致公元2018年：都这样了，有本事你再“冷”一点！

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周末！月末！！年底！！！

2018年的最后一个周末，貌似被赋予了一层额外的意义。

2018年，对互联网来讲，是不太平静的一年。相比于前两年的红红火火，裁人、优化、缩招，彷佛成了年底的主旋律。随着各地寒冬的来临，互联网的寒冬，一样来的悄无声息、让人措手不及。。。

网上各类段子，或调侃、或戏谑，大伙儿看似轻松的嬉笑怒骂，却无不透露出丝丝寒意。的确，这个冬天，有点“冷”！

不过呢，笔者在这里想对那些工做上遇到挫折、目前处于低谷的同窗说一句：不要由于暂时的失败而垂头丧气。抬起头来，傲娇的对2018说一声：不过如此嘛，有本事你再冷一点！

做为我们码农，平时的工做就是发现问题、解决问题，而目前的你，也许就“出了问题”，从新审视一下本身，发现问题，并思考如何解决才是王道。

真正的勇士，是认清生活的本质，而且仍然充满渴望、饱含激情。毕竟，生活仍在继续！你为何不热爱它？

有点扯远了！我们言归正传，本周末，仍是照例来作个一周总结，将2018年最后一周学习的知识作个了断，以崭新的姿式迎接2019年的到来！

一

首先，我们继续了以前Java进阶面试系列的中间件部分。此次咱们讨论了当消息中间件集群崩溃时，如何保证百万级别的核心数据不丢失？生产环境中很典型的一个案例，值得你好好回味一下！

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消息中间件集群崩溃，如何保证百万生产数据不丢失？

二

接下来，是一个亿级流量系统可扩展设计的三连发，咱们分红了上中下三篇，上篇咱们阐述了系统耦合带来的种种痛点，没有痛点，就不会进步！仔细看看，哪一款痛点击中了你？

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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（上）？

中篇，咱们从划分系统边界开始，一步步带着你经过消息中间件，削峰填谷，实现完美解耦。

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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）？

而下篇，咱们更进一步，以RabbitMQ为例，案例驱动，真实的带你体验了一把如何实现一份数据被多个系统同时订阅的“Pub/Sub”模型。

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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）？

本周的文章，咱们依旧围绕着消息中间件这个重要技术点来展开，但愿各位小伙伴都能从中有所收获！

END

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3二、【Java进阶面试系列之五】消息中间件集群崩溃，如何保证百万生产数据不丢失？

3三、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（上）？

3四、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）？

3五、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）？

做者：石杉的架构笔记 连接：https://juejin.im/post/5c23901a51882565986a1909 来源：掘金 著做权归做者全部。商业转载请联系做者得到受权，非商业转载请注明出处。