一提到数据指标体系，很多人喜欢背诵AARRR、RFM一类。可真到工作中，会经常发现很难满足业务需要。比如前几天就有同学在星球提问：用户流失该如何搭建指标体系？起因是：某公司定义了用户流失率指标是“连续三个月不消费”，可业务看到这个指标却很懵：1、知道了用户流失率是30%，所以呢？能干什么？2、知道了用户流失要召回，可召回划算吗，值不值得干？3、为啥一定要等到用户流失了才干活？不能早干点事吗？因此，想让数据部门帮忙建立一个用户流失指标体系，全面反映问题，辅助业务决策。那该怎么办呢？想要搭建一个业务用得起来的指标体系，需要考虑三个流程：业务流、管理流、数据流，下边一个个看一下。第一步：梳理业务流梳

目录：面试官为啥要出这样一个开放式问题生产消费模型及核心数据结构支撑TB级数据写入的分布式架构数据宕机场景下的高可用架构支持数据不丢失的ack机制最后的总结1、面试官为啥要出这样一个开放式问题这篇文章简单给大家来聊一个互联网大厂的Java面试题：如果让你设计一个消息中间件，你会怎么做？其实这个问题之前大致给大家聊过，本质就是面试官在考察一个高级以上的Java工程师的系统设计能力。给你一个平时大家都常用的一个消息中间件作为命题，让你现场开放式发挥，立马开动脑筋说说如果让你来设计这么一个消息中间件。让你从整体架构，核心流程，数据结构，等各个层面来考虑，你会如何完成这个设计？其实任何一个面试官都应该