美团二面:如果每天有百亿流量,你如何保证数据一致性?

2023-11-05

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  • 前情提示
  • 什么是数据一致性?
  • 一个数据计算链路的梳理
  • 数据计算链路的bug
  • 电商库存数据的不一致问题
  • 大型系统的数据不一致排查有多困难

一、前情提示

这篇文章,咱们继续来聊聊之前的亿级流量架构的演进,之前对这个系列的文章已经更新到了可扩展架构的设计,如果有不太清楚的同学,建议一定先回看一下之前的文章:

  1. 亿流量大考(1):日增上亿数据,把MySQL直接搞宕机了…
  2. 亿流量大考(2):开发一套高容错分布式系统
  3. 亿流量大考(3):不加机器,如何抗住每天百亿级高并发流量?
  4. 亿流量大考(4):自研ES+HBase+纯内存的高性能毫秒级查询引擎
  5. 亿流量大考(5):百亿流量全链路99.99%高可用架构最佳实践
  6. 高并发+海量数据下如何实现系统解耦?【上】
  7. 高并发+海量数据下如何实现系统解耦?【中】
  8. 高并发+海量数据下如何实现系统解耦?【下】

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。

在这里插入图片描述

接着文本我们来聊聊一个核心系统每天承载百亿流量的背景下,应该如何来保证复杂系统中的数据一致性?


二、什么是数据一致性?

简单来说,在一个复杂的系统中一定会对一些数据做出非常复杂的处理,而且可能是多个不

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