上一篇文章互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（1）,我们初步介绍了之前制定的那些消息中间件数据不丢失的技术方案遗留的问题。 一个最大的问题，就是生产者投递出去的消息，可能会丢失。 丢失的原因有很多，比如消息在网络传输到一半的时候因为网络故障就丢了，或者是…

公众号第一篇文章 拜托！面试请不要再问我Spring Cloud底层原理！问世。由此《石杉的架构笔记》正式和大家见面！ 接下来，一大波微服务、分布式、高并发、高可用的文章也陆续更新，这些文章大多是笔者实际工作的经验总结，或者指导其他公司解决线上故障的真实方案。 随着文章的更新，…

上篇文章（亿级流量系统架构之如何设计承载百亿流量的高性能架构）聊了一下系统架构中，百亿流量级别高并发写入场景下，如何承载这种高并发写入，同时如何在高并发写入的背景下还能保证系统的超高性能计算。 首先回顾一下，整个架构右侧部分演进到的那个程度，其实已经非常的不错了，因为百亿流量，…

之前网上看到很多写分布式事务的文章，不过大多都是将分布式事务各种技术方案简单介绍一下。很多朋友看了不少文章，还是不知道分布式事务到底怎么回事，在项目里到底如何使用。 所以咱们这篇文章，就用大白话+手工绘图，并结合一个电商系统的案例实践，来给大家讲清楚到底什么是TCC分布式事务。…

首先一起来画个图，回顾一下Hadoop HDFS中的超大数据文件上传的原理。 其实说出来也很简单，比如有个十亿数据量级的超大数据文件，可能都达到TB级了，此时这个文件实在是太大了。 此时，HDFS客户端会给拆成很多block，一个block就128MB。 这个HDFS客户端你可…

看过之前的文章面试官：消息中间件如何实现每秒几十万的高并发写入？的同学，应该都知道写入Kafka的数据是会落地写入磁盘的。 我们暂且不考虑写磁盘的具体过程，先大致看看下面的图，这代表了Kafka的核心架构原理。 所以说，这里就得考虑数据的分布式存储了，其实关于消息中间件的分布式…

1.先说下本人背景：我之前在具有外企文化的Kyligence实习了半年，后面又拿了埃森哲、NTT等8家美日欧公司的offer。 最后选了一家西班牙公司做大数据开发，全英工作环境，写这篇文章更多是分享一些外企的理念以及面试经验。 2.朋友眼里：很牛逼，连外企都进得去，英语很好吧。…

“ 这篇文章，给大家聊聊Java工程师的职业发展规划的一些思考，同时也给不少20多岁、30多岁，但是对自己的职业未来很迷茫的同学一些建议。 笔者希望通过此文，帮大家梳理一下程序员的职业发展方向，让大家知道自己从20多岁的初出茅庐，到40岁的大龄码农，应该如何规划属于咱们程序员的…

他说他当时没答上来，因为没做过没什么思路。其实我当时听到这个面试题心里也觉得有点意思，因为如果是我来面试候选人的话，应该会给的范围更大一些。 比如，让面试的同学聊一聊电商高并发秒杀场景下的库存超卖解决方案，各种方案的优缺点以及实践，进而聊到分布式锁这个话题。 因为库存超卖问题是…