拿走不謝，這份【億級流量系統】資料一致性重構的食用指南【石杉的架構筆記】
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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資料一致性，以及訊息中介軟體裡保證全鏈路資料100%不丟失的相關技術方案（後者還在持續更新中）。
PS：
關於億級流量系列的文章，想額外的提一下。
不少初級開發同學，或者中高階開發同學，留言表示看不懂。
這個的確，沒有親身經歷過這種架構，很多東西的確很難從文字中體會，文字能夠承載的資訊畢竟有限。正所謂，實踐出真知。
而另一方面，經歷過一線網際網路高併發洗禮的同學。舉個例子，有些後臺留言的同學，他們本身在公司就是架構師或者技術專家，大概對標阿里P7、P8職級。
雖然這些同學可能並沒有從零開始設計、主導過這種億級流量的系統架構，但是也負責了公司裡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，肯定在理解上會深刻一些。
因此，對於這些同學後臺留言提出的對架構中有疑惑和不懂的地方，筆者也進行了不少互動。在思維碰撞的過程中，確實能夠真切的感受到這一點。
好，咱們言歸正傳！這周的文章，說不上太難，當然也不算簡單，為了更好的讓大家吸收文章中的知識內容，週末我們同樣對這些系列文章做一個簡單的總結。
同時，再帶著大夥兒做一個內容導讀，以便能夠正確食用，充分消化吸收這些文章。
首先，我們基於之前那個巨複雜的架構圖，繼續探討了億級流量架構在資料一致性方面的問題。
關於資料一致性的討論，為了方便閱讀和消化，我們分成了一個小系列，上中下三篇，逐步深入的分析。
上篇
我們沒有講具體的技術方案，而是首先介紹了什麼是資料一致性，你要解決這個問題，總得預先知道這個東西是啥吧。
此外，除了瞭解什麼是資料一致性之後，他帶來的痛點是啥？會導致哪些難以排查的bug，都做了詳細說明。
總之，在對症下藥之前，我們一定要意識到，這個“病症”給系統造成的“痛苦”有多大。重構系統就像看病住院，很多人去醫院看病檢查，都是病痛實在熬不下去了！
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中篇
我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。
核心資料不一致的問題，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，我們是否可以讓其自動化？如果可以，怎麼設計？
大家好好回憶下，我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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下篇
我們以RabbitMQ為例，從程式碼的層面闡述了中篇裡面提出的諸多技術方案，如何落地！
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下一個話題
我們討論了中介軟體。如何設計相關技術方案，以保證中介軟體全鏈路資料100%不丟失。
筆者在這裡將其取名為網際網路面試必殺。的確，很多中大型網際網路公司，在中介軟體相關的技術問題時，這是一個很高頻的問題，能夠明顯的區分出候選人的技術水平。
關於這個話題的討論，我們同樣劃分成了一個系列文章，方便大家更好的理解與吸收。
而對於這個技術話題的總結，我們放在整個系列結束之後。這裡，大夥兒根據下面的連結，先行回顧一下。
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網際網路面試必殺：如何保證訊息中介軟體全鏈路資料100%不丟失（1）
網際網路面試必殺：如何保證訊息中介軟體全鏈路資料100%不丟失（2）
End
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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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37、億級流量系統架構之如何保證百億流量下的資料一致性（上）
38、億級流量系統架構之如何保證百億流量下的資料一致性（中）？
39、億級流量系統架構之如何保證百億流量下的資料一致性（下）？
40、網際網路面試必殺：如何保證訊息中介軟體全鏈路資料100%不丟失（1）
41、網際網路面試必殺：如何保證訊息中介軟體全鏈路資料100%不丟失（2）
作者：石杉的架構筆記 連結：juejin.im/post/5c263a… 來源：掘金 著作權歸作者所有，轉載請聯絡作者獲得授權！