上篇文章《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 ）》，初步给大家分析了一下，一个复杂的分布式系统中，数据不一致的问题是怎么产生的。 简单来说，就是一个分布式系统中的多个子系统（或者服务）协作处理一份数据，但是最后这个数据的最终结果却没有符合期望。 这是一种非常典…

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，…

自古以来，能够瓦解一个军队战斗力的，不仅有外力冲击，还有内部因素。 同样，对于咱们的亿级流量系统，外部的冲击我们抗住了，现在的考验，来自于系统自身。而首当其冲的，就是系统的可扩展性带来的严重挑战。。。 因此在第二阶段，咱们用了大量的篇幅，分为上中下三篇，详细的讨论了该架构在可扩…

上一篇文章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）？分析了一下如何利用消息中间件对系统进行解耦处理。 同时，我们也提到了使用消息中间件还有利于一份数据被多个系统同时订阅，供多个系统来使用于不同的目的。 目前的一个架构如下图所示。 因此上述场景中，使用消息中间件…

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）。 关于亿级流量系列的文章，想额外的提一下。 不少初级开发同学，或者中高级开发同学，留言表示看不懂。 这个的确，没有亲身经历过这…

老规矩！我们首先看一下这个复杂的系统架构演进到当前阶段，整体的架构图是什么样子的。 笔者再次友情提醒，如果各位小伙伴对下面这个复杂的架构图还有什么不理解的地方，一定要先回看之前的文章，因为系列文必须对上下文有清晰的理解和认识。 简单来说，在一个复杂的系统中一定会对一些数据做出非…

上篇文章（《亿级流量系统架构之如何设计每秒十万查询的高并发架构》），聊了一下系统架构中的查询平台。 热数据基于缓存集群+MySQL集群做到了当日数据的几十毫秒级别的查询性能。 最终，整套查询架构抗住每秒10万的并发查询请求，都没问题。 本文作为这个架构演进系列的最后一篇文章，我…

上篇文章《大型系统架构演进之如何设计高容错分布式计算系统》，主要聊了一下将单块系统重构为分布式系统，以此来避免单台机器的负载过高。同时引申出来了弹性资源调度、分布式容错机制等相关的东西。 这篇文章我们继续来聊聊这个系统后续的重构演进过程，先来看下目前的系统架构图，一起来回顾一下…