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拿走不谢,这份【亿级流量系统】数据一致性重构的食用指南【石杉的架构笔记】

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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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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)

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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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)?

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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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)?

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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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.im/post/5c263a… 来源:掘金 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权!

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