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各位伙伴，周末愉快！ 本周一到周五更新的5篇技术文章。内容涉及了亿级流量架构下的数据一致性，以及消息中间件里保证全链路数据100%不丢失的相关技术方案（后者还在持续更新中）。
PS：
关于亿级流量系列的文章，想额外的提一下。
不少初级开发同学，或者中高级开发同学，留言表示看不懂。
这个的确，没有亲身经历过这种架构，很多东西的确很难从文字中体会，文字能够承载的信息毕竟有限。正所谓，实践出真知。
而另一方面，经历过一线互联网高并发洗礼的同学。举个例子，有些后台留言的同学，他们本身在公司就是架构师或者技术专家，大概对标阿里P7、P8职级。
虽然这些同学可能并没有从零开始设计、主导过这种亿级流量的系统架构，但是也负责了公司里的某个核心系统架构的设计，有丰富的线上高并发实际经验，对于文章中给出的架构以及相关解决方案，肯定在理解上会深刻一些。
因此，对于这些同学后台留言提出的对架构中有疑惑和不懂的地方，笔者也进行了不少互动。在思维碰撞的过程中，确实能够真切的感受到这一点。
好，咱们言归正传！这周的文章，说不上太难，当然也不算简单，为了更好的让大家吸收文章中的知识内容，周末我们同样对这些系列文章做一个简单的总结。
同时，再带着大伙儿做一个内容导读，以便能够正确食用，充分消化吸收这些文章。
首先，我们基于之前那个巨复杂的架构图，继续探讨了亿级流量架构在数据一致性方面的问题。
关于数据一致性的讨论，为了方便阅读和消化，我们分成了一个小系列，上中下三篇，逐步深入的分析。
上篇
我们没有讲具体的技术方案，而是首先介绍了什么是数据一致性，你要解决这个问题，总得预先知道这个东西是啥吧。
此外，除了了解什么是数据一致性之后，他带来的痛点是啥？会导致哪些难以排查的bug，都做了详细说明。
总之，在对症下药之前，我们一定要意识到，这个“病症”给系统造成的“痛苦”有多大。重构系统就像看病住院，很多人去医院看病检查，都是病痛实在熬不下去了！
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中篇
我们就针对上篇中提出的诸多痛点，逐个击破，分别给出了相应的技术方案。
核心数据不一致的问题，工程师如何先于客户发现？ 发现了不一致的问题后，又如何快速的排查问题？面临的技术难点是什么？ 这个问题排查，我们是否可以让其自动化？如果可以，怎么设计？
大家好好回忆下，我们当时给出的这些问题的技术方案，你都还记得吗？
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下篇
我们以RabbitMQ为例，从代码的层面阐述了中篇里面提出的诸多技术方案，如何落地！
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下一个话题
我们讨论了中间件。如何设计相关技术方案，以保证中间件全链路数据100%不丢失。
笔者在这里将其取名为互联网面试必杀。的确，很多中大型互联网公司，在中间件相关的技术问题时，这是一个很高频的问题，能够明显的区分出候选人的技术水平。
关于这个话题的讨论，我们同样划分成了一个系列文章，方便大家更好的理解与吸收。
而对于这个技术话题的总结，我们放在整个系列结束之后。这里，大伙儿根据下面的链接，先行回顾一下。
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互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（1）
互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（2）
End
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34、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）？
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）？
37、亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（上）
38、亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（中）？
39、亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（下）？
40、互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（1）
41、互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（2）
作者：石杉的架构笔记 链接：juejin.cn/post/684490… 来源：掘金 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权！
