秒杀系统为什么如此经典，常常被人拿出来讲？

因为它是一个典型的读远大于写的业务场景。同样地，抢票软件也是这个逻辑，1 趟火车只放 2000 张票，可是却有成百上千万人同时在网站上抢，看到这里你大概意识到这类业务为什么难做了。

此外任何大型网站应用，只要涉及大流量、高并发，都免不了在浏览器层、站点层、服务层、数据层这几层核心上下功夫。

因此，秒杀系统的调优策略，放在很多分布式系统中都是适用的：

"请求超过了系统负载怎么办？如何保证分布式事务中的消息不丢失？什么情况下使用 Redis 缓存……"

一位在编程界摸打滚爬 10 余年的程序员，希望能给你带来帮助

前言

每逢阿里开展大型活动，比如、双 11、双 12、等等，使的用户就会瞬间飙升，为何京东 APP 从来没有崩盘？商城的亿级并发系统架构又是如何设计的呢？又是如何承受住亿级流量带来的并发量呢？

这份京东内部最新的 10 亿并发系统设计手册希望对有困惑的小伙伴带来答案，对想在技术上得到突破的小伙伴带来福利~

此份手册又份为六个部分，基础篇、数据库篇、缓存篇、消息队列篇、分布式服务篇、维护篇、实战篇共计 328 页

总览目录

由于文章幅篇的限制小编就用截图的方式给大家展示需要获取完整版的同学——【戳一戳】即可免费领取~

基础篇

高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。

高并发系统：它的通用设计方法是什么？

架构分层：我们为什么一定要这么做？

数据库篇

池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

缓存篇

缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？

缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？

消息队列篇

消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？

消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？

分布式服务篇

系统架构：每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗？

微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？

维护篇

给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？

降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？

实战篇

计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？

信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？

总结

高并发处理和设计是每一名想进大厂的程序员必备知识，小编分享给大家希望给大家能在技术上得到突破，从而拿到自己心仪的 offer！需要获取完整版的同学——【戳一戳】即可免费领取~