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致公元2018年:都这样了,有本事你再“冷”一点!

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周末!月末!!年末!!!

2018年的最后一个周末,貌似被赋予了一层额外的意义。

2018年,对互联网来说,是不太平静的一年。相比于前两年的红红火火,裁员、优化、缩招,似乎成了年末的主旋律。随着各地寒冬的来临,互联网的寒冬,同样来的悄无声息、让人措手不及。。。

网上各种段子,或调侃、或戏谑,大伙儿看似轻松的嬉笑怒骂,却无不透露出丝丝寒意。的确,这个冬天,有点“冷”!

不过呢,笔者在这里想对那些工作上遇到挫折、目前处于低谷的同学说一句:不要因为暂时的失败而垂头丧气。抬起头来,傲娇的对2018说一声:不过如此嘛,有本事你再冷一点!

作为咱们码农,平时的工作就是发现问题、解决问题,而目前的你,也许就“出了问题”,重新审视一下自己,发现问题,并思考如何解决才是王道。

真正的勇士,是认清生活的本质,并且仍然充满渴望、饱含激情。毕竟,生活仍在继续!你为什么不热爱它?

有点扯远了!咱们言归正传,本周末,还是照例来做个一周总结,将2018年最后一周学习的知识做个了断,以崭新的姿势迎接2019年的到来!




首先,咱们继续了之前Java进阶面试系列的中间件部分。这次我们讨论了当消息中间件集群崩溃时,如何保证百万级别的核心数据不丢失?生产环境中很典型的一个案例,值得你好好回味一下!

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消息中间件集群崩溃,如何保证百万生产数据不丢失?



接下来,是一个亿级流量系统可扩展设计的三连发,我们分成了上中下三篇,上篇我们阐述了系统耦合带来的种种痛点,没有痛点,就不会进步!仔细看看,哪一款痛点击中了你?

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亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(上)?


中篇,我们从划分系统边界开始,一步步带着你通过消息中间件,削峰填谷,实现完美解耦。

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亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(中)?


下篇,我们更进一步,以RabbitMQ为例,案例驱动,真实的带你体验了一把如何实现一份数据被多个系统同时订阅的“Pub/Sub”模型。

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亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(下)?


本周的文章,我们依旧围绕着消息中间件这个重要技术点来展开,希望各位小伙伴都能从中有所收获!



END



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35、亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(下)?



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