【摘要】 目录
1 传统架构与流处理架构
2 支持微服务架构的流数据
3 参考

1 传统架构与流处理架构
传统架构数据是怎么存的
1 一个中心化的数据库系统，拥有“新鲜”（或者说“准确”）的数据，反映了当前的业务状态
2 分布式文件系统则用来存储不需要经常更新的数据
传统数据架构的问题
1 从数据流入到分析流程复杂、缓慢，当出现问题时，不太容易保证系统很好运行
2…

目录

1 传统架构与流处理架构

2 支持微服务架构的流数据

3 参考

1 传统架构与流处理架构

传统架构数据是怎么存的

1 一个中心化的数据库系统，拥有“新鲜”（或者说“准确”）的数据，反映了当前的业务状态

2 分布式文件系统则用来存储不需要经常更新的数据

传统数据架构的问题

1 从数据流入到分析流程复杂、缓慢，当出现问题时，不太容易保证系统很好运行

2 分布式文件系统需要保持一致的全局状态，随着系统规模扩大，维持实际数据与状态数据间的一致性变得越来越困难；

流数据结构是怎么样的

没有一个数据库来集中存储全局状态数据，取而代之的是共享且永不停止的流数据，它是唯一正确的数据源，记录了业务数据的历史。在流处理架构中，每个应用程序都有自己的数据，这些数据采用本地数据库或分布式文件进行存储。

2 支持微服务架构的流数据

流处理架构的核心

1 流处理架构的核心应用程序互连在一起的消息队列

2 从消息队列中订阅数据并加以处理。处理后的数据可以流向另一个消息队列。这样一来，其他应用程序（包括其他 Flink 应用程序）都可以共享流数据

3 参考

《Flink基础教程》

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