Binlog + Flink 实现多表数据同构
什么是数据异构？简单讲，就是将数据进行异地数据异构存储。
数据异构
服务市场使用 BinLake（京东 MySQL 的 Binlog 日志实时采集、统一分发、消息订阅和监控服务）进行数据异构，即通过订阅 MySQL 的 Binlog 日志，通过接收 JMQ 进行数据异地构建存储。
数据异构主要有两种方式，一种是顺序消费、另一种是并行消费。其中，在进行订单、订购的数据异构时是要求保证严格的顺序性的，因为并行消费是无法保证订单的先后顺序的，所以可能造成数据不一致。
但顺序消息的问题主要是单点消费效率慢的问题，以及消费出了问题就会造成阻塞，之前使用服务器进行消费，通过 ip 限制保证单点，后期切换到流式计算平台（strom/flink）进行处理，流式计算在并行写 es 和 jimdb 有天然的优势，但如果异常情况下出现写操作失败，对于 JMQ 的重试系统要做好幂等操作的处理。
订单数据同构
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编程根基：数据结构、算法与系统基础
掌握常用数据结构与算法思想，理解操作系统进程/内存管理及网络 TCP/IP 模型，为后续性能分析、并发设计和系统调优提供底层认知支撑。
2
Java 内核：JVM 与并发编程
深入 JVM 内存布局、垃圾回收机制与 Java 内存模型，熟练使用并发工具类与锁原语，写出线程安全、低延迟、可诊断的高性能 Java 代码。
3
框架与 I/O：Spring、Netty 与 Web 容器
理解 Spring Boot 自动装配、AOP 与事务原理，掌握 Netty Reactor 模型及 Tomcat 连接处理机制，构建高内聚、易扩展的应用服务层。
4
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熟练运用 MySQL 索引/事务、Redis 缓存策略、Kafka/RocketMQ 消息可靠性，以及 ZooKeeper 分布式协调，搭建稳定、解耦的分布式数据底座。
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架构能力：高可用、DDD 与系统设计
基于领域驱动设计划分限界上下文，结合限流、熔断、多活容灾等手段，设计可演进、可观测、故障自愈的大规模业务系统。
6
云原生：容器化、可观测性与工程效能
通过 Docker/K8s 实现弹性部署，集成 Metrics/Logs/Traces 构建可观测体系，推动 DevOps 与自动化，让架构在云上持续交付与进化。
Speaker
Songran Zhang
@Aliyun | Qwen Chat
Songran Zhang is senior systems architect at Aliyun, a speaker, and an author. Over the past 15 years, he's mastered architectures from cloud-native systems to AI-powered LLM platforms, building deep technical expertise across large-scale, high-availability systems.
