阿里巴巴的十亿级并发系统设计是其在大规模高并发场景下（如双 11、双 12 等）保持稳定运行的核心技术框架。以下是其关键设计要点及技术实现方案：

一、高可用性设计

多数据中心与容灾

采用多数据中心部署，通过异地容灾和故障切换机制，确保单点故障不影响整体服务。例如，当某个数据中心宕机时，流量会自动切换到其他可用节点。

负载均衡与自动扩缩容

结合硬件（如 F5）和软件（如 Nginx、LVS）负载均衡技术，动态分配请求流量。同时，基于实时监控数据实现服务的自动扩缩容，以应对流量峰值。

二、分布式架构与微服务化

架构分层与服务拆分

系统被拆分为独立的模块（如用户服务、订单服务），通过分布式架构实现水平扩展。例如，当请求量达到每秒 1 万次时，服务化拆分可避免单点瓶颈。

微服务治理

微服务化后，采用服务注册与发现（如 Nacos）、熔断降级（如 Sentinel）等机制，确保服务间的可靠通信和故障隔离。

三、数据库优化策略

分库分表与读写分离

通过分库分表（如 ShardingSphere）将数据分散到多个数据库实例，结合主从分离，写操作集中在主库，读操作分流到从库，降低单库压力。

池化技术与 NoSQL 互补

使用数据库连接池（如 Druid）减少频繁创建连接的开销；在高并发场景下，通过 NoSQL（如 Redis）缓存热点数据，与关系型数据库形成互补。

四、缓存与静态资源加速

多级缓存体系

本地缓存（如 Caffeine）与分布式缓存（如 Redis）结合，动态数据优先从缓存读取。若缓存失效，通过分布式锁防止缓存击穿。

CDN 与静态资源优化

静态资源（如图片、CSS/JS 文件）通过 CDN 分发到边缘节点，减少回源请求，加速用户访问速度。

五、消息队列削峰填谷

异步处理与流量削峰

在高并发场景（如秒杀）中，消息队列（如 RocketMQ、Kafka）将瞬时流量转换为异步任务，按系统处理能力逐步消费，避免服务过载。

消息投递可靠性

通过唯一 ID、幂等消费等机制，确保消息仅被处理一次，避免重复扣款或订单生成。

六、监控与性能管理

全链路监控

采用 APM 工具（如 SkyWalking）监控服务调用链路，结合日志（如 ELK）和指标（如 Prometheus）系统，实时定位性能瓶颈。

用户体验优化

前端通过异步加载、浏览器缓存、资源压缩（如 Webpack）等手段减少页面加载时间，提升用户感知性能。

七、实战案例与扩展

计数系统设计：针对海量计数需求（如点赞数），采用 Redis HyperLogLog 或分片计数，结合异步落库策略，支撑 50 万 QPS 的未读数系统。

秒杀系统设计：通过预扣库存、令牌桶限流、页面静态化等技术，实现每秒上万次下单请求的平稳处理。

总结

阿里巴巴的十亿级并发系统设计核心在于分层解耦、异步化、弹性扩展和冗余容灾，通过分布式架构、缓存、消息队列等技术的综合运用，实现高并发场景下的稳定性和高性能。更多细节可参考《10 亿级并发系统设计手册》！

阿里巴巴十亿级并发系统设计手册，总共包含七大板块内容：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；七大板块内容又分为 40 个小节；因为包含的内容过多，这里只是做了简单的章节截图介绍；

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

注：篇幅有限，资料已整理成文档，查看下方名片来进行获取！