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週一至週五早8點半!精品技術文章準時送上!算法
各位夥伴,週末愉快! 本週一到週五更新的5篇技術文章。內容涉及了億級流量架構下的數據一致性,以及消息中間件裏保證全鏈路數據100%不丟失的相關技術方案(後者還在持續更新中)。性能優化
關於億級流量系列的文章,想額外的提一下。架構
很多初級開發同窗,或者中高級開發同窗,留言表示看不懂。併發
這個的確,沒有親身經歷過這種架構,不少東西的確很難從文字中體會,文字可以承載的信息畢竟有限。正所謂,實踐出真知。分佈式
而另外一方面,經歷過一線互聯網高併發洗禮的同窗。舉個例子,有些後臺留言的同窗,他們自己在公司就是架構師或者技術專家,大概對標阿里P七、P8職級。微服務
雖然這些同窗可能並無從零開始設計、主導過這種億級流量的系統架構,可是也負責了公司裏的某個核心系統架構的設計,有豐富的線上高併發實際經驗,對於文章中給出的架構以及相關解決方案,確定在理解上會深入一些。高併發
所以,對於這些同窗後臺留言提出的對架構中有疑惑和不懂的地方,筆者也進行了很多互動。在思惟碰撞的過程當中,確實可以真切的感覺到這一點。oop
好,我們言歸正傳!這周的文章,說不上太難,固然也不算簡單,爲了更好的讓你們吸取文章中的知識內容,週末咱們一樣對這些系列文章作一個簡單的總結。post
同時,再帶着大夥兒作一個內容導讀,以便可以正確食用,充分消化吸取這些文章。
首先,咱們基於以前那個巨複雜的架構圖,繼續探討了億級流量架構在數據一致性方面的問題。
關於數據一致性的討論,爲了方便閱讀和消化,咱們分紅了一個小系列,上中下三篇,逐步深刻的分析。
咱們沒有講具體的技術方案,而是首先介紹了什麼是數據一致性,你要解決這個問題,總得預先知道這個東西是啥吧。
此外,除了瞭解什麼是數據一致性以後,他帶來的痛點是啥?會致使哪些難以排查的bug,都作了詳細說明。
總之,在對症下藥以前,咱們必定要意識到,這個「病症」給系統形成的「痛苦」有多大。重構系統就像看病住院,不少人去醫院看病檢查,都是病痛實在熬不下去了!
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咱們就針對上篇中提出的諸多痛點,逐個擊破,分別給出了相應的技術方案。
核心數據不一致的問題,工程師如何先於客戶發現? 發現了不一致的問題後,又如何快速的排查問題?面臨的技術難點是什麼? 這個問題排查,咱們是否可讓其自動化?若是能夠,怎麼設計?
你們好好回憶下,咱們當時給出的這些問題的技術方案,你都還記得嗎?
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咱們以RabbitMQ爲例,從代碼的層面闡述了中篇裏面提出的諸多技術方案,如何落地!
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咱們討論了中間件。如何設計相關技術方案,以保證中間件全鏈路數據100%不丟失。
筆者在這裏將其取名爲互聯網面試必殺。的確,不少中大型互聯網公司,在中間件相關的技術問題時,這是一個很高頻的問題,可以明顯的區分出候選人的技術水平。
關於這個話題的討論,咱們一樣劃分紅了一個系列文章,方便你們更好的理解與吸取。
而對於這個技術話題的總結,咱們放在整個系列結束以後。這裏,大夥兒根據下面的連接,先行回顧一下。
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互聯網面試必殺:如何保證消息中間件全鏈路數據100%不丟失(1)
互聯網面試必殺:如何保證消息中間件全鏈路數據100%不丟失(2)
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石杉的架構筆記(id:shishan100)
十餘年BAT架構經驗傾囊相授
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3四、億級流量系統架構之如何在上萬併發場景下設計可擴展架構(中)?
3五、億級流量系統架構之如何在上萬併發場景下設計可擴展架構(下)?
3七、億級流量系統架構之如何保證百億流量下的數據一致性(上)
3八、億級流量系統架構之如何保證百億流量下的數據一致性(中)?
3九、億級流量系統架構之如何保證百億流量下的數據一致性(下)?
40、互聯網面試必殺:如何保證消息中間件全鏈路數據100%不丟失(1)
4一、互聯網面試必殺:如何保證消息中間件全鏈路數據100%不丟失(2)
做者:石杉的架構筆記 連接:juejin.im/post/5c263a… 來源:掘金 著做權歸做者全部,轉載請聯繫做者得到受權!