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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）。性能优化

PS：

关于亿级流量系列的文章，想额外的提一下。架构

很多初级开发同窗，或者中高级开发同窗，留言表示看不懂。并发

这个的确，没有亲身经历过这种架构，不少东西的确很难从文字中体会，文字可以承载的信息毕竟有限。正所谓，实践出真知。分布式

而另外一方面，经历过一线互联网高并发洗礼的同窗。举个例子，有些后台留言的同窗，他们自己在公司就是架构师或者技术专家，大概对标阿里P七、P8职级。微服务

虽然这些同窗可能并无从零开始设计、主导过这种亿级流量的系统架构，可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，确定在理解上会深入一些。高并发

所以，对于这些同窗后台留言提出的对架构中有疑惑和不懂的地方，笔者也进行了很多互动。在思惟碰撞的过程当中，确实可以真切的感觉到这一点。oop

好，我们言归正传！这周的文章，说不上太难，固然也不算简单，为了更好的让你们吸取文章中的知识内容，周末咱们一样对这些系列文章作一个简单的总结。post

同时，再带着大伙儿作一个内容导读，以便可以正确食用，充分消化吸取这些文章。

首先，咱们基于以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，咱们分红了一个小系列，上中下三篇，逐步深刻的分析。

上篇

咱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以后，他带来的痛点是啥？会致使哪些难以排查的bug，都作了详细说明。

总之，在对症下药以前，咱们必定要意识到，这个“病症”给系统形成的“痛苦”有多大。重构系统就像看病住院，不少人去医院看病检查，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

咱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，咱们是否可让其自动化？若是能够，怎么设计？

你们好好回忆下，咱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

咱们以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

咱们讨论了中间件。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，不少中大型互联网公司，在中间件相关的技术问题时，这是一个很高频的问题，可以明显的区分出候选人的技术水平。

关于这个话题的讨论，咱们一样划分红了一个系列文章，方便你们更好的理解与吸取。

而对于这个技术话题的总结，咱们放在整个系列结束以后。这里，大伙儿根据下面的连接，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）

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石杉的架构笔记（id:shishan100）

十余年BAT架构经验倾囊相授

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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