前言

近年来在大厂的面试中，高并发不但占比较多，而且已经不局限于并发工具的使用，更多的会深入到底层实现原理，这样能考察候程序员的内功，看其是否能知其所以然。关于市面上关于 Java 并发编程的资料感觉有些知识点不是很清晰，于是展开了对 Java 并发编程原理的讨论。在这收集整理了这份 Java 并发系统设计手册，分享给大家。

说明：文章限于篇幅，只做部分展示，完整的《高并发系统设计》文档小编已经整理好了，正在学习高并发或者想把这份文档当做练习题复习一下的朋友，免费帮忙转发一下，加 v:yxqbkd 即可获取免费下载方式

基础篇

1. 高并发系统:它的通用设计方法是什么？

2. 架构分层:我们为什么一定要这么做？

3. 系统设计目标(一)如何提升系统性能？

4. 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用？

5. 系统设计目标(三):如何让系统易于扩展？

• Scale-up Vs Scale-out、使用缓存提升性能、异步处理

• 什么是分层架构、分层有什么好处、如何来弥补系统分层、分层架构的不足

• 高并发系统设计的三大目标:高性能、高可用、可扩展、性能优化原则

• 性能的度量指标、高并发下的性能优化、可用性的度量、高可用系统设计的思路

• 为什么提升扩展性会很复杂、高可扩展性的设计思路

数据库篇

1. 数字化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?

2. 数据库优化方案(一) :查询请求增加时，如何做主从分离?

3. 数据库优化方案(二) :写入数据量增加时如何实现分库分表?

4. 发号器:如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性?

5. NoSQL:在高井发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补?

• 用连接池预先建立数据库连接、用线程池预先创建线程、主从读写分离

• 主从读写的两个技术关键点、如何对数据库做垂直拆分、如何对数据库做水平拆分

• 解决数据库分表引入的问题、数据库的主键要如何选择？、基于 Snowflake 算法搭建发号器

• NoSQL，No SQL？、使用 NoSQL 提升写入性能、场景补充、提升扩展性

缓存篇

1. 缓存:数据库成为瓶颈后，对动态数据的查询要如何加速?

2. 缓存的使用姿势(一) :如何选择缓存的读写策略?

3. 缓存的使用姿势(二) :缓存如何做到高可用?

4. 缓存的使用姿势(三) :缓存穿透了怎么办

5. CDN:静态资源如何加速?

• 什么是缓存、缓存分类、缓存的不足

• Cache Aside (旁路缓存)策略、ReadWrite Through (读穿/写穿)策略、Write Back (写回)策略

• 客户端方案、中间代理层方案、服务端方案

• 什么是缓存穿透、缓存穿透的解决方案、回种空值、使用布隆过滤器

• 静态资源加速的考虑点、CDN 的关键技术

消息队列篇

1. 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次 的 下单请求?

2. 消息投递:如何保证 消息 仅仅被消费一次?

3. 消息队列:如何 降低 消息队列系统中消息的延迟?

4. 面试现场第二期:当问到项目 经历 时，面试 官 究竟想要了解什么?

• 我所理解的消息队列、削去秒杀场景下的峰值写流量

• 通过异步处理简化秒杀请求中的业务流、解耦实现秒杀系统模块之间松耦合

• 消息为什么会丢失、如何保证消息只被消费一次

• 如何监控消息延迟、减少消息延迟的正确姿势

分布式篇

1. 系统架构:每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗?

2. 微服务架构:微服务化后，系统架构要如何改造?

3. RPC 框架: 10 万 QPS 下如何实现毫秒级的服务调用?

4. 注册中心:分布式系统如何寻址?

5. 分布式 Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?

6. 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?

7. API 网关:系统的门面要如何做呢?

8. 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?

9. Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?

• 一体化架构的痛点、如何使用微服务化解决这些痛点、微服务拆分的原则

• 微服务化带来的问题和解决思路、你所知道的 RPC、如何提升网络传输性能

• 选择合适的序列化方式、你所知道的服务发现、服务状态管理如何来做

• 一体化架构中的慢请求排查如何做、如何来做分布式 Trace

• 负载均衡服务器的种类、常见的负载均衡策略有哪些

• 如何检测节点是否故障、API 网关起到的作用(904)、API 网关要如何实现

• 如何在你的系统中引入 API 网关呢?、多机房部署的难点是什么

• 逐步迭代多机房部署方案、跨语言体系带来的挑战、Service Mesh 是如何工作的

维护篇

1. 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?

2. 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?

3. 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?

4. 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?

5. 熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?

6. 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?

7. 面试现场第三期:你要如何准备这场技术面试呢?

• 监控指标如何选择、如何采集数据指标、监控数据的处理和存储

• 如何搭建 APM 系统、需要监控用户的哪些信息、什么是压力测试

• 如何搭建全链路压测平台、如何对配置进行管理呢?

• 配置中心是如何实现的?、雪崩是如何发生的、熔断机制是如何做的

• 降级机制要如何做、究竟什么是限流、你应该知道的限流算法

实战篇

1. 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?

2. 计数系统设计(二): 50 万 QPS 下如何设计未读数系统?

3. 信息流设计(一) :通用信息流系统的推模式要如何做?

4. 信息流设计(二) :通用信息流系统的拉模式要如何做?

• 计数在业务上的特点、支撑高并发的计数系统要如何设计

• 如何降低计数系统的存储成本、系统通知的未读数要如何设计

• 如何为信息流的未读数设计方案、设计信息流系统的关注点有哪些

• 如何基于推模式实现信息流系统、推模式存在的问题和解决思路

• 如何使用拉模式设计信息流系统、推拉结合的方案是怎样的

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