契数列中的第20个数字。

“fibonacci”函数是斐波那契数列的递归实现，用于计算数列中第n个数字。

“BenchmarkFibonacci”函数是一个基准测试，运行“fibonacci”函数20次并测量执行时间。

“ExampleFibonacci”函数是一个示例，使用“fibonacci”函数打印斐波那契数列中的第20个数字，并检查其是否等于预期值6765。

要启用性能分析，我们可以在go test命令中使用-cpuprofile标志将性能分析结果输出到名为prof.out的文件中。以下命令可用于运行测试并生成性能分析数据：

运行测试后，我们可以使用go tool pprof命令来分析性能分析数据。可以使用以下命令启动pprof工具的交互式shell：

这将打开pprof的交互式shell，我们可以在其中输入各种命令来分析性能分析数据。例如，我们可以使用top命令显示消耗CPU时间最多的函数：

这将显示按CPU时间排序的消耗CPU时间最多的函数列表。在这个例子中，我们应该会看到fibonacci函数位于列表的顶部，因为它在基准测试期间消耗了最多的CPU时间。

我们还可以使用web命令以图形格式显示性能分析数据，使用list命令显示带有性能分析数据的源代码。

性能分析是一个强大的工具，可以帮助我们识别代码中的性能瓶颈。通过使用-cpuprofile标志和go tool pprof，我们可以轻松生成和分析Go测试和应用程序的性能分析数据。

Go编译器执行多项优化，包括内联、逃逸分析和死代码消除。内联是将函数调用替换为函数体的过程，通过减少函数调用开销来提高性能。逃逸分析是确定变量是否被取地址的过程，它可以帮助编译器将变量分配在栈上而不是堆上。死代码消除是删除永远不会执行的代码的过程。

在第一个示例中，使用参数 3 和 4 调用了 add 函数，这会导致函数调用开销。而在第二个示例中，函数调用被替换为实际的函数代码，从而加快了执行速度。

在这个例子中，变量 a 被分配在栈上，因为它的地址没有被取出。然而，变量 b 被分配在堆上，因为它的地址被使用了 & 操作符取出。

在 createUser 函数中，创建了一个新的 User 并返回其地址。注意，由于返回了 User 值的地址，所以它被分配在栈上，因此不会逃逸到堆上。

如果我们在返回之前添加了一个获取 User 值地址的行：

现在， User 值的地址被获取并存储在一个变量中，然后返回。这导致该值逃逸到堆上而不是分配在栈上。

逃逸分析很重要，因为堆分配比栈分配更昂贵，所以减少堆分配可以提高性能。

在这个例子中，if语句内的代码永远不会被执行，所以在编译器进行死代码消除时会被删除。

Go语言中的执行跟踪器提供了关于程序运行情况的详细信息，包括堆栈跟踪、goroutine阻塞等。以下是如何使用它的示例：

在这个示例中，我们创建了一个跟踪文件，开始跟踪，并停止跟踪。当程序运行时，跟踪数据将被写入到名为trace.out的文件中。然后，您可以分析这些跟踪数据，以更好地理解程序的运行情况。

在Go语言中，垃圾回收是自动进行的，并由运行时管理。然而，我们可以通过一些方式来调优垃圾回收器以提高性能。以下是如何设置一些垃圾回收器选项的示例：

在这个示例中，我们设置了最大CPU使用数量、最小堆大小和垃圾回收百分比。这些设置可以根据程序的需求进行调整，以提高性能。

Go语言通过goroutines和channels提供了内置的并发支持。然而，为了避免出现竞态条件和死锁等问题，正确使用这些特性非常重要。以下是如何使用channels在goroutines之间进行安全通信的示例：

make(chan int)语句创建了一个用于在两个goroutines之间通信整数值的channel。

第一个goroutine使用go func() {…}()语句创建，它在休眠1秒后向channel ch发送一个值为1的数据。这意味着在1秒后，ch通道中将有一个值为1的数据。

第二个goroutine使用select语句创建，它等待ch通道的通信。如果从通道接收到一个值，就会打印出\”Received message\”的消息。如果在2秒内没有接收到值，就会打印出\”Timed out\”的消息。

因此，尽管select语句和第一个goroutine之间没有明确的通信，但仍然通过共享的ch通道进行通信。

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本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com