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在实际运行时，系统无需关注具体的支付细节，而只需要通知买家支付成功，通知卖家钱已到账。在不同处理模式下，资金流和信息流的处理流程可能有很大的不同。

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某节点的配置数据发生变更可能影响其它与之相关的节点，因此这就需要对这些节点做灰度设计，带来了一个链路级的配置灰度设计问题。

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蚂蚁通常按照特性将数据分为状态型数据和流水型数据。所谓流水型数据，即每出现一条数据都将其存入数据库中。

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数据库通常存在主备库，这两个库通常使用异步复制的方式来保证两个库之间的同步。然而，这种同步通常具有时延特征。

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如果此时将FO库作为主库继续进行修改，那么最终得到的数据必然不是用户所预期的。一个处理方式是将持续往黑名单库里写差异。

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随着互联网进入下半场，流量红利逐渐消失，一方面，企业开始重视如何通过数据来挖掘同一个用户的更多价值；另一方面，不管是产品经理、运营还是市场都开始通过“数据驱动”寻找新的增长空间。

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另外，很多公司认为做数据驱动就应该有一个高大上的数据平台，这两年标签画像平台或者数据中台的概念比较火，它们真的能够实现数据驱动吗？不见得。

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API 应该是被优先设计的：我们知道用户需求是复杂多变的，比如从桌面到移动端，应用的展现方式和操作流程都有可能不同；然而业务逻辑的概念模型和服务交互是相对稳定的。

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在应用级别，可以采用断路器（Circuit Breaker）等模式防止一个依赖服务的局部故障引起全局问题；此外通过 K8s 的健康监测、可观测性可以实现对应用故障的探知，通过服务网格的断路器功能

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应用程序存在着许多监控操作。随着Sidecar将很多能力下沉，包括访问RPC和DB，此前以中间件形式实现的监控操作，现在则以切面形式来实现，二者有很大的区别。