作为互联网公司的研发工程师，微服务的架构思想对于各位读者朋友来说，已经不是陌生东西。我们当中的大多数人，或多或少经历过从单体应用到微服务化的系统拆分和演进过程

随着复杂度越来越高，业务线与系统也越来越多，这些系统或业务之间的数据同步需求也越来越频繁。公司亟需一套灵活易用的系统间数据同步与处理方案，让数据可以很方便的在业务或组件间流转，助推业务快速迭代。

背景 ​ 详见流程图，如下： 当Mysql数据有变更，会记录binlog日志。 canal伪装为mysql的slave，监听到变更数据，并将变更数据发送至MQ（顺序消息）。 数据处理服务（dump s

随着互联网的普及，内容信息越来越复杂，用户数和访问量越来越大，我们的应用需要支撑更多的并发量，同时我们的应用服务器和数据库服务器所做的计算也越来越多。

设计一套可以应对千万级数据量、分布式和高可用的对账系统，利用消息队列Kafka的解耦性解决对账系统各模块之间的强依赖性

本文将从以下五部分切入，讲述日志系统的演进之路：携程日志的背景和现状、如何搭建一套日志系统、从 ElasticSearch 到 Clickhouse 存储演进、日志3.0重构及未来计划。

什么是掉单？掉单的影响是啥？掉单发生的场景是啥？对应的处理措施都有哪些？这篇文章将会为你详细介绍～～～

Qunar 酒店的整体技术架构在基于 DDD 指导思想下，一直在进行调整。其中最主要的一个调整就是包含核心领域的团队交出各自的“应用层”，统一交给下游网关团队，组成统一的应用层。

伴随物流行业的迅猛发展，一体化供应链模式的落地，对系统吞吐、系统稳定发出巨大挑战，库存作为供应链的重中之重表现更为明显。